CC BY
88
Российский журнал менеджмента 18 (3): 335-362 (2020)
Russian Management Joumal 18 (3): 335-362 (2020)
ФАКТОРЫ СОВЕРШЕНИЯ ПОКУПОК С ПОМОЩЬЮ КАНАЛОВ СОЦИАЛЬНОЙ КОММЕРЦИИ: РЕЗУЛЬТАТЫ СМЕШАННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ В МОСКВЕ
П. В. СТАРОВА
АО «Лаборатория Касперского», Россияа Д. А. ВЕЙЛЕР
Высшая школа бизнеса, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Россияь
М. О. РУСУ
ООО «Яндекс», Россияс
Социальная коммерция рассматривается компаниями как дополнительный канал онлайн-сбыта, потенциал получения дохода в котором значительно возрос благодаря недавнему внедрению платежных систем в рамках социальной коммерции в России. В статье рассматриваются факторы, влияющие на решение потребителя о покупке в каналах социальной коммерции в Москве. Исследование основано на смешанной методологии, сочетающей качественные и количественные методы анализа. С помощью экспертных интервью получены первые качественные данные о рынке социальной коммерции в России. После качественного анализа проведены опросы о покупках среди респондентов, совершивших покупки в социальных медиа (первый опрос — 303 респондента; второй опрос — 252 респондента). Анализ данных путем моделирования структурных уравнений позволил выявить факторы, которые положительно влияют на решение о покупке: интенсивность социального взаимодействия (частота обновлений, скорость ответа и др.), сервис (оплата, доставка и др.) и наличие положительных отзывов. При этом в соответствии с отзывами экспертов выявлено значимое различие факторов влияния среди каналов социальной коммерции. Например, в Инстаграм-канале компании должны ориентироваться на удобство платформы, персонализацию контента и доверие, причем последний фактор существенно зависит от безопасности и наличия отзывов.
Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2020 г. Адреса организаций: а АО «Лаборатория Касперского», Ленинградское ш., 39А, Москва, 125212, Россия; ь Высшая школа бизнеса, НИУ «Высшая школа экономики», Шабаловка ул., 26-28, Москва, 119049, Россия; с ООО «Яндекс», Льва Толстого ул., 16, Москва, 119021, Россия. © П. В. Старова, Д. А. Вейлер, М. О. Русу, 2020 https://doi.org/10.21638/spbu18.2020.303
Ключевые слова: социальная коммерция, факторы покупки, каналы социальной коммерции, коммерция в Инстаграме, социальные сети.
JEL: M31.
В настоящее время поиск дополнительных каналов продаж и каналов взаимодействия с клиентами является активной областью исследований среди организаций [Дубра-вицкая, Посыпкина, 2019]. В 2018 г. количество заказов в интернет-торговле увеличилось на 59% по сравнению с 2017 г. [АКИТ, 2019]. По результатам продаж в первом полугодии 2020 г., из-за пандемии нового коронавируса наблюдался существенный прирост в онлайн-торговле за счет каннибализации офлайн-продаж с прогнозируемым темпом роста до 33% в год [Data Insight, 2020]. Изменения в торговле из-за изменения моделей потребления, роста присутствия в Интернете приводят к необходимости взаимодействия производителей и розничных продавцов с потребителями в интернет-среде; в то время как традиционные формы торговли обладают ограничениями в росте аудитории, компании начинают искать новые дополнительные каналы взаимодействия. В социальных сетях, мессенджерах, на досках объявлений все чаще совершаются не только С2С-, но и В2С-трансакции. Перечисленные каналы относят к социальной коммерции (СК). Вместе с тем исследователи отмечают эффективность каналов СК (см., напр.: [Lu, Fan, 2016]), которые приобретают все большую значимость в онлайн-покупках [Adindex, 2019].
Научный интерес к СК появился в 2005 г., и в настоящее время ее изучение активно развивается [Liang, Turban, 2011; Liu, Bao, Zheng, 2019]. Направление СК получило развитие благодаря появлению электронных каналов продаж и относительно недавно выделилось в самостоятельное направление, представляющее интерес для изучения в академической сфере, бизнес-сфере [Яндекс Маркет, GfK, 2019], а также для покупателей, что проявляется в росте количества заказов. Перечисленные аргументы дают основание предполагать, что
сейчас из-за возросшей активности пользователей, совершающих покупки в социальных сетях, мессенджерах, на досках объявлений, происходит развитие направления СК.
Компании (например, L'Occitane, Ekonika, «Спортмастер» и др.) постепенно осознают важность торговли в каналах СК. Социальные сети становятся одним из основных факторов, влияющих на покупательские привычки: 36% пользователей Интернета в США считают их одним из главных источников информации [Keyes, 2019]. На российском рынке потребители начинают поиск информации о товаре в первую очередь в онлайн-каналах [Think with Google, 2019]. Однако не все компании успешно реализуют продажи с помощью каналов СК [Turban, Strauss, Lai, 2016; Walker, 2018]. Для выстраивания взаимоотношений с потребителями компаниям необходимо знать, какие факторы являются наиболее значимыми для них при принятии решения о покупке, используя социальную коммерцию.
Цель статьи — выявить значимые факторы, влияющие на принятие решения о покупке предложения компании с помощью каналов социальной коммерции для разработки практических рекомендаций компаниям на российском рынке.
Работа вносит вклад в развитие научных исследований в области СК, формулирование определения социальной коммерции в России и выявление факторов влияния на совершение покупки с помощью ее каналов. Представленная методология исследования факторов принятия решения о покупке с помощью каналов СК в Москве может быть использована в дальнейших академических и прикладных исследованиях. Результаты исследования имеют значение для менеджеров по маркетингу и для тех, кто занимается поиском возможностей использования новых каналов сбыта товаров.
Статья имеет следующую структуру. Сначала рассматриваются понятие социальной коммерции и реализация маркетинговых практик в ее каналах, затем приводится анализ предыдущих эмпирических исследований факторов, влияющих на процесс принятия решения о покупках в рамках социальной и электронной коммерции. На теоретических предпосылках строится методология смешанного исследования факторов влияния на решение о покупке с помощью каналов СК в Москве. Эмпирическое исследование завершается описанием результатов исследования, формированием двух моделей факторов влияния в каналах СК. Далее предлагаются практические рекомендации компаниям по развитию в каналах СК на российском рынке.
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИЗУЧЕНИЮ СОЦИАЛЬНОЙ КОММЕРЦИИ
1.1. Социальная коммерция: понятие и реализация в маркетинговых практиках
В 2005 г. на сайте Yahoo! в разделе Shopstore впервые была предпринята попытка реализации социальной коммерции с помощью функции Pick Lists, позволяющей оставлять комментарии и отзывы в листах покупок
[Rubel, 2005]. Социальная коммерция основана на интеграции электронной коммерции и электронного маркетинга с использованием элементов Web 2.0 и социальных медиа (рис. 1).
Понятие социальной коммерции тесно взаимосвязано с понятием электронной коммерции [Shen, Eder, 2009; Marsden, 2018; Zhao, Li, 2019], однако отличается от него (табл. 1).
Социальная коммерция транслирует элементы электронной коммерции на социальные сети и другие социальные медиа [Hajil,
Рис. 1. Составляющие социальной коммерции Составлено по: [Turban, Strauss, Lai, 2016].
Таблица 1
Сравнительная характеристика понятий «электронная коммерция» и «социальная коммерция»
Характеристика Электронная коммерция Социальная коммерция Автор
Взаимодействие между потребителями и платформой (сайтом) Потребители практически не взаимодействуют друг с другом. Взаимодействие с платформой происходит индивидуально и независимо от других потребителей Потребители состоят в различных онлайн-со-обществах, взаимодействуя между собой [Huang, Benyoucef, 2017; Li, Ku, 2018]
Таблица 1 (окончание)
Характеристика Электронная коммерция Социальная коммерция Автор
Рычаг воздействия на продавца Минимальный Максимальный [Kim, Srivastava, 2007; Li, Ku, 2018]
Бизнес-цель Повышение эффективности онлайн-покупок Увеличение конверсии продукта посредством развития и поддержание социального онлайн-взаимодействия [Carroll, 2008; Wang, Zhang, 2012; Li, Ku, 2018]
Дизайн платформы/ сайта Ориентирован на продукт (product-centred) Ориентирован на потребителя (user-centred) [Li, Ku, 2018]
Составлено по: [Carroll, 2008; Wang, Zhang, 2012; Huang, Benyoucef, 2017; Li, Ku, 2018].
2014]. Согласно [Carroll, 2008], бизнес-цели электронной коммерции ориентированы исключительно на повышение эффективности онлайн-покупок, в то время как ключевым фокусом социальной коммерции являются общие знания (информация), сообщества и покупательские тренды, контент, генерируемый пользователями (user generated content — UGC) [Wang, Zhang, 2012]. С точки зрения обмена информацией в электронной коммерции организации контролируют онлайн-контент и сообщения, причем потребители не имеют возможности повлиять на них, в то время как социальная коммерция представляет собой определенное сообщество, поощряющее контроль потребителей и предлагающее участие в реальном времени для поддержки социальных связей между ними [Kim, Srivastava, 2007].
