Was ist Freemium?

Was ist Freemium?

Freemium ist eine Art, ein Produkt auf zwei Preisstufen anzubieten: eine Basisversion, die nichts kostet, und eine oder mehrere Premiumversionen, die Geld kosten. Gu et al. (2018)¹ verwenden den Begriff für eine Strategie, bei der die Basisversion eines Produkts oder einer Dienstleistung kostenlos ist und Kunden für den Umstieg auf eine Premiumversion mit mehr Funktionen bezahlen. Den Maßstab fassen sie in einen Satz: Ob ein Freemium-Modell Erfolg hat, hängt davon ab, wie viele Kunden die Premiumversion kaufen, wenn daneben die kostenlose verfügbar ist („The success of a freemium model depends on the number of customers who purchase the premium version in the presence of the free version.“).

Liu et al. (2014)² beschreiben Freemium unter Berufung auf ein Buch von Hayes aus dem Jahr 2008 als Geschäftsmodell, bei dem ein Produkt oder eine Dienstleistung kostenlos angeboten wird, für erweiterte Funktionen, mehr Funktionsumfang oder verbundene Produkte und Dienstleistungen aber ein Aufpreis anfällt („a business model by which a service or a product is offered free of charge, but a premium is charged“). In dem App-Markt, den sie untersuchten, lassen sich Freemium-Apps kostenlos herunterladen, enthalten aber meist das Angebot, auf die bezahlte Version umzusteigen, die werbefrei ist oder mehr Funktionen hat („freemium apps are free to download but typically include offers to upgrade to the paid version, which is ad free or has richer features“), oder Inhalte und Dienste innerhalb der App zu kaufen oder weitere Spielstufen freizuschalten; das Panel weiter unten untersucht die erste Art. Pauwels und Weiss (2008)³ verwenden das Wort nicht. Sie untersuchen einen Anbieter von Online-Inhalten, der für einen Teil seiner Inhalte Geld zu verlangen begann, und kürzen den Wechsel von „free“ zu „free and fee“ als „the move from free to fee“ ab; dieser Leitfaden gibt das als Wechsel von kostenlos zu kostenpflichtig wieder, kurz: der Schritt. Gleich ihr erster Satz benennt die Schwierigkeit: Der Schritt sei für Manager eine Herausforderung, zumal wenn Kunden reichlich kostenlose Alternativen haben („represents a challenge to managers, especially when consumers have plenty of free alternatives“).

In diesem Leitfaden heißt Freemium: eine Preisliste, in der eine Version eines Produkts zum Preis von null angeboten wird, solange der Nutzer sie haben will, neben einer oder mehreren Versionen desselben Produkts, die Geld kosten. Was die kostenlose Version zurückhält und was die bezahlten Versionen hinzufügen, sind Preisentscheidungen. Freemium unterscheidet sich von einer kostenlosen Testphase, die nach einer festen Frist endet, von einer Gratisprobe, die einmal ausgegeben wird, und von einem Produkt, das ganz aus Werbung finanziert ist und keine bezahlte Version hat. Die Quellen ziehen diese Grenzen nicht alle. Liu et al.² nennen dieselben kostenlosen Apps mal kostenlose Versionen, mal kostenlose Testversionen, und die Softwareliteratur, die sie auswerten, unterscheidet, ob Software zum Ausprobieren mit vollem Funktionsumfang für begrenzte Zeit oder mit eingeschränktem Funktionsumfang ohne Zeitgrenze abgegeben wird („full functionality with limited time period or limited functionality without time limitation“); dieser Leitfaden nennt nur das Zweite Freemium. Das Unternehmen bei Pauwels und Weiss³ war vor seinem Schritt eine Website, die sich allein aus Werbung finanzierte („supported solely through advertising income“).

Warum ist eine kostenlose Version nicht einfach eine sehr billige?

