Marc Bourreau, Majeure Management et Nouvelles Technologies Economie d’Internet 4 : biens d’expérience et information de la demande Marc Bourreau, Majeure Management et Nouvelles Technologies http://ses.telecom-paristech.fr/bourreau/ecoint/

Plan Biens d’expérience et information de la demande Biens de recherche et biens d’expérience Problèmes posés aux marchés par les biens d’expérience Les cascades informationnelles L’importance de l’information incomplète L’impact d’Internet et des TIC sur l’information de la demande Les communautés d’expérience La longue traine

1. Biens d’expérience et information de la demande

Le jeu des différences Quelles différences entre ces deux projets d’achat ?

Information incomplète sur les biens Pour certains biens, les consommateurs ont au départ une information incomplète sur l’utilité qu’ils peuvent en retirer Ils entament alors une phase de recherche d’informations Existence, prix, type ou variété, qualité, etc. Biens de recherche (search goods) : Biens pour lesquels cette phase de recherche est possible ou valable (par rapport à la valeur du bien) Biens d’expérience (experience goods) : Biens pour lesquels la phase de recherche n’est pas valable Les consommateurs ignorent l’utilité qu’ils peuvent retirer du bien avant de les consommer L’utilité se révèle à la consommation (≠ biens de croyance)

Quel marché pour les biens d’expérience ? Du fait de l’asymétrie d’information entre vendeurs et acheteurs, un marché de biens d’expérience peut ne pas fonctionner ! « Market for lemons » (Akerlof, 1970) : seuls les vieux « tacots » sont mis sur le marché de l’occasion

Quel marché pour les biens d’expérience ? Les vendeurs peuvent proposer des garanties Les vendeurs peuvent envoyer le « signal » qu’ils proposent des produits de bonne qualité, par exemple par des publicités onéreuses

Qualité « objective » ou « subjective ? » Qualité « objective » (différenciation verticale) tous les consommateurs classent les différentes qualités de la même manière Solution en cas d’information incomplète : avis d’expert, certification… Problème : fiabilité/crédibilité de l’avis Rôle de la marque (ex : les « Labos Fnac ») Modèle push des médias de masse (TV-radio-presse) Qualité « subjective » (différenciation horizontale) les consommateurs classent les qualités différemment L’avis d’expert a moins d’intérêt Modèle diffusé peu performant Rôle du bouche à oreille Modèle pull des médias décentralisés (Internet) : C to C

Qualité intrinsèque ou influence sociale ? Biens à « qualité intrinsèque » Utilité dépendant de goûts différenciés et partiellement exogènes Modèle de promotion « pull » Biens « sociaux » : L’utilité d’un consommateur dépend moins de la qualité intrinsèque d'une œuvre que d’externalités sociales (imitation, mode, distinction, consommation comme support au lien social) ou d’autres facteurs exogènes Modèle de promotion « push »

Qualité intrinsèque ou influence sociale ? Exemple de la littérature : peu de corrélation entre les romans à succès au moment de leur publication et les romans jugés de « qualité » aujourd’hui Beaucoup de films considérés aujourd’hui comme les « plus grands films de tous les temps » n’ont jamais eu de prix (Ginsburgh et Weyers, 1999 : sur une liste de 122 « grands films », seuls 75 nominés ou primés aux Oscars ou à Cannes) Exemple du prix de piano de la Reine Elisabeth (un facteur exogène et indépendant de la « qualité » peut déterminer le « gagnant »)

Les cascades informationnelles Les « cascades informationnelles » : lorsque les problèmes d’information provoquent des comportements de mimétisme parmi les consommateurs. Un exemple… Comment créer un bestseller ? Michael Treacy et Fred Wieserman, « The Discipline of Market Leaders » Autres exemples ? La « claque » au théâtre Les singles dans l’industrie de la musique etc. En 1995, 50,000 copies

Les cascades informationnelles n°1 des albums sur iTunes en 2010 L’acheter ? Bien ? (j’y gagne) Mauvais? (j’y perds) Ne rien faire (neutre) Sans information proba 1/2 proba 1/2 Signal proba p>1/2 proba 1-p<1/2

Les cascades informationnelles Si les signaux sont publics ?

