Магистерская работа: Теоретические и методологические вопросы использования веб аналитики в розничной деятельности

Теоретические и методологические вопросы использования веб аналитики в розничной деятельности

Введение

Массовое распространение интернета, начавшееся в 90х годах двадцатого века, существенно изменило торговлю. При этом некоторые рынки существенно пострадали (например, рынок печатных книг с появлением возможности скачивать книги в сети в открытом доступе), а некоторые получили значительные преимущества. Так, торговля многих розничных магазинов теперь поддерживается интернет-площадками, что позволяет предоставить информацию о наличии товаров удобном для покупателя магазине, помочь покупателю получить нужную информацию и сравнить характеристики различных продуктов, организовать доставку в любой регион. Изменилось и поведение покупателей - доступность информации сделала их более избирательными и требовательными. Соответственно, компании столкнулись с необходимостью постоянного совершенствования своих предложений для конкуренции в новых условиях. С другой стороны, эра веб технологий позволила им получить бесплатный и мощный инструмент исследования потребительского поведения - веб аналитику. Быстро и удобно получаемые данные о количестве, возрасте, географии и особенностях поведения посетителей на сайте позволяют компаниям совершенствовать удобство своих сайтов и делать их наиболее прибыльными. Однако внимание к тому факту, что посетители сайтов и покупатели в розничных отделениях компании - это похожие или даже одни и те же люди, заставляет задуматься о возможности применения данных веб аналитики для улучшения работы розничных подразделений компании. Этой проблеме посвящено данное исследование. В связи с этим цель данного исследования: выявить способы применения веб аналитики для улучшения работы розничной сети на примере Северной часовой компании.

Достижение поставленной цели осуществляется посредством решения следующих задач:

определить изменения в поведении потребителей в связи с распространением интернет-технологий;

выявить примеры использования веб аналитики в розничной деятельности российскими и зарубежными компаниями;

охарактеризовать конкурентную позицию и основные проблемы Северной часовой компании;

проанализировать возможность применения данных веб аналитики для улучшения работы в рознице на примере Северной часовой компании;

предложить способы решения проблем компании посредством привлечения данных веб аналитики;

привести примеры использования веб аналитики для решения проблем, возникающих в работе розничных подразделений компании.

Объектом исследования выступает Северная часовая компания. Данная компания является ярким примером интеграции онлайн и офлайн торговли, т.к. имеет розничную сеть из 36 магазинов и посещаемый интернет-магазин. Предметом исследования является применение данных веб аналитики интернет магазина компании для улучшения работы в рознице.

Выбранная тема в наибольшей степени разрабатывается практиками - специалистами по маркетингу и аналитиками крупных зарубежных компаний. Немалый вклад в донесение основ веб аналитики вносят разработчики Google Analytics во главе с мировыми экспертами в этой области Авинашем Кошиком и Брайаном Клифтоном. В научной литературе данной теме посвящены работы С. Круз де Оливейро, Д. Буглина, Д. Васберга и др. Однако в сфере реальных примеров внедрения использования веб аналитики для решения проблем компании в целом, в том числе в рознице, существует пробел. Поэтому данная работа является теоретически и практически значимой.

Для обоснования корректности использования данных веб аналитики в офлайн среде был использован метод корреляционного и регрессионного анализа. В качестве эмпирической базы выступили данные онлайн и офлайн продаж, запасов магазинов, а также количестве запросов в сети, уникальных просмотрах, проценте отказов, проценте страниц входа и выхода на сайт.

Источниками данных при написании магистерской диссертации послужили научные статьи современных авторов, внутренняя отчетность компании, а также общедоступные веб ресурсы, позволяющие оценить конкурентную среду в интернете - LiveInternet, WordStat. Апробация предложенных рекомендаций была проведена на примере решения выявленных в ходе работы проблем Северной часовой компании посредством использования данных веб аналитики.

Работа состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы.

