3.4 Модель 2. Интерпретация результатов

В таблице 3.3 приведены результаты регрессионного анализа модели, описанной в предыдущих параграфах. Для удобства восприятия регрессоры сгруппированы по блокам, отделенных друг от друга горизонтальными линиями.

Таблица 3.3.

Результаты регрессионного анализа

Таблица 3.3 Продолжение

Значимость: ^* p <0.05; ^** p <0.01; ^*** p < 0.001

Для начала, стоит охарактеризовать модель в целом. Она является значимой на 0.1% уровне, так как значение F-статистики является высоким. Значимо отличны от нуля оказались все регрессоры за исключением большей части перечня подкатегорий акций. Скорректированный коэффициент детерминации показывает, что модель позволяет объяснить более 80% дисперсии логарифмированных продаж, что является довольно высоким показателем. Модель поострена по 1191 наблюдению - их количество является достаточным для корректности анализа. Подробная диагностика модели была описана в предыдущем параграфе. Дальнейшие комментарии к коэффициентам модели приводятся последовательно, в порядке отображения блоков регрессоров в таблице.

Модель показывает, что взаимосвязь между количеством проданных купонов и размером скидки, которую они предоставляют, действительно зависит от категории товара, что подтверждает гипотезу H5. В случае, когда стоимость товара не превышает 1000 рублей, каждый дополнительный процентный пункт скидки увеличивает продажи на 2.54%. Однако, в случае товаров с ценой дороже 1000 рублей, направление зависимости меняется: при увеличении скидки на один процентный пункт, продажи падают на 0.35%. Как можно отметить, в случае дешевых товаров и услуг зависимость представляется логичной: рост скидки увеличивает продажи. В случае дорогих товаров, противоположная направленность может иметь следующее объяснение: самые большие скидки по нашей выборке имеют акции, в которых предлагаются дорогостоящие абонементы, лечебные процедуры или туристические путевки в другие страны. Во-первых, стоимость подобных предложений даже с учетом большой скидки остается относительно высокой; во-вторых, такие акции сталкиваются с меньшим спросом ввиду своей специфики. Именно поэтому, размер скидки в категории подобных купонных акций отрицательно коррелирует с продажами. К тому же, 0.35% - статистически значимый, но не самый определяющий эффект.

Для описания взаимосвязи объема продаж и цены купона используется две переменные: cp_price и cp_price², обе из которых оказались значимыми на 0.1% уровне. Коэффициент при цене купона отрицателен, в то время как коэффициент при ее квадрате больше нуля. Это говорит о том, что продажи растут с уменьшением цены купона, при чем делают это замедляющимися темпами. То есть, число процентов, на которое уменьшается объем продаж купонов при росте его цены является положительной величиной, но уменьшается по мере роста цены. Предельный эффект роста цены купона на один рубль на логарифм его продаж равен - 0.0004 + 0.00000002*cp_price. Это показывает, что спрос на купоны характеризуется не очень высокой ценовой эластичностью - скорее, решающее значение имеют другие неценовые факторы акций и предложений. Выдвинутая нами гипотеза о нелинейности влияния цены купона на его продажи подтверждается.

Количество оставленных к акции отзывов и вопросов оказывает статистически значимое положительное влияние на продажи купонов. Каждый дополнительный отзыв увеличивает продажи на 2.54%, а вопрос - на 0.07%, что является не таким существенным показателем. Случай с отзывами может быть проинтерпретирован следующим образом: потребители, принимая решение о покупке купона, ориентируются на отзывы к промо-акции. Чем больше их количество, тем больше покупатель склонен доверять предложению и с большей вероятностью приобретет купон. Однако, в случае анализа данного результата стоит обратить внимание на возможную эндогенность регрессоров вследствие одновременной причинности: чем больше купонов приобретено, тем больше отзывов может быть оставлено на портале.

