Оценка влияния характеристик мобильных игр на их коммерческий успех

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оценка влияния характеристик мобильных игр на их коммерческий успех

Введение

Рынок мобильных приложений появился недавно - в 2008 году: 10 июля 2008 года появился Apple App Store, позднее на рынок вышла компания Google, которая на данный момент опережает Apple и по количеству пользователей, и по количеству мобильных приложений. Рынок мобильных приложений постоянно растёт и по данным аналитической платформы App Annie, за 2018 год рост мировых расходов потребителей составил 20%. В третьем квартале 2018 года было скачано 29 млрд. приложений из AppStore и Google Play, а потребители потратили за квартал 20 млрд. долларов. App Annie. “3-й кв. 2018 года стал для магазинов приложений самым доходным в истории”. 12 октября 2018 г. URL: https://www.appannie.com/ru/insights/customer-stories/q3-2018-most-lucrative-app-stores-quarter/

На игры приходится 31% загрузок мобильных приложений и 71% расходов пользователей Horwitz J. App Annie: 2,857 iOS apps make over $1 million a year. MAY 31, 2018. URL: https://venturebeat.com/2018/05/31/app-annie-2857-ios-apps-make-over-1-million-a-year/

Рисунок 1.

Источник: Horwitz J. App Annie: 2,857 iOS apps make over $1 million a year. MAY 31, 2018.

Самым доходным сегментом этого рынка являются игры, этот же сегмент - самый быстрорастущий и конкурентный.

Поэтому выявление факторов успешности на рынке мобильных игр - актуальная тема для маркетингового исследования.

Цель работы:

Определить наиболее значимые факторы успеха мобильных игр, дать рекомендации разработчикам.

Задачи:

1) Обобщить и систематизировать ранние исследования на тему успешности мобильных приложений и мобильных игр в частности;

2) Выявить перечень предполагаемых метрик успешности и факторов успеха мобильных игровых приложений на основе литературы;

3) Произвести оценку значимости предполагаемых факторов успеха для мобильных игр с помощью корреляций, регрессионного анализа и деревьев классификаций;

4) Разработать рекомендации для разработчиков и дизайнеров мобильных игр.

Предмет исследования:

Факторы, влияющие на успех мобильных игровых приложений

Объект исследования:

Мобильные игровые приложения

Проблематика:

Большая часть игроков на рынке мобильных игр - инди-разработчики, ограниченные в средствах и инструментах для создания качественных продуктов. Рекомендации, которые дают игровые студии и аналитики носят качественный и поверхностный характер, сложно понять, какие из параметров являются более важными, а какие следует учитывать во вторую очередь.

Проблема заключается в том, что на быстрорастущем и быстро меняющемся рынке мобильных игр отсутствуют чёткие критерии успеха, а знаниями о том, какие факторы влияют на успех игры больше или меньше всего, обладают только крупные игроки, которые могут регулярно проводить исследования рынка.

Новизна

Исследования мобильных приложений, и, в частности, факторов их успеха - популярная тема для российских и зарубежных исследователей. Несмотря на то, что мобильные игры - большой и быстрорастущий сегмент рынка мобильных приложений, исследования именно этого сегмента не так популярны. Однако, игровые приложения значительно отличаются от неигровых, и, предполагается, что факторы, влияющие на их успех также будут несколько отличаться. Те исследования, которые были найдены при подготовке темы недостаточно актуальны ввиду того, что были проведены в 2013 году и раньше, а рынок за это время вырос в три раза и претерпел большие изменения.

Практическая значимость

Анализ факторов успеха мобильных игр поможет разработчикам расставлять приоритеты в разработке игры, лучше понимать из чего складывается популярность игры у пользователей, выбирать адекватные цену, возрастные ограничения, частоту обновлений, оптимизировать размер приложения и т.д. (в зависимости от того, какие параметры будут выбраны для анализа). Особенно полезно это для инди-разработчиков, которые не обладают достаточными ресурсами для комплексного анализа рынка игровых приложений, но должны понимать основные тенденции и критерии успеха, конкурируя с другими разработчиками за место в рейтинге, внимание, время и деньги пользователей.

