Размещено на http://www.allbest.ru/

Оптимизация маркетинговых коммуникаций компании "СтеклоДом"



Введение

Работа призвана решить проблему снижения количества заказов в компании «СтеклоДом» - розничная компания, лидер рынка Пермского края по продаже окон. Для этого сформулированы три гипотезы о причинах возникновения проблемы: сокращение рынка, низкая эффективность рекламных кампаний, барьеры на пути потребителя к покупке в компании. Проведено комплексное исследование, включившее в себя кабинетное исследование, кластерный анализ и построение карты клиентского пути. Для сбора данных проведен опрос 224 потребителей и 21 менеджера по продажам. Собрана информация с камер в офисе и действиях клиентов на сайте компании. На основе полученных результатов составлена карта клиентского пути и список из 74 рекомендаций. Разработана программа реализации проекта, позволяющего получить 1 090 560 рублей дополнительной выручки в месяц.

«СтеклоДом» - крупная торгово-производственная компания на российском рынке товаров и услуг для обустройства дома. Компания в течении длительного времени является лидером рынка окон ПВХ Пермского края. Также широко представлена в Свердловской области и других регионах Уральского и Приволжского Федеральных округов. На рынках пластиковых окон в России, компания представлена оптовыми и розничными брендами. Основным, по объему продаж, розничным брендом является бренд «СтеклоДом». Товарный ассортимент бренда включает в себя несколько направлений: окна, лоджии, мебель, межкомнатные и металлические двери, натяжные потолки и рулонные шторы. Основной товарной группой являются окна, на которые приходится более 50% выручки компании. Именно окна являются ключевым направлением для компании, определяющим динамику развития всей компании.

В 2019 году выручка бренда в категории окна упала на 10% в сравнении с 2018 годом. При этом в 2018 году по сравнению с 2017, выручка снизилась значительно меньше -- на 0,5%. При этом средний чек вырос на 12%, а количество заказов снизилось на 9%.

Наиболее заметно снизилось и количество лидов - потенциальных клиентов, оставивших заявку на замер или консультацию в офисе или на сайте. В 2019 году по сравнению с 2018 годом падение составило 27%. В 2018 году по сравнению с 2017 количество лидов упало на 13%.

Проблема компании -- снижение количества лидов и заказов, что в конечном итоге привело к снижению выручки. Значительно ухудшились абсолютные показатели, рассмотренные выше, и их динамика.

Проблема компании сформулирована, однако, существует множество вариантов причин, которые могли привести к данному результату. Среди них, как внешние факторы - снижение объемов рынка окон ПВХ или выход новых игроков на рынок, так и внутренние факторы - не оптимальные маркетинговые действия. Так, исследовательская проблема - отсутствие в компании информации о причинах, повлиявших на снижение выручки в компании на 10%.

Основная цель данной работы - увеличение конверсии потребителей в лиды по направлению окна в бренде «СтеклоДом». Так как рынок ограничен, вернее будет сказать о повышении конверсии в лиды, а не увеличении лидов в абсолютном выражении. При этом увеличение конверсии ведет к увеличению абсолютного числа лидов. Для достижения поставленной цели необходимо последовательно выполнить ряд задач:

1. Рассмотреть сущность маркетинговых коммуникаций;

2. Ознакомиться с особенностями маркетинговых коммуникаций для товаров длительного пользования;

3. Рассмотреть инструменты исследования поведения потребителя;

4. Провести маркетинговое исследование, с целью выяснения причин появления проблемы в компании;

5. Составить карту клиентского пути;

6. Составить список рекомендаций для оптимизации маркетинговых коммуникаций компании;

7. Разработать план реализации маркетинговых мероприятий.

Объект магистерской диссертации - бренд «СтеклоДом» на рынке Пермского в товарной категории пластиковые окна.

Предмет магистерской диссертации - маркетинговая деятельность бренда «СтеклоДом», направленная на привлечение потребителей.

Для решения исследовательской проблемы, в работе применятся комплексное исследование из трех отдельных частей. Первая часть - кабинетное исследование, с целью определить динамику объемов рынка окон в Пермском крае.

Вторая часть - кластерный анализ, построенный на данных собранных с помощью формализованного опроса по телефону с использованием шкалы Лайкерта для оценки важности атрибутов продукта.

Третья часть - исследование потребительского опыта взаимодействия с компанией, результатом которого является карта путешествия клиента на пути к покупке окна. Для построения карты использованы данные интернет - аналитики и 1С, собрана информация от менеджеров по продажам с помощью интернет - опроса, а также с помощью камер в офисах использован метод - наблюдение.

Практическая значимость данной работы состоит в разработанной программе мероприятий для компании «СтеклоДом», которая позволит увеличить количество лидов, конверсию лидов в покупки, что приведет к увеличению выручки. Также программа несет в себе благоприятное воздействие на долгосрочные аспекты фирмы, такие как имидж и культура поведения потребителя.

Работа состоит из трех глав. В первой главе рассмотрены теоретические аспекты маркетинговых коммуникаций. На основе научных статей представлены базовые концепции и модели маркетинговых коммуникаций. Рассмотрен зарубежный опыт продвижения товаров длительного пользования, на примерах рынка мебели.

Вторая глава включает в себя постановку гипотез, разработку программы исследования, а также описание процесса исследования и полученных результатов.

Третья глава систематизирует рекомендации из второй главы, формируя из них список мероприятий. Также в третьей главе разработана и описана программа реализации мероприятий, ведущих к увеличению различных показателей маркетинга.



1. Характеристика маркетинговых коммуникаций товаров длительного пользования

1.1 Сущность маркетинговых коммуникаций

маркетинговый рынок окно

Для эффективной работы фирмы на рынке, между потребителем и производителем должны циркулировать информационные потоки, в основном исходящие от фирмы и направленные на то, чтобы обозначить позицию, на которую претендует фирма. Обмен информацией возможен благодаря маркетинговым коммуникациям. Маркетинговые коммуникации - совокупность сигналов, исходящих от фирмы в адрес различных аудиторий, в том числе клиентов, сбытовиков, поставщиков, акционеров, органов управления, а также персонала [5].