Weil ein Preis von null nach dem Argument von Gu et al.¹ auch verändern kann, wie Käufer die bezahlten Versionen sehen. Mit Verweis auf Forschung zum Null-Preis-Effekt argumentieren sie, dass Kunden ein kostenloses Produkt höher schätzen können, als eine Kosten-Nutzen-Rechnung erwarten ließe; eine neue Premiumversion könnte Kunden dann zur kostenlosen Version ziehen statt zu den bezahlten. Außerdem könne der Preis einer Premiumversion als Anker dienen, an dem gemessen die kostenlose Version wie ein Gewinn erscheint. Zwei Effekte aus der Forschung zu Auswahlmengen könnten in die andere Richtung wirken. Beim Kompromisseffekt macht eine teurere Premiumversion die bisherige Premiumversion zur mittleren Option zwischen ihr und der kostenlosen. Beim Attraktionseffekt macht eine neue Version, der die bisherige Premiumversion klar überlegen ist, die bisherige attraktiver. Welcher Effekt überwiegt, hängt nach ihren Worten von der relativen Stärke dieser gegenläufigen Effekte ab („on the relative strengths of these opposing effects“). Das sind Erwartungen aus früherer Forschung; das Feldexperiment weiter unten sollte das Nettoergebnis ermitteln.

Liu et al.² betrachten die kostenlose Version durch die drei Effekte von Gratisproben, die sie von Bawa und Shoemaker übernehmen: den Vorzieheffekt (Kunden kaufen früher), die Kannibalisierung (die kostenlose Version ersetzt einen Kauf) und die Ausweitung (Kunden kaufen, die sonst nicht gekauft hätten). Dazu kommt bei ihnen ein vierter, wettbewerblicher Effekt über diese drei hinaus („effect beyond the acceleration, cannibalization, and expansion effects“): In einem Markt mit vielen kostenlosen Ersatzprodukten verliert eine App ohne kostenlose Version womöglich mehr Käufer an die Konkurrenz, als ihr die eigene kostenlose Version wegnehmen würde. Dieser vierte Effekt ist ihre Hypothese für einen überfüllten App-Store, keine gemessene Größe.

Was verlor und gewann eine Website, als sie Geld zu verlangen begann?

Pauwels und Weiss (2008)³ hatten Tagesdaten von Juni 2001 bis März 2005 eines Online-Anbieters von Fachartikeln für Marketingfachleute. Die Website war bis zum 1. Januar 2004 kostenlos und aus Werbung finanziert; danach erhielten zahlende Abonnenten Zugang zu vertiefenden Artikeln und weiteren Leistungen, zum regulären Preis von 4,95 US-Dollar im Monat oder 49,95 US-Dollar im Jahr. Gesperrt wurde nur ein Teil der Inhalte, etwa ein Siebtel („only a portion (approximately one-seventh) of the content“). Die Autoren schreiben die Erlöswirkung als Summe zweier Terme: die Veränderung der Gratisabonnenten mal Werbeerlös je Gratisabonnent plus die Veränderung der zahlenden Abonnenten mal Gebühr. Eine Vergleichsgruppe gab es nicht: Die Autoren sprechen von einem einzigen natürlichen Experiment („natural experiment“), und jeder Effekt wird an dem gemessen, was ihr Zeitreihenmodell ohne den Schritt vorhersagt.

Nach diesem Modell senkte der Schritt selbst die neuen kostenlosen Anmeldungen um 208 pro Tag gegenüber der Prognose, jeder Suchmaschinenverweis und jede E-Mail brachte weniger kostenlose Anmeldungen als vor dem Schritt, und am stärksten drückten die eigenen E-Mails des Unternehmens, die Gratisnutzer zum Upgrade bewegen sollten, die kostenlosen Anmeldungen. In der Modellrechnung fehlen 1.031 kostenlose Anmeldungen pro Tag (tatsächlich lagen Prognose und Ist um 1.003 auseinander); davon entfallen 752 auf diese E-Mails und 208 auf den Schritt selbst. Dieselben E-Mails steigerten die bezahlten Abonnements; laut der Zusammenfassung erhöhen sie die Abonnementerlöse auf Kosten der Werbeerlöse („they increase subscription revenue at the expense of advertising revenue“).

