Репутационный менеджмент в Интернете: пользовательский опыт и его влияние на процесс принятия решения о покупке

Для поиска ответа на этот вопрос мы обратились к теориям, описывающим поведение потребителя, процесс принятия решения о покупке, а также к теории запланированного поведения Исаака Айзена.

В ходе исследования были выдвинуты следующие гипотезы:

(H1) Инструменты репутационного менеджмента в Интернете положительно влияют на намерение пользователя в процессе принятия решения о покупке.

(H2) Вероятность совершить покупку выше, если пользователь видит релевантные сайты для покупки в топе поисковой выдачи, по сравнению с нерелевантными.

(H3) Вероятность совершить покупку выше, если пользователь видит позитивные отзывы в топе поисковой выдачи, по сравнению с выдачей без отзывов.

Для проверки гипотез мы воспользовались методами поиска корреляций, однофакторного дисперсионного и регрессионного анализа для обработки полученной информации, а также методом онлайн-опроса для сбора эмпирических данных.

По итогу данного исследования была достигнута цель работы и решены поставленные задачи. Полученные результаты совпадают с выводами предыдущих исследований этой сферы, обоснована и доказана возможность применения теории запланированного поведения. Гипотезы H1 и H2 подтвердились, H3 подтвердилась частично. Нам удалось узнать больше про customer journey современного пользователя в разрезе инструментов репутационного менеджмента, а также сравнить инструменты между собой с точки зрения восприятия аудиторией. Поскольку в академической среде существует недостаток знания о влиянии SEO ORM на процесс принятия решения, были сделаны новые выводы о востребованности этого направления управления репутацией и реакции на них пользователей. Также получены новые результаты о влиянии фейковых комментариев в Интернете на вероятность покупки.

У данного исследования есть ряд ограничений. Во-первых, мы концентрировались только на трех инструментах репутационного менеджмента и самых общих случаях - отзывах, комментариях и поисковой выдаче. На практике компании могут использовать и другие варианты взаимодействия с аудиторией в рамках управления репутацией. Во-вторых, ограничением выступили размер выборки и ее социально-демографические характеристики, в частности медианный возраст, что не позволяет сделать вывод обо всей генеральной совокупности пользователей российского Интернета, совершающих покупки онлайн. В-третьих, у выбранных методов сбора и анализа данных также есть ограничения. Существует риск, что мы не учли другие факторы, повлиявшие на ответы респондентов, что могло сказаться на внутренней валидности эксперимента. Например, на скриншотах был использован бренд Tefal, есть вероятность, что это могло оказать эффект на ответы людей, у которых есть очевидные предпочтения в этой категории. Выбор поисковой системы Google также мог сказаться на ответах людей, которые пользуются другими системами, например, Яндексом. Более того, мы не смогли независимо оценить влияние только релевантных площадок или положительных отзывов в поисковой выдаче на вероятность покупки. Выбранная категория товаров - мелкая бытовая техника - также ограничивает возможность применимости результатов к другим группам товаров.

В связи с этим, мы можем сформулировать направления для дальнейшей разработки данной темы. В будущем необходимо рассмотреть влияние других инструментов репутационного менеджмента на поведение пользователей. Например, создание дискуссий в тематических группах от лица «агентов влияния». В рамках эксперимента не мы делали проверку манипуляций, однако стоит учитывать ее в будущем, чтобы убедиться, что респонденты внимательно ознакомились с тритментом. Следующие исследования также должны включать более широкую выборку людей, а также проходить с помощью других методов для триангуляции данных, в том числе качественных, для более глубокого изучения влияния инструментов, в особенности SEO ORM. Также необходимо рассмотреть другие категории товаров и услуг, поскольку управление репутацией в Интернете направлено на гораздо более широкий ассортимент брендов. В рамках этой работы не до конца рассмотрено место инструментов ORM в современном customer journey пользователя, более того, можно проанализировать, как сфера репутационного менеджмента в сети пересекается с последующими покупками потребителей в офлайн-среде.

