CC BY
29Мобильные приложения для торговых центров как инструмент стимулирования потребительской активности
см из £
Б
а
2 ©
Максимова Ирина Андреевна,
студент кафедры вычислительные машины, системы и сети, Московский авиационный институт (Национальный исследовательский университет), irinamaksima@gmail.com
Солдатова Светлана Эдуардовна,
к.э.н., доцент, доцент кафедры экономики и менеджмента, Балтийский федеральный университет имени И. Канта, 394346 @mail.ru
Предметом статьи является экономическое обоснование разработки и внедрения в практику инструмента, позволяющего торговым центрам увеличить доходы за счет предложения их посетителям дополнительных стимулов к совершению покупок. Этим инструментом является мобильное приложение, которое конвертирует шаги посетителя торгового центра в скидку, предоставляемую точками общественного питания на площадях центра. Предлагаемое технологическое решение стимулирует посетителей к увеличению продолжительности времени пребывания в центрах и повышению интенсивности его использования. Авторы характеризуют структуру предлагаемой информационной системы, условия и принципы ее работы. Получение ожидаемого экономического эффекта от внедрения инновации определяется наличием достоверной информация об особенностях поведения потребителей. В статье дано описание ключевых этапов рыночного исследования, проведение которого направлено на выявление количественной связи между основными факторами поведения посетителей торговых центров и определение оптимального размера предоставляемых скидок.
Ключевые слова: потребительские расходы, поведение потребителей, количественные и качественные методы исследований, android приложение
Увеличение потребительских расходов является фактором роста ВВП. Однако в России на текущем этапе влияние данного фактора ограничено медленным восстановлением реальных доходов и недостаточным стимулированием роста потребительской активности со стороны ритейлеров. В соответствии с базовым вариантом прогноза социально-экономического развития страны, годовой прирост реальных располагаемых доходов населения должен составить 1,3% в 2017 году, 2,3 % в 2018 году, 1,1 % в 2019 году и 1,2 % в 2020 году. При этом прирост оборота розничной торговли ожидается, соответственно, в размере 1,2, 2,9, 2,7 и 2,5 % [1]. По информации аналитиков Cushman & Wakefield, прогноз по увеличению товарооборота на 2017 год оправдался, в отличие от оценок изменения реальных располагаемых доходов, которые упали в сравнении с предшествующим годом. Тем не менее, вклад потребительского сектора в рост ВВП России в первом квартале 2018 года оказался, по мнению того же источника, наибольшим по сравнению с другими секторами [2].
Прогнозные оценки динамики потребительского сектора, основанные на учете сложившихся тенденций потребительского поведения, сдержанны. Тем актуальнее разработка предложений, направленных на оживление розничной торговли, в реализации которых заинтересованы сами ритейлеры. К числу таковых в современных условиях относятся технологические решения в виде приложений для мобильных устройств.
Предметом исследования является инструмент политики стимулирования продаж торговых центров. В качестве такового предлагается проектная разработка мобильного приложения, которое конвертирует шаги посетителя торгового центра в скидку на определенные виды услуг точек общественного питания, расположенных на площадях торгового центра. Приложение включает шагомер, данные с которого будут служить основой для определения размера предоставляемой скидки.
Приложение, позволяющее покупателям использовать привилегии, называется «Акция Мили». Используя устройство на платформе Android [3] с установленным приложением «Акция Мили», можно будет формировать купоны, дающие персональную скидку в точках общественного питания в торговых центрах, участвующих в проекте.
Чем больше времени посетитель проводит в торговом центре, тем больше вероятность, что он воспользуется услугами местного ресторана или кафе. Питание относится к числу факторов, влияющих на длительность пребывания посетителя в торговом центре, на его активность и желание делать покупки, обеспечивая доходы торговому центру. Таким образом, цель внедрения приложения состоит в том, чтобы увеличить время пребывания посетителя в торговом центре, интенсивность использования этого времени и общие расходы на основной ассортимент.
На первом этапе предлагается использовать приложение в торговых центрах, размещенных на собственных площадях и располагающих собственными точками питания. Этим требованиям удовлетворяет сеть гипермаркетов «Гиперглобус». В России она представлена двенадцатью торговыми центрами [4].