В настоящее время отсутствует согласие в отношении как определения социальной коммерции, так и ее возможных маркетинговых практик. В научной литературе существуют исследования, посвященные истории возникновения и развития СК, а также рассматривающие СК как способ развития бизнеса в качестве каналов продаж и продвижения. Например, в ориентированных на бизнес научных работах
изучаются факторы намерений участия и совершения покупок в СК, а также удовлетворенности СК. Их авторы подтверждают вклад каналов СК в улучшение сбыта и продвижение компании. Однако исследования СК имеют ряд ограничений. Во-первых, они проведены на зарубежных рынках, что ограничивает географию применимости их результатов. Во-вторых, большая их часть сосредоточена на социальных сетях как каналах СК деятельность в области СК может быть реализована и в других каналах, например на досках объявлений.
Многообразие существующих трактовок понятия «социальная коммерция» проиллюстрировано в табл. 2.
Таким образом, социальная коммерция — это деятельность, реализуемая с целью осуществления коммерческой деятельности прямо или косвенно при взаимодействии между потребителями онлайн или использовании социальных медиа. Осуществление коммерческой деятельности прямо или косвенно означает реализацию трансакций как непосредственно в социальной сети, так и офлайн, при этом элементы СК (например, отзывы) имеют влияние на принятие решения о покупке. Под взаимо-
Таблица 2
Определения социальной коммерции
Автор Определение
[Zhao, Li, 2019] Вид электронной коммерции, комбинированный с социальными сетями
[Liu, Bao, Zheng, 2019] Новая форма электронной коммерции, использующая возможности технологий Web 2.0 для создания клиентоориентирован-ного бизнеса. Она позволяет потребителям генерировать контент онлайн с целью обмена информацией о своем опыте покупок и проведения социальных взаимодействий в процессе покупки
[Turban et al., 2017] Социальная коммерция, также известная как социальный бизнес, относится к сделкам электронной коммерции, осуществляемым через социальные сети
[Wang, Zhang, 2012] Форма коммерции, которая реализуется в социальных сетях и объединяет как онлайн-, так и офлайн-общества. Социальная коммерция включает использование социальных сетей, которые поддерживают социальные взаимодействия и вклад пользователей для оказания помощи в покупке и продаже продуктов и услуг онлайн и офлайн
[Liang, Turban, 2011] Рассматривается как подмножество электронной коммерции, которое включает в себя использование социальных сетей для оказания помощи в трансакциях и деятельности электронной коммерции
[Stephen, Toubia, 2009] Растущая тенденция, при которой продавцы взаимодействуют через социальные сети, при этом продавцы — это частные лица, а не фирмы
действием потребителей понимается влияние участников СК (других потребителей) на принятие решения о покупке, а также контент, генерируемый пользователями (UGC) в любом виде.
1.2. Возникновение социальной коммерции в России
По данным совместного исследования Яндекс. Кассы и Data Insight, проведенного в декабре 2018 г., около 39 млн россиян совершают покупки через социальные онлайн-каналы — социальные сети, мессенджеры, сайты объявлений и другие Р2Р-платформы. При этом, согласно российской статистике, в течение 2018 г. около 26 млн человек воспользовались хотя бы одним из каналов
СК для покупок. В 2017-2018 гг. рынок СК в России составлял 591 млрд руб. при 394 млн сделок [Adindex, 2019]. При этом 60% населения Москвы в возрасте от 16 до 55 лет делали покупки в онлайн-каналах в течение последних шести месяцев на момент исследования [Яндекс. Маркет, ОЖ, 2019].
Каналы СК — ВКонтакте, Odnoklassniki, РасеЬоок, ау^о, Инстаграм, WhatAapp — входят в 10 наиболее посещаемых интернет-ресурсов [Ачкасова, 2019]. В них появляются собственные платежные системы, позволяющие осуществлять торговлю. Использование перечисленных каналов в целях расширения бизнеса рассматривается как дополнительный ресурс привлечения клиентов и сбыта. К маркетинговым практикам относятся создание собственного аккаунта магазина и активное размеще-
Все 16-19 лет 20-29 лет 30-39 лет 40-55 лет
■ ВКонтакте | Одноклассники ■ Instagram I Facebook
Рис. 2. Распределение покупок в социальных сетях по возрасту респондентов, 2018 г. Источник: [Яндекс Маркет, GfK, 2018а].
Таблица 3
Классификация групп и каналов социальной коммерции
Группа Канал Деятельность в области СК
Социальная сеть Аккаунт компании/бренда Витрина магазина, отзывы, рекомендации, форумы
Аккаунты/страницы/группы по интересам и др. Листы популярных товаров, отзывы, рекомендации, форумы
Сайт в сети Интернет Сайты экономики совместного потребления и peer-to-peer сайты коммерции (etsy.com, «Авито», «Юла» и др.) Групповая покупка, отзывы, рекомендации
Иные сайты, где компания не ведет свою деятельность (IRecommend.ru и др.) Рекомендации, отзывы, форумы, листы популярных товаров
Мессенджер Собственный аккаунт компании Витрина магазина по запросу клиента
Группы по интересам Отзывы, рекомендации, групповая покупка, форумы
ние маркетинговых материалов, интеграция с лидерами мнений, стимулирование групповых покупок, увеличение конверсии, коммуникация с потребителем и др.
Доля потребителей, приобретающих товары в социальных сетях, сохраняется на уровне 23%, при этом большинство покупок происходит в ВКонтакте: 65% в 2019 г. по сравнению с 63% в 2018 г. (рис. 2). Наибольший рост в покупках среди каналов СК наблюдается в Инстаграме:
показатель за год вырос на 11% и составил 34% в 2019 г. [Яндекс.Маркет, GfK, 2019]. Более половины покупателей (52%) принимают решение о покупке под влиянием социальных сетей, а 39% — по прочтении отзывов пользователей о продукте или услуге [Global Consumer Insight Survey, 2019].
К каналам социальной коммерции относятся социальные сети, мессенджеры, доски объявлений и платформы совместного потребления, например «Помогатель.
Рис. 3. Модель поведения потребителя в каналах социальной коммерции Составлено по: [Turban et al., 2017].
ру», «Ярмарка мастеров», Profi.ru и др. [Data Insight, 2018]. В табл. 3 приведена классификация групп и каналов СК.
Необходимо отметить, что 76% компаний, реализующих коммерческую деятельность онлайн, используют каналы СК, на которые приходится 40% выручки от всех онлайн-каналов [Data Insight, 2018]. СК чаще встречается в отраслях: по производству одежды и обуви, электроники и бытовой техники, в сфере аренды недвижимости и услуг. Ведение торговли в социальных сетях стало возможно благодаря встроенному функционалу, аналогичному тому, который имеется в обычных интернет-магазинах: товарным карточкам, онлайн-опла-те, чатам с магазином.
Наибольшей популярностью пользуется функционал размещения витрины товаров в группе. Его используют 46% продавцов в социальных сетях. Встроенные платежи появились относительно недавно в 2018 г. в социальной сети ВКонтакте (оплата, не покидая платформы); в других каналах услуга недостаточно развита или отсутствует — ею пользуются всего 9% продавцов.
В настоящее время развитие СК в России находится на стадии роста: наблюдается
увеличение как использования социальных сетей, так и доли покупок и интереса к обмену информацией с их помощью. При этом тенденция к росту покупок в онлайн-каналах происходит и в электронной коммерции, где также могут быть реализованы элементы СК.
1.3. Факторы совершения покупок по каналам социальной и электронной коммерции: гипотезы исследования
На основе обзора предыдущих исследований в области социальной коммерции в работе выдвигается предположение о схожести покупательского поведения в каналах социальной и электронной коммерции. Для исследования факторов принятия решения о покупке в области СК рассмотрена модель поведения покупателей в электронной коммерции [Turban et al., 2017]. Авторы дополняют ее особенностями взаимодействия в СК, которые заключаются в возможности взаимодействия посетителей платформы (рис. 3). Основная часть модели, описывающая шаги принятия решения о покупке, начинается с осознания потребности и фор-
мирования отношения, а заканчивается решением потребителя о покупке.
Большая часть исследований социальной коммерции сосредоточена на выявлении факторов, влияющих на потребительскую удовлетворенность и на намерение совершения покупки в ее каналах [Bai, Yao, Dou, 2015]. Намерение является предиктором осуществления покупки. Соответственно, факторы, влияющие на намерение покупки, имеют нисходящее действие на принятие решения о покупке и могут быть учтены в исследовании [Rachbini, 2018]. Удовлетворенность потребителя формиру-
ется после совершения покупки и зависит от удовлетворенности процессом покупки и сервисом после совершения сделки [Churchill, Surprenant, 1982]. Так, решение о покупке может зависеть от факторов, влияющих на намерение покупки или участие в социальной коммерции, на удовлетворенность потребителя, а также принятия решения о покупке в каналах электронной коммерции ввиду схожести процессов покупки в некоторых каналах СК (табл. 4).
