CC BY
43
ISSN 2311-8733 (Online) Маркетинг
ISSN 2073-1477 (Print)
ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА ОБЛАЧНЫХ СЕРВИСОВ В НИЖЕГОРОДСКОМ РЕГИОНЕ Сергей Владимирович АЛЕКСАНДРОВСКИЙ3, Надежда Николаевна БУТРЮМОВА"^
a кандидат экономических наук, доцент кафедры маркетинга,
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Нижний Новгород, Российская Федерация [email protected]
b кандидат экономических наук, доцент кафедры венчурного менеджмента,
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Нижний Новгород, Российская Федерация [email protected]
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 28.10.2015 Одобрена 19.11.2015
УДК 338.462 JEL: L84, M15, M31
Ключевые слова:
исследование, рынок, облачные сервисы, малый и средний бизнес, регион
Аннотация
Предмет. Российский рынок облачных сервисов обладает значительным потенциалом роста, но изучен в меньшей степени по сравнению с развитыми странами. Особый интерес для исследователей представляют компании малого и среднего бизнеса, формирующие спрос на облачные сервисы в отсутствие доступа к более традиционной и дорогостоящей ИТ-инфраструктуре.
Цели. Проведение сегментирования рынка облачных сервисов и описание предпочтений компаний каждого сегмента в выборе облачных сервисов.
Методология. Для изучения особенностей российского рынка было проведено количественное исследование, в котором приняли участие 67 компаний малого и среднего бизнеса в одном российском регионе, использующих облачные сервисы. В ходе проведения исследования использовался факторный и кластерный анализ.
Результаты. Выделено три сегмента компаний и описаны предпочтения каждого сегмента в выборе облачных сервисов. Определено, что традиционный сегмент объединяет компании, предпочитающие простоту и экономию в использовании сервисов, и менее всего заинтересованные в удаленной работе. Переходный сегмент объединяет компании, ориентированные на удаленное использование сервисов, но не проявляющие высокой заинтересованности в их стабильной работе. Мобильный сегмент объединяет компании, которые заинтересованы в стабильной удаленной работе сервисов, а также в их функциональности и возможности получать техническую поддержку. Эти компании меньше всего интересует простота сервисов.
Выводы. Полученные результаты исследования могут быть использованы в дальнейшей оценке привлекательности российского рынка облачных сервисов, а также при разработке маркетинговой стратегии провайдерами облачных сервисов.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
Введение
Малый и средний бизнес играет важную роль в развитии национальной экономики, являясь основным поставщиком рабочих мест и драйвером экономического роста [1, 2]. Для того чтобы конкурировать с крупными игроками и выжить в конкурентной среде, малый и средний бизнес (далее - МСБ) должен быть максимально гибким и уметь повышать свою эффективность за счет использования новых технологий [3, 4]. Такие компании, нацеленные на лидерство в своих о блас тях, стр е мя тс я ис по ль з о вать высокопроизводительные программные средства и облачные сервисы1 для повышения своей эффективности, а также для выхода на новые рынки и приобретения конкурентного преимущества.
1 Тюрина А., Семенов А. Аналитический обзор: рынок венчурных инвестиций в облачные технологии. URL: http://urlid.ru/ad9h
Как правило, для роста малых и средних компаний требуется быстрая масштабируемость и оптимальная управляемость бизнеса. Этому способствуют использование информационных технологий и оптимизация бизнес-процессов. При помощи облачных сервисов компании малого и среднего бизнеса могут получить доступ к передовым информационным технологиям, быстро и экономично оптимизировать процессы внутри компании [5, 6]. Опыт лидеров в применении новых информационных технологий (ИТ) среди компаний малого и среднего бизнеса демонстрирует прямую зависимость между внедрением технологий, ростом прибыли и увеличением количества рабочих мест. По результатам исследования компании The Boston Consulting Group (BCG) за 2010-2012 гг., лидеры в области применения информационных технологий создавали новые рабочие места в 2 раза быстрее, а их доходы росли в среднем на
Региональная экономика: Regional Economics:
теория и практика 5 (2016) 161-176 Theory and Practice
15% быстрее, чем у компаний с более низкой активностью в применении облачных сервисов и новых информационных технологий2.
Облачные технологии в настоящее время являются одним из самых быстрорастущих направлений в Европе и США. По результатам опроса американской компании VMware, европейские компании будут тратить на облачные технологии треть своих ИТ-бюджетов. Доля расходов на облачные сервисы в ИТ-расходах вырастет на 19%, а через 5 лет затраты на эти сервисы, по оценкам исследовательской и консалтинговой компании Gartner, могут составить 207 млрд долл. США3. По данным компании Parallels, объем российского рынка облачных услуг в секторе малого и среднего бизнеса будет расти на 40% ежегодно4, поскольку использование технологий, позволяющих хранить и обрабатывать информацию на сторонних серверах, постепенно становится нормой.
Если рассматривать проникновение облачных сервисов в регионы Российской Федерации, то можно заметить, что в Москве и Санкт-Петербурге они более распространены, чем в других регионах страны [7]. Среди наиболее близких к столичным регионам по развитию SaaS-решений (Software as a Service) выделяется Приволжский федеральный округ5, где стоимость доступа в сеть одна из самых низких по Российской Федерации. В 2012 г. этот регион лидировал по темпам роста мобильной интернет-аудитории и по росту числа доменов на 1 000 пользователей6. Наибольшее проникновение Интернета имеют города-миллионники (после Москвы и Санкт-Петербурга)7. Таким образом, Приволжский федеральный округ является одним из потенциальных рынков, где данные услуги будут развиваться в ближайшее время, а вопрос сегментирования рынка облачных сервисов для Нижегородской области является наиболее актуальным. Кроме того, Нижегородский регион интересен и тем, что в стратегии его развития немаловажную роль играет развитие
2 Ahead of the Curve: Lessons on Technology and Growth from Small-Business Leaders. URL: http://urlid.ru/ad9i
3 Тюрина А., Семенов А. Аналитический обзор: рынок венчурных инвестиций в облачные технологии. URL: http://urlid.ru/ad9h
4 Исследование Parallels SMB Cloud Insights: облачный рынок для малого и среднего бизнеса вырастет до $125 миллиардов к 2016 году. URL: http://urlid.ru/ad9j
5 Москва по-прежнему лидирует в проникновении «облаков» в малый бизнес. URL: http://urlid.ru/ad9l
6 Развитие Интернета в регионах России. URL: http://urlid.ru/ad9n
7 Интернет в России: динамика проникновения. Лето 2014. URL: http://fom.ru/SMI-i-internet/11740
162
информационных технологий, что может свидетельствовать о дальнейшем распространении Интернета и облачных сервисов.
