Размещено на http://www.allbest.ru/

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

1.1 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.

1. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

1. Развитие функциональности сайта на основании тенденций в поведении посетителей;

2. Оценка эффективности рекламных кампаний в интернете;

3. Выявление проблемных мест в структуре, навигации и контенте сайта.

Статистика посещаемости разделов и веб-страниц сайта позволяет понять:

· количество просмотренных веб-страниц;

· ключевые слова и фразы, по которым посетители находят сайт в поисковых системах;

· географию посетителей;

· время, проведенное на веб-странице посетителем;

· переходы между веб-страницами;

· аудиторию сайта (случайные, постоянные посетители и т. д.);

· удобство навигации сайта для посетителей [Клифтон, 2013].

Индустрия веб аналитики возникла в девяностых годах двадцатого века, её основателями послужили такие компании как Webtrends, Omniture и NetGenesis. Этими компаниями было разработано программное обеспечение для сбора и анализа движения кликов пользователей [33]. Данный факт частично объясняет концентрацию современной аналитики на количественных данных, генерируемых веб сайтом [Sen, 2006], в то время как качественные данные помогли бы в большей степени понять поведение посетителей [Waisberg, Kaushik, 2009].

Качественные данные могут быть собраны посредством интервью, фокус-групп и прочих взаимодействий, которые позволяют исследователю выявить причины потребительского поведения. Сегодня в этих целях анализируются посты блогов, где пользователи обсуждают продукты, услуги и бренды. Мониторинг упоминаний или слухов (buzz monitoring) применяется для выявления мнений потребителей об онлайн и офлайн действиях компании чтобы получить более богатое и глубокое понимание покупателя и оптимизировать результаты [Davenport, 2012]. Также для расширения качественных данных, предоставляемых веб аналитикой, используются следующие методики:

· Web mining (добыча веб данных, глубинный анализ веб данных) - применение методов и алгоритмов Data Mining для выявления зависимостей и знаний в сети Интернет. Исследование зависимостей в поведении пользователей предоставляет полезную для бизнес целей информацию [Zhang, Segall, 2010].

· Web semantics (веб семантика) - представление знаний, основанное на онтологии с определенным словарным составом и типовыми взаимосвязями. [Berendt, 2010].

· Web personalization (веб персонализация) - применение веб данных, сгенерированных через взаимодействие пользователей с сайтом для оптимизации онлайн присутствия [Eirinaki, 2003].

Существует также несколько концепций, не связанных напрямую с веб аналитикой, однако способных внести вклад в расширение её границ, поскольку могут увеличить значение веб аналитики в стратегическом планировании. Особого внимания на наш взгляд заслуживают три концепции: конкурентной осведомленности, управление знанием о потребителях, объединение покупательских компетенций.

Competitive intelligence (конкурентная осведомленность) - это стратегический инструмент, на котором значительно отразилось использование веб аналитики. Компании могут использовать мониторинг сайтов конкурентов чтобы отследить их деятельность. Они также могут использовать исследования рынка, которые предоставляют данные о потребительском поведении на этих сайтах [Tarapanoff, 2010].

В противопоставление системы управления отношениями с покупателем (CRM системы), CKM системы (Costumer Knowledge Management) фокусируется на знаниях, создаваемых покупателями. Эта информация важна для разработки новых продуктов и создания стратегической ценности [Burby, 2007.]

Объединение покупательских компетенций (cooption of customer competence) - это ресурс создания дополнительной ценности. Внедрение веб аналитики второго уровня дает возможность открыто отследить мнения покупателей и клиентов в социальных сетях, блогах и форумах.

Итак, основное предназначение веб аналитики, появившейся в девяностых годах и чуть более чем за двадцать лет значительно усложнившейся и разветвившейся на несколько направлений, состоит в предоставлении дополнительных сведений о посетителях и их поведении с целью принятия на основе этих данных стратегических решений. По мнению Д. Вайсберга и А. Каушика, «Говорить, что нам делать, должны покупатели, а не консультанты, друзья или предчувствия; данные и онлайн исследования вот где стоит искать потребности покупателей» [Waisberg, Kaushik, 2009].