Результаты данного исследования применимы на практике и могут быть использованы специалистами digital-маркетинга для построения репутационных стратегий. В частности, можно приоритизировать продвижение релевантных сайтов над площадками или страницами с положительными отзывами при применении инструмента SEO. Понимание того, как ранжируются инструменты с точки зрения частоты обращения пользователей может быть полезно в процессе определения карты коммуникаций бренда. Такие социально-демографические характеристики, как возраст и доход, влияют на поведение пользователей и вероятность покупки в частности, что можно учитывать во время наполнения контентом сайтов и социальных сетей, выбора целевых аудиторий или разработки гайдов для работы с обратной связью. Большинство респондентов согласилось, что негативные отзывы и комментарии нужно обрабатывать, эту необходимость понимает значительная часть компаний. Практическая значимость также состоит в том, что бренды могут более ответственно подходить к проблеме существования фейковых комментариев и отзывов, так как это выгодно влияет на намерение пользователя в процессе принятия решения о покупке.



Список литературы и источников

Литература:

1. Важенина, И.С. Имидж как конкурентный ресурс регионов / И. С. Важенина, С. Г. Важенин // Регион: экономика и социология. -- 2006. -- № 4. -- C. 72-84.

2. Ершова, Е. А. SERM как инструмент управления репутацией в сети Интернет / Е. А. Ершова // Современные наукоемкие технологии. -- 2019. -- №4. -- С. 143-148.

3. Золотарева, Г. М. Основные направления и компоненты маркетинговых коммуникаций в социальных сетях / Г. М. Золотарева, В. В. Селиванов // Актуальные вопросы образования и науки: сб. тр. науч.-практич. конф. Тамбов: ООО «Консалтинговая компания Юком», 2018. -- С. 54-60.

4. Кетова, Н. П. Управление репутацией: использование потенциала Интернета / Н. П. Кетова, В. В. Шмелев // Журнал «У». Экономика. Управление. Финансы. -- 2018. -- №1. -- С. 32-39.

5. Косов, А. О. Проблемы управления репутацией в Интернете / А. О. Косов // Вестник ГУУ. -- 2018. -- №10. -- С. 28-31.

6. Лейпи, И. А. Применение инструментов SMM для управления репутацией компании в Интернете / И. А. Лейпи // От синергии знаний к синергии бизнеса: сб. тр. науч.-практич. конф. Омск: Общество с ограниченной ответственностью «Издательский центр КАН», 2018. -- С. 609-612.

7. Лопухова, Д. А. Интернет как средство управления деловой репутацией / Д. А, Лопухова, Чистякова А. А. // Современные наукоемкие технологии. -- 2014. -- №7(2). -- С. 142-143.

8. Николаева, М. А. Управление репутацией компании в сети / М. А. Николаева // Вестник социально-гуманитарного образования и науки. -- 2015. -- №1. -- С. 24-29.

9. Ольховников, А. В. Процесс принятия решения о покупке: обзор основных методологических подходов / А. В. Ольховников // Реклама. Теория и практика. -- 2019. -- №1. -- С. 34-41.

10. Пантелеева, Е. К. Потребительский опыт в e-commerce: анализ рациональных и эмоциональных потребительских инсайтов / Е. К. Пантелеева, Н. И. Михайлова // Маркетинг и маркетинговые исследования. -- 2016. -- №6. -- С. 458-469.

11. Синенко, Т. В. Клиентский опыт на страже репутации: как получать положительные отзывы в интернете / Т. В. Синенко // Маркетинговые коммуникации. -- 2018. -- №4. -- С. 298-304.

12. Ушанова, М. В. Работа с негативными отзывами в сети интернет как форма продвижения компании / М. В. Ушанова // Гуманитарные технологии в современном мире: сб. тр. науч.-практич. конф. Калининград: Западный филиал РАНХиГС, 2018. -- С. 312-313.

13. Шварц, Б. Почему «больше» значит «меньше». / Б. Шварц. -- М.: Добрая книга, 2005. -- 284 с.

14. Aaker J., Drolet A., Griffin D. Recalling mixed emotions // Journal of Consumer Research. 2008. №35(2). P. 268-278.

15. Agarwal R., Karahanna E. Time Flies When You're Having Fun: Cognitive Absorption and Beliefs about Information Technology Usage // MIS Quarterly. 2004. Vol. 24(4). P. 665-694.

16. Ajzen I. The theory of planned behavior // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 1991. №50(2). P. 179-211.

17. Beal A., Strauss J. Radically Transparent: Monitoring and Managing Reputations Online. New York: John Wiley & Sons, 2008. 378 p.

18. Brown M., Pope N., Voges K. Buying or browsing? An exploration of shopping orientations and online purchase intention // European Journal of Marketing. 2003. №37. P. 1666-1684.

