Согласно данным агентства RevolWeb, Google - вторая по популярности поисковая система в России, ею пользуется более 40% интернет-пользователей. Не предоставление бесплатной доставки в регионы даже дорогих заказов также является важным недостатком, ведь анализ трендов, проведенный в главе 1 показал, что данный пункт воспринимается многими пользователями как обязательный.

В розничной торговле расположение сил несколько иное. Для того, чтобы окупить издержки на дорогостоящую аренду торговых площадей, владельцам магазинов приходится тщательно продумывать ассортимент магазинов и прилагать максимум усилий к повышению оборачиваемости продаваемых товаров. Для этого кроме поддержания востребованного ассортимета необходимо постоянное совершенствование мерчендайзинга (расположение марок в магазине, в особенности, видимых из торговой галереи, оформление витрин, размещение подвесов, воблеров и пр.) и эффективные вложения в офлайн рекламу (наружную, внутри ТЦ, печатную и пр., что является существенной статьёй расхода). Ключевые игроки на розничном рынке - владельцы сетей (таблица 2.3). Некоторые из них дублируются с основными конкурентами в интернете - Московское время, Harold, Империя часов. Это говорит о существовании эффекта масштаба и синергетическом эффекте розницы и интернета.

Таблица 2.3 Ключевые розничные сети наручных часов Москвы и Санкт-Петербурга и показатели концентрации

Сеть магазинов	Москва	Санкт-Петербург	Доля, %	Индекс Концентрации 3 фирм	HHI
Bestwatch.ru Retail Project	4	32	31,30	63,5	1747,4
3-15	14	5	16,52
Московское время	17	1	15,65
Консул	6	6	10,43
Harold	3	5	6,96
De Bon Ton	6	-	5,22
Le Montres	4	2	5,22
Империя часов	4	1	4,35
Хронограф	-	5	4,35

Расчёт индекса концентрации трёх крупнейших фирм в рознице показал, что индекс равен 63,5%, что говорит о высокой концентрации в отрасли. Индекс Херфиндаля-Хиршмана для данной отрасли равен 1747, что находится на границе показателя высоко концентрированного рынка. Эти показатели позволяют заключить, что отрасль торговли наручными часами в Москве и Санкт-Петербурге высоко концентрирована и крупнейшие игроки обладают большой рыночной властью.

Следует отметить, что существует сегментация внутри отрасли - к более дорогому сегменту относятся сети Harold, Консул, Хронограф, De Bon Ton, к более доступному и массовому - Московское время, 3-15, Империя часов и Bestwatch.ru Retail Project (рисунок 2.2). Для сетей более высокого сегмента характерно меньшее число магазинов в сети.

Рис. 2.2 Основные конкуренты в розничной торговле

Часовой бизнес работает в условиях ярко выраженной сезонности. Пики продаж приходятся на праздничные периоды - Новый год, 23 февраля и 8 марта, начало нового учебного года в сентябре. Также активность существенно возрастает в конце ноября, когда интернет-магазины и связанные с ними розничные сети участвуют во всеобщей распродаже «Чёрная пятница» [18]. В период с апреля по июль активность существенно снижается, незначительно компенсируясь туристическим спросом на часы в качестве сувениров (рисунок 2.3).

Рис. 2.3 Сезонность спроса на рынке наручных часов

Анализ пяти конкурентных сил М.Портера позволит определить расстановку сил на исследуемом рынке [Porter, 1980]. Для этого определим его границы. Заранее определим, что исследование будет касаться только онлайн- и розничной торговли наручными часами. Деятельность сервисного центра, корпоративного и оптового отделов компании рассматриваться не будут.

Товарные границы рынка: розничная торговля наручными часами

ОКВЭД Раздел G, код 52.48.21. Розничная торговля часами

ОКОНХ 71200 4 Розничная торговля

Географические границы рынка:

Розничная торговля: локальные рынки г. Москвы и г. Санкт-Петербурга

Интернет-торговля: федеральный рынок Российской федерации.

1. Рыночная власть потребителей - средняя, много маленьких покупателей, влияние каждого из них на рынок несущественно. Тем не менее, на данном рынке высокий уровень переключаемости - товары идентичны у конкурентов, поэтому покупатель готов легко переметнуться от одного продавца к другому. Кроме этого, покупка часов - нечастая покупка, поэтому покупатели разумны и избирательны. Наконец, существует ярко выраженная сезонность спроса, которая в значительной степени влияет на выгоды продавцов.

2. Рыночная власть поставщиков - высокая. На данном рынке поставщики осуществляют контроль над ценами, контролируют перечень магазинов и сайтов, где может продаваться их товар посредством авторизации, устанавливают размеры рекомендуемых коллекций и пр.

3. Угроза появления товаров-заменителей - низкая. В качестве нового товара заменителя может быть рассмотрено появления smart-часов, наручных гаджетов (например, компании Apple, Samsung и т.д.). Однако после запуска подобных гаджетов в 2015 г. положение на рынке сильно не изменилось - smart-часы заняли отдельную нишу рынка, не повлияв существенно на рынок традиционных наручных часов.

4. Конкурентная борьба - высокая. Рынок насыщен, ключевые позиции на нём занимают крупные, давно закрепившиеся сетевые игроки. Уровень концентрации в отрасли высокий и говорит о большой рыночной власти крупнейших игроков. Кроме того, некоторые конкуренты имеют преимущества в доставке в регионы, т.к. имеют собственные подразделения в других городах.