На сегодняшний день, статистические данные, получаемые различными способами, по-разному используются компаниями. Профессор маркетинга В. Рейнарц отмечает, что гиганты ритейла используют информацию о своих покупателях для принятия стратегических решений. Самый распространенный пример - сбор данных о существующих покупателях для разработки новых продуктов и услуг для тех же целевых групп [Reinartz, 2012].

По мнению Д. Роджерса, главы агентства веб аналитики и интерактивного маркетинга ConvertClick, аналитика служит совершенствованию процесса принятия решений. Цель прогнозной аналитики заключается в анализе прошлых и действующих моделей поведения для предсказания трендов до того, как они появятся, и построение устойчивых бизнес стратегий. Это новый уровень для ритэйла. Ритейлеры должны использовать информацию чтобы открывать и преследовать не выявленные возможности для обеспечения роста и эффективности бизнеса. Кроме того, веб аналитика предоставляет данные для оценки жизненной ценности потребителя [Roger, 2013].

Возможность прогнозирования, предоставляемая дынными веб аналитики, выступают предметом исследования отдела аналитики Wal-Mart Stores Inc под руководством П. Дэмери. Сегодня компания Wal-Mart осуществляет торговлю как через розничные магазины, так и онлайн, в том числе посредством мобильных приложений. Развитием и интеграцией онлайн и офлайн направлений занимается подразделение Wal-Mart Labs. По мнению специалистов, долгосрочная история покупок, продуктовые предпочтения и активность в социальных медиа являются особенно ценной информацией о покупателе, которая может быть получена из веб аналитики. Эти данные используются для улучшения мерчендазинга, маркетинга и предотвращения мошенничества в месте продажи. Для более тщательной работы с аналитикой Wal-Mart Labs была приобретена компания, специализирующаяся на анализе больших баз данных и прогрозировании Inkiru [Demery, 2016].

Преимущества, получаемые компанией при тщательном анализе данных веб аналитики, подчёркивают также Т. Давенпорт, Л. Дал Муль, Д. Лукер. Авторы поддерживают мнение, что компании, систематически собирающие информацию о своих покупателях, свойствах товара и условиях покупки, могут предложить более востребованные и усовершенствованные товары и услуги. Статистический анализ и прогнозное моделирование могут предоставить бесценные данные, использование которых позволит, к примеру, определить вероятность положительной реакции покупателя на предложение приобрести со скидкой товар, сопутствующий купленному ранее, отправленное на мобильное устройство. Прогнозная аналитика позволяет определить, какие товары будут востребованы и одобрены покупателем [Davenport, Dalle Mulle, Lucker, 2013].

Веб аналитика предоставляет данные для более точной сегментации потребителей. По мнению аналитика Б. Томсона, в крупных розничных сетях особенно важно предлагать подходящие бренды нужным покупателям. Когда сеть состоит из 225 магазинов, осуществляющих продажи на 10 миллиардов долларов ежегодно, вдобавок функционирует посещаемый веб-сайт, инструменты аналитики становятся бесценным помощником. Б. Томпсон считает, что аналитика позволяет определить, как продвигать правильные продукты и бренды для правильных покупателей, максимизируя прибыль в этом процессе. Статистические инструменты помогают маркетологам разобраться в покупательских сегментах чтобы обеспечить персонализированное сообщение. Информация помогает компаниям стать брендом для каждого [Thompson, 2011].

Согласно К. Оливейра, рыночные и информационные изменения, которые принесло повсеместное распространение сети Интернет, позволило сделать товары и услуги более персонифицированными, создавать инновации и осуществлять коммуникации с потребителем в реальном времени.

Многие ученые сходятся во мнении, что компании получают преимущества от прямой связи с потребителями, предоставляемой виртуальными каналами, что позволяет приобрести конкурентное преимущество. Использование новых знаний, приобретенных при взаимодействии покупателей с онлайн-ресурсами (веб сайтами, приложениями, социальными медиа) может стать стратегическим оружием в конкурентной борьбе. Веб аналитика помогает компаниям получить эти знания, посредством измерения, сбора, анализа и составления отчетов на основе интернет данных [33].

