Piyasa Karmaşıklığı
Üçüncü güç, piyasa karmaşıklığıdır. Bunun temel itici güçleri artan piyasa şeffaflığı, artan piyasa parçalanması, azalan piyasaya giriş ve geçiş engelleri (özellikle e-hizmet sektörü ile ilgili olarak) ve aracısızlaştırmadır. Geleneksel ekonomide, piyasalar genellikle düşük ila orta düzeyde piyasa şeffaflığı ile karakterize edilir ve genellikle alıcılar ve satıcılar arasında bir bilgi asimetrisi vardır.
Pazardaki üstün konumları nedeniyle satıcılar, fiyat farklılaştırması yoluyla çoğunlukla müşterilerin fazlalıklarını sıyırarak bilgi avantajlarından yararlanabilirler. İnternet ekonomisinde bu durum, büyük ölçüde serbest bilgi akışı nedeniyle temelden değişti.
Sonuç olarak, ticareti yapılan ürünler daha yönetilebilir olduğu için dijital iş ortamında piyasa şeffaflığı artmaktadır. Bilgiye kolay erişim sağlayan bu pazarlar, geleneksel pazarlara göre daha iyi ürün ve hizmet karşılaştırılabilirliğini beraberinde getirmektedir.
Bilgisayar ağlarının özellikleri, müşterilerin herhangi bir yerden herhangi bir zamanda herhangi bir bilgiye ulaşmasını sağlayan yüksek piyasa şeffaflığının arkasındaki itici güçtür. Bu, pazara girmenin daha kolay ve özellikle daha az pahalı ve zaman alıcı olduğu anlamına gelir. Piyasa katılımcılarının piyasayı gözlemlemek ve analiz etmek için araştırma maliyetleri bu nedenle çok düşüktür.
Ürüne dayalı bilgilerin satıcının danışmanlığına dayandığı geleneksel ekonominin aksine, elektronik pazarlar, müşterilerin, örneğin fiyat karşılaştırmalarını, dijital toplulukları veya çevrimiçi ürünlerin test raporlarını kullanarak fazla çaba harcamadan bilgi toplamasına olanak tanır.
Müşteriler, bilgi düzeylerini satıcınınkine göre ayarlayabilir ve artık filtrelenmiş bilgilere bağımlı değildir. Bu fenomen ters piyasalar olarak bilinir. Bununla birlikte, piyasa şeffaflığı, müşterilerin yönetmesi ve yapılandırması zor olan büyük miktarda bilgi ile de sonuçlanır. Bu sözde bilgi yüklemesi, şeffaflığın avantajlarını kısmen baltalıyor.
Ürün bilgilerinin yanı sıra, müşteriler elektronik ağlarda fiyat bilgilerini de kolayca arayabilirler, böylece fiyat karşılaştırmaları sürdürülebilir bir şekilde kolaylaştırılır. Alışveriş robotları veya mağaza robotları bu gelişmeyi hızlandırır. Bunlar internette fiyat araştırması ve karşılaştırma konusunda uzmanlaşmış şirketlerdir.
Kullanıcı, aramayı çeşitli açık artırma web sitelerine genişletebilir. Birkaç saniye sonra kullanıcı, ürünü ve ilgili fiyatları sunan çevrimiçi mağazaları içeren bir liste alır.
Piyasaların parçalanması, özellikle İnternet ekonomisinin ortaya çıkması ve gelişmesinden bu yana gerçekleşen piyasa katılımcılarının ve onların tüketim tercihlerinin bireyselleştirilmesini ifade eder.
Tüketici davranışı, müşterilerin ve kullanıcıların benzersiz olarak algıladıkları veya bireysel tercihlerine göre uyarlanmış ürünleri talep etme etkisine göre giderek daha fazla bireyselleşiyor. Şirketlerde bireyselleşmeye yönelik bu eğilimlerin pazarlama, ürün geliştirme ve tasarım için geniş kapsamlı etkileri vardır.