Эмпирическая база исследования

Основным источником эмпирических данных для данного исследования является магазин приложений Google Play, он содержит открытые данные о мобильных приложениях и, в частности, играх, которые разрешено использовать для проведения исследования.

Из магазина приложений случайным образом выбрано 3170 игр, что является достаточной выборкой для получения значимых результатов и сравнения между собой жанров игр.

Глава 1. Теоретический обзор

1.1 Изучение влияния характеристик мобильных игр на их успех. Метрики успешности и её предикторы

Для проведения исследования по оценке влияния характеристик мобильных игр на их коммерческий успех необходимо подготовить предполагаемые факторы успеха мобильных игр и показатели этого успеха. Для этого необходимо изучить исследования и научные работы, проведенные ранее на смежные темы. Обзор литературы поможет определиться со списком переменных, которые будут взяты для построения моделей в эмпирической части работы, а также с методами анализа данных.

В исследовании Moreira, Vicente Filho и Ramalho Moreira A.V.M., Filho V., Ramalho G.L. (2014), “Understanding mobile game success: a study of features related to acquisition, retention and monetization”. SBC Journal on Interactive Systems, vol. 5 (2) предлагается использовать 3 уровня воронки ARM (Acquisition, Retention, Monetization) в качестве показателей успеха игр. В рамках исследования было проанализировано 37 характеристик игр и построены деревья классификации.

Из предложенных в статье метрик успеха показатель acquisition - самый доступный для анализа, так как данные о количестве загрузок каждой игры находятся в открытом доступе. Однако этот показатель не является надёжной метрикой успеха, т.к. многие разработчики прибегают к покупке мотивированного трафика. При этом менее 5% пользователей freemium игр приносят доход, а доход с рекламы обычно очень мал. Показатель retention является важным для игр, но сложно измеримым в рамках количественного исследования большого числа игр, так как нет доступных данных об оттоке. Показатель monetization - самый интересный для работы, так как конечной целью большинства разработчиков является получение дохода с игры.

В качестве показателя коммерческого успеха в исследовании используется ARPU, предикторами которого, по результатам исследования являются:

1) достижения и бонусы

2) социальные сети

3) внутриигровые покупки

4) событийные предложения

5) мультиплеер

В исследовании Luca Cuccaro (2016) Luca Cuccaro (2016). Understanding the performance of mobile games: A study related to game characteristics and market operators (URL: https://tesi.luiss.it/19613/1/671311_CUCCARO_LUCA.pdf) рассматривается успех игр на этапах жизненного цикла приложения: Introduction, Growth, Maturity, Decline.

Продолжительность игрового времени рассматривается как показатель успеха игры. Проверяется, как жанр игры влияет на количество загрузок и выручку.

Следующие факторы влияют на успех игры (multiple linear regression): Genre, 3D, Branded, Multi-Platform, Experienced Carrier, Experienced Manufacturer and Carrier Rank. Факторы успеха не универсальны, значимые отличия были найдены между разными жанрами игр.

У проведенного исследования есть существенные недостатки: 1672 наблюдений недостаточно для вывода о значимых различиях между 20 жанрами игр. Необходимо хотя бы 1920 (96 в каждом жанре) для поискового исследования. Для анализа взяты технические характеристики продукта и особенности команды разработчика вперемешку, при этом нет обоснования выбора именно этих характеристик. Трудно определить, на каком этапе ЖЦ находится игра и какова продолжительность жизни, однако это влияет на ее показатели. Но в анализе можно учитывать «возраст» приложения в маркете.

В моём исследовании также могут быть использованы жанр игры, как предиктор успеха, а количество загрузок и выручка, как его показатель. Также можно предположить, что как и в этом исследовании, будут сделаны разные выводы и рекомендации для разных жанров игр. Для этого необходимо сформировать бОльшую выборку игр.

