Цифровизация процесса сегментирования потребительского рынка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

процентных пункта. Значительно и сокращение уровня рентабельности инвестиционной деятельности, уменьшение составило 14,17 процентных пункта.

Таким образом, для аграрного сектора региональной экономики характерно увеличение доходов от различных видов деятельности. В большей степени наблюдается рост доходов от обычных видов деятельности, что свидетельствует о специализации организаций. В структуре доходов также сохраняется преобладание удельного веса поступлений от обычных видов деятельности. Снижается соотношение доходов и расходов сельскохозяйственных организаций, что обусловлено превышением темпов роста цен на потребляемые ресурсы над реализационными ценами на продукцию аграрных предприятий.

Источники:

1. Герасименко О.А. Анализ финансовых результатов деятельности отдельных сельскохозяйственных организаций Краснодарского края. /О.А. Герасименко, А.В. Негодова, А.П. Кочергина / Экономика и бизнес: теория и практика. - 2019. -№4-1. - С.57-61

2. Звягинцева А.В. Тенденции развития сельского хозяйства Краснодарского края в современных условиях. /А.В.Звягинцева, В.С.Колесник // Научное обеспечение агропромышленного комплекса. Сборник статей по материалам Х Всероссийской конференции молодых ученых, посвященной 120-летию И. С. Косенко. Отв. за вып. А. Г. Кощаев. 2017. С. 15011502.

3. Колесник В.С. Государственная финансовая поддержка сельскохозяйственных товаропроизводителей. /В.С.Колесник, А.А.Логинова, А.А.Федяшкин, Е.В.Шкварский //Экономика и предпринимательство. 2019. №3 (104). С. 124-127.

4. Сельское хозяйство Краснодарского края. Статистический сборник. 2017: Стат. сб. / Краснодарстат - Краснодар, 2018. - 234 с.

References:

1.Gerasimenko O. A. Analysis of the financial performance of individual agricultural companies of Krasnodar Region. / O. A. Gerasimenko, A. V. Negodova, A. P. Kochergina / Economics and business: theory and practice. 2019. - No. 4-1, pp. 57-61.

2. Zvyagintseva A.V. Trends in the development of agriculture in the Krasnodar Krai under current conditions. /A.V.Zvyagintseva, V.S.Kolesnik // Scientific support of the agro-industrial complex. Collection of articles on the materials of the X All-Russian Conference of Young Scientists dedicated to the 120th anniversary of I. S. Kosenko. Resp. for the issue. A. G. Koshchaev. 2017.P. 1501-1502.

3.Kolesnik V.S. State financial support for agricultural manufacturers /V.S.Kolesnik, A.A.Loginova, A.A.Fedyashkin, E.V.Shkvarsky // Economics and Entrepreneurship. 2019.No 3 (104). P. 124-127.

4. Agriculture of the Krasnodar Krai. Statistical Digest. 2017: Stat. Digest. Krasnodarstat - Krasnodar, 2018 .- 234 p.

DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10157

О. М. Куликова - доцент кафедры экономики и финансов, к.т.н., Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, fotooksana@yandex.ru,

O. M. Kulikova - Candidate of Technical Sciences, Saint-Petersburg State University of Industrial Technologies and Design;

Н. Е. Тропынина - доцент кафедры экономики и финансов, к.э.н., доцент, Санкт -Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, natalya_e@mail.ru,

N. E. Tropynina - Candidate of Economic Sciences, Associate professor Department of Economics and Finance, Saint-Petersburg State University of Industrial Technologies and Design;

Е. А. Янина - студент, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, natalya_e@mail.ru,

E. A Yanina -student, Saint Petersburg state University of industrial technologies and design.

ЦИФРОВИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА СЕГМЕНТИРОВАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО РЫНКА DIGITALIZATION OF THE SEGMENTATION'S PROCESSIN THE CONSUMER MARKET

