Модели процесса принятия решения о покупке

Опрос проводился через Интернет с 25 апреля по 10 мая 2015 года. Анкета распространялась среди мужчин и женщин, возраст которых находится в пределах от 18 до 34 лет. Выбор данной целевой аудитории объясняется тем, что по данным исследования, проведенного аналитическим агентством Markswebb Rank & Report, наиболее активно одежду через Интернет покупают люди в возрасте от 25 до 34 лет (e-Commerce Website Rank 2014:Одежда и Обувь, 2014). Мы решили также включить в исследование группу от 18 до 24, поскольку она является также одной из наиболее активных. На Рисунке 13 изображен портрет онлайн покупателей одежды в 2014 году.

Рис.13. Распределение онлайн покупателей одежды по полу и возрасту в 2014 году (e-Commerce Website Rank 2014:Одежда и Обувь, 2014)

Анкета состояла из 20 вопросов, которые условно можно разделить на 4 блока: 1) вопросы о потребительском поведении в онлайн-магазинах; 2) вопросы о силе влияния тех или иных факторов на принятие решения о покупке; 3) вопросы, выявляющие дополнительные предпочтения потребителей при покупках одежды онлайн; 4) вопросы о персональных характеристиках респондента (паспортичка).

Наиболее важными для нас сегодня являются результаты второго и третьего блоков вопросов. Во второй части опроса мы попросили респондентов оценить по 5-балльной шкале силу влияния факторов, которые были перечислены в предыдущей главе в Таблице 1, на их решение о покупке одежды в онлайн-магазине. Использование 5-балльной шкалы при оценке каждой из переменных обусловлено тем, что это значительно упрощает дальнейший анализ результатов анкетирования.

Третий блок состоял всего из 1 открытого вопроса, который предоставил нам информацию качественного характера о том, что еще может повлиять на респондента в ходе принятия решения о покупке одежды онлайн.

В результате проведения предварительного этапа исследования выделенные в ходе обзора литературы факторы удалось разделить на 3 группы: факторы высокой, умеренной и низкой значимости. Разделение факторов по этим группам представлено в Таблице 2.

Таблица 2.

Результаты первого этапа исследования

Стоит также отметить, что как мы и предполагали, нами были учтены не все факторы, которые способны оказать влияние на принятие решения о покупке одежды в онлайн-магазинах одежды. Результаты показали, что для 14% респондентов важна также уникальность товара и невозможность приобрести его в обычном магазине.

На основе полученных результатов список выделенных факторов был доработан:

· Были исключены факторы низкой значимости;

· Был добавлен фактор «уникальность товара»;

· Названия некоторых переменных были скорректированы с учетом их смысловой интерпретации.

Стоит отметить, что также была исключена переменная «Интерактивная демонстрация одежды на модели 360°», а также скорректированы названия нескольких переменных в ходе дальнейшей работы над моделью. Причины последующих доработок будут описаны в следующем параграфе.

При построении модели для нас было необходимо учесть, как можно больше факторов, которые бы соединялись в единую структуру, при этом важно чтобы основой этой структуры стали общие переменные, которые были выявлены в ходе обзора литературы. Такой базой для построения модели стали 4 фактора:

· Оценка сайта онлайн-магазина одежды;

· Доверие онлайн-магазину одежды;

· Удовлетворенность условиями покупки/возврата;

· Привлекательность товара.

Поскольку эти переменные в той или иной формулировке встречаются в большинстве моделей, которые были рассмотрены нами в обзоре литературе, то, скорее всего, они действительно будут влиять на решение о покупке и в российских реалиях. Нами были введены дополнительные переменные, поскольку мы хотим узнать не только влияет ли оценка сайта онлайн-магазину одежды на принятие решения о покупке, но и что в свою очередь влияет на оценку сайта онлайн-магазина одежды. Таким образом, появляется новый уровень переменных.

Так как у нас 4 базовые переменные, то к каждой из необходимо прописать объясняющие переменные. Для переменной «оценка сайта онлайн-магазина» мы выделили следующие объясняющие факторы:

· Удобство пользования сайтом;

· Полнота необходимой информации;

· Привлекательность дизайна сайта.

Факторы, которые могут оказать влияние на доверие онлайн-магазину, отчасти связаны с факторами, влияющими на оценку сайта этого магазина. А именно, мы предполагаем, что полнота необходимой информации, размещенной на сайте также оказывает влияние и на доверие магазину. Кроме того, мы выделили и другие факторы, которые могут сказаться на доверии магазину. Полный список факторов следующий:

· Полнота необходимой информации;

· Предоставление онлайн-магазином гарантии качества товара;

· Предоставление онлайн-магазином гарантии сохранности персональных данных;

· Возможность проведения транзакции через известный банк/платежную систему;

· Отношение к онлайн-магазину.

На удовлетворенность условиями покупки/возврата предположительно влияют следующие факторы:

· Удовлетворенность условиями возврата;

· Удовлетворенность условиями доставки;

· Удовлетворенность условиями оплаты.

Что касается переменной привлекательность товара, мы предполагаем, что на нее влияют следующие факторы:

· Качество изображения товара;

· Цена;

· Разнообразие ассортимента;

· Эксклюзивность товаров.

С одной стороны, мы раскрыли переменные базового уровня, с другой же стороны, все равно некоторые объясняющие переменные требуют дополнительных пояснений. Так, например, неясно, что в свою очередь влияет на полноту необходимой информации. Поэтому было принято решение выделить еще один уровень переменных, которые смогли бы объяснить некоторые переменные предыдущего уровня.

Мы предполагаем, что на удобство пользования сайтом влияют два фактора:

· Легкость поиска информации;

· Легкость оформления заказа.

Кроме того, было принято решение выделить объясняющие переменные для фактора «полнота необходимой информации».

· Качество изображения товара;

· Полнота описания товара;

· Наличие отзывов о товаре;

· Наполненность информацией таблицы размеров;

· Полнота описания условий заказа и возврата.