Предоставление скидки пользователю приложения «Акция Мили» базируется на данных о пройденном расстоянии в шагах, о времени пребывания в магазине и сумме совершённой покупки. Расстояние должно измеряться в шагах и может быть считано с датчиков мобильного устройства. Для ограничения области торгового зала необходимо учитывать местоположение пользователя. Эта информация может быть получена с помощью определения локации по GPS или мобильным сетям. Информация о сумме совершённой покупки может быть считана с кассового чека, который покупатель получает при оплате.
Мобильное приложение должно отображать информацию о пользователе, процент предоставляемой скидки, уникальный код купона для получения скидки, справочную информацию о магазинах-участниках программы «Акция Мили».
Рис. 1.Архитектура системы
Рис. 2. Модули приложения и их взаимодействие
Данный программный продукт предназначен для реализации следующего функционала:
- регистрация и авторизация пользователей в приложении;
- сбор данных о местоположении с датчиков мобильного устройства;
- сбор данных с сенсора-шагомера;
- чтение QR-кода кассового чека [5];
- анализ и обработка полученных данных;
- вычисление на основе полученных данных размера скидки, предоставляемой пользователю;
- формирование индивидуального купона с уникальным кодом;
- отображение справочной информации о магазинах, на территории которых возможно использование приложения;
- отображение меню ресторана с учётом предоставляемой скидки;
- отправка отчётов об использовании приложения.
Архитектура системы включает в себя:
- базу данных с необходимой информацией о магазинах и пользователях;
- датчик местоположения на мобильном устройстве;
- встроенный в устройство сенсор-шагомер;
- камеру устройства для сканирования QR-кода чека;
- приложение «Акция Мили», установленное на планшет или смартфон.
Взаимосвязь всех компонентов архитектуры системы изображена на рис. 1
Для более подробного представления работы программы используем опи-
сание ее основных модулей и их взаимодействия между собой. Модулем приложения является пользовательский экран (Activity или Fragment) и класс, реализующий его [6]. Также отдельный класс отвечает за базу данных для имитации работы с сервером.
Приложение включает в себя следующие модули:
- экран входа в приложение;
- экран регистрации пользователя;
- экран отображения текущей информации о накопленной скидке;
- экран, отображающий меню ресторанов с учётом скидки;
- экран, отображающий магазины в виде списка и на карте;
- экран, отображающий принадлежащие пользователю чеки;
- модуль сканирования QR-кода на чеке;
- экран редактирования пользовательских данных;
- модуль обратной связи.
Взаимодействие всех модулей проиллюстрировано на рис. 2.
Для глобальной работы мобильного приложения необходимо организовать сервер хранения данных. Организация удалённого сервера не входит в круг задач данного проекта, поэтому для имитации системы хранения данных выбрана компактная встраиваемая СУБД SQLite. Она обеспечивает организацию БД непосредственно на устройстве, где запущено приложение, и обращение к ней внутри работы приложения без запуска дополнительных средств [7].
Разработанная реляционная база данных представлена на рис. 3. Проект использует объектно-ориентированный язык Java, для которого существует библиотека SQLite, позволяющая организовывать, заполнять и редактировать БД, а также обращаться к ней внутри основного кода программы.
Авторизация пользователя необходима для привязки личных данных о перемещениях, чеках и скидках, поэтому является обязательным условием пользования приложением. Индивидуальным логином пользователя может являться его электронный адрес (email) или номер телефона. Вход в систему осуществляется при вводе верной пары логин-пароль, записанной в базе данных пользователей. Для новых незарегистрированных пользователей должен быть доступен переход на страницу регистрации.
После ввода данных и нажатия кнопки «войти» происходит проверка полноты и корректности предоставленных дан-
© 3
В
S
г
2 a
8
сч
CS £
Б
а
2 е
ных. В случае ошибки, выводится соответствующее всплывающее уведомление.
Для отображения многостраничной структуры приложения был выбран вариант управления с помощью нижнего меню вкладок. Приложение «Акция Мили» имеет пять вкладок: главный экран, меню, чеки, магазины, кабинет.
При выборе активной вкладки, её иконка визуально выезжает перед неактивными вкладками, под ней отображается заголовок вкладки и подсвечивается акцентным цветом приложения. Переключение между вкладками может происходить как непосредственным нажатием на значок меню, так и «смахиванием» экрана в необходимую сторону.