Тем не менее, для использования веб аналитики как источника конкурентного преимущества существует ряд препятствий. По мнению Бугхина, сложность заключается в том, что виртуальный мир развивается быстрее, чем способность его измерить [Bughin, 2008]. При обобщении проблем, описанных в исследованиях разных авторов, может быть составлен следующий список:

- онлайн метрики не приведены в соответствие с бизнес стратегией [Kaushik, 2009];

- предшествующие инструменты веб аналитики предоставляли только технический анализ движения кликов на веб сайте не рассматривая покупателя в центре анализа [Kaushik, 2009, Sen, 2006];

- большое количество веб метрик делают отчёты слишком большими, усложняя нахождение полезных данных для бизнеса [Sen, 2006];

- недостаток качественной, а не количественной информации [Bughin, 2008, Kaushik, 2009];

- необходимость интеграции онлайн и офлайн данных для лучшего понимания результатов корпоративных мероприятий [Bughin, 2008, Shankar, 2010].

Перечисленные моменты говорят о том, что для получения максимума полезной информации из веб аналитики необходим, грамотный подход и соотнесение получаемых данных с общей стратегией и KPI компании.

Таким образом, веб аналитика состоит в сборе, измерении и анализе данных о посетителях веб сайта с целью улучшения его работы и предоставления дополнительной информации для принятия стратегических решений. Веб аналитика предоставляет в большинстве своём количественную информацию, однако такие методики как Web Mining, Web semantics и Web Personalization позволяют получить качественную информацию. Сегодня компании используют данные веб аналитики для разработки новых товаров и услуг для существующей аудитории, предсказания трендов и выявления возможностей, оценки жизненной стоимости потребителя, улучшения мерчендайзинга, оценки вероятности положительной реакции на рекламные предложения, более точной сегментации потребителей, персонификации товаров и услуг. Использование веб аналитики на сегодняшний день может быть ограничено несоответствием онлайн метрик стратегии компании, слишком большим количеством данных, недостатком качественной информации, не нацеленностью на интеграцию онлайн и офлайн данных. Онлайн и офлайн коммуникации следует рассматривать как часть единой цепочки взаимоотношений с покупателями. Онлайн действия влияют на офлайн покупки и наоборот. И хотя оценить влияние каждого компонента практически невозможно, изучение этих взаимосвязей и управление ими способно создать реальное конкурентное преимущество для компании [Bughin, 2008, Shankar, 2010].

1.3 Особенности использования веб-аналитики и основные отчёты Google Analytics

То, как данные, полученные из веб-аналитики, могут быть использованы для улучшения офлайн деятельности компании, является актуальным вопросом. Для ответа на него будет проанализирован инструментарий, предоставляемый наиболее развитой и популярной на сегодняшний день системой веб-аналитики Google Analytics. Сведения, полученные из этого ресурса, будут рассмотрены для применения к улучшению работы компании, осуществляющей розничную торговлю офлайн (сеть розничных магазинов) и онлайн (интернет-магазин), т.к. такой формат торговли позволяет в наибольшей мере соотнести посетителей сайта с посетителями розничных магазинов.

Ассоциации Веб Аналитики определяет веб аналитику как измерение, сбор, анализ и составление отчётов интернет данных в целях понимания и оптимизации использования сайта [Waisberg , Kaushik, 2009]. Веб аналитика - не технология составления отчётов. Это процесс, представляющий полный цикл оптимизации веб - сайта. Анализ данных веб сайта включает следующие шаги (рис. 1.2).

Рис 1.2 Схема процесса веб аналитики

Описанный на рисунке 1.2 процесс позволяет владельцам веб сайта измерить доходы и издержки от привлечения посетителей, определить, как ведут себя на сайте потребители, приносящие максимальную прибыль и оптимизировать сайт для привлечения максимальной прибыли [Kausik, 2009]. Ниже следует более подробное описание пяти стадий работы с веб аналитикой.

