CC BY
19ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ИНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГИИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ МАРКЕТИНГОВЫХ
ИССЛЕДОВАНИЙ
Печорин Игорь Эдуардович
Аспирант, СГУ имени Питирима Сорокина, г. Сыктывкар
PERSPECTIVE INTERNET TECHNOLOGIES PROVIDING MARKETING RESEARCH
Pechorin Igor, postgraduate, Syktyvkar State University named after P. Sorokin, Syktyvkar
АННОТАЦИЯ
Маркетинговые исследования, как и другие виды маркетинговой деятельности, должны быть обеспечены соответствующей поддержкой со стороны информационных технологий. В данной статье рассматривается ряд технологий, связанных с сетью Интернет, которые в данный момент используются достаточно редко, но в перспективе могут стать традиционными при проведении маркетинговых исследований.
ABSTRACT
Marketing researches, as any other kind of marketing activities, require appropriate support by information technologies. In this item, the author examines technologies that are related to the Internet and are not often used today, but in perspective can become traditional for marketing researches.
Ключевые слова: маркетинговые исследования, Интернет-технологии, большие данные, RFID-метки, Wi-Fi сети, поисковые системы, анкетирование.
Key words: marketing research, internet technologies, RFID-tags, Wi-Fi networks, search engines, survey.
Основная цель любого маркетингового исследования - это получение и последующий анализ информации, способствующие принятию маркетинговых решений. На сегодняшний день одним из важнейших источников такой информации становится сеть Интернет и связанные с ней технологии.
Большие данные из социальных сетей
Огромное количество данных в сети Интернет, которые потенциально могут быть полезны при проведении маркетинговых исследований, находятся в открытом виде и постоянно производятся пользователями социальных сетей. Главный вопрос состоит в том, как такие данные собрать, обработать и получить из них ценную информацию.
При работе с любыми данными прежде всего встает вопрос их классификации. Данные из социальных сетей относятся к классу больших данных (big data), так как они обладают свойством экспоненциального роста, слишком велики, неформатированы и неструктурированы для анализа традиционными методами [1].
Рассмотрим возможности работы с данными из социальных сетей при проведении маркетинговых исследований.
Пользователи социальной сети посетили мероприятие, купили продукт или воспользовались услугой компании. После этого они (добровольно и по собственной инициативе) публикуют некоторое сообщение в социальной сети, в котором делятся своими эмоциями. Как правило, пользователь либо явно указывает тематику своего сообщения, устанавливая хештег (используется для отметки ключевых слов и тем в сообщении [9]), либо использует некие ключевые слова, по которым данное сообщение можно выделить и отнести к тем, что потенциально содержат полезную для маркетолога информацию. После сбора подходящих по хештегу сообщений, они загружаются в специализированную информационную систему, где происходит их обработка и анализ. Затем пользователю системы предоставляется статистика по выбранным «начальным» точкам (стандартные метрики, предлагаемые системой). Пользователь может выбрать одну из них и изучить подробнее или запросить другие интересующие его данные. Система позволяет увидеть связанные данные (ассоциации) и тренды. Вся информация выводится в
удобочитаемом и интерактивном виде, что позволяет работать с системой без специальной подготовки [8].
Благодаря такому анализу сообщений, маркетолог может оценить аудиторию по возрасту и полу, определить соотношение негативных и позитивных отзывов, сроки их публикации, динамику появления или удаления публикаций и т.д.
Учитывая развитие инструментов NLP (Natural Language Processing - обработка естественного языка) и анализа текстовых данных (Text Mining), в недалеком будущем анализ сообщений, оставленных пользователями, может стать гораздо более глубоким и касаться непосредственно содержания этих сообщений [2].
RFID-метки
RFID (Radio Frequency IDentification, радиочастотная идентификация) -технология автоматического сбора данных, которая использует радио волны для передачи данных между считывающим устройством и устройством -меткой для идентификации, отслеживания и определения местоположения метки [7].
Потенциально использование RFID-меток может помочь проверить существующие теории, связанные с процессами покупок. Данная технология позволяет пересмотреть модели поведения покупателей в реальной обстановке, приблизиться к реальным процессам покупки, способствуя, тем самым, задаче создания поведечески реалистичных структурных моделей [5].
Кроме того, информация, получаемая при помощи RFID-меток (закрепленных на товаре), может быть использована для определения тенденций в поведении клиентов или эффекта от воздействия рекламных кампаний. Метки позволят отслеживать, как часто товар берется с полки, оставаясь, в итоге, не купленным, сколько времени клиент держит его в руках, прежде чем поставить обратно и т.д. Существует возможность определить «связанные» товары, товары, которые были выбраны взамен первоначально снятого с полки и множество других вариантов отслеживания поведения покупателя [4].
