Verstehen, wie Nutzerengagement im Crowdfunding funktioniert
Diese Forschung analysiert die Faktoren für die Nutzerbindung auf Crowdfunding-Plattformen, um die Beiträge zu steigern.
― 7 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Was ist ein Hawkes-Prozess?
- Die Bedeutung der Nutzerinteraktion
- Daten für die Analyse
- Wichtige Merkmale der Nutzerinteraktion
- Modellierung der Beiträge
- Ergebnisse des Modells
- Nutzerinteresse über die Zeit
- Empfehlungen für Plattformmanager
- Die Rolle der Popularität
- Analyse des Nutzerverhaltens
- Fazit
- Originalquelle
Crowdfunding ist zu einer beliebten Methode geworden, um finanzielle Unterstützung von einer breiten Öffentlichkeit zu suchen. Viele Leute nutzen Plattformen wie Kickstarter und GoFundMe, um Geld für Projekte, Produkte oder Initiativen zu sammeln. Allerdings verstehen die Manager dieser Plattformen oft nicht vollständig, wie die Nutzer mit ihnen interagieren. Dieses Wissensdefizit kann es schwierig machen, die Nutzerbeteiligung zu verbessern und die Beiträge zu erhöhen.
Eine Möglichkeit, die Nutzerinteraktion zu verstehen, ist eine Methode namens Hawkes-Prozesse. Diese Prozesse helfen dabei, Verhalten zu modellieren, bei dem vergangene Handlungen zukünftige Ereignisse beeinflussen. Während Hawkes-Prozesse in verschiedenen Bereichen verwendet wurden, wurden sie nicht ausführlich auf Crowdfunding-Plattformen angewendet. Dieses Paper zielt darauf ab, dieses Konzept zu erweitern, um das Nutzerverhalten auf Crowdfunding-Plattformen besser zu analysieren.
Was ist ein Hawkes-Prozess?
Ein Hawkes-Prozess ist ein statistisches Modell, das beschreibt, wie Ereignisse über die Zeit passieren. In diesem Kontext kann er zeigen, wie der Beitrag eines Nutzers zu weiteren Beiträgen von anderen führen kann. Die zentrale Idee ist, dass vergangene Beiträge beeinflussen können, wann und wie viel zukünftige Beiträge erfolgen. Dieses Modell erfasst, wie Nutzer durch das Engagement anderer für ein Projekt begeistert werden können.
Zum Beispiel, wenn ein Nutzer sieht, dass ein Projekt bereits viel funding erhalten hat, könnte er eher geneigt sein, selbst einen Beitrag zu leisten. Diese Idee der Begeisterung kann mathematisch modelliert werden, um das Nutzerverhalten genau darzustellen.
Die Bedeutung der Nutzerinteraktion
Crowdfunding-Plattformen sind auf die Nutzerinteraktion angewiesen, um erfolgreich zu sein. Engagierte Nutzer führen zu mehr Beiträgen, was sowohl der Plattform als auch den Projektinhabern zugutekommt. Zu verstehen, was die Nutzer dazu ermutigt, sich mehr zu engagieren, kann den Managern helfen, bessere Strategien zur Verbesserung der Teilnahme zu entwickeln.
Forschungen zeigen, dass viele Nutzer nur einmal beitragen und dass sehr wenige zu anderen Projekten wechseln. Nutzer zu ermutigen, mehrere Projekte zu unterstützen, könnte der Schlüssel zur Nachhaltigkeit von Crowdfunding-Plattformen sein. Daher ist es entscheidend, Wege zu finden, um Nutzer dazu zu bringen, eher beizutragen.
Daten für die Analyse
Um die Nutzerinteraktion zu analysieren, wurden Daten von zwei Crowdfunding-Plattformen gesammelt. Die Daten enthielten Informationen über Artikel und Nutzer über mehrere Jahre hinweg und umfassten Tausende von Nutzern und Artikeln. Diese Daten ermöglichen ein tieferes Verständnis darüber, wie Beiträge fliessen und welche Faktoren die Entscheidungsfindung der Nutzer beeinflussen.
Die Plattformen hatten unterschiedliche Arten von Artikeln, von künstlerischen Projekten bis hin zu unternehmerischen Vorhaben. Eine Analyse verschiedener Aspekte des Nutzerverhaltens auf diesen Plattformen könnte gemeinsame Muster und Einsichten enthüllen, die in einem breiteren Kontext anwendbar sind.
