Механизмы открытия продукта
Механизмы открытия продукта — это способы, с помощью которых потребители находят доступные товары на рынках. В современном мире у потребителей есть много способов узнать о продуктах, но особенно влияют на обнаружение продукта потребителем списки бестселлеров, отзывы и рекомендации, а также вторичные эффекты информации (когда покупатели узнают о продукте А из новостных источников о родственном с А продукте B). Особенно эти механизмы открытия продукта актуальны для рынков с большим количеством продуктов: например, для рынка книг, фильмов, музыки, а также приложений для смартфонов.
Списки бестселлеров и рейтинги популярности[править]
Перед покупкой потребители обычно тратят время и ресурсы на изучение продуктов, прежде чем решить, какой или какие из них купить. Если количество товаров на рынке слишком велико, то становится слишком затратно узнавать про каждый товар. На набор продуктов, про которые узнает и знает потребитель, могут повлиять выбор других потребителей, потому что на большинстве рынков, в том числе на рынках с большим количеством продуктов, потребители легко могут наблюдать информацию о покупках других покупателей. Эта ситуацию получила название в англоязычной литературе и определяется как observational learning[1] или наблюдательное изучение (процесс наблюдения за выбором других во время принятия решения).
Исследование Соренсена (2007)[2] было первым, которое измерило влияние опубликованных рейтингов продаж в газете New York Times на продажи книг. В своем исследовании Соренсен использует две особенности построения списка бестселлеров в New York Times: во-первых, из-за ошибки выборки список иногда ошибочно включал или исключал книги, особенно в нижней части списка; во-вторых, список бестселлеров был опубликован с 3-недельным отставанием, поэтому книги, получившие статус бестселлера, вначале не фигурировали в списке. В совокупности, эти особенности привели к тому, что некоторые книги были исключены из списка бестселлеров, хотя их продажи были такими же высокими или даже выше, чем у других книг из списка. Используя данные из Nielsen BookScan п выборке из 1200 названий книг художественной литературы, Соренсен приходит к выводу, что появление в списке бестселлеров NYT приводит к небольшому, но статистически значимому увеличению продаж книги. Также автор выясняет, что влияние появления в списке является временным, причем основная часть этого эффекта была реализована в первую неделю. Более того, влияние на продажи наиболее ярко выражено среди относительно неизвестных авторов (в частности, новых авторов).
Для более наглядного объяснения влияния списка бестселлеров некоторые исследователи основывались на экспериментальных данных. К примеру, группа ученых во главе с Цаи в 2009 году[3] провела эксперимент в ресторане Пекина. Посетители ресторана были поделены на 3 группы: первой группе предложили обычное меню, где были представлены 60 горячих блюд на выбор; второй группе предложили обычное меню, а также дополнительно предоставили пятерку самых популярных блюд среди посетителей ресторана за предыдущую неделю, а третьей группе также предложили обычное меню и показали пятерку образцовых блюд (это те же самые популярные блюда среди посетителей, но 3 группе об этом не сказали). Авторы выяснили, что продажи пяти лучших блюд увеличились на 13-20% для посетителей во 2 группе, но такого резкого повышения не произошло у посетителей 3 группы. Они обнаруживают, что данный эффект был несколько больше для редких посетителей ресторана, чем для постоянных клиентов, т.к. логично, что менее информированные люди должны быть более восприимчивы к информации, выявленной выбором других людей.
Таким образом, эффект "observational learning"[1] проявляется в большей степени, когда объем собственной информации потребителя наименьший:
- либо его знания о товаре ограничены
- либо рассматриваемый продукт является новым и/или относительно неизвестным
Отзывы и рекомендации[править]
На многих рынках потребители могут узнавать о продуктах напрямую, в том смысле, что люди рассказывают о своем мнении и опыте пользования продуктом. Примерами такого рода общения являются отзывы и рекомендации, предоставленные пользователями в Интернете.
Шавалье и Мэйзлин в 2006 году[4] впервые эмпирически показали, что отзывы влияют на поведение потребителей. Целью их исследования было рассчитать изменение в рейтинге продаж книги на Amazon Barnes&Noble и изучить, были ли различия в этих изменениях связаны с различиями в обзорах, которые были опубликованы в течение этого периода. Положительные отзывы приводят к увеличению продаж, а негативные- к снижению, а влияние негативных отзывов несколько больше по величине.