Der Geldvergleich beruht auf einer Schätzung des Unternehmens: Ein zusätzlicher Gratisabonnent brachte 1,63 US-Dollar Werbeerlös im Jahr, also 0,0045 US-Dollar am Tag. Auf dieser Grundlage beziffern die Autoren den täglichen Verlust aus dem Schritt auf 4,64 US-Dollar (1.031 mal 0,0045 US-Dollar), dem 277 US-Dollar pro Tag von neuen zahlenden Abonnenten gegenüberstehen (2,06 Monatsabonnements zu 4,94 US-Dollar und 5,55 Jahresabonnements zu 48 US-Dollar). Ihr Schluss: Der Schritt sei für dieses Unternehmen profitabel („the move from free to fee is profitable“). In ihrem Fazit erschien der Erlösverlust gering („the revenue loss appeared minor“), bei etwa 2 Prozent der Erlöse aus zahlenden Abonnenten („2% of the paid-subscriber revenue“). Der Gratisabonnent wird nur über Werbung bewertet: Andere Gründe, weiter Gratisabonnenten zu gewinnen („Other reasons to keep adding free subscribers“), etwa der Aufbau einer Community mit kritischer Masse, seien schwerer zu beziffern („are harder to quantify“) und blieben außen vor.

Nach der Lesart dieses Leitfadens vermischt der Vergleich zwei Zeitbasen. Jede verlorene kostenlose Anmeldung wird mit einem Tag Werbeerlös bewertet, jede neue bezahlte Anmeldung mit einer vollen Monats- oder Jahresgebühr. Für die Upgrade-E-Mails vergleicht derselbe Aufsatz 2.454 US-Dollar bezahlter Erlöse mit einem Verlust von 1.224 US-Dollar; das sind 752 verlorene Anmeldungen zu je etwa 1,63 US-Dollar, also ein volles Jahr Werbung. So bewertet, kommen die 1.031 kostenlosen Anmeldungen, die an einem Tag verloren gehen, auf etwa 1.680 US-Dollar: mehr als die 277 US-Dollar und mehr als die rund 389 US-Dollar, die die bezahlten Anmeldungen eines Tages brächten, wenn jeder Monatsabonnent ein Jahr lang verlängerte, der Höchstwert, den die Autoren nennen. Die Autoren halten fest, dass Gratisnutzer in der Regel bleiben („Free users typically stay on“), wenn auch oft mit nachlassender Aktivität („often become less active over time“), und dass ihnen Daten zu Verlängerungen und Wechseln fehlen. Das Urteil über die Profitabilität hängt also davon ab, wie lange ein verlorener Gratisabonnent Werbeerlöse gebracht hätte, und das schätzt der Aufsatz nicht. Nach der Rechnung dieses Leitfadens übersteigt bei 0,0045 US-Dollar am Tag der entgangene Werbeerlös aus den 1.031 an einem Tag verlorenen Anmeldungen die 277 US-Dollar nach etwa 60 Tagen und die 389 US-Dollar nach etwa 84 Tagen, sofern diese Nutzer so aktiv geblieben wären.

Die Autoren berichten außerdem, dass der Schritt kam, nachdem die kostenlosen Anmeldungen im Frühjahr 2003 Schwung aufgenommen hatten, und etwa einen Monat, nachdem ihr Wachstum nachzulassen begann. Sie vermuten, dass Unternehmen, die vor einem solchen Schwung wechseln, weniger gewinnen und mehr verlieren, und fügen hinzu, dass es dafür Daten über solche Unternehmen bräuchte.

Kann eine zweite bezahlte Version mehr von der ersten verkaufen?

In einem randomisierten Feldexperiment war es so. Gu et al. (2018)¹ arbeiteten mit der National Academies Press, einem gemeinnützigen Verlag, der jeden Titel als kostenloses PDF anbietet und ein Taschenbuch gegen Geld verkauft. Nach Angaben der Autoren stiegen mit dem Wechsel zu diesem Modell die Zugriffe auf die Website, während die Erlöse deutlich unter denen der Zeit lagen, in der das PDF verkauft wurde; Zahlen dazu nennt der Aufsatz nicht. Das Experiment umfasste 2.051 zufällig ausgewählte Titel, die schon als Taschenbuch verkauft wurden, zugeteilt innerhalb von neun Blöcken nach Taschenbuchpreis und Beliebtheit: 668 Titel erhielten eine gebundene Ausgabe zu 160 bis 790 Prozent des Taschenbuchpreises, 667 ein E-Book zu 25 bis 80 Prozent, und 716 blieben unverändert. Die neuen Formate kamen am 10. Januar 2016 in den Verkauf; die Daten decken je 32 Wochen davor und danach ab.