Wichtige Merkmale der Nutzerinteraktion
Nach der Analyse der Daten wurden mehrere wichtige Merkmale identifiziert, die die Beiträge beeinflussen. Das erste Schlüsselmerkmal ist die Popularität eines Artikels. Artikel, die Aufmerksamkeit von anderen Nutzern auf sich ziehen, erhalten tendenziell mehr Beiträge. Zweitens spielt die Anzahl der Beiträge, die ein Nutzer geleistet hat, eine bedeutende Rolle für die Wahrscheinlichkeit, dass er erneut beiträgt. Nutzer, die zu mehr Artikeln spenden, werden tendenziell häufigere Beitragszahler.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist der zeitliche Verfall des Nutzerinteresses. Mit der Zeit, die seit dem letzten Beitrag eines Nutzers vergangen ist, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass dieser erneut spendet, erheblich. Dieser Rückgang kann steil sein, was darauf hindeutet, dass zeitgerechte Beteiligung entscheidend ist, um die Nutzer interessiert zu halten.
Modellierung der Beiträge
Um die Nutzerbeiträge zu modellieren, wurde ein statistischer Ansatz gewählt, der verschiedene Faktoren berücksichtigt, die die Interaktion beeinflussen. Das Modell basiert auf einem Nutzer-Artikel-Interaktionssystem, das Ereignisse wie die Registrierung von Nutzern, den Start von Artikeln und die Nutzerbeiträge über die Zeit hinweg erfasst.
Das Modell berücksichtigt sowohl Eigenanregung, bei der Nutzer durch ihre eigenen vorherigen Handlungen zum Beitrag ermutigt werden, als auch gegenseitige Anregung, wo Nutzer durch die Handlungen anderer beeinflusst werden. Durch die Untersuchung dieser beiden Kräfte kann ein klareres Bild davon entstehen, wie Beiträge zustande kommen.
Ergebnisse des Modells
Die Analyse mit dem Modell offenbarte einige interessante Erkenntnisse. Es zeigte einen Engpass im Beitragprozess der Nutzer, insbesondere zwischen dem ersten und dem zweiten Beitrag eines Nutzers. Nutzer neigen oft dazu, zu mehreren Artikeln zu spenden, nachdem sie zwei Spenden geleistet haben. Ausserdem hatte die Popularität eines Artikels einen signifikanten Einfluss auf die Entscheidungen der Nutzer, beizutragen.
Die Ergebnisse zeigen, dass Nutzer, sobald sie anfangen beizutragen, viel eher weiterhin spenden. Allerdings bleiben die meisten Nutzer beim ersten Beitrag stecken. Daher könnte es entscheidend sein, diesen zweiten Beitrag zu fördern, um langfristigen Erfolg für die Plattformen zu erzielen.
Nutzerinteresse über die Zeit
Eine weitere wichtige Erkenntnis betrifft den Rückgang des Nutzerinteresses im Laufe der Zeit. Das Modell schätzt, dass das Interesse der Nutzer ziemlich schnell nachlässt. Dieser Rückgang kann durch verschiedene Faktoren erklärt werden, darunter die Sättigung der Aufmerksamkeit der Nutzer und der natürliche Verfall des Interesses an bestimmten Projekten.
Angesichts dieser Erkenntnisse müssen Plattformen Strategien in Betracht ziehen, die das Nutzerinteresse aufrechterhalten. Wenn es Plattformen gelingt, Nutzer auch nach ihrem ersten Beitrag zu halten, haben sie eine bessere Chance auf zusätzliche Unterstützung.
Empfehlungen für Plattformmanager
Basierend auf den Erkenntnissen können mehrere Empfehlungen für Plattformmanager gegeben werden. Erstens sollten sie sich darauf konzentrieren, Erstbeitragszahler zu ermutigen, den Schritt zu wagen und den zweiten Beitrag zu leisten. Dies könnte gezielte Kommunikation oder Anreize für Nutzer beinhalten, die nur zu einem Artikel beigetragen haben.
