Моделирование и измерение скрытой важности детерминант конкурентоспособности услуг в сфере интернет-торговли

Покрышевская, Елена Борисовна

Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование и измерение скрытой важности детерминант конкурентоспособности услуг в сфере интернет-торговли тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень: кандидата экономических наук
Автор: Покрышевская, Елена Борисовна
Место защиты: Санкт-Петербург
Год: 2015
Шифр ВАК РФ: 08.00.13

Диссертации нет :(

Автореферат диссертации по теме "Моделирование и измерение скрытой важности детерминант конкурентоспособности услуг в сфере интернет-торговли"

На правах рукописи -

ПОКРЫШЕВСКАЯ ЕЛЕНА БОРИСОВНА

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИЗМЕРЕНИЕ СКРЫТОЙ ВАЖНОСТИ ДЕТЕРМИНАНТ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ УСЛУГ В СФЕРЕ ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы

экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

11 МАР 2015

Санкт-Петербург - 2015

005560551

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет».

Научный руководитель -

Официальные оппоненты:

Ведущая организация —

доктор экономических наук, профессор Чернов Виктор Петрович

Перекрест Владимир Терентьевич,

доктор физико-математических наук, ФГБУН «Санкт-Петербургский экономико-математический институт Российской академии наук», заведующий лабораторией

математических методов анализа данных Ущев Филипп Анатольевич, кандидат экономических наук, ФГАОУ ВПО «Национальный

исследовательский университет «Высшая Школа Экономики», старший научный сотрудник Лаборатории теории рынков и пространственной экономики

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Социологический институт Российской академии наук

Защита диссертации состоится «31» марта 2015 года в /¿' часов на заседании диссертационного совета Д 212.354.06 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» по адресу: 191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, д. 21, ауд

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте http://www.unecon.ru/dis-sovety Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет».

Автореферат разослан «,\<Ь » февраля 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

М.И. Барабанова

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. По данным компании CNews Analytics' объем рынка мировой интернет-торговли в 2013 году превысил $1,22 трлн., что на 17% выше аналогичного показателя 2012 года. Российский рынок интернет-торговли растет еще более стремительными темпами: по данным J'son & Partners2 в 2013 году объем данного рынка составил 537 млрд. руб., что на 40% превышает оборот 2012 года. К 2018 г. оборот интернет-торговли в нашей стране прогнозируется на уровне 1,6 трлн. руб. Стремительный рост и значительный размер рынка интернет-торговли подчеркивают его важность для экономики России и мировой экономики в целом.

Благодаря появлению в последнее время специальных веб-сервисов, позволяющих потребителям высказать свое мнение о предоставленных услугах, потребителям стали доступны данные об оценках интернет-магазинов по различным атрибутам и общей удовлетворенности ими. Доступность подобной информации снижает неопределенность качества предоставляемых услуг, существовавшую в прошлом, и является одной из причин снижения роли ценовых факторов, зачастую рассматриваемых в экономике как ключевых для обеспечения конкурентоспособности.

Фирмы, работающие в сфере электронной торговли, постепенно осознают, что посредством повышения лояльности потребителей можно снизить затраты, так как гораздо дешевле удержать имеющихся потребителей, чем привлечь новых. Выявление с помощью экономико-математических методов того, какие атрибуты сильнее всего влияют на лояльность и удовлетворенность покупателей интернет-магазинов, может позволить повысить спрос и обойти конкуренцию за счет концентрации усилий на приоритетных направлениях совершенствования услуг. При этом не только в области анализа сферы услуг, но и вообще в экономико-математическом анализе нет устоявшихся представлений о том, как измерять вклад отдельных объясняющих переменных в объяснение зависимой переменной, что делает тему актуальной для всех областей экономики и управления, в которых получил распространение регрессионный анализ.

Степень разработанности научной проблемы. В настоящее время в отечественной и, в особенности, зарубежной литературе достаточно много внимания уделяется поиску детерминант удовлетворенности и лояльности потребителей на разных рынках. Измерению и объяснению удовлетворенности и лояльности посвящены труды таких авторов, как Е.П. Колобова, Э.В. Новаторов, O.K. Ойнер, М.Д. Предводителева, О.Н. Бадаева, И.П. Широченская, Д. Форд, Д. Циглер, С. Мёрди, С. Пайк, П. Дерден, Р. Роллинз, В. Пезешки, А. Мусави, С. Грант, Р. Долакиа, М. Жао, Э. Андерсон, К. Форнел, С. Шарма, Т. Посселт, Э. Герстнер и др.

' CNcws Analytics. Онлайн торговля растет благодаря Китаю. [Электронный рссурс]. URL: http://wwwxncws.m'reviews/new/retail_2014/articles/onlajnjorgovlya_rastet_blagodarya_kirayu/ (дата обращения: 11.09.2014).

2 J'son & Partners. Обзор российского рынка электронной коммерции: интернет-торговля 2013 года. [Электронный ресурс]. URL: http://json.tv/ict_telccom_analytics_view/obzor-rossiyskogo-rynka-clcktronnoy-kommertsii-intemct-torgovlya-2013-goda (дата обращения: 11.09.2014).