Модель с элементами процесса маркетинговых коммуникаций представил Филип Котлер в 1991 году [14].

Рис. 1. Процесс коммуникации

Филип Котлер включил в модель следующие элементы:

· Отправитель - объект (физическое лицо или организация) передающий сообщение;

· Кодирование - процесс преобразования сообщения в материальную форму (символы, изображения, звуки, формы, язык и т. п.);

· Обращение - результат кодирования, материальное воплощение идеи;

· Средства распространения информации - каналы, по средствам которых сообщение передается от отправителя к получателю;

· Расшифровка - процесс преобразования сообщения из материальной формы в идею;

· Ответная реакция - совокупность реакций получателя, возникших в результате контакта с обращением;

· Обратная связь - часть ответной реакции, которая доходит до отправителя;

· Помехи - появление в процессе коммуникации незапланированного вмешательства внешней среды или других искажений, приводящих к передаче обращения к получателю, отличного от обращения отправителя.

Как можно заметить коммуникация многоэтапный и сложный процесс. Чтобы обеспечить ее эффективность, необходимо пройти несколько этапов:

1. Определить цели маркетинговых коммуникаций;

2. Определить целевую аудиторию - получателя обращения;

3. Создать сообщение;

4. Выбрать каналы передачи сообщения;

5. Отследить реакцию получателя сообщения.

Для успешного управления маркетинговыми коммуникациями на каждом этапе задействованы специалисты по маркетингу с различной областью специализации. Определением целей маркетинговых коммуникаций должно соответствовать общим целям компании. На практике, встречаются случаи, когда цели маркетинговых коммуникаций даются руководителю отдела маркетинга от руководителей компании, например, от генерального директора.

К основным целям маркетинговых коммуникаций относят:

Рис. 2. Цели маркетинговых коммуникаций [37]

Определение целевой аудитории - аналитическая задача. Для ее выполнения специалисты проводят исследования целевой аудитории и принимают решения основываясь на информации из данных или личном опыте.

Когда ясны цели маркетинговых коммуникаций, целевая аудитория и основная идея, в работу включаются дизайнеры, копирайтеры и иные специалисты, связанные с преобразованием идей в материальную форму. Во многом, форма сообщения зависит и от канала. Так как каналы имеют разные требования к форматам. На сегодняшний день в интернете находится множество трудов, посвященных работе с тем или иным форматом. Например, советы Андрея Батурина, как написать рекламный текст [21].

· Пишите кратко и интересно. Так, чтобы заголовок привлекал внимание читать первый абзац. Первые строки вызывали желание читать текст дальше. И так до конца.

· Рекламный текст должен иметь точную формулировку УТП и призыв к действию.

· Планируйте пошаговые действия с клиентом. Потребителю интересно -- он оставляет контакты. Дальше вы общаетесь по телефону или в переписке. Потом происходит встреча и заключение договора.

· В продажах работает принцип: сначала человек получает бесплатную информацию о товаре, потом покупает. Если это тренинг, можно бесплатно дать послушать кусок вашего мастер-класса. Когда ваш клиент проникся доверием и заинтересован, он купит.

· Тестируйте тексты. Составьте минимум два варианта предложения и смотрите, какую обратную связь даст каждое из них. Лучшее предложение оставляйте эталоном.

Окончательным продуктом креативного этапа в процессе коммуникаций с потребителем является сообщение, закодированное в материальной форме и готовое к передаче получателю. Но как было сказано ранее данный этап зависит от выбора канала коммуникаций.

«Окончательный список маркетинговых коммуникаций еще не составлен, да это и невозможно в такой живой дисциплине, как маркетинг, - реальность будет всегда на пол шага впереди ее описания. Границы применения между некоторыми инструментами тоже различаются у разных авторов» отмечает Андрей Ульяновский [8]. Существует множество классификаций каналов маркетинговых коммуникаций, воспользуемся широко распространенной концепцией Proctor & Gamble, которые разделили каналы на ATL и BTL.

ATL (Above the line) - инструменты «над чертой», т. е. масштабные, заметные, высокобюджетные. Данная группа инструментов нацелена на массовую аудиторию. Традиционно, к ATL коммуникациям относят телевидение, прессу, радио и наружную рекламу.

BTL (Below the line) - инструменты «под чертой», т. е. менее заметные

для конкурентов, дополняющие ATL. Данная группа инструментов нацелена на конкретного получателя. Реклама BTL принимает различные формы - от стандартных листовок, через воблеры, диспенсеры, вешалки, стенды, световую рекламу до других рекламных материалов, например, информационных табличек, наклеек, календарей, часов [44].

Дополнительно выделяют третью группу инструментов - TTL. TTL (Throw the line) -инструмент, используемый в реальном режиме времени, заметный, но не явный.

Классификация инструментов на данные три группы не имеет четких границ. На практике отнести инструмент к той или иной группе бывает проблематично. По мере развития интернета и онлайн - кампаний, задача стала еще сложнее. Так как на начальном этапе реклама и рассылка по почте могли быть включены в деятельность BTL, поэтому с развитием Интернета и его пользователей мы можем говорить о широком охвате интернет-кампаний и кампаний по электронной почте. Число получателей этих мероприятий сегодня сопоставимо и зачастую даже больше, чем в традиционных средствах массовой информации.

С распространением онлайн - коммуникаций взаимосвязь между различными каналами стала еще сложнее. А тема интегрированных коммуникаций стала настоящим центром обсуждений. Филип Котлер считал, что «интегрированные маркетинговые коммуникации - концепция планирования маркетинговых коммуникаций, исходящая из необходимости оценки стратегической роли ее отдельных направлений и поиска оптимального сочетания, для обеспечения четкости, последовательности и максимизации воздействия коммуникационных программ посредством непротиворечивой интеграции всех отдельных обращений [4].

