CC BY
251
МАРКЕТИНГ
УДК 339.1 JEL: M310
А. О. Давий1, В. А. Ребязина1, М. М. Смирнова2
БАРЬЕРЫ И ДРАЙВЕРЫ ПРИ СОВЕРШЕНИИ ИНТЕРНЕТ-ПОКУПОК В РОССИИ: РЕЗУЛЬТАТЫ ЭМПИРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
1 Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Российская Федерация, 101000, Москва, ул. Мясницкая, 20
2 Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7/9
Статья посвящена изучению факторов, которые сдерживают российских интернет-пользователей от совершения покупок в Интернете (барьеры) и способствуют данному процессу (драйверы). Представлен обзор российских и международных исследований данных факторов с позиции покупателя, выявлены те из них, с которыми покупатели сталкиваются в процессе совершения интернет-покупок, а также дано описание рынка интернет-торговли в России. Полученные выводы основаны на результатах эмпирического исследования в форме опроса 884 российских покупателей. Обнаруженные в ходе объясняющего факторного анализа барьеры и драйверы использованы для проведения кластерного анализа российских покупателей, в рамках которого определены три кластера: 1) «профессионалы-ценители» интернет-покупок; 2) любители интернет-покупок за рубежом и 3) покупатели, осмотрительные и недоверчивые при совершении интернет-покупок.
Ключевые слова: маркетинг, интернет-торговля, интернет-покупатели, барьеры, драйверы, развивающиеся рынки, Россия.
E-COMMERCE BARRIERS AND DRIVERS OF THE RUSSIAN CONSUMERS: THE RESULTS OF AN EMPIRICAL STUDY
A. O. Daviy1, V. A. Rebiazina1, M. M. Smirnova2
1 National Research University Higher School of Economics, 20, Myasnitskaya ul., Moscow, 101000, Russian Federation
2 St. Petersburg State University, 7/9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation
The role of e-commerce in the economic growth is constantly increasing; its development though depends on some limiting and driving factors. This paper investigates limiting and
Публикация подготовлена по итогам исследования (№ 16-01-0079) в рамках Программы «Научный фонд Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики"» (НИУ ВШЭ)» в 2016-2017 гг., а также при государственной поддержке ведущих университетов Российской Федерации «5-100».
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2018
driving factors that influence e-commerce market development in Russia from the consumer perspective. To identify limiting and driving factors of the Russian e-commerce market development from the consumer perspective in Russia, a quantitative survey is applied. A new scale that includes 44 indicators to describe online shopping barriers and drivers has been developed. The total sample of 884 respondents is composed of consumers who are experienced in buying goods or services via internet. Exploratory factor analysis and K-means clustering analysis are applied to analyze the obtained data. The findings reveal the structure of driving and limiting factors, highlighting the core role of the trustworthiness and transparency of e-commerce market players, security risks and privacy concerns, reputation of the online store, consumer trust and online shopping infrastructure. Cluster analysis identified three main clusters: (1) consumers who appreciate benefits of making internet purchases, (2) consumers buying from abroad, and (3) cautious consumers with low level of trust. The findings from this study make several contributions to a growing body of literature on e-commerce. Firstly, the drivers and barriers of the e-commerce market development from the consumer and Russian market perspectives are revealed. Secondly, this is the study to compensate the lack of empirical research describing the barriers and drivers of the e-commerce market in Russia. Thirdly, this research extends our knowledge of the Russian e-commerce market and may serve as a base for future studies in this field.
Keywords: marketing, online-shopping, online consumers, e-commerce barriers, e-commerce drivers, emerging markets, Russia.
ВВЕДЕНИЕ
Рост цифровой экономики и повсеместное внедрение интернет-технологий ведут к преобразованиям, которые способствуют созданию единой цифровой среды для работы и взаимодействия государства, компаний и покупателей [Цифровая Россия..., 2017]. Формирование такой среды положительно влияет на расширение существующих рынков, усиливает внутриотраслевую конкуренцию, увеличивает производительность отдельных компаний и отраслей, что повышает их конкурентоспособность как на российском, так и на международном рынке и ведет к росту национальной экономики в целом.
Данные исследовательских компаний свидетельствуют о том, что цифровая экономика в России является одним из наиболее активно развивающихся направлений [Цифровая Россия., 2017; E-commerce barometer, 2015]. По разным оценкам, ее доля в ВВП страны выросла с 2,4% в 2015 г. до 2,6% в 2016 г., за аналогичный период времени доля зависимых от цифровой экономики отраслей в ВВП увеличилась с 10 до 16% [Экономика Рунета., 2017; E-commerce barometer, 2015]. По мнению аналитиков из компании McKinsey, данная положительная тенденция сохранится, а «к 2025 году потенциальный экономический эффект от цифрови-зации экономики России может увеличить ее ВВП на 4,1-8,9 трлн руб. (в ценах 2015 г.), что составит от 19 до 34% общего ожидаемого роста ВВП» [Цифровая Россия., 2017, с. 8].
Активное развитие интернет-технологий и цифровой инфраструктуры в России создает благоприятные условия для роста традиционных отраслей экономики, среди которых выделяется отрасль розничной торговли. Цифровизация
розничной торговли привела к возникновению и росту интернет-торговли, под которой понимается продажа или покупка товаров или услуг через компьютерные сети с помощью методов, специально предназначенных для получения или размещения заказов [Glossary of Statistical terms..., 2011]. Интернет-торговля является относительно молодым сегментом рынка розничной торговли в России: так, в 2016 г. данный рынок составил всего 4,4% от всего рынка розничной торговли [Retailing market size, 2016]. Вместе с тем несмотря на незначительную долю, она демонстрирует достаточно существенные темпы роста на протяжении почти 20 лет: около 30-40% в 2000-х гг. и 15-20% — после кризиса 2014 г. [Retailing in Russia, 2016].
Благоприятные внешние условия на рынке в докризисный период обеспечили компаниям экстенсивный рост и способствовали активному использованию маркетинговых стратегий, сосредоточенных в большей степени на привлечении клиентов, нежели на их удержании. Однако новые реалии рынка, связанные с ухудшением экономической ситуации и снижением покупательской способности населения, требуют от компаний пересмотра маркетинговой стратегии и более тщательного подхода в работе как по привлечению клиентов, так и по их удержанию, а также выстраиванию долгосрочных отношений с покупателями.
Цель данной статьи — выявление барьеров и драйверов, с которыми интернет-покупатели сталкиваются в процессе совершения покупок, что является одним из необходимых условий для разработки стратегии взаимодействия с текущими покупателями для российских компаний. Во-первых, при низких низких издержках на переключение между интернет-магазинами и отсутствии физических границ на интернет-рынках компаниям необходимо фокусироваться в первую очередь, на построении и развитии долгосрочных и взаимовыгодных отношений с уже привлеченными интернет-покупателями. Во-вторых, успех интернет-торговли в России будет зависеть от роста доли онлайн-покупателей и формирования так называемого ядра интернет-торговли, а именно интернет-пользователей с наиболее высокой активностью онлайн-покупок. В развитых странах доля онлайн-покупателей в интернет-аудитории страны составляет около 60% [Information economy report., 2015]. В России этот показатель колеблется от 34 до 50% [Интернет-торговля в России., 2015; 2017]. Из них только 1% интернет-покупателей — это интернет-пользователи, которые совершают более 50 покупок в течение года [Интернет-торговля в России., 2015, с. 23].
Анализ факторов, которые стимулируют интернет-покупателей к совершению покупок в Интернете (драйверов) и препятствуют этому (барьеров), основан на результатах опроса 884 респондентов. В качестве основных методов анализа данных использованы факторный и кластерный анализ. Факторный анализ позволил выявить барьеры и драйверы к совершению покупок в Интернете. Полученные факторы были использованы в ходе проведения кластерного анализа для выявления групп онлайн-покупателей с различными поведенческими характеристиками.