Сравнением методов измерения скрытой и декларируемой важности атрибутов товаров и услуг занимались А. Густафсон, М. Джонсон, В. Диллон, А. Гриффин, Д. Хаузер и др. Несмотря на то, что результаты некоторых эмпирических сравнений прямых и косвенных методов оценки важности указывают на то, что прямые методы могут хорошо предсказывать будущее поведение покупателя, их использование часто приводит к выводу о неразличимых различиях в важности атрибутов для респондентов. Такой результат имеет мало практической ценности, так как говорит о равной и высокой важности всех атрибутов, и часто может быть связан с недостатками подхода к измерению важности.

Работы, связанные с количественным анализом маркетинговой деятельности и коммерческой успешности фирм непосредственно в сфере интернет-торговли, принадлежат таким авторам как Р. Бёрк, С. Эроглу, К. Маклейт, Л. Дэвис, В. Цайтхамль, А. Парасураман, А. Малхотра, Д. Сжимански, Д. Уэзерс, И. Макиенко, Д. Уинд, А. Рангасвами, С. Гоуз, А. Дегерату и др.

Несмотря на большой объем литературы по измерению важности атрибутов в сфере услуг в целом и в сфере электронной торговли в частности, в настоящее время в литературе по математическим методам в экономике и менеджменте можно выделить ряд важных остающихся открытыми проблем, по пути решения которых автор идет в своем диссертационном исследовании:

1. Исследования скрытой важности детерминант конкурентоспособности используют крайне ограниченный круг методов, оставляя без внимания методы, заимствованные из теории экономического неравенства, методы машинного обучения, моделирование с помощью одновременных уравнений, а также методы кооперативной теории игр.

2. Отсутствуют исследования, в которых проводился бы масштабный сравнительный анализ методов измерения скрытой важности по заранее разработанным критериям.

3. Большинство существующих исследований основано на изучении потребителей услуг отдельной фирмы, что ограничивает возможность делать серьезные эмпирические обобщения и дать ответ на вопрос о движущих силах различий в конкурентоспособности между фирмами на крупном рынке.

4. Не только в области анализа сферы услуг, но и вообще в эконометрическом анализе нет устоявшихся представлений о том, как измерять важность объясняющих переменных.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью работы является развитие методов моделирования и измерения скрытого влияния атрибутов интернет-магазинов на важные элементы их конкурентоспособности (удовлетворенность и лояльность покупателей) на основе комплексного экономико-математического анализа.

Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие основные задачи:

1. Выполнен обзор источников, посвященных анализу детерминант конкурентоспособности интернет-магазинов, и выявлены ограничения существующих исследований.

2. Разработана концептуальная модель конкурентоспособности интернет-магазинов, формирующая основу для экономико-математического моделирования влияния атрибутов интернет-магазинов на их конкурентоспособность.

3. Проведена оценка важности латентных факторов конкурентоспособности интернет-магазинов.

4. Проведена оценка скрытой важности отдельных атрибутов интернет-магазинов.

5. Проведена кластеризация интернет-магазинов для типологизации их по приоритетным направлениям обеспечения удовлетворенности покупателей.

6. Предложены критерии оценки стабильности и диагностической способности методов измерения скрытой важности атрибутов интернет-магазинов, на основе которых проведен многокритериальный сравнительный анализ этих методов.

7. Модифицирована и применена на практике методика экономико-математического квадрант-анализа сильных и слабых сторон фирмы на основе кросс-секционных и панельных данных.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются предприятия электронной торговли (интернет-магазины). Предметом исследования выступает процесс управления конкурентоспособностью интернет-магазинов на основе выявления ее детерминант экономико-математическими методами.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основами исследования послужили труды отечественных и зарубежных экономистов-математиков в области математического моделирования лояльности и удовлетворенности. При обработке данных использовались пакеты прикладных программ Microsoft Excel 2010, Stata 12, AMOS 18, Statistica 8 и IBM SPSS Statistics 20.

Информационная база работы. В работе использованы данные двух известных сайтов, агрегирующих отзывы покупателей о магазинах: Bizrate.com и Epubliceye.com. Благодаря широкому охвату магазинов на этих веб-сайтах мы получили возможность анализировать выборку магазинов, составляющую значительную часть всей генеральной совокупности. В отличие от других исследователей, мы установили более жесткий критерий отбора магазинов для попадания в выборку: минимум 250 отзывов за последние 3 месяца для сайта Bizrate.com (набор данных А) и минимум 150 отзывов для сайта Epubliceye.com (набор данных В). Таким образом, мы обеспечили достаточно высокую надежность используемых средних оценок.

Обоснованность и достоверность результатов диссертационного исследования. Обоснованность и достоверность результатов исследования обеспечивается высоким уровнем адекватности используемого

информационного обеспечения и научной обоснованностью выбора инструментов моделирования.

Соответствие диссертации Паспорту научной специальности. Диссертационная работа соответствует Паспорту научной специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики», а именно следующим пунктам части 1 «Математические методы»:

■ 1.1. Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании.

■ 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений. Научная новизна результатов исследования. Научная новизна

результатов исследования представлена в разработке оригинальных подходов, моделей и методик, позволяющих сравнивать различные методы измерения скрытой важности атрибутов, а также на основе свободно доступной информации проводить экономико-математический анализ сильных и слабых сторон предприятий, занимающихся электронной торговлей.

