Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические основы измерения важности атрибутов услуг 14
1.1. Атрибуты услуг и подходы к измерению их важности для потребителя 14
1.2. Особенности моделирования сферы интернет-коммерции 23
1.3. Ограничения существующих исследований 29
Глава 2. Концептуальная модель и оценка важности латентных факторов конкурентоспособности интернет-магазинов 31
2.1. Концептуальная модель конкурентоспособности интернет-магазинов 31
2.2. Описание данных 32
2.3. Дескриптивный и сравнительный анализ наборов данных 35
2.4. Многомерная кластеризация интернет-магазинов по конкурентным преимуществам 42
2.5. Количественное оценивание концептуальной модели 45
Глава 3. Измерение скрытой важности атрибутов интернет-магазинов 61
3.1. Описание методов и данных 61
3.2. Результаты измерения скрытой важности атрибутов 71
3.3. Эмпирические результаты сравнения методов 76
Глава 4. Экономико-математический квадрант-анализ сильных и слабых сторон фирмы 91
4.1. Сегментация интернет-магазинов иерархическим кластерным анализом по факторам конкурентоспособности 91
4.2. Оценивание важности атрибутов при трехкластерном решении с помощью декомпозиции Шепли 95
4.3. Методика квадрант-анализа на основе кросс-секционных данных 97
4.4. Мето дика квад рант-анализа на основе панельных данных 109
Заключение 119
Список литературы
- Особенности моделирования сферы интернет-коммерции
- Дескриптивный и сравнительный анализ наборов данных
- Результаты измерения скрытой важности атрибутов
- Оценивание важности атрибутов при трехкластерном решении с помощью декомпозиции Шепли
Особенности моделирования сферы интернет-коммерции
Выявление атрибутов товаров и услуг, которые являются ключевыми движущими силами удовлетворенности и лояльности покупателей – важная часть процесса распределения фирмами своих ресурсов. Потребители оценивают качество услуг по ряду атрибутов, которые ученые обобщили в ходе разведочного исследования, выделив 10 групп элементов качества услуг, общих для всех предприятий [Parasuraman, Zeithaml, Berry, 1985; Hayes, 2008]: 1. Осязаемые элементы (tangibles): привлекательность внешнего вида помещений, оборудования, персонала и рекламных материалов. 2. Надежность (reliability): услуга соответствует заявленному уровню качества, предоставляется в установленные сроки, в процессе предоставления услуги ошибки не допускаются. 3. Оперативность (responsiveness): персонал готов помогать потребителям и предоставляет услуги быстро. 4. Компетентность (competence): персонал обладает знаниями и навыками, необходимыми для предоставления услуги. 5. Обходительность (courtesy): персонал вежлив, дружелюбен и относится к потребителям уважительно. 6. Доверие (credibility): компания открыта, честна, имеет хорошую репутацию, заслуживает доверия. 7. Безопасность (security): в сознании потребителей компания и ее услуги не связаны с опасностью, риском, сомнениями. 8. Доступность (access): потребители не сталкиваются с препятствиями при установлении контактов с компанией. 9. Коммуникации (communication): компания предоставляет потребителям необходимые сведения на том языке, который им понятен, компания готова и способна выслушать и понять потребителей. 10. Понимание/знание потребителя (understanding/knowing the customer): компания стремится к осознанию запросов потребителей.
Определение ключевых атрибутов и соответствующих им целевых показателей результативности играет важную роль в управлении качеством. Со стратегической точки зрения, естественными областями для улучшений являются те, удовлетворенность клиентов которыми низкая, а важность которых высокая [Martilla, James, 1977]. Для обнаружения таких областей широко используется анализ в координатах «Важность–Результативность» (“Importance-Performance” analysis) [Deng, Chen, Pei, 2008; Matzler и др., 2004]. Обычно данные опросов, направленных на выявление удовлетворенности клиентов, используются для построения графика, на котором по оси абсцисс отложена важность атрибута, а по оси ординат – удовлетворенность потребителей им. График делится на 4 квадранта средними значениями удовлетворенности и важности [Deng, Chen, Pei, 2008]:
1. Квадрант 1 (высокая важность, высокая результативность): атрибуты, попавшие в этот квадрант – ключевые движущие силы конкурентоспособности услуг фирмы. Рекомендуется поддерживать удовлетворенность этими атрибутами на высоком уровне.
2. Квадрант 2 (низкая важность, высокая результативность): атрибутам, попавшим в этот квадрант, уделяется чрезмерное внимание. Рекомендуется убедиться, что на развитие этих ресурсов не направляются избыточные ресурсы, и, по возможности, пересмотреть затраты в этом направлении.