Структура статьи выглядит следующим образом. В первой части рассмотрены существующие исследования факторов, движущих и ограничивающих развитие рынка интернет-торговли с позиции покупателя; во второй — дано описание рынка интернет-торговли в России, выявлены факторы, стимулирующие и сдерживающие развитие интернет-торговли с позиции покупателя. В третьей — изложены методология эмпирического исследования и описание выборки. В четвертой части представлены результаты эмпирического исследования. Заключительная часть статьи посвящена обсуждению результатов и выводам исследования.
БАРЬЕРЫ И ДРАЙВЕРЫ РАЗВИТИЯ РЫНКА ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ
Согласно данным реферативной базы Scopus, на протяжении последних 15 лет исследователи проявляют устойчивый интерес к изучению факторов, сдерживающих развитие рынка интернет-торговли и способствующих этому [Pavlou, 2003; Wymer, Regan, 2005; Al Qirim, 2007; Kuo, Chen, Chen, 2011; Lian, Yen, 2014; Turban et al., 2017; Saridakis et al., 2018]. Можно выделить исследования, различающиеся по: уровню анализа (интернет-торговля в целом/отдельный интернет-магазин); фокусу на развитые или развивающиеся рынки; объекту изучения (компания/покупатель); степени вовлеченности покупателей (участник рынка/потенциальный участник рынка).
Несмотря на то что рассмотрению барьеров и драйверов развития рынка интернет-торговли уделяется в научной литературе достаточное внимание, фокус на потребителей отличает лишь небольшую часть работ [Metzger, 2004; Pavlou, Liang, Xue, 2006; Rodríguez-Ardura, Meseguer-Artola, Vilaseca-Requena, 2008; Lian, Yen, 2014]. В основном анализируются барьеры, возникающие при совершении интернет-покупок, и лишь ограниченное количество публикаций посвящено драйверам [Daniel, Wilson, 2002]. Встречаются исследования, изучающие факторы, как препятствующие совершению интернет-покупок, так и стимулирующие этот процесс [Pavlou, Liang, Xue, 2006; Lian, Yen, 2014; Chaparro-Peláez, Agudo-Peregrina, Pascual-Miguel, 2016].
К числу наиболее распространенных барьеров развития рынка интернет-торговли с позиции покупателей, уже совершающих покупки в интернет-магазинах, исследователи относят сомнения по поводу безопасности и конфиденциальности оставленной в Интернете информации, а также риски, связанные с совершением онлайн-покупок, недостаточное описание продукта на сайте. В то же время основными драйверами являются: доверие к Интернету как каналу продаж, доверие к отдельным интернет-магазинам, экономия затрат и времени, богатство ассортимента предлагаемых товаров, удобство и легкость совершения покупок [Corbitt, Thanasankit, Yi, 2003].
Междисциплинарный подход в исследованиях интернет-торговли выражается в многообразии направлений, в рамках которых выявляются факторы ее
развития. Наиболее активно этот вопрос рассматривается в менеджменте, маркетинге, социологии, компьютерных науках, информационных системах. Как следствие, количество барьеров и драйверов рынка исчисляется десятками. Однако в силу того, что при выделении и анализе факторов используются разные теоретические основания и подходы, возникают несоответствия, обусловленные использованием различных названий факторов, их пониманием и структурой [Wymer, Regan, 2005]. Кроме того, в зависимости от контекста один и тот же фактор может стать как барьером, так и драйвером рынка. По этой причине ряд исследователей, анализируя факторы развития интернет-торговли, не уточняют, являются они барьерами или драйверами [McCole, Ramsey, 2005].
Интерес к установлению факторов, влияющих на развитие рынка интернет-торговли с позиции покупателя, демонстрируют также крупные международные организации. В частности, в 2015 г. ЮНКТАД (UNCTAD) впервые представил индекс развития интернет-торговли в секторе B2C для 130 стран. В основу индекса легли четыре параметра: 1) пользование Интернетом; 2) число безопасных серверов; 3) распространенность оплаты кредитными картами; 4) доставка почтовых отправлений. Индекс позволяет оценить готовность страны к интернет-торговле и определить факторы, которые сдерживают потенциал рынка или позволяют его усилить [Information economy report., 2015]. Согласно данным индекса, в 2016 г. самую высокую готовность к интернет-торговле показали Люксембург, Исландия и Норвегия, лидеры среди развивающихся рынков — Республика Корея, Гонконг и Сингапур. Россия по сравнению с 2015 г. поднялась на одну строчку выше и заняла 2-е место в десятке стран с переходной экономикой [UNCTAD B2C E-commerce Index, 2016].
ИССЛЕДОВАНИЕ РОССИЙСКОГО РЫНКА ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ
Обзор российского рынка интернет-торговли. Российский рынок интернет-торговли находится в стадии становления. К концу 2016 г. он составлял всего лишь 4,4% от общего объема рынка розничной торговли [Retailing market size, 2016], однако очевидна его возрастающая значимость для отечественной экономики. Согласно данным Euromonitor [Retailing market size, 2016], больше половины (71%) внемагазинной торговли в России приходится на интернет-торговлю. На протяжении 2000-х гг. рынок рос опережающими темпами в среднем на 30-40% в год [Retailing in Russia, 2016]. В 2010 г. объем отечественной интернет-торговли, по оценкам разных экспертов, составлял от 190 до 250 млрд руб., а к концу 2016 г. он достиг 876 млрд руб. [Retailing market size, 2016].
В период с 2005 по 2008 г. интернет-торговля в абсолютных цифрах демонстрировала постоянный рост. Экономический кризис 2008-2009 гг. значительно замедлил темпы роста рынка, однако после кризиса объемы интернет-торговли продолжали увеличиваться, хотя и чуть более низкими темпами, чем в предыдущие годы. Нестабильная экономическая ситуация в России в 2014 г. отрицательно
сказалась на темпах роста данного рынка, но на фоне негативной динамики рынка магазинной торговли его рост в 2015 и 2016 гг. был существенным (рис. 1).
% 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
сч^
Я3
s
чу
со-
CNV
Л
CsV
Л
со
№
■f
cnV
sr
чч
о
ЧУ
V' с\>
^ Год
у
Интернет-торговля Розничная торговля
Рис. 1. Динамика российского рынка интернет-торговли и розничной торговли, 2006-2016 гг., %
Примечание: годовой прирост рынка рассчитан на основе объема продаж в розничных ценах за вычетом налога с продаж, в номинальном выражении, млн руб.
Составлено по: [Retailing market size, 2016].
В июне 2016 г. Россия занимала 7-е место в мире по количеству интернет-пользователей (104 млн человек) вслед за такими странами, как Китай, Индия, США, Бразилия, Индонезия и Япония [Top 20 countries..., 2017]. Средний годовой прирост интернет-пользователей за последние несколько лет превысил 10%. В сентябре 2011 г. Германия уступила России лидирующую позицию в Европе по количеству интернет-пользователей [Wauters, 2012]. При этом по уровню распространенности Интернета Россия по-прежнему отстает от большинства европейских стран [Проникновение Интернета в России., 2017]. Следовательно, рынок интернет-торговли имеет значительный потенциал для дальнейшего развития.
Согласно данным исследований [Седых, 2016; eCommerce в России., 2016; E-commerce in Russia, 2017; Retailing in Russia, 2017], российский рынок интернет-торговли может значительно вырасти в течение последующих нескольких лет (рис. 2).
млн руб.
2000 ш2 1773
1500 ч456 Ш0,5
1000 500 0
998,9 11456
■ ■II
2017 2018 2019 2020 2021 Год
Рис. 2. Прогноз роста рынка интернет-торговли в России на 2017-2021 гг., млн руб. Составлено по: [Retailing in Russia, 2017].