19. Cгtoiu I, Teodorescu N. Comportamentul consumatorului (Consumer Behavior). Bucharest: Uranus Printing House, 2004. 47 p.

20. Cetinг I., Munthiu M., Rгdulescu V. Psychological and Social Factors that Influence Online Consumer Behavior // Social and Behavioral Sciences. 2012. Vol. 62. P. 184-188.

21. Chen P. Y., Wu S. Y., Yoon J. The impact of online recommendations and consumer feedback on sales. ICIS 2004 Proceedings, 2004. 58 p.

22. Chen Y. H., Barnes S. Initial trust and online buyer behavior // Industrial management & data systems. 2007. №107(1). P. 21-36.

23. Chernev A., Bockenholt U., Goodman J. Choice Overload: A Conceptual Review and Meta-Analysis // Journal of Consumer Psychology. 2015. №25(2). P. 333-358.

24. Constantinides E. Influencing the online consumer's behavior: The Web experience // Internet research. 2004. №14(2). P. 111-126.

25. Darley W. K., Blankson C., Luethge D. J. Toward an integrated framework for online consumer behavior and decision-making process: A review // Psychology & marketing. 2010. №27(2). P. 94-116.

26. DeAndrea D., Van Der B., Vendemia M., Vang M. How People Evaluate Online Reviews // Communication Research. 2015. P. 719-736.

27. Dennis C., Merrilees B., Jayawardhena C., Tiu Wright L. E-consumer behavior // European journal of Marketing. 2009. №43(9/10). P. 1121-1139.

28. Engel J. F., Kollat D. T., Blackwell R. D. Consumer Behavior. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1968. 652 p.

29. Eriksson N., Rosenbrцijer C., Fagerstrшm A. The relationship between young consumers' decision-making styles and propensity to shop clothing online with a smartphone // Computer Science. 2017. Vol. 121. P. 519-524.

30. Floyd K., Freling R., Alhoqail S., Cho H.Y., Freling T. How online product reviews affect retail sales: a meta-analysis // Journal of Retailing. 2014. №90(2). P. 217-232.

31. Helversen B., Abramczuk K., Kopeж W., Nielek R. Influence of Consumer Reviews on Online Purchasing Decisions in Older and Younger Adults // Decision Support Systems. 2018. 10 p.

32. Hotelling H. Stability in competition // The Economic Journal. 1929. №39. P. 41-57.

33. Hwang Y., Jeong J. Electronic commerce and online consumer behavior research: A literature review // Information Development. 2016. №32(3). P. 377-388.

34. Jiang A., Yang Z., Jun M. Measuring consumer perceptions of online shopping convenience // Journal of Service Management. 2013. №24. P. 191-214.

35. Joines J. L., Scherer C. W., Scheufele D. A. Exploring motivations for consumer Web use and their implications for e-commerce // Journal of consumer marketing. 2003. №20(2). P. 90-108.

36. Jones B., Temperley J., Lima A. Corporate reputation in the era of Web 2.0: The case of Primark // Journal of Marketing Management. 2009. №25(9). P. 927-939.

37. Kanthawongs P. The Influence of Online Reviews on Trust in Social Networking Site. 2018.

38. Li Z., Tang S. An Empirical Research of Impacts of Review System on Online Shoppers Intention Based on TAM // Database Technology and Applications. 2010.

39. Liang T. P., Lai H. J. Effect of store design on consumer purchases: an empirical study of on-line bookstores // Information & Management. 2002. №39(6). P. 431-444.

40. Maslowska E., Malthouse E. C., Viswanathan V. Do customer reviews drive purchase decisions? The moderating roles of review exposure and price // Decision Support Systems. 2017. №98. P. 1-9.

41. Mateљi M., Vuckovic K., Dovedan Z., Should Academia Care About Online Reputation Management and Monitoring? // MIPRO. 2010. 6 p.

42. Paul R. M., Chakravarthi N. A model of retail formats based on consumers' economizing on shopping time // Marketing Science. 1997. №16. P. 1-23.

43. Pavlou P. A., Fygenson M. Understanding and Predicting Electronic Commerce Adoption: An Extension of the Theory of Planned Behavior // MIS Quarterly. 2006. Vol. 30(1). P. 115-143.

44. Plotkina D., Munzel A., Pallud J. Illusions of truth--Experimental insights into human and algorithmic detections of fake online reviews // Journal of Business Research. 2018. 13 p.