5. Угроза появления новых игроков - низкая. Характеризуется высокой насыщенностью рынка и барьерами входа, описанными ниже.

Барьеры входа:

? Объемы первоначальных инвестиций - для открытия розничной точки необходимы инвестиции в закупку товара, аренду торговых площадей, организацию склада.

? Налаженные связи с поставщиками - выгодные условия поставки (отсрочка, скидка от оптовых цен) предоставляется надёжным покупателям и партнёрам, уже давно присутствующим на рынке. Для новичка условия будут менее выгодными.

? Ограниченный рост рынка - рынок растет за счет повышения стоимости покупки, а не количества покупаемых часов. Поэтому привлечь большую долю новых покупателей новичкам будет затруднительно, они будут вынуждены инвестировать больше денег в рекламу для привлечения клиентов.

? Переключение на более дешевый продукт (высокий процент подделок) - согласно результатам исследования, свыше 50% покупателей часов известных брендов готовы приобрести высококлассную копию. (ссылка куда-нибуль)

? Система логистики и складирования - в отличие от существующих игроков новички не имеют налаженной системы логистики, распределения товаров со склада по торговым точкам и пополнения запасов.

? Доступ к торговым центрам (контракты с сетями ТЦ, ограничивающие количество часовых отделов).

Таким образом, главными конкурентными силами на рынке выступают конкуренты, т.е. существующие сети, поставщики, оказывающие значительное влияние на розничных продавцов, и покупатели, спрос которых существенно меняется в условиях кризиса и нестабильности курса рубля.

Подводя итог, можно заключить, что Северная часовая компания является примером интеграции онлайн и офлайн торговли. Подразделения компании в рознице и в интернете занимают высокие конкурентные позиции, что позволяет получать преимущества от дублирования акций. В сфере розничной торговли в Санкт-Петербурге компания выступает лидером, в сфере интернет-торговли - претендентом на лидерство. Данные онлайн и офлайн аналитики используются для анализа продаж, закупок, планирования ассортимента, а сайт выступает информационным ресурсом для нескольких подразделений компании. Рынок, на котором функционирует компания, нысыщен, динамичен и высоко конкурентен. На данный момент компания столкнулась с проблемами отставания от основного конкурента в интернете, зависимости от поставщиков, неопределенности спроса, низкой лояльностью потребителей, необходимости совершенствования офлайн рекламы и мерчендайзинга, несоблюдения мелкими сайтами рекомендованных цен в интернете, удержания лидерской позиции в рознице, изменения потребительского поведения в кризисных условиях, оценки перспективности новых географических направлений. Кроме того, компания имеет преимущество - из всех конкурентов, она в наибольшей степени способна реализовать получение синергетического эффекта от дублирования действий онлайн и офлайн. Нахождению решения этих проблем, а также оценке преимущества, получаемого от интеграции в интернете и рознице, может способствовать привлечение данных веб аналитики.

2.2 Возможность применения данных веб аналитики для улучшения работы розничных магазинов Северной часовой компании

Исследуемая компания осуществляет как онлайн так и офлайн торговлю наручными часами. Северная часовая компания была основана в 1993 году и сегодня имеет 31 магазин в Санкт-Петербурге, 5 магазинов в Москве, свои сервисный центр, курьерскую службу и интернет-магазин Bestwatch.ru, который ежедневно посещает более 30 000 пользователей [26].

Активное использование преимуществ розничной торговли и электронной коммерции и их интеграция - важное направление развития компании. На сегодняшний день, онлайн и оффлайн торговля настолько тесно переплелись друг с другом, что представить работу одного подразделения без другого практически невозможно. Разумеется, в столь широкой розничной сети различные магазины ориентированы на разную аудиторию. Как правило, расположенные в спальных районах небольшие торговые точки в большей степени ориентированы на более взрослого и традиционного покупателя. В наибольшей степени интеграция с интернет-магазином ощутима в молодежных магазинах, расположенных в самых проходимых торговых центрах (ТЦ Мега в Санкт-Петербурге и Москве, столичный Охотный ряд, петербургские ТЦ Галерея и Европолис).

Поэтому для дальнейшего анализа был выбран флагманский Московский магазин Bestwatch.ru Retail Project, расположенный в самом центре России - в пяти минутах ходьбы от Красной площади, подземном торговом центре Охотный ряд. Часовой магазин Bestwatch.ru Retail Project в Охотном ряду занимает площадь более 200 метров. В нём установлено более 40 витрин и представлены более 50 торговых марок. Ассортимент магазина максимально широкий - здесь продаются дорогие швейцарские бренды Frederique Constant, Longines, Maurice Lacroix, экономичные японские часы Orient, Casio, спортивные мультифункциональные Suunto, дизайнерские Michael Kors, Diesel, DKNY, отечественные Ракета, Русское время, а также часы многих других категорий. На сегодняшний день магазин в Охотном ряду находится на первом месте по доходу среди всех магазинов и приносит 16% выручки всей розничной сети (рис. 2.4) На ведущую позицию магазин вышел всего за год - его открытие состоялось в январе 2015 года [6].

Рис. 2.4 Доли магазинов в общей выручке сети

Кроме того, магазин в Охотном ряду - наиболее интегрированный с интернет подразделением магазин сети. Продавцы могут предлагать часы по цене, установленной на сайте (зачастую в онлайн-магазине цены ниже, т.к. сайт более чувствителен к изменению цен конкурентами, а также требует меньше затрат на содержание), в этом магазине наибольшее число самовывозов и использований промо-кодов. Под самовывозом подразумевается размещением клиентом заказа на сайте без доставки, с возможностью забрать товар в одном из магазинов сети. Зачастую за экономию расходов на услуги курьера на такие заказы предоставляется скидка. Промо-код - рекламное предложение, предоставляющее скидку по кодовому слову, которое размещается на сайте или в рекламе.