Эксперты выделяют несколько ключевых факторов роста интернет-торговли в России. К их числу относятся: развитие мобильного Интернета и увеличение аудитории его пользователей; рост опыта использования Интернета покупателями; рост количества покупателей, которые предпочитают интернет-магазины розничной торговле. Дополнительными стимулами для роста рынка могут стать развитие онлайн-гипермаркетов с большим ассортиментом товаров и увеличение числа ритейлеров, реализующих омниканальную (omni-channel) стратегию [Воронина, 2015; eCommerce в России., 2016; E-commerce in Russia, 2017].
Несмотря на значительный потенциал для будущего роста, ряд негативных тенденций, характерных для российской экономики в целом, может оказать достаточно сильное влияние на динамику рынка интернет-торговли. Во-первых, начиная с 2014 г. российская экономика находится в состоянии стагнации [Вирин, 2014; Retailing in Russia, 2017], что отразилось на деятельности интернет-магазинов. Так, число онлайн-покупок, совершенных за 2014-2015 гг., увеличилось всего на 7%, в то время как рост за предыдущие 12 месяцев составил 15% [E-commerce barometer, 2015]. Во-вторых, сокращение потребительских доходов и маркетинговых бюджетов также может привести к пересмотру общего прогноза развития рынка. В-третьих, динамика обменного курса валют способствует росту цен на импортные товары почти на 25% в долларовом эквиваленте. Наконец, в-четвертых, обсуждение и последующее утверждение законопроекта, согласно которому товары иностранного производства из зарубежных интернет-магазинов будут облагаться НДС, может значительно повлиять на различные рынки интернет-торговли, в частности рынки электроники и предметов роскоши [ФАС представит законопроект., 2017].
Новые реалии создают препятствия для экстенсивного роста рынка интернет-торговли, который был характерен для 2000-2010-х гг., и требуют концентрации усилий его участников по повышению лояльности и частоты покупок уже привлеченных покупателей. Интернет-магазины вынуждены планировать и организовывать свою маркетинговую деятельность, ориентируясь не только на привлечение клиентов, но и в значительной степени на их удержание, а также развитие долгосрочных отношений. Мероприятия компаний должны быть на-
правлены, с одной стороны, на устранение барьеров, с которыми сталкиваются покупатели при совершении онлайн-покупок, а с другой — на выстраивание деятельности интернет-магазина на принципах клиентоориентированности и учета драйверов, стимулирующих к такого рода покупкам. Подобная планомерная деятельность участников рынка способна оказать положительное влияние не только на успешность самих интернет-магазинов, но и на рынок в целом.
Барьеры и драйверы при совершении интернет-покупок. Несмотря на активное развитие российского рынка интернет-торговли, интерес к изучению поведения потребителей в академических исследованиях пока еще выражен недостаточно. Отдельные исследования были инициированы представителями бизнеса (компания «Яндекс» и др.), консалтинговыми компаниями (Gfk Rus, Nielsen, Data Insight, InSales и др.), университетами (Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» и др.), рыночными ассоциациями (Российская ассоциация электронных коммуникаций (РАЭК) и Ассоциация компаний интернет-торговли (АКИТ)) (см., напр.: [Исследование аудитории., 2016; Мобильная аудитория e-commerce, 2016; Экономика Рунета., 2017; E-commerce barometer, 2015; E-commerce in Russia, 2017]). Анализ существующих работ позволил выделить барьеры и драйверы при совершении онлайн-покупок российскими покупателями (табл. 1).
Как видно, к числу драйверов интернет-покупок относятся выгоды интернет-покупателей от их совершения: экономия времени, а также удобство способа доставки и оплаты. Кроме того, расширение ассортимента, привлекательные цены и повышение качества работы интернет-магазинов (полное описание предлагаемых товаров, описание гарантии и пр.) увеличивают ценность интернет-покупок и стимулируют покупателей совершать их чаще. Наличие отзывов других покупателей о совершении интернет-покупок вносит вклад в формирование доверительного отношения к самому процессу интернет-торговли, а также определяет репутацию и имидж онлайн-магазинов.
Вместе с тем выделяется ряд факторов, которые сдерживают интернет-пользователей при намерении совершить покупку. Одним из наиболее часто встречающихся барьеров, описанных в российских исследованиях, является недоверие к интернет-торговле в целом и к Интернету как каналу совершения покупок в частности, к инфраструктуре, поддерживающей интернет-покупки, и, наконец, к игрокам рынка — интернет-магазинам. Кроме того, особенности интернет-покупок — необходимость делиться конфиденциальной личной информацией, невозможность осмотреть и оценить качество товара до момента его получения, возможные сложности, связанные с возвратом денег и гарантийным обслуживанием, — также беспокоят интернет-покупателей.
В целом значительная часть исследований, проведенных на российском рынке, направлена на изучение текущего состояния рынка интернет-торговли. За некоторым исключением они основаны на анализе вторичных данных и поэтому отличаются некоторой описательностью.
Таблица 1. Факторы, влияющие на развитие российского рынка интернет-торговли
с позиции покупателя
Барьеры при совершении онлайн-покупок Драйверы при совершении онлайн-покупок
• Неразвитость платежных систем и отсутствие у покупателей доверия к предоплатным схемам • Недоверие к Интернету как каналу продаж • Недоверие к интернет-магазинам • Боязнь делиться конфиденциальной информацией • Низкое воспринимаемое качество товаров и услуг • Сложность возврата и обмена товаров • Нежелание платить за товар до момента получения заказа • Привлекательные цены • Удобный способ совершения покупки • Отзывы покупателей о товаре/услуге • Доставка (наличие бесплатной доставки; быстрая и удобная доставка; доставка до квартиры; срочная доставка) • Наличие удобного способа оплаты (предоплата или оплата картой либо наличными в момент получения) • Наличие возможности самовывоза товара • Наличие гарантии, информация о сервисных центрах • Полное описание характеристик товара • Экономия времени • Повышение качества услуг • Предложение товаров и услуг, не представленных в офлайн-магазинах • Широкий ассортимент товаров • Наличие уникальных товаров, которых нет в обычных розничных магазинах • Расширение географического охвата при доставке • Реклама (о скидках, акциях; реклама интернет-магазина)
Составлено по: [Вирин, 2014; За товарами в онлайн, 2014; Исследование аудитории..., 2016; Kulikov, 2014; Daviy, Rebiazina, 2015; E-commerce barometer, 2015; E-commerce in Russia, 2017].
Исследования вносят вклад в формирование общего представления о рынке, его объемах, динамике, основных категориях товаров и услуг и пр., но их выводы не позволяют компаниям получать детальную информацию ни о барьерах, препятствующих дальнейшему развитию рынка с позиции покупателя, ни и о драйверах, которые способствуют его развитию с учетом этой перспективы. Кроме того, как отмечалось, результаты анализа развития рынка интернет-торговли являются контекстуальными. Соответственно, при разработке инструментария эмпирического исследования необходимо учитывать барьеры и драйверы, которые описаны как в академической литературе, так и в публикациях, изучающих специфику российского рынка интернет-торговли.
МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
Цель эмпирического исследования — выявление барьеров и драйверов развития рынка интернет-торговли в России с позиции покупателя. Объект исследования — российский рынок интернет-торговли. В исследовании принимали участие российские покупатели, приобретавшие товары или услуги в Интернете хотя бы один раз в течение последних 12 месяцев. Критерием выбора респондентов стала не частота или объем совершаемых ими покупок, а опыт совершения интернет-покупок. Основным методом сбора данных выступил опрос. Учитывая специфику рынка интернет-торговли, опрос проводился онлайн.
