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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 2,893 - 2,905 (13page)
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As software-as-a-service (SaaS) proves to create economy of scale compared to on-premise software, SaaS becomes a widely selected deployment type for software providers in various industries. However, in some markets where personal data security is a primary issue, there are institutes or customers that prefer on-premise deployment types to SaaS, fearing the outflow of data in virtual or external servers. In this case, software providers must choose whether to provide both deployments to increase the total customer base, or only serve SaaS to make efficiency in operational cost. To choose which level of on-premise deployment to offer to high-influence customers, software providers must take into account the network effect. In this thesis, we provide an optimal provision ratio for deploying two types of software considering the network effect by different influence levels of each customers. Our model applies the total network effect into the customer valuation to reflect increase in the total demand and revenue, also calculating larger operational costs to serve high-influence customers as consistent to reality. The computational result using real-world data from a medical software company, tells us that as the percentage of ‘only on-premise’ users increase, the optimal ratio of influential customers to provide on-premise versions decrease. This result is due to the increasing cost in time and effort needed to serve more onpremise customers with high influence effect.
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