Piyasa başarısızlığı örnekleri
Piyasa başarısızlığı Nedir
Ekonomik karmaşıklık endeksi
Piyasa başarısızlığı nedenleri
economic complexity index
Asimetrik bilgi Nedir
Fon havuzlama nedir
Dışsallık nedir
Müşteri bireyselleştirme açısından önemli bir pazarlama aracı bire bir pazarlamadır. Müşteri gruplarına veya müşteri kitlelerine hitap etmek yerine, burada müşteriyle bireysel ilişki, pazarlama faaliyetlerinin merkezinde yer alır.
Bununla birlikte, bire bir pazarlama sadece bireysel bir müşteriyi değil, aynı zamanda özellikle, görünüşte çelişkili anahtar kelime toplu özelleştirmesi altında bilinen bireyselleştirilmiş ürün geliştirme ve tasarımını da ifade eder.
Şirketler, kitlesel özelleştirme yoluyla seri üretimin maliyet avantajlarından yararlanmaya çalışmakta ve ürünlerine bireysel bir karakter kazandırmaya çalışmaktadır. Toplu kişiselleştirmeye bir örnek, müşterilerin bireysel ve kişiselleştirilmiş spor ayakkabılarını yapılandırmasına olanak tanır.
Pazar karmaşıklığının bir başka yönü, dijital iş şirketleri için pazara giriş engellerini azaltmaktır. Pazara giriş engellerinin azaltılması, rakip sayısının artmasına ve dolayısıyla rekabet yoğunluğunun artmasına neden olur.
Uluslararası pazarlara erişim ve dünya çapında hizmet tedariki, şirketlerin internette kolayca aktif hale gelmelerini sağlar. Düşük giriş engelleri, yerleşik işletmeler için risk oluşturur. Ayrıca, tedarik zinciri daha az aracılık gerektirir. E-ticaret, şirketlerin müşterilere doğrudan satış yapmasına olanak tanıdığından, perakendeciler gibi diğer şirketlerin dahil edilmesi İnternet üzerinden atlanabilir.
Pazara giriş engelleri, yeni rakipleri pazara girmekten caydırmaya veya en azından onların bunu yapmasını engellemeye uygun olma eğiliminde olan bir pazarın veya pazar bölümünün özellikleridir. Baumol, pazara giriş engelini “bir sektöre yeni girenin harcama yapmasını gerektiren ancak yerleşik bir işletmeciye eşdeğer bir maliyet getirmeyen herhangi bir şey” olarak tanımlamaktadır. Pazara giriş engelleri, potansiyel yeni gelenler için pazarın çekiciliğini kapsamlı bir şekilde azaltır.
Pazar karmaşıklığının son yönü, değer zinciri kavramıyla açıklanabilen aracısızlaştırmadır. Değer zinciri, bir ürünün üreticiden son müşteriye kadar geçirdiği tüm adımları tanımlar ve üç adımdan oluşur: (1) taşeronluk (bileşenlerin üretimi), (2) üretim (parçaların pazarlanabilir bir ürüne birleştirilmesi) ve (3 ) perakendedir (ürünün müşterilere sağlanması).
Perakendecilerin rolü, üreticiler ve müşteriler arasında aracı olarak hareket ettikleri için değer zincirinde çok önemlidir. Perakendeciler, üreticinin verimli bir şekilde yerine getiremediği dört temel dağıtım görevini, özellikle ürünlerin mekansal, zamansal, niceliksel ve niteliksel dönüşümünü gerçekleştirir.
Mekansal dönüşüm bağlamında perakende şirketleri ürünleri talep noktasında sağlıyor, böylece üreticilerin kendi dağıtım zincirlerini kurmalarına gerek kalmıyor. Perakende şirketleri, müşterilere sürekli ürün sunabilmek için büyük miktarlarda depoladıkları için depoları açısından zamansal bir dönüşüm gerçekleştirmektedir.
Kantitatif dönüşüm, ürünleri talep odaklı ve küçük miktarlarda müşterilere sağladığı için özellikle ilgili bir dağıtım görevidir. Son olarak, perakendeciler ürünleri paketlediğinden veya ayrıştırdığından ve farklı çeşitler oluşturduğundan, niteliksel dönüşüm müşterilere kolaylık sağlaması açısından önemlidir. Bu nedenle, perakendeciler müşteriye ürün tedarik edebilir ve tek bir işlem ortağı olarak hareket edebilir.
