Влияние рейтингов на спрос на книги

2) Наиболее удобно интерпретировать влияние переменных в процентах.

Вторым этапом исследования является преодоление проблемы эндогенности цены, поскольку в модели (1) не учтены факторы, которые влияют как на спрос, так и на цену книги. Например, к таким факторам можно отнести популярность автора: обычно, чем популярнее автор, тем выше цена на его книгу, а также продажи книг популярного автора выше. Более того, к факторам, которые данная модель не учитывает, также можно отнести рекламу: наличие рекламы у книги может увеличивать ее цену и также может привести к увеличению ее продаж. Как следствие, полученные оценки коэффициентов будут несостоятельными. Модели, которые не учитывают эндогенность, как правило, приводят к снижению эластичности цен, которые являются менее негативными и, следовательно, недооценивают чувствительность цен потребителей (Barrot и др., 2015). Необходимо отметить, что между количеством человек, оценивших книгу, и спросом нет эндогенности, поскольку данные о продажах относятся к 2015 году, а данные о количестве оценивших книгу - к 2018 году.

Для борьбы с проблемой эндогенности в данной работе используется метод инструментальных переменных (двухшаговый МНК). На первом шаге строится регрессия, в которой в качестве зависимой переменной выступает цена, а в качестве независимых переменных - инструменты. На втором шаге для оценки параметров исходной модели полученные оценки факторов используются вместо самих факторов. При использовании инструментальных переменных ключевой задачей является определение переменных, которые коррелируют с эндогенным регрессором (ценой), но не коррелируют с ненаблюдаемыми факторами, которые влияют как на спрос, так и на цену. Barrot и др. (2015) утверждают, что таковыми могут являться переменные, отражающие издержки на издание книги, поскольку они не связаны с ненаблюдаемыми шоками спроса на книги, но влияют на цены. Авторы полагают, что чем больше книга по размеру и чем больше в ней страниц, тем более дорогостоящим становится ее производство. Однако физические свойства не будут связаны с ненаблюдаемыми шоками спроса, такими как ненаблюдаемый пик популярности автора. Таким образом, в качестве первого инструмента используется количество страниц.

Согласно исследователям Berry и др. (1995), которые изучали цены на автомобили, оптимальные инструменты должны включать характеристики товаров, производимых одной и той же фирмой. Так как для издательств характерна одинаковая политика ценообразования внутри самого издательства, то это влияет на цены книг, которые оно выпускает. Тогда инструментом для цены может выступать средняя цена книги издательства (средняя цена книги определенного издательства, кроме данной книги). Для того чтобы создать данную переменную, все издательства в выборке были разделены на 2 группы: крупные (АСТ, Эксмо и Азбука) и мелкие (все остальные). В случае крупных издательств средняя цена для каждого издательства рассчитывалась отдельно, а в случае мелких издательств средняя цена рассчитывалась в целом по группе:

Таким образом, в данном исследовании в качестве инструментов для цены будут использоваться количество страниц в книге (согласно Barrot и др., 2015) и средняя цена книги издательства (согласно Berry и др., 1995).

Рассчитаем коэффициент корреляции Пирсона между ценой и представленными выше инструментами. Коэффициент корреляции Пирсона между ценой и количеством страниц равен 0.358, между ценой и средней ценой книги издательства - 0.171. Несмотря на то, что коэффициенты не очень высоки, они статистически значимо отличаются от нуля (p-value < 2.2e-16). Это говорит о том, что цена и инструменты коррелированны между собой.

Третьим этапом данного исследования является построение моделей с другими метриками рейтинга - долями положительных и отрицательных рейтингов. Модель (2) включает все объясняемые переменные из модели (1), кроме среднего рейтинга, а также доли 1-звездного и 5-звездного рейтинга:

Модель (3) включает все объясняемые переменные из модели (1), кроме среднего рейтинга, а также доли 1-звездного, 2-звездного, 4-звездного и 5-звездного рейтинга:

(3)

где Fraction5stars - доля 5-звездного рейтинга, Fraction4stars - доля 4-звездного рейтинга, Fraction2stars - доля 2-звездного рейтинга, Fraction1star - доля 1-звездного рейтинга, - случайная ошибка.