В случае с удовлетворенностью условиями оплаты, доставки и возврата, на наш взгляд, тоже были необходимы поясняющие переменные. Включение в модель большого количества переменных делается в силу того, что для нас важно узнать, что на самом деле оказывает влияние на потребителя в момент принятия решения о покупке. А поскольку в конце исследования мы хотим дать рекомендации по созданию и управлению онлайн-магазинами одежды, крайне важно, чтобы эти рекомендации были максимально конкретными. Недостаточно будет сказать, что на потребителей оказывает влияние удовлетворенность условиями возврата, важно понять от чего эта удовлетворенность зависит. Для того чтобы дать такие рекомендации мы ввели дополнительно двенадцать переменных.

Для переменной «удовлетворенность условиями доставки» было введено 4 переменных:

· Возможность доставки курьером;

· Возможность доставки по почте;

· Возможность получения товара через пункт самовывоза;

· Скорость доставки товара.

На удовлетворенность условиями возврата на наш взгляд могут повлиять следующие 5 факторов:

· Максимальный период для возврата;

· Возможность возврата через курьера;

· Возможность возврата по почте;

· Возможность возврата через пункт самовывоза;

· Скорость возврата денежных средств.

Наконец, на удовлетворенность условиями оплаты, по нашему мнению, могут оказать влияние только доступные варианты оплаты, а именно:

· Возможность оплаты наличными при получении;

· Возможность оплаты картой при получении;

· Возможность оплаты через интернет.



Рис.14. Модель исследования

Объединив все перечисленные факторы с учетом их структуры предполагаемых зависимостей, у нас получилась полноценная модель, описывающая влияние различных факторов на принятие решения о покупке. Данная модель изображена на рисунке 14.

Из рисунка видно, что наша модель состоит из четырех уровней факторов начиная от самых подробных, которые объединяясь образуют факторы более общего характера, и заканчивая основной переменной «Вероятность покупки», с помощью которой мы будем оценивать принятие решение о покупке. В следующих параграфах мы дадим интерпретацию и операционализацию всем концептам и переменным.

2.3 Формулировка гипотез исследования

Модель, которая была предложена нами в предыдущем параграфе, и которую нам предстоит проверить, наглядно иллюстрирует все предполагаемые зависимости между переменными. То есть по сути каждая стрелка, показывающая влияние одних переменных на другие, является нашим предположением или гипотезой. Однако мы не стали просто формулировать 10 гипотез (именно столько предполагаемых зависимостей в нашей модели).

На наш взгляд практическая значимость данной работы состоит не столько в нахождении факторов, оказывающих влияние на принятие решения о покупке, сколько в обретении понимания какое именно влияние они оказывают. Для того чтобы сделать предположения относительно характера влияния выделенных переменных на принятие решения о покупке необходимо вернуться к тому, с чего была начата данная работа, а именно к анализу принятия решения о покупке одежды в онлайн-магазинах.

Если анализировать влияние четырех наиболее общих переменных (Доверие онлайн магазину, удовлетворенность условиями покупки/возврата, привлекательность товара и оценка сайта онлайн-магазина одежды) на вероятность покупки, то можно предположить, что оно, вероятнее всего, будет разным. Казалось бы, вероятность покупки товара в большей степени зависит от самого товара. Это действительно так, но нужно помнить о том, что здесь речь идет о покупке одежды через интернет, что накладывает ограничения на принятие решения. Товар в условиях онлайн-покупки покупатель может оценить лишь по его изображению, описанию характеристик и его цене, а этого явно недостаточно, если речь идет о выборе одежды. Риск того, что выбранная модель тебе не пойдет по размеру, просто по фасону или что качество материала будет низким, очень высок, поэтому потребитель, на наш взгляд, будет искать «спасательные круги», которые обезопасят его от неправильного решения.

Одним из вариантов перестраховки является покупка в магазинах, к которым потребитель имеет высокий уровень доверия. Покупая в таких магазинах, потребитель точно уверен, что качество товара будет соответствовать его ожиданиям, и он не будет разочарован. Вторым «спасательным кругом» для потребителя, на наш взгляд, является удовлетворенность условиями покупки и возврата. Потребитель, понимая, что выбранный товар даже хорошего качества может не подойти по размеру, хочет обезопасить себя возможностью легко вернуть товар обратно, если он не подошел. Если же процесс возврата товара окажется чересчур сложным, то скорее всего, потребитель откажется от покупки. Исходя из этих рассуждений, мы выдвинули первую гипотезу:

· Н1. На вероятность покупки в большей степени влияют переменные «доверие онлайн-магазину» и «удовлетворенность условиями покупки/возврата».

Развивая эту идею, мы пришли к выводу, что на удовлетворенность условиями покупки предполагаемые предикторы действуют также по-разному, а именно:

· Н2. На удовлетворенность условиями покупки/возврата в большей степени влияет удовлетворенность условиями возврата, нежели чем удовлетворенность условиями оплаты или доставки.

Поскольку мы уже предположили, что для потребителей важно, чтобы процесс возврата товара был наиболее простым и быстрым, то логично выдвинуть гипотезу о том, что не все способы возврата одинаково привлекательны.

· Н3. Если в онлайн-магазине возврат товара осуществляется по почте, то это отрицательно влияет на оценку удовлетворенности условиями возврата товара.

Последняя гипотеза также, как и предыдущие касается предположения относительно силы влияния независимой переменной на зависимую.

· H4. На доверие к онлайн-магазину в большей степени влияет отношение к этому магазину.

Эти 4 гипотезы и все зависимости, которые содержаться в предложенной нами модели, мы провели в ходе второго этапа нашего исследования. О том, как был построен и проведен второй этап исследования, мы говорим в следующем параграфе.

2.4 Методы сбора и анализа данных

В предыдущих параграфах мы описали модель принятия решения о покупке, а также выдвинули четыре гипотезы, которые нам предстоит проверить. Для сбора данных, которые помогли бы оценить работоспособность этой модели, и правильность наших предположений, был выбран метод анкетирования в Интернете. Онлайн-опрос мы проводили и на первом этапе сбора данных, но в этот раз организован он будет несколько иначе. Для респондентов был симулирован процесс покупки одежды через несколько онлайн-магазинов, в ходе которого им были заданы вопросы о том, как они оценивают сайт магазина в целом, его отдельные характеристики, какой их уровень доверия этому магазину, как они оценивают условия совершения покупки в определенном онлайн-магазине одежды и представленный товар, а также прочие переменные из нашей модели. На заключительном этапе опроса респондентов попросили оценить вероятность того, что они примут положительное решение о покупке в этом онлайн-магазине.