Geleneksel olarak perakendeciler, üreticilerin müşterilerine erişimleri nedeniyle üreticiler üzerinde çok fazla güce sahiptir. Bu ilişki aracılık olarak bilinir. Ancak artan pazar şeffaflığı ve azalan pazara giriş engelleri nedeniyle İnternet ekonomisi perakendecilerin gücünü baltalamaktadır.
Üreticiler, dağıtımı ve değer yaratma sürecini yürütmek için kendileri yeni fırsatlar yarattılar. Bu durumda aracılar ortadan kalktığı için, bu olguya aracısızlaştırma denilmektedir ki bu örnekte gösterilmiştir.
Meta-Analiz’e Giriş
Meta-Analiz Nasıl Çalışır?
BİREYSEL ÇALIŞMALAR
Bu arsa üzerindeki ilk dört sıra, dört çalışmayı temsil etmektedir. Her biri için, çalışma adı solda gösterilir, ardından etki büyüklüğü, özet etkiyi hesaplamak için çalışmaya atanan göreli ağırlık ve p değeri gelir. Efekt boyutu ve ağırlığı da şematik olarak gösterilmiştir.
Efekt boyutu
Etki büyüklüğü, tedavi etkisinin büyüklüğünü veya (daha genel olarak) iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü yansıtan bir değer, bir meta-analizde para birimidir. Her çalışma için etki büyüklüğünü hesaplıyoruz ve ardından etkinin çalışmalar arasındaki tutarlılığını değerlendirmek ve bir özet etki hesaplamak için etki büyüklükleriyle çalışıyoruz.
Etki büyüklüğü, tıbbi tedavinin enfeksiyon riski üzerindeki etkisi, bir öğretim yönteminin test puanları üzerindeki etkisi veya yeni bir protokolün yukarı akışa başarıyla dönen somon sayısı üzerindeki etkisi gibi bir müdahalenin etkisini temsil edebilir. Etki büyüklüğü müdahalelerin etkisiyle sınırlı değildir, ancak erkekler ve kadınlar için test puanlarındaki fark, ikinci el sigara dumanına maruz kalan veya olmayan kişiler için kanser oranlarındaki fark gibi iki değişken arasındaki herhangi bir ilişkiyi temsil edebilir. ya da iki farklı kişilik tipine sahip kişiler için kardiyak olaylardaki farklılık. Aslında, genel olarak etki büyüklüğü dediğimiz şey, Lyme hastalığının yaygınlığı gibi tek bir değerin tahminini basitçe ifade edebilir.
Bu örnekte etki büyüklüğü risk oranıdır. 1.0 risk oranı, ölüm veya MI riskinin her iki grupta da aynı olduğu anlamına gelirken, 1.0’dan düşük bir risk oranı, yüksek doz grubunda riskin daha düşük olduğu ve 1.0’dan büyük bir risk oranı anlamına gelir. standart doz grubunda riskin daha düşük olduğu anlamına gelir.
Her çalışma için etki büyüklüğü bir kare ile temsil edilir ve karenin konumu etkinin hem yönünü hem de büyüklüğünü temsil eder. Burada, her çalışma için etki büyüklüğü merkezin soluna düşer (yüksek doz grubu için bir faydayı gösterir). Etki, TNT çalışmasında en güçlü (merkezden en uzak) ve İdeal çalışmada en zayıftır.
Not. Oranlara dayalı etki büyüklüğü ölçümleri için (bu örnekte olduğu gibi) 1.0 oranı, gruplar arasında hiçbir farkı temsil etmez. Farklara dayalı etki ölçümleri için (ortalama fark gibi), 0.0’lık bir fark, gruplar arasında hiçbir fark olmadığını gösterir.
Şematikte, her çalışma için etki büyüklüğü, o çalışmada etki büyüklüğünün tahmin edildiği kesinliği yansıtan bir güven aralığı ile sınırlandırılmıştır. Son çalışma (İdeal) için güven aralığı, İdeal çalışmanın daha fazla kesinliğe sahip olduğu gerçeğini yansıtacak şekilde, ilk çalışma için olandan (Kanıtla-it) belirgin şekilde daha dardır. Kesinliğin anlamı ve kesinliği etkileyen faktörler tartışılmaktadır.