1. Определение целей - в зависимости от того, для какой цели существует веб сайт будут отличаться и наборы данных, которые в первую очередь необходимо получить аналитику. Наиболее очевидны цели сайтов ecommerce, интернет-магазинов. Однако современные технологии позволяют измерить эффективность и некоммерческих сайтов (например, нацеленных на оказание тех-поддержки или осуществление рекламной компании). Веб аналитика позволяет анализировать сайт как анализируется бизнес - исходя из соотношения доходов и затрат.

2. Установление KPI - определение показателей, измерение которых позволяет определить степень достижения цели. Выбор KPI позволяет опустить несущественную информацию и сконцентрироваться на той, что позволит аналитикам сделать существенные выводы. Каждый индикатор должен находиться в сфере ответственности конкретного подразделения компании.

3. Сбор данных - корректный сбор и сохранение информации жизненно важны для предоставления релевантной аналитики. Сбор данных может осуществляться посредством журналирования файлов, тэгирования JavaScript, веб маяков, сниффирования пакетов.

4. Анализ данных - веб аналитика предоставляет широкий набор данных для анализа. Базовый набор показателей, с которых рекомендуется начать любому исследователю, включает количество визитов, уровень отказов, число просмотров страниц, среднее количество страниц, просмотренных за визит, среднее время на сайте, процент новых посетителей. В зависимости от типа сайта и преследуемых целей, набор данных для анализа может быть существенно расширен, а отчеты детализированы.

5. Внедрение изменений - предоставление данных в этой системе направлено на принятие решений об улучшениях. Согласно А. Фиппену, Л. Шепарду, С. Фурнелу, вся собранная информация останется бесполезной, пока она не будет осмыслена, а результаты применены в жизни. [Phippen, Sheppad, Furnel, 2004].

Процесс работы веб аналитики показывает, что получаемые данные могут в значительной степени варьироваться в зависимости от поставленных целей. Поэтому, для получения информации, направленной не только на улучшение сайта, но и понимание розничных покупателей, необходимо сформулировать цели и выбрать те данные, распространение которых на офлайн среду будет в наибольше степени корректным.

В ходе анализа работ С. Круз де Оливейра, А. Каушика и других авторов были выявлены основыне особенности и методологические составляющие работы с веб аналитикой.

1. Необходимо выделить и отслеживать основные критерии, основанные на рыночных параметрах, важных для измерения того, приносит ли вебсайт компании конкурентные преимущества [Kaushik, 2009].

2. Отношения с клиентом должны анализироваться в каждый момент, когда посетитель посещает интернет-сайты и использует приложения, видит рекламу компании в интернете (баннеры, оплаченные ссылки, всплывающие окна), взаимодействует с сайтом компании, перемещаясь по разным его разделам [Cruz de Oliveira, 2014].

3. Следуют учитывать, что действия покупателей в онлайн и офлайн среде взаимосвязаны и влияют друг на друга [Cruz de Oliveira, 2014].

4. Онлайн и офлайн коммуникации следует рассматривать как часть единой цепочки взаимоотношений с покупателями. Онлайн действия влияют на офлайн покупки и наоборот. И хотя оценить влияние каждого компонента практически невозможно, изучение этих взаимосвязей и управление ими способно создать реальное конкурентное преимущество для компании [Buglin, Shenkan, 2008].

5. Данные веб аналитики могут предоставлять как количественную, так и качественную информацию. Исследования показывают, что ассоциативные карты, основанные на постах покупателей в интернете [Cruz de Oliveira, 2014].

Схематически методологические особенности работы с веб аналитикой представлены на рисунке 1.3.



Рис. 1.3 Методология веб аналитики

На основе этого были выявлены 6 компонентов построения отношений с покупателем:

- Навигация в интернете. Перед тем, как попасть на вебсайт компании, покупатель перемещается по интернет-пространству. Понимание поведения в интернете в целом позволят улучшить отношения между покупателем и брендом или конкретным веб-сайтом.