Передовые позиции магазина в Охотном ряду - не единственная причина, по которой этот магазин был выбран для анализа. Не менее веская причина - значительная доля москвичей среди посетителей сайта Bestwatch.ru. На рисунке продемонстрировано, что 24,4% всех посетителей сайта - москвичи. Кроме того, почти 7% всех сеансов было совершено пользователями из московской области. Таким образом, несмотря на то, что компания зародилась в Санкт-Петербурге и большинство магазинов расположено в Северной столице, на жителей Москвы и Московской области приходится практически треть посещений сайта. Данная тенденция объясняется активной рекламной компанией в московском регионе, бесплатной доставкой в пределах МКАД, наибольшему соответствию москвичей уровню дохода, характерному для покупки оригинальных наручных часов. Наконец, Охотный ряд - один из тех магазинов сети, где в обязательном порядке дублируются все маркетинговые активности, проводимые в интернете. Все акции, распродажи, розыгрыши, проводимые на сайте, дублируются в магазине в Охотном ряду и наоборот. Кроме этого, центральная витрина магазина всегда оформлена в соответствии с одним из баннеров, размещенных на главной странице сайта (рисунок 3.4). Подобное единообразие создаётся для большей осведомленности об акциях и увеличения их эффективности, создания синергетического эффекта, поддержания единого корпоративного стиля.

Таким образом, для анализа возможности интеграции данных онлайн и оффлайн статистики был выбран магазин Bestwatch.ru Retail Project в Охотном ряду в Москве и данные о поведении на сайте интернет-магазина Bestwatch.ru посетителей из Москвы. Для дальнейшего исследования были проанализированы данные за 2015 год по десяти наиболее хорошо продающимся в рознице брендами (Orient, Casio, Fossil, Skagen, Donna Karan New York (DKNY), Earnshaw, Diesel, Anne Klein, Michael Kors, Seiko). Были проанализированы следующие данные: розничные продажи, остатки (наличие) на начало месяца в магазине, интернет-продажи, коэффициент известности по WordStat, количество уникальных просмотров страницы марки за месяц на сайте Bestwatch.ru, средняя длительность просмотра страницы марки, показатель страницы входа, процент отказов, процент выходов со страницы и ценность страницы. В схематическом виде значение данных показателей представлено в таблице 2.4.

Таблица 2.4 Показатели, используемые при анализе

Показатель	Описание
Продажи в розничном магазине	Количество проданных часов данной марке за месяц в розничном магазине
Наличие на начала месяца	Остаток в штуках часов данной марки на 1 число месяца
Продажи в интернет-магазине	Количество проданных часов данной марке за месяц в интернет-магазине, снятых для заказа в розничном магазине в ТЦ Охотный ряд
Коэффициент известности	Количество запросов в месяц по данной марке по данным Wordstat
Уникальные просмотры страницы марки на сайте	Количество уникальных (сделанных различными посетителями) просмотров страницы марки за месяц
Средняя длительность просмотра	Средняя длительность просмотров страницы марки всеми посетившими её пользователями за месяц
Показатель страницы входа	Число посетителей за месяц, начавших просмотр сайта Bestwatch.ru со страницы данной марки
Процент отказа	Число посетителей за месяц, начавших просмотр сайта со страницы данной марки и не перешедших в дальнейшем ни на одну страницу
Процент выходов со страницы	Число посетителей за месяц, ушедших с сайта после просмотра страницы данной марки
Ценность страницы	Общий доход, полученный от пользователей, посетивших данную страницу марки, разделенный на количество таких посетителей

При анализе использовались данные с апреля по сентябрь 2015 года. Месяцы с января по марты были исключены, т.к. в связи с недавним открытием магазина и постепенным расширением количества витрин, т.к. в это время периодически менялся ассортимент и состав марок. Месяцы с октября по декабрь были исключены в связи с нехарактерным изменением спроса, вызванным особенностями работы отрасли, российской экономики, а также сезонными сдвигами.

В ходе анализа был выявлен высокий коэффициент корреляции между следующими показателями:

- остатки в рознице и продажи в рознице, 0,88;

- продажи розницы и продажи интернета, 0,96;

- уникальные просмотры и продажи интернета, 0,76;

- уникальные просмотры и продажи розницы, 0,79;

- страница входа и продажи интернета, 0,73;

- страница входа и продажи розницы, 0,76.

Таким образом, изменение одной из указанных величин ведет к закономерному пропорциональному увеличению другой. Для проверки наличия статистических связей был проведен регрессионный анализ (анализ данных в Microsoft Excel) наиболее интересных для исследования наборов величин - взаимосвязь остатков и продаж розницы, продаж розницы и продаж интернета, уникальных просмотров и продаж розницы, страниц входа и продаж розницы. Рассмотрим результаты, полученные при анализе влияния запасов часов по определенной марке в рознице на продажи по этой марке в розничном магазина (Таблица 2.5).



Таблица 2.5 Регрессионная статистика: влияние остатков в рознице на продажи розницы

Регрессионная статистика
Множественный R	0,882439519
R-квадрат	0,778699505
Нормированный R-квадрат	0,774883979
Стандартная ошибка	155,0524226
Наблюдения	60
	Коэффициенты
Y-пересечение	103,3096552
Переменная X 1	2,953012087

Коэффициент детерминации показывает, что на 77,9% модель описывает зависимость ежемесячных продаж розничного магазина от запасов. Таким образом, хорошее наличие по марке оказывает большое влияние на продажи и является их обязательным условием.