Используемый метод multiple linear regression может быть испробован в моей работе, т.к. она поможет оценить вклад факторов в успех игры.

В качественном исследовании Zhao Yue Wen (2015) Yue Wen, Z. (2015). Key Success Factors behind Mobile Games: A Business Model for the Chinese mobile game market. также как и в рассмотренной выше работе, рассматриваются факторы успеха на разных этапах жизненного цикла игры. Изучены наиболее успешные и неудачные практики разработки мобильных игр по мнению самих разработчиков.

Были выделены следующие факторы успеха:

1) достаточные знания рынка и опыт в китайской индустрии мобильных игр;

2) способности команды и технические навыки;

3) качественный исходный код,

4) интеграция пользователей (социальная сеть внутри игры),

5) локализация игры,

6) метод монетизации,

7) проведение маркетинговых исследований

Преимущества данного исследования заключаются в том, что исследован успех мобильных игр с точки зрения самих разработчиков, исследователь не навязывал готовые метрики успеха. Однако результаты актуальны только для китайского рынка мобильных приложений и представлены отдельно по каждой игровой компании.

Из этой статьи в рамках данной темы интересна идея глубинного интервью как метода выявления метрик успеха по мнению самих разработчиков. Такое исследование могло бы стать логическим продолжением данной работы.

В исследовании Hyun Jung Park и Sang-Hoon Kim (2013) Park, H. J., & Kim, S. H. (2013). A Bayesian network approach to examining key success factors of mobile games. Journal of Business Research, 66(9), 1353-1359. для изучения факторов успеха мобильных игр был использован сетевой анализ. Этот метод анализа данных позволяет учитывать, что некоторые параметры влияют на успех приложения не напрямую, а через модераторов. В качестве предполагаемых факторов успеха были взяты следующие группы характеристик: продуктовые, маркетинговые, пользовательские и конкурентные.

В результате исследования выделены три основные фактора успеха: таргетинг, осведомленность и готовность клиентов платить. Остальные факторы являются модераторами - имеют опосредованное влияние на успех мобильных игр.

Однако стоит отметить, что результаты исследования актуальны только для корейского рынка мобильных приложений, при этом результаты уже устарели, так как исследование проведено в 2013 году.

В исследовании Yi, J., Lee, Y., & Kim, S. H. (2017) Yi, J., Lee, Y., & Kim, S. H. (2017). Determinants of growth and decline in mobile game diffusion. Journal of Business Research. в качестве метрики успеха игрового приложения была выбрана средняя оценка пользователями. В качестве показателя коммерческого успеха приложения она не подходит, но в рамках данной работы можно проверить, существует ли взаимосвязь между оценкой приложения и его выручкой.

По результатам исследования Yi, J., Lee, Y., & Kim, S. H. (2017) Yi, J., Lee, Y., & Kim, S. H. (2017). Determinants of growth and decline in mobile game diffusion. Journal of Business Research. на успех мобильных игр влияют:

1) продвижение через мессенджеры, паблишеров, телевизионные объявления

2) фичеринг

3) количество размещений в маркетах

4) ранняя удовлетворенность клиентов

5) размер приложений

Для моей работы ценным является то, что в статье указаны источники данных, в том числе открытые: Gevolution.co.kr, Appannie.com, Hungryapp.co.kr.

Исследование «Investigating the Factors that Affect Dissatisfaction/Satisfaction, Purchase Intention, and Loyalty in the Mobile Game Environment» Kim, M., & Cho, Y. C. (2018). Investigating the Factors that Affect Dissatisfaction/Satisfaction, Purchase Intention, and Loyalty in the Mobile Game Environment. Journal of Marketing Thought, 5(2), 51-66. посвящено покупательскому поведению клиентов в отношении мобильных freemium игр. Особенность таких продуктов в том, что пользователи платят только после того, как уже попробовали продукт и воспользовались его преимуществами, что, по результатам предшествующих исследований, требует особого подхода к изучению готовности платить за продукт Rietveld, Joost (2017), “Creating and Capturing Value from Freemium Business Models: A Demand-Side Perspec- tive,” Retrieved from SSRN: https://ssrn.com/ab- stract=2737388 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2737 388. .