45. Purnawirawan N., Eisend M., De Pelsmacker P., Dens N. A meta-analytic investigation of the role of valence in online reviews // Journal of Interactive Marketing. 2015. №31. P. 17-27.

46. Reimer T., Benkenstein M. When good WOM hurts and bad WOM gains: The effect of untrustworthy online review // Journal of Business Research. 2016. Vol. 69(12). P. 5993-6001.

47. Schuele C. Online Reputation Management: What Is It and Why Do I Need It? // GPSolo. 2014. Vol. 31 №3. P. 60-63.

48. Shavitt S., Cho H. Culture and consumer behavior: the role of horizontal and vertical cultural factors // Current opinion in psychology. 2016. №8. P. 149-154.

49. Shim S., Eastlick M. A., Lotz S. L., Warrington P. An online prepurchase intentions model: The role of intention to search // Journal of retailing. 2001. №77(3). P. 397-416.

50. Sorce P., Perotti V., Widrick S. Attitude and age differences in online buying // International Journal of Retail & Distribution Management. 2005. №33(2). P. 122-132.

51. Sparks B., Kam Fung So K., L. Bradley G. Responding to negative online reviews: The effects of hotel responses on customer inferences of trust and concern // Tourism Management. 2016. Vol. 53. P. 74-85.

52. Vartiak L. Benefits of online reputation management for organizations operating in various industries // Transcom. 2015. Vol. 11. P. 270-276.

53. Zaid A. Measuring online consumer behavior: Scale development & validation // Journal of Business and Retail Management Research. 2019. №13(3). P. 263.

54. Zenebe Tafesse Y. The Role of Online Reputation Management in Strategic Business Decisions in Ericsson. Jцnkцping: Jцnkцping International Business School, 2012. P. 92.

55. Zhu F., Zhang X. Impact of Online Consumer Reviews on Sales: The Moderating Role of Product and Consumer // Journal of Marketing. 2010. Vol. 74(2). P. 133-148.

Источники:

1. 2018 Исследование потребительского поведения в России // PwC.

2. Mediascope расширила измерения мобильного интернета до всей России // Mediascope. -- 16.09.2019.

3. Morgan Stanley пообещал почти трехкратный рост рынка e-сommerce в России // РБК. -- 01.10.2018.

4. SEO-формула, которая помогает продвигаться в поиске по 477000 ключевым словам // WebPromo Experts. -- 30.11.2018.

5. SERM: управление репутацией в поисковых системах // Ingate. -- 2016.

6. Агент влияния // Алего.

7. Баннерная слепота: почему пользователи игнорируют рекламу и что с этим делать // vc.ru. -- 14.06.2018.

8. Больше половины россиян отказались доверять рекламе // РБК. -- 20.10.2017.

9. Женщины или мужчины: кто чаще и больше покупает в интернет-магазинах? // Университет InSales. -- 23.03.2020.

10. Как можно потерять 1 000 000 рублей, не реагируя на отзывы // Ашманов и партнеры. -- 14.06.2018.

11. Кризис доверия. Как россияне читают отзывы в интернете // Анкетолог. -- 09.08.2019.

12. Мир после COVID-19: 5 трендов потребления // Nielsen. -- 07.04.2020.

13. Модерация в социальных сетях и онлайн-репутация // Pear Advert. -- 12.12.2018.

14. Не верите отзывам в интернете? А зря // vc.ru. -- 29.03.2019.

15. Развитие розничной онлайн-торговли в России // Яндекс. -- 29.11.2018.

16. Спрос на услуги сервисов доставки растет // Коммерсантъ. -- 10.04.2020.

17. Точка рациональности: секреты поведенческой психологии от лауреатов Нобелевской премии // LPgenerator. -- 05.08.2015.

18. Управление репутацией: автоматизированный и ручной мониторинг репутации // Лайкни. -- 28.11.2012.

19. Чем вам не угодили заказные отзывы? // Cossa. -- 24.01.2018.

20. 50 Important Stats You Need to Know About Online Reviews // Vendasta. --

21. Can social media influence brand perception? // The Economic Times. -- 05.10.2018. (date of the application: 17.05.2020).