Количественные данные об интернет-покупателях были собраны в рамках онлайн-курса «Маркетинг», запущенного на образовательной платформе «Открытое образование». Проведение опроса с использованием данной платформы обусловлено следующими причинами. Во-первых, любой пользователь Интернета без каких-либо ограничений может стать слушателем курса и, соответственно, слушателем курса. Во-вторых, по нашему мнению, прохождение онлайн-курсов характеризует респондента как продвинутого интернет-пользователя, что также отличает покупателей, совершающих покупки в Интернете. Анкета была размещена на специализированной платформе для проведения онлайн-опросов Survey monkey. Всем зарегистрированным участникам курса (9 850 интернет-пользователей) была отправлена ссылка на опрос. Сбор данных проходил в период с 17 по 24 апреля 2016 г. Опрос был добровольным, анонимным и не предполагал никакого вознаграждения для его участников.
Операционализация. Разработка анкеты для опроса проходила в два этапа. На первом этапе на основе теоретического анализа и анализа российского рынка интернет-торговли были выделены ключевые блоки факторов, оказывающих влияние на его развитие; на втором — в рамках каждого тематического блока сформулированы детальные вопросы, раскрывающие содержание каждого из них. В итоговой анкете респондентам было предложено оценить набор из 44 утверждений, сгруппированный по блокам: 1) доставка товаров или услуг; 2) товары/ассортимент товаров; 3) оплата товаров или услуг; 4) оценка работы интернет-магазина; 5) доверие к интернет-покупкам; 6) риски, связанные с безопасностью сделки и конфиденциальностью оставленных в Интернете данных. Вопрос для оценки первых четырех групп факторов был сформулирован следующим образом: «Ниже перечислены различные критерии выбора интернет-магазинов. Оцените, пожалуйста, насколько для Вас важны данные критерии при выборе интернет-магазина, в котором Вы планируете совершить покупку». Для оценки каждого вопроса использовалась 7-балльная шкала Лайкерта, где минимальное значение «1» соответствовало ответу «совершенно не важно», «7» — «очень важно». Вопрос, оценивающий доверие к интернет-покупкам и риски, возникающие при их совершении, звучал как «Оцените, пожалуйста, насколько Вы согласны с приведенными ниже утверждениями». Для того чтобы избежать наводящих вопросов, подталкивающих респондентов к определенному ответу, все формулировки были проверены на нейтральность.
Описание выборки. В исследовании приняли участие 1 050 респондентов, отклик на анкету составил 10,6%. Для исключения респондентов, не имеющих опыта совершения покупок в Интернете, анкета была дополнена двумя скринин-говыми вопросами: о том, как часто они совершают покупки в Интернете, и о выборе одного наиболее подходящего варианта ответа относительно того, где они ищут и покупают необходимые товары/услуги. Предварительный анализ данных показал, что 20 респондентов никогда не совершали покупок в Интернете, 32 респондента осуществляли поиск необходимых товаров/услуг и делали покупки в офлайн-магазинах, наконец, 114 респондентов обращались к поиску в Интернете, но при этом приобретали покупки в офлайн-магазинах. Таким образом, итоговый размер выборки составил 884 респондента, социально-демографические характеристики которых представлены в табл. 2.
Таблица 2. Описание выборки количественного исследования
Критерий выборки Характеристика выборки Число респондентов Доля, %
1 2 3 4
Пол Мужской 301 34,2
Женский 578 65,8
До 18 2 0,2
18-25 274 31,0
26-30 277 31,3
Возраст, 31-35 130 14,7
лет 36-40 99 11,2
41-50 85 9,6
51-60 17 2,0
Старше 60 0 0,0
Неполное среднее образование 5 0,7
Среднее общее образование 19 2,1
Среднее специальное образование 23 2,6
Образование Незаконченное высшее образование 124 14,0
Высшее образование 539 61,1
Два и более высших 129 14,6
Наличие ученой степени кандидата/доктора наук 43 4,9
Окончание табл. 2
1 2 3 4
Денег не хватает даже на приобретение продуктов питания 7 0,8
Денег хватает только на приобретение продуктов питания 19 2,2
Денег достаточно для приобретения необходимых продуктов и одежды, более крупные покупки приходится откладывать 371 42,3
Доход Покупка большинства товаров длительного пользования (холодильник, телевизор) не вызывает трудностей, однако купить автомобиль мы не можем 296 33,8
Мы можем позволить себе купить автомобиль, однако купить квартиру мы не можем 156 17,8
Денег достаточно, чтобы вообще ни в чем себе не отказывать 27 3,1
Семейный Женат/замужем/гражданский брак 422 47,9
статус Не женат/не замужем 459 52,1
Наличие Есть ребенок/дети 320 36,4
детей Детей нет 559 63,6
Примечание: расхождения между общим размером выборки (884 респондента) и количеством респондентов, ответивших на определенные вопросы, например относительно пола (879 респондентов) или уровня образования (882 респондента), обусловлены тем, что отвечать на все вопросы анкеты было необязательно.
Профиль вошедших в выборку респондентов практически полностью соответствует социально-демографическим характеристикам генеральной совокупности (российские интернет-покупатели). Сопоставление ключевых характеристик выборки (пол, возраст, уровень образования, город проживания) онлайн-покупателей и аналогичных характеристик генеральной совокупности позволило сделать вывод о том, что настоящая выборка является репрезентативной относи-
тельно генеральной совокупности. Так, согласно данным отчетов консалтинговых компаний [Consumer behavior in Russia, 2013; Интернет-торговля в России., 2015], процент женщин среди онлайн-покупателей колеблется в промежутке от 55 до 64%; для данного исследования он составил 65,8%.
Наиболее активными покупателями в Интернете являются люди в возрасте от 18 до 34 лет (53%) [Интернет-торговля в России., 2015], и с увеличением возраста респондента его вовлеченность в интернет-торговлю уменьшается. В данном исследовании доля респондентов, чей возраст не превышает 35 лет, составляет большинство — 76,2%.
Незаконченное высшее и высшее образование имеют 57% онлайн-покупателей, среднее общее — 13, а среднее специальное — 30% [Интернет-торговля в России., 2015]. Выборка данного исследования ограничена слушателями онлайн-курса, что повлияло на ее смещение в сторону респондентов с высшим образованием. Это в целом согласуется с данными о том, что доля онлайн-покупателей с высшим образованием является превалирующей.
Доля интернет-пользователей, проживающих в Москве и Санкт-Петербурге и имеющих опыт совершения интернет-покупок, составляет, по разным данным, от 51,6 (Москва — 40,1%; СПб — 11,5%) [Рынок интернет-торговли в России., 2015] до 54% [Интернет-торговля в России., 2015]. В Москве проживают 39,5%, в Санкт-Петербурге — 17,6% респондентов. Таким образом, можно утверждать, что полученная выборка репрезентативна по отношению к генеральной совокупности.
РЕЗУЛЬТАТЫ ЭМПИРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Анализ эмпирических данных проводился в несколько этапов с использованием программного пакета SPSS. На первом этапе вопросы анкеты, описывающие барьеры и драйверы рынка интернет-торговли в России с позиции покупателей, были изучены с помощью объясняющего факторного анализа, который позволил выявить скрытую структуру факторов без изначального предположения о числе факторов и их факторных нагрузках. Далее на результатах факторного анализа осуществлялся кластерный анализ для выделения различающихся между собой кластеров респондентов.
Факторный анализ. Для проведения объясняющего факторного анализа в программном пакете SPSS выбраны следующие параметры: метод выделения факторов — метод главных компонент, метод вращения — варимакс с нормализацией Кайзера. На основе анализа результатов объясненной совокупной дисперсии, которая составила 62,9%, и графика собственных значений (scree plot) выделены 10 факторов, включающих в себя 39 из 44 индикаторов — вопросов-утверждений из анкеты (в процессе анализа пять индикаторов были удалены) (табл. 3). Коэффициент надежности альфа Кронбаха составил 0,876, что свидетельствует о высокой надежности используемых в опросе шкал.