Представленные в табл. 4 факторы можно условно разделить на четыре группы: (1) вовлеченность; (2) eWoM; (3) техническая
Таблица 4
Факторы совершения покупок по каналам социальной коммерции и электронной коммерции
Фактор Автор
Наличие магазина офлайн [Watabe, Iwasaki, 2007]
Уверенность в безопасности трансакций [Beyari, Abareshi, 2009]
Полнота описания продукта или услуги [Beyari, Abareshi, 2009]
Достоверность информации о продукте (гарантии, чеки и т. д.) [Beyari, Abareshi, 2009]
Наличие отзывов [Benlian, Titah, Hess, 2012]
Цена на продукт или услугу [Bauboniene, Guleviciute, 2015]
Использование канала покупки друзьями [Song, Yi, Huang, 2017]
Доверие к платформе [Powers et al., 2012; Smith, Roh, Kim, 2017]
Наличие и условия доставки [Smith, Roh, Kim, 2017]
Разнообразный ассортимент у продавца [Яндекс. Маркет, GfK, 2018б]
Прошлый опыт покупки в канале СК [Marsden, 2018]
Качество фото продукта или результата оказания услуги [Liu, Bao, Zheng, 2019]
Полнота отзывов [Liu, Bao, Zheng, 2019]
Наличие и условия возврата [Яндекс. Маркет, GfK, 2019]
Возможность связаться с человеком, оставившим отзыв [Liu, Bao, Zheng, 2019]
Соотношение числа положительных и отрицательных отзывов [Яндекс. Маркет, GfK, 2019]
Репутация платформы/социальной сети [Яндекс. Маркет, GfK, 2019]
Безопасность [Rebiazina, Smirnova, Daviy, 2020]
функциональность платформы; (4) безопасность.
Под вовлеченностью подразумевается использование потребителем социальной сети в целях общения (переписка с друзьями, получение информации о событиях, проявление эмоций, которые побуждают к комментариям, оценкам, публикации собственного контента и др.). В научных работах данный фактор называется также «социальным присутствием» [Li, 2019], «ощущением вовлеченности в сообщество» [Hajli et al., 2017], «социальностью» [Huang, Benyoucef, 2017].
Под фактором eWoM1 подразумевается обмен пользовательским опытом в виде оценок, рейтингов, отзывов, реальных фотографий товара пользователем. Иными словами, это ориентация на контент и информацию о товарах или услугах, оставленную другими, незнакомыми пользователями. В этой группе факторов речь идет именно о контенте незнакомых людей, созданном в целях распространения своего опыта покупки и использования товара или услуги.
Техническая функциональность платформы обеспечивает удобство взаимодействия с интерфейсом платформы, персона-лизированность контента, наличие функционала, позволяющего оперативно связаться с продавцом товара, и онлайн-оплаты [Huang,
Benyoucef, 2017].
Безопасность ранее не рассматривалась в качестве фактора влияния на покупку в каналах СК. Она подразумевает чувство защищенности персональных данных пользователя в рамках взаимодействия с платформой, наличие безопасных каналов он-лайн-оплаты и др.
Наиболее распространенным методом сбора данных является анкетирование, чис-
1 eWoM (electronic word-of-mouth — маркетинг из уст в уста) — использование платформ социальных медиа и веб-сайтов для продвижения товаров. Отличительная черта данных платформ — возможность оставлять отзывы и комментарии и генерировать пользовательский контент [Felix, Hinsch, 2016].
ло участников выборки варьируется от 150 до 400 (например, 169 респондентов [Dillon, Reif, 2004]; 201 [Molinillo, Liebana-Cabanillas, Anaya-Sanchez, 2018]; 288 респондентов [Liu, Bao, Zheng, 2019]). В качестве методов анализа данных исследователи применяли факторный анализ, логистические регрессии, моделирование структурными уравнениями [Watabe, Iwasaki, 2007; Hajli, 2014; Molinillo, Liebana-Cabanillas, Anaya-Sanchez, 2018; Liu, Bao, Zheng, 2019].
Среди научных исследований факторов принятия решения о покупке в каналах СК не обнаружено проведения анализа социальной сети Инстаграм, несмотря на наибольший рост покупок именно в нем [Яндекс. Маркет, GfK, 2018б]. Среди зарубежных источников можно встретить исследования в области СК на примере социальной сети Facebook [Hajli, 2014].
По направленности исследования факторов работы можно разделить на три группы: (1) рассмотрение социальных аспектов — доверия, лояльности [Hajli et al., 2017]; (2) анализ технических факторов [Huang, Benyoucef, 2017]; (3) изучение обмена пользовательским опытом — eWoM [Yeong, Park, Lee, 2019; Li, 2019]. В качестве основных факторов, влияющих на совершение покупок в социальных сетях, выделяют факторы, связанные с eWoM, эмоциональным восприятием контента (количество лайков, отзывов, комментариев и т. д.), дизайном и функциональностью платформы, а также с паттерном поиска информации о товаре или услуге. Использование социальной сети для общения со своими друзьями дает пользователю ощущение вовлеченности и формирует доверие к сведениям о товарах, которые он получает от своих друзей [Hajli et al., 2017].
В результате исследования факторов принятия решения о покупке в каналах социальной и электронной коммерции можно выдвинуть ряд гипотез.
H1. Техническая функциональность платформы социальной коммерции положительно взаимосвязана с готовностью покупателя совершать покупки в каналах социальной коммерции.
Н2. Использование социальной сети для общения на регулярной основе положительно взаимосвязано с готовностью совершать покупки в каналах социальной коммерции.
Н3. Ожидания о товаре и бюджетные ограничения потребителя взаимосвязаны с готовностью совершать покупки в каналах социальной коммерции.
Н4. Наличие отзывов, оценок и рекомендаций других людей о товарах или услугах взаимосвязано с готовностью совершать покупки в каналах социальной коммерции.
Н5. Наличие сервисных услуг по сделке взаимосвязано с совершением покупки в каналах социальной коммерции.
Н6. Ощущение безопасности взаимодействия с социальной сетью положительно взаимосвязано с доверием к социальной сети.
Н7. Наличие отзывов, оценок и рекомендаций других людей о товарах или услугах в социальной сети связано с доверием к социальной сети.
Н8. Использование социальной сети для общения на регулярной основе взаимосвязано с паттерном поиска информации о товаре/услуге в социальной сети.
Н9. Удобство и простота использования социальных сетей связаны с паттерном поиска информации о товарах или услугах.
Н10. Доверие к социальной сети связано с паттерном поиска информации о товарах или услугах в социальной сети.
Н11. Доверие к социальной сети положительно взаимосвязано с совершением покупок в данной социальной сети.
Н12. Паттерн поиска информации о товарах или услугах положительно взаимосвязан с намерением купить.
Н13. Удобство и простота использования социальной сети взаимосвязаны с намерением совершить покупку через данную социальную сеть.
Н14. Пол покупателя взаимосвязан с совершением покупки с помощью каналов социальной коммерции.
Н15. Род деятельности покупателя взаимосвязан с совершением покупки с помощью каналов социальной коммерции.
Н16. Размер дохода взаимосвязан с совершением покупки с помощью каналов социальной коммерции.
Рассмотрение факторов, влияющих на покупку или использование каналов СК в научной литературе, требует более детального изучения. В частности, отсутствуют исследования данного вопроса применительно к российскому рынку СК.
2. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
Эмпирическое исследование факторов влияния на покупку в каналах социальной коммерции состоит из трех этапов и охватывает качественные и количественные методы сбора информации. На первом этапе проводятся экспертные интервью с целью дополнения списка факторов покупки в каналах СК в России, а также уточняются особенности использования последних. Учитывая отсутствие подобных исследований факторов покупки применительно к России, а также рассмотрение менеджерами подобного формата в качестве дополнительного канала сбыта, необходимо провести общее исследование факторов покупки в каналах СК, не фокусируясь на их конкретных типах. Поэтому на втором этапе проходит онлайн-опрос среди конечных покупателей о значимых факторах покупки в каналах СК (без их конкретизации) на рынке потребительских товаров2 в России. Третий этап — количественное исследование факторов покупки в Инстаграм-канале, который выбран в качестве исследуемого благодаря лидирующему росту объема покупок среди всех каналов СК в России
2 В рамках статьи потребительские товары включают одежду и обувь, бытовую электронику, товары для детей, товары для дома и др. К ним не относятся автомобили и автозапчасти, цифровые продукты.
Таблица 5
Характеристика респондентов экспертного интервью
Наименование должности в компании Обязанности
Старший менеджер в отделе стратегии • Исследование эффективности работы платформы для В2С-клиентов • Сравнительный анализ платформы с основными конкурентами в сфере электронной торговли (Ozon, Wildberries, Aliexpress), а также с другими площадками СК (социальные сети, «Юла»*) • Изучение международного рынка социальных платформ
Аналитик в отделе стратегии
Руководитель товарной категории Принятие решений на уровне управления отдельной категории товаров на основании данных о рынке СК
Примечание: *«Юла» — доска объявлений.
[ОЕК, 2019]. На наш взгляд, он представляет научный и практический интерес для детального изучения. Характеристики факторов в вопросах анкеты третьего этапа апробированы и уточнены в ходе предварительных интервью с респондентами, совершившими хотя бы одну покупку в социальной сети Инстаграм.
Этап 1. Экспертное интервью
Для более полного понимания рынка социальной коммерции в России, а также расширения списка переменных-индикаторов, полученных из теоретических источников, в исследовании проведены экспертные интервью. Респондентами выступили три сотрудника компании «Авито»3 (юридическое лицо — ООО «Кех Екоммерц»), специализирующиеся на анализе рынка СК в России (табл. 5).
В результате экспертных интервью к первоначальному списку переменных-индикаторов факторов влияния на покупку добавлены следующие переменные: (1) ха-
3 «Авито» — сервис для размещения объявлений о товарах и услугах с целью их продажи. Согласно принятой в работе классификации, доски объявлений входят в список ключевых каналов СК, занимающих одно из лидирующих мест среди наиболее посещаемых ресурсов в России для совершения покупки.