In ihrem Difference-in-Differences-Modell der verkauften Taschenbücher je Titel steigerte jede der beiden neuen Ausgaben den Taschenbuchabsatz gegenüber den Kontrolltiteln, für die gebundene Ausgabe signifikant auf dem 5-Prozent-Niveau, für das E-Book auf dem 1-Prozent-Niveau. Die Autoren rechnen das in 1,2 zusätzliche Taschenbücher je Titel für die gebundene Ausgabe und 2,6 für das E-Book um (insgesamt 772 und 1.722 Exemplare). Ihre Tabelle weist diese beiden Marginaleffekte ohne Signifikanzsterne und mit Standardfehlern von 0,931 und 2,262 aus. Ohne zwei Bestseller, je einen in den beiden Versuchsgruppen, sinken die Schätzungen auf 0,5 und 0,4 Exemplare je Titel. Abbildung 1 zeigt die Rohmittelwerte hinter dem Modell.

Nach den Rohmittelwerten sank der Taschenbuchabsatz je Titel um 0,15 in der Gruppe mit gebundener Ausgabe, um 0,14 in der Gruppe mit E-Book und um 0,29 in der Kontrollgruppe; die beiden Versuchsgruppen verloren also 0,14 und 0,15 Exemplare je Titel weniger als die Kontrollgruppe. Rohmittelwerte, Modell und Schätzung ohne Bestseller stimmen im Vorzeichen überein, nicht aber in der Größe und nicht darin, welches der beiden Formate mehr half. Die Zusammenfassung der Autoren beschreibt das Muster über die Titel hinweg: Der positive Effekt auf den Taschenbuchabsatz sei bei beliebteren oder günstigeren Titeln stärker, und das E-Book wirke stärker, je näher sein Preis am Taschenbuchpreis liege („The positive impact on paperback sales is stronger for titles that are more popular or cheaper, and the effect of introducing the e-book version is higher when the e-book price is closer to the paperback price.“).

Der geschätzte Effekt unterschied sich auch je nach Preis der neuen Version, und zwar nicht gleichmäßig. In ihrer Tabelle 6 war der Effekt des E-Books auf den Taschenbuchabsatz signifikant, wenn das E-Book 45 bis 55 Prozent oder 65 bis 80 Prozent des Taschenbuchpreises kostete, nicht aber in den Preisbändern dazwischen oder darunter. Bei der gebundenen Ausgabe war er nur im teuersten Band, 440 bis 790 Prozent, auf dem 5-Prozent-Niveau signifikant und im günstigsten auf dem 10-Prozent-Niveau. Jedes Preisband vergleicht die Titel, die die neue Version zu diesem Preis erhielten, mit den Kontrolltiteln; der Aufsatz beschreibt, wie Titel den Gruppen zugeteilt wurden, nicht aber, wie die Preise den Titeln zugeteilt wurden. Dieselben Tabellen enthalten die Prüfung, die die Autoren für ihr Hauptmodell nutzen: ob sich Versuchs- und Kontrolltitel schon vor dem Experiment unterschieden, was, wie sie anmerken, bei gelungener Zufallszuteilung nicht der Fall sein sollte. In vier der zehn Preisbänder unterschieden sich die Versuchstitel tatsächlich: Sie hatten vorher signifikant weniger Taschenbücher verkauft als die Kontrolltitel, und eines der vier ist das E-Book-Band von 65 bis 80 Prozent. Im Modell der Autoren stieg der Gesamterlös je Titel in beiden Versuchsgruppen (Tabelle 7). Eine Szenarioanalyse auf Grundlage der Modelle führte sie dazu, einen E-Book-Preis von 70 bis 80 Prozent des Taschenbuchpreises als optimal für die NAP zu bezeichnen („optimal for NAP“); das ist eine Hochrechnung aus den Schätzungen, kein eigener Test.