Поиск синергии между онлайн и офлайн каналами описан в статье «A Hierarchical Marketing Communications Model of Online and Offline Media Synergies» [18]. Авторы статьи предлагают теоретическую модель и тестируют ее на эмпирических данных фирмы продающей автомобили.



Рис. 3. Модель синергии онлайн и офлайн коммкникаций

Модель основана на выводах Илфелда и Винера, которые показывают, что офлайн-реклама увеличивает посещаемость сайта, влияя на осведомленность потребителей, а онлайн-реклама напрямую ведет к увеличению посещаемости сайта. Концепция модели изображена в схеме.

Последний этап процесса маркетинговых коммуникаций связан с обратной связью и оценкой эффективности. В настоящее время существует множество показателей маркетинговой результативности и эффективности, разработанных для разных целей. К базовым показателям, согласно Р. Бесту [1] относятся:

· Чистая эффективность маркетинговых мероприятий (Net Marketing Contribution) - величина валовой прибыли, возникшей благодаря маркетинговой стратегии, за вычетом расходов на маркетинг и продажи, необходимых для обеспечения этого уровня продаж и валовой прибыли.

· Маркетинговая рентабельность продаж (Return on Sales) - прибыльность маркетинга в процентах от объема продаж.

· Рентабельность инвестиций в маркетинг (Return On Investment) - прибыльность маркетинга, выраженная в виде доли от расходов на маркетинг и продажи.

По мимо общей оценки, для эффективного управления маркетинговыми коммуникациями необходимо измерять эффекты на более детальном уровне. Существует множество метрик для измерения эффективности каналов коммуникаций онлайн. К таким показателям будут относится метрики:

· Коэффициент конверсии (CR);

· Показатель кликабельности (CTR);

· Цена за клик (CPC);

· Стоимость лида (CPL);

· Стоимость привлечения клиента (CAC);

· Коэффициент брошенных корзин (CAR) [30].

1.2 Особенности маркетинговых коммуникаций товаров длительного пользования

Как показывают исследования тип товара является важным фактором для всей маркетинговой деятельности фирмы [17]. В данной работе речь идет об окнах - товаре долгосрочного пользования.

Потребительские товары длительного пользования - товары, которые быстро не изнашиваются и приносят пользу в течение длительного периода времени. Некоторыми популярными и распространенными примерами таких предметов являются электронные товары, кухонная техника, предметы интерьера и оборудование для отдыха и т. д. К сожалению, в научной практике нет литературы, посвященной маркетинговым коммуникациям фирмы, продающей окна. Однако есть статьи посвященные схожему по сути товару - мебели. Рассмотрим практику маркетинговых коммуникаций мебельных компаний.

В исследовании «Suitability of innovative marketing communication forms in the furniture industry» ученные рассматривают эффективность инновационных каналов продвижения на рынке мебели. В качестве метода анализа используют Q - методологию [16]. С помощью данного метода можно изучить установки и мнение целевой аудитории [46]. Как инновационные каналы продвижения авторы рассматривают:

· Контент-маркетинг - процесс использования контента для продвижения сайта и социальных сетей компании.

· Вирусный маркетинг. Основная идея вирусного маркетинга заключается в создании сообщения, которое получатель оценит, как интересное и будет готов распространять дальше без какой-либо награды.

· Реклама в играх. Популярность игр продолжает расти, рекламодатели все чаще полагаются на видео, компьютерные или онлайн-игры в качестве платформы для размещения рекламы и предоставления фирменных развлечений.

· Белая книга - документ, который обычно описывает проблемы и способы их решения. Белые книги основаны на фактах и ??содержат полезную информацию, мнения экспертов и железные факты.

· Партизанский маркетинг - нетрадиционный подход, который изначально призван помочь малым предприятиям, чтобы их заметили на рынках, где обычные СМИ загромождены.

· Размещение продукта описывает местоположение или интеграцию продукта в фильм или телевизионный сериал.

· Эмпирический маркетинг - процесс выявления и удовлетворения потребностей клиентов, привлекая их через двусторонние связи, которые приносят дополнительную ценность для целевой аудитории.

· Murketing - это форма маркетинга, при которой товар или услуга не упоминаются и не показываются.

· Традиционные инструменты маркетинговых коммуникаций - довольно широкая категория, которая включает многие формы рекламы и маркетинга, такие как реклама на телевидении, реклама на радио, реклама в газетах, прямой маркетинг и др.

Опросив тридцать два эксперта, с помощью экспертного интервью, исследователи пришли к результатам, представленным в схеме ниже.

Рис. 4. Эффективность инструментов маркетинга на рынке мебели

Как видно из рисунка, наиболее эффективный инструмент - вирусный маркетинг. Также эффективными признаны традиционный и партизанский маркетинг. Положительным примером вирусного маркетинга в мебельной промышленности является «Red House Furniture», который поразил более 2,5 миллионов пользователей своим вирусным видео на YouTube и сгенерировал более 8300 комментариев.

Также авторы отмечают «Реальность показывает, что потребители склонны проводить свободное время «онлайн». Они сидят в интернете, играют в онлайн-игры, общаться в социальных сетях, смотрят видео на YouTube и т. д. Поэтому необходимо учитывать новые тенденции проведения свободного времени и изменения в предпочтениях клиентов, связанных с любимыми формами маркетинговых коммуникаций».



1.3 Инструменты исследования поведения потребителей

Изучение поведения потребителей помогает маркетологам не только понять, что покупатель покупает, но и понять, почему они его покупают. Таким образом, исследование потребительского поведения включает: факторы, влияющие на покупательское поведение, психологический процесс, лежащий в основе процесса покупки, мотивы покупки, поведение покупателя, покупательские привычки, путь принятия решения о покупке.

В статье «Consumer behavior with respect to consumer durable products: a literature review» представлен обзор исследований, посвященных фактором, влияющим на поведение потребителей при покупке товаров длительного спроса. Ряд ученых сошлись в мнении о том, что влияние оказывают социально - экономические факторы, такие как образование, доход, профессия. Другие выделили среди значимых факторов восприятие бренда, уровень осведомленности, послепродажное обслуживание.

