El comportamiento de los usuarios de subastas en Internet

¿Le gustaría participar en una subasta de Internet y saber cuánto pujar por un artículo, así como saber que no pagó demasiado por él? Cuando vende un producto en una subasta online, ¿no le gustaría saber qué precio de salida tendría que fijar para garantizar que alcanza el máximo precio posible?

El profesor de Marketing y Estadística de Wharton, Eric T. Bradlow, no dispone de respuestas específicas, pero ofrece bastantes pistas sobre el comportamiento de los clientes potenciales en un estudio titulado An Integrated Model for Bidding Behavior in Internet Auctions: Whether, Who, When, and How Much (Un modelo integrado sobre las pujas en las subastas de Internet: pujar o no pujar, quién puja, cuando y cuánto), publicado recientemente en Journal of Marketing Research. El profesor Bradlow, director del centro para el desarrollo de pequeñas empresas de Wharton, es coautor del estudio junto con Cornell, profesor de Marketing de Young-Hoon Park. “Hasta donde nosotros sabemos, éste es el primer intento de modelización formal del comportamiento de los participantes en las subastas para una secuencia completa de pujas online”, escriben los autores.

Bradlow y Park basan sus investigaciones en una serie única de datos. Una de las mayores páginas de subastas online en Corea les proporcionó estos datos, desde julio a octubre de 2001, sobre las subastas de ordenadores portátiles. El artículo incluye una descripción del enfoque adoptado para el modelo integrado. “Cualquier persona que quiera utilizar este modelo necesitaría el historial completo de pujas a medida que va avanzando la subasta. Esto se puede conseguir en el propio sitio web –como fue nuestro caso-, o alguien con amplios conocimientos tecnológicos podría escribir un programa para recopilar esos datos en tiempo real”, explica Bradlow.

Nuestras investigaciones muestran algunos aspectos relevantes sobre el funcionamiento de las subastas en Internet y sobre cómo tener más éxito como comprador o como vendedor. Por ejemplo, para redefinir nuestra estrategia de compra sería muy útil tener datos sobre:

  • Tiempo de las pujas: según el estudio, las pujas se concentran al final de cada subasta. Aproximadamente el 75% de las pujas finales se realizan una vez transcurrido el 97% del tiempo fijado para la subasta.
  • Compra inmediata: La opción “compra inmediata” incorpora un precio fijado por el vendedor; en caso de que alguien ofrezca dicho precio inmediatamente se pone fin a la subasta. La utilización de la opción “compra inmediata” tiene éxito aproximadamente el 40% de las veces. Y más de la mitad de estas subastas finalizan con la primera puja.
  • Postores latentes: No todos los postores participan desde el principio en la subasta. “Pueden estar acechando durante toda la subasta para entrar en escena en el momento oportuno”, escriben los autores. “Hay varias explicaciones para este comportamiento; por ejemplo, estos postores pueden incorporarse más tarde para no revelar sus preferencias o para desencadenar un frenesí de pujas”.

Los vendedores podrían estar interesados en los siguientes descubrimientos:

  • Lo bueno si breve …: La puja mínima y la duración de la subasta tienen efectos contrapuestos sobre la propensión a pujar de los compradores. “Esto sugiere que los vendedores deberían reducir el tiempo de duración de sus subastas e incrementar el precio mínimo”, escriben los autores. Asimismo, los autores recomiendan “hacer experimentos empíricos para determinar las elecciones exactas”.
  • Juega limpio: La reputación de un vendedor influye en el deseo de pujar del comprador. “Los vendedores no sólo deberían preocuparse del artículo, como en cualquier comercio tradicional, sino también de cómo se desarrolla la compra, desde que se puja hasta que la mercancía se recibe”.
  • Objetivo, los novatos: Los participantes con menos experiencia, esto es, los que no comparan activamente precios en otras páginas, tienen una mayor propensión a comprar. “Esto sugiere que en las subastas los vendedores, en lugar de emplear una estrategia general de atracción, deberían explotar la oportunidad única que les brindan esos novatos”.
  • Atractivo para los perdedores: Los autores pudieron analizar la actividad de los postores y descubrieron que un comprador cuya puja haya sido ligeramente inferior a la ganadora tiene una mayor propensión a pujar en la próxima subasta. En opinión de Bradlow, dada la naturaleza humana, este nuevo descubrimiento parece razonable, pero ahora ha podido ser confirmado gracias a los abundantes datos a disposición de los autores. “Si los vendedores fuesen capaces de identificar a los participantes que acaban de perder en una subasta (y en especial a aquellos que casi ganan), podrían incrementar el precio de las subastas”, sugieren los autores.
  • Fijar precios superiores de compra automática: Park y Bradlow descubrían que la opción “compra automática” era un arma de doble filo. Los datos sugieren que la existencia de la opción compra automática reduce la propensión a pujar de los compradores. En lugar de atraer a los tranquilos navegantes que surcan las páginas de las subastas online (compradores potenciales que tan sólo “están mirando”), la opción compra automática de hecho les desanima. Obviamente, algunos dejan de mirar y se unen a la subasta. Cuanto mayor sea el precio fijado en la opción compra automática, mayor es su deseo de pujar.

¿Cuál sería una posible explicación de este comportamiento entre los compradores? “Creo que podría haber dos motivos”, dice Bradlow. “Una es que los vendedores, cuando utilizan la opción de compra inmediata, fijan precios demasiado bajos y, por tanto, las pujas no son tan altas como en los casos de artículos similares donde no existe dicha opción. Esto podría deberse al efecto de señalización: el precio de la opción de compra inmediata es una señal de la calidad y, por tanto, un precio bajo es señal de valor bajo.