3. Квадрант 3 (низкая важность, низкая результативность): атрибуты являются несущественными недостатками, их совершенствование не является приоритетным. Рекомендуется отложить совершенствование этих атрибутов на некоторое время.
4. Квадрант 4 (высокая важность, низкая результативность): атрибуты требуют незамедлительных усилий по их совершенствованию. Таким образом, с помощью опросов удовлетворенности и анализа в координатах «Важность–Результативность» менеджеры могут принимать рациональные решения о распределении редких ресурсов для достижения высочайшей степени удовлетворенности клиентов. Анализ в координатах «Важность–Результативность» нашел широкое применение в различных сферах деятельности, включая информационные технологии [Hu и др., 2009], пищевое производство [Tzeng, Chang, 2011], сферу мобильных телекоммуникаций [Pezeshki, Mousavi, Grant, 2009], электронную коммерцию [Pokryshevskaya, Antipov, 2012], образовательные услуги [Ford, Joseph, Joseph, 1999], сферу туризма и гостеприимства [Ziegler, Dearden, Rollins, 2012; Deng, 2007; Murdy, Pike, 2012; Antipov, Pokryshevskaya, 2014], банковские услуги [Новаторов, 2000].
Исследователи постоянно ищут лучшие методы оценки вклада различных атрибутов в определенный показатель конкурентоспособности услуг. Далее мы будем для простоты говорить преимущественно об удовлетворенности и лояльности потребителей, однако возможно использование и других показателей конкурентоспособности. Критерии выбора лучшего метода могут варьироваться: наиболее предпочтительным может быть метод, дающий наиболее практически полезные выводы, а может, к примеру, и самый простой в реализации метод, не требующий больших затрат времени, специального программного обеспечения и т.п. Начиная с 1970-х гг., в маркетинговой литературе появлялись описания аналитических инструментов, позволяющих исследователю идентифицировать движущие силы удовлетворенности [Green, Tull, Albaum, 1988]. Многие из таких инструментов предполагают расчет мер важности наряду с мерами результативности для всех атрибутов товара или услуги. При этом возникает вопрос о том, каков лучший способ для выявления важности каждого из атрибутов. Не прекращаются споры о том, какие методы лучше – прямые, позволяющие оценить декларируемую потребителем важность атрибутов, или косвенные, позволяющие оценить скрытую важность отдельных характеристик. Некоторые исследователи предпочитают измерять декларируемую важность, отчасти в связи с простотой опросной процедуры и интерпретации. Другие исследователи предпочитают косвенные оценки, так как доверяют статистической теории, оправдывающей их использование. Многие исследователи не ограничивались вербальным обоснованием своей точки зрения, а сравнивали альтернативные методы оценки вклада отдельных атрибутов в рамках модели удовлетворенности покупателя [Gustafsson, Johnson, 2004]. Однако до сих пор нет единого мнения относительно того, должна ли важность атрибутов определяться с помощью статистических методов оценки влияния удовлетворенности отдельными атрибутами на удовлетворенность/лояльность (скрытой важности атрибутов) или же лучше напрямую спрашивать покупателя о важности атрибутов. Существуют серьезные аргументы в пользу преимуществ измерения скрытой важности [Gustafsson, Johnson, 1997; Dillon и др., 1997]. 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 [Griffin, Hauser, 1993], 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, скорее всего, связан с недостатками подхода к измерению важности.
Дескриптивный и сравнительный анализ наборов данных
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 проблем:
1. Исследования скрытой важности детерминант конкурентоспособности используют крайне ограниченный круг методов, оставляя без внимания методы, заимствованные из теории экономического неравенства (например, декомпозиция объясняющей способности модели как суммы вкладов отдельных регрессоров методом Филдса), методы машинного обучения (например, нейронные сети), моделирование с помощью одновременных уравнений (simultaneous equation modeling), а также методы кооперативной теории игр (метод Шепли).
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 вклад отдельных регрессоров в объяснение зависимой переменной (важность регрессоров), что делает тему актуальной для всех областей экономики и управления, в которых получил распространение регрессионный анализ. В частности, использование стандартизованных коэффициентов регрессии в качестве оценок вклада регрессора в объяснение зависимой переменной имеет крайне слабое теоретическое обоснование. В рамках своего диссертационного исследования автор планирует пойти по пути решения указанных проблем. Глава 2. Концептуальная модель и оценка важности латентных факторов конкурентоспособности интернет-магазинов1
В ряде недавних исследований удовлетворенности покупателей онлайн-магазинов выделялось две главные компоненты: атрибуты, которые оцениваются после заказа, и атрибуты, оцениваемые после доставки [Dholakia, Zhao, 2010; Posselt, Gerstner, 2005]. 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).