Глава 1. Теоретические и методологические вопросы использования веб аналитики в розничной деятельности

.1 Изменение потребительского поведения в связи с массовым распространением интернет технологий

Пожалуй, невозможно переоценить роль развития интернет технологий в современном обществе. Сегодня значительная часть населения России не только ежедневно пользуется ресурсами всемирной паутины, но и не может точно вспомнить, как была устроена их жизнь до появления интернета. Соответственно, велико и влияние, оказанное развитием сети Интернет на бизнес. Всеобщая доступность информации сделала конкуренцию более открытой, снизило асимметрию информации между покупателем и продавцом, позволив быстро и удобно сравнивать предложения разных компаний. Сегодня покупатель может, не выходя из дома, сравнить ассортимент различных компаний, ознакомиться с отзывами об их работе, выбрать наиболее удобную по расположению организацию, ну и, конечно, совершить покупку товара и услуги онлайн. Последнее привело к формированию новой отрасли - интернет торговли или электронной коммерции. Рост электронной коммерции в последние годы был настолько внушительным что привёл к созданию интернет-подразделений (а иногда и полному переходу на онлайн-площадку) большинством крупных розничных ритейлеров (рис. 1.1) [24]. О магазинах, интегрировавших розничную торговлю с интернет торговлей, пойдёт речь в дальнейшем исследовании.

офлайн реклама потребительский розничный

Рис. 1.1 Основные показатели роста электронной торговли в России в 2014 г.

Сегодня официальный сайт в интернете имеет практически каждая претендующая на доверие потребителей компания. Сайты могут иметь различные цели - одни выполняют информационную функцию и презентуют новый продукт, предоставляют информацию о компании, генерируют звонки в контактный центр либо переходы на основной сайт компании; другие направлены на продажу товаров и услуг - интернет-магазины, агрегаторы и пр.; третьи выступают рекламными площадками [22]. Однако независимо от цели и особенностей, сайт не только предоставляет информацию посетителям, но и позволяет получить большой объём информации своим владельцам. Крупнейшие поисковые системы, используемые в России, Google и Yandex, предоставляют владельцем сайтов мощные инструменты аналитики - Яндекс.Метрика и Google Analytics, именуемые веб-аналитикой. Веб-аналитика позволяет быстро и удобно получить данные о поведении потребителей на сайте, а также представить их в удобном виде с помощью графиков, инфографики и виджетов и сравнить показатели в разных промежутках времени. При этом важно отметить, что сбор информации о поведении потребителей в реальных магазинах требует проведения специальных исследований, создания баз данных и пр., в то время как данные о поведении посетителей интернет-сайта собираются автоматически и совершенно бесплатно. Анализом онлайн данных как правило занимаются маркетологи и онлайн-аналитики, отвечающие за развитие сайта, и получаемые выводы распространяются исключительно на интернет среду. Однако эти данные могут быть использованы и для улучшения работы других подразделений компании. Ведь посетители сайта - это люди, заинтересованные в услугах или товарах компании, и до или после посещения сайта они приходят в реально существующие офисы или магазины и становятся обычными клиентами.

Тому, как изменилось поведение покупателей в связи с наступлением интернет-эры и эры мобильных устройств, посвящено множество исследований ведущих аналитических агентств. Ниже приведены основные тренды, выявленные исследователями в области влияния интернета на торговлю.

Покупатели все чаще пользуются мобильными устройствами. Согласно ежегодному отчёту Mary Meekers’ Internet Trends за 2015 год, количество пользователей мобильного интернета растет быстрее, чем количество пользователей интернета вообще: сейчас в мире всего 2,8 млрд пользователей интернета (+8% по сравнению с 2014 годом) и 2,1 млрд пользователей мобильного интернета (+23%). При этом смартфоны помогают покупателям при выборе товаров в интернет магазинах [Meeker, 2015]. Согласно исследованию, проведенному компанией Compete, в 2011 году 41% обладателей мобильных устройств с выходом в интернет использовали их для поиска наиболее выгодной цены за последние три месяца. 39% из них установили для этой цели приложения для сканирования штрих-кодов а 20% установили приложения для сравнения цен [Reuter, 2012].