Последним этапом данного исследования является включение в модель стандартного отклонения рейтинга. Модель (4) включает все объясняемые переменные из модели (1), а также стандартное отклонение рейтинга:

где - разброс значений среднего рейтинга (стандартное отклонение).

Эмпирические результаты

Результаты оценивания регрессий с помощью метода наименьших квадратов представлены в таблице 5. В первой колонке представлены исследуемые переменные. Вторая колонка соответствует модели без использования метода инструментальных переменных. Третья колонка отображает модель с использованием метода инструментальных переменных. Четвертая колонка соответствует модели с включением долей 5-звездного и 1-звездного рейтинга, пятая колонка - модели с включением долей 5-звездного, 4-звездного, 2-звездного и 1-звездного рейтинга. Шестая колонка соответствует модели с включением стандартного отклонения рейтинга.

Таблица 5

Результаты оценивания регрессий

*Зависимая переменная - логарифм продаж, в скобках - стандартные ошибки коэффициентов, *** - значимость на 1% уровне, ** - значимость на 5% уровне, * - значимость на 10% уровне.

Как видно из таблицы 5, в модели 1 присутствует проблема эндогенности цены, что выражается в положительном коэффициенте перед переменной "цена" (вместо ожидаемого отрицательного). Это противоречит здравому смыслу, поскольку книги не являются товаром Веблена. В связи с этим в данном исследовании был применен метод инструментальных переменных, который позволил получить ожидаемый отрицательный знак перед коэффициентом "цена". Это можно пронаблюдать в моделях (2)-(5). Переход от спецификации (2) к спецификациям (3)-(5) не ведет к сильному изменению значения коэффициента. Эластичность спроса по цене составила -0,804, следовательно, увеличение цен на книги на 1% приведет к снижению спроса на 0,804%. Абсолютная величина эластичности меньше единицы, следовательно, спрос является неэластичным. Отрицательная эластичность спроса по цене была также получена в предыдущих исследованиях (Chevalier, Mayzlin, 2003; Chen, Wu, Yoon, 2004; Hu, Pavlou, Zhang, 2007). Однако среди исследователей нет единого мнения, является ли спрос на книги по цене эластичным и насколько. Полученный в модели (2) результат согласовывается с результатами ученых Chen, Wu и Yoon (2004) и Hu, Pavlou и Zhang (2007), где абсолютное значение коэффициента эластичности по модулю находится в интервале от 0 до 1, что говорит о неэластичности спроса по цене. Тем не менее, в работе исследователей Chevalier и Mayzlin (2003) неэластичность спроса не подтверждается: коэффициент эластичности по модулю равен 2, что указывает на эластичный спрос.

Более того, в модели (2) количество человек, которые ставят рейтинг, оказывает положительное статистически значимое влияние на спрос на книги. При увеличении количества человек, которые оценивают книгу, на 1% спрос на книги увеличится на 0,323%. Данный результат согласовывается с предыдущими исследованиями, где также было получено положительное влияние этой переменной (Chen, Wu, Yoon, 2004; Chevalier, Mayzlin, 2003). Положительное влияние является логичным, так как большое количество оценивших может говорить о популярности книги среди потребителей, что будет привлекать потенциальных покупателей. В связи с этим книжным магазинам следует стимулировать потребителей оценивать книгу на их сайте, например, с помощью бонусов, баллов и скидок. Таким образом, гипотеза 1 не отклоняется.