Zwei Teile des Aufsatzes passen nicht zusammen. Ihre Tabelle 3 zeigt, dass die kostenlosen PDF-Downloads je Titel in beiden Versuchsgruppen sanken (von 166,83 auf 162,36 und von 248,08 auf 205,08) und in der Kontrollgruppe leicht stiegen (von 153,13 auf 153,96); die Autoren werten das als modellfreien Beleg („model-free evidence“) für weniger kostenlose Downloads. Später schreiben sie, eine Difference-in-Differences-Analyse der kostenlosen PDF-Downloads zeige einen Anstieg in den Versuchsgruppen („shows an increase under the treatment“), ohne diese Analyse abzudrucken. Der Aufsatz löst den Widerspruch nicht auf.

Um den Grund für den Zuwachs zu finden, schätzen die Autoren ein Auswahlmodell anhand von 742.991 einzelnen Downloads und Käufen, überwiegend kostenlosen PDFs; das Taschenbuch wurde vor dem Experiment 1.024-mal und währenddessen 1.049-mal gewählt, die gebundene Ausgabe nur 6-mal und das E-Book 115-mal. Das Ergebnis der gebundenen Ausgabe lesen sie als Kompromisseffekt, weil das Taschenbuch nun die mittlere Option ist, das des E-Books als Attraktionseffekt, der sich dort zeigt, wo das E-Book mehr als 65 Prozent des Taschenbuchpreises kostete. Diese Lesart schränken sie selbst ein, um die Identifikation der Mechanismen nicht zu überzeichnen: Die Studie sei nicht eigens dafür angelegt gewesen, andere Effekte auszuschließen („was not specifically designed“), und den Null-Preis-Effekt könnten sie mit ihren Daten nicht bestimmen. Der Leitfaden zur gestaffelten Preisgestaltung argumentiert, dass ein Spitzenpaket ein mittleres Paket gemäßigt erscheinen lassen kann; dieses Experiment ist ein Feldtest einer verwandten Idee, angelegt als Produktlinienerweiterung mit einer kostenlosen Version am unteren Ende der Linie.

Kommt es darauf an, wie gut die kostenlose Version ist?

In einem Panel von Apps ging die Qualität der kostenlosen Version im Mittel über alle App-Arten mit dem Absatz der bezahlten einher, ihre Sichtbarkeit nicht; bei Spiele- und Unterhaltungs-Apps war nach Angaben der Autoren ein höherer Platz mehr wert und eine bessere Bewertung weniger. Liu et al. (2014)² erhoben zwei Monate lang, von November 2011 bis Januar 2012, tägliche Daten aus den Ranglisten von Google Play. Von 1.567 gelisteten bezahlten Apps boten 1.020 (65,1 Prozent) eine kostenlose Version an. Da Google keine genauen Downloadzahlen veröffentlicht, nur Spannen, rekonstruierten die Autoren sie aus dem Downloadverlauf jeder App und den Schwellen ihrer Downloadspannen; das gelang für 711 Apps und 23.771 Tagesbeobachtungen. Das Design ist ein Beobachtungspanel: Niemand hat einer App eine kostenlose Version zugeteilt.

Ihre Regressionen ergaben, dass bei einer bezahlten App mit durchschnittlicher Bewertung das Angebot einer kostenlosen Version mit mehr Downloads der bezahlten App einhergeht („offering a free version is associated with more paid app downloads“), und dass die eigene Bewertung einer bezahlten App schwächer mit ihren Downloads zusammenhing, wenn es eine kostenlose Version gab („its magnitude is reduced when a free version of the app is offered“). Platzierung und Bewertung der kostenlosen Version wurden nur für kostenlose Versionen erfasst, die in der Gratis-Rangliste mit den ersten 504 Apps standen; das Folgende vergleicht die Sichtbarkeit also nur unter kostenlosen Versionen, die schon sichtbar waren. Unter den bezahlten Apps mit kostenloser Version und bei der Mischung der App-Arten im Panel hing die Bewertung der kostenlosen Version positiv mit den bezahlten Downloads zusammen, ein höherer Platz in der Gratis-Rangliste nicht; ihre Hypothese zum Rang fand also keine Bestätigung. Auf die Mischung kommt es an. Bei Spiele- und Unterhaltungs-Apps, die die Autoren als hedonisch einordnen und die mehr als die Hälfte der Beobachtungen im Panel ausmachen, war nach ihren Ergebnissen ein höherer Platz der kostenlosen Version mehr wert und eine bessere Bewertung weniger als bei anderen Apps. Nach der Rechnung der Autoren aus ihrer Tabelle 4 ging ein höherer Platz in der Gratis-Rangliste nur bei diesen Apps mit mehr bezahlten Downloads einher; bei den übrigen Apps ging er mit weniger einher, und dieser Koeffizient ist auf dem 5-Prozent-Niveau signifikant, während die Zusammenfassung nur festhält, die Platzierung der kostenlosen Version habe keinen signifikanten Einfluss („does not have a significant impact“). Nach dem Fazit der Autoren ist eine hochwertige kostenlose Version wichtiger als die Sichtbarkeit, die eine kostenlose Version bringt, vor allem bei nicht hedonischen Produkten („especially for nonhedonic goods“).