Наиболее существенные результаты исследования, обладающие научной новизной и полученные лично соискателем:

1. Разработана новая концептуальная модель конкурентоспособности интернет-магазина, обеспечивающая более высокую адекватность эмпирическим данным по сравнению с предлагавшимися ранее моделями и формирующая основу для экономико-математического моделирования конкурентоспособности интернет-магазинов.

2. Предложена, математически обоснована и применена оригинальная методика оценки диагностической способности (способности дифференцировать важные и неважные факторы) методов измерения важности объясняющих переменных.

3. Обоснована возможность широкого применения метода Шепли для измерения скрытой важности атрибутов в количественных маркетинговых исследованиях. Обоснование опирается на сравнительный анализ 9 методов оценки скрытой важности факторов по двум наборам данных.

4. Получена иерархия вкладов различных атрибутов интернет-магазинов в объяснение конкурентоспособности интернет-магазинов. Данная иерархия была получена на основе агрегирования оценок важности атрибутов, полученных различными методами, и подтвердила наше предположение о приоритетности фактора «обслуживание после оформления заказа и соответствие товара ожиданиям» и наименьшей важности ценовых факторов.

5. Проведена кластеризация интернет-магазинов, основанная на трех группах факторов конкурентоспособности, выявившая существование трех групп магазинов, различающихся выбором приоритетных направлений обеспечения удовлетворенности покупателей.

6. Существенно модифицирована методика анализа в координатах «Важность-Результативность» за счет измерения скрытой важности атрибутов с помощью декомпозиции коэффициента детерминации методом Шепли, а также за счет перехода от традиционно используемых кросс-секционных данных к панельным (с обоснованием преимуществ такого перехода). На основе данной методики впервые для сферы электронной коммерции проведен экономико-математический квадрант-анализ сильных и слабых сторон фирмы, разделяющий атрибуты на 4 группы в зависимости от их приоритетности в отношении повышения ее рыночной конкурентоспособности.

Теоретическая значимость работы заключается в разработке концептуальной модели конкурентоспособности интернет-магазинов, а также в развитии и расширении методологической базы экономико-математических исследований, направленных на изучение скрытой важности атрибутов товаров и услуг.

Практическая ценность результатов диссертационного исследования обусловлена возможностью их использования для повышения эффективности проведения количественных исследований, направленных на выявление движущих сил конкурентоспособности услуг. Результаты диссертационного исследования были внедрены в деятельность консалтинговой компании ООО «Пальмира Интернешнл», где они использовались для повышения обоснованности управленческих решений в рамках реализации проектов, связанных с анализом движущих сил удовлетворенности и лояльности на различных рынках, что подтверждено справкой о внедрении. Также результаты исследования могут быть использованы при разработке учебно-методических материалов по курсам, связанным с организацией рыночных исследований и анализом данных. Следует также отметить универсальность применяемых в исследовании методов: в настоящее время существует множество различных веб-сервисов, поэтому подобные методы можно использовать не только для анализа интернет-магазинов, но также отелей, ресторанов и т. п.

Апробация результатов исследования. Результаты исследования прошли апробацию на следующих конференциях:

■ II Всероссийская научная конференция с международным участием «Социально-экономические системы: вопросы развития и управления» (Самара), ноябрь 2010 г.

■ 5-я Ежегодная конференция Европейского университета в Санкт-Петербурге и Санкт-Петербургского экономико-математического института РАН «Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе» (ЕУ СПб и СПб ЭМИ РАН), 15-16 апреля 2011 г.

■ III международная конференция «Государство и бизнес. Вопросы теории и практики: моделирование, менеджмент, финансы» (Санкт-Петербург), 21-22 апреля 2011 г.

■ Научная конференция «Инновационная экономика: реалии и перспективы» (НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург), 27 сентября 2011 г.

■ IV международная конференция «Государство и бизнес. Вопросы теории и практики: моделирование, менеджмент, финансы» (Санкт-Петербург), 23-25 апреля 2012 г.

■ III Всероссийская конференция «Экономический рост, ресурсозависимость и социально-экономическое неравенство» (ЦЭМИ, ЭМИ РАН, Леонтьевский Центр), 22-24 октября 2012 г.

Часть научных результатов была получена в ходе исследовательского проекта «Измерение скрытой важности детерминант конкурентоспособности услуг», поддержанного грантом Научного фонда НИУ ВШЭ (грант номер 1101-0193).

Публикации результатов исследования. По теме диссертации опубликовано 11 научных работ (общий объем - 4,9 п.л., вклад автора - 4,0 п.л.), в т.ч. 4 статьи, опубликованные в журналах, рекомендованных ВАК (3 из которых являются международными рецензируемыми журналами, индексированными в базе цитирований SCOPUS), 1 препринт и 6 статей в материалах научных конференций.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 96 источников на русском и английском языках. Общий объём диссертационной работы - 135 страниц. В диссертации содержится 35 таблиц и 16 рисунков.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ 1. Разработана новая концептуальная модель конкурентоспособности интернет-магазина, обеспечивающая более высокую адекватность эмпирическим данным по сравнению с предлагавшимися ранее моделями и формирующая основу для экономико-математического моделирования конкурентоспособности интернет-магазинов.