Les cascades informationnelles Si les signaux sont privés mais les actions observables ?

Les cascades informationnelles Conclusion : il y a une situation de cascade informationnelle lorsque l’information publique supplante l’information privée dans la décision C’est-à-dire qu’on est dans des situations où les biens sont plus « sociaux » qu’à « qualité intrinsèque » Cela correspond au phénomène du « buzz » Dans cette situation, le modèle push s’impose de préférence au modèle pull Prix d’introduction agressifs Promotion intensive – mass médias Objectif : déclencher la cascade informationnelle

L’exemple du cinéma Les travaux d’Arthur De Vany ont montré que les audiences de cinéma constituent un « système complexe » Comportement des spectateurs dans une zone critique entre Ordre – imitation (cascade informationnelle) Modèle du bien social Chaos – choix individuels décorrélés Modèle du bien à qualité intrinsèque et fortement différencié Ce type de système se caractérise par des distributions particulières dites « en loi de puissance » (ou « loi de Pareto », ou « principe du 80/20 », etc.) C’est bien ce qu’on observe dans le cinéma

L’exemple du cinéma Distribution des revenus (box office) en fonction du rang dans le top 50 de la revue Variety (De Vany) On en trouve le même type de loi de puissance dans la musique et dans bien d’autres domaines. Loi asymétrique ≠ distribution normale.

L’exemple du cinéma Dans le cinéma, on sait qu’il y a beaucoup d’incertitudes sur le succès d’un film Le dicton chez les professionnels : « Nobody knows » variance très élevée >> moyenne

L’exemple du cinéma Néanmoins, les producteurs de cinéma sont souvent dans le modèle « push » : il faut créer la demande Par le contenu : Rôle des stars pour créer la demande : recettes médianes de 21 millions de $ pour les films sans stars contre 38 millions de $ pour les films avec des stars (! procès Kim Basinger / Boxing Helena) Augmentent sensiblement la probabilité de succès Effets spéciaux, etc. : effet statistique + du budget des films sur le succès

L’exemple du cinéma Par la promotion : Le modèle « Blair Witch » (1999) Coût de production 40 k$ Vente à la compagnie de distribution : 1,1 M$ Création de la demande : 11 M$ (site Internet officiel, faux sites de fans, diffusion de fausses copies pirates, etc.) Recettes en salles : 170 M$

L’impact de l’information incomplète Hendricks and Sorensen proposent une mesure de l’information incomplète des consommateurs dans le cas particulier de la musique Idée de « backward spillovers » à la sortie du 2ème album d’un groupe.

L’impact de l’information incomplète Etude sur 355 musiciens, sur la période 1993-2002 Backward spillovers de 40 à 55% pour le premier album à la sortie du second album ; les backward spillovers vont en s’atténuant à la sortie des albums suivants Hendricks et Sorensen mettent également en évidence la présence de forward spillovers : Le second album d’un groupe ou d’un musicien se vend 25% mieux que s’il n’avait pas été précédé par un premier album

2. L’impact d’Internet et des TIC sur l’information de la demande

Internet et l’information de la demande Internet et les TIC améliorent la qualité des systèmes d’information existants : prescription…

Internet et l’information de la demande … et bouche à oreille (word of mouth)

Internet et information de la demande Les TIC ont aussi permis l’apparition de nouveaux outils informationnels Systèmes de recommandation Filtrage collaboratif (collaborative filtering) : méthodes utilisées pour faire des recommandations automatiques à un individu en utilisant des grandes masses de données sur les préférences ou les choix d’autres individus. Hypothèse que si un individu A a une opinion identique à un individu B sur une question donnée, l’opinion de B sera plus proche de celle de A sur d’autres questions que des individus tirés au hasard.

