Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Скачать 1.43 Mb.
|
| 3.2. Факторы, влияющие на повторное обращение новых для компании клиентов, привлечённых акцией на купонном сайте Вкладываясь в продвижение через купонный онлайн-сервис компания планирует расширить базу своих клиентов. Рассматривая отдачу от использования этого инструмента коммуникаций, необходимо учитывать прибыль, приносимую теми новыми (а не существующими) потребителями, кто после активации купона повторно обращался в компанию для приобретения услуг за их полную стоимость. Участие в купонной акции существующих потребителей напротив негативно влияет на показатели её прибыльности. В то время, как такие клиенты были готовы заплатить за приобретение услуги полную стоимость, они платят на 50-90% меньше. Кроме того, компания вынуждена оплатить оператору скидочного сайта привлечение уже существующих потребителей. Таким образом, анализ факторов влияющих на вероятность повторного обращения в компанию после активации купона целесообразно проводить на данных только по новым для компании потребителям. Как было отмечено ранее (см. рисунок 13 и таблицу 18), из 175 респондентов, вошедших в выборку для исследования, 78% до использования купона не обращались в компанию, которая разместила предложение на купонном сайте. Следовательно, именно на исследовании ответов 135 респондентов, которые являются новыми для компании, будет построен дальнейший анализ. Для оценки конверсии новых клиентов компании, впервые обратившихся в неё по купону, в повторных учитывался ответ респондентов на прямой вопрос (вопрос № 26, см. приложение 4) «После использования купона, Вы обращались в компанию для приобретения любых услуг за их обычную (полную) стоимость?». Как видно из диаграммы (см. рис. 16), среди новых для компании клиентов половина отметила намерение или факт повторного обращения в компанию после использования купона.  Рис. 16. Распределение ответов респондентов о факте/намерении повторного обращения в компании (доля от новых для компании клиентов, %) Однако полученные результаты (рис. 16) не были использованы в чистом виде для дальнейшего исследования и прогнозирования. Во-первых, была уточнена готовность продолжать обращение в компанию у тех респондентов, которые уже совершили повторное обращение. Во-вторых, детализировались намерения участников исследования, которые отметили, что повторную покупку услуг в компании не совершали, но планируют её впоследствии. Среди новых клиентов компании, которые уже совершили повторное обращение после использования купона, продолжить приобретать услуги в этой компании за их полную стоимость планируют 71,4%. Отметим, что среди всех приобретателей купонов (как новых, так и существующих клиентов), которые после использования купона приобретали услуги компании, 87,5% респондентов планируют продолжить обращения в компанию. Оба этих показателя довольно высокие и в целом характеризуют то, что клиенты, совершившие одно и более повторных обращений, являются довольно постоянными и с высокой долей вероятности обращаются в компанию вновь. Если бы в действительности сохранялся подобный коэффициент повторных обращений, то окупить вложенные в продвижение через купонный сайт средства компания могла довольно быстро. Однако надо понимать, что даже если проявится подобное высокое значение доли повторно обратившихся клиентов, оно будет снижаться с течением времени. Для уточнения намерений повторного обращения в компанию учитывались ответы респондентов на вопрос №29 (см. приложение 4). При этом если респондент в ответе на прямой вопрос о намерении (вопрос № 28) давал положительную оценку готовности повторного обращения («Не обращался ещё, но планирую»), а ответ на уточняющий вопрос свидетельствовал, что респондент планирует обратиться в компанию снова только по купону (а не приобретать услуги за их полную стоимость), намерения этого респондента приравнивались к «неготовности повторного обращения в компанию». Подобные противоречия были выявлены в ответах 35,5% респондентов, изначально указавших, что планируют впоследствии обращаться в компанию (см. рисунок 17).  Рис. 17. Распределение ответов респондентов о намерении последующего обращения в компанию (доли от тех новых для компании клиентов, которые отмечали, что повторно ещё не обращались в компанию, но планируют) С учётом описанного выше получаем, что в действительности повторно обратиться в компанию для приобретения услуг за их полную стоимость планируют 33,3% новых для компании потребителей, не имеют такого намерения 66,7% новых клиентов (см. рис. 18). Исходя из сопоставления данные, представленных на диаграммах 16 и 18, доля тех, кто в действительности не планирует повторное обращение в компанию для приобретения услуг за полную стоимость возросла на 35% с 51,1% до 66,7%, соответственно уменьшилась доля тех, кто планирует совершить повторное обращение с 48,9% до 33,3%.  