Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Микроэкономика рынка информационной продукции 9
1.1. Особенности рынка информационной продукции 9
1.2. Сфера производства и сфера потребления на рынке информационной продукции 17
1.3. Обзор теоретических концепций моделирования ценообразования на рынке информационной продукции 27
Выводы 46
Глава 2. Моделирование ценообразования на рынке информационной продукции 48
2.1. Функция полезности потребителей и равновесие на рынке информационной продукции 48
2.2. Модели ценообразования с учетом ограничения уровня полезности 67
2.3. Модели ценообразования для функции полезности Леонтьева 95
2.4. Моделирование ценообразования с учетом фактора морального износа и дискретным временем 104
Выводы 113
Глава 3. Эмпирическая оценка моделей ценообразования 115
3.1. Обзор эмпирических моделей по проблеме ценообразования на рынке информационной продукции 115
3.2. Количественная оценка взаимосвязи параметров моделирования и показателей равновесия на рынке информационной продукции 120
3.3. Эконометрическая оценка распределения предпочтений на рынке антивирусного программного обеспечения 128
Выводы 138
Заключение 139
Список литературы 142
Приложения 149
- Обзор теоретических концепций моделирования ценообразования на рынке информационной продукции
- Модели ценообразования с учетом ограничения уровня полезности
- Моделирование ценообразования с учетом фактора морального износа и дискретным временем
- Количественная оценка взаимосвязи параметров моделирования и показателей равновесия на рынке информационной продукции
Обзор теоретических концепций моделирования ценообразования на рынке информационной продукции
Нулевые предельные издержки, высокие первоначальные затраты, наличие сетевых эффектов, стандартизация продукции и возникающий эффект зацикливания - все это способствует тому, что рынки информационной продукции становятся рынками фирм-монополистов, где каждый производитель может рассчитывать на лояльность потребителей и приверженности именно их торговой марке. Потребители информационной продукции характеризуются достаточно высокой степенью пассивности в отношении смены фирмы-поставщика информационной продукции (Farrell, Shapiro and Varian, 2005). Если потребитель приобретает информационную продукцию, качество которой его полностью устраивает, то и более новые версии информационной продукции он будет покупать у данной фирмы.
Лояльность потребителей, безусловно, требует достаточной степени проработанности программного продукта в соответствии с пожеланиями и интересами потребителей. Н. Вулкан (2003) отмечает так называемый эффект кастомизации информационной продукции, который заключается в стратегии предоставления потребителям возможности выбора информационного продукта согласно собственным пожеланиям и представлениям о соотношении цены и качества продукции. На основе истории взаимодействия с потребителями фирмы-разработчики имеют возможность создавать новые версии продукта, при этом максимально учитывая интересы конечных пользователей. Потребитель, интересы которого учитываются при создании продукции, будет и в дальнейшем приобретать продукцию данной фирмы (Fudenberg and Villas-Boas, 2007). Необходимо отметить, что этому в немалой степени будут способствовать высокие издержки перехода от одного производителя информационной продукции к другому, хотя эти издержки не всегда носят материальный характер. Например, при смене программного обеспечения необходимо затратить большое количество времени на установку новых программных средств, а также обучение работы в них. Данная особенность характеризует эффект зацикливания. Высокая степень стандартизации продукции, большие издержки переключения, наличие сетевых внешних эффектов создают предпосылки для закрепления за фирмой-разработчиком монопольного положения на конкретном сегменте рынка информационной продукции.
