Теоретические и методологические вопросы использования веб аналитики в розничной деятельности

  • Вид работы:
    Магистерская работа
  • Предмет:
    Маркетинг
  • Язык:
    Русский
    ,
    Формат файла:
    MS Word
    590,14 Кб
  • Опубликовано:
    2016-10-02
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!

Теоретические и методологические вопросы использования веб аналитики в розничной деятельности

Введение


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

Достижение поставленной цели осуществляется посредством решения следующих задач:

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

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

охарактеризовать конкурентную позицию и основные проблемы Северной часовой компании;

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

предложить способы решения проблем компании посредством привлечения данных веб аналитики;

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

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

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

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

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

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

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

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

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

офлайн реклама потребительский розничный

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.       Оценка эффективности рекламных кампаний в интернете;

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

Статистика посещаемости разделов и веб-страниц <https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%B1-%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0> сайта позволяет понять:

·    количество просмотренных веб-страниц;

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

·        географию посетителей;

·        время, проведенное на веб-странице посетителем;

·        переходы между веб-страницами;

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1.3 Особенности использования веб-аналитики и основные отчёты Google Analytics


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

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

Рис 1.2 Схема процесса веб аналитики

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Рис. 1.3 Методология веб аналитики

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Основные отчёты Google Analytics:

. Аудитория:

·        демографические данные

·        сведения о новых и вернувшихся пользователях

·        сведения о браузерах и сетях, используемых для доступа

·        сведения об использовании мобильных устройств при посещении сайта и приложений

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

·        сведения о путях перемещения посетителей по сайту

. Источники трафика:

·        посредством каких источников посетители попадают на сайт

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

·        наиболее популярные запросы, по которым посетители переходят на сайт

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

·        каков коэффициент конверсий (достижения заданных целей)

·        какой доход генерирует сайт

·        насколько успешны кампании контекстной и баннерной рекламы

. Поведение:

·        сведения о путях перемещения посетителей по сайту

·        посещаемость сайта постранично

·        использование поиска по сайту

·        возникновение заданных событий, например взаимодействие с интерактивными элементами

·        клики внутри страницы

. Конверсии:

·        достижение посетителями заданных целей

·        путь посетителей до конверсии

·        время и количество транзацкий до покупки

·        наиболее покупаемые товары по категориям

·        многоканальные и ассоциированные (все, кроме последней) конверсии

·        первые, последние и вспомогательные взаимодействия.

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

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

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

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

2.1 Северная часовая компания: описание и позиция на рынке


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

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


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

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

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

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

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

Сайт

Посещений в месяц

Alltime.ru

427 889

Bestwatch.ru

356 084

Presidentwatches.ru

116 844

ClockShop.ru

105 649

Московское время (watches.ru)

73 658

SVS-time.ru

65 935

Harold.ru

64 589

Watchmaster.ru

36 338

ТД Слава

33 304

Ankershop.ru

31 308

I-watch.ru

29 300

Clockart.ru

21 329

Luxwatch.ru

17 728

Timewatch.ru

17 307

Watch.su

17 028

Casio-originals.ru

17 014

Watchtown.ru

14 139


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

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

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

Параметр сравнения

Bestwatch.ru

Alltime.ru

Количество посещений (чел/мес)

356 084

427 089

Количество отзывов на Яндекс.Маркет

4 473

2 229

Позиция в поиске при запросе «Наручные часы»

Google: 8 естественный поиск Яндекс: 3 позиция спецразмещение, 1 позиция естественный поиск

Google: 2 позиция спецразмещение Яндекс: 3 позиция гарантия, 10 позиция естественный поиск

Количество брендов наручных часов

219

289

Число участников в группе ВКонтакте (чел)

39 тыс.

47 тыс.

Число подписчиков в Instagram (чел)

3,8 тыс.

13,9 тыс.

Наличие в прочих соц. сетях

Facebook, Tweeter, Utube, Одноклассники, Google+

Facebook, Tweeter, Utube, Одноклассники

Скидка при самовывозе

300 р до 10 000р, 500р. От 10 000р.

Доставка

Бесплатно в пределах МКАД и КАД

Бесплатно в пределах МКАД и КАД, а также в регионы при заказе от 10 000 р.

Дополнительные скидки

10% на день рождения (+- 3 дня), 5% участникам групп в соц. сетях, 5% при оплате картой для регионов, от 3 до 10% на повторные заказы, гарантия минимальной цены

10% на день рождения (+- 2 недели), 5% по рекомендации, 5% участникам групп в соц. сетях, от 3 до 10% на повторные заказы, 5% при оплате картой Touch Bank или Райффайзенбанка

Время работы

8.00-23.00 будни, 9.00-22.00 выходные

10.00-21.00

Способы оплаты

Наличными курьеру либо при самовывозе, пластиковой картой на сайте или при получении, безналичный перевод, электронные деньги WebMoney и Яндекс.Деньги, оплата заказа в кредит, наложенный платёж

Наличными курьеру либо при самовывозе, пластиковой картой на сайте или при получении, безналичный перевод, электронные деньги WebMoney, с мобильного телефона или через терминалы Qiwi

Прочие товары на сайте

Интерьерные часы, кожгалантерея, ювелирные украшения, подарки и сувениры, аксессуары, корпоративные подарки

Интерьерные часы, кожгалантерея, ювелирные украшения, подарки и сувениры, аксессуары


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

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

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.

.        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.

.        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.

.        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.

.        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.

.        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 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

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.


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

.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.

. 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.

. 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.

. 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.

. 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.

. 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:

.

Похожие работы на - Теоретические и методологические вопросы использования веб аналитики в розничной деятельности

 

Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу
Без плагиата!