Подавляющее большинство исследователей используют опрос в качестве метода сбора информации, факторный и кластерный анализ для обработки информации.

Факторный анализ представляет собой статистический метод, используемый для описания изменчивости среди наблюдаемых, коррелированных переменных [9].

Факторный анализ позволяет сгруппировать большое число переменных и свести их к минимальному числу обобщающих факторов. В процессе факторного анализа происходит попарное сравнение исследуемых переменных с целью определения их схожести друг с другом. Также определяется число факторов. Переменные имеющую тесную связь между собой - высокий уровень корреляции объединяются в один фактор, переменные с низкой степенью корреляции группируются в другой фактор.

Факторный анализ используется во многих сферах, в маркетинговых исследованиях данный анализ используется для решения следующих задач:

· Сегментация рынка. Определяются латентные переменные для выделения сегментов.

· Разработка товарной стратегии. Определяются характеристики торговой марки, важных для потребителей.

· Разработка рекламных компаний. Определяются предпочтения потребителей для разработки плана рекламных коммуникаций

· Ценообразование. Определяются характеристики потребителей с высоким уровнем чувствительности к цене.

Кластерный анализ -- это многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы (кластеры). Кластер -- группа элементов, характеризуемых общим свойством, главная цель кластерного анализа -- нахождение групп схожих объектов в выборке. Спектр применений кластерного анализа очень широк: его используют в археологии, медицине, психологии, химии, биологии, государственном управлении, филологии, антропологии, маркетинге, дистанционном зондировании и других дисциплинах [7].

Независимо от предмета изучения применение кластерного анализа предполагает следующие этапы:

1. Построение выборки для кластеризации;

2. Определение переменных, по которым будут сгруппированы объекты выборки;

3. Вычисление значений меры сходства между объектами;

4. Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов;

5. Проверка достоверности результатов кластерного решения.

В классическом кластерном анализе к данным предъявляется ряд требований.

· Отсутствие корреляции между переменными;

· Однородность выборки, отсутствие выбросов;

· Соизмеримость шкал разных переменных;

· Распределение переменных близкое к нормальному;

· Отсутствуют случайные факторы, влияющие на переменные.

Если кластерному анализу предшествует факторный анализ, изложенные требования выполняются автоматически самой процедурой факторного моделирования. В противном случае выборку нужно корректировать.

Существует множество методов кластеризации, ниже рассмотрим основные из них:

· Метод k - средних. Алгоритм стремится минимизировать суммарное квадратичное отклонение точек кластеров от центров этих кластеров. На каждой итерации перевычисляется центр масс для каждого кластера, полученного на предыдущем шаге, затем векторы разбиваются на кластеры вновь в соответствии с тем, какой из новых центров оказался ближе по выбранной метрике. Алгоритм завершается, когда на очередной итерации не происходит изменения центра масс кластеров.

· Метод k - медиан. Вариация предыдущего метода, где для определения центра кластеров используется не среднее, а медианное значение.

· EM - модель. Алгоритм, используемый в математической статистике для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров вероятностных моделей, в случае, когда модель зависит от некоторых скрытых переменных.

· Алгоритмы семейства FOREL. Алгоритм кластеризации, основанный на идее объединения в один кластер объектов в областях их наибольшего сгущения.

· Иерархическая кластеризация. Совокупность алгоритмов упорядочивания данных, визуализация которых обеспечивается с помощью дендрограммы. Под дендрограммой понимается дерево, построенное по матрице мер близости. Алгоритмы иерархической кластеризации делят на две группы восходящие (объединяющие) и нисходящие (разделяющие).

В маркетинге кластерный анализ используется для решения задачи сегментирования рынка. На основе кластерного анализа исследователь делает выводы об однородности выборки, а также составляет профили сегментов, представленных на рынке.

Ряд исследований говорят о том, что опыт потребителя в процессе покупки определяет его выбор [13]. Термин «путешествие клиента» получил широкое распространение на практике. Опыт клиента, то есть когнитивные, эмоциональные, социальные и физические реакции клиента на компанию является ключевым конкурентным преимуществом в ряде отраслей бизнеса. Опыт клиента рассматривается не только маркетингом, но и другими науками. Однако в маркетинге методика получила широкое распространение. При данном подходе поведение и опыт клиентов обычно анализируются и описывается по шагам, такими как осведомленность, знакомство, рассмотрение, покупка и лояльность [12].

Неотъемлемым инструментом «путешествия клиента» в маркетинге стало графическое представление информации с помощью карты. Customer Journey Map -- это ориентированный граф, на котором с помощью точек контакта отображается путь клиента [43].

Необходимость в CJM появилась в тот момент, когда взаимодействие с клиентами стало не эклектичным (отдельно сайт, отдельно реклама, отдельно служба продаж, отдельно поддержка), а системным: все каналы заработали вместе. В этот момент стало понятно, что клиента нельзя просто так бросать после контакта; нужно, чтобы он постоянно чувствовал заботу и интерес со стороны компании.

Методика составления карты не имеет четких границ и достаточно гибкая. Тем не менее важно отметить ряд шагов, которые помогут составить карту.

1) Определить группы покупателей;

2) Составить воронку продаж для каждой группы;

3) Определить цели клиента на каждом этапе;

4) Отметить точки контакта на каждом этапе;

5) Выделить эмоции и барьеры, мешающие потребителю;

6) Выделить KPI - цели на каждом этапе.

После построения карты необходимо найти узкие места и оптимизировать мероприятия для обеспечения более позитивного потребительского опыта взаимодействия с компанией.



2. Исследование коммуникаций с клиентом компании «Стеклодом»

В компании есть отдел маркетинга, который состоит из шестнадцати сотрудников. И проблемы падения выручки и конверсионных показателей в лиды по продукту окна обнаружили до того, как они привлекли мое внимание. При этом попытки объяснить проблему закончились на мнении сотрудников отдела о том, что серьезное уменьшение показателей следствие падения рынка.