Далее рассмотрим влияние продажи марки в рознице на продажи этой же марки в интернете и обнаружим ещё более тесную положительную взаимосвязь (таблица 2.6).

Таблица 2.6 Регрессионная статистика: влияние продаж розницы на продажи интернета

Регрессионная статистика
Множественный R	0,963385959
R-квадрат	0,928112505
Нормированный R-квадрат	0,926873066
Стандартная ошибка	11,9225246
Наблюдения	60
	Коэффициенты
Y-пересечение	-0,812124979
Переменная X 1	0,434945435

Коэффициент детерминации показывает, что на 92,8% модель описывает зависимость ежемесячных интернет-продаж от розничных продаж. Очевидно, продажи, которые марка демонстрирует на онлайн и офлайн площадках, тесным образом связаны между собой. Известность, которую марка приобрела на российском рынке посредством продвижения бренда, наличие потенциальной аудитории, соответствие определенному ценовому сегменту, наличие уникальных преимуществ и прочие факторы практически в равной мере влияют и на розничные, и на интернет продажи. Поэтому спад продаж в магазине соответствует спаду числа заказов в интернете и наоборот. Этот факт позволяет сделать важный вывод, что поведение покупателей схоже и находится под влиянием аналогичных факторов. Основываясь на этом, проанализируем, существует ли связь между просмотрами страницы марки в интернете, основным индикатором интереса к марке, и её продажами в розничном магазине (таблица 2.7).

Таблица 2.7 Регрессионная статистика: влияние уникальных просмотров на продажи розницы

Регрессионная статистика
Множественный R	0,790329883
R-квадрат	0,624621323
Нормированный R-квадрат	0,618149277
Стандартная ошибка	60,3450828
Наблюдения	60
	Коэффициенты
Y-пересечение	-0,821747127
Переменная X 1	0,017211955

Коэффициент детерминации показывает, что на 62,5% модель описывает зависимость ежемесячных продаж розничного магазина от просмотров страницы. Связь между этими двумя параметрами менее очевидна, чем две предыдущие, однако анализируемые наборы значений относятся к разным сферам торговли и поэтому не могут показывать абсолютную зависимость. Следует отметить, что описываемый коэффициент достаточно высокий для утверждения о том, что влияние просмотров страницы марки в интрернет-магазине на продажи в рознице существует.

Следовательно, в поведении покупателей на сайте и в розничном магазине подчиняется общим тенденциям. Интеграция онлайн и офлайн торговли достигла достаточного уровня для распространения выводов, сделанных на основе поведения онлайн покупателей (то есть веб аналитика) на покупателей, делающих покупки в реальном магазине. Что также позволяет делать общие выводы о поведении онлайн и офлайн покупателей.

Далее рассмотрим влияние процента страниц входа на продажи марки в розничном магазине (таблица 2.8).

Таблица 2.8 Регрессионная статистика: влияния процента страниц входа на продажи розницы

Регрессионная статистика
Множественный R	0,727433042
R-квадрат	0,52915883
Нормированный R-квадрат	0,521040879
Стандартная ошибка	30,51256855
Наблюдения	60
	Коэффициенты
Y-пересечение	7,763733821
Переменная X 1	0,009607929

Коэффициент детерминации показывает, что на 52,9% модель описывает зависимость ежемесячных продаж розничного магазина от процента страниц входа. Таким образом, зависимость между параметрами недостаточно сильная, в дальнейшем использоваться не будет.

В результате анализа были выявлены сильные положительные зависимости:

- продаж в рознице от запасов по марке (R=0,78);

- интернет-продаж от розничных продаж (R=0,93);

- продаж розницы от числа уникальных просмотров страницы марки на сайте (R=0,62).

В итоге были получены сильные степени зависимости продаж розницы от запасов, продаж интернета от продаж розницы и продаж розницы от числа уникальных просмотров страницы марки в интернете. Первый вывод является достаточно предсказуемым и логичным. Чем лучше марка представлена в магазине, шире её ассортимент и быстрее персонал может заменить продавшиеся модели на витрине, тем лучше часы данной марки продаются в розничном магазине. Второй вывод заключается в наличии тесной связи между продажами марок в розничном магазине и в интернете. Следовательно, онлайн и офлайн покупатели ведут себя схожим образом и похожим образом реагируют на изменение покупательского настроения, спроса, ожиданий и пр. Наконец, была выявлена взаимосвязь между просмотрами страницы марки на сайте и продажами марки в рознице. Это ещё раз подтверждает, что предположение о том, что посетители сайта и покупатели, приходящие в реальный магазин, ведут себя похожим образом, верно. Поведение посетителей сайта коррелирует с теми результатами, которые показывает марка в рознице. Причины, привлекшие посетителей на страницу марки на сайте и в розничный магазин схожи, так же как и поводы, из-за которых которым посетитель не пришёл на сайт или не совершил покупку в магазине. Перечисленное позволяет с большой долей уверенности использовать выводы, полученные из данных онлайн аналитики, для улучшения работы с розничными покупателями.

