論文の概要: Investigating Nudges toward Related Sellers on E-commerce Marketplaces: A Case Study on Amazon
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01732v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 19:05:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 19:32:46.323464
- Title: Investigating Nudges toward Related Sellers on E-commerce Marketplaces: A Case Study on Amazon
- Title（参考訳）: 電子商取引市場における関連販売業者に対するNudgesの調査--Amazonを事例として
- Authors: Abhisek Dash, Abhijnan Chakraborty, Saptarshi Ghosh, Animesh Mukherjee, Krishna P. Gummadi,
- Abstract要約: eコマース市場は世界中の何百万もの売り手にビジネスチャンスを提供する。
これらの売り手の中には、子会社のサービスを利用することで、マーケットプレースと特別な関係を持つ者もいる。
関連販売業者を総称して「関連販売業者」と呼ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.11300652519899
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: E-commerce marketplaces provide business opportunities to millions of sellers worldwide. Some of these sellers have special relationships with the marketplace by virtue of using their subsidiary services (e.g., fulfillment and/or shipping services provided by the marketplace) -- we refer to such sellers collectively as Related Sellers. When multiple sellers offer to sell the same product, the marketplace helps a customer in selecting an offer (by a seller) through (a) a default offer selection algorithm, (b) showing features about each of the offers and the corresponding sellers (price, seller performance metrics, seller's number of ratings etc.), and (c) finally evaluating the sellers along these features. In this paper, we perform an end-to-end investigation into how the above apparatus can nudge customers toward the Related Sellers on Amazon's four different marketplaces in India, USA, Germany and France. We find that given explicit choices, customers' preferred offers and algorithmically selected offers can be significantly different. We highlight that Amazon is adopting different performance metric evaluation policies for different sellers, potentially benefiting Related Sellers. For instance, such policies result in notable discrepancy between the actual performance metric and the presented performance metric of Related Sellers. We further observe that among the seller-centric features visible to customers, sellers' number of ratings influences their decisions the most, yet it may not reflect the true quality of service by the seller, rather reflecting the scale at which the seller operates, thereby implicitly steering customers toward larger Related Sellers. Moreover, when customers are shown the rectified metrics for the different sellers, their preference toward Related Sellers is almost halved.
- Abstract（参考訳）: eコマース市場は世界中の何百万もの売り手にビジネスチャンスを提供する。
これらの売り手の中には、子会社のサービス(例えば、市場が提供するフルフィルメントおよび/または出荷サービス)を利用することで、市場と特別な関係を持つ者もいます。
複数の売り手が同じ製品を売ろうとすると、マーケットプレースは顧客が(売り手による)オファーを選択するのを助ける。
(a)デフォルトのオファー選択アルゴリズム
(b)各オファー及び対応する売り手の特徴(価格、売り手パフォーマンス指標、売り手の格付け数等)及び
(c) 最終的にこれらの特徴に沿った売り手を評価する。
本稿では、インド、米国、ドイツ、フランスのAmazonの4つの異なるマーケットプレースにおける関連販売業者に対して、この装置がいかに顧客を惹きつけることができるかを、エンドツーエンドで調査する。
明示的な選択、顧客の好みのオファー、アルゴリズムによって選択されたオファーは、大きく異なる可能性があることに気付きました。
我々は、Amazonが異なる販売者に対して異なるパフォーマンス指標評価ポリシーを採用しており、関連販売業者に利益をもたらす可能性があることを強調した。
例えば、そのようなポリシーは、実際のパフォーマンス指標と関連するセラーの提示されたパフォーマンス指標との間に顕著な違いをもたらす。
さらに、顧客にとって目に見える売り手中心の機能の中で、売り手の格付けが決定に最も影響を及ぼすが、売り手による実際のサービス品質を反映せず、売り手が運営する規模を反映し、より大型の関連売り手に向けて顧客を暗黙的に操縦する。
さらに、顧客が異なる販売業者の是正基準を示すと、関連する販売業者への嗜好はほぼ半減する。
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