Следует отметить, что существуют исследования компаний - поставщиков услуг, которые осуществляют сегментацию рынка на основе данных своих клиентов, не предоставляя методологию этого исследования, что не может быть перенесено на других пользователей сервисов. Поэтому модель для сегментирования рынка облачных сервисов пока широко не рассматривается в научной литературе.
Таким образом, можно отметить, что облачные сервисы представляют современный стандарт ИТ-решений, обеспечивая их доступность, масштабируемость и гибкость. Российский рынок облачных сервисов обладает значительным потенциалом роста, но изучен в меньшей степени по сравнению с рынками развитых стран. Особый интерес для исследователей представляют компании малого и среднего бизнеса, формирующие спрос на облачные сервисы, из-за отсутствия у них доступа к более традиционной и дорогостоящей ИТ-инфраструктуре.
Для оценки предпочтений в 2013 г. авторами было проведено 18 личных полуформализованных интервью с руководителями компаний малого и среднего бизнеса Нижегородской области, которые используют в своей работе облачные сервисы. Результатами опроса явились ответы на вопросы, касающиеся критериев выбора продукта и потребностей, выгоды от приобретения, барьеров для перехода на облачные сервисы, принципов принятия решения о покупке и др. Проведенное исследование позволило
определить набор переменных для количественного исследования в целях сегментирования данного рынка.
Далее рассмотрим особенности использования компаниями облачных сервисов и их значимость для развития бизнеса. После этого проанализируем зарубежный и российский опыт сегментирования данного рынка, раскроем барьеры для перехода компаний на эти услуги, а также наиболее востребованные сервисы среди малого и среднего бизнеса. Затем представим методологию проведенного исследования, полученные результаты сегментирования рынка по итогам опроса 67 компаний, а также предпочтения компаний каждого сегмента в выборе облачных сервисов.
Сегментирование рынка и описание потребности в облачных сервисах для каждого сегмента может
ш/|оита1/гедюп/
быть использовано провайдерами сервисов при формировании целевых коммерческих предложений и коммуникационных программ, адресованных представителям разных сегментов.
Особенности использования облачных технологий и сервисов
Концепцию облачных вычислений можно определить как применение масштабируемых вычислительных ресурсов, предлагаемых в качестве услуг в среде, расположенной за пределами компании, с оплатой по мере потребления. Компания использует и оплачивает только тот объем данных, который ей необходим8. При этом удаленные ресурсы доступны через Интернет и не требуют обслуживания со стороны компании. Это позволяет повысить оперативность работы бизнеса и его гибкость [8]. Кроме того, облачные сервисы позволяют быстро масштабировать бизнес, что важно для молодых быстрорастущих компаний. Дополнительным положительным моментом является возможность оптимизировать расходы на поддержку информационных систем компании, когда оплачивается только необходимый объем облачного хранилища данных, и часть затрат переходит из категории капитальных в операционные, то есть эти технологии позволяют снизить не только себестоимость обработки данных, но и расходы в целом.
Облачные технологии развиваются параллельно с развитием Интернета, а также с развитием механизмов защиты и доступа к сети. В настоящее время облачные сервисы могут быть представлены в виде трех бизнес-моделей:
1) передачи компаниями на аутсорсинг собственной ИТ-инфраструктуры и сервиса по ее поддержке - IaaS (Infrastructure as a Service). При этом компании арендуют инфраструктуру дата-центров, но продолжают владеть собственными бизнес-приложениями [9];
2) предоставления интегрированной платформы для разработки, тестирования, развертывания и поддержки облачных приложений: PaaS (Platform as a Service) [10];
3) доступа к приложениям, которыми управляет поставщик услуги: SaaS (Software as a Service) [11].
Примерами облачных сервисов, наиболее часто упоминаемыми в литературе, являются
8 Тюрина А., Семенов А. Аналитический обзор: рынок
венчурных инвестиций в облачные технологии. URL: http://urlid.ru/ad9h
электронная почта, интернет-магазины, сервисы электронного бронирования и т.п. В настоящее время на международном рынке работают провайдеры, предлагающие широкий спектр облачных сервисов, в том числе по удаленному ведению бухгалтерского, кадрового и складского учетов, предоставлению корпоративной электронной почты и др.
Благодаря использованию облачных сервисов компании могут не только сократить свои расходы на информационные технологии, но также и время на разработку, тестирование и развитие отношений с клиентами. Кроме того, они позволяют фокусироваться на инвестировании в перспективные проекты [12]. Как и любая инновация облачные сервисы встречают определенное сопротивление со стороны потенциальных клиентов. Многие пользователи высказывают опасения, касающиеся безопасности при хранении и пересылке конфиденциальных данных, а также отмечают зависимость от интернет-канала, что приводит к нестабильности работы и ненадежности в своевременном получении данных клиентом [13]. Однако аналитики отмечают снижение сопротивления переходу на облачные технологии, благодаря развитию этих технологий и пониманию клиентами преимуществ от их использования. Постепенное повышение уровня готовности компаний переходить на облачные сервисы говорит о необходимости изучения вопросов сегментирования рынка для создания более целенаправленного предложения услуг со стороны поставщиков сервисов. Изучение причин сопротивления и опасений со стороны клиентов необходимо для дальнейшего развития услуг.
Анализ подходов к сегментированию рынка облачных сервисов
В 2011 г. компания Bain провела сегментирование североамериканского рынка облачных сервисов по р е зуль татам о пр о с а р уково дите ле й и ИТ-директоров 500 компаний и 25 провайдеров облачных сервисов. В результате анализа было предложено пять сегментов потребителей облачных сервисов (табл. 1) [14].
При сегментировании использовались данные о расходах на облачные сервисы и доли облачных сервисов в структуре информационных технологий у разных сегментов, влиянии фактора цены, экономии средств от внедрения и безопасности данных. Мы видим, что 2/3 рынка приходится на два сегмента:
• на запаздывающие или медленные (консервативные) компании (44%);
• на компании, для которых критичным условием потребления сервиса является безопасность данных (22%).
Наиболее продвинутый сегмент, отличающийся самыми высокими расходами на облачные сервисы, занимает 11% рынка. Данные, представленные в табл. 1, показывают, что рынок растет и компании во всех сегментах увеличивают расходы на облачные сервисы.