Als sie die Apps nach Bewertung aufteilten, nahmen die Koeffizienten für das Angebot einer kostenlosen Version und für deren Bewertung mit schlechterer Bewertung der Apps deutlich ab und wurden in der Gruppe mit den niedrigsten Bewertungen nicht mehr signifikant („become insignificant when estimated with the lowest rating group“). Das spricht nach ihrer Deutung dafür, dass eine Mindestzufriedenheit mit der kostenlosen App Voraussetzung für den Erfolg der Freemium-Strategie ist, nicht eine hohe Platzierung („a prerequisite for the freemium strategy to be effective is a minimum user satisfaction level with the free app, rather than a high ranking“).

Ihre Diskussion geht über das Design hinaus: Sie folgert, Konsumenten eine App kostenlos ausprobieren zu lassen, nütze dem Entwickler mehr, als es ihm schade („actually benefits the developer more than it hurts it“). Ein Beobachtungspanel von Spitzen-Apps zeigt Zusammenhänge, nicht, was das Angebot einer kostenlosen Version bewirkt hat, und die Autoren nennen seine Grenzen selbst: Die Stichprobe umfasst nur die bestplatzierten Apps und unterliegt damit womöglich den üblichen Einschränkungen einer gestutzten Stichprobe („may be subject to the usual caveats of a truncated sample“), und den Wettbewerb innerhalb einer Kategorie konnten sie nicht kontrollieren.

Was sollte ein Blatt für eine Freemium-Preisliste festhalten?

Sechs Dinge, eine Zeile je bezahlter Version: was die kostenlose Version bietet und was sie zurückhält; was ein Gratisnutzer dem Anbieter wert ist, pro Jahr und für wie lange; den Preis jeder bezahlten Version im Verhältnis zur bisherigen bezahlten Version; wie Nutzer die kostenlose Version bewerten; womit das Ergebnis verglichen wird; und den Messzeitraum. Die Felder folgen den drei Studien: der Entscheidung über den Umfang der Sperrung und der Bewertung eines Gratisabonnenten bei Pauwels und Weiss³, den Preisbändern und dem Vorher-während-Design bei Gu et al.¹ und dem Befund von Liu et al.² zur Bewertung der kostenlosen Version, der nach ihren Angaben bei Spiele- und Unterhaltungs-Apps schwächer ausfiel. Ist kein randomisierter Vergleich möglich, sollte das Blatt das vermerken, denn eine Modellprognose und ein Beobachtungspanel beantworten Fragen nach Ursachen schwächer als eine randomisierte Vergleichsgruppe.