Главный экран должен содержать элементы отображения данных шагомера, данных о скидке и предложения блюд по акции. Нажатие на ОгсЫагРгодгеззВаг обрабатывается отдельно и запускает алгоритм формирования скидки. Купон на скидку представляет собой зашифрованный текст, представленный в виде QR-кода, содержащий в себе информацию о пользователе, размере скидки, а также уникальный номер чека, на основе которого создаётся купон. Этот QR-код отображается на экране и сохраняется в память устройства для дальнейшего использования. Формирование QR-кода обеспечивается средствами библиотеки ZXING [8].
Меню является второй вкладкой и представляет собой полный список блюд, которые можно приобрести в ресторане или кафе, участвующем в программе «Акция Мили». При этом каждый элемент списка имеет структуру, аналогичную представленной на главном экране. Однако следует учитывать, что полное меню ресторана содержит большое количество блюд, и для представления пользователю может быть неразумно использовать простой список. Обычно блюда группируются по некоторым признакам: «завтраки», «салаты», «супы», «горячее» и т.д. Группы чаще всего представляются в виде «плитки» иллюстраций с заголовками.
Сканер QR-кодов, открывающийся при нажатии кнопки добавления чека, представляет собой поле для реализации класса ZXingScannerView. Текст, считанный сканером, имеет следующую структуру:
Ндага УУУУММйОЦПвремн HHMMSS] &Б=[сумма покупки] &^=[номер фискального накопителя кассы]
й=[номер чека]
&fp=[фискальный признак данных] &п=[признак операции]
пользователь
id пользователя integer
имя text
фамилия text
отчество text
email text
телефон text
пароль text
5
чек
id чека integer
id пользователя integer
фискальный номер text
сумма text
дата text
использован? integer
купон
id купона integer
id чека integer
скидка integer
код text
Рис. 3. База данных приложения
В случае несовпадения формата выводится сообщение об ошибке. Считанные коды проверяются перед занесением в базу данных чеков. Необходимо удостовериться, что чек принадлежит магазину, участвующему в программе «Акция Мили». Это можно сделать при сравнении фискального номера накопителя с номерами в базе данных касс. Также необходимо проверить, не был ли чек зарегистрирован ранее этим же или другим пользователем, чтобы избежать предоставления лишних скидок. После успешного прохождения проверок запись о чеке добавляется в базу данных, а информация в формате, понятном покупателю, отображается в списке чеков пользователя.
Магазины могут быть представлены в виде списка или на карте, которая может быть реализована средствами Google Maps API [9]. Для переключения между видами решено использовать вкладки, оперирующие фрагментами.
Экран «Кабинет» предоставляет возможности для управления учётной записью и приложением:изменение пользовательских данных, отправка электронного сообщения на адрес разработчика и выход. Изменение данных схоже с регистрацией и требует аналогичных проверок формата и уникальности. При смене пароля необходимо ввести как старый, так и новый, чтобы удостовериться, что аккаунт не украден. Перед сохранением
магазин
id магазина integer
название text
адрес text
ссылка text
координаты real [4]
i
касса
id кассы фискальный номер id магазина integer text integer
среди полей ввода уничтожаются те, которые были изменены пользователем, проверяется корректность введённых данных и затем сохраняется с обновлением базы данных о пользователях.
Обратная связь представляет собой механизм отправки сообщений электронной почты на указанный разработчиком приложения адрес. Сообщение отправляется пользователем вручную через любой клиент, установленный на устройстве.
Выход из приложения сопровождается сохранением и сбросом промежуточных данных о работе и требует подтверждения от пользователя. Для этого создан всплывающий диалог «Вы действительно хотите выйти из учётной записи?», предоставляющий для ответа две кнопки: отмена и выход.
Для обеспечения эффективной работы приложения и достижения целей, предусмотренных сбытовой политикой торговых центров, требуется информация о торговых центрах и поведении их посетителей. Часть информации можно почерпнуть из вторичных данных, для получения оставшейся части потребуется организовать сбор первичных данных в самих торговых центрах.
Нижеперечисленные данные можно получить из сети Интернет с официального сайта гипермаркета «Глобус» [10], а также с использованием карт Google или Яндекс:
- названия и адреса магазинов, ссылки на их сайты;
- географические координаты, ограничивающие площадь магазина;
- информация о кассовых аппаратах, находящихся в каждом из магазинов;
- меню точек питания, участвующих в акции;
- наиболее популярные блюда в этих ресторанах и кафе.
Для расчёта скидки, зависящей от шагов покупателя, необходимо располагать следующими статистическими показателями:
- средняя продолжительность нахождения покупателя в магазине;
- среднее расстояние, проходимое им по торговой площади;
- средняя сумма чека покупателя;
- средняя сумма чека в ресторане или кафе.