Для потребителей при выборе облачных сервисов наиболее важным является вопрос сохранности персональных данных, чем и объясняются, на наш взгляд, высокие доли двух указанных ранее сегментов. Основными барьерами для массового перехода на облачные сервисы на европейском рынке остаются:
• законодательные неопределенности;
• беспокойство потенциальных пользователей о возможном уровне безопасности сервисов;
• неочевидный для бизнеса экономический эффект от перехода на облачную модель.
Также существуют проблемы с локальной языковой поддержкой, низкие скорости Интернет-соединения в некоторых регионах и другие факторы9.
По данным исследования Parallels, в Российской Федерации растет спрос на все виды облачных сервисов среди малого и среднего бизнеса. По результатам исследования компании «КОРУС Консалтинг», 45% крупных российских компаний еще не используют, но изучают различные направления и планируют использовать облачные сервисы по модели SaaS,
а 34% компаний уже используют облачные сервисы, и только 12% компаний не планируют их использовать. В малом и среднем бизнесе ситуация выглядит иначе:
• более 63% компаний не задумывались или не планируют использовать такие сервисы;
• 32% - интересуются и изучают существующие облачные технологии;
• лишь 5% уже внедрили и используют облачные сервисы в своей работе.
Можно предположить, что компании малого и среднего бизнеса начинают по достоинству оценивать эффективность использования
9 Облачные вычисления (мировой рынок). Tadviser. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Cloud_Computing
подобных технологий, так как на рынке появляются предложения не только для крупного бизнеса.
Наиболее популярными сервисами являются:
• хостинг серверов;
• поисковая оптимизация (SEO);
• управление контентом (CMS) и резервное копирование сайтов;
• онлайн-приложения (интерактивная совместная работа, резервное копирование и хранение данных, обмен файлами и веб-конференцсвязь);
• платный почтовый хостинг;
• виртуальные АТС10.
По данным компании Parallels, наиболее актуальными для малого и среднего бизнеса облачными услугами являются:
• IaaS;
• веб-присутствие и веб-приложения;
• хостинг решений для коммуникаций и совместной работы;
• услуги, условно объединенные в категорию «бизнес-приложения»11.
Для начала необходимо понять, для решения каких проблем компании обращаются к облачным сервисам. По мнению экспертов РВК, в Российской Федерации низкая культура расчета внутренних затрат в компаниях, поэтому сервисы для экономии затрат не так распространены. Популярны сервисы, где не используется конфиденциальная информация о финансах или клиентах, то есть сервисы, ориентированные на совместную работу сотрудников. Эксперты полагают, что популярными являются сервисы, упрощающие бюрократизированные процессы (например , бухгалтерия, отчетность , регистрация)12.
10 Второе ежегодное исследование рынка облачных услуг компании Parallels. SaaS. URL: http://urlid.ru/ad9o
11 Исследование Parallels SMB Cloud Insights: облачный рынок для малого и среднего бизнеса вырастет до $125 миллиардов к 2016 году. URL: http://urlid.ru/ad9j
12 Тюрина А., Семенов А. Аналитический обзор: рынок венчурных инвестиций в облачные технологии.
URL: http://urlid.ru/ad9h
Если говорить об областях использования облачных решений российским малым и средним бизнесом, то компания Parallels приводит следующую статистику13:
1) по хостингу серверов - совокупное использование хостинга серверов, включая базовые IaaS-предложения (выделенные и виртуальные выделенные серверы), а также дополнительные услуги (резервное копирование и контрольные панели) составляет 15% от всех серверов. Российский малый и средний бизнес уже использует ряд дополнительных услуг и приложений, наиболее популярными из которых являются резервное копирование серверов, панели управления и базы данных;
2) по веб-присутствию и веб-приложениям -корпоративный сайт имеется у 54% российских компаний, из которых 80% используют внешний хостинг. Самыми востребованными категориями приложений являются поисковая оптимизация (SEO), управление контентом (CMS) и резервное копирование сайтов, которыми пользуются около 30% респондентов. Более 1/3 российского малого и среднего бизнеса используют социальные сети для создания своего веб-присутствия;
3) по хостингу решений для коммуникаций и совместной работы (платный почтовый хостинг и виртуальные АТС) - в настоящее время платный почтовый хостинг используют около 4% компаний, а виртуальные АТС -только 3%;
4) по бизнес-приложениям - онлайн-приложениями как бесплатными, так и платными пользуются 66% российских компаний малого и среднего бизнеса. Самыми популярными категориями являются интерактивная совместная работа, обмен файлами, резервное копирование и хранение данных.
Таким образом, мы можем сказать, что к облачным технологиям компании обращаются для решения проблем по хранению данных (в том числе их резервному копированию), неэффективным внешним и внутренним коммуникациям.
Анализ препятствий для распространения облачных сервисов
13 Исследование Parallels SMB Cloud Insights: облачный рынок для малого и среднего бизнеса вырастет до $125 миллиардов к 2016 году. URL: http://urlid.ru/ad9j
Российский потребитель, выбирая поставщика облачных сервисов, как правило, обращает внимание на его репутацию, способность обеспечения информационной и физической безопасности данных. Препятствиями для распространения сервисов являются:
• недостаточное покрытие широкополосным доступом в Интернет;
• уязвимость и безопасность облаков;
• несовершенство законодательной базы;
• недостаточная зрелость бизнес-процессов провайдеров14.
Проблема безопасности подтверждается и другими исследованиями [15, 16]. По данным опроса SafeNet и SIIA, к основным препятствиям для использования облачных сервисов относятся озабоченность компаний сохранностью данных в облаке (36%), а также предполагаемые затраты и сложности при переходе от традиционной модели к облачной (25%)15.
П о д ав л я ю щ е е б о л ь ш и н с т в о ком п ан и й с недоверием относятся к облачным технологиям, даже если эти технологии отвечают функциональным требованиям компании и являются доступными. Наиболее распространенными ответами на вопрос о том, что мешает компаниям малого и среднего бизнеса использовать SaaS решения, являются опасение потерять данные или доступ к ним, а также непонимание выгод от их применения. Недооценка выгод также подтверждается исследованием компании «Мегаплан», по результатам которого определено, что 84% компаний не понимают, что такое автоматизация бизнеса с помощью ИТ-систем, доступных через Интернет. По данным исследований компании J'son & Partners Consulting, среди потенциальных пользователей облачных сервисов в Российской Федерации присутствует непонимание методов оплаты и тарификации, недоверие к технологии, неуверенность в защите информации. Зависимость от доступа в сеть Интернет и привязанность к провайдеру также являются препятствующими барьерами [17].