Из модели (3) видно, что доля 5-звездного рейтинга оказывает положительное статистически значимое влияние на спрос на книги: чем больше книга имеет оценок в 5 звезд, тем выше спрос на нее. Аналогичный результат был получен исследователями Chevalier и Mayzlin (2003). Положительный эффект можно считать правильным, поскольку большое количество оценок в 5 звезд говорит о "хорошей" оценке книги среди потребителей, следовательно, потенциальные покупатели, опираясь на мнение других потребителей, будут заинтересованы в ее прочтении. Для доли 1-звездного рейтинга статистически значимого влияния обнаружить не удалось. Возможно, это связано со спецификой собранных данных: согласно представленным выше распределениям переменных, данные содержат очень мало наблюдений с рейтингом 1 звезда. Следовательно, вывод об отсутствии влияния сделать нельзя. Таким образом, гипотеза 2 частично не отклоняется.

При добавлении в модель (4) доли 4-звездного и 2-звездного рейтинга растет общее качество модели, что выражается в увеличении скорректированного коэффициента детерминации. Доля 5-звездного рейтинга продолжает оказывать положительное статистически значимое влияние на спрос на книги, но в два раза меньшее по сравнению с моделью (3). Вероятно, это связано с тем, что в данной модели доля 2-звездного рейтинга оказывает отрицательное статически значимое влияние на спрос. Другими словами, наличие у книги отрицательных оценок (2 звезд) уменьшает эффект от наличия положительных оценок (5 звезд). При увеличении доли людей, которые ставят книге 2 звезды, на 1% спрос на книги уменьшается примерно на 71% По формуле (. В предыдущих исследованиях влияние 2-звездной доли не изучалось, но изучалось влияние 1-звездной доли (Chevalier, Mayzlin, 2003). Но так как две эти доли указывают на отрицательную оценку книги, можно сделать вывод, что этот эффект согласуется с предыдущими авторами. Отрицательное влияние вполне обоснованно, так как наличие "плохих" оценок у книги может оттолкнуть потенциальных покупателей от ее приобретения.

Более того, эффект от отрицательной оценки сильнее, чем от положительной. Аналогичный результат был получен в работе Chevalier и Mayzlin (2003). Это можно объяснить следующим образом: в случае, если книжные магазины манипулируют рейтингами и публикуют для книг "плохого" качества только положительные оценки, это не мешает другим потребителям отрицательно оценивать эти книги. Так как доля 2-звездного рейтинга оказывает отрицательное влияние на спрос, можно предположить, что именно поэтому магазины так внимательно следят за отзывами и рейтингами на своих сайтах и манипулируют удалением отрицательных. В связи с этим книжным магазинам следует делать акцент на положительных сторонах книги, в частности, на доле 5-звездного рейтинга.

Доли 4-звездного рейтинга и 1-звездного рейтинга не оказывают статистически значимого влияния на спрос на книги. Таким образом, нам не удалось обнаружить совместного положительного влияния доли 5-звездного и 4-звездного рейтинга и совместного отрицательного влияния доли 2-звездного и 1-звездного рейтинга, следовательно, гипотеза 3 отклоняется.

В модели (5) обнаружить статистически значимого влияния стандартного отклонения рейтинга на спрос на книги не удалось. Вероятно, это можно объяснить тем, что представленные данные не имеют большого разброса значений, поскольку для большинства наблюдений характерно наличие рейтинга в 4 и 5 звезд. Следовательно, гипотеза 4 отклоняется.

Таким образом, в данном исследовании было выявлено, что спрос на книги жанра "Проза" является неэластичным по цене. Это говорит о том, что книжным магазинам следует повышать цены на книги, поскольку при росте цены спрос на книги не будет падать быстро.

Более того, доля 5-звездного рейтинга оказывает положительное статистически значимое влияние на спрос на книги жанра "Проза". Это можно объяснить тем, что большое количество оценок в 5 звезд говорит о положительной оценке книги среди потребителей. Следовательно, это может повлиять на увеличение спроса на эту книгу, поскольку потенциальные покупатели, опираясь на мнение других потребителей, будут заинтересованы в ее прочтении. Это знание может быть полезно книжным магазинам. Чтобы увеличить спрос на книги, им следует предоставлять потребителям информацию не только о среднем рейтинге, но и о доле 5-звездного рейтинга, чтобы потенциальные покупатели могли увидеть, насколько положительно оценивается эта книга.