- Активное присутствие. Усилия по привлечению пользователя из навигации в целом по интернету на сайт должны быть проанализированы посредством оценки эффективности каждого канала.

- Присутствие восприятия. Для посетителей, пришедших на сайт компании, анализ путей, приведших к покупке, важен также, как и анализ путей, не приведших к покупке. Информация из последних может быть использована для повторного привлечения посетителя на сайт.

- Социальные медиа. Социальные медиа - блоги, социальные сети, форумы - основной источник информации о покупателях. Такие методы количественного анализа как ассоциативные карты специфических тем лежат в основе понимания точки зрения потребителей.

- Результаты. Результаты веб аналитики должны быть основаны на стратегическом видении. Соответствующее подразделение компании может получать из веб аналитики интересующую его информацию.

- Онлайн и офлайн влияние. Веб аналитика должна быть частью основных активностей компании для наилучшего понимания покупателей. Как следствие, анализ веб аналитики должен осуществлять поддержку всего набора коммуникаций, отмечая воздействие от офлайн действий и помогая маркетологам измерить коммуникационный эффект.

Таким образом, важно отслеживать перемещение потенциальных посетителей в интернете, их активное и воспринимаемое присутствие на сайте, поведение в социальных медиа, важность результатов для стратегии компании, влияние сайта на онлайн и офлайн поведение потребителей. Исользование данных веб аналитики может быть ограницено из-за недостатка связи с бизнес-стратегией, ограниченности количественными даными, фокуса на технических отчетах, проблемы преувеличенной сконцентрированности на инструментах и технологиях и недостатка усилий по пониманию всей концепции веб аналитики.

По мнению эксперта компании Google Брайана Клифтона, веб-аналитика является информационным центром маркетинга организации. Она затрагивает и офлайн маркетинг, и аналитику клиентов, и работу с филиалами, и пиар, пр. Действительно, веб-аналитика предоставляет большой объём информации, которая позволяет понимать поведение посетителей сайта и оптимизировать его полезность. Однако эта информация может быть распространена и на офлайновые отделы фирмы.

Ниже предоставлены основные виды отчетов и предоставляемая ими информация, часть из которой, на наш взгляд, может быть использована вне онлайн-сферы бизнеса.

Основные отчёты Google Analytics:

1. Аудитория:

· демографические данные

· сведения о новых и вернувшихся пользователях

· сведения о браузерах и сетях, используемых для доступа

· сведения об использовании мобильных устройств при посещении сайта и приложений

· сведения об интересах, полученные на основе прочих запросов пользователей и данных социальных сетей

· сведения о путях перемещения посетителей по сайту

2. Источники трафика:

· посредством каких источников посетители попадают на сайт

· какова первая страница, на которую попадают посетители из различных источников

· наиболее популярные запросы, по которым посетители переходят на сайт

· сколько страниц в среднем посетители просматривают за один сеанс и каков показатель отказа

· каков коэффициент конверсий (достижения заданных целей)

· какой доход генерирует сайт

· насколько успешны кампании контекстной и баннерной рекламы

3. Поведение:

· сведения о путях перемещения посетителей по сайту

· посещаемость сайта постранично

· использование поиска по сайту

· возникновение заданных событий, например взаимодействие с интерактивными элементами

· клики внутри страницы

4. Конверсии:

· достижение посетителями заданных целей

· путь посетителей до конверсии

· время и количество транзацкий до покупки

· наиболее покупаемые товары по категориям

· многоканальные и ассоциированные (все, кроме последней) конверсии

· первые, последние и вспомогательные взаимодействия.

Перечисляя основные виды отчётов веб-аналитики и получаемых из них данных необходимо отметить, что большинство типичных отчетов может быть в значительной мере детализировано и изменено согласно интересам конкретного пользователя. Также набор данных, фиксируемый инструментами веб-аналитики, может быть сгруппирован в уникальный отчёт.

