Дипломная работа: Влияние качества сайта компании на результаты ее деятельности

Заметно, что кластеру с низким уровнем качества сайта соответствуют также более низкие показатели эффективности деятельности, а с ростом уровня растут и показатели эффективности.

Простого сравнения медиан недостаточно, так как они могут различаться, но незначительно. Поэтому далее необходимо провести тест Краскела-Уоллиса для проверки равенства медиан. Нулевой гипотезой данного теста является предположение о равенстве медиан среди нескольких выборок. Результаты представлены в таблице 12.

Таблица 12

Тест на равенство медиан

Гипотеза о равенстве медиан выручки, рыночной стоимости и оборачиваемости активов среди кластеров отвергается на любом уровне значимости. Вывод о различиях рентабельности активов среди трех кластеров можно сделать лишь на 15% уровне значимости. Таким образом, можно подтвердить, что компании с более высоким уровнем качества сайта имеют более высокие показатели эффективности работы.

4. Результаты исследования

Для проверки гипотез, в первую очередь, рассчитывается общий индекс, отражающий уровень качества сайта, учитывающий значения восьми веб метрик. Описательные статистики данного индекса представлены в таблице 13. Индекс принимает значения от 160 до 678, со средним чуть больше 350.

Таблица 13

Описательные статистики рассчитанного индекса

В таблице 14 представлены корреляции веб метрик с рассчитанным индексом. Стоит отметить, что индекс качества сайта, рассчитанный с использованием восьми веб метрик, имеет достаточно сильную прямую связь со всеми веб метриками кроме SEMrush, связь с которым является обратной. Кроме того, имеют отличия Bing и Google, связь с которыми ниже чем с другими показателями, что может быть связано с несогласованностью данных метрик с другими.

Таблица 14

Корреляции индекса и веб метрик

Включение в модель таких факторов как регион и сектор подразумевает наличие различий в значениях качества сайта компании на разных уровнях. Для контроля влияния качества сайта компании на регионах и секторах в таблице 15 отмечены медианы используемого индекса, демонстрирующего уровень качества сайта компании. В связи с недостаточностью простого сравнения медиан также в таблице представлены результаты теста Краскела-Уолиса на равенство медиан в нескольких выборках.

Таблица 15

Медианы индекса на уровне регионов и секторов

Как и следовало предполагать, максимальное медианное значение соответствует сектору информационных технологий. Также высокие значения уровня качества сайта имеют компании из таких секторов, как: телекоммуникации, здравоохранение и индустриальный сектор. Минимальные значения медиан индекса соответствуют сектору коммунальных услуг и недвижимости. Тест Краскела-Уолиса показал, что гипотеза о равенстве медиан отвергается на любом уровне значимости. Среди регионов результаты проверки медиан индекса оказались также достаточно очевидны. Максимальное значение соответствует Америке, затем следует Европа, Австралия и Азия. Африке соответствует минимальное значение. Результаты теста Краскела-Уолиса также показали, что гипотеза о равенстве медиан отвергается на любом уровне значимости.

Результаты построения регрессии для оценки влияния качества сайта компании на результаты ее деятельности для проверки первой гипотезы с использованием выручки в качестве зависимой переменной представлены в таблице 16.

Таблица 16

Результаты регрессионного анализа c использованием выручки в качестве зависимой переменной

Коэффициент значим *на уровне 10%; ** на уровне 5%, *** на уровне 1%

В первую очередь, стоит отметить, что из данных были исключены два наблюдения с нулевыми активами. Так, количество наблюдений составило 1086. Модель демонстрирует, что возраст компании не оказывает значимого влияния на размер выручки, однако количество работников и активы положительно влияют на выручку. Качество сайта также оказалось положительно связано с размерами выручки компании. Включение в модель таких факторов как сектор и регион, в которых осуществляет деятельность компания, позволяет сделать вывод о существовании значимых отличий между различными регионами и секторами, так как большая часть включенных переменных оказалась значима.

Таблица 17

Результаты регрессионного анализа c использованием рыночной стоимости в качестве зависимой переменной

Коэффициент значим *на уровне 10%; ** на уровне 5%, *** на уровне 1%

Также стоит отметить, что качество модели является достаточно высоким, без включения сектора и региона скорректированный коэффициент детерминации имеет значение 0.6, а в финальной модели уже 0.72.Результаты второй модели с использованием рыночной стоимости компании говорят об обратной зависимости возраста компании и ее рыночной стоимости, а также о прямой зависимости количества работников и величины активов. Индекс, отражающий уровень качества сайта компании значим с положительным знаком. Включение в модель факта принадлежности компании к определенному региону или сектору значительно улучшило качество модели, повысив скорректированный коэффициент детерминации с 0.36 до 0.52.

Таблица 18

Результаты регрессионного анализа c использованием рентабельности активов в качестве зависимой переменной