Для эмпирической проверки концептуальной модели были собраны данные с двух известных сайтов, агрегирующих отзывы покупателей о магазинах: Bizrate.com и Epubliceye.com. Благодаря широкому охвату магазинов на этих вебсайтах (особенно, Bizrate.com) мы получили возможность анализировать выборку магазинов, составляющую значительную часть всей генеральной совокупности.
Набор данных А является основным и содержит данные о 804 непродовольственных интернет-магазинах, собранные в сентябре 2010 года с сайта Bizrate.com. В отличие от других исследователей, мы установили более жесткий критерий отбора магазинов для попадания в выборку: минимум 250 отзывов за последние 3 месяца. Таким образом, мы обеспечили достаточно высокую надежность используемых средних оценок. Атрибуты интернет 33 магазинов, оценки по которым содержатся в этом наборе данных, приведены в Таблице 2.
Простота поиска нужного продукта (Ease of finding what you are looking for) До оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Мне было легко найти нужный товар на сайте магазина»
Широта выбора продуктов (Selection of products) До оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «В магазине представлен широкий выбор товаров»
Ясность информации о продукте (Clarity of product information) До оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Информация о товаре была ясной и понятной»
Цены относительно магазинов-конкурентов (Prices relative to other online merchants) До оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Цены в данном магазине существенно ниже, чем в других магазинах»
Общий вид и дизайн сайта (Overall look and design of site) До оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Мне понравился общий вид и дизайн сайта»
Стоимость доставки (Shipping charges) До оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Стоимость доставки была приемлема»
Разнообразие способов доставки товара (Variety of shipping options) До оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Подходящие мне способы доставки были доступны при заказе»
Размеры всех платежей (включая стоимость доставки и т. п.) ясно указаны до подтверждения заказа (Charges stated clearly before order submission) До оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Размеры всех платежей (включая стоимость доставки и т. п.) были ясно указаны до подтверждения заказа»
Наличие нужного покупателю продукта (Availability of product you wanted) После оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Товар был в наличии, когда Вы хотели его заказать (был на складе и мог быть доставлен в ожидаемые Вами сроки)»
Возможность отслеживать путь заказа с момента оформления до После оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Было удобно отслеживать путь доставки (Order tracking) заказа с момента оформления до доставки»
Своевременность доставки (Onime delivery) После оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Продукт был доставлен вовремя»
Соответствие продукта ожиданиям (Product met expectations) После оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Мне был доставлен нужный продукт, который работал корректно, в соответствии с его описанием»
Доступность поддержки со стороны персонала магазина (Customer support) После оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «У меня нет претензий относительно доступности/легкости связи с персоналом, его вежливости и осведомленности; проблем не возникало или возникшие проблемы были решены»
Намерение делать покупки в этом магазине в будущем (Would shop here again) После оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Я планирую совершать покупки в этом магазине в будущем»
Общий рейтинг удовлетворенности (Overall rating) После оформления заказа Средняя оценка (по 10-балльной шкале) согласия с высказыванием: «Я удовлетворен совершенной покупкой»
Набор данных B содержит данные о 101 непродовольственном интернет-магазине, собранные в феврале 2011 года с сайта Epubliceye.com. В отличие от Bizrate.com рейтинги на этом сайте основаны, как правило, на меньшей выборке отзывов, поэтому выбирались магазины с не менее чем 150 отзывами, что также обеспечивает достаточную надежность показателей. Атрибуты интернет-магазинов, оценки по которым есть в этом наборе данных, приведены в Таблице 3. Таблица 3. Описание атрибутов интернет-магазина (сайт Epubliceye.com)
Критерий/Атрибут интернет-магазина Описание критерия
Доступность поддержки со стороны персонала магазина (Management Accessibility) Средняя оценка (по 100-бальной шкале), измеряющая удовлетворенность покупателей доступностью связи со службой работы с покупателями при необходимости онлайн-поддержки
Обработка заказа (Payment Process) Средняя оценка (по 100-балльной шкале), измеряющая удовлетворенность потребителей качеством обработки их заказа
Соответствие продукта ожиданиям (Satisfaction with Claims) Средняя оценка (по 100-балльной шкале), измеряющая удовлетворенность потребителей соответствием рекламы заказанному продукту
Своевременность доставки (Onime Delivery) Средняя оценка (по 100-балльной шкале), измеряющая удовлетворенность покупателей сервисом интернет-магазина: вовремя ли был доставлен товар, имелся ли он в наличии
Результаты измерения скрытой важности атрибутов
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.