Аннотация. Статья посвящена вопросу актуализации перехода на цифровой формат процесса сегментирования потребительского рынка, связанного с развитием и постоянным изменением технологической среды и ее основных элементов. Разработана авторская схема трансформации методов сегментирования. Рассмотрен ряд программных аналитических продуктов, инновационных технологий, способствующих переосмыслению и реорганизации процесса работы с потенциальными и реальными клиентами. С целью изучения практической значимости цифровых технологий используемых в процессе сегментирования, проведено маркетинговое исследование потребителей специализированных программных продуктов с применением сервиса Гугл Формс (Google Forms). В качестве основного метода исследования был применен опрос с использованием специально разработанной анкеты. По результатам выполненного исследования выявлены достоинства и недостатки существующих цифровых аналитических продуктов предназначенных для автоматизации процесса сегментирования рынка.

Abstract. he article is devoted to the issue of updating the transition to digital format of the process of segmentation of the consumer market, associated with the development and constant change of the technological environment and its main elements. The author's scheme of transformation of segmentation methods is developed. A number of

analytical software products and innovative technologies that help to rethink and reorganize the process of working with potential and real clients are considered. In order to study the practical significance of digital technologies used in the segmentation process, a marketing study of consumers of specialized software products using the Google Forms service was conducted. The main research method was a survey using a specially designed questionnaire. Based on the results of the research, the advantages and disadvantages of existing digital analytical products designed to automate the process of market segmentation were identified.

Ключевые слова: цифровизация, сегментирование, сегмент, программное обеспечение, автоматизация, Интернет.

Keywords: digitalization, segmentation, segment, software, automation, Internet.

На сегодняшний день одним из наиболее востребованных нововведений в сфере маркетинга является цифровизация процесса сегментирования рынка, способствующая переходу от традиционных методов и инструментов дифференциации к более инновационным, а также значительно сокращающая денежные и временные ресурсы организаций на проведение маркетинговых мероприятий. В узком смысле цифровизация предполагает трансформацию традиционной формы представления и хранения информации в цифровую [1].

В разрезе предприятия цифровизация обеспечивает переход к более адаптивному производству и ведению бизнес-процессов посредством установки современного оборудования, программного обеспечения, и предполагает фундаментальные изменения в подходах к управлению, корпоративно-социальной культуре и внешним коммуникациям.

Будучи новым трендом, пришедшим вслед за информатизацией и компьютеризацией, и определяющимся в современном мире как ключевой фактор развития, цифровая трансформация охватывает практически все аспекты социальной и экономической жизни страны и общества в целом. Диджитализация сегментирования рынка значительно упрощает процесс поиска и разработки целевой аудитории, позволяя создавать и продвигать на рынке ценностные предложения, кастомизированные под запросы каждого конкретного клиента [2]. Повышение эффективности процесса сегментации благодаря внедрению цифровизации дает возможность перенести часть функций с персонала на IT-технологии.

К традиционными методами сегментирования рынка относятся:

1. группировка - выбор одного из признаков в качестве системообразующего, на основе которого формируются подгруппы;

2. кластерный анализ - многомерная разбивка совокупности на однородные кластеры;

3. построение сетки сегментирования - представление в табличном виде комбинации нескольких переменных, отображающих характеристики потребителей.

С каждым годом число цифровых продуктов, предназначенных для использования с целью сегментирования рынка потребителей, неуклонно растет. Инновационные технологии позволяют совершенствовать уже существующие специализированные программы или создавать новые, содержащие в себе уникальный набор возможностей, недостижимый при прежнем уровне развития компьютерных технологий [3]. Объемы обрабатываемой информации становятся шире, результаты анализа точнее, а рабочий процесс проще, быстрее и комфортнее.

