“Kavak ağacını beğenen ve seven pek az kişi gördüm, çünkü dosdoğrudur.”
Cenap Şehabettin (1870-1934)
Günümüzün en popüler firmalarının çoğu, ağ etkileri sergileyen ürünler satmaktadır; yani ürünü benimseyen kullanıcı sayısı arttıkça ürünün yarattığı değer de artar. Örnekler arasında sosyal medya platformları (örneğin Twitter ve LinkedIn), bilgi teknolojisi sağlayıcıları (örneğin Apple ve Huawei) ve oyun videosu şirketleri sayılabilir. Bu ağ ürünlerini satan firmalar, bireysel tüketicilerin ödeme isteklerini tahmin etmek için makine öğrenimi gibi yeni araçları kullanabilir ve ardından bu verileri kişiselleştirilmiş fiyatlandırma stratejilerini benimsemek için kullanabilir. Mesela firmalar, bir mobil uygulama veya başka bir kanal aracılığıyla evrensel ilan edilen fiyata indirim şeklinde özelleştirilmiş bir fiyat sunabilirler.
Bu arada, giderek artan sayıda firma kurumsal sosyal sorumluluğu (“KSS”; corporate social responsibility-CSR) iş stratejilerinin ayrılmaz bir parçası haline getirmektedir. KSS boyutlarından tüketicilere yönelik sosyal sorumluluk özellikle önemli görülmektedir. Örneğin, lider bilgi ve iletişim teknolojisi altyapısı sağlayıcısı Huawei, daha önce keşfedilmemiş kırsal alanlara optimum maliyet ve hızlı hızda mobil bağlantılar sağlamayı amaçlayan bir teknolojiyi (RuralStar Pro) aktif olarak başlattı. Benzer şekilde, çok popüler çok oyunculu oyun League of Legends’ın arkasındaki şirket olan Riot Games, küresel eSports topluluğu tarafından yapılan milyonlarca bağışla eşleşti.
Bu konudaki bir son çalışmada, görünüşte ilgisiz bu eğilimleri anlamak için birleşik bir kavramsal çerçeve sunuluyor. Özetle, ağ ürünleri sunarken, kârını maksimize eden bir firmanın bile tüketicilere karşı sosyal olarak sorumlu olmayı, yani tüketici fazlasını önemsemeyi en uygun bulacağını gösteriliyor. Bu sonuç, dijital ekonomide KSS’yi anlamak için yeni bir bakış açısı sağlamaktadır.
Bunu örneklemek için, bir firmanın iki tüketiciye bir ağ malı sattığı basitleştirilmiş bir ortam düşünelim. Mal ağ etkileri gösterdiğinden, satın alma kararları verirken bir tüketici diğer tüketicinin de malı satın alıp almadığını önemser: Yalnızca her iki tüketici de malı satın alırsa ağ faydasını elde edebilirler. Gerçek dünyadan bir örnek olarak, LinkedIn, platformda daha fazla kullanıcı aktif hale geldikçe kullanıcıları için daha fazla değer üretir, yani daha fazla içerik, bilgi ve hizmet sağlar. Bu nedenle, müşteri tabanı, bir tüketicinin LinkedIn’e katılıp katılmamaya karar vermesi için çok önemli bir faktördür.
Ağ etkisine ek olarak, mecranın/ortamın önemli bir özelliği de firmanın kişiselleştirilmiş fiyatlandırmayı benimsemesidir; yani, iki tüketiciden aynı mal için farklı fiyatlar alınabilir ve her biri yalnızca kendi fiyatını gözlemler. Kişiselleştirilmiş fiyatlandırma dijital çağda yaygınlaşmıştır. Büyük veri hadisesi, müşteri düzeyinde bilgi (customer-level information) toplama maliyetlerini düşürerek firmaların özelleştirilmiş pazarlama ve fiyatlandırma planlarıyla hedefleyecek yeni müşteri segmentlerini belirlemesini kolaylaştırdı. Örneğin, sosyal ağlarda (LinkedIn gibi) kullanıcıların konumlarını, tarayıcı ve arama geçmişlerini ve “beğenilerini” (likes) izlemek artık mümkündür. Bu devasa veri hacmi, makine öğreniminin gücüyle birleştiğinde, kişiselleştirilmiş fiyatlandırmanın yanı sıra çok çeşitli kişiselleştirilmiş hizmetler (örneğin haber içeriği, reklam) ortaya çıktı.
