3.3 Исследование №3
Из-за низкого отклика коммуникаторов в группе 2 была проанализирована только группа 1, для членов которой коммуникаторы были выбраны по формуле из Исследования №2. К сожалению, в силу временных ограничений, нарастить группу не удалось, в результате чего она состояла из 8 человек, что сделало единственно возможным использование непараметрического теста, проведенного Фатеевым С.Д.
К сожалению, несмотря на то, что у 4 человек и повысилось желание попробовать именно Borjomi, а один из участников за отведенные сутки совершил пробу продукта, этого не хватило для значимого подтверждения гипотез H4 и H5.
Несмотря на незначимость полученных результатов, представляется важным отметить, что действие рекомендации распространилось на 5 человек из 8, что составляет 62,5%, что находится в коридоре от 44% до 69% существующих эмпирических исследований влияния рекомендаций на выбор продукта сектора потребительских товаров [79, 162, 173]. Данный факт позволяет в значительной мере предполагать, что предложенный комплекс критериев эффективной коммуникации Experience Sharing может быть использован в имплементации инструментария Experience Sharing WOM.
В заключительной части работы будет проведен поиск возможностей имплементации комплекса критериев в различных сферах маркетинга и предложен исчерпывающий алгоритм использования полученной модели.
4 Выводы работы. Методы имплементации полученного комплекса критериев в маркетинге.
Основное применение эффективной коммуникации автор видит в создании цепочек рекомендаций продуктов. Её смысл – распространение рекомендаций через доверительные отношения, где на каждом этапе, включая нулевой этап (если человек оказался в транзакции не по рекомендации), инструментарий позволяет простимулировать и направить коммуникацию Experience Sharing в адрес человека, который, скорее всего, последует рекомендации (с использованием алгоритмов вычисления доверительных отношений). Сценарий формирования данных цепочек приведен на схеме ниже (рис. 12). Красными стрелками выделено стимулирующее действие будущего инструментария.
Figure 12- сценарий распространения цепочки рекомендаций
Тривиально, что вовлеченность потребителя в покупку достигает максимума в момент покупки. Момент покупки отражает выбор, принятый потребителем. Этот момент может быть:
Момент удачной покупки (цена, доступность конкретного товара и т.д.). В таком случае, потребитель обладает естественным желанием порекомендовать магазин близкому себе человеку
Повторная покупка. В таком случае, потребитель обладает опытом пользования продуктом и выбирает его повторно. Момент совершения повторной покупки может быть отличным стимулом прямого Experience Sharing, дающий возможность помочь близким с выбором, а также заявить о своих предпочтениях в рамках повседневного обмена мнениями
Первичной покупкой. В данном случае естественным желанием потребителя может быть сообщить об этом событии близкому человеку, чтобы получить Experience Sharing или начать свой.
Таким образом, вне зависимости от типа покупки, Experience Sharing в момент совершения покупки привлекает новых клиентов не только к бренду и продукту, но и к ритейлеру.
Канал продаж, позволяющий совершить покупку, находясь в интернете – онлайн-ритейл. Предлагается рассмотреть рынок онлайн-ритейла и выбрать наиболее подходящий для имплементации инструментария сегмент.
По данным Euromonitor [97, 98], объем рынка онлайн торговли в России за 2013 год составил 500 млрд. рублей, а среднегодовые темпы прироста на интервале с 2009 по 2013 год составили 36%.
Figure 13 - Объем рынка онлайн-ритейла России, трлн. руб.
Темпы роста связаны, в первую очередь, темпами расширения проникновения интернета. Прогнозируется, что уровень проникновения интернета вырастет с текущих 53% до 84% в 2017.
Наиболее развитыми категориями для покупок через интернет являются электроника, товары для детей и бытовая техника. Взглянув на тренды, можно с уверенностью сказать, что данные категории онлайн-ритейла будут еще и самыми быстрорастущими, стремясь к европейским 25%, 26% и 18% соответственно.
Figure 14- Доля продаж через интернет (РФ (синий) против Великобритании (красный))
Однако доли от продаж категории не отражают реальный клиенто- и товарооборот сетевых магазинов. Чтобы лучше таргетировать онлайн-ритейл, необходимо обратиться к списку топ-30 онлайн-ритейлеров по количеству уникальных посетителей в неделю.
Figure 15- TOP-30 российских онлайн-ритейлеров по ежемесячной аудитории
Из графика видно (рис. 15), что дополнительного внимания заслуживает одежда и обувь. Два крупных онлайн-ритейлера одежды – Wildberries.ru и Lamoda.ru – занимают 2 и 7 место в рейтинге самых посещаемых онлайн-магазинов России.
Также внимания заслуживает косметика. Хотя доля продаж косметики через интернет составляет всего 3%, в предыдущих исследованиях было отмечено, что 69% потребителей косметики выбирают ее на основании рекомендаций, а 51% онлайн-покупателей за последние 12 месяцев приобретали косметику онлайн.
Очень важно также отметить, что основная аудитория интернет-покупателей в России – молодежь в возрасте от 18 до 34 лет, составляющая порядка 70% всех покупателей. Очень важно также отметить, что 60% онлайн-торговли сконцентрировано в Москве и Санкт-Петербурге.
Учитывая предыдущие исследования и анализ рынка онлайн-торговли, наибольший интерес для имплементации инструментария Experience Sharing представляют:
Онлайн-ритейлеры электроники и бытовой техники (крупнейшими являются ozon.ru, E5, сотмаркет, Ютинет.ру, плеер.ру, wikimart и т.д.)
Онлайн-ритейлеры товаров для детей (kupi-kolyasku.ru, babysecret, олант, бэби кантри)
Онлайн-ритейлеры одежды (wildberries.ru, lamoda.ru)
Онлайн-ритейлеры косметики (aromat.ru, иль дэ ботэ)
Онлайн-ритейлеры групп продовольственных товаров, такие как премиальный шоколад и премиальная вода (Азбука Вкуса, Утконос, 7 Континент)
Предлагаемый инструментарий выглядит как социальная надстройка, получающая данные учетной записи VK.com из параметров аутентификации. Метод Experience Sharing выглядит следующим образом:
Посетитель сайта выбирает продукт и нажимает «Оформить заказ»
Figure 16. Пример покупки товара в интернет магазине
Посетителю предлагают аутентифицироваться, используя vk.com
 
Figure 17 - Регистрация в магазине с помощью аккаунта в социальной сети
3. Посетитель совершает покупку, после чего система предлагает сделать рекомендацию определенному по формуле лидеру мнений. На рисунке ниже отражен пример рекомендации продукта, однако также можно порекомендовать и сам магазин
Figure 18. Предложение произвести личностную рекомендацию выбранному другу
Исследователи верят в то, что данный инструментарий может заинтересовать крупные сети ритейла и обсуждают возможность коммерциализации разработанного метода.
|