22. Designing Better Online Review Systems // HBR. -- 01.11.2019.

23. Online reviews and endorsements // CMA. -- 2015.

24. Study shows 97% of people buy from local businesses they discover on Yelp // Yelp. -- 11.10.2019.

25. Study: 80% of Gen Z purchases influenced by social media // Retaildive. -- 17.07.2017.

26. The consumer decision journey // McKinsey. -- 01.06.2009.

27. What Is the Future of Ecommerce? 10 Insights on the Evolution of an Industry // Shopify. -- 23.01.2020.



Приложение 1

Анкета опроса

1. Совершаете ли вы покупки товаров онлайн (имеются в виду определенные товары (одежда, бытовая техника), а не получение услуг (доставка еды, вызов такси))?

· Да

· Нет

2. С какой частотой вы совершали покупки товаров онлайн на протяжении прошлого года (до пандемии)?

· Каждый день

· Несколько раз в неделю

· Несколько раз в месяц

· Несколько раз в 6 месяцев

· Раз в год

3. На каких платформах вы совершали покупки товаров онлайн на протяжении прошлого года (до пандемии)?

· Собственные интернет-магазины брендов

· Интернет-магазины с товарами одной категории (Эльдорадо, Lamoda, Республика)

· Маркетплейсы (OZON, WildBerries, Яндекс.Маркет)

· Другое

4. Ищите ли вы информацию о товаре перед покупкой в Интернете?

· Никогда

· Редко

· Иногда

· Часто

· Обычно

· Всегда

5. Обращаете ли вы внимание на площадки, на которых вы ищите информацию о товаре перед покупкой (общая информация с сайта бренда, отзывы покупателей, обзоры)?

· Никогда

· Редко

· Иногда

· Часто

· Обычно

· Всегда

6. Читаете ли вы отзывы о товаре перед покупкой на сайте производителя или продавца?

· Никогда

· Редко

· Иногда

· Часто

· Обычно

· Всегда

7. Читаете ли вы отзывы о товаре перед покупкой на сайтах с отзывами (IRecommend.ru, Отзовик) и форумах?

· Никогда

· Редко

· Иногда

· Часто

· Обычно

· Всегда

8. Доверяете ли вы отзывам на сайте производителя или продавца?

· Категорически не доверяю

· Не доверяю

· Не составил мнения

· Доверяю

· Полностью доверяю

9. Доверяете ли вы отзывам на сайтах с отзывами и форумах?

· Категорически не доверяю

· Не доверяю

· Не составил мнения

· Доверяю

· Полностью доверяю

10. Согласны ли вы с утверждением, что производитель или продавец должен отвечать пользователям на негативные отзывы?

· Категорически не согласен

· Не согласен

· Не составил мнения

· Согласен

· Полностью согласен

11. Согласны ли вы с утверждением, что некоторые отзывы на сайте производителя или продавца фальшивые (заранее проплачены)?

· Категорически не согласен

· Не согласен

· Не составил мнения

· Согласен

· Полностью согласен

12. Согласны ли вы с утверждением, что некоторые отзывы на сайтах с отзывами и форумах фальшивые?

· Категорически не согласен

· Не согласен

· Не составил мнения

· Согласен

· Полностью согласен

13. Согласны ли вы с утверждением, что фальшивые отзывы легко отличить от настоящих?

· Категорически не согласен

· Не согласен

· Не составил мнения

· Согласен

· Полностью согласен

14. Читаете ли вы комментарии о товаре перед покупкой в социальных сетях производителя или продавца?

· Никогда

· Редко

· Иногда

· Часто

· Обычно

· Всегда

15. Читаете ли вы комментарии о товаре перед покупкой в социальных сетях в тематических группах?

· Никогда

· Редко

· Иногда

· Часто

· Обычно

· Всегда

16. Доверяете ли вы комментариям пользователей о товаре в социальных сетях производителя или продавца?

· Категорически не доверяю

· Не доверяю

· Не составил мнения

· Доверяю

· Полностью доверяю

17. Доверяете ли вы комментариям в социальных сетях в тематических группах?

· Категорически не доверяю

· Не доверяю

· Не составил мнения

· Доверяю

· Полностью доверяю

18. Согласны ли вы с утверждением, что производитель или продавец должен отвечать пользователям на негативные комментарии?

· Категорически не согласен

· Не согласен

· Не составил мнения

· Согласен

· Полностью согласен

19. Согласны ли вы с утверждением, что некоторые комментарии в социальных сетях производителя или продавца фальшивые?