Данные для исследования собирались с помощью онлайн-опроса. Было опрошено 1584 респондента. Анкета содержала демографические вопросы и суждения для оценки согласия по 7-балльной шкале Лайкерта.

Основной вывод заключается в том, что неудовлетворенность пользователей пробной версией может оказывать положительное влияние на склонность к покупке платной версии игры, но удовлетворение пользователей - доминирующий фактор успеха мобильной игры. Именно удовлетворение потребностей пользователей, по мнению автора, должно быть в приоритете при разработке игры, в то время как усовершенствование ценообразования будет оказывать меньшее влияние на увеличение выручки с игры.

Способ монетизации игр оказывает значимое влияние на их коммерческий успех. Так, в исследовании Joost Rietveld (2017), на которое опираются авторы статьи, доказано, что freemium игры приносят меньше доходов, чем pemium (платные) игры, так как в них играют меньше пользователей, однако чем больше в такой игре возможно внутриигровых покупок, тем большую прибыль она генерирует Rietveld, Joost (2017), “Creating and Capturing Value from Freemium Business Models: A Demand-Side Perspective,” Retrieved from SSRN: https://ssrn.com/ab- stract=2737388 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2737 388..

В качестве методов анализа данных были выбраны факторный анализ (PCA) и регрессионный анализ.

С помощью метода главных компонент были выделены факторы: полезность, удовольствие и риск, которые были взяты в регрессионный анализ, и показали своё значимое влияние на общее положительное отношение к игре, которое в свою очередь оказывает влияние на удовлетворенность/неудовлетворенность перед покупкой, что влияет на намерение совершить внутриигровую покупку и намерение пользоваться приложением. Всего было построено 5 регрессий.

В своём исследовании я также буду использовать построение регрессии, но в качестве предикторов и регрессора будут взяты характеристики самих приложений, а не отношения пользователей, поэтому из выявленных в данной статье показателей успеха мной не будут исследоваться такие факторы как полезность, удовольствие и риск. Отношение к игре может быть взято в исследование в виде оценок пользователей.

Основным ограничением данного исследования и предыдущих исследований на тему freemium продуктов, является невозможность чётко отделить freemium механику монетизации игры от других типов монетизации. Так, в Google Play большое количество приложений, которые одновременно являются платными, имеют возможность подписки на расширенный функционал и содержат внутренние покупки, а также используют рекламу. Все эти способы монетизации редко содержатся в приложении в чистом виде, как правило, они дополняют друг друга или исключают друг друга. Например, приложение Pandora можно назвать freemium приложением, так как платная подписка даёт возможность не смотреть рекламу перед прослушиванием музыки, а приложение spotify формально является freemium, однако его скорее стоит относить к premium (платным) приложениям, так как без платной подписки невозможно использовать какие-либо функции приложения, что противоречит смыслу freemium механики Umang Jaipuria, Vijaykumar Krishnaswamy (2013), «Premium vs Freemium vs Subscription». Lattice Labs Blog: http://latticelabs.com/blog/2013/09/premium-freemium-subscription/.

В своём исследовании я могу использовать наличие или отсутствие разных методов монетизации в игре, а также их сочетаний, в качестве предикторов регрессионной модели. В анализ будут взяты покупка приложения, встроенная реклама и внутриигровые покупки, включая подписку. При этом я не буду углубляться в классификацию приложений по монетизационным механикам, так как четких границ не существует и это тема для отдельного исследования.