рактеристики продукта или услуги; (2) юридический статус продавца; (3) скорость ответа продавца; (4) понятная навигация и алгоритм действий на сайте; (5) активность продавца на сайте (наличие контактов, предыдущие покупки/продажи, дата регистрации); (6) возможность оплаты онлайн.
Этап 2. Количественное исследование факторов влияния на покупку через каналы социальной коммерции в Москве
С целью выявления значимых факторов влияния на покупку в каналах СК в России проводится количественное исследование. Инструментом данного исследования выбран онлайн-опрос 303 респондентов, основу которого составляют 24 фактора влияния на покупку, обнаруженные на этапах кабинетного исследования и экспертных интервью (Приложение 1). Респондентам необходимо было оценить по 5-балльной шкале Лайкерта степень важности наличия каждого фактора при осуществлении покупки в каналах СК.
Выборка представлена женщинами (52%) и мужчинами (48%) в возрасте от 18 до 26 лет, проживающими в Москве, среди которых 74% имели опыт покупки с помощью каналов СК. В качестве основного вида занятости респонденты указали обучение
(50%), 38% — совмещают работу и учебу, а 13% — только работают. Более половины респондентов (51%) характеризуют доход семьи как средний, 17% — выше среднего, 14% — ниже среднего. Для совершения покупок респонденты пользуются досками объявлений и аналогичными платформами (48%), социальными сетями (42%) и мессенджерами (14%). Наибольшей популярностью среди онлайн-покупок обладают следующие категории товаров: электроника и бытовая техника (70%), одежда и обувь (64%). Так, выборка количественного этапа исследования в Москве имеет сравнительно схожее строение с российским рынком в целом [Яндекс, GfK, 2019] по выбору каналов СК и предпочитаемым категориям товаров (Приложение 3).
Анализ данных состоит из разведывательного и подтверждающего факторного анализа с целью выявления и обоснования структуры связей переменных и определения количества латентных переменных. Моделирование структурными уравнениями для определения коэффициентов влияния факторов на совершение покупки в каналах СК (доски объявлений и социальные сети) основывается на индикаторах модели факторного анализа. Тестом на возможность применения факторного анализа к имеющимся данным выступают тест Кайзера-Майера-Олкена с результатом 0,778 (соответствует приемлемой адекватности) и критерий сферичности Бартлетта. Данные пригодны для проведения факторного анализа.
На количественном этапе исследования выделяются четыре последовательных итерации в ходе анализа данных методом моделирования структурными уравнениями:
1) определение соответствия экзогенных атрибутов модели и теоретической концепции с помощью разведывательного и подтверждающего факторного анализа;
2) построение измерительной модели факторов и оценка ее качества с точки зрения надежности и валидности;
3) построение структурной модели факторов совершения покупок в каналах СК и оценка ее качества;
4) интерпретация результатов моделирования структурными уравнениями.
Этап 3. Количественное исследование конечных потребителей о факторах влияния на покупку в Инстаграм-канале в Москве
Для построения модели собраны количественные данные с помощью онлайн-опроса, размещенного на ресурсе Яндекс.Формы. На этом этапе исследования учтены недостатки ранее предложенной анкеты. Формулировки вопросов анкеты (названия факторов) предварительно уточнены в рамках интервью с респондентами, совершившими за последние полгода хотя бы одну покупку в Инстаграме на момент проведения опроса в марте 2020 г. Адаптирована также презентация анкеты. Вопросы разделены на семь блоков: (1) вовлеченность; (2) eWoM; (3) техническая функциональность платформы; (4) безопасность; (5) доверие; (6) паттерн поиска информации; (7) намерение совершить покупку. В Приложении 2 содержится информация о шкале измерения факторов влияния на решение о покупке в Инстаграм-канале.
Поскольку моделирование проводится с использованием методов построения структурных уравнений, то размер выборки зависит от нескольких факторов: сложности модели, метода оценивания параметров модели, доли пропусков в данных, дисперсии ошибок при оценке измеряемых переменных (индикаторов), формы многомерного распределения данных. Если модель содержит не более пяти конструктов, на каждый из которых приходится по три измеряемые переменные, и при этом значения всех общностей не ниже 0,5, то устанавливается целевое значение количества респондентов — не менее 200 [Malhotra, 2010]. Также выборку необходимо увеличивать, если на этапе раз-
ведывательного факторного анализа дисперсия одного из факторов оказывается ниже 0,5. В модели предполагаются четыре экзогенных, включающих по три измеримых переменных, а также два экзогенных конструкта. Поэтому на данном этапе требуется опросить не менее 200 респондентов.
Аналогично предыдущему этапу исследования, в качестве метода анализа данных выбран метод моделирования структурными уравнениями.
Онлайн-опрос включает вопрос-фильтр с целью отбора респондентов, имеющих опыт покупки в Инстаграм-канале. Получено 416 ответов респондентов, из них 252 могут считаться валидными на основании вопроса-фильтра. Такого количества ответов достаточно для моделирования структурными уравнениями, так как в модель включены только четыре экзогенных конструкта, а факторные нагрузки каждого из них более 0,5. Основная аудитория покупателей в Инстаграме — женщины в возрасте от 18 до 34 лет, имеющие доход более 50 тыс. руб. (с преимущественно оконченным) и менее 50 тыс. руб. (с неоконченным высшим образованием). На просмотр Инстаграма респонденты в возрасте от 25 до 34 лет тратят менее 1 ч и от 18 до 24 лет — более 2 ч в день (Приложение 4). Выборка смещена в сторону молодой аудитории женского пола. Такое распределение соответствует независимым исследованиям рынка СК [Data Insight, 2018].
Ограничения исследования заключаются в выборке участников онлайн-опроса в возрасте от 18 до 35 лет, проживающих в Москве и совершавших покупки с помощью каналов СК в период с сентября 2019 г. по март 2020 г. Наибольшая активность интернет-торговли в России приходится на Москву [АКИТ, 2019], что является причиной географического лимитирования исследования. Период сбора данных — с марта по май 2020 г. Область применения каналов СК ограничена рынком потребительских товарных категорий. В рамках анализа не рассматривались платные спо-
собы продвижения товаров и услуг в каналах СК.
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
3.1. Социальная коммерция в России: результаты качественного исследования
Эксперты определяют социальную коммерцию в аспектах проявления социального взаимодействия потребителей. Так, наиболее широкая интерпретация соответствует сочетанию электронной коммерции и социального взаимодействия [Shen, Eder 2009; Marsden, 2018]. Эксперты отмечают в качестве характерных черт СК сочетание механизмов электронной торговли и социальных медиа. Определение социальной коммерции сводится к использованию социальных инструментов для совершения онлайн-продажи товаров или услуг. С точки зрения бизнеса и получения выгоды от использования СК определение может быть сформулировано в узком понимании как: «Продажа товаров и услуг через платформы С2С-торговли (доски объявлений, социальные сети, мессенджеры и сервисы онлайн-заказов)» (из интервью с аналитиком отдела стратегии ООО «Кех Екоммерц»).
Общим элементом определений социальной коммерции выступает социальное взаимодействие. Оно может проявляться в ситуациях: групповой покупки; групповой покупки, движимой лидером группы; покупки через торгового представителя; покупки через лидера общественного мнения, иными словами, блогера или эксперта области.
Кроме того, социальная коммерция рассматривается как спонтанная покупка. Такой подход реализуется, например, во время онлайн-трансляций, когда лидер мнения в режиме записи видео рекламирует продукт, тем самым создавая потребность в нем у зрителей, и последние совершают
спонтанную покупку в момент осознания этого. Такая техника реализуется в том числе с помощью транслирования «немедленной выгоды», например ограничивая во времени предлагаемую скидку или количество товара.
Ограничением каналов социальной коммерции является необходимость точечной настройки для каждого из каналов, что требует ресурсов и времени компании. К недостаткам использования каналов СК с точки зрения реализации бизнеса можно отнести отсутствие универсальности в их применении, так бизнес-результаты зависят от разных сегментов целевой аудитории, а также от категории продаваемых товаров.
Преимуществами каналов СК являются низкие барьеры входа, незначительные начальные инвестиции, потенциал использования рекомендаций клиентов, уже совершивших покупку, а также невысокие по сравнению с традиционными моделями ведения бизнеса затраты на маркетинг:
«Основное преимущество социальной коммерции заключается в отсутствии затрат на маркетинг, или минимальные затраты. В классическом определении электронной коммерции нужно привлекать клиента с помощью performance-маркетинга, бренд-маркетинга и так далее, а в social commerce такого нет, потому что за счет бизнес-модели речь скорее идет о привлечении от лидера мнений или с помощью каких-то гейминговых элементов и социальных элементов на веб-сайте»
(Старший менеджер по стратегии, ООО «Кех Екоммерц»)
Однако использование каналов СК не является универсальным решением для ведения бизнеса или расширения сети сбыта по всем товарам и для всех сегментов целевой аудитории, что также является недостатком СК:
«В определенной нише на определенную аудиторию социальная коммерция будет лучше обеспечивать все элементы юнит-
экономики: будут меньше затраты, выше конверсия и retention (удержание клиента. — Прим. авт). Возможно, это помогает на более узкую аудиторию сильно уменьшать затраты на маркетинг»
(Руководитель категории, ООО «Кех Екоммерц»)
3.2. Факторы совершения покупок по каналам социальной коммерции: результаты количественного исследования
В результате разведывательного и подтверждающего анализа выделено пять факторов, влияющих на принятие решения о покупке с помощью каналов социальной коммерции.