Взаимосвязь между длительностью промо-акции и количеством проданных купонов представляется неоднозначной. С одной стороны, модель показывает слабое, но статистически значимое отрицательное влияние как продолжительности периода продаж, так и срока действия купона. С другой стороны, количество выходных и праздничных дней, которые приходятся на срок действия купона, положительно влияет на продажи. При этом, если каждый дополнительный день, в который можно использовать купон, уменьшает продажи на 0.40%, то один дополнительный выходной или праздничный день увеличивает их на 1.95%, практически полностью нейтрализуя негативный эффект. У данного явления может быть два объяснения: во-первых, покупатели часто дарят купоны друг другу на праздничные дни; во-вторых, купоны, услуги по которым предоставляются только в будние дни, могут быть менее востребованы из-за невозможности их потребления ввиду занятости потребителей. Что касается отрицательной зависимости между продолжительностью продаж и количеством проданных купонов, то здесь может играть роль психологический фактор, которым активно пользуются купонные сервисы. На страницах акций часто отображаются надписи вида "сегодня - последняя возможность приобрести купон", а также выводятся таймеры с обратным отсчетом до ее окончания. Подобные акценты могут побудить потребителя к покупке купона, в то время при длительных акциях он имеет больше времени на принятие решения о покупке. В силу того, что абсолютное большинство купонных предложений не является товарами первой необходимости, длительный срок интернет-акции повышает вероятность того, что покупатель отложит покупку купона, найдет более интересное предложение или откажется от участия в акции по иным причинам. Таким образом, короткие сроки могут оказывать давление на потенциальных клиентов, побуждая их к покупке. Второй фактор, который также может играть роль - это преждевременное завершение промо-акций компанией в случае слишком высокого спроса на купоны. Подобный шаг является очень редким, но иногда принимается фирмами в тех случаях, когда купоны реализуются очень активно, а также предоставляют чрезмерно высокую скидку, что приводит к резкому падению выручки компании.

Продажи в Москве значимо отличаются от акций в Санкт-Петербурге на 0.1% уровне. При прочих равных условиях, купонные акции в столице собирают на 150.48% больше проданных купонов. Это говорит о том, что московский рынок купонных акций является для компаний более привлекательным, так как на нем существенно выше ожидаемый объем спроса. Таким образом, гипотеза H1 подтверждается.

Отрицательное значение коэффициента перед регрессором limit свидетельствует о следующей зависимости: если в купонной акции предусмотрено ограничение в виде единственного товара/услуги, на приобретение которого действует купон, то продажи уменьшаются на 52.82% по сравнению с ситуацией, когда рекламный ассортимент не ограничен. Данная взаимосвязь представляется обоснованной: любые ограничения, накладываемые на ассортимент, сокращают количество потенциальных покупателей, готовых приобрести необходимую им продукцию по купонной скидке. Это подтверждает еще одну выдвинутую нами гипотезу.

Если рассматривать подкатегории, то из 24 представленных в модели подкатегорий (25-ая использовалась в качестве базовой) только восемь видов акций имеют продажи, на 5% уровне значимо отличные от акций без категории. Полная таблица соответствия бинарных переменных и категорий/подкатегорий купонных акций представлена в приложении 2. При этом, лишь три подкатегории характеризуются более высокими продажами. Самый высокий положительный коэффициент стоит перед переменной category_16, соответствующей акциям вида "Отели - Москва и область". На втором месте находится category_5 ("Туры - Чехия"), на третьем - category_19 ("Рестораны"). Промо-акции данных видов, в сравнении с акциями без категории, имеют, соответственно, на 143.15%, 131.15% и 67.88% более высокие продажи купонов.

Что касается отрицательно значимых коэффициентов перед подкатегориями, то меньшим спросом по сравнению с акциями без категорий пользуются следующие предложения:

· "Для дома" - продажи меньше на 66.02%;

· "Услуги - Фитнес" - продажи меньше на 49.44%;

· "Мужчинам - Белье" - продажи меньше на 47.40%;

· "Услуги - Красота" - продажи меньше на 47.19%;

· "Мужчинам - Аксессуары" - продажи меньше на 36.17%.

Таким образом, построенная модель подтверждает все 5 гипотез, выдвинутых нами в ходе изучения данных и разработки моделей. К числу значимых детерминант спроса на скидочные купоны можно отнести следующие параметры:

· город проведения промо-акции;

· категория и подкатегория акции;

· размер купонной скидки;

· стоимость купона;

· стоимость товара/услуги без предъявления купона;

· продолжительность акции;

· наличие ограничений действия купона на ассортимент.

Стоит отметить, что некоторые доказанные нами взамиосвязи не были изучены в предыдущих работах. В частности, новыми являются выводы о: а) отрицательном влиянии ограниченности ассортимента продукции; б) нелинейном влиянии цены купона; в) различном влиянии скидки в зависимости от категории товара. Вывод о взаимосвязи продаж купонов и длительности промо-акции отличен от положительной корреляции, выявленной некоторыми исследователями Более обширный анализ социальной составляющей не противоречит предыдущим исследованиям, но дополняет их результаты.

Некоторые из перечисленных выше параметров могут регулироваться фирмой с целью максимизации количества проданных купонов. К числу факторов, которые не находятся в прямой власти фирмы, относится только количество оставленных к акции отзывов, вопросов и "лайков", положительно коррелирующее со спросом на скидочные купоны.