Как и на первом этапе сбора эмпирических данных мы опрашивали молодых людей и девушек в возрасте от 18 до 34 лет поскольку именно эта категория потребителей покупает одежду через Интернет чаще всего. Анкета, которая была предложена респондентам, разработана с учетом операционализации понятий и переменных. С проведенной операционализацией можно ознакомиться в таблице 3.

решение покупка онлайн магазин

Таблица 3.

Операционализация понятий

Концепт	Интерпретация	Операционализация
Принятие решения о покупке	Вероятность покупки в онлайн-магазине одежды	Оценка респондентом вероятности совершения покупки в конкретном онлайн-магазине одежды
Вероятность покупки в онлайн-магазине одежды	Оценка сайта онлайн-магазина одежды	Оценка респондентом соответствия сайта его ожиданиям
	Доверие онлайн-магазину одежды	Оценка респондентом уровня доверия онлайн-магазину
	Привлекательность товара	Оценка респондентом уровня привлекательности товара, который предлагает магазин
	Удовлетворенность условиями покупки/возврата	Оценка респондентом уровня удовлетворенности предлагаемыми условиями
Оценка сайта онлайн-магазина одежды	Удобство пользования сайтом	Оценка респондентом удобства пользования сайтом
	Полнота необходимой информации	Оценка респондентом полноты необходимой для него информации, представленной на сайте
	Привлекательность дизайна сайта	Оценка респондентом привлекательности дизайна сайта
Доверие онлайн-магазину одежды	Полнота необходимой информации	Оценка респондентом полноты необходимой для него информации, представленной на сайте
	Отношение к онлайн-магазину	Оценка респондентом отношения к магазину на основе предыдущего опыта
	Предоставление онлайн-магазином гарантии качества товара	Отметка респондентом тех элементов, которые были им найдены на сайте онлайн-магазина
	Предоставление онлайн-магазином гарантии сохранности персональных данных
	Возможность проведения транзакции через известный банк/платежную систему
Привлекательность товара	Цена	Оценка респондентом приемлемости цен на товары
	Разнообразие ассортимента	Оценка респондентом приемлемости цен на товары
	Эксклюзивность товаров	Оценка респондентом уникальности товаров, предлагаемые магазином
Удовлетворенность условиями покупки/возврата	Удовлетворенность условиями возврата	Оценка респондентом уровня удовлетворенности предлагаемыми условиями
	Удовлетворенность условиями доставки	Оценка респондентом уровня удовлетворенности предлагаемыми условиями
	Удовлетворенность условиями оплаты	Оценка респондентом уровня удовлетворенности предлагаемыми условиями
Удобство пользования сайтом	Легкость поиска информации	Оценка респондентом легкости поиска информации необходимой информации на сайте
	Легкость оформления заказа	Оценка респондентом легкости оформления заказа на сайте
Полнота необходимой информации	Качество изображения товара	Оценка респондентом насколько изображение товара дает представление о его внешнем виде
	Полнота описания товара	Оценка респондентом насколько исчерпывающей является информация о товаре
	Наполненность информацией таблицы размеров	Оценка респондентом насколько исчерпывающей является информация о подборе размера одежды в разделе "таблица размеров"
	Полнота описания условий заказа и возврата	Оценка респондентом насколько исчерпывающей является информация об условиях заказа, доставки и возврата, представленной на сайте
	Наличие отзывов о товаре	Отметка респондентом были им найдены на сайте онлайн-магазина отзывы о товаре
Удовлетворенность условиями возврата	Скорость возврата денежных средств	Оценка респондентом уровня удовлетворенности скоростью возврата денежных средств за возвращенный товар
	Максимальный период для возврата	Оценка респондентом уровня удовлетворенности максимальным периодом для возврата товара
	Возможность возврата по почте	Отметка респондентом тех элементов, которые были им найдены на сайте онлайн-магазина
	Возможность возврата через курьера
	Возможность возврата через пункт самовывоза
Удовлетворенность условиями доставки	Скорость доставки товара	Оценка респондентом удовлетворенность скоростью доставки товара
	Возможность доставки курьером	Отметка респондентом тех элементов, которые были им найдены на сайте онлайн-магазина
	Возможность доставки по почте
	Возможность получения товара через пункт самовывоза
Удовлетворенность условиями оплаты	Возможность оплаты наличными при получении	Отметка респондентом тех элементов, которые были им найдены на сайте онлайн-магазина
	Возможность оплаты картой при получении
	Возможность оплаты через интернет

Стоит отметить, что переменные, которые респондентам предлагалось оценить, измерялись по 5-балльной шкале, остальные же переменные оценивались просто по тому, были ли они найдены респондентами на сайте или нет. Соответственно все переменные измерялись с помощью порядковой или дихотомической шкал (см. Таблицу 4).

Таблица 4.

Типы шкал для измерения переменных

Дихотомическая шкала	Порядковая шкала
Наличие отзывов о товаре	Легкость поиска информации
Предоставление онлайн-магазином гарантии качества товара	Легкость оформления заказа
Предоставление онлайн-магазином гарантии сохранности персональных данных	Качество изображения товара
Возможность проведения транзакции через известный банк/платежную систему	Полнота описания товара
Возможность доставки курьером	Наполненность информацией таблицы размеров
Возможность доставки по почте	Полнота описания условий заказа и возврата
Возможность получения товара через пункт самовывоза	Отношение к онлайн-магазину
Возможность возврата через курьера	Цена
Возможность возврата по почте	Разнообразие ассортимента
Возможность возврата через пункт самовывоза	Эксклюзивность товара
Возможность оплаты наличными при получении	Скорость доставки
Возможность оплаты картой при получении	Период для возврата
Возможность оплаты через интернет	Скорость возврата денежных средств
	Удобство пользования сайтом
	Полнота необходимой информации
	Привлекательность дизайна сайта
	Удовлетворенность условиями доставки
	Удовлетворенность условиями возврата
	Удовлетворенность условиями оплаты
	Оценка сайта
	Доверие онлайн-магазину
	Привлекательность товара
	Удовлетворенность условиями покупки
	Вероятность покупки

Разработанная анкета состоит из 27 вопросов, которые условно можно разделить на 3 группы (см. Приложение 1):

1) Вопросы, направленные на оценку переменных первого и второго уровней;

2) Вопросы, направленные на оценку переменных третьего и четвертого уровней;

3) Паспортичка.

