छूट और पुराना बैकलॉग ग्राहकों द्वारा नए खरीदे गए डिजिटल सामान के उपयोग के समय और मात्रा को कैसे प्रभावित करते हैं?

Attention Volatility in the Digital Economy: The Dual Role of Digital Assets

Jiho Hwang, Sehwan Oh · International Conference on Information Systems (ICIS) · 2026

Spotify का प्लेयर लोड करता है; Spotify कुकीज़ सेट कर सकता है। यह डिवाइस आपकी पसंद याद रखता है।

मुख्य निष्कर्ष

जैसे-जैसे बाजार में छूट की तीव्रता बढ़ती है, बिना खेले गए सामानों की बड़ी सूची पहली बार उपयोग में देरी और नई खरीदारियों को दिए जाने वाले कम सापेक्ष खेल समय से जुड़ी होती है।
दुर्लभ-सौदा प्रचार परिवेशों के तहत, बिना खेले गए सामानों की बड़ी सूची तेजी से प्रारंभिक उपयोग और नई अधिग्रहीत संपत्तियों को दिए जाने वाले उच्च सापेक्ष खेल समय से जुड़ी होती है।
जब नियमित छूट बढ़ती है, तो पूर्व उपभोग अनुभव का अधिक विस्तार नए शीर्षकों पर पहले खेल और उच्च सापेक्ष खेल समय से जुड़ा होता है।
दुर्लभ-सौदा परिवेशों में, व्यापक पूर्व उपभोग अनुभव नई अधिग्रहीत वस्तुओं के उपयोग में देरी और उन्हें आवंटित कम सापेक्ष खेल समय से जुड़ा होता है।
मजबूती परीक्षण विभिन्न नमूनाकरण प्रतिबंधों के बावजूद प्रवेश गतिशीलता के लिए निरंतर समर्थन प्रदर्शित करते हैं, जबकि आवंटन विस्थापन अनुमान उपयोगकर्ता प्रतिधारण और पैनल निरंतरता के प्रति अधिक संवेदनशील होते हैं।

आपके लिए इसका क्या अर्थ है

CIO / आईटी एक्ज़ीक्यूटिव

Review enterprise software licensing and SaaS asset dashboards to audit employee utilization rates and identify neglected, unplayed licenses before approving bulk discount renewals.

आईटी प्रबंधक

Pull a report on recently provisioned software tools and user login logs to flag team members with high unplayed inventories and schedule onboarding nudges before the next routine vendor discount cycle.

बिज़नेस रणनीतिकार

Audit the company's promotional calendar to eliminate constant routine discounting that exacerbates customer backlog paralysis, and pivot toward rare-deal scarcity campaigns that accelerate actual product consumption.

शोधकर्ता

Draft a data extraction plan to isolate user retention and panel continuity metrics, ensuring future digital consumption models accurately control for the sensitivity of allocative displacement estimates.

नीति निर्माता

Draft a brief evaluating whether constant digital discounting practices constitute manipulative dark patterns that trap consumers in unconsumed backlogs, using the study's hazard model insights as empirical justification.

सारांश

यह अध्ययन जांच करता है कि उपयोगकर्ताओं के पोर्टफोलियो की स्थिति—विशेष रूप से बिना खेले गए सामान और पूर्व उपभोग अनुभव—विभिन्न प्लेटफॉर्म प्रचार परिवेशों में खरीद के बाद ध्यान के आवंटन को कैसे प्रभावित करती है। 3,695 स्टीम उपयोगकर्ताओं के पांच महीने के पैनल का उपयोग करके, लेखक कॉक्स आनुपातिक जोखिम मॉडल के माध्यम से पहले उपयोग के समय और टू-वे फिक्स्ड इफेक्ट्स रिग्रेशन के माध्यम से नए और मौजूदा शीर्षकों के बीच सापेक्ष खेल समय के वितरण का विश्लेषण करते हैं।