Ağırlıkları inceleyin
Etütlerin her birini göstermek için kullanılan içi dolu kareler, özet etkisini hesapladığımızda ilgili çalışmaya atanan ağırlığı yansıtan her karenin boyutuyla birlikte boyut olarak değişir. TNT ve İdeal etütlere nispeten yüksek ağırlıklar atanırken, A’dan Z’ye çalışmaya biraz daha az ağırlık verilir ve Prove-it çalışmasına daha az ağırlık verilir.
Beklendiği gibi, bir çalışmanın kesinliği ile o çalışmanın analizdeki ağırlığı arasında bir ilişki vardır. Nispeten iyi kesinliğe sahip çalışmalara (TNT ve İdeal) daha fazla ağırlık verilirken, nispeten zayıf kesinliğe (Proveit) sahip çalışmalara daha az ağırlık verilir. Kesinlik öncelikle örneklem büyüklüğü tarafından yönlendirildiğinden, çalışmaları örneklem büyüklüğüne göre ağırlıklı olarak düşünebiliriz.
Bununla birlikte, hassasiyet ağırlıkları atamak için kullanılan unsurlardan biri olsa da, genellikle başka unsurlar da vardır. Çalışmalar arasında etki büyüklüklerinin dağılımı hakkında yapılabilecek farklı varsayımları ve bunların her bir çalışmaya atanan ağırlığı nasıl etkilediğini tartışıyoruz.
p – değerler
Her çalışma için bir boş değer testi için p-değerini gösteriyoruz. p-değeri ile güven aralığı arasında gerekli bir uygunluk vardır, öyle ki p-değeri 0,05’in altına düşecektir, ancak ve ancak %95 güven aralığı boş değeri içermiyorsa. Bu nedenle güven aralıklarını tarayarak istatistiksel olarak anlamlı çalışmaları kolayca belirleyebiliriz. Analizdeki p-değerlerinin rolü ve ayrıca p-değerleri ile etki büyüklüğü arasındaki ilişki tartışılmaktadır.
Bu örnekte, dört çalışmanın üçü için güven aralığı boş değeri geçer ve p değeri 0,05’ten büyüktür. Birinde (TNT çalışması) güven aralığı sıfırı geçmez ve p değeri 0,05’in altına düşer.
Sentezin bir amacı genellikle bir özet etki hesaplamaktır. Tipik olarak, etki boyutunun yanı sıra bir kesinlik ölçüsü ve bir p değeri de bildiririz.
Efekt boyutu
Arsa üzerinde özet etkisi alt satırda gösterilir. Bu örnekte özet risk oranı 0.85’tir; bu, ölüm (veya MI) riskinin, yüksek doza atanan hastalarda standart doza atanan hastalara göre %15 daha düşük olduğunu gösterir.
Özet etki, bireysel etkilerin ağırlıklı ortalamasından başka bir şey değildir. Bununla birlikte, ağırlıkları atamak için kullanılan mekanizma (ve dolayısıyla özet etkisinin anlamı), çalışmaların örneklendiği etki büyüklüklerinin dağılımı hakkındaki varsayımlarımıza bağlıdır.
Sabit etki modeli altında, analizdeki tüm çalışmaların aynı gerçek etki büyüklüğünü paylaştığını ve özet etkinin bu ortak etki büyüklüğüne ilişkin tahminimiz olduğunu varsayıyoruz. Rastgele etkiler modeli altında, gerçek etki büyüklüğünün çalışmadan çalışmaya değiştiğini varsayıyoruz ve özet etki, etki büyüklüklerinin dağılımının ortalamasına ilişkin tahminimizdir.
Özet etkisi bir elmas ile temsil edilir. Elmasın konumu, etki boyutunu temsil ederken, genişliği tahminin kesinliğini yansıtır. Bu örnekte elmas 0,85’te ortalanmıştır ve 0,79’dan 0,92’ye uzanır, yani yüksek dozun (standartla karşılaştırıldığında) gerçek etkisinin muhtemelen bu aralıkta bir yere düştüğü anlamına gelir.
Kesinlik, gerçek etkinin bir tahmini olarak özet etkisinin doğruluğunu ele alır. Ancak, tartışıldığı gibi, kesinliğin tam anlamı istatistiksel modele bağlıdır.