Таким образом, с помощью проведения опроса был собран массив данных, который состоит из оценок исследуемых переменных, что дает нам возможность изучить зависимость между оценками этих переменных.

Помимо разработки анкеты необходимо было также отобрать онлайн-магазины одежды, на примере которых будет производится оценка влияния выделенных факторов на принятие решения о покупке. Для этого был произведен анализ 10 онлайн-магазинов, которые были проанализированы по нескольким объективным параметрам. Объективными параметры считаются тогда, когда в их оценке отсутствует субъективное мнение аналитика. Например, «наличие доставки курьером» является объективным параметром, поскольку возможность доставки товара курьером либо есть, либо нет. А, допустим, приемлемость цен - субъективная оценка.

Тем не менее, отбор магазинов производился таким образом, чтобы исследуемые параметры и факторы в них максимально отличались друг от друга. Делается это с той целью, чтобы в ходе опроса получить как можно больше разнообразных оценок каждого из факторов. В таблице 4 представлен анализ 3 магазинов по объективным параметрам, которые были выбраны для проведения опроса.

Таблица 4.

Сравнение онлайн-магазинов одежды

	Butik.ru	Asos.com/ru/	Bonprix.ru/
Доставка	Курьер	есть	есть	есть
	Почта	нет	есть	есть
	Самовывоз	есть	нет	есть
Бесплатная доставка	есть	от 2000/6000 тыс	нет
Скорость доставки	от 1 до 3	6-24	7-14
Период для возврата	365 дней	28	14
Возврат	Курьер	нет	есть	нет
	Почта	нет	есть	есть
	Самовывоз	есть	нет	нет
Скорость возврата денежных средств	нет информации	3 дня после получения товара обратно	нет информации
Оплата	Наличные	есть	нет	есть
	Карта при получении	есть	нет	есть
	Через инет	нет	есть	есть
Предоставление онлайн-магазином гарантии качества товара	есть	нет	нет
Предоставление онлайн-магазином гарантии сохранности персональных данных	нет	есть	есть
Возможность проведения транзакции через известный банк/платежную систему	есть	есть	нет инфы
Описания товара	есть	есть	есть
Наличие отзывов о товаре	нет	нет	есть
Наличие подробной таблицы размеров	есть	есть	есть
Наличие описания условий заказа и возврата	есть	есть	есть
Наличие интерактивной демонстрации одежды на модели 360	нет	Нет	Нет

Стоит также отметить, что целесообразность проведения данного анализа подтверждается еще тем, что в ходе него было выявлена необходимость изменения некоторых переменных (выделены оранжевым). Необходимость эта вызвана тем, что всем анализируемым магазинам различий по данным переменным обнаружено не было. Например, было выявлено что во всех онлайн-магазинах одежды присутствует описание товара. Однако в разных магазинах это описание содержало в себе разное количество информации: где-то подробно давалось описание материалов, размеров, наличие расцветок, а где-то все ограничивалось только размером. Поэтому данную переменную пришлось заменить на «Полноту необходимой информации о товаре».

Немного другая ситуация получилась с переменной «Наличие интерактивной демонстрации одежды на модели 360°». Данный инструмент предполагал возможность «крутить» изображение модели в выбранном предмете гардероба 360°. Однако такой инструмент не используется в российских онлайн-магазинах одежды, вместо него прибегают к предоставлению фотографий товара с разных сторон, подкрепляя их функцией увеличения изображения. С одной стороны, можно было бы отследить, где есть функция увеличения изображения, а где нет, и как это влияет на принятие решения о покупке. Но на практике это было бы тоже нерационально, поскольку эта функция есть практически везде, но качество изображения все равно везде разное. Поэтому эту переменную было решено исключить вовсе, а переменная «Наличие изображения товара» была изменена на «Качество изображения товара».

Таким образом, проведение данного сравнительного анализа позволило не только отобрать онлайн-магазины, которые будут использованы при проведении опроса, но и в очередной раз скорректировать переменные и, следовательно, модель исследования вместе с анкетой.

Для того чтобы выявить наличие связей между зависимыми и независимыми переменными, а также определить силу этих связей, при анализе данных нами будет использован регрессионный анализ, поскольку именно этот анализ справляется с данными функциями. При этом будут проверены все предполагаемые связи нашей модели, чтобы определить насколько данная модель работоспособна.

Кроме того, для дополнительного анализа мы проведем регрессионный анализ между переменными первого уровня и переменой 4 уровня, а именно «вероятность покупки». Делается это для того, чтобы оценить непосредственное влияние независимых переменных на принятие решения о покупке без искажения оценками переменных 2 и 3 уровней. В следующей главе будет представлен обзор и обсуждение результатов проведенного исследования, а также будут даны рекомендации владельцам онлайн-магазинов одежды.

Глава 3. Анализ факторов, влияющих на принятие решения о покупке одежды в онлайн-магазинах

3.1 Результаты эмпирического исследования: проверка зависимостей между переменными 4 и 3 уровней

Онлайн опрос проводился с 15 марта по 1 мая. В ходе исследования было опрошено 179 человек в возрасте от 18 до 34 лет. Из них 74 человек - мужчины, и 105 человек - женщины, что составило 41% и 59% соответственно. При этом важно отметить, что все респонденты хотя бы раз в своей жизни совершали покупки одежды через интернет.

Такое ограничение на отбор респондентов было поставлено неслучайно. Поскольку наш опрос представлял из себя симуляцию покупок одежды в Интернете, необходимо было, чтобы респонденты действовали и думали так, как это они делают в обычной жизни. Если же у респондента не было опыта совершения покупок одежды онлайн, то его ответы на вопросы не могли бы считаться достоверными, так как у него не было опыта таких покупок. Кроме того, респонденты, которые ни разу не покупали одежду через Интернет, могут не делать этого в силу своих психологических особенностей, влияние которых мы не включили в список исследуемых факторов. Учитывая дынные аргументы, было решено не включать в выборку респондентов без опыта покупок одежды через Интернет, чтобы избежать искажения результатов.