· Категорически не согласен

· Не согласен

· Не составил мнения

· Согласен

· Полностью согласен

20. Согласны ли вы с утверждением, что некоторые комментарии в социальных сетях в тематических группах фальшивые?

· Категорически не согласен

· Не согласен

· Не составил мнения

· Согласен

· Полностью согласен

21. Согласны ли вы с утверждением, что фальшивые комментарии легко отличить от настоящих?

· Категорически не согласен

· Не согласен

· Не составил мнения

· Согласен

· Полностью согласен

22. Приходилось ли вам когда-либо самостоятельно выбирать и приобретать мелкую бытовую технику (чайник, микроволновка, тостер)?

· Да

· Нет

23. Выберите действия, которые вы обязательно выполняете перед покупкой мелкой бытовой техники:

· Консультируюсь с продавцом в магазине/онлайн-консультантом

· Спрашиваю мнение родных и близких

· Ищу общую информацию о категории товаров в поисковой системе

· Ищу информацию о конкретном товаре в поисковой системе

· Просматриваю рекламу

· Узнаю об акциях и скидках

· Читаю отзывы о товаре на сайте производителя или продавца

· Читаю отзывы о товаре на сайтах с отзывами и форумах

· Читаю комментарии о товаре в социальных сетях производителя или продавца

· Читаю комментарии о товаре в социальных сетях в тематических группах и т.д.

· Другое

24. Пожалуйста, внимательно ознакомьтесь с информацией на скриншоте:

Релевантные площадки/есть отзывы

Нерелевантные площадки/есть отзывы



Релевантные площадки/нет отзывов

Нерелевантные площадки/нет отзывов



25. Какова вероятность, что вы бы приобрели чайник представленного бренда?

___% (от 0 до 100)

26. Как вы относитесь к покупке товаров представленного бренда?

· Крайне отрицательно

· Отрицательно

· Нейтрально

· Положительно

· Крайне положительно

27. Как вы думаете другие пользователи относятся к покупке товаров представленного бренда?

· Крайне отрицательно

· Отрицательно

· Нейтрально

· Положительно

· Крайне положительно

28. Достаточно ли вам информации, чтобы совершить покупку товара представленного бренда?

· Крайне отрицательно

· Отрицательно

· Нейтрально

· Положительно

· Крайне положительно

29. Укажите ваш пол:

· Мужской

· Женский

30. Укажите ваш возраст:

___

31. Укажите ваше семейное положение:

· Не женат/не замужем

· Женат/замужем

· Гражданский брак, брак не зарегистрирован

· Разведен(а)

· Вдовец (вдова)

32. Какая из приведенных ниже оценок наиболее точно характеризует ваше материальное положение?

· Денег не хватает даже на приобретение продуктов питания

· Денег хватает только на приобретение продуктов питания

· Денег достаточно для приобретения необходимых продуктов и одежды, более крупные покупки приходится откладывать

· Покупка большинства товаров длительного пользования (холодильник, телевизор) не вызывает трудностей, однако купить квартиру мы не можем