Zweitens sollten Manager die Popularität der Artikel nutzen. Erfolgreiche Projekte hervorzuheben und eine Umgebung zu fördern, in der Nutzer sehen können, was andere unterstützen, könnte mehr Engagement hervorrufen.
Zu guter Letzt ist eine zeitgerechte Beteiligung entscheidend. Plattformen sollten kurz nach der Registrierung auf die Nutzer zugehen, wenn das Interesse noch hoch ist. Strategien, die auf diese frühe Phase setzen, können die Nutzerbeiträge erheblich beeinflussen.
Die Rolle der Popularität
Popularität spielt eine zentrale Rolle bei den Nutzerbeiträgen. Artikel, die Aufmerksamkeit auf sich ziehen, erhalten eher zusätzliche Beiträge. Diese Idee stimmt mit einem bekannten Phänomen im sozialen Verhalten überein, bei dem Menschen dazu neigen, der Masse zu folgen. Wenn ein Artikel beliebt ist, zieht er natürlich mehr Unterstützer an.
Zu verstehen, wie dieses Dynamik funktioniert, kann Managern helfen, Kampagnen oder Funktionen zu entwickeln, die beliebte Artikel effektiv bewerben und die Wahrscheinlichkeit von Funding erhöhen.
Analyse des Nutzerverhaltens
Die Forschung betont die Notwendigkeit, das Nutzerverhalten genau zu analysieren. Indem man beobachtet, wie Nutzer mit Artikeln und untereinander interagieren, können bessere Vorhersagen über zukünftige Beiträge getroffen werden. Diese Art der Analyse kann Muster aufdecken, wann Nutzer wahrscheinlich beitragen oder welche Faktoren am einflussreichsten in ihrer Entscheidungsfindung sind.
Solche Erkenntnisse können Plattformmanagern helfen, gezielte Strategien zu entwickeln, um das gewünschte Verhalten zu fördern und die Gesamtleistung der Plattform zu verbessern.
Fazit
Crowdfunding-Plattformen bieten einzigartige Möglichkeiten für Einzelpersonen, Geld für ihre Projekte zu sammeln. Allerdings bleibt das Verständnis der Nutzerinteraktion eine bedeutende Herausforderung für die Plattformmanager.
Die Verwendung von Konzepten wie den Hawkes-Prozessen bietet eine Möglichkeit, Nutzerinteraktionen und Beiträge über die Zeit zu modellieren. Indem Muster im Nutzerverhalten erkannt werden, können Manager effektivere Strategien zur Förderung von Beiträgen entwickeln.
Die Forschung hebt die Bedeutung von frühzeitiger Beteiligung, der Nutzung von Popularität und der Aufrechterhaltung des Nutzerinteresses über die Zeit hervor. Durch die Anwendung dieser Erkenntnisse können Crowdfunding-Plattformen ihre Abläufe verbessern und weiterhin in einer wettbewerbsintensiven Landschaft erfolgreich sein.
Titel: Mutually Exciting Point Processes for Crowdfunding Platform Dynamics
Zusammenfassung: Crowdfunding is a powerful tool for individuals or organizations seeking financial support from a vast audience. Despite widespread adoption, managers often lack information about dynamics of their platforms. Hawkes processes have been used to represent self-exciting behavior in a wide variety of empirical fields, but have not been applied to crowdfunding platforms in a way that could help managers understand the dynamics of users' engagement with the platform. In this paper, we extend the Hawkes process to capture important features of crowdfunding platform contributions and apply the model to analyze data from two donation-based platforms. For each user-item pair, the continuous-time conditional intensity is modeled as the superposition of a self-exciting baseline rate and a mutual excitation by preferential attachment, both depending on prior user engagement, and attenuated by a power law decay of user interest. The model is thus structured around two time-varying features -- contribution count and item popularity. We estimate parameters that govern the dynamics of contributions from 2,000 items and 164,000 users over several years. We identify a bottleneck in the user contribution pipeline, measure the force of item popularity, and characterize the decline in user interest over time. A contagion effect is introduced to assess the effect of item popularity on contribution rates. This mechanistic model lays the groundwork for enhanced crowdfunding platform monitoring based on evaluation of counterfactual scenarios and formulation of dynamics-aware recommendations.
Autoren: Alexandra Djorno, Forrest W. Crawford
Letzte Aktualisierung: 2024-02-23 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2402.15433
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.15433
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.