Северная часовая компания, занимающая ведущие позиции на высоко конкурентном рынке может использовать для получения дополнительных конкурентных преимуществ и улучшения работы с розничными покупателями данные веб аналитики. На примере флагманского магазина в ТЦ Охотный ряд было доказано, что потребительское поведение онлайн и офлайн покупателей схоже и характеризуется общими трендами. Поэтому информация, бесплатно предоставляемая современными веб ресурсами может, быть использована для изучения потребительского поведения в офлайн среде и улучшения работы розничных подразделений.



Глава 3. Практические рекомендации по использованию веб аналитики для улучшения работы розничной сети

3.1 Использование веб аналитики для решения выявленных проблем компании

В предыдущей главе было доказано, что в связи с высокой интеграцией онлайн и офлайн покупателей, их схожим поведением и нахождением под влиянием общих тенденций, выводы, полученные из данных веб аналитики, могут быть в значительной мере распространены на розничных покупателей.

Были выявлены наиболее актуальные проблемы компании, а также примеры использования веб аналитики другими ведущими организациями в различных сферах. Перечисленные примеры могут быть условно разделены на проблемы онлайн среды, проблемы офлайн среды и общие проблемы.

Офлайн:

- удержание лидерской позиции в рознице;

- зависимость от поставщиков;

- необходимость совершенствования офлайн мерчендайзинга и розничной рекламы.

Онлайн:

- отставание от основного конкурента Alltime.ru в интернете;

- несоблюдение мелкими сайтами цен в интернете.

Общие для онлайн и офлайн среды:

- неопределенность спроса;

- низкая лояльность потребителей;

- изменение потребительского поведения в кризисных условиях;

- оценка перспективности географического развития (магазинов и курьерской службы) в новых регионах;

- измерение синергетического эффекта от дублирования маркетинговых активностей онлайн и офлайн.

Для решения проблем, характерных и для онлайн, и для офлайн деятельности компании, использование данных веб аналитики наиболее характерно. Рассмотрим их более подробно.

1. Неопределенность спроса заключается в сложности прогнозирования спроса на часы различных брендов в связи с различным влиянием кризиса и связанного с ним роста цен на товары разных ценовых сегментов и увеличением или снижением популярности часовых марок в связи с изменением моды.

Таким образом, товар, ранее пользовавшийся популярностью и закупленный в большом количестве, в течение короткого промежутка времени может оказаться куда менее востребованным и залежаться на складе. И наоборот, непопулярные марки на фоне роста цен либо выхода из моды конкурирующих марок, могут внезапно получить спрос, к которому компания не была готова.

Для решения этой проблемы посредством веб аналитики может быть отслежено:

- количество запросов на сайте и в целом в сети;

- снижение или увеличение кликабельности контекстной и прочей рекламы - в отличие от офлайн рекламы, отклик на рекламу в интернете достаточно легко измерим;

- количество просмотров страницы марки на сайте;

- активность рекламы, размещаемой на ключевых ресурсах самим производителем;

- изменения на онлайн-рынке США (практика показывает, что тренды в сегменте дизайнерских часов, имеющих место на американском рынке, повторяются на российском рынке через полгода - год);

- изменение количества упоминаний о марке в отзывах, на форумах, в блогах, обзорах и пр. (Buzz monitoring);

- процент страниц входа - какие марки привлекают посетителей на сайт, а значит высоко ценятся потребителями, и выхода - после просмотра какой марки посетителя больше не интересуют прочие предложения.

2. Низкая лояльность заключается в не привязанности покупателей к определенному магазину, готовности приобрести товар у конкурентов, если цены там окажутся ниже. Данная ситуация характерна как для розницы, так и для интернета. Кроме того, наручные часы - это товары длительного пользования, потому покупки одними и теми же потребителями совершаются нечасто. Поэтому стимуляция повторных покупок - особенно сложная задача.

Для решения этой проблемы возможно использование веб аналитики для оценки жизненной стоимости потребителя. Оценка всех прибылей, которые приносит отдельный покупатель, и издержек на его удержание, позволит компании расставить приоритеты в пользу удержания покупателей, уже совершивших покупку, и создания их лояльности, либо в пользу привлечения новых потребителей.

Для этой цели веб аналитика может предоставить следующие данные:

- статистика возвращений на сайт;

- статистика повторных покупок;

- разработка приложения, которое позволило бы отслеживать путь потребителя до покупки - количество времени, проведенного на сайте и в розничном магазине, а также последовательность этих действий;

- статистика покупок по рекомендации;

- промежуток между несколькими покупками одного клиента;

- издержки на первоначальное и повторное привлечение клиента.

Кроме того, решению данной задачи будет способствовать составление прогноза того, когда покупателю, уже совершившему покупку, вновь потребуются часы. Есть ли закономерности у покупателей, совершающих несколько покупок? Возможно, они изначально покупают часы в подарок, затем часы (более дорогие) себе, после этого для членов своей семьи.

3. Изменение потребительского поведения в кризисных условиях. Как показывают данные, резкое падение курса рубля 2014-2015 года, вызванный этим рост цен и изменение покупательской способности привели к перераспределению покупателей между марками. В наибольшей мере пострадал сегмент швейцарских часов от 30 до 50 тыс.р., его покупатели перераспределились между более низкими сегментами. В кризисных условиях на покупателей лучше стали действовать скидки, а рост цен привел к тому, что часовые бренды переместились в более высокие сегменты. Веб аналитика способна помочь проанализировать, каким теперь является портрет потребителя марки и какой изменившийся состав конкурентов внутри сегмента. Для этого могут быть использованы следующие данные:

- количество вспомогательных конверсий - между какими марками осуществлялся выбор при покупке;

- история поиска;

- время до покупки - насколько взвешено принималось решение;

- изменение путей (цепочек действий) до покупки;

- статистика запроса новых моделей - оценка перспективности новых моделей и марок для представления их в розничных магазинах;

- предубеждения и реакция на изменение позиционирования брендов посредством Buzz Monitoring.