Фактор 1 интерпретирован как техническая функциональность (платформа): переменные отражают возможности, которые представляют социальная сеть, интернет-магазин или иная платформа для осуществления деятельности СК, а также контент, описанный на платформе, и отношение потребителя к нему. Фактор 2 отвечает за элемент вовлеченности, взаимодействия напрямую или косвенно с платформой или ее контентом через отзывы третьих лиц. Фактор 3 характеризует eWoM, т. е. отзывы пользователей. Фактор 4 может быть интерпретирован как установки, ограничения и ожидания потребителя: потребитель имеет ограниченный бюджет на покупку, а также требования к товару или услуге. Фактор 5 описывает уровень сервиса и услуг.
На этапе подтверждающего факторного анализа проведена оценка соответствия модели. Модель принимается, исходя из соответствия критериям RMSEA, CFI, GFI, PCFI и PNFI. Проверка модели на надежность и валидность проводится по показателям композитной надежности (CR), конвергентной валидности (AVE) и дискрими-натной валидности, следуя Форнелу и Леркеру [Fornell, Larcker, 1981; Hair et al., 2010]. Модель может считаться согласован-
ной, надежной и валидной, что позволяет использовать предложенную структуру переменных.
В результате моделирования структурными уравнениями получена структурная модель влияния факторов на принятие решения о покупке. Модель удовлетворяет критериям согласия x2/df, ИМБЕА, GFI, РСЕ1 (табл. 6) и может быть использована для дальнейшей интерпретации с целью разработки рекомендаций представителям бизнеса (рис. 4).
Переменная, отвечающая за доход, не имеет статистически значимой связи с переменной-идентификатором совершения покупки с помощью каналов СК. Переменные, характеризующие пол и деятельность респондента, имеют значимую связь. При этом связи всех факторов с вторичным фактором и с переменной-идентификатором покупки значимы. Все первичные и вторичные факторы значимо влияют на переменную совершения покупки; также значимы на уровне 0,05 переменные, отвечающие за дея-
Показатели качества структурной модели факторов совершения покупок по каналам социальной коммерации
Таблица 6
Тип показателя Абсолютные показатели соответствия (Absolute fit index) Инкрементальные показатели соответствия (Incremental fit index) Показатель экономичности (Parsimony fit index) Показатель статистической значимости модели
Индекс GFI RMR RMSEA PCLOSE CFI PCFI PNFI Х2/й/
Норма ^0,9 <0,01 0,05-0,08 ^0,9 ^0,6 ^0,6 <2
Значение 0,901 0,072 0,049 0,527 0,884 0,755 0,648 1,666
0,25*
-0,95*
0,64*
Техническая функциональность
Вовлеченность
0,52** —Потребитель
- 0,58*** —eWoM
Сервис
Рис. 4. Структурная модель исследования Примечание: *, **, *** — значимость при 5%-м, 1%-м и 0,1%-м уровнях соответственно.
тельность и пол респондента, в то время как фактор дохода не значим. Модель объясняет 40% дисперсии зависимой переменной. Невысокое значение данного показателя объясняется существующими факторами, не учтенными в модели, а также косвенным непрямым влиянием использования каналов СК на факт покупки.
Наибольший коэффициент имеет фактор вовлеченности. Среди переменных-индикаторов, формирующих его, наибольший вес, имеет факт использования канала покупки друзьями пользователя сайта, а также скорость ответа продавца и его активность на сайте. Кроме того, для потребителя важна полнота отзывов, что в ходе пилотного анкетирования определялось респондентом как идентификатор доверия к отзыву. Следующим по вкладу является фактор eWoM, аккумулирующий наличие и характер отзывов (положительную или отрицательную реацию).
Цена и характеристики продукта или услуги, формирующие фактор ожиданий потребителя, имеют относительно небольшой коэффициент в модели.
На совершение покупки с помощью каналов СК наименьшее влияние оказывает фактор «технической функциональности». Он характеризуется понятностью навигации на платформе, ее репутацией, качеством предоставляемых фото и описаний продуктов и другими переменными, относящимися непосредственно к интернет-ресурсу. Можно предположить, что фактор имеет низкое влияние в контексте исследования СК, в то время как непосредственно в электронной коммерции он более значим для потребителя. Такое низкое влияние в результатах исследования можно объяснить и выборкой респондентов в возрасте от 18 до 26 лет. Предполагается, что для других возрастных групп фактор платформы имеет большее значение.
Опираясь на полученные коэффициенты факторов, можно предположить, что некоторые из них имеют большее влияние на других этапах процесса покупки, на-
пример при формировании намерения покупки.
В результате эмпирического исследования подтверждены семь гипотез (Н1, Н2, Н3, Н4, Н5, Н14, Н15) о наличии влияния технической функциональности, использования социальных сетей для общения, ожиданий о товаре и бюджетных ограничениях потребителя, отзывов и сервисных услуг на совершение покупки с помощью каналов социальной коммерции.
Результаты двух этапов исследования дают общее представление о социальной коммерции в РФ и факторах влияния на покупку в ее каналах. Каналы СК различаются по аудитории использующих ее потребителей, условиям и возможностям осуществления трансакции, охватам и бюджетам, поэтому дальнейшие исследования необходимо направить на изучение факторов влияния на покупку в каждом отдельно взятом канале СК.
3.3. Факторы совершения покупок в сети Инстаграм: результаты количественного исследования
Благодаря серии интервью с респондентами получены важные выводы относительно факторов влияния на принятие решения о покупке в Инстаграм-канале. Респонденты отметили важность формирования доверия и надежности со стороны продавца при совершении покупок в социальной сети. Доверие формируется с помощью отзывов и рекомендаций в аккаунте или благодаря рекомендации знакомых. Полученные факторы являются основой количественного исследования покупок в данной сети.
Результаты конфирматорного факторного анализа подтвердили существование связей, описанных в концептуальной модели исследования. Данный вывод сделан на основании факторных нагрузок переменных, образующих один латентный конструкт. Факторные нагрузки каждой переменной выше 0,5, что говорит о сильной силе связи переменной и образован-
Таблица 7
Показатели качества структурной модели факторов совершения покупок в сети Инстаграм
Тип показателя Абсолютные показатели соответствия (Absolute fit index) Инкрементальные показатели соответствия (Incremental fit index) Показатель экономичности (Parsimony fit index) Показатель статистической значимости модели
Индекс GFI AGFI SRMR RMSEA NFI NNFI CFI PGFI PNFI X2/df
Норма ^0,9 -1 <0,09 <0,08 ^0,9 ^0,9 ^0,9 ^0,6 ^0,6 —
Значение 0,914 0,872 0,061 0,066 0,878 0,909 0,931 0,615 0,665 215,98***
Примечание: *** — значимость при 0,1%-м уровне.
ного латентного конструкта. Оценивается композитная надежность, конвергентная валидность и дискриминантная валид-ность измерительной модели. При CR = 0,7 конструкт имеет хорошую композитную надежность. Что касается показателя AVE, то его рекомендуемое значение — < 0,5, при этом условии конструкт объясняет более половины дисперсии переменных. В представленной измерительной модели только конструкт «безопасность» имеет показатель AVE < 0,5. Вместе с тем если ориентироваться на значения факторных нагрузок каждой переменной конструкта, то можно увидеть, что все они выше 0,5, поэтому конструкт остается в модели. Дискриминантная валидность отражает то, насколько существенным является вклад каждого конкретного конструкта и как сильно он отличается от других. Измерительная модель имеет дискрими-нантную валидность, поскольку коэффициенты корреляции между конструктами не превышают показатель корня из AVE. На основании показателей качества приближения модели, а также CR, AVE и дискриминантной валидности можно сделать вывод о надежности, валидности и качестве модели. Результаты свидетельствуют о непротиворечивости модели, однако для подтверждения адекватности
и надежности модели необходим анализ дальнейших показателей ее качества.
Опираясь на такие показатели качества, как ОЕ1 , т. е. качества соответствия оценок эмпирической модели теоретическим значениям, ВИМИ и ИМВЕА, т. е. величинам ошибки соответствия, построена модель факторов влияния на совершение покупки в Инстаграме, индексы которой соответствуют пороговым значениям [МаШо^а, 2010] (табл. 7).
Индексы качества модели, основанные на сравнении полученной модели с некоторой «альтернативной» или «нулевой», и индекс дают основание заявлять об
улучшении качества соответствия на 90% благодаря подобранной спецификации. Тот же вывод подтверждается индексом СЕ1, сравнивающим проверяемую модель с некоторой альтернативной моделью, в которой предполагается отсутствие корреляции между конструктами (рис. 5). На основании хороших показателей качества модели можно перейти к анализу и интерпретации коэффициентов структурной модели.