В результате проведенного анализа исследований российского рынка облачных сервисов были
14 Тюрина А., Семенов А. Аналитический обзор: рынок венчурных инвестиций в облачные технологии. URL: http://urlid.ru/ad9h
15 Три четверти издателей ПО намерены воспользоваться облаком. URL: http://www.crn.ru/news/detail.php?ID=78644
определены распространенные потребности компаний и наиболее популярные типы облачных сервисов, выделены подходы к сегментации на других рынках, идентифицированы типичные барьеры перехода компаний на облачные сервисы.
В целях сегментации рынка облачных сервисов в Нижегородском регионе было проведено поисковое исследование B2B рынка для определения набора переменных количественного исследования, результаты которого использованы для описания профиля сегментов (критерии выбора продукта и потребности, выгоды от приобретения, принципы принятия решения о покупке и др.). В исследовании приняли участие компании малого и среднего бизнеса Нижегородской области, что позволило выявить наиболее типичные критерии сегментирования. Полученные результаты сегментирования рынка позволили выделить три сегмента компаний и описать их предпочтения в выборе облачных сервисов.
Методология исследования
В 2013 г. было проведено поисковое эмпирическое исследование российских компаний малого и среднего бизнеса на рынке информационных технологий в Нижегородской области. При этом были выделены критерии выбора (переменные сегментирования) облачных сервисов и проведено сегментирование рынка с использованием данных критериев. Данное исследование включает три этапа.
На первом (кабинетном) этапе исследования был проведен теоретический анализ подходов к сегментированию B2B рынка облачных сервисов в Российской Федерации и за рубежом. В современной литературе недостаточно представлены надежные и обобщенные результаты исследований российского рынка облачных сервисов. В основном доступна информация по рынку венчурных инвестиций в облачные технологии16, а также прогнозы тенденций российского рынка облачных технологий17.
16 Тюрина А., Семенов А. Аналитический обзор: рынок венчурных инвестиций в облачные технологии.
URL: http://urlid.ru/ad9h
17 Облачные вычисления (мировой рынок).
URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Cloud_Computing; Москва по-прежнему лидирует в проникновении «облаков» в малый бизнес. URL: http://urlid.ru/ad9l; Второе ежегодное исследование рынка облачных услуг компании Parallels. SaaS. URL: http://urlid.ru/ad9o; Исследование Parallels SMB Cloud Insights: облачный рынок для малого и среднего бизнеса вырастет до $125 миллиардов к 2016 году. URL: http://urlid.ru/ad9j
Вопросу сегментирования компаний-потребителей облачных сервисов уделено недостаточное внимание. В зарубежной литературе представлены результаты исследования рынка Северной Америки, где приводятся профили нескольких сегментов, но не описана методология исследования [14, 17], что затрудняет применение методики исследования в российских условиях. Поскольку в ходе кабинетного исследования не обнаружен подтвержденный эмпирическими данными список критериев выбора облачных сервисов, в том числе компаниями в Российской Федерации, было принято решение провести собственное эмпирическое исследование, чтобы сформировать такой список.
На втором (качественном) этапе исследования была проведена серия интервью с 18 компаниями и сформирован список предполагаемых критериев выбора, по которым компании демонстрируют сходство в поведении и которые могут быть использованы для процедуры сегментирования. Традиционные переменные сегментирования В2В рынка, выделяемые в теории (размер и возраст компании, тип рынка и тип рыночного предложения, объем расходов на товары и услуги) [18], могут быть использованы для составления профиля сегмента в настоящем исследовании, но не позволяют определить мотивы выбора облачных сервисов компаниями на В2В рынке. Исследование призвано расширить традиционный набор переменных, которые характеризуют критерии выбора, что позволит провести сегментирование по параметрам поведения и описать профили сегментов на рынке облачных сервисов.
Глубинное (глубокое) интервью выбрано в качестве метода исследования поскольку, по сравнению с фокус-группой, оно позволит узнать мнение каждого участника (представителя компании) без необходимости сбора участников в одном месте. Интервью также позволило снизить влияние третьих лиц (других участников) на ответы респондентов, что труднее сделать при использовании фокус-группы. В исследовании нас интересовало мнение каждого руководителя компании в отдельности с минимальным влиянием третьих лиц (представителей других компаний), поскольку это более естественная ситуация принятия решений. Для участия в интервью были приглашены руководители компаний. Интервью были проведены по месту их работы.
Вопросы были структурированы по блокам:
1) общее понимание компанией предназначения облачных сервисов и их полезности;
2) опыт компании в использовании облачных сервисов;
3) профиль компании;
4) выделяемые компанией недостатки используемых облачных сервисов;
5) критерии выбора и принципы принятия решения о покупке облачных сервисов в компании;
6) неудовлетворенные потребности компании в облачных сервисах.
Вопросы 1 и 2-го блоков были включены в качестве дополнительных фильтров, чтобы исключить попадание в выборку компаний, недостаточно осведомленных об облачных сервисах и не имеющих опыта их использования. Блок вопросов о профиле компании (3) включает традиционные переменные сегментирования (размер, сфера деятельности и т.п.), которые будут использованы для описания профиля сегмента в количественном исследовании.
Вопросы 4, 5 и 6-го блоков направлены на выявление переменных, связанных с выбором (мотивом) или отказом (барьеры) от использования облачных сервисов.
Ответы на вопросы 5-го блока являются основным источником информации для составления списка переменных сегментирования. Гайд-интервью содержит 25 вопросов. Блоки и вопросы интервью, а также их последовательность сформированы на основе теоретического анализа методом мозгового штурма в группе из трех экспертов -представителей НИУ ВШЭ - Нижний Новгород. Эксперты представляли проектно-учебную лабораторию «Управление инновационными системами», кафедру венчурного менеджмента и кафедру маркетинга.
На основе транскрипта 18 интервью выделены часто упоминаемые речевые конструкты, связанные с выбором облачных сервисов. На их основе был составлен список возможных переменных сегментирования, который включен в анкету количественного исследования в виде закрытых вопросов по каждому критерию. Выборка качественного исследования была сформирована методом «снежного кома» (основную часть выборки составляют компании -партнеры НИУ ВШЭ - Нижний Новгород).
Таким образом, на втором этапе исследования выделен набор переменных, характеризующих компании малого и среднего бизнеса на рынке B2B, для проведения сегментирования рынка облачных сервисов методом кластерного анализа.
На третьем (количественном) этапе исследования были опрошены руководители 67 компаний и проведена процедура сегментирования по выделенным критериям. Для сбора данных применялся метод опроса, для обработки данных - методы факторного и кластерного анализа.
