Mercados digitales

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Contenidos
1. Mercados intermediados por plataformas de dos o más lados
2. El manejo de datos como factor distintivo de las plataformas digitales
3. Barreras de entrada y mercados tendientes a la saturación (“tipping”): retornos a escala, externalidades de red y economías de alcance
4. Costos de cambio, single-homing y multi-homing

Si bien no existe una acepción unívoca del término “mercados digitales”, este concepto comúnmente se utiliza para hacer referencia a aquellas industrias de productos o servicios que han surgido a partir de la digitalización de la economía.

Se trata de un término que se utiliza en contraposición con el de “mercados tradicionales” o de “ladrillo y mortero” (“brick and mortar”), con el propósito de resaltar las peculiaridades que las industrias digitales presentan.

A continuación, trataremos algunas de estas peculiaridades relatando los desafíos que esto puede generar para la competencia.

1. Mercados intermediados por plataformas de dos o más lados

En los mercados digitales comúnmente participan plataformas que hacen las veces de intermediarias en mercados de dos o más lados, es decir, que “facilita[n] las interacciones entre dos grupos que obtienen valor o ingresos entre sí” (Bloodstein, 2019, traducción libre). Esta interacción supone que las decisiones que toma un grupo de usuarios a un lado de la plataforma, afectan al grupo de usuarios del otro lado.

En este sentido, se habla de plataformas “porque típicamente administra[n] un lugar físico o virtual que permite a estos distintos tipos de agentes interactuar” (Evans, 2016).

Comúnmente nos encontramos con este modelo de negocios en periódicos o páginas web que utilizan la publicidad como su principal mecanismo de ingreso y que, en algunos casos, incluso son monetariamente gratuitos para los lectores (llamados mercados de “precio cero”). Por ejemplo, Meta, a través de su plataforma Facebook.com, genera el punto de encuentro entre empresas que buscan publicitarse a través de anuncios, y usuarios que acceden a esta red social (subsidiados por el primer grupo).

Sin embargo, el subsidio a determinados usuarios responde solo a uno de los muchos modelos de plataforma de dos o más lados. Por esta razón, a nivel teórico, algunos distinguen tres tipos o subcategorías de plataformas (Bloodstein, 2019), a saber: (i) plataformas de transacción e intercambio; (ii) plataformas financiadas por publicidad y; (iii) plataformas de software.

En la práctica, la clasificación de las plataformas entre estos tres grupos no es tan marcada, pero sí es útil para entender las interacciones que se producen dentro de las mismas y los beneficios que se obtienen de ellas.

1.1. Plataformas de transacción e intercambio

Son aquellas que permiten reducir costos de transacción -esto es, el “costo de usar el intercambio en el mercado para lograr un objetivo económico” (Dorman, 2014, traducción libre)- entre oferentes y consumidores para la entrega de un determinado producto o servicio. Lo anterior puede lograrse ya sea facilitando un “espacio” a través del cual ambos pueden realizar intercambios, o bien “facilita[ndo] los medios para efectuar la transacción entre compradores y vendedores que ya se encontraron uno al otro” (Bloodstein, 2019).

El elemento distintivo de este tipo de plataformas es que su valor dependerá de la medida en que sean capaces de conectar a ambos grupos de manera exitosa (generando externalidades de red de tipo indirecto). En palabras de Bloodstein, “[l]a plataforma en sí misma no tiene un valor inherente” (2019), dependiendo este principalmente de su capacidad para internalizar los efectos de red que generan los usuarios al realizar intercambios en la plataforma.

De este modo, estas plataformas suelen competir a través de cambios tecnológicos (p. ej., algoritmos, mecanismos internos de búsqueda y diseños de interfaces) orientados a reducir los costos de transacción de los usuarios. Como sugiere D. Spulber (2022), esta dinámica competitiva no se centra en el precio, sino en otras variables (p. ej., políticas de datos), que impactan en las condiciones de uso de los usuarios de ambos lados (ver nota CeCo: Competencia en la Innovación).

Por ejemplo, Mercadolibre es una plataforma de transacción que sirve de punto de encuentro entre vendedores y potenciales clientes (ver FNE, informe de archivo caso Mercado Libre, 2020). El valor que los clientes le asignen a la plataforma dependerá principalmente del atractivo de comprar en ella, siendo determinante la variedad de opciones disponibles por el lado de la oferta. A su vez, el valor que los vendedores le asignen a la plataforma dependerá de la cantidad de personas, potenciales clientes, que esta sea capaz de atraer.

1.2. Plataformas financiadas por publicidad

Son aquellas que conectan a los usuarios espectadores de la plataforma (consumidores) con empresas que pagan por espacios de publicidad a través de anuncios (anunciantes) subsidiando, total o parcialmente, el acceso de los primeros al contenido ofrecido por la plataforma.

Según Bloodstein, estas difieren de las plataformas de transacción en dos cuestiones fundamentales. La primera es que, para los consumidores, la plataforma tiene valor por “sí misma” (generalmente debido a los contenidos generados por ella, tales como noticias, programas de TV, radio, etc.), pudiendo comportarse de manera indiferente, o incluso negativa, frente a la presencia de los anunciantes.

Así, los efectos positivos de red indirectos no se producen necesariamente para ambos usuarios de esta clase de plataforma, sino solo para los anunciantes, quienes se beneficiarán del aumento de los usuarios espectadores en la medida que estos sean potenciales consumidores de su marca (Bloodstein, 2019). Se profundizará sobre esto más adelante.

La segunda característica distintiva de las plataformas financiadas por publicidad es que la eventual sustitución entre dos o más plataformas podría ser diferente para los consumidores, por un lado, y para los anunciantes, por el otro (Bloodstein, 2019). Por ejemplo, si bien para los consumidores el uso de una red social como Facebook no es sustituible por el de la plataforma de videos YouTube, los anunciantes sí podrían considerar que el servicio de publicidad que ambas plataformas ofrecen es equivalente.

1.3. Plataformas de software

Son aquellas que permiten a los consumidores gozar de ciertos productos, en la medida en que ya tengan acceso a la misma plataforma que los desarrolladores consideraron al momento de crear su producto (Bloodstein, 2019).

Ejemplos de estas son: (i) las plataformas de tiendas de apps (APP store, Google Play Store, etc.); (ii) sistemas operativos (iOS, Android, Windows, etc.); (iii) los softwares que permiten a terceros desarrollar complementos de sus productos o que sean el complemento mismo (Adobe Flash Player, Microsoft Word, Garage Band, etc.); y (iv) las consolas de videojuegos (Xbox, Playstation, Nintendo, etc.). También podemos encontrar ejemplos más antiguos de ellas en los dispositivos lectores de VHS, CD, DVD o Blu-ray, o los reproductores de contenido mp3, mp4, WAV, entre otros.

Para esta clase de plataformas, es importante no solo considerar las cuotas de mercado que los competidores tengan en los mercados de plataformas, sino también mirar su participación en los mercados relativos a los productos que estas ejecutan (Bloodstein, 2019; ver nota de CeCo: Modo Gamer: FTC busca bloquear fusión entre Microsoft y Activision).

Por otro lado, las externalidades de red indirectas generadas dentro de la plataforma dependerán de la capacidad de los usuarios para acceder a más de una plataforma competidora a la vez (“multi-homing”). Así, a mayor grado de multi-homing, menores serán los beneficios que una plataforma podrá obtener de las externalidades de red indirectas.

2. El manejo de datos como factor distintivo de las plataformas digitales

Buena parte de los negocios que ofrecen servicios online, recopilan los datos de sus usuarios (algunos de los cuales pueden calificar como “datos personales”), o del rendimiento de su plataforma, para mejorar su servicio mediante la personalización, y optimizar sus recursos. Esto se conoce como “análisis de big data” en referencia al enorme flujo de datos que se produce por la recopilación, intercambio y procesamiento que las empresas con manejo informático realizan (Dorsey y Wright, 2016, traducción libre).

Los datos son usados por las empresas con distintos propósitos, dependiendo del tipo de plataforma que se trate.

En las plataformas de transacción, los datos personales son útiles para conocer los gustos y las preferencias de sus consumidores, de manera de “perfilar” la oferta a través del ofrecimiento de productos o servicios personalizados. Adicionalmente, los datos “no personales” facilitan “la fijación de precios óptimos, el diseño de nuevos productos y servicios, e incluso la innovación en modelos de negocios” (Garcés, 2018, traducción libre).

Lo mismo se podría decir de las plataformas de software, que muchas veces van a requerir del acceso a los datos personales y no personales recopilados por los terceros que ofrecen servicios a través de la plataforma. Esto pues típicamente será información indispensable para funcionar como la puerta de acceso a los servicios que terceros desarrollan intermediados por ellas (en ocasiones son las mismas plataformas las que desarrollan estos servicios, de forma verticalmente integrada).

Por su parte, para las plataformas financiadas por publicidad, los datos personales son fundamentales para mejorar los servicios prestados a los anunciantes, constituyendo uno de los insumos claves de la plataforma (Stucke y Ezrachi, 2016). Tanto Google como Meta representan este fenómeno. Ambas compañías utilizan los datos personales de sus consumidores para mostrarles publicidad teledirigida, asegurando a los anunciantes que sus productos serán promocionados al grupo o sector al que deseen llegar (ver investigación de CeCo: Medios de Comunicación y Publicidad Online: La Mirada de la Política de Competencia).

En este sentido, los servicios prestados a los consumidores por plataformas en mercados de “precio cero”, rara vez son realmente gratuitos. Lo anterior, puesto que estos se encuentran condicionados a la entrega de tiempo en pantalla e información útiles para que las plataformas puedan ofrecer a terceros espacios de publicidad pagada. Estos insumos, en la práctica, implican un verdadero costo para los consumidores, en términos de privacidad y tiempo, y constituyen el “medio de intercambio” para acceder a los contenidos ofrecidos por la plataforma (Newman, 2015). Al respecto, resulta particularmente relevante la orden que la Bundeskartellamt dio a Facebook el 2019, de modificar su política de manejo de datos personales (ver nota CeCo: El traspié de Facebook).

El big data es caracterizado “no solo debido a la gran cantidad de información que compila (la cual es en sí misma, bastante impresionante), también lo es por su amplio alcance y su acelerado ritmo tanto de creación como de obsolescencia” (Dorsey y Wright, 2016). Algunos autores hablan de las tres, o cuatro, “Vs” en referencia a su Volumen, Variedad, Velocidad de creación -y, para otros, también su Valor- (Grunes y Stucke, 2016; y Dorsey y Wright, 2016).

En atención a sus beneficios, dependiendo del modelo de negocios que adopten, las plataformas digitales buscarán expandir los medios que posean para recopilar información. Por ejemplo, “aquellas plataformas que puedan obtener mucho valor del análisis de datos, van a esforzarse mucho por generar tráfico a través de la adquisición de nuevos usuarios e induciendo la repetición de visitas a la plataforma” (Eliana Garcés, 2018).

3. Barreras de entrada y mercados tendientes a la saturación (“tipping”): retornos a escala, externalidades de red y economías de alcance

Otro elemento que diferencia a las plataformas digitales de las plataformas tradicionales es que las primeras participan en mercados que poseen características tendientes a la saturación o tipping -esto es “un ciclo que conduce a una empresa dominante y a una alta concentración” (Stigler Center, 2016, traducción libre)-.

Según los comisionados de un reporte del Stigler Center, el efecto tipping se explicaría por: “efectos de red extremadamente fuertes, economías de escala muy fuertes, economías de alcance notables debido al uso de los datos, costos marginales cercanos a cero, costos de distribución drásticamente más bajos que las empresas físicas y un alcance global” (2016, traducción libre).

Como ya hemos señalado, muchas de estas características son comunes a otros mercados, sin embargo, el hecho de que todas se encuentren presentes en un solo lugar es lo que les entregaría el sello distintivo a los mercados digitales (Stigler Center, 2016). A continuación, se revisarán con más detalle algunas de estas características.

3.1. Retornos a escala

En estos mercados, generalmente se intercambian bienes o servicios de información (i. e. activos cuya producción o reproducción típicamente depende de una infraestructura digital), los cuales “involucran retornos a escala crecientes porque su producción requiere un costo fijo y ningún, o un pequeño, costo variable” (Stigler Center, 2016).

En otras palabras, aparte de las grandes inversiones necesarias para entrar al mercado (p. ej., en investigación y desarrollo), estas plataformas comúnmente presentan bajísimos costos de producción en comparación al número de clientes que atienden.

Según un reporte de la Comisión Europea: “Si bien esto siempre ha sido verdad hasta cierto punto, que las grandes fábricas o empresas de retail son comúnmente más eficientes que las más pequeñas, el mundo digital empuja este fenómeno hasta el extremo. […] Una vez que un motor de búsqueda o un servicio de mapeo ha sido desarrollado y se encuentra funcionando, usualmente puede servir por un costo relativamente bajo a cientos de miles de usuarios” (Comisión Europea, 2019).

Con estos retornos de escala, y cuando existen altos costos fijos, se dificulta la posibilidad de que un nuevo competidor pueda entrar al mercado sin que disponga de la industria y la clientela adecuada para poder generar retornos equivalentes. Lo anterior, puesto que, para cubrir los costos totales de producción, este competidor se vería forzado a cobrar precios por sobre su propio costo marginal, mientras que las empresas ya constituidas en el mercado entrarían a competirle por precios más bajos, para quedarse con sus clientes.

3.2. Economías de alcance

El manejo de big data y el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) permiten a las plataformas conocer de manera mucho más detallada el entorno a través del cual ofrecen sus servicios, lo que estimula su expansión hacia sectores adyacentes (Stigler Center, 2016).

Así, la combinación de distintas funciones ofrecidas por una misma plataforma, que a su vez sirve a grandes cantidades personas, puede derivar en la formación de nuevas economías de alcance. Por ejemplo, una plataforma que ofrece servicios de correo electrónico y geolocalización o mapa puede, al mismo tiempo, utilizar los datos que ambos servicios le proveen para entregar también, y de forma eficiente, el servicio de recomendación de restaurantes (Stigler Center, 2016).

En este sentido, las economías de alcance producen efectos similares a las economías de escala, pudiendo constituir en la práctica barreras de entrada.

3.3. Externalidades de red

Como ya se adelantó, el aumento en la participación de los usuarios en la plataforma le permite a esta última internalizar las externalidades o efectos de red positivos que los usuarios generan.

Estos efectos serán directos (o “intra-grupo”) cuando un aumento en el tamaño de la red signifique una mejora directa en el servicio ofrecido a los usuarios en un mismo lado de la plataforma, es decir, cuando los agentes que producen esta externalidad (“emisores”) sean también quienes se benefician de ella (“receptores”).

Sin embargo, serán indirectos o “cruzados” (también llamados “inter-grupo”) cuando los emisores de la mejora sean distintos de sus receptores, es decir, cuando signifique una mejora en el servicio ofrecido a los usuarios del otro lado de la plataforma. A su vez, los efectos de red pueden beneficiar a los usuarios de un solo lado de la plataforma, o de ambos recíprocamente (Stigler Center, 2016).

En plataformas de transacción, el aumento de usuarios produce efectos de red indirectos “recíprocos”, beneficiándose ambos lados mutuamente. Por ejemplo, en las páginas de comercio online, mientras más personas utilicen la plataforma para comprar, mayores serán las posibilidades de que alguien pueda vender a través de ella, y mientras más personas ofrezcan sus productos en la página, mayor será la variedad de productos que los consumidores puedan elegir. Estas externalidades también son llamadas externalidades “por uso” (distintas de las externalidades por “membresía”), puesto que solamente se verifican una vez que se produce una transacción (ver investigación de Greene y Mordoj para CeCo: Mercado relevante en plataformas: el caso Ohio v. Amex).

En las plataformas financiadas por publicidad, los efectos de red positivos directos generalmente benefician a un solo lado de la plataforma, y no existirá una reciprocidad en los efectos de red positivos e indirectos. Incluso podría darse el caso de que el aumento de usuarios a un lado de la plataforma (emisores), genere externalidades de red negativas indirectas para los usuarios del otro lado (receptores).