Лука в 2011 году[5] также исследовал, как отзывы влияют на поведение потребителей. Он показал, что повышение рейтинга ресторанов на сайте Yelp в одну звезду увеличивает доход на 5-9%, и этот эффект присутствует только для независимых ресторанов, для сетевых ресторанов этот эффект не столь значителен. Аналогичный результат сообщили Ньюберри и Жу[6], которые считали, что отзывы менее важны для продавцов и продуктов, которые уже хорошо известны.
Одобрения знаменитостей также могут быть эффективными рекомендациями продукта. Гартвейт в 2014 году[7] изучает влияние рекомендаций ведущей популярного ток-шоу Опры Уинфри. Он обнаруживает, что, когда Опра одобрила книгу, продажи этой книги выросли в среднем на 6000% на следующей неделе. Это увеличение продаж уменьшилось с течением времени, но оставалось положительным в течение более 6 месяцев. Также предоставляется вероятным, что многие покупатели не купили бы книгу и никогда бы не узнали о ней, если бы Опра не порекомендовала ее.
Интернет-технологии усилили важность публикации рецензий и рекомендаций, сейчас они могут быть дешево организованы и опубликованы, поэтому редко можно найти продукты, которые не имеют рейтингов и отзывов, размещенных в Интернете. Возможность онлайн-продавцов собирать большое количество пользовательских отзывов о продуктах позволяет им создавать автоматические механизмы рекомендаций. Большинство интернет-магазинов (Amazon) демонстрируют следующую форму: если вам нравится продукт А, мы считаем, что вам понравится продукт В, а некоторые, как например Netflix побуждают пользователей представлять свои рейтинги разных продуктов как способ улучшить рекомендации сайта для новых продуктов.
Вторичные эффекты информации[править]
Как уже было сказано, вторичные эффекты информации- это когда потребитель узнает о товаре А из источников о связанном с А товаре Б.
Хендрикс и Соренсен в 2009 году[8] попытались эмпирически количественно оценить отсутствие у потребителей информации в музыкальной индустрии, измерив эффекты выпуска новых альбомов на продажи старых этого же артиста. В их исследованиях анализируются продажи музыкальных альбомов с 1993 по 2002 год, когда потребители все еще узнавали о новых альбомах по радио и покупали их в обычных магазинах. Рекламная деятельность и радиопередача, связанные с выпуском нового альбома, как правило, повышали продажи прошлых альбомов артиста- вторичный эффект информации. Т.е. новые альбомы исполнителя заставляют потребителя открывать артиста и приобретать его прошлые альбомы.
Данный эффект также наблюдается в исследовании Гартвейта[7] с книжным клубом Опры. Когда Опра объявила о выборе своего книжного клуба, продажи других изданий того же автора увеличились на 53%, и эффект сохранялся в течение нескольких месяцев.
В совокупности, вторичные эффекты, описанные в этих исследованиях, свидетельствуют о том, что многие продукты «теряют» продажи из-за отсутствия информации у потребителей.
Источники[править]
- ↑ 1,0 1,1 Observational learning // Английская Википедия
- ↑ Sorensen AT. 2007. Bestseller lists and product variety. J. Ind. Econ. 40(4):715–38
- ↑ Cai H, Chen Y, Fang H. 2009. Observational learning: evidence from a randomized natural field experiment. Am. Econ. Rev. 99(3):864–82
- ↑ Chevalier JA, Mayzlin D. 2006. The effect of word of mouth on sales: online book reviews. J. Mark. Res. 43(3):345–54
- ↑ Luca M. 2011. Reviews, reputation, and revenue: the case of Yelp.com. Work. Pap. 12-016, Harvard Bus. School, Cambridge, MA
- ↑ Newberry P, Zhou X. 2016. Heterogeneous effects of online reputation for local and national retailers. Work. Pap., Pennsylvania State Univ., State College
- ↑ 7,0 7,1 Garthwaite CL. 2014. Demand spillovers, combative advertising, and celebrity endorsements. Am. Econ. J. Appl. Econ. 6(2):76–104
- ↑ Hendricks K, Sorensen A. 2009. Information and the skewness of music sales. J. Polit. Econ. 117(2):324–69