В ряде недавних исследований удовлетворенности покупателей онлайн-магазинов выделялось две главные компоненты: атрибуты, которые оцениваются после заказа, и атрибуты, оцениваемые после доставки. Для того чтобы сделать модель удовлетворенности более реалистичной и практически полезной, мы рассмотрели возможность выделения трех компонент. Внутри компоненты «до подтверждения заказа» мы выделяем фактор удобства использования веб-сайта магазина и фактор информации о цене товара, а также способах и стоимости доставки, которую покупатели принимают во внимание уже, когда выбрали нужный товар. Внутри компоненты «после подтверждения заказа» - фактор качества обслуживания после оформления заказа и соответствия продукта ожиданиям. С практической точки зрения, модель может служить диагностическим инструментом, позволяющим выяснить,

почему покупатели удовлетворены или не удовлетворены и как повысить удовлетворенность (т.е. общий рейтинг интернет-магазина) и лояльность (т.е. намерение покупателей делать покупки в интернет-магазине в будущем).

В соответствии с нашей концептуальной моделью (см. Рисунок 1), конкурентоспособность зависит от того, насколько высоко покупатель (экономический субъект) оценивает интернет-магазин (экономический объект) по ряду критериев. Часть из этих критериев (удобство работы и внешний вид интернет-магазина и экономические затраты) оцениваются до подтверждения заказа, часть - после (обслуживание после оформления заказа и соответствие самого товара ожиданиям потребителя).

Рисунок 1. Концептуальная модель конкурентоспособности интернет-магазина

Модель была количественно оценена с помощью регрессии на главные компоненты и системы одновременных уравнений и продемонстрировала высокую адекватность данным.

2. Предложена, математически обоснована и применена оригинальная методика оценки диагностической способности (способности дифференцировать важные н неважные факторы) методов измерения важности объясняющих переменных.

Густафсон и Джонсон в своей работе 2004 года разработали регрессионное уравнение для оценки диагностической способности (т.е. способности дифференцировать атрибуты по важности) какого-либо метода, дающего оценки скрытой важности. В диссертационной работе подробно описаны недостатки подхода Густафсона и Джонсона, в том числе математические ошибки, допущенные исследователями. Обоснована целесообразность использования другого диагностического уравнения: 1троПапсе1 = /0 + у^апк, + у21п ЯапкКЯе^иа,, (1)

где 1тро)Чапсе1 - важность (процентный вклад) /-го атрибута, полученный

рассматриваемым методом;

In Rank, Residuai - остаток в регрессии логарифма ранга на сам ранг важности /-го атрибута (1 — самый важный атрибут, п — наименее важный атрибут в случае каждого из методов). Эта функциональная форма исключает проблему немонотонной взаимосвязи между важностью {Importance) и рангом {Rank), и поэтому является более реалистичной. С помощью анализа первых и вторых производных функции (1) доказано, что чем ниже значение у2, тем лучше диагностическая способность метода.

3. Обоснована возможность широкого применения метода Шепли для измерения скрытой важности атрибутов в количественных исследованиях потребительского поведения.

В сравнительный анализ 9 методов оценки скрытой важности факторов и агрегирование результатов этого сравнения по двум реальным наборам данных впервые были включены методы, заимствованные из теории экономического неравенства для декомпозиции влияния факторов на зависимую переменную. Методы машинного обучения адаптированы и применены для решения задачи оценки влияния различных характеристик субъектов предпринимательской деятельности на их конкурентоспособность.

Список сравниваемых методов выглядит следующим образом:

1. Методы корреляционного анализа: коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент корреляции Спирмена, коэффициент корреляции Кендалла.

2. Методы регрессионного анализа: стандартизованные коэффициенты регрессии, частный метод наименьших квадратов, падение доли объясненной дисперсии после исключения атрибута из регрессии («First rouncb-эффект).

3. Метод машинного обучения: многослойный персептрон.

4. Методы, заимствованные из исследований экономического неравенства: декомпозиция важности предикторов методом значений Шепли, декомпозиция важности предикторов методом Филдса.

Данные методы сравнивались по нескольким критериям:

1. Стабильность получаемых результатов (устойчивость к небольшим изменениям выборки). Необходимо, чтобы оцененная важность атрибута не слишком сильно варьировалась от одной случайной выборки объектов к другой.

2. Диагностическая способность (способность дифференцировать важности атрибутов). Вывод о том, что атрибуты имеют практически неразличимые между собой важности для респондентов, может быть связан с недостатками подхода к измерению важности и иметь низкую практическую ценность.

3. Отсутствие возможности получения отрицательного вклада в объяснение зависимой переменной. Теоретически, разумные цены или хороший ассортимент продукции должны положительно влиять на лояльность и удовлетворенность покупателей. Однако при использовании некоторых распространенных методов (например, расчет стандартизованных коэффициентов регрессии) вполне могут быть

получены отрицательные коэффициенты. Даже несмотря на то, что они редко оказываются статистически значимо отличными от нуля, вклад факторов, соответствующих этим отрицательным коэффициентам, вероятно, будет недооценен.