4. Географическое развитие. Как уже было описано ранее, магазины сети представлены только в Москве и Санкт-Петербурге, а в количестве регионов бесплатной доставки компания сильно уступает основному конкуренту в интернете. Для оценки перспективности развития в новых регионах (как посредством открытия новых магазинов, так и развития курьерской службы для предоставления бесплатной доставки) могут быть использованы следующие данные веб аналитики:

- количество просмотров сайта посетителями из определенных городов и регионов;

- количество покупок посетителями из определенных городов и регионов;

- предпочтения посетителей из определенных городов и регионов.

5. Синергетический эффект онлайн и офлайн активностей. Поскольку потребители интегрируют посещение и онлайн и офлайн подразделений при покупке, дублирование рекламы, акций, предложений в онлайн и офлайн среде позволяет оказать большее влияние. Кроме того, у Северной часовой компании больше возможностей получения синергетического эффекта от дублирования маркетинговых активностей в рознице и в интернете, чем у основного конкурента в интернете Alltime, так как у него небольшое количество магазинов, и чем у розничных конкурентов - у них слабые сайты в интернете.

- количество посетителей, привлеченных онлайн рекламой без офлайн рекламы в сравнении с количеством покупателей, привлеченных офлайн рекламой без онлайн рекламы;

- увеличение числа покупок при дублировании акций онлайн и офлайн

- учет прочих эффектов от онлайн рекламы - увеличение посещаемости, меньшее число отказов, увеличение продолжительности просмотра страниц;

- учет прочих эффектов от офлайн рекламы - увеличение заинтересованности, перераспределение внимания между марками и пр.

Также данные веб аналитики позволяют получить данные для решений проблем офлайн сферы:

1. Размещение розничной рекламы. Реклама в офлайн среде является куда более дорогостоящей, чем digital реклама. Кроме того, оценить отклик онлайн гораздо проще, чем в рознице. Поэтому для экономии средств, рекламные компании могут быть протестированы в интернете, и затем запущены в рознице. В тестовом режиме могут работать две или несколько рекламных компаний, а затем самая эффективная распространена на офлайн среду. Также веб аналитика позволяет получить дополнительные сведения об интересах посетителей и ориентироваться на эти данные при разработке рекламной компании.

- просмотр какого контента сайта приводит к конверсиям;

- кликабельность какой рекламный компании наиболее высока;

- какие интересы потребителей могут быть учтены при разработке рекламной компании;

- какие рекламные места наиболее эффективны.

2. Офлайн мерчендайзинг. Расположение марок в розничном магазине оказывает большое влияние на продажи. Веб аналитика позволяет получить данные, использование которых позволит привлечь большее количество посетителей торгового центра в магазин и наилучшим образом представить марки внутри него.

- наиболее популярные запросы, по которым посетители попадают на сайт;

- страницы входа на сайт;

- поиск внутри сайта;

- интересы потребителей;

- вспомогательные конверсии.

Таким образом, для Северной часовой компании данные веб аналитики могут быть привлечены для решения пяти основных проблем, общих для офлайн и онлайн среды, в частности прогнозирования спроса, распределения средств на привлечение новых и удержание старых посетителей, приспособления к изменениям рынка в кризисный период, измерения синергетического эффекта от дублирования акций онлайн и офлайн, определения наиболее перспективных регионов для выхода на рынок. Также данные веб аналитики могут быть использованы для решения проблем офлайн среды - эффективного размещения рекламы и улучшения мерчендайзинга.

3.2 Апробация использования веб аналитики для решения выявленных проблем компании

Измерение синергетического эффекта от дублирования маркетинговых активностей онлайн и офлайн не представляется возможным, так как для этого необходимо сравнить реакцию на рекламную компанию только онлайн, только офлайн, продажи без рекламы, и продажи с дублированием рекламы и сравнить эти показатели. Примеры использования данных веб аналитики для улучшения работы розничной сети посредством решения выявленных проблем приведены ниже.

Проблемы, характерные для онлайн и офлайн среды:

1. Неопределенность спроса.

В 2015 году на российском рынке появилась и стала набирать популярность марка Daniel Wellington. Это дизайнерская марка часов, не имеющая каких-либо специфических технических особенностей, отличающаяся лаконичным дизайном и имеющая ценник гораздо выше часов других марок с аналогичными характеристиками.

В связи с этим, менеджеры компании осторожно отнеслись к её закупкам, представленности в магазинах, количество рекламы, посвященной этому бренду, было крайне ограничено. Через несколько месяцев марка показала непредвиденный рост - полки магазинов пустели и отдел закупок не успевал обеспечить их нужным количеством товара, покупатели уходили к конкурентам. Компания явно теряла выручку в связи с неспособностью удовлетворить существующий спрос. В такой ситуации данные куда более оперативно могла предоставить веб аналитика.

О популярности марки говорит статистика запросов по сайту и в целом по сети. На графике ниже представлена статистика запросов названия марки в поисковике Яндекс. В июле 2015 число запросов «Daniel Wellington» в целом по сети в России достигло 6 813, в то время как показатели лидеров дизайнерских часов были: Michael Kors - 6 750, DKNY - 4 641, Skagen 4 237. Интерес к бренду в сети был на уровне и даже выше признанных лидеров.