Анализ эволюции процесса сегментирования позволил предложить авторскую схему трансформации методов сегментирования по характеру обработки информации (рис. 1)

Рисунок 1 - Схема трансформации методов сегментирования

Ярким примером цифровизации процесса сегментирования на основе кластерного анализа является использование аналитической системы нового поколения на базе программного продукта ПРиЗМ (PRiZM)фирмы Клэритас Инк (QaritasInk, США), ставшего одним из новаторов в своей области. Данная программа предполагает

применение одного из самых перспективных подходов - геогруппировки, который подразумевает под собой дифференциацию потребителей на основе географических и демографических характеристик по пяти категориям:

1. образование и благосостояние;

2. этническая принадлежность;

3. уровень урбанизации;

4. уровень мобильности;

5. жизненный цикл семьи.

Основой программы ПРиЗМ(РШ2М) стала гипотеза о стремлении людей жить рядом с себе подобными в случае, если они максимально схожи по экономическим и культурным базисным характеристикам (эффект «неосознанного симбиоза»). Предполагалось, что со временем, близкое территориальное проживание схожих групп людей, ведет к еще большей однородности признаков, по которым их можно объединять в кластеры, так как выдержанность одного стиля жизни в пределах района, подстраивание соседей под стиль друг друга, создание общих вкусов и ценностей - естественный процесс внутри социальных групп.

Разделение потребителей осуществляется в соответствии с географической инициацией - по почтовым индексам. Таким образом, каждый выделенный маркетологами, с использованием программы ПРиЗМ (PRiZM), район представляет собой отдельный кластер, внутри которого демонстрируются схожие модели потребительского поведения, базирующиеся на рациональности деления населения не по сложившимся административно-территориально единицам, а по степени различия образа жизни. На сегодняшний день программный продукт ПРиЗМ (PRiZM), несмотря на свою уникальность и популярность среди американских маркетологов, не применяется в российской практике.

Рассматривая схожие с ПРиЗМ (PRiZM) продукты, в России широкое распространение получила технология БИГ ДАТА (BIG DATA), производящая интеллектуальный анализ данных с применением аналогичного OTröM(PRiZM) геогруппировочного подхода.

Технология работает на основе поиска, анализа и систематизации данных, в режиме реального времени разделяя клиентов по региональной активности потребления и востребованности тех или иных товаров и услуг, используя в качестве базы данных социальную сеть «Твиттер» («Twitten»). Выбор «Твиттер» («Twitten») обусловлено тем, что данная сеть является одной из наиболее популярных и часто используемых интернет сервисов, а также, имеет открытый характер и предоставляет свободный доступ к своим данным. Пользователи этой платформы создают публикации и комментируют их, оставляют отзывы, используя при этом преимущественно текстовый формат, что облегчает работу по поиску и обработке нужного для сегментирования материала.

Важно отметить, что БИГ ДАТА (BIGDATA) позволяет определить основные покупательские предпочтения в пределах территориальной единицы, формируя экономически эффективные зоны для решения конкретных задач малого и среднего бизнеса с возможностью последующей разработки рекомендаций по внедрению наиболее рациональных управленческих решений [4]. Однако, технология не применима для решения задач для более крупных субъектов бизнеса, основными пользователями аналитического ресурса являются мелкие и средние фирмы.

Другой аналитической системой нового поколения в области сегментирования рынка является специализированное программное обеспечение ДатаФренд Веб (DataFriendWeb), основанное на проработке данных маркетинговых исследований и медиа измерений. Она позиционирует себя как система с «минимумом кликов до результата». Основными преимуществами данной программы являются:

- возможность работы с несколькими волнами аналитических исследований, с дальнейшим комбинированием результатов для более точного определения и описания возможных сегментов;

- наличие мощных инструментов визуализации информации, позволяющих наглядно представлять результаты сегментирования;

- наличие упрощенной системы составления аналитических отчетов на основе уже присутствующих в ДатаФренд Веб (DataFriendWeb) шаблонах.

Однако существует и весомый недостаток продуктов подобного типа. Они оперируют данными аналитических исследований, которые находятся преимущественно в закрытом доступе в базах специальных аналитических центров, что предполагает сотрудничество с последними, для получения доступа к нужной информации. Так происходит и с ДатаФренд Веб (DataFriendWeb), чьим официальным партнером является исследовательская компания Айпсос Комкон (IpsosComcon). Стоит отметить, что бонусом за оплату доступа к результатам их маркетинговых исследований является дальнейшее постоянное оказание поддержки пользователей программного продукта ДатаФренд Веб (DataFriendWeb).