Сбор данных на количественном этапе исследования осуществлялся на основе онлайн-анкеты, рассчитанной на самостоятельное заполнение, а также личного письменного интервью по заранее разработанной анкете (идентичной онлайн-анкете), также рассчитанной на самостоятельное заполнение респондентом. Руководителям компаний по электронной почте были разосланы приглашения с доступом к онлайн-анкете (средняя продолжительность заполнения одной анкеты количественного этапа -15 мин). Анкета количественного исследования включала 12 вопросов, объединенных в три блока:
1) информация о компании;
2) информация об использовании облачных сервисов в компании;
3) важность параметров облачного сервиса при выборе.
Помимо партнеров университета в выборку количественного исследования вошли участники форума, посвященного облачным технологиям CloudsNN 2011-2013 гг., а также клиенты одного из нижегородских интернет-провайдеров. Для статистической обработки данных использовалось программное обеспечение IBM SPSS Statistics 20.
Критериями попадания в выборку на качественном и количественном этапах стали:
1) размер компании (компании с количеством сотрудников не более 250 чел.)18;
2) опыт использования облачных сервисов (компания использовала облачный сервис хотя бы один раз);
3) место расположения (компания расположена в Нижегородской области);
18 О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации: Федеральный закон от 24.07.2007 № 209-ФЗ.
4) наличие у компании доступа в Интернет.
Поскольку облачные сервисы - это инновационный и технически сложный продукт, то участие потенциальных потребителей (компаний), которые не имеют опыта взаимодействия с продуктом, возможно при условии предоставления им дополнительной информации или демонстрации продукта, что затрудняет сбор данных традиционными методами. В данном исследовании опрашивались только компании, обладающие опытом использования облачных сервисов, что позволило использовать традиционные методы сбора данных и получить качественные ответы.
Таким образом, на основе собранных данных было проведено сегментирование рынка облачных сервисов по выделенным критериям на примере компаний Нижегородской области, которое может быть использовано для сегментирования российского В2В рынка облачных сервисов в будущем.
Результаты исследования
На основе теоретического анализа был составлен список мотивов выбора облачных сервисов компаниями на зарубежных рынках. Выявленные мотивы носят разрозненный характер. Они были получены из разных источников (исследования, экспертные мнения, кейсы компаний), не были использованы для целей сегментирования, а также описывают поведение компаний на развитых рынках (США, Канада и т.п.). Данный список мотивов требует проверки и принят за основу для формулировки вопросов интервью качественного исследования российских компаний. Следует подчеркнуть, что качественный этап исследования носит поисковой характер, а вопросы интервью направлены на выявление наиболее полного списка критериев выбора облачных сервисов в российских компаниях.
На основе протоколов 18 интервью выделены следующие предполагаемые переменные сегментирования В2В рынка облачных сервисов:
• автоматическая масштабируемость (при увеличении числа пользователей);
• возможность удаленного использования;
• гибкие тарифы (наличие нескольких ценовых тарифов);
• гибкость настройки;
• возраст компании-провайдера (как давно сервис представлен на рынке);
• легкость настройки;
• объем хранения данных;
• оперативность технической поддержки;
• отсутствие затрат на обновление сервиса;
• простота использования;
• репутация и отзывы о сервисе;
• сохранность данных (отсутствие проблем, которые могут привести к потере данных);
• стабильность работы сервиса;
• стоимость;
• экономия времени;
• экономия денег и прочих ресурсов.
В количественном исследовании респондентов просили оценить степень важности каждого критерия выбора облачного сервиса по 5-балльной шкале Лайкерта, где 1 - критерий абсолютно не важен, 5 - абсолютно важен. Это позволило оценить степень выраженности отдельных критериев для принятия решения
0 покупке.
В ходе количественного исследования получено 105 ответов. Для рассылки приглашений использовалась база участников форума, посвященного облачным технологиям QoudsNN 2011-2013 гг. (приглашения получили
1 300 компаний). Получены ответы от 30 компаний. К участию в исследовании также были приглашены компании-клиенты одного интернет-провайдера, представленного в Нижегородской области. Клиентам провайдера отправлено 1 850 приглашений. В результате получены ответы еще от 30 компаний. Остальные респонденты привлечены методом «снежного кома» из числа компаний-партнеров НИУ ВШЭ -Нижний Новгород. В результате отсева анкет, не удовлетворяющих критериям попадания в выборку, повторов и анкет, заполненных не полностью, выбрано 67 анкет, которые были переданы в дальнейшую обработку. Опрошенные компании в большей степени занимались торговлей и оказанием услуг, в меньшей степени -производством. Компании работают на рынках В2С и/или В2В.
• защищенность данных (от доступа третьих лиц); Для проведения кластерного анализа были
использованы ответы на вопрос анкеты о том, что
является для вас важным при выборе облачных сервисов. В качестве ответов указаны 17 переменных сегментирования. Для сокращения большого количества переменных использована процедура факторного анализа, который является многомерным статистическим методом, позволяющим выявить латентные переменные (факторы), объясняющие корреляцию между набором переменных [19]. В нашем случае латентными переменными должны были оказаться факторы выбора облачных сервисов. Факторный анализ рекомендуется использовать в случае, если объем выборки превышает количество переменных не менее чем в 5 раз [20]. В проведенном исследовании данное требование соблюдено.
В результате анализа была обнаружена связь между переменными в корреляционной матрице, что указывает на возможное существование латентных переменных. На основе критерия сферичности Бартлетта была проверена нулевая гипотеза об отсутствии корреляции между переменными. Из полученных расчетов (значимость для критерия сферичности Бартлетта < 0,05, мера адекватности Кайзера -Мейера - Олкина > 0,5) видно, что нулевую гипотезу можно отклонить и что проведение факторного анализа является целесообразным (табл. 2).
В качестве метода факторного анализа был выбран анализ главных компонент, который учитывает всю дисперсию данных. Такой выбор объясняется тем, что необходимо было определить минимальное количество факторов, которые вносят максимальный вклад в дисперсию данных. Для определения количества факторов мы использовали собственные значения и критерий «каменистой осыпи» (рис. 1).
Исходя из показателей собственных значений и формы графика «каменистой осыпи» (см. рис. 1), мы оставили шесть факторов, которые объясняют 66% общей дисперсии. Первые четыре фактора объясняют 50% общей дисперсии. Для интерпретации полученных факторов необходимо было проанализировать матрицу факторных нагрузок. Чтобы облегчить интерпретацию, мы использовали метод вращения варимакс (Varimax procedure), который минимизирует количество переменных с высоким значением факторных нагрузок (табл. 3).