Однако полученные результаты также могут быть полезными и для покупателей: зная, что книжные магазины могут манипулировать рейтингами и отзывами, им следует быть более внимательными при просмотре оценок и чтении отзывов на сайтах книжных магазинов. Чтобы сделать вывод о качестве книги, помимо обращения к общественному мнению покупателям следует более детально изучить описание и содержание книги или прочитать ознакомительный вариант.

Заключение

Сегодня книжный рынок России сталкивается с падением спроса на книжную продукцию. Таким образом, для книжных магазинов становится актуальной задача увеличения продаж книг. В настоящее время многие потребители, перед тем как совершить покупку, обращаются к рейтингам в Интернете. Следовательно, рейтинги могут оказывать влияние на продажи. В связи с этим данное исследование было посвящено изучению влияния рейтинга, а точнее - разных метрик его измерения (доли положительных и отрицательных рейтингов, количества человек, которые ставят рейтинг, и стандартного отклонения рейтинга) на спрос на книги. Для этого были использованы данные о рейтингах книг на сайте LiveLib.ru и данные о продажах книг сети книжных магазинов Северо-Западного федерального округа за 2015 год.

Для ответа на основной исследовательский вопрос в работе был проведен обзор литературы, который позволил изучить особенности влияния рейтинга и отзывов, а также альтернативных метрик измерения рейтинга (доли положительных и отрицательных рейтингов, количества человек, которые ставят рейтинг, и стандартного отклонения рейтинга) на спрос на книги. На основании проанализированных статей в работе было построено 5 логарифмических моделей, которые описывают взаимосвязь между спросом на прозу и альтернативными метриками измерения рейтинга. Результаты оценивания моделей позволили не отклонить гипотезу 1 и частично не отклонить гипотезу 2. В данном исследовании было выявлено, что количество человек, которые ставят рейтинг, оказывает положительное статистически значимое влияние на спрос на книги. Более того, доля 5-звездного рейтинга (то есть доля людей, которые ставят книге рейтинг 5 звезд) оказывает положительное статистически значимое влияние, а доля 2-звездного рейтинга (то есть доля людей, которые ставят книге рейтинг 2 звезды) - отрицательное статистически значимое влияние на спрос на книги. Более того, наличие у книги оценок в 2 звезды приводит к тому, что доля 5-звездного рейтинга начинает оказывать меньшее влияние на спрос.

Полученные выводы могут быть ценными в практической деятельности книжных магазинов. Если книжные магазины стремятся увеличить спрос на книжную продукцию, то им необходимо принимать во внимание тот факт, что сегодня на поведение потребителей немалое влияние оказывают оценки книг в Интернете. Поэтому книжным магазинам следует, во-первых, поощрять потребителей оценивать книги на их сайте с помощью различных бонусов и скидок. Во-вторых, акцентировать внимание на положительных сторонах книги, в частности, как следует из данной работы, на доле 5-звездного рейтинга - указывать на то, какой процент людей или какое количество людей из всех оценивших поставили данной книге оценку в 5 звезд. Более того, книжные магазины могут повышать цены на книжную продукцию, поскольку спрос на книги не является чувствительным к цене, то есть потребители медленно отказываются от покупки книг при росте цен.

Однако существует несколько ограничений исследования. Во-первых, данные охватывают только одну сеть книжных магазинов Северо-Западного федерального округа, и полученные результаты не могут быть обобщены для всех книжных магазинов России. Во-вторых, выборка включает в себя только один жанр - прозу, поэтому полученные результаты могут распространяться только на этот жанр, а не на всю литературу. В-третьих, в отличие от других исследований, где данные о продажах книг и рейтингах были получены с одного сайта, в настоящем исследовании данные о рейтингах были собраны с сайта, который не имеет прямого отношения к сети книжных магазинов Северо-Западного федерального округа, в связи с чем полученные результаты могут быть не совсем точными.