В исследовании Davis, Lang и Gautam Davis, Robert, Lang, Bodo, and Neil Gautam (2013), “Modeling Utilitarian-Hedonic Dual Mediation in the Purchase and Use of Games,” Internet Research, 23(2), 229-256. доказано, что такой фактор, как простота использования игрового приложения является предиктором его успеха. Если игру легче использовать, пользователь более склонен играть в нее и приносит прибыль разработчику.

Удовольствие от игры часто берется исследователями игровых продуктов как характеристика, влияющая на успех всего продукта. В статье Yoon и Choi Ha, I., Yoon, Y., and M. Choi (2007), “Determinants of adoption of mobile games under mobile broadband wireless access environment,” Information & Manage- ment, 44(3), 276-286. утверждается, что удовольствие это и есть основная природа игр, поэтому оно всегда должно быть основным компонентом в изучении игр. В статье Collwell Colwell, J. (2007), “Needs Met Through Computer Game Play Among Adolescents,” Personality and Individual Differences, 43(8), 2072-2082. говорится о том, что чем больше удовольствия пользователи получают от игры, тем больше они будут играть в игру и тем позитивнее будет их настрой и выше уровень мотивации, лояльности и готовности платить за игру. Недостаток удовольствия как возможного фактора успеха заключается в том, что его трудно измерить. Для изучения того, как удовольствие от игры влияет на её успех, можно использовать методы нейромаркетинговых исследований, измеряя активность мозга игроков и сопоставляя уровень испытываемого ими удовольствия от игры с её популярностью и коммерческими показателями.

Социальные ценности являются детерминантой популярности игры среди пользователей у ряда исследователей. Davis, Lang и Gautam Davis, Robert, Lang, Bodo, and Neil Gautam (2013), “Mod- eling Utilitarian-Hedonic Dual Mediation in the Pur- chase and Use of Games,” Internet Research, 23(2), 229-256. в своей статье утверждают, что пользователи мобильных игр должны делиться своим опытом с сообществом. Социальные ценности в играх объединяют внутреннее сообщество, подталкивая пользователей взаимодействовать друг с другом Sullivan Mort, G., and J. Drennan (2005), “Marketing M- services: Establishing a Usage Benefit Typology Re- lated to Mobile User Characteristics,” Database Mar- keting & Customer Strategy Management, 12, 327-341..

Такой фактор, как воспринимаемая цена имеет негативное влияние на воспринимаемую ценность игрового продукта. Высокие цены заставляют пользователей отказаться от покупки Boksberger, P.E., and L. Melson (2011), “Perceived Value: A Critical Examination of Definitions, Concepts, and Measures for the Service Industry,” Journal of Services Marketing, 25(3), 229-240. .

Однако высокие цены также могут говорить о высоком качестве игрового продукта, в то время как большинство игр в Google Play и App Store бесплатны.

Исследование Waller, Hockin и Smith Waller, T., Hockin R., Smith G. (2017). Marketing strategies of mobile game application entrepreneurs. International Journal of Applied Management and Technology, 16(1), 1-14. посвящено маркетинговой стороне создания и развития мобильных приложений.

Один из основных выводов данной статьи состоит в том, что использование социальных сетей для продвижения игр - ключевой фактор успеха мобильного приложения, ещё один фактор успеха - инновационность приложения, позволяющая удерживать конкурентные преимущества.

В рамках исследования было проведено 20 полуструктурированных интервью с предпринимателями, успешно ведущими бизнес по разработке мобильных игр более трёх лет. Всем информантам был задан вопрос о том, что они сами считают успехом маркетинговой стратегии.

В качестве основного показателя успеха мобильной игры была выбрана чистая прибыль за предыдущие 3 года. На основе исследования Lussier и Halabi (2010) Lussier, R. N., & Halabi, C. E. (2010). A three-country comparison of the business success versus failure prediction model. Journal of Small Business Management, 48, 360-377. doi:10.1111/j.1540-627X.2010.00298. автор считал успешными лишь те приложения, чья чистая прибыль за 3 года была выше средней.