Les communautés d’expérience L’exemple de Jeuxvideo.com Questionnaire en ligne en juin 2004 avec la collaboration du site 9500 réponses Des hommes (92%), jeunes (87% moins de 25 ans), urbains (63% dans villes de + de 10,000 hab). En ligne (88% haut débit ) et gros joueurs (85% 2 plateformes ou +), 45% jeu en réseau au moins 1 fois par semaine Gros acheteurs de jeux : plus de 6 jeux/an pour 58%

La communauté Jeuxvideo.com Deux grandes classes quasiment indépendantes d’utilisateurs du site: Des « lecteurs » d’avis Consultent souvent des sites spécialisés sur les JV, lisent les tests du site et les avis des autres joueurs, … mais écrivent très peu Pourquoi lisent-ils les commentaires des autres internautes sur les jeux ? Pour avoir un avis différent du site, en particulier si la critique éditoriale leur paraît contestable Jugent les avis souvent utiles Des « rédacteurs » d’avis Lisent moins, mais consultent beaucoup les avis des autres internautes, ils ont des contacts par email Ceux qui ont posté peu de critiques (< 5) cherchent avant tout à promouvoir les jeux de « qualité » (leurs goûts ou les jeux qu’ils aiment) Ceux qui ont posté beaucoup de critiques (+ de 10) cherchent un contact communautaire.

Les critiques de consommateurs Deux dimensions au bouche-à-oreille électronique : le volume, c’est-à-dire le nombre d’avis dont un bien a fait l’objet la valence, c’est-à-dire les préférences véhiculées par les informations échangées, mesurée positivement ou négativement à l’aide de la note moyenne donnée par les utilisateurs sur un produit. Quel est l’effet du volume d’avis et de leur valence, sur les ventes ?

Les critiques de livres Chevalier et Mayzlin (2006) analysent les critiques de consommateurs sur les livres vendus sur Amazon.com (AMZ) et bn.com (BN) et l’effet de ces critiques sur les ventes L’idée est d’étudier les ventes relatives d’un même livre sur les deux plateformes (approche diff-in-diff) Si un consommateur poste 1 critique négative sur BN mais pas sur AMZ, est-ce que les ventes de ce livre diminuent sur BN relativement aux ventes sue AMZ ? Mesure des critiques et des ventes sur une base de quelques milliers de livres (connus ou non) en 2003-2004, à 3 moments du temps Est-ce que le changement du nombre et de la valence pour 1 livre sur un site relativement à un autre est un bon prédicteur de l’évolution des ventes sur le premier site par rapport au second ?

Les critiques de livres Résultats obtenus par C&M : Les notes sont très hautes en moyenne : la note moyenne est supérieure à 4*, avec une médiane à 5* ! Les textes rédigés sont courts pour les critiques à 1* et 5* Le nombre d’avis (le volume) a un effet + sur les ventes La valence a un effet sur les ventes : les critiques + augmentent les ventes, les critiques - diminuent les ventes L’effet d’une critique négative supplémentaire est plus important que l’effet d’une critique positive supplémentaire Par exemple, d’après les résultats statistiques, pour un livre sans review sur AMZ : +1 critique de 1* à 3* : les ventes baissent +1 critique de 4* à 5* : les ventes augmentent

Les critiques médicales La qualité des avis sur les médecins, dentistes, les chirurgiens, aux Etats-Unis…

Les critiques médicales Jusqu’à 80% des chirurgiens critiques sur au moins un site (Physician Review Sites, PRWs), certaines spécialités plus sujettes à avis (obstétriciens…) que d’autres (radiologues…) Les pages sur un docteur contiennent : Des informations « dures » : spécialité, années de pratique, etc. Des avis sur plusieurs dimensions

Les critiques médicales Qu’y-a-t-il de spécifique par rapport aux critiques de livres ? Externalités pour la société Biens de croyance (credence good) plutôt que bien d’expérience (experience good)