4. Теоретическая обоснованность (на основе экспертной оценки).

Критерии 1,2 являются основными, а критерии 3,4 - вспомогательными при выборе метода измерения скрытой важности. На Рисунке 2 стабильность и диагностическая способность методов измерена путем вычитания средних рангов по каждому из этих критериев из 10: чем выше значение этих выражений, тем лучше метод по каждому из критериев. Методы, попавшие на пунктирную линию, лежат на Парето-границе: нет методов, которые были бы не хуже попавших на границу Парето по обоим критериям. Таким образом, любой из этих 6 методов может быть лучшим в зависимости от того, что для

О ю

I §

et <•> '

Гг*

. Fields

PLS щ

\ MLP

Standardized regression coefficients

Shapley

.................

S First Round

Pearson ;

Kendall

^........Spearman

3 4 5 6 7 10-средний ранг по стабильности

нас важнее: стабильность или дифференцирующая способность.

Рисунок 2. Сопоставление диагностической способности и стабильности методов

Декомпозиция методом Филдса, стандартизованные коэффициенты регрессии и коэффициенты корреляции Кендалла доминируются другими методами. Единственный метод, который входит в топ-5 и по дифференцирующей способности, и по стабильности - это метод Шепли. Он также является наиболее теоретически обоснованным, поскольку в его основе лежит теоретико-игровая концепция.

Обычно важны и дифференцирующая способность, и стабильность. Следовательно, разумно предположить, что аналитик предпочтет выбрать метод, имеющий максимальное взвешенное среднее рейтингов дифференцирующей способности (mean specificity rank) и стабильности (mean stability rank), т.е.:

max [а(10 - mean specificity rank, )+(l-a)(l0 - mean stability rank,.)], (2)

где i= 1..9 и a~Uniform(0,4;0,6), что, по нашему мнению, соответствует реалистичным значениям относительной важности дифференцирующей способности. Мы варьировали значение весового фактора а в пределах от 0,4 до

0,6 в 10000 испытаний метода Монте-Карло. Метод Шепли оказался в числе трех лучших методов в 85,7% случаев, что говорит о том, что если мы хотим быть максимально уверены в том, что используем один из трех лучших методов, метод Шепли — оптимальный выбор. Хотя частный метод наименьших квадратов (РЬ8) имеет сопоставимую стабильность и диагностическую способность, мы бы предпочли не использовать его из-за слишком высокой доли отрицательных коэффициентов важности в тех случаях, когда теория и здравый смысл говорят о наличии хотя бы слабой взаимосвязи между атрибутом и показателем результативности.

Соответственно, по совокупности 4 критериев сравнения методов выяснилось, что метод Шепли является весьма конкурентоспособным как с точки зрения стабильности оценок на случайных подвыборках, диагностической способности, так и невозможности получения отрицательного вклада в объяснение зависимой переменной. Кроме того, он имеет хорошее теоретическое обоснование.

Результаты использования девяти методов дали достаточно согласованные результаты относительно иерархии важности атрибутов интернет-магазинов. Наиболее важными атрибутами, влияющими на намерение совершать повторные покупки в интернет-магазине (по набору данных А), оказались возможность отслеживать путь заказа с момента оформления до доставки, своевременность доставки, доступность поддержки со стороны персонала магазина и соответствие продукта ожиданиям (средняя важность по всем методам от 10% до 19,98%). Именно эти атрибуты, по всей видимости, являются основными движущими силами различий лояльности покупателей разным интернет-магазинам. Менее важны такие атрибуты интернет-магазина как общий вид и дизайн сайта, широта выбора продуктов, разнообразие способов доставки товара, ясность информации о продукте и наличие нужного покупателю продукта (средняя важность по всем методам от 3,78% до 6,77%). Наименее важными атрибутами, влияющими на намерение делать покупки в интернет-магазине в будущем, оказались стоимость доставки, цены относительно магазинов-конкурентов, простота поиска нужного продукта и размеры всех платежей (включая стоимость доставки и т. п.) ясно указаны до подтверждения заказа (средняя важность по всем методам от 1,76% до 3,39%).

Аналогичные группы атрибутов были получены и по набору данных В. К наиболее важным атрибутам, влияющим на намерение совершать повторные покупки, можно отнести следующие: соответствие продукта ожиданиям, работа службы поддержки потребителей после совершения покупки и соблюдение

конфиденциальности личных данных (средняя важность по всем методам от 12,74% до 35,85%). Такие атрибуты интернет-магазина как легкость возврата продукта и получения денег, своевременность доставки, обработка заказа и доступность поддержки со стороны персонала магазина оказались менее важными (средняя важность по всем методам от 5,38% до 9,67%). Как и в случае набора данных А, атрибут «Цены относительно магазинов-конкурентов» является наименее важным по своему вкладу в объяснение лояльности покупателей (средняя важность по всем методам 3,61%). Данный результат проливает свет на важнейшие конкурентные преимущества в сфере интернет-торговли и подтверждает точку зрения исследователей и маркетологов, полагающих, что лояльность современного, достаточно обеспеченного покупателя можно завоевать именно выявленными нами неценовыми факторами.