Также допускались предположения о том, что в 2019 году были выбраны не лучшие акции и скидки по продукту окна. Однако в данной гипотезе предполагалось, что на выручку влияет только один фактор - рекламные сообщения.

В конечном итоге, в данной работе назрела необходимость проверить гипотезы компании о падении рынка и успешность рекламных сообщений. Также имеет смысл спуститься на уровень отдельного клиента и посмотреть его опыт взаимодействия с компанией от возникновения потребности до послепродажного обслуживания. Можно предположить, что именно множество маленьких барьеров для потребителя во взаимодействии с компанией создают в конечном итоге негативный эффект, который выражается уже в немаленьких цифрах. Итак, в поисках истины приступаем к маркетинговым исследованиям.

Проблема компании -- снижение количества лидов и заказов, что в конечном итоге привело к снижению выручки. Как отмечалось во введении, причин, отразившихся на негативном результате бренда в 2019 году, может быть несколько. Чтобы определить причину снижения, сформулируем варианты в виде гипотез:

H1: Причина падения выручки бренда на 10% - падение рынка пластиковых окон в Пермском крае на 10% и более.

H2: Причина падения выручки бренда на 10% - не оптимальные рекламные компании, которые не соответствуют предпочтениям потребителей.

H3: Причина падения выручки бренда на 10% - сложности, которые возникают у клиента в течении процесса выбора и покупки в компании.

Гипотезы выстроены в иерархию по принципу величины уровня проблемы. Начиная с причины, оказывающей влияние на весь рынок и заканчивая причиной, влияние которой, затрагивает отдельного потребителя. Таким образом, выявив проблему на уровне всего рынка, исследование может быть завершено принятием H1.

Так как гипотезы рассматривают исследовательскую проблему с разных сторон, для них требуются разные объекты и предметы исследования, а также методы сбора и анализа данных. В связи с этим исследование разделено на три самостоятельных исследования:

1. Кабинетное исследование;

2. Кластерный анализ;

3. Costumer journey map.

При этом, они объединены общей исследовательской проблемой и целью.

Исследовательская проблема - отсутствие в компании информации о причинах, повлиявших на снижение выручки в компании на 10%.

Цель исследования - определить и описать причины, повлиявшие на снижение выручки в компании на 10%.

Не смотря на наличие общей проблематики и целей, объединяющих три исследования, каждое исследование имеет свою проблему и цель.

2.1 Кабинетное исследование

Первый этап исследования - проверка гипотезы о падении рынка на 10%. Так как исследование кабинетное и не содержит сложных аналитических процедур, ограничимся базовыми пунктами программы исследования.

Проблема - неизвестно как изменился рынок пластиковых окон Пермского края в 2019 году.

Цель - выяснить как изменился объем рынка пластиковых окон Пермского края в 2019 году.

Объект - рынок пластиковых окон Пермского края в 2019 году.

Предмет - объем рынка пластиковых окон Пермского края в 2019 году.

В ходе исследования была собрана информация из нескольких источников: авторитетного для отросли исследовательского центра «О.К.Н.А. Маркетинг» и портала «Окна Медиа», а также внутренней отчетности компании.

«Портал ОКНА МЕДИА» и отраслевой центр «О.К.Н.А. Маркетинг» в исследовании [39] представили информацию об объеме российского рынка ПВХ в 2018 году и динамике рынка. По данным исследования рынок окон ПВХ в России в 2018 году сократился на 5% в натуральном выражении по отношению к аналогичному периоду прошлого года. За период январь -- октябрь 2019 года рынок пластиковых окон в натуральном выражении снизился на 4% по отношению к аналогичному периоду 2018 года [38]. Так как в ноябре и декабре никаких глобальных событий на рынке ПВХ в России не произошло, определим годовое снижение объема рынка в натуральном выражении -- 4%.

Чтобы сделать окончательный вывод о том, что снижение рынка есть, но менее значительное, чем 10%, воспользуемся информацией из другого источника - внутреннего отчета отдела маркетинга «Исследование рынка Пермского края в 2018 году». По данным исследования, с 2016 по 2018 год средняя величина снижения в год составила 6%. Падение описано линейной функцией, что позволяет прогнозировать падение рынка в 2019 году также на 6%.

Таким образом, мы получили информацию об изменении объемов рынка в натуральном выражении из двух источников. По данным «Окна Медиа» рынок уменьшился на 4%. По данным исследований отдела маркетинга «СтеклоДом» рынок сократился на 6%. Значения расходятся не сильно, что говорит об адекватности информации. В качестве итогового значения возьмем среднее арифметическое - 5%.

Снижение объемов продаж в СтеклоДоме в натуральном выражении в 2019 году составило 12%. По результатам кабинетного исследования падение рынка в 2019 году составило 5%. Таким образом, гипотеза H1 отклонена. И необходимо приступать к проверке второй гипотезы с помощь кластерного анализа.

2.2 Кластерный анализ

Проблема исследования - неизвестно, какие предпочтения у потребителей на рынке пластиковых окон.

Цель исследования -- выяснить на сколько рекламные компании и позиционирование продуктов соответствует предпочтениям потребителей.

Объект исследования - конечные потребители окон ПВХ на рынке Пермского края.

Предмет исследования - предпочтения конечных потребителей окон ПВХ на рынке Пермского края.

Материалы:

· Список атрибутов окна;

· Анкета;

· Баннер на сайте;

· Телефонные разговоры;

· Закодированный массив данных.

Список исследовательских операций для сбора данных:

· Кабинетное исследование. Вторичная информация поможет сформировать первичное представление о потребителях на рынке окон ПВХ.

· Мозговой штурм. Необходим для создания списка атрибутов важных для потребителей. На основе мнений экспертов оконного рынка.

· Телефонный опрос. Сбор данных для анализа.

· Интернет - анкетирование. Сбор данных для анализа.

Список исследовательских операций для анализа данных:

· Проверка различий в выборках с помощью статистического критерия. Необходима для объединения двух выборок в одну.