Занимая близкое к монопольному положение на рынке, создатели информационной продукции имеют возможность использовать различные методы дискриминации, которые базируются на на принципе неоднородности предпочтений потребителей в отношении качества информационной продукции. Более подробно о моделях дискриминации речь пойдет в разделе 1.3. Условия участия и самовыявления (1.2.3), сформулированные для описания поведения потребителей на рынке информационной продукции, позволяют производителю определять цены и качество информационной .продукции таким образом, чтобы максимизировать собственпую прибыль и извлечь максимально возможный потребительский излишек. Выражения (1.2.12) и (1.2.10) определяют выручку фирмы в расчете на одного потребителя. Следовательно, для расчета прибыли необходимо учесть еще и различного рода издержки. Однако в отличие от традиционных товаров издержки информационной продукции не всегда учитываются при постановке задачи максимизации прибыли. В традиционной для рынка информационной продукции постановке задачи выдвигаются три предпосылки относительно издержек информационной продукции: 1) «Невозвратные» издержки создания продукции 2) Нулевые издержки увеличения числа версий информационной продукции 3) Нулевые предельные издержки Функция прибыли фирмы при детерминированных предпочтениях потребителей будет совпадать с (1.2.9): Процесс создания информационного продукта можно разбить на три этапа: I этап - разработка эталонной версии продукта; II этап - разработка последующих (производных) версий продукта; III этап - тиражирование и распространение всех версий продукции на рынке. На первом этапе фирма разрабатывает самую первую версию информационного продукта, которая является наилучшей по качеству. Данная версия называется эталонной {flagship - Ghose and Sundararajan, 2006) и издержки ее создания в большинстве исследований предполагаются невозвратными (sunk cost — Shapiro and Varian, 1999). Причина того, что издержки создания не включаются в итоговую функцию максимизации прибыли достаточно объективны: фирма вначале создает информационный продукт, а затем уже реализует его на рынке, поскольку невозможно в точности установить функционалыгую связь между инвестициями и качеством будущей продукции. Однако если бизнес-процессы фирмы строго регламентированы и процесс создания информационной продуктов технологически выверены, то возможно построить функцию зависимости между уровнем затрат и итоговым качеством. Тогда функции из (1.2.13) и (1.2.14) будут модифицированы с учетом издержек создания информационной продукции: PR = TR—C(qn), где C(qn) — издержки создания информационной продукции качества qn , TR - выручка от реализации продукции на рынке. После создания эталонной версии продукции фирма-разработчик создает последующие «производные» версии информационной продукции, которые по качеству уступают эталонной. При этом в существующих исследованиях традиционно предполагается, что фирма-разработчик не несет никаких издержек на преобразование и качественную модификацию продукции. Производные версии лишают части функциональных надстроек, которые соответствуют эталонному продукту. Таким образом, хотя в целом эталонная продукция и ее модификации представляют один и то же информационный продукт, но функционально последние уступают по качеству самой первой версии. Принято считать, что данное преобразование высококачественной продукции в ее менее качественные аналоги реализуется либо с нулевыми затратами, либо с затратами, которые как и издержки создания считают невозвратными (Shapiro and Varian, 1997). Однако если предположить, что издержки модификации продукции все же можно регламентировать, то функции прибыли из (1.2.13) и (1.2.14) будут включать в качестве вычитаемых " Ct(qt+l -#,.) , т.е. сумму всех издержек, затрачиваемых на понижение качества с qM до qt. Чаще других издержек информационной продукции в функции прибыли учитываются предельные издержки. В рамках работ Bhargava and Choudhary (2001), Illing and Peitz (2006), Wei and Nault (2008) выдвигались предпосылки о ненулевых предельных издержках. Отказ от предпосылки о нулевых затратах связан в том числе и с видом функции полезности потребителей: как будет показано далее при отсутствии предельных издержек тиражирования и копирования на рынках для линейной функции полезности будет реализовываться стратегия выпуска только одной версии продукции.
При детерминированных параметрах предпочтений учет предельных издержек не повлияет на равновесные значения качества (параграф 2.1). При стохастических параметрах предпочтений функция прибыли из (1.2.14) будет преобразована к виду:
Решение подобного рода задачи для равномерного закона распределения предпочтений потребителей представлено в работах Illing and Peitz (2006), Wei and Nault (2008) В рамках данной диссертации будет представлена- как модельная, так и количественная оценка последствий включения различного, рода издержек в функцию прибыли фирмы.