На предварительно выделенных с помощью метода главных компонент факторах конкурентоспособности интернет-магазина был проведен иерархический кластерный анализ центроидным методом. Наиболее часто используемая мера расстояния между объектами - квадрат евклидова расстояния - не позволила выделить интерпретируемые сегменты. Более подходящей мерой сходства наблюдений в нашем случае оказался коэффициент корреляции Пирсона, так как нам важно, чтобы соседями становились магазины с похожими сильными и слабыми сторонами. Трехкластерное решение оказалось более информативным по сравнению с двухкластерным решением, и в то же время более экономичным по сравнению с четырехкластерным решением с точки зрения разбиения интернет-магазинов по их сильным и слабым сторонам. Вербальное описание каждого сегмента представлено ниже:

■ Сегмент 1 (23,5% всех магазинов). Сильная сторона - «Экономические затраты (цена, скорость и стоимость доставки)». Слабая сторона — «Обслуживание после оформления заказа и соответствие товара ожиданиям».

■ Сегмент 2 (33,7% всех магазинов). Сильная сторона - «Удобство работы и внешний вид интернет-магазина». Слабая сторона - «Экономические затраты (цена, скорость и стоимость доставки)».

■ Сегмент 3 (42,8% всех магазинов). Сильная сторона - «Обслуживание после оформления заказа и соответствие товара ожиданиям». Слабая сторона - «Удобство работы и внешний вид интернет-магазина».

По результатам оценки важностей атрибутов методом Шепли для каждого из трех кластеров в отдельности выяснилось, что иерархия важности атрибутов для трех сегментов практически одинакова, что подчеркивает устойчивость иерархии важности атрибутов интернет-магазинов.

Большинство описанных в литературе исследований в координатах «Важность-Результативность» используют кросс-секционные данные, тогда как, имея панельные данные, мы можем контролировать индивидуальные фиксированные эффекты магазинов, и, следовательно, более корректно измерять влияние каждого атрибута на намерение совершать покупки за счет ликвидации проблемы наличия пропущенных переменных, постоянных во времени, но меняющихся от магазина к магазину. Более того, при наличии панельных данных, можно сделать традиционную диаграмму квадрант-анализа более информативной, отобразив на ней изменение ситуации от одного периода к другому. Для проведения анализа в координатах «Важность-Результативность» для конкретного магазина нам требуется измерить удовлетворенность его атрибутами и их важность. В то время как удовлетворенность каждым атрибутом (его средний рейтинг) уже доступна напрямую в наборе данных, измерение важности атрибута менее очевидно.

Мы предлагаем оценить 2 регрессионные модели в первых разностях (но с константой, которая отражает возможное изменение в общем уровне лояльности с течением времени). Зависимая переменная У, — это средняя для этого магазина оценка намерения совершать повторные покупки (по 10-балльной шкале). В роли объясняющих переменных выступают Хц,]=1,.., 13 -средние рейтингиу'-го атрибута для /'-го магазина.

■ Модель в первых абсолютных разностях:

Оценивание двух моделей полезно для проверки устойчивости результатов к изменению спецификации модели. Кроме того, в зависимости от ситуации и экспертных суждений практикующих специалистов любая из этих двух моделей может быть предпочтительным выбором. Если бы у нас были данные по более чем двум периодам времени и мы хотели бы использовать всю имеющуюся информацию, мы могли бы воспользоваться так называемой \укЫп-оценкой (например, путем учета индивидуальных эффектов фирм с помощью фиктивных переменных), которая более эффективна по сравнению с оценкой в первых разностях в случае рассмотрения более чем двух периодов времени.

Д У, = а0 + а,АХи +... + а,3 АХп,+е, 1 Модель в первых процентных

д (9ЭД = /?0 +ДД(%)Х„.+...+А ,Д(%)*Ш+»,

(3)

Полученные для уравнений (3) и (4) оценки параметров были затем преобразованы в процентные вклады атрибутов в общую оценку лояльности, используя декомпозицию методом Шепли. Для двух интернет-магазинов был проведен экономико-математический анализ в координатах «Важность-Результативность» и сформулированы обоснованные рекомендации.

III. ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ (ЗАКЛЮЧЕНИЕ)

В работе развиваются методы моделирования и измерения скрытого влияния атрибутов интернет-магазинов на важные элементы их конкурентоспособности (удовлетворенность и лояльность покупателей) на основе комплексного экономико-математического анализа. Результаты нашли практическое применение в деятельности консалтинговой компании.

Для того чтобы сделать концептуальную модель удовлетворенности реалистичной и практически полезной, в разработанной автором модели конкурентоспособности интернет-магазинов были выделены 3 предполагаемых латентных фактора, влияющих на конкурентоспособность интернет-фирмы. Факторный анализ, проведенный методом главных компонент, подтвердил гипотезу о наличии данных трех факторов. Далее в работе на основе концептуальной модели была проведена количественная оценка влияния латентных факторов из концептуальной модели на конкурентоспособность интернет-магазина на основе обширного набора данных. В результате, была эмпирически подтверждена высокая адекватность концептуальной модели данным. Кроме того, были выявлены преимущества и недостатки построения регрессии на главных компонентах (PCR) и предложен метод, позволяющий исправить данные недостатки - моделирование структурными уравнениями (SEM). В соответствии с результатами применения обоих методов наиболее сильное влияние на конкурентоспособность оказывает фактор «обслуживание после оформления заказа и соответствие товара ожиданиям», тогда как эффекты факторов «удобство работы и внешний вид интернет-магазина» и «экономические затраты покупателя» заметно ниже.