Разработчики российской фирмы «КонСи» создали программное обеспечение, решающее спектр вопросов маркетинга по пяти направлениям:

1. общие вопросы маркетинга;

2. ценовой мониторинг;

3. региональный маркетинг;

4. сегментирование;

5. анализ конкурентов по критериям.

Главной задачей программы является составление профилей потенциальных и реальных клиентов организации, на основе алгоритмов кластерного анализа. Возможности «КонСи» позволяют совмещать необходимую для анализа информацию из различных источников, в частности, из адресной информации по каждому клиенту, их принадлежности к ранее существующему сегменту, а также исходя из ранее проведенных маркетинговых исследований.

Специфической особенностью использования данного продукта является анализ перекрытия сегментов, сводящий весь процесс автоматического сегментирования к максимально точному результату. Простой и удобный интерфейс, наличие множества шаблонных материалов и различных возможностей графической интерпретации отчетов делают программу «КонСи» удобной для любого уровня пользователей.

Не менее популярным программным продуктом российских разработчиков стала аналитическая платформа Дедуктор (Deductor), предполагающая возможность ее использования, как малыми, так и крупными субъектами бизнеса, имеющая несколько модификаций:

- Академик (Academic) - сокращенная бесплатная версия, предполагающая использование исключительно в процессе обучения;

- Профешнл (Professional) - применима для небольших компаний или работы одного пользователя;

- Энтерпрайс (Enterprise) - самая полная версия платформы, предназначенная для средних и крупных компаний с возможностью корпоративного использования.

Разработчики Дедуктор (Deductor) предлагают использовать особый механизм взаимодействия между различными типами пользователей, каждый из которых несет в себе уникальный набор инструментов, делая процесс работы с платформой максимально комфортным. Кроме того, возможности данной аналитической программы заключают в себе целый комплекс методов по оптимизации бизнес-процессов, в частности: сегментирование рынка и построение профиля клиента на основе различной внутренней и внешней информации о реальных и потенциальных клиентах компании; АВС-анализ, XYZ-анализ и наложение их результатов с целью обеспечения максимально достоверного результата - ABC-XYZ-анализа.

Сегодня процесс цифровизации сегментирования потребительского рынка, как и любое прогрессивное направление, находится в постоянном развитии. На смену применения аналитических систем все чаще приходят онлайн-платформы с аналогичным набором инструментов для работы с клиентской базой и результатами маркетинговых исследований. Такой подход рационален для малых и средних организаций достаточно узкой направленности или предприятий, которые имеют собственный оптимизированный интернет-сайт и не нуждаются в потреблении полноценного программного продукта на постоянной основе.

При работе в рамках интернет-пространства вопрос автоматизации и совершенствования процесса сегментирования рынка приводит к генерации и внедрению инновационного инструментария. Одним из таких элементов является лидогенерация - сведение в систематизированную контактную базу потенциальных горячих клиентов (лидов), проявивших свой интерес к товару или услуге посредствам совершения какого-либо контактного действия: оставление заявки, ответ на анкету, заказ обратного звонка, регистрация на сайте [5].

Онлайн-сервис Кэррот Квест (CarrotQuest) является главным представителем подобных цифровых ресурсов, решающим такие ключевые задачи онлайн-трейдинга, как: автоматизация продаж; лидогенерация; постоянная поддержка пользователей данного ресурса. Использование модуля Кэррот Квест (CarrotQuest) позволяет осуществлять автоматический сбор лидов посредством всплывающих окон, емэйл (email) рассылок и анализа анкет, даже, если их заполнение не закончено до конца. Кроме того, сегментировать лиды на основе совершенных ими на сайте действий, получать подробную аналитическую статистику об итоговых результатах совместной деятельности с интернет-сервисом, в том числе, и в графическом виде.