“Una segunda posibilidad es que la existencia de un precio de opción de compra inmediata desata durante la subasta una dinámica de pujas totalmente diferente; las pujas aumentan más lentamente”, explica Bradlow, añadiendo que la mentalidad de los vendedores ante la opción de compra inmediata es que “la gente podría estar perdiendo dinero fijando precios de opción de compra inmediata demasiado bajos”.

El valorímetro de los postores

En un principio, la intención de Bradlow y Park no era identificar este tipo de comportamientos específicos en las subastas de Internet. Su investigación pretendía desarrollar un modelo de probabilidad para explicar el comportamiento durante las subastas. Estudios previos han demostrado que los participantes reconocen ciertas señales del valor y responden ante ellas, como por ejemplo la puja mínima, la reputación del vendedor, las pujas de otros participantes o el número de pujas realizadas hasta ese momento. Gracias a esas señales, cada postor determina el valor del artículo que se subasta.

“No podemos observar esa valoración”, explica Bradlow. “Todo lo que observamos es lo que los postores han hecho. A partir de sus acciones reveladas deducimos que hay algo dentro de sus cabezas, una especie de valorímetro”. Bradlow sugiere que el valorímetro de cualquier postor está constantemente recalibrándose. “Podemos suponer que el valor que tiene un objeto para determinada persona depende de cuánto le guste. Pero esa idea es demasiado simplista. Por ejemplo, si hay muchos postores –lo cual hace pensar a la gente que se vende algo bueno-, las valoraciones cambian. La gente recibe señales. Ven un montón de pujas o grandes cantidades de dinero. O que el artículo no ha tenido una sólo puja. En el modelo queríamos captar que, a medida que avanza la subasta en el tiempo, las valoraciones pueden cambiar. Queríamos ilustrar ese fenómeno”.

Como parte de la descripción de la dinámica de las pujas, esto es, el comportamiento durante una secuencia de pujas, los autores crearon un modelo de probabilidad para la valoración durante las subastas que llamaron “propensión de los consumidores a pujar”. Este modelo resuelve cuatro cuestiones: si la gente puja, quién puja, cuándo puja y cuánto. Los autores proponen que, durante el tiempo en que se celebra la subasta, los postores actualizan constantemente su propensión a pujar por determinado artículo.

Estos autores pudieron crear un modelo de probabilidad tan completo porque tenían acceso al historial completo de las subastas, lo cual significa poder analizar a los postores a lo largo del tiempo y ver las múltiples pujas de los individuos. Gracias a la exhaustividad y amplitud del material, los autores fueron capaces de estudiar simultáneamente las cuatro cuestiones. “Los datos eran tan ricos que pensé: ¿Por qué circunscribirnos al comportamiento individual cuando podríamos elaborar un modelo general?”, dice Bradlow.

Durante los tres meses en que los autores estudiaron las subastas de ordenadores portátiles se pusieron a la venta a través de las subastas online 2.618 unidades, de los cuales 296 no consiguieron ninguna puja. En promedio, hubo aproximadamente 5,8 postores únicos y 8,4 pujas por subasta.

No obstante, los autores recuerdan que su modelo propuesto también tiene limitaciones. Los datos se corresponden a subastas ascendentes de primer precio (las pujas suben y el postor ganador paga el precio que haya ofrecido) en comparación con subastas de segundo precio (las pujas van aumentando y el postor ganador paga el precio ofrecido por el segundo mayor postor), que es el sistema empleado por eBay. Las investigaciones teóricas sobre subastas han mostrado que el formato de la subasta podría tener impacto sobre la secuencia de las pujas y, por tanto, los resultados empíricos del estudio deberían ser empleados con precaución en otros formatos diferentes de subastas. “Teniendo esto siempre presente, los resultados empíricos que hemos encontrado deberían considerarse sugerencias en lugar de verdades absolutas”, señalan los autores.

Además, el modelo se elaboró para subastas de ordenadores personales y refleja una categoría de producto en la que la gente puede tener muchos conocimientos y experiencia. “Esperamos que nuestro modelo proporcione un marco para realizar estudios más reales y de otras categorías de productos”, como por ejemplo los objetos de colección, dicen los autores.  Además, los resultados actuales pueden cambiar en función de cosas como el conocimiento de los consumidores sobre la categoría del producto, su valoración de los artículos dentro de esa categoría y la interacción entre las compras online y las tradicionales.

Bradlow es un fan ferviente de los Yankees y podría plantearse el estudio de una estrategia de pujas online para vender entradas de béisbol [difíciles de conseguir], pero los autores siguen insistiendo en las limitaciones de la investigación. “Los resultados del estudio no se pueden aplicar a la venta de entradas de béisbol. Para desarrollar un sistema de subasta práctico a tiempo real necesitaríamos saber algo más sobre las intenciones -y estrategia-, del vendedor. No obstante, nuestro enfoque podría emplearse como herramienta de búsqueda de oportunidades”.

Los autores esperan que su artículo “sirva de reclamo para elaborar, utilizando datos reales, estudios más extensos” sobre el comportamiento observado en las subastas de Internet. “No existe ningún motivo por el que alguien no pudiese tomar nuestro modelo y adaptarlo para crear un sistema de predicción en tiempo real para subastas online. Sería la mayor prueba empírica de su valor”, dice Bradlow. A medida que la popularidad de las subastas online sigue aumentando, el desarrollo de un sistema de predicción en tiempo real “podría estar más cerca de convertirse en realidad”.

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