समस्या

हालांकि डिजिटल प्लेटफॉर्म डिजिटल सामग्री को एकत्रित करना सस्ता बनाते हैं, उपयोगकर्ताओं के पास खरीदे गए सामान का उपभोग करने के लिए सीमित समय और ध्यान की बाध्यता होती है। प्लेटफॉर्म संचालक और शोधकर्ता अक्सर लेनदेन की मात्रा को ही अंतिम लक्ष्य मान लेते हैं, और यह अनदेखा कर देते हैं कि क्या डिजिटल खरीदारी से तत्काल उपभोग होता है या वह ग्राहक के बैकलाग में अप्रयुक्त रह जाती है।

ट्रांसक्रिप्ट

Host: नमस्कार और A.I.S. Insights — powered by Living Knowledge में आपका स्वागत है। मैं आपकी होस्ट, Anna Ivy Summers हूँ। आज हम एक महत्वपूर्ण अध्ययन पर चर्चा कर रहे हैं, जिसका शीर्षक है "डिजिटल अर्थव्यवस्था में ध्यान की अस्थिरता: डिजिटल संपत्तियों की दोहरी भूमिका"। यह अध्ययन Jiho Hwang और Sehwan Oh द्वारा किया गया है और इसे International Conference on Information Systems, 2026 में प्रस्तुत किया गया है। यह अध्ययन जांचता है कि डिजिटल प्लेटफॉर्म पर प्रचार परिवेश और उपयोगकर्ताओं के मौजूदा संग्रह उनकी नई खरीदारियों के वास्तविक उपभोग को कैसे प्रभावित करते हैं। इस विषय को विस्तार से समझाने के लिए हमारे साथ हैं हमारे विश्लेषक, Alex Ian Sutherland। Alex, कार्यक्रम में आपका स्वागत है।
Expert: धन्यवाद, Anna। सभी श्रोताओं को मेरा नमस्कार।
Host: Alex, आइए मूल समस्या से शुरुआत करते हैं। डिजिटल प्लेटफॉर्म्स पर सामग्री खरीदना आज बहुत आसान और सस्ता हो गया है। लेकिन एक व्यवसायिक नजरिए से, यहाँ वास्तविक समस्या क्या है?
Expert: Anna, मुख्य समस्या उपयोगकर्ताओं का सीमित समय और उनका ध्यान है। डिजिटल प्लेटफॉर्म संचालक और विश्लेषक अक्सर लेनदेन की मात्रा को ही अंतिम लक्ष्य मान लेते हैं। वे यह अनदेखा कर देते हैं कि खरीदारी के बाद उपभोक्ता उस सामग्री का तुरंत उपभोग कर रहा है या वह उसके बैकलाग में बिना उपयोग के रह जाती है। चूंकि डिजिटल संपत्तियां भौतिक रूप से खराब नहीं होतीं, इसलिए वे जमा होती रहती हैं, जिससे ध्यान के आवंटन में जटिलता पैदा होती है।
Host: यह व्यावहारिक दृष्टिकोण से काफी महत्वपूर्ण है। तो शोधकर्ताओं ने इस व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए कौन सा दृष्टिकोण अपनाया?
Expert: शोधकर्ताओं ने गेमिंग प्लेटफॉर्म स्टीम के 3,695 उपयोगकर्ताओं के पांच महीने के पैनल डेटा का अध्ययन किया। उन्होंने यह मापने के लिए कॉक्स आनुपातिक जोखिम मॉडल का उपयोग किया कि किसी वस्तु की खरीद के बाद पहली बार उपयोग करने में कितना समय लगता है। इसके साथ ही, नए और मौजूदा शीर्षकों के बीच उपयोगकर्ताओं के सापेक्ष खेल समय के वितरण का विश्लेषण करने के लिए टू-वे फिक्स्ड इफेक्ट्स रिग्रेशन का उपयोग किया गया।
Host: और इस विश्लेषण से मुख्य निष्कर्ष क्या निकले?