С целью изучения практической применимости цифровых технологий в бизнес среде был проведен опрос потребителей специализированных программных продуктов, по средствам специально составленной анкеты на сервисе Гугл Формы (Google Forms). Объем выборки составил 100 предприятий. В анкету вошли следующие вопросы:

1. Используете ли Вы цифровые технологии для определения целевых сегментов рынка?

- да;

- нет.

2. Укажите, какой программный продукт для автоматизации процесса сегментирования используется на вашем предприятии?

- технология БИГ ДАТА (BIG DATA);

- программное обеспечение DataFriendWeb;

- программное обеспечение КонСи;

- аналитическая платформа Дедуктор (Deductor);

- онлайн-сервис Кэррот Квест (CarrotQuest);

- другое.

3. Какими достоинствами обладает применяемая на вашем предприятии технология автоматизации процесса сегментирования?

- широкий спектр возможностей при работе с программным продуктом;

- высокая оперативность;

- удобство использования;

- продуманный дизайн;

4. Какими недостатками обладает применяемая на вашем предприятии технология автоматизации процесса сегментирования?

- отсутствие некоторых необходимых инструментов для осуществления сегментирования;

- сложность в использовании программы без специальных знаний и навыков;

- наличие ограниченного количества инструментов для графической визуализации результатов (стандартные графики, таблицы, диаграммы), не учитывающие индивидуальные потребности.

- отсутствие готовых шаблонов;

- высокая стоимость.

5. Укажите, к какой сфере деятельности относится ваше предприятие?

- производство;

- услуги;

- торговля;

- сельское хозяйство;

- работа с интеллектуальными продуктами;

- внешнеэкономическая деятельность.

Первый вопрос анкеты являлся вопросом-фильтром, позволившим отобрать из числа респондентов тех, кто использует в своей работе цифровые технологии для сегментации рынка.

■ БИГ ДАТА (BIG DATA)

■ ДатаФренд Веб (DataFriend Web)

■ КонСи

■ Дедуктор (Deductor)

■ Кэррот Квест (Carrot Quest)

■ другое

Рисунок 2 - Программные продукты, используемые в бизнес среде

При ответе на второй вопрос необходимо было выбрать программный продукт для автоматизации процесса сегментирования применяется на предприятии. Результаты опроса показали (Рис. 2), что большинство предприятий предпочитает программные продукты КонСи (26%), Дедуктор (Deductor) (19%) и Кэррот Квест (CarrotQuest) (15%), которыми пользуются респонденты.

широкии спектр возможностей I удобство использования I высокая оперативность ' продуманный дизайн

Рисунок 3 - Основные достоинства технологий автоматизации процесса сегментирования

Обработанные ответы на вопрос 3 показали (Рис. 3), что предприятия в качестве важных достоинств программ для автоматизации процесса сегментации указали: широкий спектр возможностей при работе с программным продуктом (37%) и высокую оперативность (29%).

__■ отсутствие некоторых необходимых

инструментов для осуществления сегментирования

■ сложность в использовании программы без специальных знаний и навыков

I наличие ограниченного количества инструментов для графической визуализации результатов, не учитывающие индивидуальные ребности

потребности

отсутствие готовых шаблонов

■ высокая стоимость

Рисунок 4 - Основные недостатки технологий автоматизации процесса сегментирования

В качестве основных недостатков систем автоматизации сегментирования, предприятия отметили (Рис. 4): сложность использования программ без специальных навыков (34%), высокую стоимость приобретения программного продукта (26%) и узкую направленность возможностей графического отображения результатов, не учитывающих индивидуальные потребности (19%).

Ответы респондентов на заключительный вопрос анкеты (Рис. 5) показали, что большая часть предприятий, принявших участие в исследовании, работает в сфере торговли (42%) и оказания услуг (42%).

