Введение
Основы развития семантической теории информации заложили в прошлом столетии еще И. Бар-Хиллел, Р. Карнап, Дж. Ст. Милля. Их работы продолжил наш соотечественник А.А. Харкевич, создав прагматическую теорию информации, в основе которой лежит идея измерения информации с точки зрения ее полезности. Развитие информационно-коммуникационных технологий позволило сформировать новый инструментарий исследований с использованием больших и онлайн данных, который основывается на анализе запросов пользователей. Как поведут себя участники рынка, население под влиянием когнитивных и эмоциональных факторов, на этот вопрос может дать ответ новая наука – поведенческая экономика.
Цель исследования – апробация инструментария семантического анализа запросов пользователей для проведения анализа покупательского поведения населения регионов России. Для достижения этой цели решены следующие задачи:
1. Проведен обзор исследований анализа потреблений и выбора покупателей.
2. Построена семантическая карта (модель) запросов российских пользователей о шторах в сети Интернет.
3. Выделены особенности региональных пользовательских запросов о шторах.
Материал и методы исследования
Теоретический материал. Поведенческая экономика получила бурное развитие в связи с развитием информационно-коммуникационных технологий, когда к услугам исследователей стали предоставлены большие объемы данных посредством их парсинга. Появилось большое количество работ на стыке экономики, психологии и прикладной информатики, в которых сделаны попытки объяснить рациональность экономических агентов, их предпочтения, причины выбора товаров и (или) услуг, новые потребности.
Нобелевский лауреат Ричард Талер доказал связь между экономическим и психологическим обоснованием принимаемых покупателями решений, выделив характерную им ограниченную рациональность, социальные предпочтения и недостаток самоконтроля [1]. На основе его работ сделаны и продолжаются до сих пор попытки обосновать потребительское поведение. В частности, можно научные работы можно разделить на две группы, посвященные анализу потребления и выбора (табл. 1).
Таким образом, анализ потребления основывается на развитии и использовании теории покупательского спроса, эволюционной теории, вылившейся в поведенческую экологию потребления. Теория покупательского спроса позволяет исследовать и обосновать выбор потребителем (домохозяйством) одного товара и услуги или группы товаров и услуг. Термин поведенческой экологии потребления достаточно новый, широко используемый в теории экологии, поэтому он требует уточнения. Поведенческая экология потребления, на наш взгляд, представляет собой эволюционную теорию поведения.
Таблица 1
Обзор исследований анализа потреблений и выбора покупателей
|
№ |
Основные разделы |
Направления исследований |
Авторы |
|
1 |
Анализ потребления |
Особенности теории покупательского спроса |
S.R. Hursh, P.G. Roma [2], И.Н. Дементьева [3] |
|
Поведенческая экология потребления |
D.F. DiClemente, D.A.Hantula [4] |
||
|
2 |
Анализ выбора |
Основные факторы, определяющие поведение покупателей – психологические |
Ю.Н. Богданова [5], Н.М. Воловская, А.И. Идрисова [6] |
|
в частности, психологические |
B. Ali [7], В.Д. Иосипенко [8] T. Santarius, M. Soland [8] |
||
|
Поведенческие предубеждения, невнимательность |
X.Gabaix [9] |
||
|
2.1 |
Анализ выбора бренда |
Лояльность бренду, мультибрендовые покупки |
G.R. Foxall, T.C. Schrezenmaier [11] D.F. DiClemente, D.A. Hantula [4] |
|
Факторы, влияющие на выбор бренда |
Н.В. Каленская, В.Р.Ф. Мухадисова, А.С. Курбанова [12] |
Рис. 1. Сервис Яндекс подбора слов
В свою очередь при анализе выбора покупателей можно выделить интересные направления исследования психологических, экономических факторов их формирующих, поведенческого предубеждения и невнимательности (или внимания), лояльности бренду или выбору мультибрендовых покупок.
Большинство исследований потребления и выбора покупателей основываются на эмпирических исследованиях и семантическом анализе. И именно разнообразие больших данных, как числовых, так и текстовых, позволяет это реализовывать.
Для эмпирических исследований используются методы экономико-математического моделирования и машинного обучения. Для текстовых данных чаще всего используют семантический анализ. Этот инструментарий позволяет в автоматизированном режиме распознавать и собирать семантические отношения, а в дальнейшем анализировать. Семантический анализ, как отмечают Н.А. Сидорова, В.А. Харченко, – это выделение психических сущностей совокупности значений словесных форм [13].
Методы исследования. В теоретической и практической части работы авторы использовали следующие методы: системного анализа, обобщения, сводки, группировки.
Для практической части реализована механика создания семантической карты (mindmap), которая включила следующие этапы:
− выделение базовых ключевых слов;
− извлечение статистики словосочетаний с базовым ключевым словом на основе сервиса https://wordstat.yandex.ru/ (т.е. на основе статистики запросов);
− мозговой штурм запросов;
− выделение логических групп;
− формирование карты ключевых фраз.