Приложения для анкетирования
Прямые опросы потребителей - один из вариантов проведения маркетингового исследования. Вариантов и способов анкетирования существует огромное количество: электронные (в виде электронного документа) и телефонные опросы, анкеты в сети Интернет (на сайтах, в социальных сетях и т.д.). Относительно новыми являются опросы, проводимые через мобильные приложения. Процесс участия в исследовании таков: пользователь устанавливает на свое устройство необходимое приложение и через него оставляет отзыв о продукте, услуге, мероприятии и т.д. Отзыв может быть в текстовом, аудио или видео формате. Положительной стороной такого подхода к анкетированию является новая (привлекающая внимание) и достаточно удобная форма проведения (пользователь может не писать полный отзыв, а просто записать небольшое видео-обращение с того устройства, на котором установлено приложение). Отрицательные моменты так же очевидны - видео и аудио отзывы хуже структурированы и менее формализованы, на их обработку требуется намного больше времени и ресурсов. При этом, отзывы пользователи могут оставлять исходя из трех причин: желание поделиться мнением, получение скидки или другого бонусного поощрения или получение прямой оплаты за оставленный отзыв (что так же может повлиять на характер и репрезентативность отзывов) [10].
Поисковые системы
Поисковые системы, методы их работы, способы использования механизмов их работы и т.д. известны давно и широко используются. Однако использование поисковых систем для извлечения маркетинговых данных происходит не так часто. Речь идет не о простом измерении количества определенных запросов пользователей (что само по себе уже может быть основой для некоторых исследований), но о более сложном анализе взаимосвязи между некоторыми событиями и реакции на них, выраженной в запросах к поисковым системам.
Примером может служить продукт weatherFIT компании Fast Web Media, которая предоставляет своим клиентам данные о погоде в том или ином регионе мира и с помощью этой информации настраивает показ целевой рекламы своих клиентов.
Например, продуктом компании - клиента является водяной пистолет. Если анализировать поисковые запросы в связи с изменением погоды, то становится очевидным, что в теплую и солнечную погоду количество запросов возрастает, а в холодную и дождливую резко падает. Система weatherFIT будет динамически увеличивать показ Интернет-рекламы в регионах с хорошей погодой и полностью отключать в регионах с неподходящей [11].
Пример не относится к маркетинговым исследованиям, но показывает возможности использования инструментов работы с поисковыми системами для маркетологов. Иными словами, речь идет о более глубокой работе со статистикой поисковых запросов при проведении маркетинговых исследований.
Wi-Fi для отслеживания поведения покупателей
С каждым годом соотношение пользователей мобильного (беспроводного) и проводного Интернета постоянно меняется в сторону увеличения числа первых. В связи с этим происходят изменения не только в самой сети Интернет, но и в окружающей ее действительности:
массово появляются публичные точки беспроводного Интернета, меняется поведение и предпочтения людей и т.д. Все это, в конечном счете, приводит к увеличению интереса к технологиям, которые не относятся к Интернет-технологиям в строгом понимании, но непосредственно связаны с ними. Например, технологии, позволяющие с помощью Wi-Fi анализировать количество посетителей, их поведение и другие параметры. На данный момент существует два основных подхода к исследованиям с помощью Wi-Fi-сетей.
Первый подход заключается в том, чтобы отслеживать подключенные и не подключенные к определенной Wi-Fi сети устройства. Каждое устройство обладает собственным уникальным номером (Мас-адрес), по которому возможно однозначно идентифицировать его и, соответственно, отслеживать. Данная технология позволяет оценивать динамику посещения объектов, разделять пользователей на прохожих, прошедших рядом, и посетителей, зашедших внутрь. Существует возможность определить количество времени, которое посетитель провел в заведении, отследить частоту его посещений, процент новых и повторных пользователей. Таким образом, использование данной технологии позволит понять насколько хорошо удается удерживать имеющихся клиентов, привлекать новых, отследить конверсию проходящих мимо людей и т.д. [3].
Еще больше возможностей для маркетингового анализа появляется, если объединить базы пользователей различных площадок. Такая интегрированная система позволит узнать, например, сколько посетителей супермаркета A посещает и супермаркет C? Сколько посетителей кафе D учится в университете E (где можно провести мощную рекламную кампанию) и т.д.
С точки зрения законодательства данный подход абсолютно правомерен, так как Мас-адрес идентифицирует лишь устройство, и не может быть связан с конкретным человеком (однако имеется возможность определить марку устройства и, соответственно, классифицировать пользователей по связанным с ней параметрам).
Второй подход состоит в относительно недавно открытой возможности отслеживать количество людей, находящихся в определенной зоне, посредством измерения силы Wi-Fi сигнала. Суть метода состоит в том, что человек, попадая в зону Wi-Fi, служит помехой и ослабляет сигнал сети. Анализируя, насколько сильно ослаб сигнал, возможно относительно точно установить, сколько людей находится на данный момент в зоне измерения. Очевидным плюсом данной технологии является тот факт, что система способна учесть всех людей, вне зависимости от наличия у них устройства с включенным Wi-Fi [6].
Перечисленные в статье технологии не являются по большей части инновационными или прорывными, но могут дать существенные преимущества при их использовании вместе с классическими методами проведения маркетинговых исследований и поэтому, по мнению автора, достойны изучения и практического применения.