· Частотный анализ. Позволит определить предпочтения клиентов и их описания на рынке в целом.

· Кластерный анализ. Позволит определить предпочтения различных сегментов рынка.

Порядок действий:

1. Сбор вторичной информации на портале «Окна Медиа» для предварительного представления о потребителях на рынке окон;

2. Сбор вторичной информации о потребителях через беседы с экспертами в компании «СтеклоДом»;

3. Мозговой штурм для составления списка исследуемых атрибутов окна.

4. Составление выборки исследования;

5. Определение методов сбора данных и подготовка материалов, необходимых для исследования;

6. Пилотное исследование;

7. Внесение коррективов;

8. Сбор данных;

9. Обработка данных;

10. Анализ данных;

11. Выводы и рекомендации.

Исследование началось в декабре 2019 года со сбора вторичной информации на портале «Окна Медиа». По мнению экспертов «Окна Медиа», структура потребителей на рынке меняется [35]. Выделяют четыре группы потребителей:

· Пьюрист -- повышенная требовательность к сохранению изначальной чистоты, строгости, приверженности канонам;

· Функционалист -- функциональность и удобство;

· Дизайнловер -- дизайн и красота;

· Премиум -- качество, цена не важна.

По прогнозам в 2020 году 70% будет приходится на потребителей, приобретающих окна с добавленной стоимостью, и только 30% на потребителей эконом сегмента. Значительно вырастет доля любителей дизайна с 12 до 28%.

Также было проведено несколько бесед с экспертами в компании «СтеклоДом». В качестве экспертов выступили сотрудники отдела маркетинга, проработавшие в компании более 5 лет и занимающие руководящие должности. По мнению сотрудников компании, в настоящий момент - декабрь 2019 года, существенных изменений в структуре рынка не наблюдается. Клиенты в последние несколько лет активно реагируют на скидки, а в самом окне для них важны: возможность сохранять тепло и регулировать климат в помещении, а также звукоизоляция и цена. Все остальные опции окна, например, дизайн и безопасность для детей не являются важными для потребителей.

Необходимость сбора первичной информации стала еще более наглядной, так как взгляды экспертов «Окна Медиа» и маркетологов «СтеклоДом» разнились. Но для составления опросника было необходимо выявить и описать атрибуты окна. В процессе мозгового штурма вместе с маркетологами компании был составлен большой список возможных атрибутов окна, а затем из него выбраны наиболее понятные для потребителя атрибуты. В итоге, список атрибутов окна выглядел следующим образом:

· Теплозащита - окно сохраняет в помещении тепло;

· Цена - стоимость окна;

· Шумоизоляция - окно защищает помещение от шума с улицы;

· Регулирование климата в помещении - окно сохраняет тепло в холодную погоду и прохладу в теплую погоду;

· Дизайн - окно вписывается в дизайн интерьера;

· Скидка - размер предлагаемой скидки;

· Защита от конденсата и наледи - окно снижает вероятность появления конденсата и наледи;

· Безопасность для детей - окно безопасно для детей;

· Экономия на коммунальных услугах - окно позволяет экономить на коммунальных услугах;

· Пожаростойкость - окно выдерживает высокие температуры;

· Защита от ультрафиолетовых лучей - окно не пропускает ультрафиолетовые лучи.

В пилотном исследовании по мимо оценки одиннадцати вышеупомянутых атрибутов, респондентов спрашивали: «скажите, пожалуйста, для вас есть важные свойства окна, которые не были озвучены?». По результатам пилотного исследования, в список был добавлен атрибут - приватность - окно зеркальное и защищает от посторонних взглядов.

Следующим важным блоком стало определение выборки. Генеральная совокупность в данном исследовании - конечные потребители окон ПВХ на рынке Пермского края. При этом важно отметить, что у данных потребителей есть потребность в приобретении окон на момент сбора информации (20 января - 15 марта).

Для обеспечения обоснованности выборки, она должна удовлетворять двум условиям: быть репрезентативной и статистически достоверной [6]. Выборка состоит из потребителей, обратившихся в компанию «СтеклоДом» с желанием приобрести окно. Конечно, на рынке представлены множество компаний и брендов и может возникнуть вопрос на сколько выборка лидов в компании соответствует всем потребителям на рынке. И действительно, выпадает небольшая часть потребителей, которые не рассматривают «СтеклоДом» даже в качестве варианта. При этом, по результатам исследования компании «СтеклоДом», известность одноименного бренда составляет порядка 95%. Так как бренд «СтеклоДом» лидер рынка, приблизительно для 90% потребителей он будет входить в число альтернатив выбора покупки окон. Также метод построения выборки - простой случайный отбор методом согласных, позволяет сохранить (при достаточном количестве наблюдений) высокую репрезентативность выборки, так как все представители генеральной совокупности (из оставшихся 90%) имеют одинаковую вероятность попасть в выборку. Что касается численности выборки, то для генеральной совокупности 30 000 человек, 95% доверительной вероятности и 7% доверительному интервалу, выборка составит 195 респондентов [36]. Так как ресурсы компании ограничены, оставим достаточно высокую точность 95%, а 7% для данного исследования не даст сильного искажения. Хотя хочу отметить, что в условиях, менее ограниченных по времени был бы взят 5% доверительный интервал.

Определившись с выборкой, последним этапом для начала сбора стало определение методов сбора и подготовка материалов.

Ключевые показатели бизнеса - показатели эффективности. Исследователю в коммерческой компании необходимо найти наименее ресурсно - затратные способы получения информации. При это речь идет не только о финансовых, материальных и трудовых ресурсах, речь идет также о времени. Компаниям необходимо как можно быстрее получать информацию и принимать решения. Для обеспечения скорости, в качестве метода был выбран формализованный опрос, а для сбора использовалось сразу несколько каналов: телефонный опрос, интернет - анкетирование и анкетирование в офисах.