Покупатели владеют большим количеством информации о товаре и предложениях различных продавцов и пользуются ей для совершений наиболее выгодных покупок. По мнению вице-президента лидирующей в сфере цифровой аналитики компании comScore Э. Липсмана, один из ключевых сдвигов в поведении потребителей состоит в том, что люди любого дохода и научились и привыкли сравнивать предложения и цены в интернете. Этот тренд выходит за пределы онлайн магазинов. Если раньше человек, оказавшийся внутри розничного магазина, с определенной степенью вероятности становился покупателем, то теперь посетитель, присмотрев товар, проверит на смартфоне все прочие предложения в интернете и совершит покупку там, где условия окажутся более выгодными. Исследования показывают, что 31% пользуются для покупки сайтами ежедневных распродаж (Groupon, LivingSocial). 27% покупателей используют сайты сравнения цен чтобы убедиться, что совершают самую выгодную покупку [Reuter, 2012].

Покупатели воспринимают проводимые акции как должное. У современных потребителей выработалась ответная реакция на инструменты, используемые интернет маркетологами. Они ждут бесплатной доставки, промокодов на скидку и редко готовы совершить покупку без них. Например, присмотрев товар, посетители сайтов намеренно откладывают покупку, ведь в ближайшее время они начнут получать рассылки с лучшими предложениями на товары, которыми они интересовались. Согласно исследованию, проведенному Ч. Николсом, пользователи выбирают товары с осознанием будущей скидки. Перед сезоном распродаж семь из десяти товаров, добавленных пользователями в корзину, были затем брошены с целью получить промо-предложение для завершения покупки [Reuter, 2012].

Покупатели хотят быстро находить нужный товар, иметь возможность сделать это круглосуточно семь дней в неделю и предпочитают выбирать из узкого списка релевантных товаров. Покупатели не хотят тратить время и энергию на то, чтобы выяснить, как найти товар на сайте. Согласно отчёту The E-tailing Group Inc., создание удобной навигации по сайту становится для ритейлеров ключевым вопросом. Покупатели стремятся сэкономить время на поездку в магазины и хотят иметь круглосуточную возможность совершить покупку на адаптированном для мобильного устройства сайте или приложении. Они хотят иметь возможность совершить покупку когда угодно и где угодно, не тратя времени долгий поиск среди не интересующих их товаров [Stambor, 2012].

Исследования также показывают, что продавцы стремятся предоставить покупателям максимально быстрый доступ к интересующим их товарам. Так, в 2011 году 39% сайтов предлагали посетителям инструмент расширенного поиска, по сравнению с 21% в 2010м. Кроме того, покупатели хотят сузить результаты поиска и 93% упомянутых сайтов предлагают такую функцию. Например, крупный онлайн-ритейлер Walmart.com предлагает сузить поиск по наличию в розничном онлайн магазине или доступности для онлайн-заказа, бренду, размеру, цвету, наличию скидки и пр. Все эти опции визуально внедрены в посадочную страницу сайта [Stambor, 2012].

Растёт число бренд-бутиков, где представлена информация не только для желающих приобрести товар посетителей, но также и для тех, кто уже приобрел продукцию данного бренда. Так, бутик Macy’s KitchenAid размещает полезную информацию как для тех, кто собирается купить миксер (сравнение характеристик, фильтр по цене, информация о доставке), так и для тех, у кого этот миксер уже есть (соответствующие рецепты, советы по правильному использованию и пр.) [Loew, 2016].

Подводя итог перечисленным выше характеристикам можно заключить, что современный покупатель активно пользуется мобильными устройствами, обладает широкой информацией о товаре и предложениях различных продавцов, ожидает акций и предложений, стремится совершить покупку быстро, в любое подходящее время и в любом удобном для него месте и ожидает найти на сайте продавца дополнительную информацию о дальнейшем использовании товара. Покупатели интегрирует онлайн и офлайн покупки, что позволяет получать дополнительную информацию о поведении потребителей из онлайн источников. Наметившиеся тренды приводят к изменению поведению и со стороны продавцов.

1.2 Понятие веб аналитики и её использование для получения релевантных данных о потребителях

Массовое распространение сети Интернет и интернет технологий не только позволяет покупателям получить максимальную информацию об интересующих их товарах, но и предоставляет компаниям, имеющим веб сайты, получать важные данные о своих потребителях посредством веб аналитики.