Все собранные данные были обработаны с помощью пакета статистического анализа SPSS. Как уже было описано в предыдущей главе, для проверки нашей модели и гипотез был проведен регрессионный анализ между всеми зависимыми и независимыми переменными. Данный тип анализа был выбран поскольку он не только показывает наличие или отсутствие связи между переменными, но и ее силу и направленность, а это крайне важно для проверки выдвинутых гипотез.

Учитывая тот факт, что наша модель является многоуровневой, то есть в ней есть ряд переменных, которые на одном уровне выступают в качестве зависимых, а на другом - уже в качестве независимых, появляется необходимость проведения нескольких этапов регрессионного анализа. Сначала проверялась зависимость между вероятностью покупки и четырьмя базовыми переменными (доверие онлайн-магазину, оценка сайта магазина, привлекательность товара, удовлетворённость условиями покупки/возврата).

Затем проводился анализ между переменными более низкого уровня и выявлялось, что и как влияет на базовые переменные. После того как были проверены все связи, указанные в нашей модели, также был проведен анализ между переменными первого и четвертого уровней, чтобы посмотреть, как поведет себя модель, если из нее исключить «переменные-посредники». Далее будут даны и проинтерпретированы результаты проведенных анализов.

Как только что было сказано, первой проверялась зависимость между переменной «Вероятность покупки» и независимыми переменными «Доверие онлайн-магазину одежды», «Оценка сайта онлайн-магазина одежды», «Удовлетворенность условиями покупки/возврата» и «Привлекательность товара». Ниже мы опишем результаты данного анализа, полученные с помощью статистического пакета SPSS.

При проведении регрессионного анализа проверяется статистическая гипотеза о том, что линейной связи между переменными нет. Это гипотеза отвергается в том случае, если значение p-value меньше значения б. Так как для нашего анализа была выбрана доверительная вероятность на уровне 95%, следовательно, б=0,05.

В таблице 5 указано значение p-value = 0,0, это меньше 0,05, что означает опровержение статистической гипотезы об отсутствии связи, следовательно, связь есть. Это в свою очередь говорит нам о том, что действительно наши предикторы оказывают влияние на принятие решения о покупке.

Таблица 5.

Анализ вариации

Забегая вперед, скажем, что все проведенные анализы показали, что между исследуемыми переменными есть связь. Все данные по статистическим результатам исследования можно увидеть в Приложении 2 и 3.

Таблица 6.

Коэффициент детерминации

Коэффициент детерминации или R2 представляет для нас особый интерес поскольку он является универсальной мерой зависимости нашей зависимой переменной от предикторов. Иными словами, данный показатель демонстрирует насколько представленная модель описывает действительность. Как видно из таблицы 6 показатель R2 = 0.474 говорит о том, что данная модель описывает больше 47% объясняющих переменных, что в целом является достаточно высоким уровнем.

Однако прежде чем давать более подробную интерпретацию этой регрессионной модели, необходимо убедиться в том, что распределение ответов является нормальным, а между независимыми переменными отсутствует мультиколлинеарность. Нормальность распределения должна проверяться всегда, когда все независимые переменные измеряются при помощи интервальной шкалы (мы ранее уже условились, что нашу порядковую шкалу мы приравниваем к интервальной в силу ее балльного измерения). Поскольку в данном анализе участвуют именно такие переменные, эти условия являются обязательными.

На рисунке 15 видно, что распределение является близким к нормальному.

Рис. 15. Нормальность распределения выборки

Следующим нашим шагом является проверка на мультиколлинеарность, то есть нам необходимо выяснить существует ли взаимосвязь между независимыми переменными. Регрессионный анализ нельзя проводить, если существует мультиколлинеарность, поскольку в таком случае нельзя будет разделить влияние независимых переменных на зависимую. Для проверки модели на мультиколлинеарность необходимо провести корреляционный анализ, результаты которого приведены в таблице 7.

Таблица 7.

Проверка на мультиколлинеарность

	Удовлетворенность условиями покупки	Оценка сайта в целом	Доверие магазину	Привлекательность товара
Удовлетворенность условиями покупки	Корреляция Пирсона	1	,102	,290**	,034
	Знач. (двухсторонняя)		,172	,000	,649
	N	179	179	179	179
Оценка сайта в целом	Корреляция Пирсона	,102	1	,017	,145
	Знач. (двухсторонняя)	,172		,817	,054
	N	179	179	179	179
Доверие магазину	Корреляция Пирсона	,290**	,017	1	,097
	Знач. (двухсторонняя)	,000	,817		,198
	N	179	179	179	179
Привлекательность товара	Корреляция Пирсона	,034	,145	,097	1
	Знач. (двухсторонняя)	,649	,054	,198
	N	179	179	179	179
**. Корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя).

Как видно из таблицы 7 ни один коэффициент корреляции Пирсона не превышает по модулю 0,6. Это свидетельствует о том, что в модели нет мультиколлинеарности. Таким образом, можно перейти к описанию наиболее важных для нас результатов регрессионного анализа, а именно к интерпретации коэффициентов. Именно стандартизированные коэффициенты говорят нам о силе, с которой каждый из факторов оказывает влияние на зависимую переменную, в данном случае на вероятность покупки. Эти результаты представлены в таблице 8.

Таблица 8.

Регрессионный анализ: зависимая переменная - «вероятность покупки»

Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Знач.	95,0% Доверительный интервал для B
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Нижняя граница	Верхняя граница
1	(Константа)	,183	,282		,651	,516	-,372	,739
	Удовлетворенность условиями покупки	,458	,049	,540	9,343	,000	,361	,555
	Оценка сайта в целом	,133	,055	,135	2,422	,016	,025	,242
	Привлекательность товара	,146	,051	,160	2,873	,005	,046	,246
	Доверие магазину	,148	,042	,203	3,510	,001	,065	,232
a. Зависимая переменная: Вероятность покупки

Для того чтобы сказать оказывают ли независимые переменные какое-либо влияние на зависимую, необходимо провести проверку на их значимость. Для этого нужно посмотреть на значение p-value. Если оно меньше б, то переменная является значимой. В таблице p-value можно увидеть в столбце «Знач.». Другой вариант проверки заключается в том, чтобы посмотреть попадает ли «0» между нижней и верхней границами доверительного интервала. Если да, то такая переменная не оказывает влияния на зависимую переменную, то есть является незначимой.