Les critiques médicales Gao, McCullough, Agarwal et Jha (2012) : 386,000 avis sur RateMDs entre 2005 et 2010, couplés à des données sur les médecins (du US Department of Health en particulier) 1 docteur sur 6 évalué en janvier 2010, obstétriciens/gynécologues plus fréquemment évalués Note moyenne assez élevée (3.93/5) Note corrélée avec des facteurs normalement corrélés avec la qualité du docteur : expérience, certification, qualité des études, niveau d’erreurs médicales Mais magnitude de cette corrélation faible De plus, la plupart des avis concernent la ponctualité et le personnel

Les critiques médicales Luca et Vats (2013) étudient l’impact des avis sur la demande pour les médecins : retrouve-t-on les résultats de Chevalier et Mayzlin (2006) sur le volume et la valence ? Données sur 400 médecins qui sont critiqués sur la plateforme ZocDoc ZocDoc liste environ 25% des médecins de New York, 84% d’entre eux ont au moins 5 avis 1 augmentation d’une demi * pour un médecin augmente sa probabilité d’avoir un RDV de 10% Les médecins avec plus d’avis ont aussi une probabilité plus élevée d’avoir un RDV

Les faux avis (fakes)

Les faux avis (fakes) Incitations à poster de faux avis (ou les avis « promotionnels ») ? Pour encenser ses produits Dénigrer ses concurrents Problèmes posés par les faux avis : Les consommateurs peuvent être trompés par ces faux avis et prendre de mauvaises décisions de consommation La présence d’avis biaisés pourrait conduire à ce que les consommateurs se méfient des avis de consommateurs

Les faux avis (fakes) Réaction des pouvoirs publics Aux Etats-Unis, la Federal Trade Commission a revu ses guidelines pour imposer qu’un utilisateur révèle tout lien entre le producteur et lui En France, enquête de la DGCCRF qui a établi qu’en 2013, le taux d’anomalie sur les avis en ligne était d’environ 45% (anomalie : modération biaisée, faux avis, etc.) Norme AFNOR pour « fiabiliser le traitement des avis de consommateurs sur Internet »

Les faux avis (fakes) Mayzlin, Dover et Chevalier (2012) étudient l’importance des faux avis dans le secteur de l’hôtellerie Comparent les avis sur les mêmes hôtels sur Expedia (obligation d’avoir passé une nuit pour poster) et TripAdvisor (pas d’obligation) Idée : dans le premier cas, le coût d’un faux avis est beaucoup plus élevé que dans le second cas ; on s’attend donc à trouver plus de « faux avis » sur TripAdvisor que sur Expedia Analysent le ratio du nombre d’avis 5* / nombre total d’avis Et le ratio du nombre d’avis 1* et 2* / nombre total d’avis pour les hôtels voisins Trouvent plus de manipulations positives que négatives Affecte surtout les petits hôtels indépendants

Les conséquences sur les marchés Quelles conséquences ont les communautés de consommateurs et les outils de recommandation sur l’offre et la demande ? Plus de variété des biens consommés ? Goûts plus différenciés ?

Les conséquences sur les marchés Brynjolfsson, Smith et Hu (2003): Le commerce électronique apporte deux changements par rapport au commerce traditionnelle : Une offre beaucoup plus large Des outils permettant de trouver le meilleur choix dans cette offre abondante Conséquence : Non seulement les biens « stars » se vendent, mais aussi les « biens obscurs » Intérêt pour les vendeurs qui vendent les biens obscurs : Moins de concurrence pour les biens obscurs Discounters vs. Grands magasins

Les conséquences sur les marchés L’étendue de l’offre (d’après Brynjolfsson-Smith-Hu, 2003)

Les conséquences sur les marchés Impact sur les marges d’une stratégie de vente de biens obscurs (d’après Brynjolfsson, Smith et Hu, 2003)

La théorie de la longue traine de Chris Anderson Le commerce sur Internet modifie l’offre et la demande de produits ventes La forme de la fonction de consommation change Internet permet à l’offre de produits de niche de se développer hits produits de niche Rang de vente