По результатам многих исследований (например, [Tang, Smith, Montgomery, 2010; Baye, Morgan, Scholten, 2006]) дифференциация цен интернет-магазинов невелика, причем со временем ценовая дисперсия еще и снижается, поскольку в Интернете легче отслеживать изменения ценовой политики конкурентов и потребителям также легко доступна данная информация. Поэтому когда потребители уже совершили покупку в магазине (выбрав именно его по тем или иным причинам), они больше внимания обращают на менее наблюдаемые до совершения покупки атрибуты, которые уже и оказывают ключевое влияние на их лояльность и общую удовлетворенность интернет-магазином: например, соответствие продукта ожиданиям, своевременность доставки, доступность поддержки со стороны персонала магазина и т.п. Тем не менее, более низкие цены интернет-магазина относительно магазинов конкурентов оказывают положительное влияние на лояльность покупателей интернет-магазинов, хотя надо отметить относительно невысокую роль ценовой конкуренции по сравнению с другими атрибутами. Полученный результат особенно интересен в связи с тем, что ряд исследователей ранее выявляли значимое влияние цены на удовлетворенность потребителей.
В контексте большинства исследований, связанных с изучением удовлетворенности и лояльности покупателей, предпочтительно избегать мер скрытой важности атрибутов, которые допускают получение отрицательного вклада в общую удовлетворенность и лояльность, так как такие атрибуты невозможно интерпретировать как важность.
В соответствие с Таблицей 20, в которой представлено общее количество атрибутов с отрицательным вкладом в объяснение зависимой переменной для каждого из 9 методов, такими методами оказались декомпозиция методом Филдса (3 отрицательных коэффициента из 13 по набору данных A и 5 из 8 – по набору данных B), стандартизованные коэффициенты регрессии (4 из 13 – по набору данных A и 5 из 8 – по набору данных B) и PLS (4 из 13 – по набору данных A и 2 из 8 – по набору данных B). Получение отрицательных вкладов атрибутов исключено в случае использования декомпозиции методом Шепли, эффектов первого раунда, MLP. Поскольку все атрибуты положительно коррелированны с намерением совершать повторные покупки, то очевидна и невозможность получения отрицательных коэффициентов корреляции Пирсона, Кендалла и Спирмена. Таким образом, данные методы лишены указанного недостатка. Напомним, что процентные вклады, полученные с помощью каждого метода по наборам данных А и В, представлены в Таблицах 18 и 19.
Для оценки стабильности оцененных вкладов атрибутов (т.е. устойчивости к небольшим изменениях в данных) мы оценили вклады на случайных подвыборках, извлеченных из каждого набора данных. 10 случайных подвыборок объемом 500 магазинов каждая были извлечены из набора данных A и 10 случайных подвыборок объемом 80 магазинов – из набора данных B. Подвыборки были сгенерированы с помощью современного генератора псевдослучайных чисел «Вихрь Мерсенна» (Mersenne Twister, описанный в работе Мацумото и Нишимуры [Matsumoto, Nishimura, 1998]), реализованного в пакете SPSS 18. Каждая случайная выборка извлекалась независимо от других из исходных наборов данных объемом 804 и 101 наблюдение, соответственно. Таким образом, подвыборки, извлеченные из одного и того же набора данных, могут иметь пересечения (одно наблюдение может оказаться в нескольких подвыборках). Затем мы рассчитали коэффициент вариации (т.е. отношение стандартного отклонения к среднему, умноженное на 100) для каждого атрибута и усреднили эти коэффициенты внутри каждого метода для получения меры стабильности каждого метода по каждому набору данных (см. Таблицу 21). В данном случае низкий коэффициент вариации – это хороший показатель, так как тогда результаты не будут подвержены влиянию случайных эффектов и будут нечувствительны к случайным незначительным изменениям.