■ производство

■ услуги

■ торговля

■ сельское хозяйство

■ работа с интеллектуальными продуктами

■ внешнеэкономическая деятельность

Рисунок 5 - Сфера деятельности респондентов

В результате проведенного опроса, нами было выявлено, что большинство предприятий предпочитает пользоваться программным продуктом российских разработчиков КонСи. При этом, главным преимуществом, на котором организации основывают свой выбор программы для сегментирования рынка, является широкий спектр возможностей при работе с программным продуктом (37%). Однако, 34% респондентов указывает в качестве главного недостатка сложность использования программ без специальных знаний и навыков, а 26 %— высокую стоимость. Следовательно, разработчикам автоматизированных систем процесса сегментации необходимо дорабатывать предлагаемые программные продукты, постепенно снижая их стоимость, учитывая все требования и предпочтения своих заказчиков.

Основным направлением современного развития РФ является переход от сырьевой к высокотехнологичной индустриальной экономике, основанной на интеллектуальных ресурсах, наукоемких и информационных технологиях^]. Проведенные исследования подтверждают рациональность и обоснованность внедрения цифровых технологий в процесс сегментирования потребительского рынка. Базируясь на определении XXI века, как века информационных технологий, где с каждым годом стремительно увеличивается масштаб онлайн-потребления, сфера диджитал пространства продолжает популяризироваться, охватывая все новые направления, в том числе, и маркетинг. Инновационные технологии, переосмысление подходов к решению маркетинговых задач, увеличение массива информации, развитие онлайн-трейдинга - это основные предпосылки для реорганизации процесса работы с потенциальными и реальными клиентами, ухода от устаревших методов сегментирования рынка - к автоматизированным. В связи с чем, появляется необходимость внедрения цифровых аналитических программных продуктов предприятиями для обеспечения конкурентоспособности и стабильности финансового положения своего бизнеса в условиях рыночной экономики.

Источники:

1.Развитие цифровой экономики в условиях деглобализации и рецессии: монография/под ред. А.В. Бабкина. - СПб. : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2019. - 753 с.

2. Суворова, С.Д. Внутрифирменный маркетинг, как инструмент коммуникаций в бизнес структурах / С. Д. Суворова, О.М. Куликова // В сборнике: Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли. Сборник трудов научной и практической конференции. В 3-х частях. - 2017. - С. 237-242 - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=29374089

3.Куликова, О.М. Влияние инновационных технологий на уровень занятости на мировом рынке труда / О.М. Куликова, С.Д. Суворова, А.М. Теванян // Экономика и предпринимательство. - 2014. - No 11-2(52-2). - С. 59-61. - URL: https://eli-brary .ru/item. asp?id=22569692

4. Суворова С.Д., Куликова О.М., Теванян А.М. Генерация и управление лидами на В2В рынке. Экономика и предпринимательство. 2016. № 3-1 (68-1). С. 967-969. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25872265

5. Суворова С.Д., Куликова О.М. Рыночное сегментирование на основании выявления потребностей покупателей и сочетания внешних факторов // Фундаментальные исследования. - 2018. - № 4. - С. 115-119. - URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42128

6. Тропынина Н.Е., Фурсова Е.А. Малое инновационное предпринимательство как интеллектуальный потенциал России: проблемы и направления развития//Роль интеллектуального капитала в экономической, социальной и правовой культуре общества XXI века: сборник научных трудов участников Международной научно-практической конференции. СПб.:

Издательство Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономики. 2016. С. 756-764. URL: https://elibrary .ru/item. asp?id=35071991

References:

1. Development of the digital economy in the conditions of deglobalization and recession: monograph / ed. - SPb.: POLYTECH PRESS, 2019. - 753 p.