Таким образом, перечислим основные виды информации, предоставляемые веб-аналитикой. Веб-аналитика позволяет получить данные о количестве посетителей, объёме трафика, основных источниках посетителей, времени пребывания на сайте и путях перемещения по нему, глубине посещения, коэффициенте конверсии, привлекательности различных страниц, времени до совершения покупки, возвращении посетителей с течением времени, распределении посетителей по доходу, географическому признаку, стилю жизни, частоте посещения, особенностям поведения на сайте.

Изменение трендов в потребительском поведении, вызванном широким распространением интернет технологий, вынуждает компании более тщательно изучать покупателей и клиентов. Ценную информацию, позволяющую получить конкурентные преимущества, предоставляет веб аналитика. Сегодня компании достаточно широко применяют онлайн данные для улучшения работы веб-сайтов, получения дополнительной информации о покупателях, разработки новых продуктов, совершенствования сегментации и пр. Поскольку получаемые данные из веб аналитики данные могут достаточно объёмными и в значительной степени, для получения информации, направленной не только на улучшение сайта, но и понимание розничных покупателей, необходимо сформулировать цели и выбрать те данные, распространение которых на офлайн среду будет в наибольше степени корректным. Для наибольшей эффективности работа с веб аналитикой должна состоять из последовательного определения целей, установления KPI, сбора данных, анализа данных, внедрения изменений. Особое внимание должно быть обращено на навигацию пользователей в интернете, активное и воспринимаемое присутствие, социальные медиа, онлайн и офлайн влияние. На основании проблем компании может быть подобран перечень показателей веб аналитики, предоставляющих необходимую информацию для их решения.



Глава 2. Общая характеристика Северной часовой компании и анализ возможности использования веб аналитики для улучшения работы её розничных магазинов

2.1 Северная часовая компания: описание и позиция на рынке

Исследование магистерской диссертации направлено на Северную часовую компанию, работающую на рынке ритейла наручных часов. В структуру компании входит 36 розничных магазинов двух торговых сетей «Макситайм» и «Bestwatch.ru Retail Project», интернет-сайт, осуществляющий онлайн-торговлю Bestwatch.ru, сервисный центр по ремонту часов “Ренессанс”, специальный отдел корпоративных заказов, оптовый отдел, осуществляющий продажу часов клиентам в регионах России (рис. 2.1). Компания присутствует на рынке более 18 лет и стабильно развивается, сейчас её магазины представлены во всех передовых торговых центрах Санкт-Петербурга, а также в четырёх торговых комплексах Москвы. Флагманские магазины компании расположены в пяти минутах ходьбы от Красной площади в Москве и в центре Невского проспекта в Санкт-Петербурге. Интернет-сайт осуществляет доставку во все регионы России и страны СНГ. Северная часовая компания является дистрибьютором нескольких марок часов, т.е. имеет контракты на эксклюзивную продажу этих марок в России, остальные бренды закупаются у поставщиков-дистрибьюторов и после этого поступают в продажу в фирменные магазины. На сайте представлен самый широкий перечень часов - от самых доступных брендов азиатского производства до дорогих швейцарских эксклюзивных моделей стоимостью более миллиона рублей. В этом плане компания стремится наиболее широко охватить рынок, завоевав внимание представителей всех ценовых сегментов. В розничных точках представлено меньшее разнообразие брендов, ассортимент варьируется в соответствии с особенностями конкретного магазина. Так, во флагманских магазинах в Санкт-Петербурге и в Москве выделена отдельная зона для работы с VIP-клиентами, в то время как в некоторых магазинах (в частности расположенных в торговых комплексах Мега) стоят небольшие киоски-островки, в которых представлены только самые популярные бренды по достаточно доступным ценам. Компания является уверенным лидером по числу торговых точек в розничной торговле.

Что касается интернет-проекта, за 2015 год сайт Bestwatch.ru посетило более 6 миллионов пользователей, в совокупности просмотрев 74 миллиона страниц и потратив в среднем 3,5 минуты на сайте (рисунок 2.2). Каждый из посетителей оставил ценную информацию о себе, которая может быть использована для улучшения работы бизнеса. Так, 46,9% посетителей пришли на сайт впервые, в то время как 53,1% совершили повторное посещение. За год посетители сайта разместили 56 823 заказа, 53,6% из которых были оформлены в течение дня с момента первого попадания на него.