Ein Beispiel ohne Unternehmensdaten: Ein B2B-Softwareanbieter hat einen kostenlosen und einen bezahlten Tarif und erwägt einen zweiten, teureren bezahlten Tarif. Das Blatt hält fest, was der kostenlose Tarif zurückhält und was ein Gratiskonto dem Anbieter wert ist; ohne Werbung ist dieser Wert kein Werbeerlös, und keine der drei Studien misst, was er sonst sein könnte. Es nennt den Preis des neuen Tarifs als Vielfaches des bisherigen bezahlten Tarifs und sagt, welcher Tarif die mittlere Option werden soll. Es benennt den Vergleich: vergleichbare Konten oder Regionen, nach dem Zufall der alten und der neuen Preisliste zugeteilt und über gleich lange Zeiträume davor und währenddessen gemessen, so wie Gu et al.¹ es mit Titeln taten. Und es nennt das Risiko, das Gu et al. für ihr eigenes Design anführen, dass Kunden im Feldexperiment verschiedene Bedingungen gesehen haben könnten („the customers in the field experiment viewed different“ conditions), denn Käufer, die sich austauschen, können beide Preislisten sehen. Das sind Beispiele des Autors, und sie sind ungeprüft.

Der Leitfaden zur Zahlungsbereitschaft erklärt, wie der Höchstbetrag, den ein Käufer zahlen würde, definiert und gemessen wird; Gu et al.¹ erklären ihre stärkeren Effekte bei günstigeren Titeln mit der Zahlungsbereitschaft, und eine Freemium-Preisliste braucht diese Schätzung für jede bezahlte Version. Der Leitfaden zu produktgeführtem Wachstum behandelt den Produktzugang als Weg zu Akquise, Aktivierung und Vertrieb; dieser Leitfaden behandelt die kostenlose Version als Preis.

Welche dieser Befunde würden für einen Softwaretarif gelten?

Ohne eigenen Test nur wenige. Gu et al.¹ untersuchten einen gemeinnützigen Verlag, den einzigen Anbieter seiner Inhalte, in einer Kategorie und mit überwiegend akademischer und hochgebildeter Kundschaft; sie schreiben, ihre Befunde ließen sich leicht auf andere Freemium-Umsetzungen übertragen („should extend readily to other“), und nennen Software als einen Bereich, in dem zusätzliche Premiumversionen lohnend sein könnten, doch ihr Feldexperiment wurde in einer einzigen Kategorie durchgeführt („was conducted for one category“). Pauwels und Weiss³ sagen es offen: „This article investigated one company.“ Sie schätzen Modelle in reduzierter Form, und eine Replikation sei nötig, um zu prüfen, ob ihre Ergebnisse für andere Anbieter von Inhalten gelten. Liu et al.² untersuchten die bestplatzierten Android-Apps über zwei Monate, mit rekonstruierten statt gemeldeten Downloads.

Nach der Lesart dieses Leitfadens lassen sich drei Punkte mit einiger Sicherheit übertragen. Eine kostenlose Version ist ein Preis, und was sie kostet, hängt davon ab, was ein Gratisnutzer wert ist und wie lange; ein Unternehmen bewertete das nur über Werbung. Eine zusätzliche bezahlte Version kann den Absatz der bisherigen bezahlten Version verändern, wie ein randomisiertes Experiment mit Büchern zeigte; wie die Veränderung mit dem Preis der neuen Version variierte, ist weniger gesichert, weil nicht belegt ist, dass die Preise zufällig zugeteilt wurden. Und in einem Beobachtungspanel von Apps war der Zusammenhang zwischen dem Angebot einer kostenlosen Version und dem bezahlten Absatz bei schlechter bewerteten Apps schwächer und bei den am schlechtesten bewerteten nicht mehr signifikant. Was ein Gratisnutzer in Unternehmenssoftware wert ist, wie Einkaufsgremien auf einen kostenlosen Tarif reagieren und ob Kompromiss- und Attraktionseffekt bei Tarifen mit Preis je Nutzer auftreten, sagen diese Studien nicht.

Referenzen

1. Gu, X., Kannan, P. K., & Ma, L. (2018). Selling the premium in freemium. Journal of Marketing, 82(6), 10–27. https://doi.org/10.1177/0022242918807170
2. Liu, C. Z., Au, Y. A., & Choi, H. S. (2014). Effects of freemium strategy in the mobile app market: An empirical study of Google Play. Journal of Management Information Systems, 31(3), 326–354. https://doi.org/10.1080/07421222.2014.995564
3. Pauwels, K., & Weiss, A. (2008). Moving from free to fee: How online firms market to change their business model successfully. Journal of Marketing, 72(3), 14–31. https://doi.org/10.1509/jmkg.72.3.014