Рис. 18. Намерения новых для компании клиентов, привлечённых акцией на купонном онлайн-сервисе, повторно обратиться в неё для приобретения услуг за полную стоимость Среди тех респондентов, кто изначально заявил о нежелании повторно обращаться в компанию, в которой ранее получил услугу по купону, 54,5% более не планируют пользоваться этой услугой ни в какой другой компании. В большинстве своём среди них респонденты, не имеющие опыта использования услуги или приобретающие её давно или редко (см. таблицу 21). Последние, вероятно, не имеют особой необходимости в услуге и при использовании её по купону удовлетворили имеющийся уровень потребности. Таблица 21 Связь опыта приобретения услуги в другой компании после использования купона с опытом использования услуги до активации купона (доля от тех, кто имеет заданный опыт приобретения услуги в другой компании после использования купона, %)
Среди тех, кто после использования купона приобретал услугу в другой компании или планирует совершить повторную покупку в другой фирме, большинство (66,7% и 77,8%) до активации купона уже покупали на сайте купоны на эту услугу (см. таблицу 22). Можно предположить, что такие потребители являются «охотниками за скидками». Нецелесообразно инвестировать в их удержание, поскольку их стимулируют только специальные ценовые предложения и они характеризуются низкой привязанностью к поставщику услуги. В целом среди новых для компании потребителей, привлечённых купонной акцией на сайте, «охотников за скидками» (определённых на основе описанных выше критериях) около 10%. Таблица 22 Связь опыта приобретения услуги в другой компании после использования купона с опытом приобретения подобных купонов (доля от тех, кто имеет заданный опыт приобретения услуги в другой компании после использования купона, %)
Для компании, проводящей купонную акцию, важно понимать не только доли новых для неё потребителей, готовых и не готовых повторно обратиться после использования купона для приобретения услуг за полную стоимость, но и параметры, по которым отличаются эти группы потребителей друг от друга. Поскольку переменная, отвечающая за принадлежность респондента к одной из групп (готовых/неготовых повторно обратиться в компанию), является категориальной (неметрической), оцениваемой по номинальной шкале, для решения данной задачи будет применён дисперсионный анализ. Этот статистический метод позволяет «изучить различия между выборочными средними для двух или больше совокупностей» [13, С. 638]. В ходе дисперсионного анализа проверяется нулевая гипотеза о равенстве групповых средних. Если она отклоняется, то «эффект независимой переменной на зависимую трактуется как статистически значимый» [13, С. 641]. Иными словами, в этом случае группы с различными независимыми переменными отличаются средними значениями зависимой переменной. Приведём результаты применения этого метода статистического анализа на некоторых из исследуемых переменных (см. таблицу 23). Таблица 23 Однофакторный дисперсионный анализ
В таблице 23 представлены результаты дисперсионного анализа, в ходе которого были изучены различия между средними значениями параметров, характеризующих уровень удовлетворённости предоставлением услуги по купону, для групп потребителей готовых и не готовых повторно обратиться в компанию. Необходимо обратить внимание на те из анализируемых параметров, у которых вероятность меньше уровня значимости, равного 0,05, поскольку это означает, что нулевая гипотеза о равенстве средних этих параметров отклоняется. В таблице 23 средние оценки по четырём из шести суждений об уровне удовлетворённости являются различными для тех новых клиентов, которые готовы и которые не готовы обратиться повторно в компанию после использования купона. Данные таблицы 24 подтверждают, что выборочные средние по каждому из этих параметров отличаются. Таблица 24 Выборочные средние значения
Проведённый дисперсионный анализ позволил выявить ещё только одну переменную, по которой наблюдалась статистическая значимость различий выборочных средних для групп потребителей, готовых и не готовых к повторному обращению в компанию. Этой переменной стала та, в которую заложено суждение, характеризующее уровень привязанности клиента к поставщику услуги (см. таблицу 25). Анализ выборочного среднего этого параметра показал, что клиенты, готовые совершить повторное обращение, оценивают согласие с суждением в среднем на 2,67 балла из 5, а клиенты, неготовые продолжить приобретать услуги в компании, – на 3,43 балла. Таблица 25 Однофакторный дисперсионный анализ
Таким образом, одна треть (33,3%) новых для компании потребителей, которые планируют повторно обратиться для получения услуг за их полную стоимость, отличается от 66,7% новых для компании потребителей, которые не планируют продолжить обращаться в компанию, средними значениями оценок согласия со следующими утверждениями:
Первые три суждения оцениваются в среднем выше, а последние два – в среднем ниже теми клиентами, которые готовы к повторному обращению в компанию для приобретения услуг за их полную стоимость. Анализ данных по существующей выборке на предмет различия выборочных средних оставшихся параметров, описывающих другие аспекты трёхстороннего взаимодействия в рамках продвижения через купонные сайты, не выявил их значимого влияния на фактор. Для оценки степени влияния на вероятность повторного обращения каждого из параметров, который был определен в процессе дисперсионного анализа как статистически значимый, была построена регрессионная модель. Поскольку ответ на вопрос «вернётся ли для получения услуг за их полную стоимость клиент, впервые обратившийся в компанию по купону?» предполагает анализ события, которое может произойти или не произойти, речь идёт о зависимой дихотомической переменной. Для прогнозирования исходов этого события необходимо использовать модели бинарного выбора (или одномерные дихотомические модели) (Вербик, 2008). В целом, эти модели применяются для прогноза вероятности наступления одной из дискретных альтернатив. При анализе поставленной задачи, зависимой переменной является «готовность повторного обращения», описываемая бинарной переменной Yi и определяемая как: Yi = 1, если новый для компании клиент i готов после использования купона повторно обратиться в эту компанию для получения услуг за полную стоимость; Yi = 0, если новый для компании клиент i не готов после использования купона повторно обратиться для получения услуг за полную стоимость. Логистическая модель позволяет спрогнозировать вероятность наступления события {Y = 1} в зависимости от значений независимых переменных Х1, … Хn. В общем виде эта связь может быть выражена в виде зависимости (см. формулу 2) (Крыштановский, 2006):
Логистическая регрессия выражает эту связь формулой (Крыштановский, 2006):
где Z = B0 + B1*X1 + ...+ B1Xn. Переменная Z называется логитом и может быть описана также уравнением (Крыштановский, 2006):
где  называется «отношением шансов (или отношением предпочтений)» и представляет собой «отношение вероятности того, что событие произойдёт, к вероятности, того, что оно не произойдёт» [11, С. 183].Независимыми переменными в модели (Х1, … Хn) являются параметры, которые были определены в процессе дисперсионного анализа как статистически значимые. Поскольку параметр, описывающий степень согласия респондента с суждением «За тот уровень качества услуги, который был во время обращения по купону, я готов(а) заплатить и обычную (полную) стоимость услуги» отражает по сути то же самое, что и зависимая переменная, этот параметр не будет включён в анализ для построения логистической регрессии. В вычислениях для нахождения коэффициентов модели логистической регрессии был использован один из методов пошаговой регрессии – метод «прямой селекции» (Forward: LR) [34]. Он предполагает включение в начальный блок анализа только константу, а затем «последовательно подключаются переменные, которые демонстрируют сильную корреляцию с зависимыми переменными» [34]. Отбор переменных для включения производится на основе статистики Вальда (Wald), также оценивается «значимость включения/исключения, поученная на основе отношения функций правдоподобия модели» [11, С. 190]. Применение метода прямой селекции на четырёх отобранных ранее переменных дало следующие результаты (см. таблицы 26-27). Как видно из таблицы 27, при отборе переменной для включения на шаге 2, был выбран тот параметр, по которому наблюдалось наибольшее значение статистики Вальда. Таблица 26 Переменные в уравнении
Таблица 27 Переменные, не включенные в уравнение
В результате применения метода пошаговой селекции было определено, что статистически значимыми переменными являются только две из четырёх (см. таблицу 26). В итоге получаем, что построенная модель имеет вид:
где: Z = 0,811*X1 − 0,429*X2 − 2,469 ; X1 – степень согласия респондента с суждением «Я остался(ась) доволен(довольна) оказанием этой услуги по купону» по пятибалльной шкале; X2 – степень согласия респондента с суждением «Мне не важно, в какой компании получать эту услугу» по пятибалльной шкале. Исходя из значений экспонент коэффициентов (Exp(B)), представленных в таблице 26, можно заключить, что при фиксированных прочих переменных, увеличение на 1 балл по пятибалльной шкале степени согласия респондента с суждением «Я остался(ась) доволен(довольна) оказанием этой услуги по купону» увеличивает отношение шансов повторно обратиться в компанию после использования купона в 2,25 раза, с суждением «Мне не важно, в какой компании получать эту услугу» – уменьшает это значение на 65%. Для оценки качества построенной модели необходимо обратить внимание на значения, приведённые в таблице 28. Показатели «R квадрат Кокса и Снелла» и «R квадрат Нэйджелкерка» являются мерами определённости и «указывают на ту часть дисперсии, которую можно объяснить с помощью логистической регрессии» [34]. Максимальное значение этих показателей – 1 (100%). Полученная модель логистической регрессии объясняет лишь 28,9% дисперсии. Таблица 28 Сводка для модели