Рис. 2.1 Статистические показатели сайта Bestwatch.ru за 2015г. согласно данным Google Analytics

На сегодняшний день, на сайте достаточно активно ведется работа с аналитикой. Кроме метрик, предоставляемых поисковыми системами, Северная часовая компания использует для анализа эффективности деятельности сайта базу данных «Аспект». Эта база данных предоставляет информацию о продажах и всех размещенных заказах интернет-проекта, установленных «мульках» - ярлычках, выделяющих распродажные модели, лидеры продаж и новинки, расположении моделей, визуальных и текстовых элементах на разных страницах сайта, установленных ценах, распродажах акциях и пр. Сайт предоставляет сотрудникам удобную информацию о наличии товаров в магазинах и на складах, позволяет отслеживать заказы.

Данные о продажах каждой марки ежемесячно анализируются бренд-менеджерами. Также отслеживается выдача в поиске при вводе ключевых слов для каждой марки, реакция на проводимые маркетинговые активности, производится онлайн-мерчендайзинг интернет-магазина и анализ цен конкурентов. Кроме того, сайт служит всеобщей базой данных для всех сотрудников компании - имея специальные доступ, они в любое время могут уточнить характеристики часов или прочих товаров, внесенных в базу данных, даже если конкретного товара нет в наличии.

Основным конкурентом компании в интернете является сайт Alltime.ru. Оценивая данные о посещении сайтов в месяц, представленные аналитическим сайтом LiveInternet.ru, Alltime.ru и Bestwatch.ru являются лидерами среди интернет-магазинов, специализирующихся на продаже наручных часов (табл. 2.1). Компании активно следят за действиями друг друга, производя ответную реакцию на любые акции и специальные предложения. Лидерские позиции периодически меняется в зависимости от того, какая из компаний ведёт более активную рекламную компанию в интернете в конкретный период времени. Имея сильные позиции и схожую с Северной часовой компанией стратегию в интернете, Alltime.ru придерживается совершенно иной тактики относительно розничных магазинов. Розничная сеть этой компании носит название «Империя часов». В ней только один магазин в Санкт-Петербурге, четыре магазина в Москве, и также есть магазины в регионах: по одному в Ростове-на-Дону, Краснодаре, Новосибирске и Нижнем Новгороде.

Остальные интернет-сайты значительно отстают по посещаемости. Среди них можно выделить 5 крупных (посещаемость от 50 тыс. человек в месяц) - Presidentwaches.ru, ClockShop.ru, Watches.ru, SVS-Time.ru, Harold.ru а также огромное число небольших интернет-магазинов. Также на рынке присутствуют сайты, не специализирующихся на торговле наручными часами, но также осуществляющих их продажу. Это Lamoda.ru, Wildberries.ru, Onlinetrade.ru, Ozon.ru.

Таблица 2.1 Рейтинг интернет-магазинов наручных часов согласно данным LiveInternet на апрель 2016г.

Сайт	Посещений в месяц
Alltime.ru	427 889
Bestwatch.ru	356 084
Presidentwatches.ru	116 844
ClockShop.ru	105 649
Московское время (watches.ru)	73 658
SVS-time.ru	65 935
Harold.ru	64 589
Watchmaster.ru	36 338
ТД Слава	33 304
Ankershop.ru	31 308
I-watch.ru	29 300
Clockart.ru	21 329
Luxwatch.ru	17 728
Timewatch.ru	17 307
Watch.su	17 028
Casio-originals.ru	17 014
Watchtown.ru	14 139