г
г *
О
н
N1 Ьа
Фактор Индикаторы Нагрузки факторов
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1. Прозрачность деятельности интернет-магазина и его надежность Качество товара 0,767
Отсутствие мошенничества со стороны интернет-магазина 0,738
Цена товара 0,691
Соответствие доставленного товара его описанию на сайте 0,682
Наличие удобного способа оплаты товара 0,639
Актуальность информации на сайте 0,621
Отсутствие скрытых комиссий при оплате товара 0,597
Точность в исполнении заказа (доставка всех товаров из заказа) 0,581
Стоимость доставки товара 0,524
О
с
Сс
ЬЭ
г
3
00
Н
N Ьа
оо
Фактор Индикаторы Нагрузки факторов
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2. Риски при совершении покупок в Интернете Я обеспокоен тем, что мои личные финансовые данные могут быть переданы другим компаниям без моего согласия 0,892
Я обеспокоен вопросом безопасности личной информации в Интернете 0,852
Я беспокоюсь о безопасности финансовых операций в Интернете 0,839
Я чувствую себя некомфортно, оставляя в Интернете номер банковской карты 0,752
Мне кажется, что сообщение, отправленное через Интернет, может быть прочитано посторонними людьми или компаниями без моего ведома 0,682
а
с
г
3
з
з
с л
г
г *
О
н
N1 Ьа
Фактор Индикаторы Нагрузки факторов
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
3. Репутация и известность интернет-магазина Рейтинг интернет-магазина 0,825
Наличие отзывов покупателей в Интернете 0,782
Репутация/известность интернет-магазина 0,779
Опыт покупки в этом интернет-магазине 0,579
4. Недоверие к интерн ет-покупкам Я не доверяю безналичным способам оплаты товаров/услуг 0,762
Я не готов платить за товар/услугу до момента его получения 0,758
Я не доверяю платежным системам 0,719
В Интернете нельзя полностью передать свойства товара/услуги 0,644
О
с
Сс
ЬЭ
г
3
то I
00
Н
N Ьа
оо ип
Фактор Индикаторы Нагрузки факторов
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
5. Доставка товаров Срок доставки товара 0,706
Доставка товара вовремя 0,692
Доставка до указанного адреса 0,665
Наличие срочной доставки 0,650
6. Ассортимент товаров Наличие уникальных/эксклюзивных товаров 0,828
Наличие новинок, только что вышедших на рынок 0,749
Широкий ассортимент товаров 0,664
7. Клиенто-ориентирован-ность и качество услуг, предоставляемых интернет- магазинами Качество обслуживания в интернет-магазине 0,821
Ориентация на клиента и индивидуальный подход 0,753
Согласованность внутренней работы интернет-магазина (например, согласованность между пожеланиями, оставленными оператору о времени доставки, и реальным временем доставки) 0,566
а
3
с
г
3
з
з
с л
Фактор Индикаторы Нагрузки факторов
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
8. Возможность бронирования и постпродажное обслуживание Наличие возврата и обмена 0,754
Наличие гарантии на товар 0,633
Возможность бронирования товара на сайте 0,553
9. Финансовые выгоды от трансграничных покупок Наличие пошлин при заказе товаров в зарубежных интернет-магазинах 0,876
Обменный курс при заказе товаров в зарубежных интернет-магазинах 0,844
10. Надежность защиты данных и представленность интернет-магазина в офлайне Гарантия надежности защиты данных делает использование Интернета более привлекательным для меня 0,656
Расположение точки выдачи товара при самовывозе 0,641
н
N Ьа
Примечания: метод выделения факторов — метод главных компонент; метод вращения — варимакс с нормализацией Кайзера; вращение сошлось за шесть итераций.
Первый фактор представлен разнообразными переменными, которые в целом описывают прозрачность деятельности интернет-магазина, в частности отсутствие мошенничества и скрытых комиссий при покупке со стороны продавца, а также его надежность, которая характеризуется качеством предлагаемых товаров, их подробным описанием, наличием актуальной информации на сайте и единовременной доставкой всех купленных позиций.
Второй фактор объединяет переменные, которые описывают риски при совершении покупок в Интернете, связанные в первую очередь с угрозой безопасности и конфиденциальностью оставленных в Сети данных.
Третий фактор — репутация и известность интернет-магазина — формируется за счет непосредственной репутации интернет-магазина, его рейтинга, наличия отзывов покупателей и их реального опыта совершения онлайн-покупок. Четвертый фактор раскрывает доверие к интернет-покупкам через доверие к платежным системам, безналичным способам оплаты, а также к предоставленной на сайте информации.
Пятый, шестой и седьмой факторы характеризуют доставку, ассортимент и клиентоориентированность интернет-магазина и качество предоставляемых им услуг соответственно. Восьмой фактор описывает возможности бронирования на сайте нужного товара и постпродажное обслуживание. Фокус девятого фактора — финансовые выгоды от трансграничных покупок, десятого — надежность защиты данных и представленность интернет-магазина в офлайне.
Первый и четвертый факторы являются барьерами при совершении интернет-покупок, остальные выступают драйверами данного процесса.
Кластерный анализ. Факторы, представленные в табл. 3, использованы как основа для последующего проведения кластерного анализа, который позволил выделить различающиеся по поведенческим характеристикам группы респондентов.
Кластерный анализ проведен в два этапа: на первом из них применен алгоритм иерархической кластеризации, на втором — неиерархический алгоритм — метод К-средних. Анализ дендограммы и графика разностей коэффициентов агломерации, полученные на основе иерархического кластерного анализа, позволило выделить диапазон возможных кластеров — от трех до шести.
Двуэтапный подход позволил, с одной стороны, определить количество кластеров, на основе иерархическо кластерного анализа и, с другой стороны, уточнить профили кластеров путем проведения неиерархической кластеризации методом К-средних для ранее выявленного количества кластеров.
Анализ полученных результатов показал, что при выделении трех кластеров различия между поведенческими характеристиками респондентов оказываются максимальными. Напротив, при выделении четырех, пяти и шести кластеров эти различия становятся не так заметны, поэтому в качестве оптимального числа выбраны три кластера (рис. 3).
Прозрачность деятельности интернет-магазина и его благонадежность
Ассортимент
— Покупатели, осмотрительные и недоверчивые при совершении интернет-покупок Любители интернет-покупок за рубежом «Профессионалы-ценители» интернет-покупок
Рис. 3. Конечные центры трех кластеров российских интернет-покупателей
В табл. 4 представлено описание трех кластеров интернет-покупателей с учетом количества респондентов, в Приложении — показаны социально-демографические характеристики респондентов, входящих в три кластера.
Таблица 4. Характеристика кластеров российских интернет-покупателей
Кластер Количество респондентов Характеристика кластера
1 2 3
I. «Профессионалы-ценители» интернет-покупок 362 (54%) Клиентоориентированность и качество предоставляемых интернет-магазинами услуг Доставка товаров Ассортимент товаров Риски при совершении покупок в Интернете
Окончание табл. 4
1 2 3
II. Любители интернет-покупок за рубежом 125 (19%) Финансовые выгоды от трансграничных покупок Возможность бронирования и постпродажное обслуживание Репутация и известность интернет-магазина
III. Покупатели, осмотрительные и недоверчивые при совершении интернет-покупок 179 (27%) Прозрачность деятельности интернет-магазина и его надежность Недоверие к покупкам, совершенным в Интернете Надежность защиты данных и представленность интернет-магазина в офлайне
Примечание: итоговая выборка на этапе кластерного анализа составила 666 респондентов, так как на этапе кластерного анализа были исключены респонденты с хотя бы одним пропущенным ответом.