Решение задачи максимизации прибыли, определяет оптимальные цены, на рынке информационной,продукции. При этом в отличие от традиционной задачи монополиста, где априори известна кривая спроса, в данном1 случае для определения цены используется1 теория сигналов, которая позволяет описать взаимосвязь между ценой, качеством и параметрами предпочтений потребителей.
Модели ценообразования с учетом ограничения уровня полезности
Потребители по-разному воспринимают качество информационного продукта и готовы платить за него по-разному. В зависимости от того, продукцию высокого или низкого качества склонен покупать потребитель, определяется его тип предпочтений. Предпочтения потребителей могут задаваться экзогенно, так и определяться в процессе решения моделей. В разделе 1.2 рассмотрено, каким образом происходит формирование спроса на рынке информационной продукции и как производители выявляют предпочтения потребителей и определяют оптимальные уровни качества и цен.
В разделе 1.3 представлен обзор основных моделей в рамках указанных выше направлений. Использование моделей диверсификации возможно в том случае, когда фирма имеет возможность создавать продукцию различного качества с учетом распределения предпочтений потребителей. За счет того, что на рынке представлено несколько версий продукции потребители имеют возможность выбирать продукт оптимальный для себя по соотношению цена-качество. Модели: групповых продаж используются в том случае, когда фирма нивелирует разницу в оценках качества информационной продукции путем объединения различных по оценкам товаров в общий агрегированный продукт.
Далее в главе 2 будет представлен авторский подход к моделированию ценообразования на рынке информационной продукции. В основе разрабатываемых подходов лежат представленные в разделе 1.3.1 модели диверсификации продукции на рынке монополии. За счет отказа от исходных предпосылок относительно вида функции полезности, априорных требований информации о параметрах предпочтений или качестве, а также включения издержек создания и тиражирования предполагается разработать комплекс моделей ценообразования, позволяющий обобщить, и усовершенствовать существующие методики.
В данной главе представлены авторские модификации и оригинальные модели ценообразования на рынке информационной продукции с учетом неоднородности предпочтений потребителей, возможности выпуска нескольких различных по качеству версий, а также особенностей формирования спроса и функции прибыли фирмы. В параграфе 2.1 представлены и решены в общем виде 3 варианта задачи максимизации прибыли: задача с детерминированными предпочтениями, частная задача со стохастическими предпочтениями и общая задача со стохастическими предпочтениями. Для каждой из задач сформулированы соответствующие ограничения на значения уровней качества и параметров предпочтений. Кроме того, проведен анализ влияния выбора вида функции полезности и числа версий продукции, реализуемых на рынке. В параграфе 2.2 предложено аналитическое решение моделей для ограниченной функцией полезности, а в параграфе 2.3 - для функции полезности Леонтьева. Использование каждой из данных функций гарантирует наличие нескольких версий продукции при реализации фирмой ее оптимальной стратегии. Функция полезности Леонтьева используется для описания поведения потребителей на рынке информационной продукции в диссертации впервые. В параграфе 2.4 проведено исследование того, каким образом процесс субъективного и объективного изменения качества во времени влияет на принимаемые фирмой решения в отношении устанавливаемой цены.