Формализованный опрос - классический метод количественного исследования, который обладает рядом преимуществ в сравнении с другими методами сбора данных. К преимуществам можно отнести: простоту процедуры проведения, как для исследователя, так и для респондента, простоту обработки и интерпретации данных, что увеличивает скорость сбора и обработки данных [2]. Для пилотного исследования была разработана первая версия анкеты - приложение 1. Анкета содержит двенадцать вопросов, в которых респонденту необходимо оценить утверждения о важности атрибутов окна по шкале от 1 до 5, где 5 -- абсолютно согласен, 1 -- абсолютно не согласен. Атрибуты из списка сложно не только оценить по метрической шкале. Еще более проблематично объяснить респонденту, что значит то или иное измерение, следовательно, получить вразумительные ответы и результаты. Из этого появилась необходимость оценивать ответы респондентов по ранговой шкале. Была выбрана классическая для маркетинговых и социологических исследований пятибалльная шкала Лайкерта [23]. Данная шкала проста и привычна для респондента и исследователя. Но необходимо отметить, что, используя ранговую шкалу, теряется часть информации и интерпретация результатов в большей степени зависит от исследователя, так как разница между, к примеру, 5 и 4 балами не столь очевидна.

Возвращаясь к содержанию анкеты, стоит отметить, что в нее входит еще один вопрос - «скажите, пожалуйста, для вас есть важные свойства окна, которые не были озвучены?» для того чтобы при наличии высокой частоты определенного атрибута, не попавшего в первоначальную версию анкеты, включить его. По результатам пилотного исследования, в анкету был добавлен атрибут «приватность». Также, в конечный вариант анкеты был добавлен блок с социально - демографическими вопросами. А для придания анкете приятный внешний вид был сделан дизайн - приложение 2.

Формализованный опрос может включать в себя разные методы сбора. Для увеличения скорости сбора данных было задействовано сразу три канала: личный опрос, телефонный опрос, интернет - опрос.

До начала сбора данных основным каналом для сбора считался личный опрос в офисах. Для этого готовая анкета была отправлена на электронную почту каждому менеджеру, а сами менеджеры проинструктированы. Инструкция содержала информацию о том, что: опрашивать, только посетителей, пришедших в офис первый раз за продуктом - окно; опрашивать только с согласия посетителя; опрашивать перед консультацией о продукте.

При этом для большего влияния на менеджеров, инструктаж, по просьбам отдела маркетинга, провела коммерческий директор бренда «СтеклоДом» в Перми. В ходе сбора данных стало понятно, что большинство менеджеров проигнорировало письмо, так как никакой мотивации опрашивать клиентов не оказалось, а по мнению менеджеров по продажам, опрос только мешал процессу продаж. В итоге за два месяца сбора данных с офисов было собранно всего 31 анкета.

Одновременно с запуском опроса в офисе был запущен интернет - опрос на сайте «СтеклоДом» Пермь - https://steklodom.com. Поп - ап с опросом -рисунок 5, выходил пользователям, которые впервые посетили сайт, через 10 секунд после захода на сайт.

Рис. 5. Анкета на сайте



Для того чтобы в выборку попало как можно меньше нецелевых респондентов, в начале анкеты вставлен фильтрующий вопрос - «Вы планируете приобрести окно?». Далее для части респондентов опрос заканчивалась, а целевые респонденты могли пройти опрос до конца и получить скидку в размере 5%, что должно было замотивировать пройти опрос до конца.

Последним каналом сбора стал телефонный опрос. В первоначальном плане исследования, телефонный опрос рассматривался исключительно как канал для сбора данных в пилотном исследовании. Однако, так как был план сбора с нормативными показателями в офисах и на сайте по неделям, отклонение в офисах стало заметно через две недели. После чего принято решение собирать информацию также через телефонный опрос. Телефонный опрос проводили сотрудники кол - центра «СтеклоДом» и телемаркетологи компании.

Перед запуском масштабного исследования стартовал запуск пилотного исследования. Для повышения скорости получения информации была использована выборка клиентов, недавно сделавших заказ в копании. Численность выборки составила 50 респондентов. Методом сбора стал телефонный опрос. По результатам пилотного исследования была модифицирована анкета, а также отработаны методы обработки и анализа данных.

Сбор данных продлился порядка двух месяцев. В итоге было получено три массива данных:

· Анкеты от менеджеров в офисе - 31 анкета;

· Анкеты, полученные путем телефонных звонков клиентам - 129 анкет;

· Анкеты с сайта - 115 анкет.

Анкеты от менеджеров в офисе были исключены из анализа, так как есть вероятность, что выборки отличатся между собой. А проверка статистическим критерием при размере выборки 31 будет не корректна. Также часть анкет были заполнены не полностью или содержали логические ошибки. Такие анкеты составили 6%, они были исключены из анализа.

Первым шагом в анализе данных стало решение вопроса о возможности соединить две выборки в одну. Для проверки гипотезы о наличии различий между оценками респондентов, ответы которых были собраны разными способами необходимо выбрать верный статистический критерий. Так как в исследовании две независимые выборки, признаки в которых имеют не нормальное распределение, воспользуемся критерием Манна - Уитни. [26].

Для расчета критерия воспользуемся программным обеспечением «RStudio». Результаты проверки представлены в таблице 1 - проверка гипотезы о различии выборок.

Таблица 1. Проверка гипотезы о различии выборок

Единственный атрибут с p - value выше 0,1 - скидка. При этом, согласно традиционной интерпретации уровней значимости при вероятности ошибки первого рода 0,05, возникает неопределенность в принятии альтернативной гипотезы [6]. Таким образом, при отсутствии четко выраженных различий в признаках между двумя выборками, считаю возможным объединить их в одну без ущерба результатам исследования.

Объединив две выборки в одну получаем массив 224 наблюдения, что превосходит запланированные 200. Перейдем к описанию распределения частот выборки с помощью графиков и диаграмм.

Рис. 6. Распределение респондентов по полу

Распределение респондентов по полу между мужчинами и женщинами практически равное.