В сети Интернет представлена информация (за 2013-2016 годы) о среднем количестве покупателей и посетителей ресторана «Глобус» в будние и выходные дни, о распределении посещаемости в течение суток, о среднем чеке в магазине, ресторанных зонах. Однако эти данные, содержат общие оценки и не могут с требуемой точностью характеризовать поведение потребителей. Поэтому необходим также сбор первичных данных, которые планируется получить с помощью технических средств, а также в результате интервьюирования покупателей.
С помощью технических средств (камер видеонаблюдения, контрольно-кассовых терминалов), предполагается сформировать базу данных о времени пребывания посетителя в торговом центре, о посещении точек общественного питания, о расходах на оплату их услуг и о расходах на основной ассортимент.
Следует заметить, что сбор и распространение данных с использованием технических средств регулируется рядом законов. Так, работа с материалами системы видеонаблюдения связана с обработкой персональных данных. Федеральный закон от 27.07.2006 N 152-ФЗ (ред. от 29.07.2017) «О персональных данных» разрешает сбор данных в местах общего доступа. Статья 6 п.1 устанавливает случаи, в которых обработка персональных данных допускается, среди них подпункт 9: обработка персональных данных осуществляется в статистических или иных исследовательских целях, <...> при условии обязательного их обезличивания [11].
Объективные количественные данные помогут описать сложившиеся формы
поведения покупателей, но тестирование новых идей и характеристика возможных изменений поведения нуждаются в поддержке со стороны качественных методов. В рамках исследования предполагается провести серию качественных структурированных интервью с посетителями торговых центров [12].
После интервьюирования покупателей и перевода собранной информации в количественный вид будет проведена проверка всех рядов данных на соответствие нормальному распределению. Далее планируется проведение корреляционно-регрессионного анализа. Будет проверено наличие или отсутствие корреляции между размером скидки и временем пребывания посетителя в торговом центре. Если связи нет или она слабая, то скидка будет использована как самостоятельный объясняющий фактор в уравнении регрессии. Предварительная форма уравнения:
,,'=а0+а1Х1+а2Х2+...+апХп , где:
- Y - расходы потребителя на основной ассортимент торгового центра (денежные единицы);
- х1 - время пребывания посетителя в торговом центре (часы);
- х2 - размер скидки с чека в точке питания (в процентах);
- хп - факторы, влияющие на расходы на основной ассортимент торгового центра, выявленные в ходе исследования.
Если выявленная зависимость будет обладать статистической значимостью, то полученное уравнение можно использовать для определения размера скидки. В случае обнаружения заметной корреляции между размером скидки и временем пребывания покупателя в торговом центре в уравнение регрессии будет включен один из этих факторов. Если скидку не удастся использовать как самостоятельный объясняющий фактор, то будет дана оценка ее влияния на время пребывания покупателя в торговом центре, а через этот последний фактор оценено ее опосредованное воздействие на расходы.
Окончательную версию формулы предполагается получить на основе результатов тестирования приложения на потоке. Она будет внедрена в готовый программный продукт.
При создании программного проекта значительное внимание было уделено функциональному тестированию системы. Оно проводилось методом чёрного ящика, то есть имитации поведения пользователя. В ходе тестирования приложения были проверены все варианты взаимодействия пользователя с функци-
ями, предлагаемыми приложением «Акция Мили». Сбоев в работе и неудобств для пользователя, зависящих от разработанного программного обеспечения, не выявлено.
По результатам функционального тестирования можно заключить, что программа работает, не вызывая затруднений у пользователей. Приложение обладает потенциалом воздействия на поведение потребителей торговых центров. Однако количественные параметры связи между основными поведенческими факторами нуждаются в уточнении в ходе рыночного исследования.
Литература
1. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов / Министерство экономического развития Российской федерации. URL http://economy.gov.ru/minec/about/ structure/depmacro/2017271001 (дата обращения: 25.05.2018)
2. Обзор Marketbeat Q1 2018 / Отдел исследований Cushman & Wakefield. URL http://cwrussia.ru/analytics/ (дата обращения: 25.05.2018)
3. Android// Википедия, https:// ru.wikipedia.org/wiki/Android. (Дата обращения: май 2018).
4. Профиль// Гипермаркет Глобус, https://www.globus.ru/about/.