Основное определение веб аналитики дано Ассоциацией Веб Аналитики в 2010 году: Веб аналитика - это измерение, сбор, анализ и составление отчетов на основе интернет данных для понимания и оптимизации использования веб сайта [33].

Вайсбергом и Каушиком дано следующее определение: веб аналитика - это действия по увеличению производительности и удобства сайта и способности достичь более высокого уровня конверсии. Уровень конверсии подразумевает способность веб сайта конвертировать посещения в такие бизнес цели как продажи и переходы [Waisberg, Kaushik, 2009].

Оба определения подчеркивают нацеленность веб аналитики на повышение удобства использования сайта, фокусирование на взаимодействие или онлайн кампании для увеличения аудитории. Однако, в приведенных определениях не учтена интеграция и синергетический эффект между онлайн и офлайн деятельностью. Этот аспект необычайно важен, так как офлайн продажи, совершенные после онлайн взаимодействия с сайтом и онлайн продажи, совершенные в результате офлайн активности вместе представляют реальное количество продаж, на совершение которых оказал влияние интернет сайт. Взаимосвязям онлайн и офлайн деятельности покупателей, а также тем выводам, которые позволяет сделать веб аналитика о поведении покупателей онлайн и офлайн, посвящена данная работа и эти вопросы будут более подробно рассмотрены в дальнейшем.

Как видно из приведенных исследований, описанных в главе 1, интернет предоставляет покупателям ценную информацию. Однако не менее важные данные посредством интернета может получить и сама компания. Для этого служит веб аналитика. Ниже приведены пять наиболее важных показателей, которые должен отслеживать онлайн-продавец, выделенных исполнительным директором аналитического агентства Vift Джоном Лоевом.

.        Источники трафика показывают, из каких ресурсов посетители пришли на конкретный сайт. Это может быть бесплатный естественный поиск, контекстная реклама, переход с сайтов-агрегаторов, ссылки на сайтах-партнёрах, прямой ввод адреса сайта в адресную строку и пр. Исследование источников трафика позволяет определить, какие каналы наиболее эффективны, а какие требуют дополнительных инвестиций. Понимание того, где посетители находят данный сайт, принципиально важно для привлечения новой аудитории.

2.       CTR (Click Through Rate) онлайн рекламы определяет, как много людей в сети видят размещенную рекламу и кликают по ней. Этот показатель позволяет определить, на подходящих ли ресурсах размещена реклама сайта, показывается ли она правильной аудитории и насколько рекламное сообщение интересно посетителям.

.        Число вернувшихся посетителей показывает, какое число пользователей пришли на сайт во второй, третий раз и так далее. Большой процент вернувшихся посетителей говорит о возникновении лояльности. Низкий процент свидетельствует о наличии проблем. Например, мешать возвращению посетителей может неудобная навигация по сайту, непривлекательный интерфейс, неконкурентоспособные цены на товары, продаваемые на сайте и пр.

.        Уровень конверсии позволяет оценить возврат инвестиций. Для электронной коммерции важнейшим из показателей является процент посетителей, совершивших покупки. На основе этого веб аналитика позволят оценить доход от каждого посетителя и сопоставить эту сумму с затратами. Однако также в качестве целей может рассматриваться просмотр видео, загрузка каталога и пр. Достижение этих целей также может считаться конверсией.

.        Портрет потребителя. Веб аналитика в основном оперирует цифрами и количественными показателями. Однако для маркетолога необходимо знать, какой человек находится по ту сторону экрана и совершает либо не совершает покупку. Веб аналитика позволяет познакомиться с посетителем сайта через его поведение онлайн, предоставляя его демографические, географические данные, историю посещений конкретного сайта, реакцию на рекламу, активность в социальных сетях и на форумах и пр.

Источники трафика, CTR онлайн рекламы, число вернувшихся посетителей, уровень конверсии и портрет потребителей являются важными данными, получаемыми посредством онлайн аналитики. Однако количество информации, предоставляемой этим источником, настолько велико, что для эффективной работы с веб аналитикой компании следует четко понимать стоящие перед ней цели. В противном случае, слишком большие объемы различной информации могут свести пользу от её получения к нулю. Сегодня веб аналитика помогает во многих аспектах развития сайта. Ниже перечислены основные из них.