Ту же тенденцию показал анализ запросов на сайте Bestwach.ru. Осознание популярности марки в июле позволило бы к разгару сезона - августу, ноябрю, декабрю значительно расширить число магазинов, где представлена марка, провести обширную рекламную компанию и значительно увеличить продажи.

Использование только статистики запросов не позволяет корректно оценить популярность марки. Поэтому выявленные тенденции должны быть проверены кликабельностью контекстной рекламы, количеством просмотров марки на сайте, тенденциям на иностранных сайтах, количеством упоминаний. Отслеживание тенденций по этим показателям позволит также определить спад популярности и сократить инвестиции в расширение бренда.

2. Низкая лояльность

Для оценки того, стоит ли компании стремиться удерживать уже привлеченных потребителей или лучше привлекать новых, обратимся к статистике возращений на сайт и повторных покупок.

Статистика за 2015 год показала, что несмотря на примерно равное число новых и вернувшихся посетителей на сайте, 83% транзакций совершили вернувшиеся пользователи.

19,28% от общего числа уникальных клиентов в 2015 году совершили 2 и более покупок [6]. Перечисленные данные позволяют заключить, что создание программы лояльности, стимулирующей возвращение на сайт и совершение повторных покупок, имеет смысл. Получение специальных условий на повторные покупки принесет дополнительные продажи в рознице и в интернете.

Общее приложение, фиксирующее посещение как сайта, так и офлайн магазинов, покупки по рекомендации, и позволяющее получить бонусы на покупку товаров в любом из подразделений, не только позволит покупателям получить наиболее выгодные условия, но и предоставит компании дополнительную информацию о потребительском поведении.

3. Изменение потребительского поведения в кризисных условиях

В 2015 году значительно снизились продажи сегмента швейцарских наручных часов от 50 тыс.р. - Auguste Raymond, Atlantic, Jean Marcel, Frederique Constant. При этом сегмент швейцарских часов 20-30 тыс. р. упал значительно меньше среднего показателя по отрасли (Swiss Military, Candino). При этом марки более дорогого сегмента часто выступали вспомогательными конверсиями к более доступным, страницы этих марок фигурировали в цепочке просмотренных страниц перед покупкой. Из вышеперечисленного можно заключить, что покупатели, столкнувшись с ростом стоимости интересующих их часов переключились на более доступные марки. Таким образом покупателям, интересующимся Auguste Raymond, Atlantic, Jean Marcel, Frederique Constant могут быть предложены Swiss Military, Candino с вероятностью того, что покупатель переключится, а не покинет сайт или магазин, разочаровавшись в цене.

4. Географическое развитие

Северная часовая компания имеет конкурентов, открывших розничные магазины в регионах. Кроме расширения розничной торговли они также получают преимущества, касаемые торговли в интернете, т.к. могут предоставить услуги самовывоза и бесплатную доставку. При выходе в регионы веб аналитика позволяет оценить, какие из них являются наиболее перспективными, а также предоставить рекомендации по ассортименту. Так, для Северной часовой компании возможен выход в Краснодарский край (Краснодар, Сочи), а также в Свердловскую область (Екатеринбург) и Башкирию рисунок.

Кроме того, статистика заказов позволяет выявить предпочтение покупателей из Краснодарского края. В этом регионе следует наиболее широко представлять часы с PVD-покрытием, избегать марок со средним чеком более 20 тыср., а также включать в ассортимент магазина марку Pierre Lanier.

Проблемы, характерные для офлайн среды:

1. Размещение офлайн рекламы

Просматриваемый контент позволяет составить мнение об интересах потребителя. Так, посетители страницы Fossil часто просматривают видео, где жестяные коробки, в которых продаются часы, превращают в стильные цветочные горшки, коробки для украшений, элементы декора и пр. Покупатели этой марки - «молодые модники и креативщики», поэтому реклама может быть размещена в местах прогулок молодежи, рядом с университетами, отделами с аксессуарами для интерьера, в журналах по обустройству интерьера и пр. Кроме того, видоизмененные коробки могут быть использованы для оформления витрин.

2. Улучшение офлайн мерчендайзинга

Статистика показывает, что наибольшее число страниц входа у марок Casio и Orient (приложение 1). Расположение этих марок в видимой из торговой галереи части магазина позволит привлечь в магазин дополнительных покупателей. Также, данные вспомогательных конверсий говорят о переключении потенциальных покупателей с одних марок на другие. Такие марки, например, Atlanic и Swiss Military, могут быть размещены на соседних полках.

Таким образом, в условиях высокой интеграции онлайн и офлайн поведения потребителей с помощью веб аналитики может быть улучшена работа компании, а именно полученные данные позволяют:

- спрогнозировать спрос, а значит рассчитать закупки, обеспечить представленность востребованных марок в наибольшем числе магазинов;

- понять, выгоднее ли компании инвестировать в удержание существующих потребителей или привлечение новых;

- быть готовым к изменениям на рынке, в том числе во время кризиса - скорректировать ассортимент, разместить марки наилучшим способом и пр.;

- измерить синергетический эффект от дублирования акций в рознице и интернете;

- выбрать наиболее удачные регионы для развития и скорректировать ассортимент согласно региональным предпочтениям;

- эффективно разместить розничную рекламу и организовать мерчендайзинг внутри магазина.

Получение дополнительных данных для улучшения перечисленных показателей позволяет компании приобрести конкурентное преимущество, помогающее вырваться вперед в конкурентной борьбе. В связи с высокой интеграцией онлайн и офлайн покупателей, их схожим поведением и нахождением под влиянием общих тенденций, выводы, полученные из данных веб аналитики, могут быть в значительной мере распространены на розничных покупателей и применяться для решения наиболее актуальных проблем.