5. Новый кассовый чек по закону № 54-ФЗ: путеводитель по всем реквизитам// Клерк, https://www.klerk.ru/buh/ articles/463067/. (Дата обращения: март 2018).
6. Android Studio// Википедия, https:/ /ru.wikipedia.org/wiki/Android_Studio. (Дата обращения: май 2018).
7. SQLite// Википедия,. https:// ru.wikipedia.org/wiki/SQLite. (Дата обращения: май 2018).
8. Generate QR Code in java using zxing/ / Callicoder,. https://www.callicoder.com/ generate-qr-code-in-java-using-zxing/. (Дата обращения: март 2018).
9. Google Maps Platform// Google Cloud,. https://cloud.google.com/maps-platform/. (Дата обращения: март 2018).
10. Официальный сайт Гипермарке-та Глобус ,https://www.globus.ru/..
11. Федеральный закон от 27.07.2006 N 152-ФЗ (ред. от 29.07.2017) «О персональных данных» / Консультан-тПлюс. URL http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_61801/ (дата обращения: 26.12.2017)
12. Солдатова С.Э., Максимова И.А. Рыночные исследования как этап эконо-
0 3
В
S
г
2 е
8
мического обоснования проекта разработки мобильного приложения для торговых центров//Экономика и менеджмент в условиях цифровизации: состояние, проблемы, форсайт: труды научно-практической конференции с международным участием. под ред. А. В. Бабкина. СПб. 2017. С. 475-483.
Mobile applications for shopping centers as a tool
for improving consumer activity Maksimova I.A., Soldatova S.E. Moscow aviation institute (National research university), Baltic federal university of I. Kant The subject of the article is the economic explanation for developing and introducing a tool, which allows shopping centers to increase income by offering their consumers additional stimulants to make purchases. The mobile application is converted consumers' steps into a discount on catering servings or restaurants. The proposed technological solution stimulates the visitors to increase the length of time in these centers and enhance the intensity of its use. The authors highlight the structure of the proposed information system, the conditions and principles of its operation. Obtaining the expected economic effect from
the introduction of innovation is determined by the availability of reliable information about the traits of consumer behavior. The article describes the key stages of market research, which is aimed at identifying the quantitative relationship between the main factors of visitors' behavior to shopping centers and determining the optimal size of the provided discounts.
Keywords: consumer expenditures, consumer behavior, quantitative and qualitative methods of research, android application. References
1. The forecast of social and economic development
of the Russian Federation for 2018 and for planning period of 2019 and 2020 the years / the Ministry of Economic Development of the Russian Federation. URL http:// economy.gov.ru/minec/about/structure/ depmacro/2017271001 (date of the address: 5/25/2018)
2. Review Marketbeat Q1 2018 / Department of
the researches Cushman & Wakefield. URL http://cwrussia.ru/analytics/ (date of the address: 5/25/2018)
3. Android//Wikipedia, https://ru.wikipedia.org/wiki/
Android. (Date of the address: May, 2018).
4. Profile//Globe Hypermarket, https:// www.globus.ru/about/.
5. The new cash voucher under the law No. 54-FZ:
guide to all requisites//Klerk, https://
www.klerk.ru/buh/articles/463067/. (Date of the address: March, 2018).
6. Android Studio//Wikipedia, https:// ru.wikipedia.org/Wiki/Android_Studio. (Date of the address: May, 2018).
7. SQLite//Wikipedia. https://ru.wikipedia.org/wiki/
SQLite. (Date of the address: May, 2018).
8. Generate QR Code in java using zxing//Callicoder.
https://www.callicoder.com/generate-qr-code-in-java-using-zxing/. (Date of the address: March, 2018).
9. Google Maps Platform//Google Cloud. https://
cloud.google.com/maps-platform/. (Date of the address: March, 2018).
10. Official site of the Globe Hypermarket, https:/ /www.globus.ru/.
11. The federal law from 7/27/2006 N 152-FZ (an edition from 7/29/2017) «About personal data» / ConsultantPlus. URL http:// www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_61801/ (date of the address: 12/26/2017)
12. Soldatova S. E., Maximova I.A. Market researches as a stage of economic justification of the project of development of a mobile application for shopping centers//Economy and management in the conditions of digitalization: state, problems, Forsythe: works of a scientific and practical conference with the international participation. under the editorship of A.V. Babkin. SPb. 2017. Page 475-483.
сч cs £
6 a
2 ©