· Денег достаточно, чтобы вообще ни в чем себе не отказывать



Приложение 2

Описательные статистики

	N	Mode	Index of qualitative variation	Interquartile Range	Med	Mini	Max	Mean	Std. Deviation
Совершаете ли вы покупки товаров онлайн (имеются в виду определенные товары (одежда, бытовая техника), а не получение услуг (доставка еды, вызов такси))?	185	1	1
С какой частотой вы совершали покупки товаров онлайн на протяжении прошлого года (до пандемии)?	168	4		3	4	2	5
Ищите ли вы информацию о товаре перед покупкой в Интернете?	168	5		4	4	1	5
Обращаете ли вы внимание на площадки, на которых вы ищите информацию о товаре перед покупкой (общая информация с сайта бренда, отзывы покупателей, обзоры)?	168	4		4	4	1	5
Читаете ли вы отзывы о товаре перед покупкой на сайте производителя или продавца?	168	5		5	4	0	5
Читаете ли вы отзывы о товаре перед покупкой на сайтах с отзывами (IRecommend.ru, Отзовик) и форумах?	168	3		5	3	0	5
Доверяете ли вы отзывам на сайте производителя или продавца?	168	4		4	3	1	5
Доверяете ли вы отзывам на сайтах с отзывами и форумах?	168	4		4	4	1	5
Согласны ли вы с утверждением, что производитель или продавец должен отвечать пользователям на негативные отзывы?	168	4		4	4	1	5
Согласны ли вы с утверждением, что некоторые отзывы на сайте производителя или продавца фальшивые (заранее проплачены)?	168	4		3	4	2	5
Согласны ли вы с утверждением, что некоторые отзывы на сайтах с отзывами и форумах фальшивые?	168	4		3	4	2	5
Согласны ли вы с утверждением, что фальшивые отзывы легко отличить от настоящих?	168	2		3	3	2	5
Читаете ли вы комментарии о товаре перед покупкой в социальных сетях производителя или продавца?	168	2		5	2	0	5
Читаете ли вы комментарии о товаре перед покупкой в социальных сетях в тематических группах?	168	1		5	2	0	5
Доверяете ли вы комментариям пользователей о товаре в социальных сетях производителя или продавца?	168	3		4	3	1	5
Доверяете ли вы комментариям в социальных сетях в тематических группах?	168	3		4	3	1	5
Согласны ли вы с утверждением, что производитель или продавец должен отвечать пользователям на негативные комментарии?	168	4		4	4	1	5
Согласны ли вы с утверждением, что некоторые комментарии в социальных сетях производителя или продавца фальшивые?	168	4		4	4	1	5
Согласны ли вы с утверждением, что некоторые комментарии в социальных сетях в тематических группах фальшивые?	168	4		4	4	1	5
Согласны ли вы с утверждением, что фальшивые комментарии легко отличить от настоящих?	168	4		4	3	1	5
Приходилось ли вам когда-либо самостоятельно выбирать и приобретать мелкую бытовую технику (чайник, микроволновка, тостер)?	168	1	1
Какова вероятность, что вы бы приобрели чайник представленного бренда?	168	50		100	50	0	100	49,64	26,329
Как вы относитесь к покупке товаров представленного бренда?	168	3		3	3	2	5
Как вы думаете другие пользователи относятся к покупке товаров представленного бренда?	168	4		3	4	2	5
Достаточно ли вам информации, чтобы совершить покупку товара представленного бренда?	168	2		4	2	1	5
Укажите ваш пол:	168	2	1
Укажите ваш возраст:	168	22		27	22	18	45	24,29	6,81
Укажите ваше семейное положение:	168	1	4
Какая из приведенных ниже оценок наиболее точно характеризует ваше материальное положение?	168	3		4	3	1	5



Приложение 3

Таблицы SPSS

Таблица 22 Проверка модели с переменными «возможность отличить фальшивые комментарии от настоящих» и «вероятность покупки» на нормальность распределения

	Statistic	Std. Error
Unstandardized Residual	Mean	,0000000	1,98201618
	95% Confidence Interval for Mean	Lower Bound	-3,9130370
		Upper Bound	3,9130370
	5% Trimmed Mean	,4772827
	Median	1,1641035
	Variance	659,969
	Std. Deviation	25,68986585
	Minimum	-60,62454
	Maximum	51,16410
	Range	111,78864
	Interquartile Range	38,67074
	Skewness	-,287	,187
	Kurtosis	-,679	,373

Таблица 23 Проверка модели с переменными «возможность отличить фальшивыекомментарии от настоящих» и «вероятность покупки» на гомоскедастичность

Model	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	,000	1	,000	,000	1,000b
	Residual	110214,858	166	663,945
	Total	110214,858	167

Таблица 24. Проверка модели с переменными «внимание к площадкам» и «вероятность покупки» на нормальность распределения

	Statistic	Std. Error
Unstandardized Residual	Mean	,0000000	1,99838898
	95% Confidence Interval for Mean	Lower Bound	-3,9453613
		Upper Bound	3,9453613
	5% Trimmed Mean	,3022824
	Median	1,5664295
	Variance	670,918
	Std. Deviation	25,90208156
	Minimum	-59,87195
	Maximum	55,71256
	Range	115,58450
	Interquartile Range	40,71347
	Skewness	-,246	,187
	Kurtosis	-,700	,373

Таблица 25 Проверка модели с переменными «внимание к площадкам» и «вероятность покупки» на гомоскедастичность

Model	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	,000	1	,000	,000	1,000b
	Residual	112043,277	166	674,960
	Total	112043,277	167

Таблица 26 Проверка модели с переменными «отношение», «субъективные нормы», «уровень субъективного контроля» и «вероятность покупки» на нормальность распределения