Для выявления приоритетов в совершенствовании качества предоставляемых услуг была проведена оценка скрытой важности отдельных атрибутов интернет-магазинов. При этом впервые методы, используемые в теории экономического неравенства для декомпозиции влияния факторов на зависимую переменную, и методы машинного обучения были адаптированы и применены для решения задачи оценки влияния различных характеристик субъектов предпринимательской деятельности на их конкурентоспособность. В результате была получена иерархия важности различных атрибутов интернет-магазинов для объяснения их конкурентоспособности. В частности, наиболее важными атрибутами, влияющими на намерение делать покупки в интернет-магазине в будущем, оказались возможность отслеживать путь заказа с момента оформления до доставки, своевременность доставки, доступность поддержки со стороны персонала магазина и соответствие продукта ожиданиям. Наименее важными атрибутами, влияющими на намерение делать покупки в интернет-магазине в будущем, оказались стоимость доставки, цены относительно

магазинов-конкурентов, простота поиска нужного продукта и ясное указание размеров всех платежей (включая стоимость доставки и т. п.) до подтверждения заказа. Данный результат проливает свет на важнейшие конкурентные преимущества в сфере интернет-торговли и подтверждает точку зрения исследователей и маркетологов, полагающих, что лояльность современного, достаточно обеспеченного покупателя можно завоевать именно выявленными нами неценовыми факторами. Это особенно важно при том, что в наши дни магазины уделяют больше всего внимание ценам на товары, в то время как существует ряд более важных атрибутов, которым нужно уделять должное внимание для повышения конкурентоспособности интернет-магазина на рынке.

Мы провели масштабный сравнительный анализ 9 методов измерения скрытой важности, в первую очередь, на основании их диагностической способности (способности дифференцировать важные и неважные факторы) и стабильности. Предварительно были показаны недостатки предложенного ранее другими исследователями критерия оценки диагностической способности и предложена его модифицированная версия. Эмпирический анализ для повышения надежности результатов проводился на двух наборах данных. Ни один из рассмотренных методов не стал лучшим по обоим критериям одновременно. Однако подход к декомпозиции коэффициента детерминации на основе значения Шепли может быть рекомендован в связи с тем, что является теоретически обоснованным, а также единственным попавшим в число 5 лучших по обоим критериям одновременно. Кроме того, был проведен оригинальный многокритериальный анализ, основанный на методе Монте-Карло, ключевым выводом которого стало то, что если аналитик хочет быть максимально уверен в том, что использует один из трех лучших методов, метод Шепли является разумным выбором. Его ближайший конкурент — частный метод наименьших квадратов, подвержен проблеме получения отрицательных вкладов атрибутов в условиях, когда есть все теоретические основания ожидать исключительно неотрицательные вклады. Таким образом, есть все основания, чтобы метод Шепли начал широко применяться в экономико-математических исследованиях движущих сил удовлетворенности, лояльности и т. п.

Мы продемонстрировали, что свободно доступные данные BizRate.com и других веб-сайтов с рейтингами интернет-магазинов обеспечивают менеджерам возможность отслеживать результативность их собственных и конкурирующих магазинов на ежегодной, ежемесячной или даже еженедельной основе, то есть собирать обширные панельные данные. Использование данных за несколько периодов позволяет избавиться от проблемы пропуска инвариантных во времени переменных (т.е. индивидуальных эффектов магазинов).

Имея данные о рейтингах интернет-продавцов, маркетологи не ограничены только лишь описательным анализом данных. С помощью анализа в координатах «Важность-Результативность», подкрепленного использованием моделей с фиксированными эффектами и декомпозицией показателя общей удовлетворенности методом Шепли, они могут оценить «здоровье» каждого атрибута предлагаемых услуг и отнести их к одной из четырех групп: сильные стороны, слабые стороны, атрибуты, на которые компании следует обратить

внимание покупателей, и атрибуты, совершенствование которых не является приоритетным.

Следует отметить, что разумно применять предложенную технологию поддержки принятия решений в случае, когда менеджмент обеспокоен недостаточным уровнем лояльности, т.е. низким уровнем повторных покупок. Для выявления мер, которые могут привести к привлечению новых клиентов, требуется проведение исследований другого типа. Еще одно ограничение нашего исследования заключается в предположении постоянства важности атрибутов для различных магазинов. Хотя мы ограничили выборку достаточно большими непродовольственными магазинами, определенная гетерогенность движущих сил лояльности внутри выборки может оставаться. Однако, поскольку общее число интернет-магазинов велико, аналитик может легко найти достаточно большую подвыборку магазинов для мониторинга и проведения анализа в координатах «Важность-Результативность». Технология поддержки принятия решений, описанная в работе, может быть легко усилена данными микро-уровня (т.е. рейтингами, оставляемыми отдельными респондентами, а не уже агрегированными по каждому магазину рейтингами). Доступность данных на уровне отдельных респондентов позволяет получить достаточный для статистического анализа объем выборки даже при анализе данных одного конкретного магазина или небольшой группы конкурирующих магазинов.