Таким образом, возможное направление дальнейшего исследования может заключаться в изучении взаимосвязи рейтингов и спроса на книги на основе данных, которые относятся к одному сайту (где данные будут отображать продажи книг на определенном сайте, а не в физическом магазине).

Список литературы

1. Бондарев И.В. Общая характеристика и тенденции развития отдельного сегмента сферы услуг в Российской Федерации //Terra Economicus. - 2011. - Т. 9. - №. 4-2.

2. Коган А.Ф., Сократова Т.С. (2010), "Книжный бизнес в России: состояние и перспективы" [Электронный ресурс] URL: http://hi-edu.ru/e-books/xbook841/01/part-005.htm#i334

3. Федеральное агентство по печати и массовым коммуникациям (2016), "Книжный рынок России: состояние, тенденции и перспективы развития", отраслевой доклад

4. Федеральное агентство по печати и массовым коммуникациям (2018), "Книжный рынок России: состояние, тенденции и перспективы развития", отраслевой доклад

5. Anderson E. W. Customer satisfaction and word of mouth //Journal of service research. - 1998. - Т. 1. - №. 1. - С. 5-17.

6. Aguzzoni L. et al. Ex Post Merger Evaluation in the UK Retail Market for Books //The Journal of Industrial Economics. - 2016. - Т. 64. - №. 1. - С. 170-200.

7. Barrot C. et al. Price elasticities for hardcover and paperback fiction books //Schmalenbach business review. - 2015. - Т. 67. - №. 1. - С. 73-91.

8. Berry S., Levinsohn J., Pakes A. Automobile prices in market equilibrium //Econometrica: Journal of the Econometric Society. - 1995. - С. 841-890.

9. Canoy M., Van Ours J. C., Van Der Ploeg F. The economics of books //Handbook of the Economics of Art and Culture. - 2006. - Т. 1. - С. 721-761.

10. Chen P. Y., Dhanasobhon S., Smith M. D. All reviews are not created equal: The disaggregate impact of reviews and reviewers at amazon. com. - 2008.

11. Chen P. Y., Wu S., Yoon J. The impact of online recommendations and consumer feedback on sales //ICIS 2004 Proceedings. - 2004. - С. 58.

12. Chevalier J. A., Mayzlin D. The effect of word of mouth on sales: Online book reviews //Journal of marketing research. - 2003. - Т. 43. - №. 3. - С. 345-354.

13. Chintagunta P. K., Gopinath S., Venkataraman S. The effects of online user reviews on movie box office performance: Accounting for sequential rollout and aggregation across local markets //Marketing Science. - 2010. - Т. 29. - №. 5. - С. 944-957.

14. Clemons E. K., Gao G. G., Hitt L. M. When online reviews meet hyperdifferentiation: A study of the craft beer industry //Journal of management information systems. - 2006. - Т. 23. - №. 2. - С. 149-171.

15. Clerides S. K. Book value: intertemporal pricing and quality discrimination in the US market for books //International Journal of Industrial Organization. - 2002. - Т. 20. - №. 10. - С. 1385-1408.

16. Clerides S. K. Product Selection as Price Discrimination in the Market for Books. - Department of Economics. University of Cyprus, 1999.

17. Cui G., Lui H. K., Guo X. The effect of online consumer reviews on new product sales //International Journal of Electronic Commerce. - 2012. - Т. 17. - №. 1. - С. 39-58.

18. Duan W., Gu B., Whinston A. B. Do online reviews matter?--An empirical investigation of panel data //Decision support systems. - 2008. - Т. 45. - №. 4. - С. 1007-1016.

19. Fiske S. T. Attention and weight in person perception: The impact of negative and extreme behavior //Journal of personality and Social Psychology. - 1980. - Т. 38. - №. 6. - С. 889.