Кроме того, в качестве дополнительных характеристик качества построенной модели можно рассмотреть значения, полученные в таблице классификации (см. таблицу 29). Эта таблица показывает, что для 80 новых клиентов, не планирующих повторно обратиться в компанию после использования купона, а также для 22 клиентов, планирующих повторное обращение, модель правильно предсказывает эти факты. Таким образом, для 102 респондентов модель правильно предсказывает поведение – намерение повторно обратиться в компанию. Это число составляет 75,6% общего числа анализируемых респондентов и также отражает качество построенной модели. Подчеркнём, что таблица 29 показывает не только общее качество предсказания модели, но и качество предсказания каждой из групп зависимой переменной. На основе полученных данных можно заключить, что построенная модель правильно предсказывает неготовность повторного обращения новых клиентов в 88,9% случаев, а готовность в 48,9% случаев. Таблица 29 Таблица классификации
Сопоставление выборочных средних параметров, вошедших в логистическую модель, по каждой группе клиентов (готовых и не готовых повторно обратиться в компанию) со средними оценкам по тем наблюдения, по которым разошлись фактические и предсказанные значения, позволило сделать следующие выводы. Респонденты, готовые повторно обратиться в компанию, поведение которых модель не предсказала, (23 наблюдения) в среднем оценивали уровень своей удовлетворённости оказанной услугой ниже, чем те, повторное обращение которых модель смогла спрогнозировать (см. таблицу 30). Согласие с суждением «Мне не важно, в какой компании получать эту услугу» они, напротив, в среднем оценивали выше, чем респонденты, поведение которых было предсказано. Это означает, что потребители готовые повторно обратиться в компанию после использования купона, поведение которых не правильно спрогнозировала модель, более привержены поставщику услуги, однако менее удовлетворены процессом и результатом предоставления её по купону (тем не менее, оценка удовлетворённости является не низкой, а выше среднего – 3,65). Скорее всего, эти респонденты готовы довольствоваться не самым высоким уровнем оказания услуги, зато быть уверенным в его неизменном качестве (ввиду обращения к одному и тому же её поставщику). Таблица 30 Выборочные средние значения
Респонденты, не планирующие повторного обращения в компанию, поведение которых было предсказано моделью не правильно, (10 наблюдений) оценивают свой уровень удовлетворённости оказанием услуги в среднем гораздо выше, а степень привязанности к поставщику – ниже, чем остальные клиенты, не готовые приобретать услуги у компании, поведение которых было корректно спрогнозировано моделью (см. таблицу 31). Таким образом, ввиду невысокого уровня привязанности к поставщику услуги такие потребители не останутся клиентами компании, несмотря на то, что она предоставила услугу на должном уровне. Таблица 31 Выборочные средние значения
По итогам дисперсионного анализа и построения бинарной логистической регрессии на данных существующей выборки можно сделать вывод, что среди всех параметров, выделенных на основе модели трёхстороннего взаимодействия в рамках продвижения через купонные сайты (рис. 8), значимое влияние оказывают только переменные, связанные с уровнем удовлетворённости и степенью привязанности к поставщику услуги. Другие параметры оказались незначимыми в части изменения готовности новых для компании клиентов обращаться в неё после использования купона для получения услуг за их полную стоимость. Таким образом, компании для удержания новых клиентов, привлечённых купонной акцией на сайте, необходимо уделять особое значение качеству предлагаемых услуг и не пытаться сэкономить ресурсы на обслуживании клиента, приобретающего услугу по купону. Компании необходимо понимать, что в привлечение этого потребителя уже были вложены средства, и если она планирует окупить их, то необходимо обеспечить высокий уровень удовлетворённости такого клиента. Кроме того, поскольку повторные обращения в компанию после использования купона совершают потребители, менее приверженные к поставщику услуги, необходимо инвестировать в развитие программ лояльности своих существующих клиентов. Чтобы в случае если они приобретут услугу по купону в другой компании, не стали её постоянными клиентами. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
,Похожие:
 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования |  | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
| Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования | | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
| Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования | | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
| Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования | | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
| Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования | | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования |