Настоящая презентация отражает предварительные результаты исследования Data Insight потребительского поведения и тех изменений, которые привносят в это поведение современные технологии. Мы изучаем то, как люди, которые активно пользуются интернетом, стали покупать повседневные товары.

Самого исследования пока еще нет, оно появится ближе к концу года. Все уточняющие вопросы можно и нужно задать в электронную почту или телефон.

a@datainsight.ru

+7 495 5405906

3

• 15-20 непродуктовых покупок в год больше 1000 рублей

• Более 80% выбирают большую покупку преимущественно через интернет

• 40% покупателей в онлайне в течение года (хотя бы однократно)

• И только 1-2 покупки в онлайне в течение года для покупателей

• И низкая возвращаемость к тому же типу покупок

• И отсутствие лояльности к интернет-магазину (как классу и любому конкретному)

4

Для того, чтобы разобраться в этих суждениях, мы начали исследовать статистику и, в первую очередь, для проверки гипотез выделили тех, кто покупает через интернет и тех, кто только выбирает. И мы проанализировали, какую долю составляют покупатели от выбирателей. И дальше мы разобрали это по регионам.

Таким образом, у нас получилось 4 графика по 4-м разным категориям, которые (как мы предполагаем) имеют специфическое поведение. Эти графики представлены на слайдах дальше.

5

6

доля покупателей от выбирателей

количество покупателей в регионе

7

Доля покупателей от выбирателей

Количество покупателей в регионе

8

Доля покупателей от выбирателей

Количество покупателей в регионе

9

Доля покупателей от выбирателей

Количество покупателей в регионе

Картинка по регионам дала странные результаты – пользователи одинаково хорошо покупают те товары, которые стали продаваться через интернет недавно, однако, те товары, которые продаются в интернете давно (компьютеры в первую очередь), они покупают гораздо лучше в столицах, чем через интернет.

Таким образом, потребительское поведение не впрямую зависит от региона и в большей степени зависит от чего-то еще.

Тогда мы разобрали это поведение потребителей по стажу использования. И получили еще три графика, которые хотим вам показать.

10

11

2 3 4 5 6

одежда портативная электроника

мебель, товары для дома компьютеры

12

2 3 4 5 6

одежда портативная электроника компьютеры

13

2 3 4 5 6

одежда портативная электроника

мебель, товары для дома компьютеры

Самый высокий процент покупателей в сегменте одежда и обувь за счет низкой «искабельности» товаров

Самый большой разброс между столицами и регионами в сегменте «мебель и товары для дома». Даже больше, чем в продуктах питания

Потребители выбирают электронную покупку вне зависимости от возраста и пола, но в зависимости от категории

14

Интернет-магазин – это неудобно! Даже при повторной покупке часто людям проще зайти в магазин, чем общаться с интернет-продавцами

Курьерская доставка сложная, небезопасная и дорогая. Курьер – частая причина отказа от конкретного магазина

За большими покупками пользователи часто ходят вдвоем. Финальный выбор делается в магазине

15

Интернет-магазин требует очень много внимания: все приходится делать самому. В итоге на покупку через интернет зачастую уходит больше времени, чем в оффлайне

Как меняется ситуация • по годам

• по регионам

• по возрастам

• по товарным категориям

Что делать продавцам Какие изменения в сервисе приведут к перелому ситуации

Как использовать сложившуюся ситуацию

Опыт и влияние

Что происходит в поведении потребителей от появления мобильных технологий и Smart TV

Какие факторы в большей степени влияют на пользователей – личный опыт или влияние окружения

Влияние технологий

17

2 года работы

80 исследовательских проектов

Специализация ecommerce, стартапы, интернет-реклама

Основные компетенции: сложные исследовательские проекты на стыке совершенно различных методик

Базовые исследования: Электронная торговля 2011, 2012, Online Travel 2012, мониторинг ecommerce, мониторинг рекламы в интернете

www.DataInsight.ru +7 495 5405906 a@datainsight.ru

18

19