Для первого компонента (фактора) мы получили высокие факторные нагрузки по переменным
«Экономия денег», «Стоимость», «Нет затрат на обновление» и «Гибкие тарифы». Можно предположить, что первый фактор характеризует расходы на облачные сервисы.
Второй компонент имеет высокие факторные нагрузки по переменным «Простота», «Гибкость» и «Легкость». Его можно интерпретировать как простоту использования облачного сервиса.
У третьего компонента высокие факторные нагрузки по переменным «Масштабируемость», «Объем хранения», «Репутация сервиса» и «Техподдержка». Исходя из переменных, можно утверждать, что третий фактор соотносится с функциональностью.
Четвертый фактор включает переменные «Безопасность» и «Сохранность», что можно интерпретировать как защищенность данных, которые загружаются в облачные сервисы.
Пятый фактор также содержит две переменные, одна из которых нагружает фактор отрицательно. Данный фактор можно представить в виде стабильности работы облачного сервиса. При этом переменная «Возраст сервиса» имеет отрицательную связь с данным фактором, то есть компании в меньшей степени связывают стабильность работы сервиса со сроком его существования на рынке.
Шестой фактор состоит из одной переменной «Удаленное использование», которая и определяет его смысл.
Следует заметить, что переменная «Экономия времени» не вошла ни в один из факторов. Это может быть связано с тем, что в опрашиваемых компаниях время как ресурс не рассматривается отдельно от затрат и любая экономия ресурсов описывается в стоимостном выражении, что отражено в переменной «Экономия денег и прочих ресурсов».
Для определения оптимального количества кластеров воспользуемся процедурой иерархического кластерного анализа по методу «Связь между группами». По табл. 4 «Усредненные связи между группами» мы определим количество кластеров. Первое относительно большое изменение значения коэффициента агломерации (с 21,863 до 28,179) происходит на 64 шаге. Это означает, что до 64 шага в кластеры объединялись респонденты со схожими значениями критериев сегментирования. После этого шага начинают объединяться респонденты с менее схожими параметрами. Для
определения количества кластеров мы вычитаем значение шага (64) из общего количества наблюдений (67). В результате получилось три кластера. Далее мы провели кластерный анализ методом ^-средних, результаты которого приведены в табл. 5.
В соответствии с кодировкой ответов (1 - критерий абсолютно не важен, 5 - критерий абсолютно важен) большее значение фактора свидетельствует о высокой степени его проявления, а отрицательное - о низкой степени.
Далее рассмотрим краткое описание профиля каждого кластера:
• кластер 1 - традиционный. В кластер вошли 35 компаний. Это компании, предпочитающие простоту и экономию в использовании сервисов. Они менее всего заинтересованы в удаленной работе. Для доступа к сервисам используют в основном десктоп (стационарный персональный компьютер) и реже лэптоп (ноутбук);
• кластер 2 - переходный. В кластер вошли 15 компаний. Это компании, ориентированные на удаленное использование сервисов, но не проявляющие высокой заинтересованности в их стабильной работе. Доля компаний, использующих десктопы и лэптопы, примерно одинаковая. По сравнению с первым кластером компании данного кластера чаще используют планшеты для доступа к сервисам. В данном кластере перевес на стороне компаний, у которых большинство сотрудников ведут удаленную работу вне офиса;
• кластер 3 - мобильный. В кластер вошли 17 компаний. Это компании, которые заинтересованы в стабильной удаленной работе сервисов, а также в их функциональности и возможности получать техническую поддержку. Меньше всего эти компании интересует простота сервисов. Они готовы использовать более сложные и продвинутые сервисы. Компании данного кластера больше других ориентированы на использование мобильных устройств (лэптопы, планшеты и смартфоны) для доступа к сервисам. При этом использование смартфонов среди компаний данного кластера значительно выше, чем в других кластерах. Преобладают компании, у которых несколько человек работают вне офиса. В данном кластере больше компаний, ведущих работы по проектному принципу и использующих аутсорсинг.
170 http://fin-izdat.
Компании, у которых нет сотрудников, работающих удаленно, входят только в кластер 1, что согласуется с его традиционным характером. В кластерах 2 и 3 несколько выше доля компаний, которые планируют увеличивать расходы на облачные сервисы. При этом во всех кластерах отсутствуют компании, которые планируют сокращать расходы на облачные сервисы, что подтверждает ранее выявленный тренд о широком внедрении облачных сервисов в компаниях.
Выводы
Подводя итоги, необходимо еще раз подчеркнуть, что компании малого и среднего бизнеса, которые нацелены на лидерство в своих областях, стремятся использовать облачные сервисы для повышения своей эффективности, а также для выхода на новые рынки и приобретения конкурентного преимущества.
В целях проведения сегментирования рынка облачных сервисов и выявления потребностей каждого сегмента в 2013 г. в Нижегородской области было проведено исследование данного рынка в три этапа:
• кабинетные исследования;
• серия личных полуформализованных интервью с представителями 18 компаний малого и среднего бизнеса, которые используют в своей работе облачные сервисы;
• количественное исследование на основе данных по 67 компаниям малого и среднего бизнеса, в результате которого методом факторного и кластерного анализа были выделены сегменты рынка и предложены их характеристики.
При этом было выделено три сегмента компаний и описаны предпочтения компаний каждого сегмента в выборе облачных сервисов:
• традиционный сегмент объединяет компании, предпочитающие простоту и экономию в использовании сервисов, и менее всего заинтересованные в удаленной работе;
• переходный сегмент объединяет компании, ориентированные на удаленное использование сервисов, но не проявляющие высокой заинтересованности в их стабильной работе;
• мобильный сегмент объединяет компании, которые заинтересованы в стабильной удаленной работе сервисов, а также в их функциональности и возможности получать техническую поддержку; меньше всего эти компании интересует простота сервисов.
Результаты исследования могут быть использованы в дальнейшей оценке привлекательности российского рынка облачных
сервисов, а также при разработке маркетинговой стратегии провайдерами облачных сервисов.
Таблица 1
Сегментирование компаний - пользователей облачных сервисов Северной Америки
Сегменты
Показатель Переходный Гетерогенный Ориентированный на безопасность Ориентированный на цену Медленный
Тип компаний Ранние последователи Большинство Большинство Большинство Запаздывающие
Размер сегмента, % 11 11 22 12 44
Доля облачных 44 13 14 5 1
сервисов в информационных технологиях в 2010 г., %
Доля облачных 49 42 26 19 10
сервисов в информационных технологиях в 2013 г., %
Расходы на облачные сервисы в 2010 г., 9 3 5 1 1
млрд долл.