Из таблицы видно, что единственной переменной, для которой p-value больше б и в чей доверительный интервал попадает «0» - это константа. То есть в данном регрессионном уравнении константа будет отсутствовать. Это значит, что в случае, когда все четыре выделенных нами фактора равны нулю, вероятность покупки также будет равна нулю. На основе полученных данных мы можем сказать, что на 95% уровне значимости все выделенные факторы являются значимыми. Это означает, что и доверие магазину, и привлекательность товара, и оценка сайта магазина и удовлетворенность условиями покупки влияют на вероятность принятия решения о покупке.

Однако стоит отметить, что сила влияния на вероятность покупки у этих переменных разная. Наибольшее влияние оказывает показатель «Удовлетворенность условиями покупки», коэффициент бета = 0,54. Этот коэффициент показывает, что при изменении оценки удовлетворенности условиями покупки на единицу, вероятность покупки в выбранном онлайн-магазине одежды изменится на 0,54. Вторым по силе влияния стал показатель доверия онлайн-магазину одежды (коэффициент = 0,203). Силы влияния показателей «Привлекательность товара» и «Оценка сайта в целом» приблизительно равны (0,160 и 0,135 соответственно).

На основании данных результатов мы можем сделать вывод о том, что наше предположение о том, что переменные «доверие онлайн-магазину» и «удовлетворенность условиями покупки/возврата» в большей степени оказывают влияние на «вероятность покупки» оказалось верным, то есть наша первая гипотеза (Н1) подтвердилась на 95% уровне доверительной вероятности.

3.2 Результаты эмпирического исследования: проверка зависимостей между переменными 3 и 2 уровней

Поскольку удовлетворенность условиями покупки/возврата оказывает самое большое влияние на вероятность покупки, то в следующем регрессионном анализе в качестве зависимой переменной был выбран именно этот фактор. В качестве же независимых в этом случае выступили переменные «удовлетворенность условиями возврата», «удовлетворенность условиями покупки» и «удовлетворенность условиями оплаты».

Регрессионный анализ показал, что связь между данными переменными действительно есть, и поскольку R2= 0.763, выбранные факторы объясняют 76% оценки удовлетворенности условиями покупки/возврата (см. Приложение 2). Стоит отметить, что распределение выборки в данном случае также является близким к нормальному. Проведение корреляционного анализа продемонстрировало отсутствие мультиколлинеарности между независимыми переменными. Сейчас и для дальнейших анализов с выгрузками данных из SPSS по проверке на наличие связи, величине коэффициента детерминации или R2, а также с графиками, иллюстрирующими нормальность распределения можно ознакомиться в Приложении 2, а с результатами корреляционного анализа - в Приложении 3. В таблице 9 представлены результаты регрессионного анализа.

Таблица 9.

Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями покупки»

Модель	Нестандартизован-ные коэффициенты	Стандарт. коэффициенты	т	Знач.	95,0% Доверительный интервал для B
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Нижняя граница	Верхняя граница
1	(Константа)	,166	,155		1,070	,286	-,140	,473
	Удовлетворенность условиями возврата	,585	,034	,692	17,229	,000	,518	,652
	Удовлетворенность условиями доставки	,262	,030	,340	8,722	,000	,203	,321
	Удовлетворенность условиями оплаты	,093	,033	,112	2,828	,005	,028	,158
a. Зависимая переменная: Удовлетворенность условиями покупки

Из таблицы видно, что константа вновь не значима в данной зависимости. Это означает, что если Удовлетворенность условиями возврата, доставки и оплаты будет на нулевом уровне, то и общая удовлетворенность условиями покупки/возврата будет равна нулю.

Что же касается силы влияния выделенных факторов на зависимую переменную, то самым значимым для респондентов фактором является удовлетворенность условиями возврата, так как стандартизированный коэффициент перед этой переменной равен 0,692. На втором месте по силе влияния оказался фактор удовлетворенности условиями доставки. Коэффициент перед этой переменной равен 0,34. Наименьшим по силе влияния стала удовлетворенность условиями оплаты. Изменение данного параметра на единицу приведет к изменению оценки уровня удовлетворенности условиями покупки/возврата лишь на 0,112. Таким образом, именно удовлетворенность условиями возврата играет ключевую роль при оценке респондентами условий совершения покупки одежды в онлайн- магазине, что подтверждает нашу вторую гипотезу (Н2).

Далее был проведен анализ того, что и как оказывает влияние на доверие онлайн-магазину одежды. Напомним, что по нашей модели доверие онлайн-магазину одежды обуславливается пятью факторами:

· Полнота необходимой информации;

· Предоставление онлайн-магазином гарантии качества товара;

· Предоставление онлайн-магазином гарантии сохранности персональных данных;

· Возможность проведения транзакции через известный банк/платежную систему;

· Отношение к онлайн-магазину.

Поскольку среди независимых переменных в этот раз присутствуют такие, которые измерялись с помощью дихотомической шкалы, то проверку на нормальность распределения проводить было не нужно. Однако корреляционный анализ все равно был проведен с целью проверки модели на мультиколлинерность. Результат этого анализа (см. приложение 3) мультиколлинеарности не выявил.

Регрессионный анализ выявил наличие линейной связи между зависимой и независимыми переменными. Коэффициент детерминации показал, что выбранные нами предикторы объясняют 75% оценки уровня доверия онлайн-магазину одежды. Необходимо отметить, что это очень высокое значение для данного показателя, что говорит нам о том, что в данном случае были учтены почти все факторы, влияющие на доверие.

Таблица 10.

Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Доверие онлайн-магазину»

Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандарт. коэффициенты	т	Знач.	95,0% Доверительный интервал для B
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Нижняя граница	Верхняя граница
1	(Константа)	-,384	,226		-1,700	,091	-,829	,062
	Отношение к магазину	,785	,039	,785	20,375	,000	,709	,861
	Гарантия качества товара	,439	,088	,196	4,963	,000	,264	,613
	Гарантии сохранности персональных данных	,243	,088	,108	2,751	,007	,069	,417
	Транзакции через известную платежную систему	-,006	,087	-,003	-,073	,942	-,179	,166
	Оценка полноты информации в целом	,253	,056	,177	4,538	,000	,143	,363
a. Зависимая переменная: Доверие магазину

Результаты регрессионного анализа показали, что, как и прежде, константа не является значимой. Таким образом, если все независимые переменные будут равны нулю, то и доверие онлайн-магазину будет на нулевом уровне. Однако в этот раз помимо константы незначимым оказался еще один выделенный нами фактор - «транзакции через известную платежную систему». Это означает, что на уровень доверия респондентов онлайн-магазину одежды наличие в этом магазине возможности проведения транзакции через известные платежные системы или банк не оказывает никакого влияния.