Рассмотрим более подробно результаты кластерного анализа. Первый кластер («„Профессионалы-ценители" интернет-покупок») является самым многочисленным и включает в себя 54% респондентов. Представители данного кластера высоко ценят выгоды от совершения интернет-покупок, которые связаны как с широким ассортиментом товаров, доступом к уникальным товарам или новинкам, так и с качеством предоставляемых услуг. Качество услуг формируется за счет качества обслуживания, клиентоориентированности интернет-магазина, благодаря наличию различных опций в доставке купленного товара, например возможности срочной доставки или доставки до указанного адреса. При этом интернет-покупатели хорошо осведомлены о наличии рисков при совершении интернет-покупок, поэтому вопросы безопасности при проведении сделок в Интернете их могут серьезно беспокоить. По социально-демографическому профилю данный кластер представлен женщинами (69,5%) в возрасте от 18 до 35 лет (74%) с наличием одного или двух высших образований (75,4%) и живущих в городах с населением больше 1 млн человек (71,7%). Различный уровень дохода позволяет им изыскивать финансовые выгоды от совершения интернет-покупок, а также обращать меньше внимания на стоимость товаров.
Второй кластер («Любители интернет-покупок за рубежом») составляет 19% от общего количества респондентов. Респонденты, входящие в него, отличаются от представителей других кластеров тем, что заинтересованы в совершении покупок в зарубежных интернет-магазинах. Можно предположить, что данные ре-
спонденты достаточно опытные интернет-покупатели, поэтому их характеризует высокий уровень доверия к онлайн-покупкам в целом. При этом при совершении покупок они в большей степени обращают внимание на репутацию и известность интернет-магазина, что может служить гарантией успешности будущей сделки, на постпродажное обслуживание, которое складывается из непосредственной гарантии на купленный товар и возможности его вернуть или обменять, а также забронировать товар на сайте. Кроме того, данные респонденты предъявляют минимальные требования к качеству оказываемых услуг и к доставке, вероятно предполагая, что в большинстве случаев трансграничные покупки характеризуются длительными сроками доставки.
Третий кластер («Покупатели, осмотрительные и недоверчивые при совершении интернет-покупок») представляет 27% респондентов, которые в целом не доверяют интернет-покупкам и, возможно, поэтому предъявляют повышенные требования к характеристикам, позволяющим оценить прозрачность деятельности интернет-магазина и его благонадежность. Данные характеристики, например наличие удобного способа оплаты или актуальной информации на сайте, соответствие доставленного товара его описанию, позволяют нивелировать отсутствие доверия к платежным системам и безналичным способам оплаты товаров/ услуг. Дополнительным стимулом к совершению покупок будут гарантии надежности защиты данных, оставленных при совершении покупки, и обеспеченность интернет-магазина в офлайне точками самовывоза. Эти критерии также повышают уровень доверия к конкретному интернет-магазину, в котором покупатель планирует совершать покупку, и к интернет-покупкам в целом.
Необходимо отметить, что для респондентов данного кластера индикаторы, свидетельствующие о надежности интернет-магазина, настолько важны, что они почти не беспокоятся о качестве предоставляемых услуг и постпродажном обслуживании. Логично, что покупки в зарубежных интернет-магазинах также не являются приоритетом для данных интернет-покупателей. По социально-демографическим характеристикам представители данного кластера очень похожи на респондентов из первого кластера, однако имеется единственное существенное отличие — отсутствие детей у большинства из них (70,2%).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Исследования, посвященные изучению барьеров и драйверов развития рынка интернет-торговли, характеризуются междисциплинарностью и тесно связаны с контекстом анализа. Целью данной статьи стало выявление барьеров и драйверов, с которыми сталкиваются российские интернет-пользователи в процессе совершения покупок в Интернете. В рамках эмпирического исследования была проведена оценка барьеров и драйверов развития интернет-торговли с позиции покупателя на основе онлайн-опроса 884 респондентов, имеющих опыт покупок в Интернете. Все барьеры и драйверы были выявлены на основе предварительно-
го анализа академических и научно-практических исследований по российскому рынку интернет-торговли.
В ходе объясняющего факторного анализа были выделены восемь драйверов и два барьера, с которыми интернет-покупатели сталкиваются в процессе совершения интернет-покупок. Несмотря на то что в подавляющем большинстве случаев обнаруженные факторы согласуются с теоретическим анализом, фактор, который вносит наибольший вклад в объясненную дисперсию — прозрачность деятельности интернет-магазинов и их благонадежность, — до настоящего времени не был описан. С одной стороны, его установление позволяет расширить уже существующие классификации факторов (см., напр.: [Iglesias-Pradas et al., 2013; Chaparro-Peláez, Agudo-Peregrina, Pascual-Miguel, 2016]), а с другой — он может быть обусловлен российским контекстом интернет-торговли.
Отличительной особенностью исследования стала детализация выделенных факторов за счет включения нескольких объясняющих вопросов. Так, например, фактор «доставка товаров» уже был изучен в работах [Wresch, Fraser, 2011; Chaparro-Peláez, Agudo-Peregrina, Pascual-Miguel, 2016], однако ранее его операционализация сводилась к одной переменной. В данной статье фактор «доставка товаров» представлен с помощью четырех переменных, что позволяет охарактеризовать различные аспекты доставки, а не только возможность ее осуществления. Особое внимание уделено факторам, формирующим доверительное отношение к интернет-покупкам, а именно: «прозрачность деятельности интернет-магазина и его благонадежность», «репутация и известность», «надежность защиты данных и представленность интернет-магазина офлайн».
С помощью комбинированной шкалы, описывающей барьеры и драйверы развития интернет-торговли с позиции покупателя, были выявлены поведенческие характеристики, которые различают российских интернет-покупателей между собой. На этой основе выделены три кластера интернет-покупателей, которые сталкиваются со схожими барьерами и драйверами в процессе совершения покупок: «профессионалы-ценители» интернет-покупок; любители интернет-покупок за рубежом; покупатели, осмотрительные и недоверчивые при совершении интернет-покупок. Поскольку для каждой группы интернет-покупателей важными являются разные барьеры и драйверы, то компаниям, работающим на рынке интернет-торговли, необходимо тщательно планировать свою маркетинговую деятельность и разрабатывать для каждого сегмента соответствующую стратегию. В частности, интернет-магазинам, ориентирующимся на «профессионалов-ценителей», следует уделять повышенное внимание условиям доставки, детально и регулярно изучать потребительские вкусы и предпочтения и адаптировать под них ассортимент товара, оценивать качество предоставляемых услуг на постоянной основе и выстраивать свою деятельность, руководствуясь принципами клиенто-ориентированности.
Полученные результаты представляют интерес для исследователей и практиков управления в целях формирования более глубокого понимания ожиданий и
особенностей поведения онлайн-покупателей. Российский рынок интернет-торговли является одним из наиболее динамично развивающихся сегментов розничной торговли и составляет значительную долю цифровой экономики России. При этом долгие годы развитие рынка шло за счет роста интернет-аудитории страны и покупательской способности, что способствовало увеличению числа покупателей, начинающих совершать покупки в Интернете. Однако в условиях нестабильной экономической ситуации дальнейший рост и развитие рынка с покупательской позиции во многом зависят от конфигурации барьеров и драйверов, с которыми сталкиваются интернет-покупатели при совершении покупок. Интернет-магазины должны стремиться нивелировать барьеры, которые препятствуют совершению покупок, а также понимать, что движет развитие рынка интернет-торговли.
Литература
Вирин Ф. 2014. Интернет-торговля 2014: новые цифры огромного рынка. 2014. Data Insight.