La théorie de la longue traine en question On observe une forte concentration des ventes, même dans le monde numérique Top 1% : 32% des écoutes Top 10% : 78% des écoutes Top 1% : 18% des locations Top 10% : 48% des locations

La théorie de la longue traine en question Elberse et Oberholzer-Gee : Données sur les ventes physiques d’un échantillon de 5500 titres vidéos entre janvier 2000 et août 2005 Un effet « longue traine » Le nombre de titres qui se vendent à quelques exemplaires a doublé entre 2000 et 2005 (mais le nombre de titres sans ventes pendant une semaine a quadruplé) Et dans le même temps, une concentration en tête de distribution (effet « super star » / « steep tail ») Le nombre de titres dans le top 10% a diminué de 50% entre 2000 et 2005

La théorie de la longue traine en question Elberse : Il y a des « explorateurs », mais même ces explorateurs consomment une grande proportion de « hits » Ils louent plus de DVD Ils notent relativement sévèrement les titres « obscurs » Classement des DVD des plus populaires (10) au moins populaires (1). Barre n°i : panier moyen des consommateurs qui ont consommé au moins un DVD dans le décile n°i des DVD.

La théorie de la longue traine en question S’il y a un effet longue traine, est-il dû à un effet « offre » (un plus large choix) ou à un effet « demande » (plus d’outils disponibles pour trouver des produits de niche) ? Brynjolfsson, Hu et Semester (2011) Analysent les ventes d’un vendeur de vêtements qui propose le même catalogue par correspondance (courrier, téléphone) et par internet Permet de tester l’effet longue traine en neutralisant les effets du côté de l’offre Trouvent des ventes moins concentrées en ligne qu’hors ligne

La théorie de la longue traine en question Source : Brynjolfsson, Hu et Semester (2011)

La théorie de la longue traîne en question Brynjolfsson, Hu et Semester (2011) étudient également l’impact des différents outils informationnels à la disposition du consommateur : Recherche dirigée (directed search) : recherche d’un produit spécifique Recherche non dirigée (nondirected search) : recherche d’un produit à l’aide de mots clés Recommandation Trouvent un effet positif et significatif des recherches non dirigées et des recommandations sur les ventes des biens de niche, mais pas d’effet des recherches dirigées

Hiérarchie hors ligne versus en ligne L’effet des nouveaux outils de recommandation sur la notoriété des artistes : démocratisation ou renforcement des inégalités ? Bourreau, Moreau et Sisley (2014) : étude sur environ 1000 musiciens qui ont sorti un nouvel album à l’automne 2012 Analyse de l’information qui circule autour de ces albums : Dans les médias traditionnels : presse Dans les médias Internet : avis de consommateurs sur Amazon.com, réseaux sociaux (facebook, twitter), plateformes vidéos (Youtube)

Hiérarchie hors ligne versus en ligne Accès aux plateformes de promotion Audience sur Youtube

Hiérarchie hors ligne versus en ligne Les artistes les moins connus sont-ils plus actifs pour compenser leur moindre popularité ? Leurs fans sont-ils plus actifs pour défendre leurs musiciens préférés (injustement méconnus) ? Pour les artistes, la réponse est non. Pour les fans : les fans des artistes les moins connus sont plus engagés dans leur promotion dans les médias en ligne

Ce qu’il faut retenir (1) Certains biens – et c’est le cas des biens informationnels – nécessitent de l’information (de la méta-information) pour être consommés Biens de recherche Biens d’expérience Si cette information est insuffisante, les marchés peuvent mal fonctionner : problème des « lemons » ; cascades informationnelles.

Ce qu’il faut retenir (2) Les TIC, outre qu’elles permettent un élargissement de l’offre, ont amélioré les informations disponibles aux consommateurs : outils recommandation, communautés d’expérience, … Les critiques de consommateurs influencent les ventes de manière : par le volume des avis et par leur valence Peut-on s’attendre à vendre moins de plus de biens [la longue traine] ? Evidences peu claires encore… mais processus toujours en cours…