Фактором, который является самым выделяющимся по силе влияния, оказалось «отношение к онлайн-магазину». Стандартизированный коэффициент перед этой переменной равен 0,785. Это логично потому что доверие складывается постепенно и закрепляется уже после того, как потребитель совершит покупки в нем самолично или услышит положительные отзывы от своих знакомых. Накопленный опыт взаимодействия с магазином лучше всего расскажет стоит ли покупать в нем что-нибудь еще раз.

Остальные же факторы оказывают относительно небольшое влияние на доверие магазину. Вторым по силе влияния стала переменная «Гарантия качества товара». В случае, если магазин дает такую гарантию, оценка доверия этому магазину увеличивается на 0,196 баллов. Коэффициент перед переменной «полнота информации в целом» равен 0,177, а перед переменно «гарантия сохранности персональных данных» лишь 0,108. Таким образом, мы видим, что относительно переменной «отношение к онлайн-магазину» все остальные факторы оказывают достаточно слабое влияние. Эти результаты являются подтверждением нашей четвертой гипотезы (H4).

Далее мы проанализировали, что влияет на оценку сайта онлайн-магазина. Напомним, что в нашей модели на данный показатель влияет три переменные:

· Удобство пользования сайтом;

· Полнота необходимой информации;

· Привлекательность дизайна сайта.

Регрессионный анализ показал, что зависимость между выделенными переменными действительно есть. При этом коэффициент детерминации равен 0,759, что является очень высоким показателем действительности этой модели. Поскольку все переменные в данном случае являются интервальными, то была проведена проверка на нормальность распределения выборки. Было установлено, что распределение оказалось близким к нормальному. Проверка на мультиколлинеарность не выявила сильных зависимостей между независимыми переменными. Результаты регрессионного анализа показаны в таблице 11.

Таблица 11.

Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Оценка сайта онлайн-магазина»

Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Станд. коэффициенты	т	Знач.	95,0% Доверительный интервал для B
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Нижняя граница	Верхняя граница
1	(Константа)	,299	,178		1,676	,096	-,053	,651
	Удобство пользования сайтом	,589	,028	,790	21,060	,000	,534	,644
	Привлекательность дизайна сайта	,278	,028	,380	9,876	,000	,223	,334
	Оценка полноты информации в целом	,035	,041	,033	,858	,392	-,046	,117
a. Зависимая переменная: Оценка сайта в целом

Вновь константа в данном случае оказалась незначимой, то есть она равна нулю. Помимо этого, незначимым фактором является наполненность сайта необходимо информацией. Стоит признаться, что для нас это стало достаточно неожиданным результатом, так как информативность сайта всегда одно из ключевых направлений, по которому работают разработчики сайтов. При этом наиболее значимым по силе влияния стал фактор «Удобство пользования сайтом», стандартизированный коэффициент которого равен 0,79. Вторым по силе влияния стал фактор «Привлекательность дизайна сайта». Коэффициент перед этой переменной равен 0,38.

Таким образом, на оценку сайта респондентами в большей степени влияет его юзабилити. Кроме того, привлекательность дизайна также сказывается на оценке сайта.

Последней из четырех базовых переменных была проверена привлекательность товара. Стоит отметить, что для данной переменной мы подобрали весьма ограниченный список предикторов:

· Качество изображения товара;

· Цена;

· Разнообразие ассортимента;

· Эксклюзивность товаров.

Ограниченность этого списка объясняется тем, что привлекательность товара для каждого человека складывается в большей степени из его предпочтений и вкусов. В нашем же исследовании мы условились, что мы будем изучать лишь те переменные, на которые может оказать влияние сам онлайн-магазин. Поэтому были выбраны те факторы, на которые владельцы магазина в той или иной степени влиять.

В результате анализа было выявлено, что распределение выборки является нормальным, а мультиколлинеарность отсутствует, следовательно, мы можем анализировать данную регрессионную модель. Данные из SPSS показали, что зависимость между переменными есть, а коэффициент детерминации равен 0,485, что является достаточным уровнем описательности модели.

В таблице 12 представлены результаты проведенного регрессионного анализа. Впервые за время нашего исследования на 95% уровне значимости константа оказалась значимой. При этом стоит обратить внимание, что стандартизированный коэффициент у константы отсутствует. Это является логичным в силу того, что привлекательность товара оценивалась по шкале от 1 до 5, и остальные факторы в том числе. То есть они не могли быть равны нулю. Но если представить, что наших независимых переменных не было бы, то в этом случае привлекательность товара была бы равна 0,754, то есть значению нестандартизированного коэффициента константы.

Таблица 12.

Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Привлекательность товара»

Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Знач.	95,0% Доверительный интервал для B
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Нижняя граница	Верхняя граница
1	(Константа)	,754	,220		3,422	,001	,319	1,190
	Приемлемость цен	,374	,040	,524	9,423	,000	,296	,452
	Разнообразие ассортимента	,113	,043	,156	2,644	,009	,029	,197
	Уникальность ассортимента	,187	,042	,246	4,431	,000	,104	,271
	Изображение товара	,129	,041	,186	3,153	,002	,048	,209
a. Зависимая переменная: Привлекательность товара

Стоит отметить, что и все остальные факторы являются значимыми, то есть оказывают влияние на оценку привлекательности товара. Самое сильное влияние оказывает переменная «Приемлемость цен», коэффициент перед которой равен 0,524. На втором месте по силе влияния идет «Уникальность ассортимента», на третьем - «Изображение товара», и, наконец, на последнем из рассматриваемых переменных оказалось «Разнообразие ассортимента». Таким образом, можно предположить, что при совершении покупок одежды потребители обращаются в Интернет с целью совершения более выгодных покупок нежели в традиционных магазинах. Однако в рамках данной работы это так и останется предположением, поскольку оно требует отдельной проверки, а, следовательно, отдельного исследования.