В данном параграфе сформулированы три варианта задачи максимизации прибыли, постановка которых определяется априорной информацией об уровне качества продукции и склонности потребителей платить за него. В разделе 2.1.1. представлен процесс расчета цены различных версий информационной продукции. Показано, что степень энтропии информации при переходе к каждой последующей модели возрастает, при этом последняя модификация является полностью авторской и предполагает оптимизацию не по одному, а по всем ключевым параметрам модели. Далее в параграфе подробно рассматривается вопрос об ограниченности результатов, представленных в работах других авторов и полученных для линейных функций полезности и двух версий продукции. В разделе 2.1.2 проведен анализ того, каким образом выбор той или иной функции полезности влияет на оптимальную стратегию фирмы, в том числе, и в вопросах о степени дифференциации продукции. Исследование различных функций полезности позволило существенно расширить представленные в литературе выводы и в частности доказать актуальность ряда утверждений, справедливых для линейной функции полезности для всего класса мультипликативных функций. На основе представленных в предыдущей главе общих предпосылок о формировании спроса и предложения на рынке информационной продукции в данном разделе предложены три модификации задачи максимизации прибыли. Первая постановка задачи предполагает определение оптимального качества продукции при априори известных предпочтениях потребителей. Помимо рассмотрения широкого класса функций полезности, авторский вклад в развитие данного класса моделей заключается в исследовании возможности выпуска нескольких (более двух) версий» продукции, а также различных вариантах учета затрат на создание и тиражирование продукции. Вторая модификация является расширением модели со стохастическими предпочтениями и априори заданным качеством. Усложнение заключается в изменении традиционного способа формирования функции прибыли фирмы за счет отказа от предпосылки о равномерном распределении предпочтений потребителей. Третий вариант постановки задачи является авторским и заключается в определении цены продукции при стохастических предпочтениях и неизвестном качестве. Данная модель ценообразования является наиболее общей, т.к. оптимизация производится и по цене и по качеству продукции. Далее каждая из модификаций рассматривается более подробно, однако вначале следует остановиться на общих предпосылках относительно функции полезности потребителей и качества продукции. Пусть U(e,q) - функция полезности потребителей, аргументами которой выступают параметр предпочтений в и уровень качества продукции q. В рамках данного раздела предполагается, что U q 0 и U e 0 , а также что функция дважды дифференцируема по уровню качества. Параметр предпочтений, как и в работах других авторов, характеризует склонность потребителей приобретать продукцию высокого качества. В зависимости от вариантов постановки задачи и вида функции полезности О может описываться как, интенсивность потребительских предпочтений (Рудник, 2009), чувствительность потребителей к качеству (Bhargava and Choudary, 2006), предпочитаемый потребителями уровень качества (Sundararajan, 2004). Кроме того, в функции полезности Леонтьева (параграф 2.3) параметр в определяется как значение максимальной цены, которую готов заплатить потребитель за продукцию оптимального для себя уровня качества. Само значение уровня качества q является в данном случае объективной характеристикой и соотносится с количественной оценкой, рассчитанной на основе свойств информационного продукта. Пусть фирма решает выпускать п версий продукции (п 2), тогда упорядочив их по уровню качества и присвоив соответствующие номера, получаем q{ q2 ... qn . Предполагается также, что на продукцию каждого качества есть свой потребитель, поэтому на каждую версию продукции должен быть предъявлен ненулевой спрос, т.е. количество версий продукции совпадает с числом групп потребителей. Рассмотренные в параграфе 1.2 условия самовыявления и самоотбора для «граничных» потребителей позволяют сформулировать следующие соотношения для цен:
Моделирование ценообразования с учетом фактора морального износа и дискретным временем
На основе имитации рыночных процессов моделируется регрессия показателей интегральной «ошибки» как линейной комбинации перечисленных выше факторов.
Уравнение регрессии выглядит следующим образом: In ег = Д + Д X,. + є , где X, перечисленные выше характеристики ПО. Показательно, что ошибка включает как показатели качества самого программного средства, так и внешние по отношению к ПО характеристики. Сама «ошибка» задается с помощью логнормального распределения с неким априорным значением среднего.
На основе имеющихся данных определяется пороговое значение показателя результирующего, достижение которого служит сигналом о необходимости корректировки цены и качества наименее прибыльных версий продукции. Разработанная имитационная модель предполагала наличие трех видов потребителей на рынке, характеризующихся различными требованиями к программному продукту. Несмотря на то, что изначально смоделированные версии продукции практически не отличались друг от друга, тем не менее наличие трех типов потребителей на рынке привело к пересмотру правил ценообразования для каждой из версий.