Firmalar, kârlarını artırma umuduyla kişiselleştirilmiş fiyatlandırmayı benimsemelerine rağmen, aslında ağ etkilerinin varlığında sürtüşme yaratabilir. Bunu görmek için, makalede bir tüketicinin satın alma kararı inceleniyor. Tüketim faydasının diğer tüketicinin de ürün ağına katılıp katılmamasına bağlı olduğu göz önüne alındığında, tüketici satın alma kararını sadece firma tarafından kendisine sunulan fiyata değil, aynı zamanda diğer tüketicinin beklenen satın alma davranışına da dayandıracaktır. Tüketici, firma diğer tüketiciye yüksek bir fiyat uygularsa, ürünün müşteri tabanının yüksek ağ değeri üretemeyecek kadar küçük olacağından endişe duyacaktır. Bu endişe, diğer tüketicinin fiyatının gözlemlenemez olması ve firmanın düşük fiyatlar taahhüdünde bulunamaması nedeniyle geçerlidir. Aynı mantık diğer tüketici için de geçerlidir. Sonuç olarak, tüketiciler satın alma konusunda isteksiz hale gelir ve bu da firmanın kârını düşürür.
Bu sürtüşmenin üstesinden gelmek için KSS, firmayı daha yüksek tüketici talebi ve optimal firma kârı ile sonuçlanan düşük fiyatlar talep eden bir araç olarak devreye girebilir. Firma, tüketicilere karşı sosyal olarak sorumlu olmayı taahhüt ederek yani, tüketici fazlasını önemseyerek, ürünün diğer tüketiciye de düşük bir fiyatla sağlanacağını tüketiciye garanti eder. Bu, tüketicinin müşteri tabanıyla ilgili endişesini hafifletir ve onu satın almaya teşvik eder, bu da nihai olarak firma kârlarını artırır. Uygulamada firmalar, Huawei’nin resmi RuralStar Pro lansmanı ve Xiaomi’nin kâr marjını %5 ile sınırlama sözü gibi girişimleri kamuya açıklayarak sosyal sorumluluk konusunda güvenilir taahhütlerde bulunuyorlar.
Genel olarak, firma kârları pahasına gerçekleştirilen bir plan olmak yerine, KSS, firma tarafından satış kârını artırmak için en uygun şekilde seçilir. Mezkûr analiz bu nedenle “iyilik yaparak iyi yapmak” (doing well by doing good) deyimi için bir gerekçe sağlar. Yani, bir firmanın kâr maksimizasyonu ve sosyal sorumluluk bilinci iyi bir şekilde uyumlu hale getirilebilir.
Analizde elde edilen sonuçlar, firmaların KSS uygulamaları için yeni çıkarımlar sağlıyor:
İlk olarak, çalışmadaki teori KSS’yi firmaların ürün özelliklerine bağlar. Analiz, yüksek ağ değerine sahip ürünler sunan firma veya endüstrilerin, tüketici odaklı KSS uygulamalarına önemli tutarlarda kaynak ayıracağını tahmin ediyor. Bu tahmin, Huawei, LinkedIn ve oyun endüstrisindeki sıradan gözlemlerle doğrulanmaktadır. Buna ek olarak, kanal tüketicilerin firmalar tarafından benimsenen KSS uygulamalarının farkında olmalarına büyük ölçüde bağlıdır. Bu, yüksek ağ değerine sahip ürünler sunan firma veya endüstrilerin ilgili KSS faaliyetlerini aktif olarak ifşa etmelerinin muhtemel olduğunu göstermektedir. Bu tahminle tutarlı olarak, KPMG tarafından 2020 yılında yapılan bir anket teknoloji, medya ve telekomünikasyon (technology, media, and telecommunications-TMT) sektörünün en yüksek sürdürülebilirlik raporlama oranına sahip olduğunu gösteriyor.
İkinci olarak, makalede, KSS’nin firmaların kişiselleştirilmiş fiyatlandırmayı benimsemelerini sağlayan teknolojik gelişmelerle yakından ilişkili olduğu gösteriliyor ki; bu, iş dünyasında veri ve yapay zekâ algoritmalarının son zamanlarda yaygın olarak kullanılması ve firmaların sosyal sorumluluğa artan şekilde odaklanmasıyla büyük ölçüde tutarlıdır.