На фактор доверия значимо влияют такие конструкты, как безопасность и eWoM. При этом статистически значимой связи между экзогенными конструктами вовлеченности и eWoM на паттерн поиска информации о товаре/услуге обнаружено не
Техническая функциональность
Вовлеченность
0,311*
-0,130 ■»• ' —>
-0,134
е\МоМ -0,460
Безопасность
Паттерн поиска информации
0,571*
~Г"
0,473*
Доверие
0,097
0,330*
Намерение купить
Рис. 5. Оценка структурной модели факторов влияния на совершение покупки в сети Инстаграм Примечание: *** — значимость при 0,1%-м уровне.
было. На намерение купить статистически значимо влияют факторы доверия и технической функциональности, в то время как влияния паттерна поиска информации о товаре/услуге на намерение купить не установлено.
Интересным является вывод о влиянии технической функциональности платформы на намерение купить. Вероятно, такую связь можно объяснить гибкостью и удобством интерфейса, которые позволяют быстро увидеть продукт (фото и видео, возможности использования), а также все актуальные позиции в магазине, чего нельзя сказать об интернет-магазинах крупных сетевых ри-тейлеров. Вместе с тем, как и во многих классических маркетинговых исследованиях, следует отметить влияние на намерение купить фактора доверия, который зависит от экзогенных переменных безопасности и eWoM. Это можно объяснить тем, что фактор безопасности валидирует доверие к социальной сети посредством технического обеспечения этой безопасности (защита персональных данных, безопасная оплата и т. д.), в то время как eWoM формирует доверие
нативно — через отзывы других людей. Наблюдается симбиоз этих факторов с точки зрения формирования потребительского доверия к трансакциям через социальную сеть.
Фактор доверия статистически значимо влияет на паттерн поиска информации о товаре/услуге в социальной сети, однако последний не оказывает статистически значимого эффекта на намерение купить. Такой результат можно объяснить желанием проверить информацию в Инстаграме без первоначальной потребности приобрести увиденный продукт.
В результате третьего этапа эмпирического исследования подтверждены шесть гипотез Н6, Н7, Н9, Н10, Н11 и Н13.
В ходе проведения количественного анализа факторов, влияющих на покупку в каналах СК, выявлено что, наибольшее влияние имеют факторы вовлеченности и сервиса. Следующими по значимости являются eWoM, цена и характеристики товара, затем техническая функциональность платформы, на которой происходит покупка, и контент, публикуемый компанией. В
то же время в Инстаграм-канале наибольшее влияние имеют факторы технической функциональности и безопасности, а также eWoM.
Необходимо подчеркнуть, что получено разное количество факторов, влияющих на намерение совершить покупку. Во-первых, формулировки факторов первого этапа исследования являются более общими и охватывают все каналы СК, в то время как второй этап более узконаправленный, характеристики факторов третьего этапа соответствуют именно социальной сети Инстаграм. Во-вторых, при исследовании факторов влияния на покупку в Инстаграм-канале учтены недостатки методологии исследования среди всех каналов СК — особенности социальной сети Инстаграм, а также формулировки факторов покупки на основе интервью с респондентами.
4. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ УЧАСТНИКАМ РЫНКА СОЦИАЛЬНОЙ КОММЕРЦИИ
Стремительное развитие социальной коммерции может служить дополнительным источником клиентского трафика, что особенно актуально для сегмента малого и среднего бизнеса, поскольку рынок СК имеет низкий барьер входа и требует небольших вложений в развитие и поддержание канала. На основе полученных результатов исследования сформулированы рекомендации для менеджеров компаний по выстраиванию взаимоотношений с потребителем и осуществлению сбыта в каналах СК.
Каналы СК рассматриваются компаниями как дополнительные пути сбыта товаров или услуг, что объясняется охватами и характеристиками использующих их аудиторий. Так, для людей старшего возраста более характерны покупки на специализированных сайтах, предоставляющих возможности получения скидок при совершении групповых покупок, в то время как моло-
дежь более ориентирована на социальные сети. Большое влияние имеет представление товара, например, при сотрудничестве с лидером мнений необходимо ориентироваться не только на канал СК, но и на аудиторию партнера.
Наибольшим спросом в каналах СК пользуются категории товаров, удовлетворяющие нескольким условиям: наличие в них постоянной потребности, возможность спонтанной покупки, необходимость получения отзыва о товаре или продавце. Реализация с помощью каналов СК рекомендуется таким товарам, как одежда и обувь, аксессуары собственного производства, электроника (в онлайн-трансляциях при ориентировании на быстрые продажи), детские товары.
В каналах СК при принятии решения о покупке наибольшее влияние имеют вовлеченность, социальное взаимодействие пользователей, что подтверждается определением о совершении коммерческой деятельности под влиянием социальных медиа или других форм взаимодействия. При реализации товаров с помощью каналов СК рекомендуется уделить внимание качеству взаимодействия продавца с потребителем. Некоторые ресурсы, например социальная сеть «ВКонтакте», предоставляют потребителю информацию о среднем времени ответа продавца на сообщения, в связи с чем требуется поддержание этого показателя привлекательным для потребителя на постоянной основе. Помимо этого, в каналах СК важно поддерживать активность акка-унта продавца для повышения доверия к последнему в противовес риску столкнуться с мошенничеством. Для этого достаточно вести постоянную коммуникацию с потребителями и обновлять ассортимент и витрину (в случае ее наличия).
Потребители обращают внимание на соотношение положительных и отрицательных отзывов о товаре, услуге или профиле продавца/исполнителя. При этом отсутствие отзывов или их воспринимаемая ненадежность снижают вероятность совершения покупки с помощью каналов СК. Достоверность товара лучше подтверждается отзывами
других потребителей, в связи с чем целесообразно размещение отзывов потребителей в качестве контента компании (например, в форме скриншотов). Менеджерам компаний следует обратить внимание на способы создания и повышения мотивации потребителей, уже совершивших покупку, делиться своим опытом. Стимулирование потребителей оставлять отзывы может быть реализовано посредством совершенствования системы коммуникации (напоминания с просьбой поделиться опытом в форме отзыва), а также добавления отзывов в систему лояльности (предоставление подарка при следующей покупке или участии в лотерее при написании развернутого отзыва). Необходимо отметить, что потребитель обращает внимание не только на наличие, но и на информативность отзыва, что требует ответственного подхода от составителя. Помимо элементов, непосредственно относящихся к СК, продавцам следует обращать внимание на сервис доставки и предоставление возможности осуществления платежей онлайн (если такой функционал предусмотрен платформой).
Исследование потребителей Инстаграм-канала в качестве основного фактора, влияющего на совершение покупки, выявило наличие доверия к социальной платформе, которое формируется посредством eWoM и вызывается ощущением безопасности взаимодействия с платформой. Инстаграм воспринимается пользователями как надежная платформа, которой можно доверять. Традиционному интернет-ритейлу рекомендуется создавать собственный социальный канал продаж именно на этой платформе, используя различные маркетинговые механики. Необходимо выбирать те площадки СК, которые технологически удобны для пользователя (например, интерфейс и понятность функционала). Следует использовать каналы СК, которые имеют репутацию «безопасных» у потребителей. Так, на основании полученных результатов исследования примером безопасного канала может служить Инстаграм.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Вопрос об определении социальной коммерции и ее использовании в целях бизнеса является дискуссионным среди исследователей и практиков. В настоящее время отсутствует согласие в отношении как определения СК, так и ее возможных маркетинговых практик. Предложенное в статье определение социальной коммерции в России подтверждается экспертами СК.
В научной литературе существуют исследования, посвященные истории возникновения и развития СК, а также, рассматривающие СК как способ развития бизнеса в качестве каналов продаж и продвижения, например, в ориентированных на бизнес научных работах изучаются факторы намерениями участия и совершения покупок в СК, а также удовлетворенности СК. Их авторы подтверждают вклад каналов социальной коммерции в улучшение сбыта и продвижение компании. Однако, исследования СК имеют ряд ограничений. Во-первых, они проведены на зарубежных рынках, что ограничивает географию применимости их результатов. Во-вторых, большая их часть сосредоточена на социальных сетях как каналах СК, в то время как деятельность в области СК может быть реализована и в других каналах, например досках объявлений.
Результаты эмпирического исследования подтверждают применимость каналов СК как дополнительных каналов сбыта продукции. Статистически выявлены факторы, влияющие на покупку в каналах СК. СК выступает способом расширения используемых маркетинговых практик. Результаты исследования могут быть использованы практикующими менеджерами компаний в сфере работы в каналах СК, а также полезны компаниям, планирующим выход на рынок СК. Для менеджеров компаний имеют практическое значение как выявленные факторы влияния на покупку в каналах СК, так и разработанная методология эмпирического исследования для самостоятельной диагностики значимых для целевой аудитории факторов.
Приложение 1
Шкала измерения факторов влияния на решение о покупке через каналы социальной коммерции
Шкала 1 2 3 4 5
Возможность оплаты онлайн
Понятная навигация и алгоритм действий
Наличие отзывов
Полнота отзывов
Возможность связаться с человеком, оставившим отзыв
Соотношение числа положительных и отрицательных отзывов
Достоверность информации о продукте (гарантии, чеки и т. д.)
Полнота описания продукта или услуги
Качество фото продукта или результата оказания услуги
Характеристики продукта или услуги
Разнообразие ассортимента
Доверие к платформе («ВКонтакте», «Авито» и др.)