Осуществление продаж товаров через интернет магазин - это пример услуги, и для него характерны свойства всех услуг, в том числе их неосязаемость [Барышев, 2002]. Покупатели, выбирающие сайт для покупки интересующего их товара, могут не иметь опыта покупки ни на одном из конкурирующих сайтов и находиться в состоянии неопределенности по поводу качества услуги, быстроты доставки, предоставления гарантий, надежности безналичной оплаты и пр. Инструментами для снижения данной неопределенности служит система отзывов на Яндекс.Маркете, визуализация товаров и услуг в различных ракурсов, видео обзоры и пр. Поэтому у более крупных и давно работающих на рынке сайтах есть неоценимое преимущество - они накопили большое количество отзывов, заслужили репутацию надежного продавца. Однако мелкие сайты не исчезают с рынка. Они компенсируют недостаток надёжности более низкими ценами. Зачастую, владельцы мелких сайтов не соблюдают рекомендуемые цены и вредят честной конкурентной торговле.

Alltime.ru и Bestwath.ru - два наиболее старых и заслуживших свою репутацию интернет-магазинов наручных часов, оба они на рынке более 15 лет. Каждый сайт выработал свои преимущества и его персонал активно следит за действиями конкурента. Сравнение Bestwtch.ru и Alltime представлено в таблице 2.2.

Таблица 2.2 Реализация продаж через интернет-магазины Bestwatch.ru и Alltime.ru

Параметр сравнения	Bestwatch.ru	Alltime.ru
Количество посещений (чел/мес)	356 084	427 089
Количество отзывов на Яндекс.Маркет	4 473	2 229
Позиция в поиске при запросе «Наручные часы»	Google: 8 естественный поиск Яндекс: 3 позиция спецразмещение, 1 позиция естественный поиск	Google: 2 позиция спецразмещение Яндекс: 3 позиция гарантия, 10 позиция естественный поиск
Количество брендов наручных часов	219	289
Число участников в группе ВКонтакте (чел)	39 тыс.	47 тыс.
Число подписчиков в Instagram (чел)	3,8 тыс.	13,9 тыс.
Наличие в прочих соц. сетях	Facebook, Tweeter, Utube, Одноклассники, Google+	Facebook, Tweeter, Utube, Одноклассники
Скидка при самовывозе	300 р до 10 000р, 500р. От 10 000р.	Нет
Доставка	Бесплатно в пределах МКАД и КАД	Бесплатно в пределах МКАД и КАД, а также в регионы при заказе от 10 000 р.
Дополнительные скидки	10% на день рождения (+- 3 дня), 5% участникам групп в соц. сетях, 5% при оплате картой для регионов, от 3 до 10% на повторные заказы, гарантия минимальной цены	10% на день рождения (+- 2 недели), 5% по рекомендации, 5% участникам групп в соц. сетях, от 3 до 10% на повторные заказы, 5% при оплате картой Touch Bank или Райффайзенбанка
Время работы	8.00-23.00 будни, 9.00-22.00 выходные	10.00-21.00
Способы оплаты	Наличными курьеру либо при самовывозе, пластиковой картой на сайте или при получении, безналичный перевод, электронные деньги WebMoney и Яндекс.Деньги, оплата заказа в кредит, наложенный платёж	Наличными курьеру либо при самовывозе, пластиковой картой на сайте или при получении, безналичный перевод, электронные деньги WebMoney, с мобильного телефона или через терминалы Qiwi
Прочие товары на сайте	Интерьерные часы, кожгалантерея, ювелирные украшения, подарки и сувениры, аксессуары, корпоративные подарки	Интерьерные часы, кожгалантерея, ювелирные украшения, подарки и сувениры, аксессуары

Как видно из проведенного анализа, Bestwatch.ru проигрывает Alltime.ru в числе посещений, позиции в поиске Google, количестве брендов, числе подписчиков в социальных сетях, доставке в регионы, времени предоставления скидки на день рождения. В свою очередь, Bestwatch.ru выигрывает в позиции в поиске Яндекс, количестве отзывов в Яндекс.Маркет, скидке при самовывозе, времени работы, возможности покупки в кредит. Меньшее число посещений является первостепенной проблемой, т.к. оно отражает популярность сайта, поток привлекаемых людей, каждый из которых является потенциальным покупателем. Также существенен проигрыш в позициях выдачи в поисковой сети Google.