В работе была показана и ценность конкретного сервиса — Bizrate.com — как источника данных для бизнеса. Предоставление сервисом данных на коммерческой основе могло бы стать одним из направлений его деятельности. Ближайшим российским аналогом сервиса является «Яндекс.Маркет», но отсутствие в его составе рейтинговых оценок различных аспектов деятельности магазинов делает выявление детерминант конкурентоспособности крайне затруднительным. Таким образом, можно рекомендовать расширение информативности шкал существующих российских веб-сервисов или создание сервиса, аналогичного Bizrate.com, который бы служил унифицированной платформой для проведения опросов покупателей интернет-магазинов после совершения ими покупки.

IV. ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Покрышевская Е.Б. Анализ лояльности интернет-покупателей на основе свободно доступных данных / Е.Б. Покрышевская // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. - 2014. - №2. - С. 120-122. - 0,3 п.л.

2. Pokryshevskaya Е.В. Explaining differences in recommendation rates: the case of South Cyprus hotels / E.A. Antipov., E.B. Pokryshevskaya // Economics Bulletin. - 2014. - № 34. - C. 2368-2376. - 0,6 п.л./0,3 п.л.

3. Pokryshevskaya E. A comparison of methods used to measure the importance of service attributes / E. Pokryshevskaya, E. Antipov // International Journal of Market Research. - 2014. - № 56. - C. 283-296. - 0,7 п.л./0,5 п.л.

4. Pokryshevskaya E. The strategic analysis of oniine customers' repeat purchase intentions / E. Pokryshevskaya, E. Antipov // Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing. - 2012. - № 20. - C. 203-211. -0,7 п.л./0,5 пл.

5. Покрышевская Е.Б. Моделирование скрытой важности атрибутов интернет-магазинов в свете особенностей количественных данных // Социально-экономические системы: вопросы развития и управления: материалы и доклады II всероссийской научной конференции с международным участием (Самара, 8-12 ноября 2010 г.) / Е.Б. Покрышевская. - Самара: Издательство «Глагол», 2010. - С. 224-225,- 0,15 п.л.

6. Покрышевская Е.Б. Математические методы оценки скрытой важности факторов удовлетворенности услугами интернет-магазинов // Государство и бизнес. Вопросы теории и практики: моделирование, менеджмент, финансы: Материалы III Международной конференции. Санкт-Петербург, 21 апреля 2011 г. / Е.Б. Покрышевская. - СПб.: Издательство СЗАГС, 2011. - С. 192200. - 0,4 п.л.

7. Покрышевская Е.Б. Пятифакторная модель удовлетворенности и лояльности покупателей интернет-магазинов // Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе: Материалы 5-й Ежегодной конференции Европейского университета в Санкт-Петербурге и Санкт-Петербургского экономико-математического института РАН / Е.Б. Покрышевская. - СПб.: Издательство Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2011. - С. 70-72. - 0,2 п.л.

8. Покрышевская Е.Б. Стратегический квадрант-анализ сильных и слабых сторон интернет-магазинов // Инновационная экономика: реалии и перспективы: научная конференция, Санкт-Петербург, 27 сентября 2011 года / Е.Б. Покрышевская. — СПб.: Отдел оперативной полиграфии НИУ ВШЭ -Санкт-Петербург, 2012. - С. 183-190,- 0,6п.л.

9. Покрышевская Е.Б. Концептуальная модель конкурентоспособности интернет-магазинов и ее количественная оценка // Государство и бизнес. Вопросы теории и практики: моделирование, менеджмент, финансы: Материалы IV Международной конференции. Санкт-Петербург, 23-25 апреля 2012 г. / Е.Б. Покрышевская. - СПб.: Издательство СЗИ РАНХиГС,

2012. С. 168-175.-0,45 п.л.

10.Покрышевская Е.Б. Методика сопоставления диагностической способности мер скрытой важности факторов конкурентоспособности услуг // Экономический рост, ресурсозависимость и социально-экономическое неравенство: Материалы III Всероссийской конференции 22-24 октября 2012 года / Е.Б. Покрышевская. - СПб.: Нестор-История, 2012. - С. 164-168. - 0,2 п.л.

11 .Pokryshevskaya Е. Importance-performance analysis for internet stores: a system based on publicly available panel data / E. Pokryshevskaya, E. Antipov // Working papers by NRU Higher School of Economics. Series MAN "Management". -

2013.-0,6 п.л./0,4 п.л.

Подписано в печать 29.01.2015 Формат 60x84 У^ Цифровая Печ. л. 1.0 Тираж 100 Заказ №23/01 печать

Типография «Фалкон Принт» (197101, г. Санкт-Петербург, ул. Большая Пушкарская, д. 54, офис 2)

Автореферат диссертации по теме "Моделирование и измерение скрытой важности детерминант конкурентоспособности услуг в сфере интернет-торговли"

Похожие диссертации

Каталог диссертаций