Продавцом является частное лицо
Продавцом является компания
Уверенность в безопасности трансакций
Репутация платформы/социальной сети
Цена на продукт или услугу
Активность продавца на сайте (имеет ли контакты, предыдущие покупки/продажи, дата регистрации)
Скорость ответа продавца
Использование канала покупки друзьями
Наличие и условия доставки
Наличие и условия возврата
Наличие магазина офлайн
Прошлый опыт покупки в этой соцсети или на доске объявлений
Примечание: оценка по 5-балльной шкале: от 1 — «абсолютно не важно» до 5 — «абсолютно важно
Приложение 2
Шкала измерения факторов влияния на решение о покупке в Инстаграм-канале
Шкала 1 2 3 4 5
Вовлеченность
«Я регулярно пользуюсь Инстаграмом для публикации контента и обмена сообщениями с друзьями»
«Я советуюсь с моими подписчиками в социальной сети о покупке товара или услуги»
Приложение 2 (окончание)
Шкала 1 2 3 4 5
eWoM
«Я ориентируюсь на оценки (лайки) и отзывы (комментарии) других людей о продукте»
«При принятии решения о покупке я прислушиваюсь к личным рекомендациям моих подписчиков в Инстаграме о продукте»
«Количество лайков и комментариев являются надежным ориентиром при принятии решения о покупке»
Техническая функциональность
«Интерфейс социальной сети Инстаграм удобен и интуитивно понятен»
«Я могу легко найти нужную мне информацию в Инстаграме»
«При использовании Инстаграма у меня не возникает проблем с использованием того или иного функционала платформы»
«Я часто получаю подходящие мне (персонализированные) рекомендации в ленте или в рекламе на платформе»
«Мне важно, чтобы с продавцом товара можно было легко связаться, например, через мессенджер/Директ»
«Мне достаточно количества функций, которыми оснащена платформа»
Безопасность
«Я уверен в безопасности моей информации, содержащейся в Инстаграме»
«Я могу спокойно оплачивать Инстаграм-покупки»
«Я уверен, что администрация Инстаграма следит за достоверностью контента и надежностью продавцов»
Паттерн поиска информации о товаре
«Я использую Инстаграм для поиска информации о товаре в тематических группах и сообществах»
Доверие
«Я думаю, что информации о товаре или услуге, найденной в аккаунтах Инстаграма, можно доверять»
«Основываясь на рекомендациях тех, на кого я подписан в Инстаграме (в том числе блогеров), я могу доверять продавцам (сообществам с продажей товаров и услуг)»
«Информация, содержащаяся в отзывах других потребителей товара, более надежная, чем информация в рекламе»
Намерение совершить покупку
«Я думаю, что в Инстаграме есть хорошие возможности делать покупку»
«При необходимости приобрести определенные типы товаров, я рассматриваю Инстаграм в качестве места, где можно это купить»
Примечание: оценка по 5-балльной шкале: от 1 — «совершенно не согласен» до 5 — «совершенно согласен».
Приложение 3
Характеристика выборки факторов влияния на решение о покупке с помощью каналов социальной коммерции
Характеристика Описание Количество Доля, %
Пол Мужской 145 48
Женский 158 52
Возраст, лет 18-26 303 100
Вид деятельности Учеба 148 49
Работа 39 13
Учеба и работа 116 38
Доход «Денег вполне достаточно, чтобы ни в чем себе не отказывать» 18 6
«Покупка большинства товаров длительного пользования (холодильник, телевизор) не вызывает у нас трудностей, однако покупка автомашины сейчас недоступна» 51 17
«Денег вполне достаточно для приобретения необходимых продуктов питания и одежды, однако более крупные покупки приходится откладывать» 153 51
«Денег хватает только на приобретение продуктов питания» 42 13
«Денег не хватает даже на приобретение продуктов питания» 21 7
«Затрудняюсь ответить» 18 6
Примечание: оценка по 5-балльной шкале: от 1 — «абсолютно не важно» до 5 — «абсолютно важно
Приложение 4
Характеристика респондентов выборки исследования факторов влияния на решение о покупке в Инстаграме
Характеристика Описание Количество Доля, %
Пол Мужской 40 15,9
Женский 212 84,1
Возраст, лет До 18 2 0,8
18-24 98 38,9
25-34 134 53,2
35-44 16 6,3
45 и старше 2 0,8
Уровень образования Основное общее (8-9 классов) 2 0,8
Среднее общее (10-11 классов) 6 2,4
Среднее профессиональное (училище/колледж) 6 2,4
Неполное высшее образование 40 15,9
Высшее образование 190 75,4
Аспирантура 8 3,2
Приложение 4 (окончание)
Характеристика Описание Количество Доля, %
Уровень дохода, тыс. руб. До 30 26 10,3
31-50 26 10,3
51-74 34 13,5
75-99 36 14,3
Более 100 130 51,6
Количество времени, проведенного в Инстаграме, час/день Менее 1 94 37,3
От 1 до 2 114 45,2
От 3 до 5 44 17,5
От 6 и более 0 0,0
Период последней покупки в Инстаграме Последняя неделя 30 11,9
Последний месяц 52 20,6
Последние три месяца 66 26,2
Последние шесть месяцев 104 41,3
Примечание: оценка по 5-балльной шкале: от 1 — «абсолютно не важно» до 5 — «абсолютно важно».
ЛИТЕРАТУРА НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
Adindex. 2019. Электронная коммерция в России. [Электронный ресурс]. https://adindex.ru/ specprojects/market-6/commerce/index. phtml (дата обращения: 19.03.2020).
Data Insight. 2018. Рынок социальной коммерции в России — исследование Яндекс.Кассы и Data Insight. [Электронный ресурс]. http:// www.datainsight.ru/socialcommerce2018 (дата обращения: 06.02.2020).
Data Insight. 2020. Электронная торговля 2020—2024, прогноз Data Insight. [Электронный ресурс]. https://datainsight.ru/DI_ eCommerce2020_2024 (дата обращения: 17.07.2020).
Think with Google. 2019. Как интернет влияет на продажу мебели и фурнитуры. [Электронный ресурс]. https://www.thinkwithgoogle. com/intl/ru-ru/industry/retail-e-commerce/ online-furniture/ (дата обращения: 23.04.2020).
АКИТ. 2019. Аналитика по рынку e-commerce в России. [Электронный ресурс]. https://
www.akit.ru/аналитика-акит2018/ (дата обращения: 10.02.2020).
Ачкасова К. 2019. Аудитория Интернета в России. Mediascope. [Электронный ресурс]. https://mediascope.net/upload/iblock/423/ 17.04.2019_Mediascope_Ксения%20Ачкасова _РИФ+КИБ2019^Г (дата обращения: 06.02.2020).
Дубравицкая О., Посыпкина А. 2019. Онлайн-ретейл под потолком. Как развивать электронную торговлю, если аудитория Рунета больше не растет. РБК. [Электронный ресурс]. https://pro.rbc.ru/news/5c87b4c39a7 9473909d38e3a?from=newsfeed (дата обращения: 20.03.2020).
Яндекс. Маркет, GfK. 2018. Исследование аудитории онлайн-покупателей в России. [Электронный ресурс]. https://cache-mskm905. cdn.yandex.net/download.yandex.ru/company/ figures/2018/gfk/yandex_market_gfk_2018. pdf (дата обращения: 19.02.2020).
Яндекс. Маркет, ОЖ. 2018. Развитие розничной онлайн-торговли в России. [Электронный ресурс]. https://yandex.ru/company/ researches/2018/market_gfk (дата обращения: 10.02.2020).
Яндекс.Маркет, GfK. 2019. Тренды рынка онлайн-торговли. [Электронный ресурс]. https://yastat.net/s3/milab/2019/gfk/ market_gfk_2019.pdf (дата обращения: 25.03.2020).
REFERENCES IN LATIN ALPHABET
Bai Y., Yao Z., Dou Y.-F. 2015. Effect of social commerce factors on user purchase behavior: An empirical investigation from renren. com. International Journal of Information Management 35 (5): 538-550.
Bauboniene Z., Guleviciute G. 2015. E-commerce factors influencing consumers' online shopping decision. Social Technologies 5 (1): 74-81.
Benlian A., Titah R., Hess T. 2012. Differential effects of provider recommendations and consumer reviews in e-commerce transactions: An experimental study. Journal of Management Information Systems 29 (1): 237-272.
Beyari H., Abareshi A. 2016. The conceptual framework of the factors influencing consumer satisfaction in social commerce. The Journal of Developing Areas 50 (6): 365-377.
Carroll B. 2008. Social shopping: A new twist on e-commerce. Furniture Today 5: 72-103.
Churchill Jr. G. A., Surprenant C. 1982. An investigation into the determinants of customer satisfaction. Journal of Marketing Research 19 (4): 491-504.
Dillon T. W., Reif H. L. 2004. Factors influencing consumers' e-commerce commodity purchases. Information Technology, Learning, and Performance Journal 22 (2): 1-12.
Fornell C., Larcker D. F. 1981. Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research 18 (1): 39-50.
Global Consumer Insight Survey. 2019. PwC. [Electronic resource]. https://www.pwc.ru/ en/retail-consumer/publications/gcis-2019-en.pdf (accessed: 20.02.2020).
Hair J., Black W., Babin B., Anderson R. 2010. Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson: London. Prentice-Hall, Inc: Upper Saddle River, NJ.
Hajli M. N. 2014. The role of social support on relationship quality and social commerce. Technological Forecasting and Social Change 87: 17-27.