URL: http://www.datainsight.ru/onlineretail2014 (дата обращения: 24.07.2017). Воронина Ю. 2015. Сверстаем сами. Российская Бизнес-газета 1016 (37). 22 сентября. URL:
https://rg.ru/2015/09/22/magaziny.html (дата обращения: 15.02.2018). За товарами в онлайн. 2014. Август. Nielsen. URL: http://www.nielsen.com/ru/ru/insights/
reports/2014/za-tovarami-v-onlajn.html (дата обращения: 24.07.2017). eCommerce в России 2016: Итоги года. 2016. Data Insight. URL: http://datainsight.ru/itogi2016
(дата обращения: 24.07.2017). Интернет-торговля в России 2014. Годовой отчет. 2015. Data Insight. URL: http://www.datainsight.
ru/files/DI_InSales_PayU-Ecommerce2014.pdf (дата обращения: 24.07.2017). Интернет-торговля в России в 2017 году. Цифры и факты. 2017. Data Insight. URL: http://
datainsight.ru/sites/default/files/ecommerce2017.pdf (дата обращения: 24.07.2017). Исследование аудитории онлайн-покупателей в России. 2016. Сентябрь. Yandex. Market, & GfK. URL: https://cache-spb06.cdn.yandex.net/download.yandex.ru/company/figures/GfK_2016.pdf (дата обращения: 24.07.2017). Мобильная аудитория e-commerce, 2016. 2016, Декабрь. Yandex.Market, & GfK. URL: https:// cache-spb09.cdn.yandex.net/download.yandex.ru/company/figures/GfK_2016_mobile.pdf (дата обращения: 24.07.2017). Проникновение Интернета в России: итоги 2016 года. 2017. Январь. GfK. URL: https://www. gfk.com/fileadmin/user_upload/dyna_content/RU/Documents/Press_Releases/2017/Internet_ Usage_Russia_2016.pdf (дата обращения: 24.07.2017). Рынок интернет-торговли в России в 2014 году. 2015. 20 мая. Insales. URL: http://www.insales.ru/
blog/2015/05/20/analytical-bulletin-insales-2015/ (дата обращения: 24.07.2017). Седых И. А. Рынок Интернет-торговли в РФ. 2016. Центр развития НИУ ВШЭ. URL: https://
dcenter.hse.ru/otrasli (дата обращения: 24.07.2017). ФАС представит законопроект об НДС для иностранных ретейлеров в апреле. 2017. Март. РБК. URL: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/58c698559a7947e15c11b809 (дата обращения: 24.07.2017).
Цифровая Россия: новая реальность. 2017. Июль. Digital McKinsey. URL: http://www.mckinsey.
com/russia/our-insights/ru-ru (дата обращения: 24.07.2017). Экономика Рунета. Итоги года 2016. 2017. РАЭК. URL: http://files.runet-id.com/2016/presentation-
research/presentations/EconomicaRunetaItogy2016.pdf (дата обращения: 24.07.2017). Al Qirim N. 2007. A research trilogy into e-commerce adoption in small businesses in New Zealand. Electronic Markets 17 (4): 263-285.
Chaparro-Peláez J., Agudo-Peregrina Á. F., Pascual-Miguel F. J. 2016. Conjoint analysis of drivers and inhibitors of e-commerce adoption. Journal of Business Research 69 (4): 1277-1282.
Consumer behavior in Russia. 2013. December 13. Awara Group. URL: http://www.awaragroup.com/ upload/pdf/Awara-Group-Consumer-Behaviour-in-Russia.pdf (accessed: 24.07.2017).
Corbitt B. J., Thanasankit T., Yi H. 2003. Trust and e-commerce: A study of consumer perceptions. Electronic Commerce Research and Applications 2 (3): 203-215.
Daniel E., Wilson H. 2002. Adoption intentions and benefits realised: A study of e-commerce in UK SMEs. Journal of Small Business and Enterprise Development 9 (4): 331-348.
Daviy A. O, Rebiazina V. A. 2015. Investigating barriers and drivers of the e-commerce market in Russia. NRU Higher School of Economics. Series MAN "Management". Moscow, Basic Research Program.
E-commerce barometer. 2015. Data Insight. URL: http://datainsight.ru/ecommercebarometer2015 (accessed: 24.07.2017).
E-commerce in Russia. 2017, March. East-West Digital News. URL: http://www.ewdn.com/files/ecom-rus-download.pdf (accessed: 24.07.2017).
Glossary of statistical terms. Electronic commerce. 2011. OECD Guide to Measuring the Information Society. URL: https://stats.oecd.org/glossary/detail.asp?ID=4721 (accessed: 24.07.2017).
Information economy report 2015. Unlocking the potential of e-commerce for developing countries. 2015. United Nations Conference on Trade and Development. URL: http://unctad.org/en/ PublicationsLibrary/ier2015_en.pdf (accessed: 24.07.2017).
Iglesias-Pradas S., Pascual-Miguel F., HernáNdez-García Á., Chaparro-Peláez, J. 2013. Barriers and drivers for non-shoppers in B2C e-commerce: A latent class exploratory analysis. Computers in Human Behavior 29 (2): 314-322.
Kulikov A. 2014. Russian Internet Deal Book. Investments in Russian Internet Companies and Startups in 2012-2013. Fastlane Ventures March. URL: http://www.slideshare.net/AndreyKulikov/ russian-Internet-deal-book-20122013-fastlane-ventures (accessed: 24.07.2017).
Kuo H. M., Chen C. W., Chen C. W. 2011. A study of merchandise information and interface design on B2C websites. Journal of Marine Science and Technology 19 (1): 15-25.
Lian J. W., Yen D. C. 2014. Online shopping drivers and barriers for older adults: Age and gender differences. Computers in Human Behavior 37: 133-143.
McCole P., Ramsey E. 2005. A profile of adopters and non-adopters of eCommerce in SME professional service firms. Australasian Marketing Journal 13 (1): 36-48.
Metzger M. J. 2004. Privacy, trust, and disclosure: Exploring barriers to electronic commerce. Journal of Computer-Mediated Communication 9 (4). URL: http://onlinelibrary.wiley.com/ doi/10.1111/j.1083-6101.2004.tb00292.x/abstract (accessed: 24.07.2017).
Pavlou P. A. 2003. Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic Commerce 7 (3): 101-134.
Pavlou P. A., Liang H., Xue Y. 2006. Understanding and mitigating uncertainty in online environments: A principal-agent perspective. Management Information Systems Quarterly 31 (1): 105-136.
Retailing in Russia. 2016. January. Euromonitor. URL: http://www.euromonitor.com (accessed: 24.07.2017).
Retailing in Russia. 2017. January. Euromonitor. URL: http://www.euromonitor.com (accessed: 24.07.2017).
Retailing market size. 2016. Euromonitor. URL: http://www.euromonitor.com (accessed: 24.07.2017).
Rodríguez-Ardura I., Meseguer-Artola A., Vilaseca-Requena, J. 2008. Factors influencing the evolution of electronic commerce: An empirical analysis in a developed market economy. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research 3 (2): 18-29.
Saridakis G., Lai Y., Mohammed A. M., Hansen J. M. 2018. Industry characteristics, stages of E-commerce communications, and entrepreneurs and SMEs revenue growth. Technological Forecasting and Social Change 128: 56-66.
А. О. ffaBuü, B. A. Peóx3uua, M. M. CMUpHOBa
Top 20 countries with the highest number of users. 2017. Internet World Stats Website. URL: http:// www.internetworldstats.com/top20.htm (accessed: 24.07.2017).
Turban, E., Whiteside, J., King, D., Outland, J. 2017. Introduction to Electronic Commerce and Social Commerce. Springer.
UNCTAD B2C e-commerce Index 2016: UNCTAD technical notes on ITC for development.
2016. United Nations Conference on Trade and Development (7). URL: http://unctad.org/en/ PublicationsLibraryZtn_unctad_ict4d07_en.pdf (accessed: 24.07.2017).
Wauters R. 2012. Already Europe's largest Internet market and still growing astoundingly fast: Russia by the numbers. The Next Web. URL: https://thenextweb.com/eu/2012/04/20/already-europes-largest-internet-market-and-still-growing-astoundingly-fast-russia-by-the-numbers/#.tnw_ JfwT4m3z (accessed: 24.07.2017).
Wresch W., Fraser S. 2011. Persistent barriers to e-commerce in developing countries: A longitudinal study of efforts by Caribbean companies. Journal of Global Information Management 19 (3): 30-44.