В соответствии с разработанными на основе аналитической модели рекомендациями были сформулированы правила корректировки цен информационной продукции и ее качества (числа сервисов, которое должно содержаться в программном продукте). Новая цена, устанавливаемая па рынке должна быть больше средней цены предыдущих версий, что обеспечивается увеличение количества сервисов за счет увеличения количества сервисов, оптимальное число которых определяется согласно регрессионным уравнениям. Таким образом, данная модель позволяет одновременно оптимизировать и цену и качество информационной продукции.
Имитационные модели получили свое распространение при описании гетерогенности предпочтений потребителей на рынке. В работе Chapell, Guimaraes and Ozturk (2008) оценивалась эффективность стратегии диверсификации продукции с точки зрения общественного благосостояния. На основе проведенного эксперимента по продаже информационного контента была разработана оптимальная схема ценообразования, которая предполагала определение цены двух версий продукции на рынке. Повторение эксперимента для одного продукта позволило сравнить значения прибыли фирмы и потребительского излишка при наличии и отсутствии диверсификации. Расчеты показали, что при переходе от одной версии продукции к двум совокупная прибыль возрастает на большее значение, чем убывает совокупный потребительский излишек, поскольку реализация второй менее качественной версии продукции на рынке увеличило количество потребителей, приобретающих данный продукт.
Для оценки качества информационной продукции также возможно использование субъективных оценок, которые потребители самостоятельно ставят потребители после периода пользования самим информационным продуктом или его демо-версией. В работе Ghose and Sundararajan (2006) в роли оценок уровня качества выступают оценки, выставленные программным средствам посетителями сайта Amazon.com. Использование панельного анализа для исследования спроса на различных рынках информационной продукции позволило авторам получить содержательные выводы относительно того, являются ли назначаемые на рынке цены оптимальными с точки зрения теории диверсификации. В течение более чем 6 месяцев шел сбор данных о цене, объемах реализации, количестве отзывов о программном продукте. Всего в исследовании использовалось 330 наименований товаров, представленных на сайте Amazon. Для эффективной организации сбора статистики были написаны специальные программные средства, кроме того, для получения точечных оценок изменения рейтинга продаж при совершении покупки периодически исследователями закупались те или иные версии информационной продукции. В результате собранная статистика позволила построить функции спроса по отдельным видам программных средств и проанализировать то, насколько цена информационной продукции соответствует ее качеству. На примере линейки MS Office авторы показывают то, что в действительности рынок переоценивает данный продукт от Microsoft.
В последние годы оценка качества информационных продуктов осуществляется также с помощью модификаций модели Ланкастера, которые используют механизмы различного свертывания характеристик в интегральный показатель (Rosen, 1974). Ekeland (2004) демонстрирует, что зависимость между характеристиками и итоговой оценкой качества продукции носит нелинейный характер, при этом для того, чтобы полностью удовлетворять спрос на рынке необходимо, чтобы на нем присутствовали кластеры программных продуктов со множеством различных комбинаций характеристик.
Для оценки качества программного обеспечения в процессе его разработки используются специальная система метрик качества программного продукта (Software Quality Metrics). Этот подход получил распространение благодаря возможности построения четкой взаимосвязи программного кода и функциональности программного продукта. Первой работой по оценке качества программного продукта является работа Холстида (Halstead, 1977). Для оценки качества используется длина программного кода. Исходными параметрами в данном случае выступают следующие величины: количество уникальных операторов - 77, э , количество появлений операторов - Nx , количество уникальных операндов - 772 б , количество появлений операндов - N2 . Перечень всех команд (Vocabulary) определяется следующим соотношением
Данное число rj составляет общее количество «слов», используя которые можно сформировать различного рода1 комбинации для написания программного кода. Однако при формировании программ, состоящих из модулей, данная величина не может быть использована, т.к. показатель (3.1.1) не обладает свойством аддитивности. В такой ситуации используется такой показатель как длина программы: Поскольку величины 7Y, и N2 не всегда поддаются подсчету в процессе разработки, для определения сложности программного кода используется оценка потенциальной длины кода программы. Количество, всевозможных комбинаций операторов и операндов определяется как 2N и может быть рассчитано как 2N = г)хщ х т]2г .
