Applications of Advanced Analytics to the Promotion of Freemium Goods
Creators: name: Runge, Julian
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2020
Subjects: subject: Freemium
subject: Sonderangebote
subject: Maschinelles Lernen
subject: Feldexperimente
subject: Handyspiele
subject: Price promotions
subject: Machine learning
subject: Field experiments
subject: Mobile games
subject: 330 Wirtschaft
subject: QM 220
subject: QP 622
subject: QR 760

description: “Freemium” (Free + Premium) hat sich zu einem führenden Preismodell für digitale Güter entwickelt. Dabei kann die Basisversion eines Produkts, z.B. von Handy-Applikationen (“Apps”), unbegrenzt kostenlos genutzt werden und Firmen bieten Premium-Erweiterungen gegen Bezahlung an. Konsumenten haben in 2018 194 Milliarden mal Apps heruntergeladen und 101 Milliarden US-Dollar für In-App-Einkäufe ausgegeben. Beinahe 80% des Umsatzes auf App-Stores wird dabei durch Handyspiele generiert. 2,4 Milliarden Menschen haben in 2019 Handyspiele gespielt, was der Hälfte aller App-Nutzer im gleichen Zeitraum entspricht. Die Hauptthese dieser Dissertation ist, dass preisreduzierende Sonderangebote von großer Wichtigkeit für das Vermarkten von Freemium-Gütern sind: Obwohl Freemium bereits eine extreme Preis-Reduktion darstellt, indem es ein Produkt Konsumenten kostenlos zum Ausprobieren zur Verfügung stellt, können demnach Firmen durch die Nutzung weiterer Sonderangebotstaktiken höhere Profite generieren. Die Arbeit postuliert weiter (und beweist dies empirisch), dass lange angenommene Risiken in der Nutzung von Sonderangeboten, die vor allem bei klassischen Konsumgütern etabliert wurden, im Freemium-Bereich in dieser Form nicht zutreffen. Diese Perspektive entwickelt und vertieft der Autor über vier individuelle Papiere, die zusammen mit einer einleitenden Zusammenfassung die fünf Kapitel dieser Dissertation ausmachen. Die vorliegende Arbeit ist empirischer Natur und wendet “Advanced Analytics”, insbesondere Feldexperimente und maschinelles Lernen, in Zusammenarbeit mit Firmen an. Als repräsentativer Forschungsgrund dienen dabei Freemium-Handyspiele, in denen Firmen detaillierte Daten über Interaktionen mit Kunden sammeln. Anhand dieser Daten leitet der Autor neue Kenntnisse über Kundenverhalten ab und entwickelt Entscheidungsunterstützungssysteme, die es Firmen ermöglichen, höhere Gewinne beim Verkauf von Freemium-Gütern zu erzielen.
description: “Freemium” (free + premium) has become a workhorse pricing model in the digital economy: A basic version of a product or service, e.g., mobile applications (“apps”), can be used for free in perpetuity and premium upgrades are available against payment of a fee. Consumers downloaded apps 194 billion times in 2018 and spent $101 billion on in-app purchases in the same time period. Accounting for almost 80% of that revenue, gaming in particular has seen an unparalleled expansion of demand. It is estimated that 50% of mobile app users play games regularly and that a global total of 2.4 billion people will play mobile games in 2019. The core thesis of this dissertation is that promotions are essential to the marketing of freemium goods such as mobile apps and games. While freemium already represents a promotional pricing tactic in using a zero price for free sampling, the author conjectures that firms can operate their freemium offerings more profitably by using further promotional tactics, especially targeted and personalized promotions, to sell premium upgrades. The author also argues (and shows) that widespread concerns around the use of promotions, particularly developed in the setting of consumer packaged goods, do not apply in the same way in this setting. This thinking is qualified and developed across four chapters that represent individual papers after providing an introduction to the work in the first chapter. The work is empirical in nature and applies advanced analytics, in particular field experimentation and machine learning, in collaboration with firms. As representative of the freemium app economy, the collaborating firms observe dense user data that enable the author to both derive insights on consumer behavior that extend existing conceptual thinking in the field of marketing and to devise decision support and expert systems that allow firms to operate more profitably in this setting.