Расходы на облачные сервисы в 2013 г., 12 8 10 5 8
млрд долл.
Приоритетные типы облачных Общедоступные Общедоступные Частные и смешанные Общедоступные Частные и смешанные
сервисов
Источник: авторская разработка
Таблица 2
Критерии для проверки целесообразности использования факторного анализа
Критерий Значение
Мера адекватности выборки Кайзера - Мейера - 0,578
Олкина (КМО)
Критерий сферичности Бартлетта:
- приближенное значение статистики Хи-квадрат 306,701
- число степеней свободы 136
- значимость 0,0
Источник: авторская разработка
Таблица 3
Повернутая матрица компонентов
Компонент
1 2 3 4 5 6
1. Защищенность данных ,716
2. Удаленное использование ,816
3. Экономия времени
4. Сохранность данных ,883
5. Экономия денег и прочих ресурсов ,767
6. Простота использования ,851
7. Гибкость настройки ,714
8. Стоимость ,817
9. Масштабируемость ,621
10. Стабильная работа ,762
11. Легкость настройки ,797
12. Нет затрат на обновление ,599
13. Объем хранения данных ,692
14. Гибкие тарифы ,654
15. Репутация и отзывы о сервисе ,581
16. Возраст сервиса ,712
17. Техническая поддержка ,642
Примечание. При расчете использован метод вращения варимакс с нормализацией Кайзера. В таблице оставлены нагрузки по модулю, превышающие 0,5. Источник: авторская разработка
Таблица 4
Усредненные связи между группами
Шаг Объединение в кластеры Коэффициент агломерации Этап, на котором кластер появляется впервые Следующий шаг
Кластер 1 Кластер 2 Кластер 1 Кластер 2
1 2 64 ,000 0 0 40
2 35 67 ,312 0 0 16
3 24 43 ,34 0 0 12
62 1 17 20,084 61 38 63
63 1 34 21,863 62 0 64
64 1 42 28,179 63 0 65
65 1 41 28,8 64 0 66
66 1 37 32,782 65 0 0
Источник: авторская разработка
Таблица 5
Окончательные кластерные центры
Показатель Кластер
1 2 3
Экономия - 1 ,22053 -,35305 -,14251
Простота - 2 ,36926 -,15723 -,62152
Функциональность и сервис - 3 -,04767 -,30930 ,37106
Безопасность - 4 ,13860 ,00305 -,28806
Стабильная работа - 5 ,09156 -1,06084 ,74754
Удаленное использование - 6 -,59760 ,67281 ,63671
Источник: авторская разработка
Рисунок 1
График «каменистой осыпи»
Источник: авторская разработка
Список литературы
1. Geroski P.A. Innovation and Competitive Advantage. Organization for Economic Co-operation and Development Economics Department Working Papers, 1995. 54 p.
2. Audretsch D.B. Innovation, Growth and Survival // International Journal of Industrial Organization. 1995. Vol. 13. № 4. P. 441-457.
3. Simon H. Hidden Champions of the Twenty-First Century: Success Strategies of Unknown World Market Leaders, 2009. 402 p.
4. Lee J., Lee. S. Reasons of Failure According to Stages of New Venture Growth // The Korean Small Business Review. 2009. Vol. 31. № 3.
5. Repschlaeger J., Erek K., Zarnekow R. Cloud Computing Adoption: An empirical study of customer preferences among start-up companies // Electron Markets. 2013. Vol. 23. № 2. P. 115-148. doi: 10.1007/s12525-012-0119-x
6. Ross P.K., Blumenstein M. Cloud Computing as a Facilitator of SME Entrepreneurship // Technology Analysis and Strategic Management. 2015. Vol. 27. № 1. P. 87-101. doi: 10.1080/09537325.2014.951621
7. Рахимбердиев A. Мой Склад // Интернет в цифрах. 2013. № 4. С. 7-14.
8. Marston S., Li Z., Bandyopadhyay S., Zhang J., Ghalsasi A. Cloud Computing - The Business Perspective // Decision Support Systems. 2011. Vol. 51. № 1. P. 176-189. doi:10.1016/j.dss.2010.12.006
9. Huang W., Ganjali A., Kim B.H., Oh S., Lie D. The State of Public Infrastructure-as-a-Service Cloud Security //ACM' Computing Surveys. 2015. Vol. 47. № 4. doi: 10.1145/2767181
10. Pitner T., Ministr J. Security Aspects of PaaS Cloud Model // Proceedings of the 11th International Conference on Strategic Management and Its Support by Information Systems 2015. SMSIS-15, 2015. P. 463-469.
11. Benlian A., Hess T., Buxmann P. Drivers of SaaS-adoption - an empirical study of different application types // Business & Information Systems Engineering. 2009. Vol. 1. № 5. P. 357-369. doi: 10.1007/s12599-009-0068-x
12. Geczy P., Izumi N., Hasida K. Cloudsourcing: managing cloud adoption // Global Journal of Business Research. 2012. Vol. 6. № 2. P. 57-70.
13. Carcary M., Doherty E., Conway G. Understanding and Supporting Cloud Computing Adoption in Irish Small and Medium Sized Enterprises (SMEs) // Proceedings of the 7th European Conference on Information Management and Evaluation (ECIME 2013). 2013. P. 10-17.
14. Heric M., Kermisch R., Bertrand S., Brinda M. The Five Faces of the Cloud. Bain & Company. 2011. URL: http://urlid.ru/acm2
15. Mahesh S., Landry B.J.L., Sridhar T., Walsh K.R. A decision table for the cloud computing decision in small business // Information Resources Management Journal. 2011. Vol. 24. № 3. P. 9-25. doi: 10.4018/irmj.2011070102
16. Liu Y.P., Sheng X., Marston S.R. The Impact of Client-Side Security Restrictions on the Competition of Cloud Computing Services // International Journal of Electronic Commerce. 2015. Vol. 19. № 3. P. 90-117.
17. Koehler P., Anandasivam A., Dan M.A., Weinhardt C. Customer heterogeneity and tariff biases in cloud computing. Proceedings of the International Conference on Information Systems (ICIS). St. Louis, Missouri, USA, 2010. 106 p.