Оценка длины программы производится на основе следующей формуле Данная метрика длины программного кода является оценкой метрики (3.1.2). Использование (3.1.3) имеет ряд преимуществ, первое из которых, связанное с тем, что перечисление всех операторов и операндов при написании кода происходи в начале тела программы. Естественно, что величина (3.1.3) является лишь приближенной оценкой реальной длины программы (3.1.2) и занижает реальную оценку длины сложных программ и переоценивает сложность простых (Shen, Conte and Dunsmore, 1983).
Количественная оценка взаимосвязи параметров моделирования и показателей равновесия на рынке информационной продукции
В разделе 3.3.1 представлен анализ рынка антивирусного программного обеспечения, перечислены основные характеристики продукта, формирующие субъективную оценку качества. В разделе 3.3.2 предложены регрессионные модели для оценки зависимости относительной рыночной цены антивирусного программного средства от его уровня качества. Сопоставлено использование линейной функции полезности, функции полезности Леонтьева и функции с ограниченной полезностью при формировании спроса на информационный продукт. Для получения более точных оценок наилучшей регрессии предложена имитационная модель на основе метода Монте-Карло для марковских цепей. 3.3.1. Описание исходной информации
Рынок антивирусного программного обеспечения является одним из наиболее динамически развивающихся рынков как в России, так и в мире в целом. Все большая интеграция информационных технологий в повседневную деятельность, в том числе, развитие системы электронных платежей, заставляет потребителей расходовать все большие средства на защиту персональных данных. По данным различных зарубежных изданий, темп роста продаж антивирусного программного обеспечения в мире в целом за последние два года был равен порядка 9,1% ежегодно, это заметно меньше темпа роста 2008 года, составившего 13,5%. Тем не менее, данные цифры весьма существенны и учитывают уменьшающийся потенциал роста за счет экстенсивного расширения рынка. В России темп увеличения спроса на платные антивирусные программы в прошлом году составил практически 30%8.
Среди производителей антивирусного программного обеспечения следует выделить Kaspersky Lab, Symantec, Microsoft и ESET. В России практически 50% рынка занимает «Лаборатория Касперского», которая демонстрирует самые большие темпы роста на мировом рынке среди всех компаний разработчиков антивирусного ПО9. Тем не мене по объемам продаж лидирующие позиции по-прежнему удерживает Symantec10. Рынок антивирусного программного обеспечения является одним из примеров рынка олигополии. Однако механизм формирования спроса, изложенный ранее в разделе 1.2, не зависит от того, какова структура рынка программного обеспечения. Цена, которую платить конечный потребитель на рынке определяется не только разработчиком, но и фирмой-посредником.
Компания Amazon.com является крупнейшей в мире электронной площадкой, где потребители имеют возможность не только приобретать информационный продукт, но и давать оценку его качеству. В соответствии с объемами продаж на сайте формируется рейтинг, доступный всем посетителям, который является характеристикой спроса и может рассматриваться как показатель предпочтений потребителей. Таким образом, посетитель, руководствуясь оценками качества, выставленными другими посетителями, а также рейтингом продаж, принимает решение о покупке того или иного программного продукта. В соответствии с изменением оценок качества и динамикой спроса меняется и стоимость продукции в Интернет-магазине по сравнению с изначальной ценой производителей. Виртуальное пространство сайта Amazon.com в связи с этим может рассматриваться как рынок монополии, на котором цены разработчиков программных средств корректируются с целью максимизации прибыли Интернет-компании.