Рис. 7. Распределение респондентов по возрасту



По рисунку 2 видно, что по возрасту распределение между разными группами практически одинаковое, исключение составляют люди 18 - 24 лет, их представительство в общей совокупности составляет 7%. Интересно, что большая часть 17% - респонденты пожилого возраста.

Рис. 8. Распределение респондентов по цели покупки окна

На диаграмме представлено распределение ответов респондентов на вопрос - «в какое помещение вы ищете окно». 72% всех ответов составляет квартира, что предсказуемо. 23% нуждаются в окне в коттедж. 5% респондентов в процессе поиска окна для офиса или подъезда.



Рис. 9. Популярность каналов коммуникаций

Для выявления точек контакта с потребителями выяснялось, чем они пользуются регулярно - каждую неделю. С отрывом более, чем на 10% от второго канала, наиболее популярным стал телевизор, 70% указали, что пользуются им регулярно. Также в тройку попали «Вконтакте» и «Viber». В компании по всем трем направлениям есть маркетинговая активность. По телевизору ежемесячно показывают рекламу «СтеклоДом». В социальной сети «Вконтакте» настроена таргетированная реклама, а также есть сообщество «СтеклоДом Пермь». «Viber» используется не для привлечения клиентов, а для поддержания коммуникаций менеджера и клиента в процессе консультирования и продажи, если это удобно клиенту. Так, «Viber» можно использовать для рассылок клиентам СтеклоДома. Среди каналов, которые компания не использует, но ими пользуется более четверти опрошенных, можно выделить «YouTube» - 33% пользователей.

Рассмотрев описательные статистики, перейдем к кластерному анализу. Кластерный анализ был выбран для определения предпочтений разных сегментов. Благодаря кластерному анализу можно понять какую часть рынка привлекает определенный атрибут.

Для проведения кластерного анализа было использовано программное обеспечение «RStudio». Перед началом анализа необходимо убедиться, что данные пригодны для проведения кластерного анализа. Несмотря на то, что оценки атрибутов имеют ненормальное распределение, что рекомендовано при кластерном анализе, все данные расположены в интервале от 1 до 5 включая границы. В следствии чего, мы получаем отсутствие выбросов (выбросы были удалены на предварительной обработке данных). Также каждый признак выражен в одинаковой шкале, следовательно, стандартизация данных не требуется. Данные готовы к анализу.

Качество кластеризации определяется устойчивостью результатов при использовании разных методов кластеризации или разных выборок из одной генеральной совокупности, а также содержательностью интерпретации результатов. Для проверки устойчивости проведем агломеративный иерархический анализ методом Уорда, затем проведем кластерный анализ методом k - средних и сопоставим результаты. После чего раздели базу на две равные части случайным образом, и проведем на каждой кластерный анализ, методом k - средних. Результаты сопоставим и определим на сколько они воспроизводимы в разных условиях.

На первом этапе для иерархической кластеризации необходимо построить матрицу расстояний. Эта матрица содержит в себе информацию о различиях между объектами. При это ключевым шагом является выбор меры расстояния [33]. Среди мер можно выделить:

· Евклидово расстояния;

· Квадрат евклидового расстояния;

· Расстояние Манхэттена;

· Расстояние Чебышева;

· Степенное расстояние.

Для того чтобы выбрать подходящую меру расстояния важно ясно понимать цель и смысл данных. В данном исследовании все 12 атрибутов одинаково важны, поэтому расстояние Чебышева не подходит. Все выбросы уже удалены, соответственно использование степенного или манхэттенского расстояния не целесообразно. Методом исключения остались евклидово расстояние и квадрат евклидового расстояния. Возьмем классическое евклидово расстояния, так как в придании большего веса более отдаленным друг от друга объектам нет необходимости.

Построив матрицу расстояний, переходим к выбору метода объединения объектов в кластеры [15]. Наиболее популярными методами иерархической кластеризации являются:

· Одиночная кластеризация связей;

· Полная кластеризация связей;

· Средняя кластеризация связей;

· Центроидный метод;

· Метод Уорда.

В данной работе был выбран метод Уорда, так как метод подходит для решения задач с близкорасположенными кластерами, а также широко распространен в исследованиях с сегментацией рынка. Результатом иерархического кластерного анализа методом Уорда стала дендрограмма.



Рис. 10. Дендрограмма

По внешнему виду дендрограммы проглядывается решение из четырех или пяти кластеров. Для обоснования количества кластеров в решении, воспользуемся критерием Калински - Карабас (CH), где максимальное значение укажет на наиболее вероятное число кластеров [11].

Для расчета критерия определим среднее расстояние внутри кластера и между кластерами. Далее рассчитаем критерий для решений с разным количеством кластеров, от двух до десяти. Расчеты представим в таблице.



Таблица 2. Выбор количества кластеров

Как видно из таблицы значение критерия наибольшее для решения из шести кластеров - 1,79. Критерий Калински - Карабас для решения из четырех кластеров - 1,50, что значительно меньше, чем для шести. При этом, размер кластеров нормальный, отсутствуют кластеры, в которые входят до 5 объектов (справедливо для данной генеральной совокупности). Таки образом, остановимся на решении из шести кластеров. Изобразим решение графически.

Рис. 11. Дендрограмма



Определив количество кластеров, перейдем к кластеризации методом k - средних. Данный метод позволит нам найти центры кластеров. Задав разбиение совокупности на 6 кластеров, остановку алгоритма через 20 итераций, получаем центры шести кластеров.

Перед анализом кластеров, опишем качество кластеризации методом k - средних и в общем. Методом k - средних стремится к такому разделению на кластеры, при котором, сумма квадратов между кластерами разделенная на общую сумму квадратов стремится к единице. Иными словами, алгоритм стремится к компактности внутри кластеров и большом расстоянии между ними [27]. В данном исследовании, показатель составил 47, 6 %. Это говорит о том, что кластеры получились не однородными.

Проверка на устойчивость результатов была проведена в два этапа. На первом этапе сравнивались результаты иерархического анализа и анализа методом k - средних с помощь индекса Ранда [42]. Индекс составил 0,88, что говорит о высокой устойчивости результатов.