18. Baalbaki I., Malhotra N.K. Marketing Management Bases for International Market Segmentation: An Alternate Look at the Standardization/Customization Debate // International Marketing Review. 1993. Vol. 10. № 1. P. 19-44. doi: 10.1108/02651339310025839
19. Stewart D.W. The application and misapplication of factor analysis in marketing research // Journal of Marketing Research. 1981. Vol. 18. № 1. P. 51-62. doi: 10.2307/3151313
20. Bartholomew D.J., KnottM., Moustaki I. Latent Variable Models and Factor Analysis: A Unified Approach. 3rd edition. Wiley, 2011. 294 p.
174 http://fin-izdat.ru/journal/region/
ISSN 2311-8733 (Online) Marketing
ISSN 2073-1477 (Print)
STUDY OF THE CLOUD SERVICES MARKET IN THE NIZHNY NOVGOROD REGION Sergei V. ALEKSANDROVSKIF Nadezhda N. BUTRYUMOVA"^
a National Research University Higher School of Economics, Nizhny Novgorod, Russian Federation [email protected]
b National Research University Higher School of Economics, Nizhny Novgorod, Russian Federation [email protected]
• Corresponding author
Article history:
Received 28 October 2015 Accepted 19 November 2015
JEL classification: L84, M15, M31
Keywords: market, research, cloud services, small business, medium-sized business
Abstract
Importance The Russian cloud services market has a significant growth potential, but it is to a lesser extent studied in comparison with developed countries. Small and medium-sized businesses (SMBs) have a great demand for cloud services since traditional and expensive IT-solutions are less affordable to them. So SMBs are of particular interest for researchers in this field. Objectives We aimed to segment the cloud services market and describe each segment companies' preferences in choosing cloud services.
Methods To study the peculiarities of the Russian market, we held a quantitative research of 67 small and mid-size companies using cloud services, in one Russian region. To segment the market, we used factor and cluster analyses.
Results Based on the collected data, we identified three segments of companies choosing cloud services: 'traditional', 'transitional', and 'mobile' ones. We described each segment companies' preferences.
Conclusions and Relevance Our findings might be a foundation for the future evaluation of the Russian market's attractiveness and strategy development of cloud services providers.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Geroski P.A. Innovation and Competitive Advantage. OECD Economics Department Working Papers, 1995, no. 159. doi: 10.1787/344434438114
2. Audretsch D.B. Innovation, Growth and Survival. International Journal of Industrial Organization, 1995, vol. 13, iss. 4, pp. 441-457. doi: 10.1016/0167-7187(95)00499-8
3. Simon H. Hidden Champions of the Twenty-First Century: Success Strategies of Unknown World Market Leaders. Springer Science & Business Media, 2009, 402 p. doi: 10.1007/978-0-387-98147-5
4. Lee J., Lee S. Reasons of Failure According to Stages of New Venture Growth. The Korean Small Business Review, 2009, vol. 31, iss. 3.
5. Repschlaeger J., Erek K., Zarnekow R. Cloud Computing Adoption: An Empirical Study of Customer Preferences among Start-up Companies. Electron Markets, 2013, vol. 23, iss. 2, pp. 115-148. doi: 10.1007/s12525-012-0119-x
6. Ross P.K., Blumenstein M. Cloud Computing as a Facilitator of SME Entrepreneurship.
Technology Analysis and Strategic Management, 2015, vol. 27, iss. 1, pp. 87-101. doi: 10.1080/09537325.2014.951621
7. Rakhimberdiev A. [My warehouse]. Internet v tsifrakh = Internet in Numbers, 2013, vol. 4, pp. 7-14. (In Russ.)
8. Marston S., Li Z., Bandyopadhyay S., Zhang J., Ghalsasi A. Cloud Computing: The Business Perspective. Decision Support Systems, 2011, vol. 51, iss. 1, pp. 176-189. doi: 10.1016/j.dss.2010.12.006
9. Huang W., Ganjali A., Kim B.H., Oh S., Lie D. The State of Public Infrastructure-as-a-Service Cloud Security. ACM Computing Surveys, 2015, vol. 47, iss. 4. doi: 10.1145/2767181
10. Pitner T., Ministr J. Security Aspects of PaaS Cloud Model. Proceedings of the 11th International Conference on Strategic Management and Its Support by Information Systems 2015. SMSIS-15, 2015, pp.463-469.
11. Benlian A., Hess T., Buxmann P. Drivers of SaaS-adoption: An Empirical Study of Different Application Types. Business & Information Systems Engineering, 2009, vol. 1, iss. 5, pp. 357-369. doi: 10.1007/s12599-009-0068-x
12. Geczy P., Izumi N., Hasida K. Cloudsourcing: Managing Cloud Adoption. Global Journal of Business Research, 2012, vol. 6, iss. 2, pp. 57-70. Available at: https://clck.ru/9rfSD
13. Carcary M., Doherty E., Conway G. Understanding and Supporting Cloud Computing Adoption in Irish Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs). Proceedings of the 7th European Conference on Information Management and Evaluation (ECIME 2013). 2013, pp. 10-17.
14. Heric M., Kermisch R., Bertrand S., Brinda M. The Five Faces of the Cloud. Bain & Company, 2011. Available at: http://urlid.ru/acm2.
15. Mahesh S., Landry B.J.L., Sridhar T., Walsh K.R. A Decision Table for the Cloud Computing Decision in Small Business. Information Resources Management Journal, 2011, vol. 24, iss. 3, pp. 9-25. doi: 10.4018/irmj.2011070102
16. Liu Y.P., Sheng X., Marston S.R. The Impact of Client-Side Security Restrictions on the Competition of Cloud Computing Services. International Journal of Electronic Commerce, 2015, vol. 19, iss. 3, pp. 90-117. doi: 10.1080/10864415.2015.1000224
17. Koehler P., Anandasivam A., Dan M.A., Weinhardt C. Customer Heterogeneity and Tariff Biases in Cloud Computing. Proceedings of the International Conference on Information Systems (ICIS). St. Louis, Missouri, USA, 2010, 106 p.
18. Baalbaki I., Malhotra N.K. Marketing Management Bases for International Market Segmentation: An Alternate Look at the Standardization/Customization Debate. International Marketing Review, 1993, vol. 10, iss. 1, pp. 19-44. doi: 10.1108/02651339310025839
19. Stewart D.W. The Application and Misapplication of Factor Analysis in Marketing Research. Journal of Marketing Research, 1981, vol. 18, iss. 1, pp. 51-62. doi: 10.2307/3151313
20. Bartholomew D.J., Knott M., Moustaki I. Latent Variable Models and Factor Analysis: A Unified Approach. 3rd edition. Wiley, 2011, 294 p.
