Spillover Effects and Freemium Strategy in the Mobile App Market
Notice bibliographique
Résumé
“Freemium,” whereby a basic service level is provided free of charge but consumers are charged for more advanced features, has become a popular business model for firms selling digital goods. However, it is not clear whether the launch of a free version helps or hurts the demand of an existing paid version. The free version may allow consumers to sample the product before making a purchase decision and subsequently increase demand of the paid version, but it may also cannibalize demand of the paid version. We use a comprehensive data set on game apps from Apple’s App Store that tracks the launch of both the paid and the free versions of individual apps on a daily level to identify whether a freemium strategy stimulates or hurts demand of an existing paid version. We estimate the spillover effects between the free version and the paid version of the same app under a difference-in-difference framework, relying on the fact that app developers cannot predict the exact launch date of the free version of the app due to Apple’s review and approval of apps prior to release and accounting for app-level product heterogeneity. We find that the launch of a free version increases demand of the paid version of the same app. Under the main specification, if the daily number of ratings before the free version’s launch is at the mean, then all else equal, the launch of the free version leads to an 8.9% increase in the daily number of ratings. We then describe multiple robustness checks. Finally, we present evidence that the results are driven by consumers sampling the free version as well as enhanced app discovery and explore the relative importance of the two mechanisms. This paper was accepted by Matthew Shum, marketing. Supplemental Material: The data files and online appendices are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4619 .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».