Wymer S. A., Regan E. A. 2005. Factors influencing e-commerce adoption and use by small and medium businesses. Electronic Markets 15 (4): 438-453.
The List of References in Cyrillic Transliterated into Latin Alphabet
Virin F. 2014. Internet-torgovlia 2014: novye tsifry ogromnogo rynka [E-commerce 2014: The new figures are a large market]. 2014. Data Insight. URL: http://www.datainsight.ru/onlineretail2014 (accessed: 24.07.2017).
Voronina Iu. 2015. Sverstaem sami [Make up ourselves]. Rossiiskaia Biznes-gazeta 1016 (37). 22 sentiabria. URL: https://rg.ru/2015/09/22/magaziny.html (accessed: 15.02.2018).
Za tovarami v onlain [For goods online]. 2014. Avgust. Nielsen. URL: http://www.nielsen.com/ru/ru/ insights/reports/2014/za-tovarami-v-onlajn.html (accessed: 24.07.2017).
eCommerce v Rossii 2016: Itogi goda [eCommerce in Russia 2016: Results of the year]. 2016. Data Insight. URL: http://datainsight.ru/itogi2016 (accessed: 24.07.2017).
Internet-torgovlia v Rossii 2014. Godovoi otchet [E-commerce in Russia 2014. Year report]. 2015. Data Insight. URL: http://www.datainsight.ru/files/DI_InSales_PayU-Ecommerce2014.pdf (accessed: 24.07.2017).
Internet-torgovlia v Rossii v 2017 godu. Tsifry i fakty [E-commerce in Russia in 2017. Figures and facts]. 2017. Data Insight. URL: http://datainsight.ru/sites/default/files/ecommerce2017.pdf (accessed: 24.07.2017).
Issledovanie auditorii onlain-pokupatelei v Rossii [The study of the audience of online buyers in Russia]. 2016. Sentiabr. Yandex. Market, & GfK. URL: https://cache-spb06.cdn.yandex.net/ download.yandex.ru/company/figures/GfK_2016.pdf (accessed: 24.07.2017).
Mobil'naia auditoriia e-commerce, 2016 [E-commerce mobile audience, 2016]. 2016, Dekabr'. Yandex. Market, & GfK. URL: https://cache-spb09.cdn.yandex.net/download.yandex.ru/company/ figures/GfK_2016_mobile.pdf (accessed: 24.07.2017).
Proniknovenie Interneta v Rossii: itogi 2016 goda [Internet penetration in Russia: Results of 2016].
2017. Ianvar'. GfK. URL: https://www.gfk.com/fileadmin/user_upload/dyna_content/RU/ Documents/Press_Releases/2017/Internet_Usage_Russia_2016.pdf (accessed: 24.07.2017).
Rynok internet-torgovli v Rossii v 2014 godu [The e-commerce market in Russia in 2014]. 2015. 20 maia. Insales. URL: http://www.insales.ru/blog/2015/05/20/analytical-bulletin-insales-2015/ (accessed: 24.07.2017).
Sedykh I. A. Rynok Internet-torgovli v RF [The E-Commerce Market in RF]. 2016. Tsentr razvitiia NIU VShE. URL: https://dcenter.hse.ru/otrasli (accessed: 24.07.2017).
FAS predstavit zakonoproekt ob NDS dlia inostrannykh reteilerov v aprele [FAS will present the bill about VAT for retailers in April]. 2017. Mart. RBK. URL: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/58c69 8559a7947e15c11b809 (accessed: 24.07.2017).
Tsifrovaia Rossiia: novaia real'nost' [Digital Russia: A new reality]. 2017. Iiul'. DigitalMcKinsey. URL:
http://www.mckinsey.com/russia/our-insights/ru-ru (accessed: 24.07.2017). Ekonomika Runeta. Itogi goda 2016 [The Economy of Runet. The results of the year 2016]. 2017. RAEK. URL: http://files.runet-id.com/2016/presentation-research/presentations/ EconomicaRunetaItogy2016.pdf (accessed: 24.07.2017).
Для цитирования: Давий А. О., Ребязина В. А., Смирнова М. М. Барьеры и драйверы при совершении интернет-покупок в России: результаты эмпирического исследования // Вестник СПбГУ. Менеджмент. 2018. Т. 17. Вып. 1. С. 69-98. https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2018.104.
For citation: Daviy A. O., Rebiazina V. A., Smirnova M. M. E-commerce Barriers and Drivers of the Russian Consumers: The Results of an Empirical Study. Vestnik of Saint Petersburg University. Management, 2018, vol. 17, issue 1, pp. 69-98. https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2018.104.
Статья поступила в редакцию 23 августа 2017 г.; принята к печати 26 февраля 2018 г.
Контактная информация
Давий Анна Олеговна — преподаватель; adaviy@hse.ru
Ребязина Вера Александровна — кандидат экономических наук, доцент; rebiazina@hse.ru
Смирнова Мария Михайловна — кандидат экономических наук, доцент; smirnova@gsom.pu.ru
Daviy Anna O. — Lecturer; adaviy@hse.ru
Rebiazina Vera A. — PhD, Associate Professor; rebiazina@hse.ru
Smirnova Maria M. — PhD, Associate Professor; smirnova@gsom.pu.ru
Приложение
СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ КЛАСТЕРОВ РОССИЙСКИХ ИНТЕРНЕТ-ПОКУПАТЕЛЕЙ, %
Характеристика кластера Кластер
I «Профессионалы- ценители» интернет-покупок II Любители интернет-покупок за рубежом III Покупатели, осмотрительные и недоверчивые при совершении интернет-покупок
1 2 3 4
Пол
Женский 69,5 52,8 62,9
Мужской 30,5 47,2 37,1
Возраст, лет
До 18 0,3 0,8 0,0
18-25 26,8 23,2 38,5
26-30 31,2 36,8 33,0
31-35 16,0 14,4 11,7
36-40 13,5 8,8 8,4
41-50 10,5 12,0 6,7
Старше 50 1,7 4,0 1,7
Продолжение приложения
1 2 3 4
Образование
Неполное среднее образование 0,3 1,6 0,6
Среднее общее образование 2,2 1,6 3,4
Среднее специальное образование 3,6 2,4 1,7
Незаконченное высшее образование 13,5 12,0 12,8
Высшее образование 56,6 66,4 65,4
Два и более высших образования 18,8 13,6 12,3
Наличие ученой степени кандидата/доктора наук 5,0 2,4 3,9
Доход
Денег не хватает даже на приобретение продуктов питания 1,1 0,0 0,0
Денег хватает только на приобретение продуктов питания 1,9 2,4 2,2
Денег достаточно для приобретения необходимых продуктов и одежды, более крупные покупки приходится откладывать 40,9 41,6 40,2
Покупка большинства товаров длительного пользования (холодильник, телевизор) не вызывает трудностей, однако купить автомобиль мы не можем 32,9 32,8 38,5
Окончание приложения
1 2 3 4
Мы можем позволить себе купить автомобиль, однако купить квартиру мы не можем 20,1 16,8 16,8
Денег достаточно, чтобы вообще ни в чем себе не отказывать 3,1 6,4 2,2
Семейный статус
Женат/замужем/ гражданский брак 47,4 51,2 45,3
Разведен/разведена 7,2 8,8 5,0
Не женат/не замужем 45,4 40,0 49,7
Дети
Есть 40,3 36,8 29,8
Нет 59,7 63,2 70,2
Характеристика места проживания респондента по численности населения, человек
Больше 1 млн 71,7 73,6 73,2
500 тыс. — 1 млн 9,4 7,2 7,3
100-500 тыс. 10,3 14,4 14,0
50-100 тыс. 3,6 2,4 3,9
Меньше 50 тыс. 2,8 1,6 1,7
Затрудняюсь ответить 2,2 0,8 0,0