Сервис https://wordstat.yandex.ru/ позволяет получать статистику запросов по регионам (рис. 1), что дает возможность компаративного территориального анализа.
В качестве статистических показателей запросов пользователей можно рассматривать их общее количество, их количество по территориальным единицам (округам, областям, городам и т.д.), региональную популярность. Региональная популярность определяется через отношение показов результатов в регионе по ключевому слову к общему количеству показов результатов поиска в нем.
Результаты исследования и их обсуждение
Для анализа покупательского поведения пользователей нами выбрано исследование запросов о шторах. Эти запросы можно разделить на логические группы: «Какие», «Готовность», «Местоположение», «Аксессуары», «Куда», «Цена», «Информационные» (рис. 2).
Российских пользователей интересует покупка готовых штор или индивидуальный пошив, их территориальное местоположение или интернет магазины/ателье, виды штор (рулонные, римские, пластиковые, блэкаут) для окон, кухни, ванны, спальни и, кроме того, современные, готовые. Местоположение определяется регионом, но наиболее часто их ищут в Москве и Санкт-Петербурге. Пользователей интересуют расчет размеров штор, отзывы о них, а также ценовые характеристики (стоимость, наличие распродажи и низких цен).
На примере нескольких Федеральных округов рассмотрим региональные отличия. Во-первых, стоит обратить внимание на количество запросов, наибольшее их количество для западных территорий (табл. 2).
Во-вторых, повышенный интерес к шторам у пользователей только Центрального Федерального округа (региональная популярность > 100%).
Помимо популярных запросов, выделенных в семантической карте (рис. 2), при рассмотрении по отдельным регионам, можно выделить дополнительные, характерные конкретным округам (табл. 3).
Рис. 2. Семантическая карта запросов пользователей в России о шторах в сети Интернет
Таблица 2
Статистика запросов пользователей по шторам на 29.12.2021
|
№ |
Федеральный округ |
Количество показов в месяц, ед. |
Региональная популярность, % |
|
1 |
Центральный |
1236062 |
117 |
|
2 |
Приволжский |
524758 |
97 |
|
3 |
Сибирский |
261312 |
86 |
|
4 |
Дальневосточный |
73882 |
70 |
Таблица 3
Региональные дополнительные запросы пользователей по шторам
|
№ |
Федеральный округ |
Дополнительные запросы |
|
1 |
Центральный |
Фото Ткань |
|
2 |
Приволжский |
Как повесить шторы Цвет штор |
|
3 |
Сибирский |
Новосибирск Как повесить шторы Шторы своими руками Каталог |
|
4 |
Дальневосточный |
Хабаровск Владивосток Как повесить шторы Повешенные шторы Своими руками |
Таким образом, если бы семантическая карта составлялась отдельно для каждого Федерального округа, она имела свои отличительные особенности (которые стерлись на общероссийском уровне). Для населения Центрального Федерального округа представляют интерес фотографии штор, запросы о фотошторах и материале, из которого они изготавливаются. Только для жителей Приволжского Федерального округа характерен повышенный запрос на их цвет. Пользователи Приволжского, Сибирского и Дальневосточного Федеральных округов интересуются, как самостоятельно повесить шторы, а Сибирского и Дальневосточного – как их изготовить самостоятельно. Так же в запросах присутствуют названия городов, в которых находятся пользователи.
Анализ пользовательских запросов не может полностью охарактеризовать их покупательское поведение, но наличие таких ключевых фраз как «шторы недорого», «распродажа штор», «шторы своими руками», показывают, что население ищет бюджетные варианты, хочет, что в доме было уютно и красиво, но при этом не всем домохозяйствам этот товар доступен по цене. Поэтому просмотр каталогов, фотографий штор часто заканчивается обращением к частному пошиву и изготовлению, покупкой только тканей и фурнитуры, которые сложно самостоятельно изготовить.
Анализ ключевой фразы «купить шторы» дает следующую статистику по округам: Центральный – 202722 ед./мес., Приволжский – 63008 ед./мес., Сибирский – 235609 ед./мес., Дальневосточный – 10045 ед./мес. Следовательно, не смотря на разную численность населения, в более восточных районах меньше их приобретают.
Заключение
Таким образом, обзор исследований анализа потребления и выбора покупателей показала интерес ученых к развитию теории покупательского спроса, поведенческой экологии потребления и поведенческих предубеждений, невнимательности, выделению основных факторов, определяющих поведение покупателей и выбор бренда. Это стало возможно с использованием современных технологий и методов анализа больших данных. Проведенное исследование запросов пользователей в России о шторах позволяет выделить региональные отличия и сформулировать факторы, которые на это влияют. Представляется интересным дополнительно проведение корреляционно-регрессионного анализа зависимостей региональной популярности запросов от уровня дохода жителей региона, уровня владения и использования информационно-коммуникационными технологиями (ИКТ) и т.д. Он должен подтвердить, что чем выше уровень дохода населения, тем выше их покупательская активность на шторы как не товары первой необходимости. А с ростом уровня использования ИКТ семантический анализ запросов пользователей может стать более точным инструментарием исследования покупательского поведения населения.