3.3 Результаты эмпирического исследования: факторы влияния на зависимые переменные 2-го уровня

В этом параграфе мы перейдем к описанию результатов анализов, зависимыми в которых стали переменные второго уровня. Поскольку по результатам прошлых анализов мы выяснили, что на принятие решения о покупке в большей степени зависит от удовлетворенности условиями покупки, на которую в свою очередь оказывает наибольше влияние удовлетворенность условиями возврата, то именно с анализа данной переменной мы начнем данный параграф.

В нашей модели на переменную «удовлетворенность условиями возврата» влияют следующие переменные:

· Максимальный период для возврата;

· Возможность возврата через курьера;

· Возможность возврата по почте;

· Возможность возврата через пункт самовывоза;

· Скорость возврата денежных средств.

Так ли это на самом деле, мы проверили с помощью регрессионного анализа. Поскольку среди независимых переменных присутствуют те, которые измерялись с помощью дихотомической шкалы, проверка на нормальность здесь может не проводится. Корреляционный анализ показал, что мультиколлинеарность отсутствует, следовательно, нет необходимости изменять модель перед проведением регрессионного анализа и можно преступить к интерпретации полученных результатов.

Показатель R2 равен 0,689, что говорит нам о том, что данная выделенные нами независимые переменные объясняют почти 69% оценки нашей зависимой переменной. В таблице 13 представлены результаты проверки данной модели.

Таблица 13.

Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями возврата»

Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Знач.	95,0% Доверительный интервал для B
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Нижняя граница	Верхняя граница
1	(Константа)	,414	,204		2,024	,045	,010	,818
	Возврат курьером	,626	,102	,277	6,127	,000	,424	,827
	Возврат почтой	-,387	,104	-,173	-3,712	,000	-,592	-,181
	Возврат через пункт самовывоза	,609	,103	,271	5,892	,000	,405	,813
	Максимальный период для возврата	,540	,044	,552	12,292	,000	,453	,627
	Скорость возврата денежных средств	,218	,045	,221	4,880	,000	,130	,306
a. Зависимая переменная: Удовлетворенность условиями возврата

Как видно из таблицы 13 все предикторы являются значимыми. Как и в предыдущем случае константа является значимой, но ее коэффициент равен нулю в силу особенности шкалы измерения. Самое сильное влияние на удовлетворенность условиями возврата оказывает переменная «максимальный период для возврата». Таким образом, для респондентов важно, чтобы после покупки у них было достаточно времени для возврата товара, если такая необходимость понадобится. Возможность возврата товара курьером или через пункт самовывоза, а также скорость возврата денежных средств за товар оказываю приблизительно равное по силе влияния воздействие на оценку удовлетворенности условиями возврата товара (коэффициенты равны 0.277, 0.271 и 0.221 соответственно).

Особое внимание стоит обратить на коэффициент перед переменной «Возможность возврата по почте». Эта переменная, как и остальные, является значимой, но коэффициент перед ней отрицательный, что говорит о том, что необходимость возвращать товар почтой отрицательно сказывается на удовлетворенности условиями возврата. Данные результаты анализа подтверждают нашу третью гипотезу (Н3).

Далее были изучены факторы, оказывающие влияние на удовлетворенность условиями доставки, а именно:

· Возможность доставки курьером;

· Возможность доставки по почте;

· Возможность получения товара через пункт самовывоза;

· Скорость доставки товара.

Корреляционный анализ выявил отсутствие мультиколлинеарности. Регрессионный анализ выявил наличие зависимости, выделенные нами факторы объясняют 70,6% оценки удовлетворенности условиями доставки (R2=0,706). В таблице 14 представлены общие результаты по проверке этой зависимости.

Как видно из таблицы наибольшее влияние на удовлетворенность условиями доставки оказывают наличие возможности доставки курьером, а также возможность забрать товар через пункт самовывоза (коэффициенты перед этими переменными равны 0,553 и 0,506 соответственно). Также значимой оказалась переменная «скорость доставки», несмотря на то, что сила влияния этой переменной меньше - 0,27. Как и в случае с возвратом товара, респонденты негативно воспринимают почту как канал для получения товара: коэффициент перед переменной «Возможность доставки по почте» равен - 0,201. Это говорит нам о том, что если товар доставляют почтой, то это снижает оценку удовлетворенности условиями доставки на 0,201 балла.

Таблица 14.

Регрессионный анализ: зависимая переменная - «Удовлетворенность условиями доставки»

Модель	Нестандарт. коэффициенты	Станд. коэффициенты	т	Знач.	95,0% Доверительный интервал для B
	B	Станд. Ошибка	Бета			Нижняя граница	Верхняя граница
1	(Константа)	,943	,185		5,091	,000	,578	1,309
	Доставка курьером	1,424	,108	,553	13,175	,000	1,211	1,638
	Доставка по почте	-,503	,105	-,201	-4,786	,000	-,711	-,296
	Пункт самовывоза	1,286	,107	,506	12,045	,000	1,075	1,496
	Скорость доставки	,289	,045	,270	6,424	,000	,200	,378
a. Зависимая переменная: Удовлетворенность условиями доставки

Далее мы изучили, что оказывает влияние на удовлетворенность условиями оплаты. В нашей модели мы выделили всего 3 фактора, которые могут оказать на это влияние:

· Возможность оплаты наличными при получении;

· Возможность оплаты картой при получении;

· Возможность оплаты через интернет.

Корреляционный анализ не выявил наличие мультиколлинерности. R2=0.39, что говорит нам о том, что данные три независимых переменные всего на 39% объясняют оценку удовлетворенности условиями оплаты. В таблице 15 представлены основные результаты регрессионного анализа.

Представленные в таблице результаты наглядно демонстрируют, что на удовлетворенность условиями оплаты в большей степени влияет возможность оплаты картой при получении товаров (коэффициент при переменной равен 0.456). Чуть меньшее влияние оказывает возможность оплаты наличными: стандартизированный коэффициент равен 0.348. Константа также значима в данном случае, но равна 0 из-за особенности шкалирования, как об этом мы уже говорили ранее. А вот переменная «возможность оплаты через интернет» не оказывает на удовлетворенность условиями оплаты никакого влияния, поскольку данная переменная незначима.