Для построения эконометрической модели ценообразования на рынке антивирусного программного обеспечения вначале необходимо более подробно остановиться на основных характеристиках как самого продукта, так и особенностей его реализации на сайте Amazon.com.
Как и любые другие программные средства, антивирусное ПО характеризуется достаточно быстрой скоростью морального износа, а его специфика заключается также в жизненном цикле. Новые версии антивирусов выпускаются раз в год, при этом срок лицензионного обслуживания (возможность обновления антивирусных баз через подключение к серверу компании-разработчика) также ограничивается годовым периодом, после окончания которого пользователь имеет возможность продлить лицензию еще на один год, приобрести более новую версию программного продукта (версию текущего года) или же сменить поставщика антивирусного программного обеспечения. Чаще всего жизненный цикл антивирусного программного обеспечения ограничивается тремя годами. Таким образом, на рынке присутствует три поколения информационного продукта: версия текущего года, версия предыдущего года и версия позапрошлого года.
По данным статистики сайта Amazon.com самый продаваемый программный продукт среди антивирусного обеспечения Norton Antivirus представлен на рынке поколениями версий 2011 года, 2010 года и 2009 года. При этом на рынке также присутствуют наиболее удачные с точки зрения попадания в целевую аудиторию версии 2008 и 2007 года. Наличие достаточно «старых» версий программного продукта указывает на то, что данные антивирусные программы до сих пор характеризуется наилучшими соотношениями цены и качества, последнее из которых рядом потребителей может ценится выше качества более актуальных и комплексных версий за счет меньших системных требований.
Источник: рейтинг продаж сайта Amazon.com антивирусного программного обеспечения марки Norton, активно сотрудничает с компанией Microsoft и рядом фирм-производителей hardware. Это выражается, в частности, в том, что Norton Antivirus входит в базовую комплектацию большинства ноутбуков, оснащенных операционной системой Windows (ноутбуки Sony, Asus, ACER, Toshiba, и др.). Следовательно, покупая новый ноутбук, пользователь сталкивается с необходимостью приобретения «в нагрузку» и антивирусного программного обеспечения, т.е. на рынке реализуется механизм групповых продаж (Вулкан, 2003). При этом в данном случае смена поставщика антивирусного программного обеспечения связана с некоторыми издержками переключения пользователи вынуждены приобретать новые версии Norton Antivirus или продлевать лицензии старых, что, несомненно, способствует укреплению позиций фирмы на рынке.
Сложность переключения заключается в том, что, не воспользовавшись специализированными приложениями по удалению Norton Antivirus, установка антивирусного ПО других производителей приводит к сбою в работе Интернета. Поэтому потребители, не обладающие достаточным уровнем компьютерной грамотности или пассивные из-за нежелания нести временные и материальные затраты на смену поставщика к антивирусному ПО другого, остаются верными производителю антивируса базовой комплектации. Данная ситуация по сути характеризует эффект зацикливания, возникающий на рынках с сетевыми эффектами (Katz and Shapiro, 1985, Farrell, Shapiro and Varian, 2005).
Помимо компании Symantec высокие позиции в рейтинге продаж антивирусного программного обеспечения занимают продукты компаний Kaspersky Lab, McAfee, BitDefender. В таблице 3.3.1 представлено общее количество наименований продукции по торговым маркам, формирующим ТОР-100 электронного магазина Amazon.com.
Symantec занимает треть потребительского рынка антивирусного программного обеспечения. Данный рейтинг отражает объемы продаж конкретного магазина и в большей степени учитывает предпочтения граждан США и Канады. Согласно исследованию, проводимому ежеквартально компанией OPSWAT, среди пользователей операционной системы Windows, наибольшее распространение на североамериканском рынке платного ПО за первое полугодие 2011 года получил Norton Antivirus с 5,71% рынка11.