Expert: निष्कर्ष बताते हैं कि प्रचार का माहौल और उपयोगकर्ता का पोर्टफोलियो मिलकर उपभोग को तय करते हैं। जब बाजार में नियमित छूट की तीव्रता बढ़ती है, तो बिना उपयोग किए गए सामानों की बड़ी सूची पहली बार उपयोग में देरी और नई खरीदारियों को दिए जाने वाले कम सापेक्ष खेल समय से जुड़ी होती है। इसके विपरीत, जब दुर्लभ या सीमित समय के सौदे पेश किए जाते हैं, तो बड़ी सूची तेजी से प्रारंभिक उपयोग और नए सामान को दिए जाने वाले उच्च सापेक्ष खेल समय से जुड़ी पाई गई।
Host: और उपयोगकर्ताओं के पूर्व उपभोग अनुभव का इस पर क्या असर दिखा?
Expert: वहाँ विपरीत पैटर्न देखा गया। जब नियमित छूट बढ़ती है, तो व्यापक पूर्व उपभोग अनुभव नए शीर्षकों के तेजी से उपयोग और उच्च सापेक्ष खेल समय से जुड़ा होता है। लेकिन दुर्लभ-सौदा परिवेशों में, व्यापक अनुभव वाले उपभोक्ता नई वस्तुओं के उपयोग में देरी करते हैं और उन्हें कम समय आवंटित करते हैं। अध्ययन में यह भी स्पष्ट किया गया कि प्रवेश गतिशीलता के परिणाम विभिन्न परीक्षणों में स्थिर रहे, जबकि समय आवंटन के अनुमान उपयोगकर्ता प्रतिधारण और पैनल निरंतरता के प्रति अधिक संवेदनशील थे।
Host: यह व्यवसायों और डिजिटल प्लेटफॉर्म प्रबंधकों के लिए किस प्रकार उपयोगी हो सकता है? वे इसका क्या व्यावहारिक लाभ उठा सकते हैं?
Expert: इसका सीधा उपयोग ग्राहक सहभागिता और प्रचार रणनीतियों को बेहतर बनाने में किया जा सकता है। केवल बिक्री की मात्रा बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, प्लेटफॉर्म्स को उपयोगकर्ता के बैकलाग और उनके उपभोग इतिहास को ध्यान में रखकर प्रचार तैयार करने चाहिए। उदाहरण के लिए, बड़े बैकलाग वाले उपयोगकर्ताओं को दुर्लभ या विशेष सौदों के माध्यम से सक्रिय किया जा सकता है, जिससे वे वास्तव में सामग्री का उपयोग करें। वहीं, अनुभवी उपयोगकर्ताओं के लिए नियमित छूट नए क्षेत्रों में रुचि बढ़ाने का काम कर सकती हैं। उपभोग ही अंततः दीर्घकालिक ग्राहक प्रतिधारण को बनाए रखता है।
Host: यानी केवल बिक्री करना ही काफी नहीं है, बल्कि यह समझना जरूरी है कि ग्राहक की ध्यान क्षमता उस खरीद के बाद कैसे काम करती है। Alex, इस अध्ययन के निष्कर्षों को इतने सरल रूप में साझा करने के लिए आपका धन्यवाद।
Expert: आपका स्वागत है, Anna।
Host: और हमारे सभी श्रोताओं का A.I.S. Insights — powered by Living Knowledge सुनने के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद। मिलते हैं अगले अंक में। नमस्कार।

Artificial Intelligence & Automation Information Systems & Management Human-Computer Interaction Data Analytics & Big Data Digital Transformation & Strategy Cybersecurity & Privacy Cloud & Infrastructure E-Commerce & Digital Platforms Operations & Supply Chain Sustainability & Green IS

AIS eLibrary में शोध पत्र पढ़ें

post-purchase behavior, attention volatility, digital portfolios, inventory overhang, consumption capital, platform promotions