Por ejemplo, en redes sociales, el aumento de usuarios en el lado de los consumidores produce efectos de red positivos directos para este mismo grupo, puesto que las posibilidades de interactuar con gente conocida y de conocer personas nuevas aumenta (Stigler Center, 2016). También genera efectos de red positivos indirectos hacia el lado de los anunciantes, quienes se benefician de la mayor variedad de grupos o sectores a quienes pueden acceder con su publicidad. Sin embargo, el aumento de usuarios en el lado de los anunciantes puede generar externalidades negativas indirectas para los consumidores, pudiendo estos últimos considerar molesto el exceso de publicidad ofrecido en la plataforma (Evans y Schmalensee, 2015).

Finalmente, para el caso de las plataformas de software, la existencia de externalidades de red positivas dependerá de la naturaleza del servicio ofrecido y de sus posibilidades de interconectarse o “interoperar” con otras redes (generadas por servicios que requieran acceso a la plataforma para poder operar).

Por ejemplo, en el caso de las consolas de videojuegos con modalidad online, el servicio que estas plataformas ofrecen es el de permitir el acceso de los consumidores (Gamers) a los videojuegos que ellos mismos compraron a terceros desarrolladores de contenido. Sin embargo, las consolas no siempre permiten conectar (de forma online) a los usuarios de un determinado videojuego con otros usuarios del mismo, pero con consolas competidoras (esto a través de restricciones consistentes en medidas tecnológicas de protección, como el uso de encriptación).

En estos casos, el aumento de consumidores con acceso a una determinada consola, genera externalidades de red positivas para otros consumidores, al aumentar las posibilidades de interactuar de forma online en un determinado videojuego/red.

Por su parte, como se señala más adelante, el hecho de que una plataforma de software sea interoperable, podría inhibir estos efectos.

A continuación, se muestra una tabla sintetizando las dinámicas de red que se observan en cada plataforma.

Tabla N°1

Efectos de red según clase de plataforma

Plataformas	Tipos de efectos de red
Plataformas de transacción	Efectos de red indirectos recíprocos (“externalidad por uso”)
Plataformas financiadas por publicidad	Efectos de red positivos directos entre usuarios espectadores
	Anunciantes generan efectos de red negativos indirectos hacia el lado de los espectadores
	Espectadores generan efectos de red positivos indirectos hacia el lado de los anunciantes
Plataformas de software	Depende de la naturaleza del servicio ofrecido y sus posibilidades de interconectarse con otras redes (interoperabilidad)

(Fuente: elaboración propia).

4. Costos de cambio, single-homing y multi-homing

El acceso de los usuarios a más de una plataforma disminuiría la capacidad que esta tiene de internalizar estos efectos de red, porque los consumidores podrían disfrutar el acceso simultáneo a varias redes (“Multi-homing”; Stigler Center, 2016).

Por esta razón, los costos de cambio –es decir “los costos de oportunidad de cambiar a otro [producto] estándar” (Kolmar, 2017)- de una plataforma a otra pueden entrar a definir la manera en que se desarrolla la competencia entre ellas.

Tal y como lo plantea la Comisión Europea, “los beneficios, para una plataforma incumbente, de las externalidades de red se deben a la dificultad que tienen los usuarios para coordinar la migración a una nueva plataforma” (Comisión Europea, 2019).

Lo anterior resulta especialmente complejo si consideramos que estos costos de cambio pueden llegar a constituir barreras a la entrada de nuevas plataformas competidoras. En palabras de Shapiro y Varian: “en desmedro de posibles nuevos competidores o innovadores, los costos de cambio operan de manera no-lineal: la dificultad de convencer a diez personas conectadas a una red para que se cambien a la tuya que es incompatible, es mayor que diez veces la dificultad de convencer a un solo cliente.” (1999).

*Glosario escrito por Sebastián Cañas. El autor hace presente que este glosario forma parte de su tesis para optar al grado de licenciado en ciencias jurídicas y sociales que, a la fecha de publicación de este artículo, se encuentra en proceso de redacción.