20. Hong H. et al. An empirical study on the impact of online word-of-mouth sources on retail sales //Information Discovery and Delivery. - 2017. - Т. 45. - №. 1. - С. 30-35.

21. "How online reviews influence offline sales" (2018) [Электронный ресурс] URL: https://www.bazaarvoice.com/resources/the-robo-economy-infographic/

22. Hu N., Liu L., Zhang J. J. Do online reviews affect product sales? The role of reviewer characteristics and temporal effects //Information Technology and Management. - 2008. - Т. 9. - №. 3. - С. 201-214.

23. Hu N., Pavlou P., Zhang J. Why do online product reviews have a J-shaped distribution? Overcoming biases in online word-of-mouth communication. - 2007.

24. Kanouse D. E., Hanson Jr L. R. Negativity in evaluations //Preparation of this paper grew out of a workshop on attribution theory held at University of California, Los Angeles, Aug 1969. - Lawrence Erlbaum Associates, Inc, 1987.

25. Karminsky A., Polozov A. Handbook of ratings: Approaches to ratings in the economy, sports, and society. - Springer, 2016.

26. Lafky J. Why do people rate? Theory and evidence on online ratings //Games and Economic Behavior. - 2014. - Т. 87. - С. 554-570.

27. Leberknight C. S., Sen S., Chiang M. On the volatility of online ratings: an empirical study //Workshop on E-Business. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2011. - С. 77-86.

28. Li X., Hitt L. M. Self-selection and information role of online product reviews //Information Systems Research. - 2008. - Т. 19. - №. 4. - С. 456-474.

29. McFadden D. L., Train K. E. Consumers' evaluation of new products: Learning from self and others //Journal of Political Economy. - 1996. - Т. 104. - №. 4. - С. 683-703.

30. Moe W. How much does a good product rating help a bad product? Modeling the role of product quality in the relationship between online consumer ratings and sales //Working Paper, University of Mayland. - 2009.

31. Mudambi, Susan M. and Schuff, David, What Makes a Helpful Review? A Study of Customer Reviews on Amazon.com (2010). MIS Quarterly, 34(1), March, pp.185-200, 2010.

32. Црьt H., Onur Taю B. K. The influence of internet customer reviews on the online sales and prices in hotel industry //The Service Industries Journal. - 2012. - Т. 32. - №. 2. - С. 197-214.

33. Park S. Estimating the Effect of Online Consumer Reviews: An Application of Count Data Models //Analytics in Smart Tourism Design. - Springer, Cham, 2017. - С. 147-163.

34. Schlosser A. E. Posting versus lurking: Communicating in a multiple audience context //Journal of Consumer Research. - 2005. - Т. 32. - №. 2. - С. 260-265.

35. Schmidt-Stцlting C., Blцmeke E., Clement M. Success drivers of fiction books: An empirical analysis of hardcover and paperback editions in Germany //Journal of Media Economics. - 2011. - Т. 24. - №. 1. - С. 24-47.

36. Skowronski J. J., Carlston D. E. Negativity and extremity biases in impression formation: A review of explanations //Psychological bulletin. - 1989. - Т. 105. - №. 1. - С. 131.

37. Sorensen A. T., Rasmussen S. J. Is any publicity good publicity? A note on the impact of book reviews //NBER Working paper, Stanford University. - 2004.

38. Sun M. How does the variance of product ratings matter? //Management Science. - 2012. - Т. 58. - №. 4. - С. 696-707.

39. Zhu F., Zhang X. The influence of online consumer reviews on the demand for experience goods: The case of video games //ICIS 2006 Proceedings. - 2006. - С. 25.

Приложение 1.

Рис. 15. Динамика числа покупателей в книжных магазинах в 2008-2017 гг., %

Приложение 2.

Рис. 16. Динамика книжных продаж в 2008-2017 гг., %

Размещено на Allbest.ru