Upload
fedor-virin
View
3.925
Download
4
Embed Size (px)
DESCRIPTION
RIW 2012
Citation preview
Настоящая презентация отражает предварительные результаты исследования Data Insight потребительского поведения и тех изменений, которые привносят в это поведение современные технологии. Мы изучаем то, как люди, которые активно пользуются интернетом, стали покупать повседневные товары.
Самого исследования пока еще нет, оно появится ближе к концу года. Все уточняющие вопросы можно и нужно задать в электронную почту или телефон.
+7 495 5405906
3
• 15-20 непродуктовых покупок в год больше 1000 рублей
• Более 80% выбирают большую покупку преимущественно через интернет
• 40% покупателей в онлайне в течение года (хотя бы однократно)
• И только 1-2 покупки в онлайне в течение года для покупателей
• И низкая возвращаемость к тому же типу покупок
• И отсутствие лояльности к интернет-магазину (как классу и любому конкретному)
4
Для того, чтобы разобраться в этих суждениях, мы начали исследовать статистику и, в первую очередь, для проверки гипотез выделили тех, кто покупает через интернет и тех, кто только выбирает. И мы проанализировали, какую долю составляют покупатели от выбирателей. И дальше мы разобрали это по регионам.
Таким образом, у нас получилось 4 графика по 4-м разным категориям, которые (как мы предполагаем) имеют специфическое поведение. Эти графики представлены на слайдах дальше.
5
6
доля покупателей от выбирателей
количество покупателей в регионе
7
Доля покупателей от выбирателей
Количество покупателей в регионе
8
Доля покупателей от выбирателей
Количество покупателей в регионе
9
Доля покупателей от выбирателей
Количество покупателей в регионе
Картинка по регионам дала странные результаты – пользователи одинаково хорошо покупают те товары, которые стали продаваться через интернет недавно, однако, те товары, которые продаются в интернете давно (компьютеры в первую очередь), они покупают гораздо лучше в столицах, чем через интернет.
Таким образом, потребительское поведение не впрямую зависит от региона и в большей степени зависит от чего-то еще.
Тогда мы разобрали это поведение потребителей по стажу использования. И получили еще три графика, которые хотим вам показать.
10
11
2 3 4 5 6
одежда портативная электроника
мебель, товары для дома компьютеры
12
2 3 4 5 6
одежда портативная электроника компьютеры
13
2 3 4 5 6
одежда портативная электроника
мебель, товары для дома компьютеры
Самый высокий процент покупателей в сегменте одежда и обувь за счет низкой «искабельности» товаров
Самый большой разброс между столицами и регионами в сегменте «мебель и товары для дома». Даже больше, чем в продуктах питания
Потребители выбирают электронную покупку вне зависимости от возраста и пола, но в зависимости от категории
14
Интернет-магазин – это неудобно! Даже при повторной покупке часто людям проще зайти в магазин, чем общаться с интернет-продавцами
Курьерская доставка сложная, небезопасная и дорогая. Курьер – частая причина отказа от конкретного магазина
За большими покупками пользователи часто ходят вдвоем. Финальный выбор делается в магазине
15
Интернет-магазин требует очень много внимания: все приходится делать самому. В итоге на покупку через интернет зачастую уходит больше времени, чем в оффлайне
Как меняется ситуация • по годам
• по регионам
• по возрастам
• по товарным категориям
Что делать продавцам Какие изменения в сервисе приведут к перелому ситуации
Как использовать сложившуюся ситуацию
Опыт и влияние
Что происходит в поведении потребителей от появления мобильных технологий и Smart TV
Какие факторы в большей степени влияют на пользователей – личный опыт или влияние окружения
Влияние технологий
17
2 года работы
80 исследовательских проектов
Специализация ecommerce, стартапы, интернет-реклама
Основные компетенции: сложные исследовательские проекты на стыке совершенно различных методик
Базовые исследования: Электронная торговля 2011, 2012, Online Travel 2012, мониторинг ecommerce, мониторинг рекламы в интернете
www.DataInsight.ru +7 495 5405906 [email protected]
18
19