Hajli N., Sims J., Zadeh A. H., Richard M.-O. 2017. A social commerce investigation of the role of trust in a social networking site on purchase intentions. Journal of Business Research 71: 133-141.
Huang Z., Benyoucef M. 2017. The effects of social commerce design on consumer purchase decision-making: An empirical study. Electronic Commerce Research and Applications 25: 4058.
Kim S., Park H. 2013. Effects of various characteristics of social commerce (s-commerce) on consumers' trust and trust performance. International Journal of Information Management 33 (2): 318-332.
Kim Y. A., Srivastava J. 2007. Impact of social influence in e-commerce decision making. Proceedings of the 9th International Conference on Electronic Commerce: The Wireless World of Electronic Commerce. University of Minnesota: Minneapolis.
Keyes D. 2019. Social Commerce Market Report: How social media is driving ecommerce sales in 2020. Business Insider. [Electronic resource]. https://www.businessinsider. com/social-commerce-report (accessed: 19.02.2020).
Li C.-Y. 2019. How social commerce constructs influence customers' social shopping intention? An empirical study of a social commerce website. Technological Forecasting & Social Change 144: 282-294.
Li C.-Y., Ku Y.-C. 2018. The power of a thumbs up: Will e-commerce switch to social commerce? Information and Management 5: 340357.
Liang T., Turban E. 2011. Introduction to the special issue social commerce: A research framework for social commerce. International Journal of Electronic Commerce 16 (2): 5-13.
Liu C., Bao Z., Zheng C. 2019. Exploring consumers' purchase intention in social commerce: An empirical study based on trust, argument quality, and social presence. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics 31 (2): 378-397.
Lu B., Fan W. 2016. Social presence, trust and social commerce purchase intention: An empirical research. Computers in Human Behavior 56: 225-237.
Malhotra N. K. 2010. Marketing Research: An Application Orientation. Pearson Education: Lodon.
Marsden P. 2018. How Social Commerce Works: The Social Psychology of Social Shopping. Social Commerce Today. [Electronic resource]. http://socialcommercetoday.com/how-social-commerce-works-the-social-psychology-of-socialshopping/ (accessed: 12.02.2020).
Molinillo S., Liebana-Cabanillas F., Anaya-Sanchez R. A. 2018. Social commerce intention model for traditional e-commerce Sites. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research 13 (2): 80-93.
Powers T., Advinula D., Austin M., Graiko S., Snyder J. 2012. Digital and social media in the purchase decision process. Special report from the advertising research foundation. Journal of Advertising Research: 479-489.
Rachbini W. 2018. The impact of consumer trust, perceived risk, perceived benefit on purchase intention and purchase decision. International Journal of Advanced Research 6 (1): 1036-1044.
Rebiazina V., Smirnova M., Daviy A. 2020. E-commerce adoption in Russia: Market- and store-level perspectives. Russian Management Journal 18 (1): 5-28.
Rubel S. 2020. Trends to Watch Part II: Social Commerce. Social Commerce Today. [Electronic resource]. http://socialcommerce-today.com/steve-rubels-original-2005-social-commerce-post/ (accessed: 16.02.2020).
Shen J., Eder L. 2009. Determining factors in the acceptance of social shopping websites. Proceedings of the 15th Americas Conference on Information Systems, AMCIS 2009. San Francisco, California, USA.
Smith S., Roh Y. Y., Kim E.-J. 2017. Influence of trust and delivery system on customer satisfaction and company performance on social commerce sites. Journal of Marketing Thought 3 (4): 43-48.
Song T., Yi C., Huang J. 2017. Whose recommendations do you follow? An investigation of tie strength, shopping stage, and deal scarcity. Information & Management 54 (8): 1072-1083.
Stephen A. T., Toubia O. 2009. Deriving value from social commerce networks. Journal of Marketing Research 47 (2): 215-228.
Turban E., Strauss J., Lai L. 2016. Social Commerce: Marketing, Technology and Management. Springer: N.Y.
Turban E., Whiteside J., King D., Outland J. 2017. Introduction to Electronic Commerce and Social Commerce. Springer: N.Y.
Walker P. 2018. Majority of retailers failing on social commerce. Retail Systems. [Electronic resource]. https://www.retail-systems. com/rs/Curalate_Social_Media_Commerce_ Stats.php (accessed: 07.04.2020).
Wang C., Zhang P. 2012. The evolution of social commerce: The people, management, technology, and information dimensions. Communications of the Association for Information Systems 31 (5): 105-127.
Watabe K., Iwasaki K. 2007. Factors affecting consumer decisions about purchases at online shops and stores. The 9th IEEE International Conference on E-Commerce Technology and The 4th IEEE International Conference on Enterprise Computing, E-Commerce and E-Services.
Yeon J., Park I., Lee D. 2019. What creates trust and who gets loyalty in social commerce? Journal of Retailing and Consumer Services 50:138-144.
Zhao N., Li H. 2019. How can social commerce be boosted? The impact of consumer behaviors o n the information dissemination mechanism in a social commerce network. Electronic Commerce Research. Part of Springer Nature.
Translation of references in Russian into English
Adindex. 2019. E-commerce in Russia. [Electronic resource]. https://adindex.ru/specprojects/ market-6/commerce/index.phtml (accessed: 19.03.2020). (In Russian) Data Insight. 2018. Social Commerce Market in Russia. Yandex.Cashboxes and Data Insight Research. [Electronic resource]. http://www.datainsight.ru/socialcom-merce2018 (accessed: 06.02.2020). (In Russian)
Data Insight. 2020. E-commerce 2020-2024 Forecast, Data Insight. [Electronic resource]. https://datainsight.ru/DI_eCommerce 2020_2024 (accessed: 17.07.2020). (In Russian)
Think with Google. 2019. How the Internet Affects the Sale of Surniture and Fittings. [Electronic resource]. https://www.thmk-withgoogle.com/intl/ru-ru/industry/re-tail-e-commerce/online-furniture/ (accessed: 23.04.2020). (Russian) AKIT. 2019. Analytics on the E-commerce Market in Russia. [Electronic resource]. https://www.akit.ru/aHanHTHKa-aK-ht2018/ (accessed: 10.02.2020). (In Russian)
Achkasova K. 2019. Internet audience in Russia. Mediascope. [Electronic resource]. https:// mediascope.net/upload/iblock/423/ 17.04.2019_Mediascope_KceHHH%20A^-KacoBa_PH®+KHE2019.pdf (accessed: 06.02.2020). (In Russian) Dubravitskaya O., Posypkina A. 2019. Online retail under the ceiling. How to develop e-commerce if the Runet audience is no longer growing. RBC. [Electronic resource]. https://pro.rbc.ru/news/5c87b4c39a79473 909d38e3a?from=newsfeed (accessed: 20.03.2020). (In Russian) Yandex.Market, GfK. 2018. The Development of the Retail Online Trading in Russia. [Electronic resource]. https://yandex.ru/ company/researches/2018/market_gfk (accessed: 10.02.2020). (In Russian) Yandex. Market, GfK. 2018. Research of the Audience of Online Buyers in Russia. [Electronic resource]. https://cache-mskm905.cdn. yandex.net/download.yandex.ru/company/ figures/2018/gfk/yandex_market_gfk_2018. pdf (accessed: 19.02.2020). (In Russian) Yandex.Market, GfK. 2019. Online Trading Market Trends. [Electronic resource]. https:// yastat.net/s3/milab/2019/gfk/market_ gfk_2019.pdf (accessed: 25.03.2020). (In Russian)
Статья поступила в редакцию 27 июля 2020 г. Принята к публикации 23 октября 2020 г.
Factors influencing the purchase decision through social commerce channels: The results of mixed research in Moscow*
P. V. Starova
Kaspersky Lab, Russia
D. A. Wijler
Graduate School of Business, National Research University Higher School of Economics, Russia
M. O. Rusu
Yandex, Russia
* The research is conducted within the Basic Research Program of National Research University Higher School of Economics in 2020.
Companies view social commerce (s-commerce) as an additional online marketing sales channel of which the revenue-generating potential has substantially increased through the recent introduction of online payments within these channels in Russia. This paper examines which factors influence the consumer buying decision through s-commerce channels in Moscow. Through a rigorous process of expert interviews, we gain a first insight into the s-commerce market in Russia. Following this preliminary qualitative analysis, we collect survey data on purchase decisions among buyers on social media (stage 1: 303 respondents; stage 2: 252 respondents). An in-depth analysis via structural equation modelling reveals numerous factors that positively contribute to purchase intention. Among others, we find that the intensity of social interaction (e.g. frequency of updates and response time), quality of service (e.g. payment and delivery) and the availability of positive reviews are statistically significant determinants for a purchase decision. However, in line with expert feedback, we find that the significant influential factors differ across s-commerce channels. For example, in HHcrarpaM companies should emphasize platform convenience, content personalization and trust, with the latter factor significantly depending on security and the availability of reviews.
Keywords: social commerce, factors influencing the purchase decision, social commerce channels, Instagram commerce, social networks.
JEL: M31.
For citation: Starova P. V., Wijler D. A., Rusu M. O. 2020. Factors influencing the purchase decision through social commerce channels: The results of mixed research in Moscow. Russian Management Journal 18 (3): 335-362. (In Russian)
Initial Submission: July 27, 2020 Final Version Accepted: October 23, 2020