2. Suvorova, S. D. intra-Firm marketing as a communication tool in business structures / S. D. Suvorova, O. M. Kulikova / / in the collection: Fundamental and applied research in the field of management, Economics and trade. Collection of scientific and practical conference proceedings. In 3 parts. - 2017. - Pp. 237-242-URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=29374089

3. Kulikova, O. M. Influence of innovative technologies on the level of employment in the world labor market / O. M. Kulikova, S. D. Suvorova, a.m. Tevanyan / / Economics and entrepreneurship. - 2014. - No 11-2(52-2). - Pp. 59-61. - URL: https://eli-brary.ru/item.asp?id=22569692

4. Suvorova S. D., Kulikova O. M., Tevanyan a.m. generation and management of leads in the B2B market. Economics and entrepreneurship. 2016. # 3-1 (68-1). Pp. 967-969. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25872265

5. Suvorova S. D., Kulikova O. M. Market segmentation based on identifying customer needs and a combination of external factors / / Fundamental research. - 2018. - #4. - Pp. 115-119. - URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42128

6. Tropynina N.E., Fursova E. A. Small innovative entrepreneurship as the intellectual potential of Russia: problems and directions of development / / the Role of intellectual capital in the economic, social and legal culture of society of the XXI century: collection of scientific papers of participants of the International scientific and practical conference. SPb.: Publishing house of the Saint Petersburg University of management technologies and Economics. 2016. Pp. 756-764. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35071991

DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10158

В.М. Лаврушин- к.э.н., доцент, Российского университета кооперации, Смоленский филиал, iuliy_67@mail.ru,

V. M. Lavrushin - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Smolensk Branch оf the Russian University of Cooperation;

А.А. Никонорова- к.э.н., доцент, Российского университета кооперации, Смоленский филиал, iuliy_67@mail.ru,

Nikonorova А. А. - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Smolensk Branch оf the Russian University of Cooperation.

МНОГОМЕРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ РЕГИОНОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА

ПО ПОКАЗАТЕЛЯМ РАЗВИТИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА MULTIDIMENSIONAL CLASSIFICATION OF REGIONS OF THE CENTRAL FEDERAL DISTRICT BY CONSTRUCTION DEVELOPMENT INDICATORS

Аннотация. Актуальность исследования обусловлена тем, что строительство является важнейшей отраслью российской экономики, которая оказывает существенное влияние на динамику ее развития и несет особенную социальную нагрузку. Инвестиции в строительство формируют мультипликационный эффект, проявляющийся в росте деловой активности в смежных отраслях. Это приводит к созданию дополнительных рабочих мест, повышению оплаты труда работников и, как следствие, увеличению потребительского спроса и снижению социальной напряженности. Строительство оказывает непосредственное воздействие на региональную экономику, поскольку строительные компании в основной своей массе зарегистрированы в регионах и активно участвуют в формировании доходной части региональных бюджетов. Возведенные объекты также остаются на территории регионов и становятся важными элементами региональной инфраструктуры. Наличие жилой недвижимости считается одним из главных показателей благосостояния обычных граждан. Статистические показатели накопленного имущества и обеспеченности населения жильем - ключевые показатели уровня жизни. К выбору и приобретению жилья россияне подходят с максимальной ответственностью и осторожностью, так как для многих это едва ли не главная покупка в жизни, которую возможно и не придется повторить. Целью исследования является оценка уровня развития строительства по регионам Центрального федерального округа. Соответственно цели решаются задачи разбиения регионов округа на однородные кластеры по нескольким показателям и количественная характеристика образованных кластеров. Группировка регионов проводилась на основе многомерного кластерного анализа. Результатом исследования является формирование и характеристика региональных кластеров по уровню развития строительства.

Abstract. The relevance of the research is due to the fact that construction is the most important branch of the Russian economy, which has a significant impact on the dynamics of its development and carries a special social burden. Investment in construction creates a multiplier effect, which is manifested in the growth of business activity in related industries. This leads to the creation of additional jobs, higher wages for employees and, as a result, an increase in consumer demand and a decrease in social tension. Construction has a direct impact on the regional economy, since construction companies are mostly registered in the regions and actively participate in the formation of the revenue part of regional budgets. The constructed objects also remain on the territory of the regions and become important elements of the regional infrastructure. The presence of residential real estate is considered one of the main indicators of the well-being of ordinary