Литература
1. Моррисон А. Применение компаниями кластерных технологий с открытым кодом для анализа данных. Технологический прогноз центра технологий и ин-формаций PwC, 2010, № 3.
2. О технологиях NLP и особенностях обработки русского языка [Электронный ресурс]. Режим доступа: datareview.info/article/intervyu-dmitriy-ustalov-o-tehnologiyah-nlp-i-osobennostyah-obrabotki-russkogo-yazyika/
3. Следим за людьми через Wi-Fi [Электронный ресурс]. Режим доступа: geektimes.ru/post/242979
4. Технологии RFID в маркетинге [Электронный ресурс]. Режим доступа: shark.ru/articles/1646/
5. Blecker T., Rasch C., Teichert T. Prospects for PoS Market Research with RFID Technology: Examination of Consumers' In-Store Shopping Processes. European retail research, 2011, Vol. 25, Issue 1.
6. Depatla S., Muralidharan A., Mostofi Y. Occupancy Estimation Using Only WiFi Power Measurements.
IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2015, №7.
7. Gartner it-glossary [Электронный ресурс]. Режим доступа: blogs.gartner.com/it-glossary/radio-frequency-identification-rfid/
8. IBM Watson Analytics [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.ibm.com/analytics/watson-analytics
9. Twitter support [Электронный ресурс]. Режим доступа: support.twitter.com/articles/20169312-#
10. VoxPopMe [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.voxpopme.com
11. Weatherfit [Электронный ресурс]. Режим доступа: weatherfit.co.uk
_НАЦИОНАЛЬНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТАТУСА КРИПТОВАЛЮТЫБИТКОИН
Сейтим Айганым
докторант, Университет Туран, Республика Казахстан, г. Алматы
THE NATIONAL DEFINITION OF THE STATUS OF BITCOIN CRYPTO CURRENCY
Seitim Aiganym, Doctoral condidate of Turan University, Republicof Kazakhstan, Almatycity
АННОТАЦИЯ
Приведены определения платежной системы и криптовалютыБиткоин в разных странах мира. Опублико-ваннаяв сети Интернет в 2008 году Саташи Накамото система криптовалюты биткоин получила большой резонанс в сфере финансов, изменив отношением в целом к понятию валюты в глобальной сети. Биткоин - это децентрализованная, используемая через сеть Интернет система транзакций. Ее курс как валюты устанавливается согласно законам спроса и предложения. Сегодня биткоин используют не только как систему транзакции в Интернете, но и в качестве валюты. В некоторых сферах применения криптовалюты становятся более удобными средствами обращения в сравнении с фиатными формами денег. В работе приводится анализ криптовалютыбиткоин на соответствие основным функциям денег.
ABSTRACT
The paper is about attitudes of different countries to new crypto currency bitcoin. It was released in Internet in 2008 by SatashiNakamoto. It changed an attitude to the concept of currency in the global network. Bitcoin is a decentralized transaction system used in Internet. Its rate as a currency is set by the laws of supply and demand. Today bitcoins are used not only as a system of transactions in the Internet, but also as a digital currency. The article provides a review of bitcoin in compliance with money matter functions.
Ключевые слова: криптовалюта, Биткоин, платежная система, мировые финансы.
Keywords: cryptocurrency, Bitcoin, paymentsystems, globalfinances.
Криптовалюта- это относительно новое явления для мировых финансов. Несмотря на отсутствие какой-либо государственной поддержки, система получила большую популярность за весьма короткий срок. Начиная с момента инициации и запуска программы в Интернет прошло уже более шести лет. За этот период отношение к новой электронной форме взаиморасчет изменилось от строго запретного до признанного средства платежа. Существуют как блокирующие стороны, так и те, кто поддерживает это новое явление. Мнения мирового сообщества разнятся. Можно даже сказать, что Биткоин- стала самой обсуждаемой темой сегодня в мире экономики, и в мире финансов в частности.
Напомним, чтоситуация с признанием биткоинов в мире различается от государства к государству, равно как и позиции экспертов финансового мира. В ноябре комитет сената США признал использование виртуальных валют в качестве «законной финансовой услуги» [1], Минфин ФРГ назвал биткоины «вариантом частных денег» [2], что его
можно использовать при «многосторонних клиринговых операциях». В Сингапуре считают, что операции с биткои-нами могут подлежать обложению налогом на товары и услуги (GoodsandServicesTax- GST). Государственные органы Сингапура признают не только существование, но и правомерность подобного бизнеса. Определенность правового статуса и особенно налогообложения бизнеса, связанного с виртуальной валютой, увеличивает потенциал юрисдикции и ее привлекательность как для стартапов, так и для компаний, уже завоевавших признание и популярность в этой сфере[3].
Но мнения разнятся, и уже в декабре экс-председатель ФРС США Алан Гринспэн объявил всю систему Биткоин очередным мыльным пузырем. Весной 2013 года США ввели антиотмывочные нормы для виртуальных валют: компании, эмитирующие их или осуществляющие в них расчеты, должны вести соответствующий учет и отчитываться о сделках свыше 10 тыс. долл. США. Подразделе-