Заключение

Изменение потребительского поведения, связанное с массовым распространением интернет технологий и интеграцией онлайн и офлайн покупок, позволяет привлекать данные, полученные из веб аналитики, для решения проблем розничных подразделений компании и улучшения работы организации в целом. Существуют примеры использования веб аналитики ведущими мировыми компаниями для совершенствования процесса принятия решений, оценки жизненной ценности потребителя, разработки новых товаров и услуг, более точной сегментации. В рамках данной работы были проанализированы возможности применения веб аналитики для решения проблем Северной часовой компании. Для этого были определены изменения в поведении потребителей в связи с распространением интернет-технологий, выявлены примеры использования веб аналитики в розничной деятельности российскими и зарубежными компаниями, была охарактеризована конкурентная позиция и основные проблемы Северной часовой компании, на основе чего были проанализированы возможности применения данных веб аналитики для улучшения работы компании в рознице, а также предложены способы решения выявленных проблем посредством привлечения данных веб аналитики и приведены примеры её использования в этих целях.

Было выявлено, что для Северной часовой компании использование данных веб аналитики способно внести значительный вклад в прогнозирование спроса, осуществление выбора между направленностью на привлечение новых и удержание старых посетителей, оценки изменений на рынке во время кризиса, измерению синергетического эффекта от дублирования рекламных активностей в рознице и в интернете, выбора перспективных районов для развития, эффективного размещения рекламы и совершенствования мерчендайзинга торговых точек.

Новизна данного исследования состоит в использовании данных из нетрадиционного источника для решения повседневных проблем организаций. Полученные результаты имеют практическую ценность для компаний, имеющих онлайн и офлайн подразделения и интегрирующих их работу. Получение данных из веб аналитики способно предоставить таким компаниям дополнительное конкурентное преимущество. Научная ценность состоит в предоставлении примера внедрения данных веб аналитики как источника информации о не только виртуальных, но и реальных покупателях. Ограничения описанного исследования состоят в погрешности данных, предоставляемых Google Analytics, ограниченности данных для анализа по месяцам и перечню марок, а также специфике функционирования Северной часовой компании. Дальнейшие исследования по данной теме могут быть направлены на применение качественных данных, полученных из веб аналитики, для изучения потребительского поведения а также измерение синергетического эффекта от дублирования маркетинговых активностей в рознице и в интернете.



Список литературы

1. Барышев А.Ф. Маркетинг. - М.: Акадамия, 2002.

2. Горяинова Е. Р. Прикладные методы анализа статистических данных. - М.: НИУ ВШЭ, 2012. - 312 с.

3. Клифтон Б., Google Analytics для профессионалов, 3-е изд. / Пер. с анг. М: ООО «И.Д. Вильямс», 2013.

4. Ламбен Ж-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок / Перев. с англ. под ред. В. Б. Колчанова. - СПб.: Питер, 2007.

5. Рыжикова Т. Организация маркетинговых исследований // Маркетинг, N.6, 2011. - С. 100-122.

6. Северная часовая компания: отчёт о продажах за 2015 г.

7. Berendt B., Hotho A., Stumme S. Bridging the Gap--Data Mining and Social Network Analysis for Integrating Semantic Web and Web 2.0 // Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web. 2010. № 8, p. 95-96.

8. Bughin J., Shenkan A., Singer M. How poor metrics undermine digital marketing //The McKinsey Quarterly. 2008. №2 p.1-5.

9. Burby J., Atcheson S. Actionable Web Analytics. - Subex, 2007.

10. Cruz de Oliveira C. A Framework of Web Analytics and Its Impacts on Competitive Advantage Based on Automative, Fashion and Beverage Case Studies Business and Management Review. 2014. №4, p. 28-37.

11. Eirinaki M., Vazirgiannis M. Web Mining for Web Personalization // ACM Transactions on Internet Technology. 2003. №3, p. 12-17.

12. Goncalves B., amasco J. Human Dynamics Revealed through Web Analytics, Phys. Rev. E 78, 2008.

13. Peterson E.T. Web Analytics Demystified: A Marketer's Guide to Understanding How Your Web Site Affects Your Business, 2004.

14. Phippen A., Sheppad L., Furnel S. A Practical Evaluation of Web Analytics Internet Research. 2004. № 14, p. 284-293.

15. Porter M. E. Competitive Strategy, New York, The Free Press. 1980.

16. Prahalad C., Ramaswamy V. Co-opting Customer Competence // Harvard Business Review. 2000. № 78, p. 79-87.

17. Sen A., Dacin P., Pattichis C. Current trends in web data analysis // Communications of the ACM. 2006. № 49, p. 85-91.

18. Shankar V. Yadav M. Emerging Perspectives on Marketing in a Multichannel and Multimedia Retailing Environment // Journal of Interactive Marketing. 2010. № 24, p. 55-57.

19. Tarapanoff K. Inteligencia social e inteligencia competitive // Revista Eletronica de Biblioteconomia e Ciencia da Informacao, n. esp. 2010. №12, p.11-26.

20. Waisberg D., Kaushik A. Web Analytics 2.0: Empowering Customer Centricity // SEMJ.org. 2009. №2, p. 4-17.

21. Zhang A., Segall D. Review of data, text and web mining software // Kybernetes. 2010. № 39, p. 625-655.

Размещено на Allbest.ur