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科技公司中的经济学家和经济学

来源于 《比较》 2019年第3期 出版日期 2019年06月01日
文|苏珊·阿西 迈克尔·卢卡

排名和激励在市场中的作用

  均衡效应对于人们理解科技产业中常见的平台和市场提出了不少挑战。以易趣为例,它调整了用户界面后,消费者更容易找到他们需要的产品并据此进行比价,最终影响了消费者的选择行为(Dinerstein et al,2018),不过这相应地影响了卖家的定价。从长远看,卖家的定价行为发生变化,会从根本上影响消费者在易趣购物的意愿,从而影响卖家行为。类似的问题在很多市场上都有出现。总之,市场和中间商对卖家或服务供应商报价的排名方式可被视为一个激励体系。爱彼迎等交易平台激励房主准确更新房屋的出租日程表,并接受旅客的订房申请。房主会优先接纳那些言谈举止符合自己心意的房客,而把不符合自身选择标准的房客往后排。经济学家有充分的能力分析与卖家报价排名有关的问题。他们的研究对象不仅包括短期行为,而且包括对整个交易市场造成的均衡影响。

估算广告的回报率

  估算广告的回报率是一个传统难题。印刷和电视等早期媒体无法针对不同的消费者投放不同的广告,或追踪消费者的个体行为,因此很难对它们设计随机实验。非随机观测研究会因为选择问题而存在偏差。因此,绝大多数传统的广告研究都受困于识别策略不完善、关于结果的数据有限并且样本规模较小。

  数字时代使我们有条件更好地了解广告的回报率。脸书、谷歌和微软等平台收集了海量的用户行为数据,而且定期开展实验以测试其网络广告系统的有效性,从而帮助自己日益深入地理解怎样才能使广告的有效性最大化。因此,这些企业的经济学家可以借鉴现有的市场设计理论提出新的观点,并迅速检验和评估这些观点。

  在拥有网络广告业务的公司里,经济学家还在理解广告有效性方面取得了突飞猛进的进展。譬如,布莱克等人(Blake、Nosko and Tadelis,2015)在易趣研究实验室工作时开展了田野实验以此来理解易趣的广告宣传活动对谷歌和必应的影响。他们发现,搜索引擎营销(即购买搜索引擎上的广告服务后,一旦用户输入关键词就会展示对应的广告)只有在满足以下条件时才会见效:看到这些广告的人是易趣的新用户或不常使用易趣的用户,且检索项已经包括被搜索公司的内容。由于易趣的常客是其销量的主要来源,所以搜索引擎广告的总体回报率为负值。鉴于开展这项实验时,易趣每年在美国用于搜索引擎营销的预算超过5000万美元,因此这项研究的结果对它来说意义重大。

  在其他情形中,广告看起来是一笔能够获得正收益的投资。约翰逊等人(Johnson、Lewis and Reiley,2016)称消费者在雅虎上收看了一家大型零售商的广告后,该零售商的销售额增加了36%。据估算,此次网络广告的回报率为1%(虽然不具有统计显著性)。这项实验采用的样本规模以百万计。他们给控制组播放了完全无关的广告(还有一个控制组没有收看任何广告),此外实验中有一组庞大的个体协变量(Cindividual covariates)。卢卡等人(Dai、Kim and Luca ,2018 )与Yelp合作为一组之前没有投放过广告的餐厅随机播放广告,这个设计是为了帮助Yelp吸纳众多小企业,而不仅仅是少数知名企业。这些餐厅投放广告后,网页访问量增长了25%,评论量增加了5%(“评论量”可以视为真正前往餐厅用餐的代理指标),粗略计算表明这项投资获得了正收益。

  经济学家还设计长期实验测试广告对用户参与度的影响;赖利等人(Huang、Riabov and Reilly,2017)研究了潘多拉用户在21个月里的表现。他们的估算结果发现对每位用户投放的广告量与用户使用网站的情况之间存在非常明显的线性关系。这进一步表明加大广告投放量会提升付费会员的购买量(成为付费会员后就不会在潘多拉网站上看到广告)。

  不过要想衡量广告的回报率仍然困难重重。曾经在雅虎工作过的两位经济学家(Lewis and Rao,2015)在对25项网络广告的田野试验进行元分析后,讨论了测量广告回报率时遇到的挑战。他们认为尽管可以使用网络数据研究广告的回报率,但个性化销售数据中的“信噪比”仍然对研究造成诸多掣肘,且研究中的标准差往往比均值高出一个数量级。即使研究的用户数量以10万计,它的置信区间仍然过宽,无法区分利润率极高的广告与完全无效的广告;而要想识别现实效应的大小,相关工作的成本会高得惊人。

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版面编辑:刘潇
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