	Statistic	Std. Error
Unstandardized Residual	Mean	,0000000	1,60496295
	95% Confidence Interval for Mean	Lower Bound	-3,1687711
		Upper Bound	3,1687711
	5% Trimmed Mean	,4461801
	Median	1,2886590
	Variance	430,176
	Std. Deviation	20,74069218
	Minimum	-52,00998
	Maximum	60,81302
	Range	112,82300
	Interquartile Range	24,67220
	Skewness	-,393	,188
	Kurtosis	,056	,374



Таблица 27

Проверка модели с переменными «отношение», «субъективные нормы», «уровень субъективного контроля» и «вероятность покупки» на гомоскедастичность
Model	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	,000	3	,000	,000	1,000b
	Residual	71409,268	163	438,094
	Total	71409,268	166

Таблица 28 Проверка модели с переменными «отношение», «субъективные нормы», «уровень субъективного контроля» и «вероятность покупки» на мультиколлинеарность

Model	Unstandardized Coefficients	Standardized Coefficients	t	Sig.	Collinearity Statistics
	B	Std. Error	Beta			Tolerance	VIF
1	(Constant)	-39,090	10,225		-3,823	,000
	Отношение	8,226	3,080	,202	2,671	,008	,678	1,475
	Нормы	11,299	3,045	,276	3,710	,000	,697	1,434
	Контроль	9,852	1,765	,357	5,582	,000	,946	1,057

Таблица 29 Проверка модели с переменными «отношение», «субъективные нормы», «уровень субъективного контроля» и «вероятность покупки» на мультиколлинеарность

	Отношение	Нормы	Контроль
Отношение	Pearson Correlation	1	,549**	,228**
	Sig. (2-tailed)		,000	,003
	N	167	167	167
Нормы	Pearson Correlation	,549**	1	,159*
	Sig. (2-tailed)	,000		,041
	N	167	167	167
Контроль	Pearson Correlation	,228**	,159*	1
	Sig. (2-tailed)	,003	,041
	N	167	167	167



Таблица 30 Проверка модели с переменными «отношение», «субъективные нормы», «уровень субъективного контроля» и «вероятность покупки» на выбросы

Case Number	Std. Residual	Покупка	Predicted Value	Residual
126	-3,504	0	76,12	-76,116

Таблица 31

Проверка модели с переменными «уровень субъективного контроля» и «возраст» на нормальность распределения
	Statistic	Std. Error
Unstandardized Residual	Mean	,0000000	,07087194
	95% Confidence Interval for Mean	Lower Bound	-,1399204
		Upper Bound	,1399204
	5% Trimmed Mean	-,0278790
	Median	-,0665116
	Variance	,844
	Std. Deviation	,91860529
	Minimum	-1,97035
	Maximum	2,02965
	Range	4,00000
	Interquartile Range	1,09415
	Skewness	,537	,187
	Kurtosis	-,248	,373

Таблица 32

Проверка модели с переменными «уровень субъективного контроля» и «возраст» на гомоскедастичность
Model	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	,000	1	,000	,000	1,000b
	Residual	140,921	166	,849
	Total	140,921	167

Таблица 33

Распределение переменной «пол» по группам
	Пол1	Пол2	Пол3	Пол4
N	Valid	35	45	50	38
Mode	2	2	2	2
Minimum	1	1	1	1
Maximum	2	2	2	2

Таблица 34

Распределение переменной «возраст» по группам
	Возраст1	Возраст2	Воз аст3	Возраст4
N	Valid	35	45	50	38
Mean	23,11	24,07	25,10	24,58
Median	22,00	22,00	22,00	22,00
Mode	21	21	22	19a
Std. Deviation	6,267	6,962	7,260	6,591
Range	27	27	27	26
Minimum	18	18	18	19
Maximum	45	45	45	45

Таблица 35

Распределение переменной «семейное положение» по группам
	СП1	СП2	СП3	СП4
N	Valid	35	45	50	38
Mode	1	1	1	1
Minimum	1	1	1	1
Maximum	5	4	5	4

Таблица 36

Распределение переменной «доход» по группам
	Доход1	Доход2	Доход3	Доход4
N	Valid	35	45	50	38
Median	3,00	3,00	3,00	3,00
Mode	3	3	3	3
Range	3	4	3	3
Minimum	2	1	2	2
Maximum	5	5	5	5

Размещено на Allbest.ru