Оценивание важности атрибутов при трехкластерном решении с помощью декомпозиции Шепли
В соответствии с обеими моделями, оцененными в первых разностях, около 95% увеличения намерения делать покупки в магазине в будущем объясняется атрибутами, относящимися к группе «Обслуживание после оформления заказа и соответствие товара ожиданиям» (т.е. своевременность доставки, возможность отслеживать путь заказа с момента оформления до доставки, наличие нужного покупателю продукта, доступность поддержки со стороны персонала магазина, соответствие продукта ожиданиям). Результаты, полученные по моделям в первых абсолютных и процентных разностях, практически не отличаются (коэффициент корреляции Спирмена между значениями Шепли по моделям 1 и 2 равен 0,989). Хотя другие факторы могут быть важными для привлечения новых покупателей, они не имеют отношения к стимулированию повторных покупок. Результаты МНК-регрессии на основе перекрестных данных второго периода в целом согласуются с результатами оценивания в первых разностях (коэффициент корреляции Спирмена между значениями Шепли по модели 3 и любой из двух других моделей равен 0,901), но важность атрибутов, относящихся к группе «Обслуживание после оформления заказа и соответствие товара ожиданиям», составляет всего 84%. Мы будем использовать оценивание в первых абсолютных разностях в ходе дальнейшего анализа.
Мы произвольным образом выбрали два интернет-магазина из выборки и провели для них анализ в координатах «Важность–Результативность». Названия магазинов (назовем их магазин А и магазин В) не столь важны для нашего иллюстративного примера, поэтому раскрывать их мы не будем.
Средняя оценка намерения совершить повторную покупку для магазина А возросла во втором периоде по сравнению с первым с 8,3 до 9,3 баллов, несмотря на то, что у магазина были относительно невысокие и снижающиеся рейтинги по критериям «Разнообразие способов доставки товара» и «Стоимость доставки». Данный факт иллюстрирует идею, что эти атрибуты относятся к неважным: намерение совершить повторную покупку не очень чувствительно к изменению данных характеристик. Анализ в координатах «Важность–Результативность» для магазина А представлен на Рисунке 15. Ни по одному из важных атрибутов не произошло ухудшения во втором периоде по сравнению с первым. Текущую стратегию магазина имеет смысл поддерживать: рейтинги удовлетворенности упали лишь для маловажных атрибутов, в то время как все важные атрибуты имеют результативность выше средней. Однако рейтинги некоторых атрибутов, связанных с удобством использования сайта («Широта выбора продуктов», «Ясность информации о продукте» и «Размеры всех платежей ясно указаны до подтверждения заказа») уже достаточно высоки для того, чтобы пересмотреть затраты магазина на их улучшение и рекламировать эти атрибуты как преимущества магазина.
Средняя оценка намерения совершить повторную покупку для магазина В опустилась во втором периоде по сравнению с первым с 8,2 до 7,2 баллов, несмотря на то, что у магазина были относительно высокие и растущие рейтинги по критериям «Простота поиска нужного продукта» и «Широта выбора продуктов», а также устойчиво высокая оценка по атрибуту «Ясность информации о продукте». Анализ в координатах «Важность–Результативность» для магазина B проиллюстрирован Рисунком 16. Ни по одному из важных атрибутов не произошло улучшения во втором периоде по сравнению с первым. Тем не менее, удовлетворенность большинством атрибутов, отражающих удобство работы с сайтом, внешний вид интернет-магазина и экономические затраты, достаточно высока, чтобы рекламировать эти атрибуты как преимущества магазина. Следовательно, стратегия магазина должна быть пересмотрена, если его руководство хочет повысить лояльность: в частности, следует совершенствовать важные, но получившие невысокие оценки, атрибуты «Возможность отслеживать путь заказа с момента оформления до доставки», «Своевременность доставки», «Доступность поддержки со стороны персонала магазина».
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. Для этого предварительно были рассмотрены существующие представления об анализе детерминант конкурентоспособности интернет-магазинов.
В ряде недавних исследований удовлетворенности покупателей онлайн-магазинов выделялось две главные компоненты: факторы, которые оцениваются после заказа, и факторы, оцениваемые после доставки. Для того чтобы сделать модель удовлетворенности более реалистичной и практически полезной, в построенной в работе концептуальной 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 (Structural Equation Modeling). Отметим, что иерархия важности латентных факторов конкурентоспособности интернет-магазинов, полученная с помощью модели SEM, аналогична полученной с помощью модели PCR: наиболее сильное влияние на конкурентоспособность оказывает фактор 3 (обслуживание после оформления заказа и соответствие товара ожиданиям), тогда как эффекты фактора 1 (удобство работы и внешний вид интернет-магазина) и
Для выявления приоритетов в совершенствовании качества предоставляемых услуг была проведена оценка скрытой важности атрибутов интернет-магазинов. При этом впервые методы, используемые в теории экономического неравенства для декомпозиции влияния факторов на зависимую переменную, и методы машинного обучения (machine learning) 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 (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 ясно указанные до подтверждения заказа размеры всех платежей (включая стоимость доставки и т. п.) (средняя важность по всем методам от 1,76% до 3,39%).
