Thomas Vehmeier: Von Lock-in und Netzwerkeffekten zum Lebenszyklus
Thomas Vehmeier (vehmeier.com) spricht darüber, welche Netzwerkeffekte in Communities wirken und von es Lebenszyklen von Communities gibt. Und darüber, welche strategische Optionen sich ergeben.
Was sagen Nutzerzahlen?
Verkaufs-Preise oder Börsennotierungen von Unternehmen ergeben sich aus 'Gewinn/Nutzer mal Nutzerzahl'.
Beispiel: Addiert man die Nutzerzahlen von Singlebörsen ergeben sich über 27 Millionen Nutzer. Bei Umfragen, wer solche Angebote nutzt erfährt man: es sind nur 6 Millionen. Sind diese Leute 'locked in'? Wohl kaum.
Lock-in-Effekte
Lock-In-Effekte vermutete man bei:
- Netscape Browser
- Altavsita Suchmaschine
- diverse Internet Marktplätze (eBay, Google (Anzeigenmarkt))
Vermutung I:
Subscriber-Paradoxon
Selbt bei abnehmender tatsächlicher Nutzung kann man stiegede Nutzerzahlen beobachten
Vermutung II:
Die 'Wechselkosten' werden überschätzt. Die Gewöhnung an eine neue Plattform ist nicht so kompliziert.
Vermutung III:
Die Opportinutätskosten sind niedriger als geglaubt. Man entscheidet nicht nur nach absoluter Mitgliederzahl sondern auch nach relativer Größe im Vergleich zu anderen angeboten.
Vermutung IV:
Man muss Nutzerzahlen (relativ zu den Konkurrenten) gewichten.
Netzwerkeffekte:
- Kann ich mit meinen 'Peers' kommunizieren?
- Je mehr Nutzer(gruppen) desto besser (Metcalf, Reed)
- Wie nützlich sind die Beiträge der anderen?
Phasen des Community Managements
"Phase N": Beste Inhalte
"Phase N^2": die meisten Mitglieder
"Phase 2^N": 'best facilitation' (optimale Nutzbarkeit)
Strategien:
- in Abstimmung mit Usern die Konnektivität zu erhöhen (Widgets, Discussion Groups, Buddy Lists etc.)
- Wechselkosten erhöhen (Lock in: Adressen einpflegen, manche User fehlen, Orientierung), Proprietäre Tools (Widgets), Uploads (ohne Download), Vertragsgesaltung -- Aber: alles was User einschränkt, ist nicht gut.
- Identität schaffen
- Profil
- Empfehlungen
- Vielfalt zulassen