В качестве предполагаемых факторов успеха были взяты присутствие и развитие в социальных сетях, финансовые возможности. В результате анализа интервью было выявлено семь факторов успеха мобильных игр:

1) Инновационность и принятие маркетинговых вызовов

2) Использование социальных сетей для продвижения игр

3) Финансовые возможности - выделение бюджета на развитие и продвижение игрового бизнеса

4) Наличие маркетинговой стратегии

5) Использование сарафанного радио

6) Количество загрузок

7) Осведомленность потребителей

Результаты данного исследования не могут быть распространены на все мобильные игры, так как выборка нерепрезентативна. Но, на основе этого исследования можно сформировать гипотезы для дальнейших исследований успеха мобильных игр.

Так, например, можно предположить, что количество загрузок приложения имеет прямое влияние на его коммерческий успех. Остальные описанные в данной статье характеристики не являются характеристиками самого продукта, поэтому в моём исследовании рассмотрены не будут, однако подтверждение значимости их влияния на успех в рамках количественного исследования представляет интерес.

Часть результатов исследования Waller, Hockin и Smith (2017) повторяются в других научных и бизнес-статьях. По данным интервью с ведущими российскими разработчиками мобильных игр Ульяновой Н. (2015) Ульянова, Н. (2015). Росигроэкспорт. Бизнес-журнал, (2 (227))., выделяются схожие факторы успеха:

1) Использование сарафанного радио

2) Наличие новой идеи, новаторство

3) Бюджет на разработку

4) Рекламный бюджет

5) Наличие внешнего финансирования

Кроме перечисленных выше факторов, жанр игры, ориентация на международный рынок и мультиплатформенность влияют на коммерческий успех игрового продукта по мнению ведущих российских компаний-издателей и разработчиков мобильных игр, таких как Nekki, 2RealLife, Nevosoft, ZeptoLab, Mail.ru Group и др. Ульянова, Н. (2015). Росигроэкспорт. Бизнес-журнал, (2 (227)).

Если говорить о маркетинговой составляющей разработки мобильных игр, то такой фактор как наличие маркетингового исследования влияет на успешность всего проекта. Munnukka и Jarvi Munnukka, J., & Jarvi, P. (2012). The price-category effect and the formation of customer value of high-tech products. Journal of Consumer Marketing, 29, 293-301. в своей статье говорят, что правильные техники маркетинговых исследований позволяют определить пути повышения эффективности мобильных приложений.

1.2 Изучение влияния характеристик мобильных неигровых приложений на их успех

Так как мобильные игры являются частью рынка мобильных приложений, необходимо рассмотреть исследования и литературу по неигровым приложениям. В дальнейшем в теоретической части работы будет проведено сравнение подходов к анализу успешности мобильных игр и мобильных приложений: выявление схожих и различных показателей успеха (что такое успех), факторов успеха (чем он определяется) и методов анализа.

Статья «Factors affecting stickiness and word of mouth in mobile applications» Kim, S., Baek, T. H., Kim, Y. K., & Yoo, K. (2016). Factors affecting stickiness and word of mouth in mobile applications. Journal of Research in Interactive Marketing, 10(3), 177-192. посвящена восприятию характеристик мобильных приложений их пользователями.

В рамках исследования, описанного в статье был проведен онлайн-опрос 503 пользователей мобильных приложений.

Основные показатели успеха мобильного приложения для этой статьи - полезность, игровое вовлечение, виральность и способность формировать привязанность пользователей. Степень привязанности в контексте мобильных приложений понимается как частота возврата пользователей к мобильным приложениям для дальнейшего использования (Racherla et al., 2012) Racherla, P., Furner, C. and Babb, J. (2012), “Conceptualizing the implications of mobile app usage and stickiness: a research agenda”, available at: http://ssrn.com/abstract??2187056 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2187056.

Предполагаемые предикторы успеха - воспринимаемая распространенность, воспринимаемая информативность и воспринимаемая персонализация.

В результате исследования выявлено, что такие факторы как воспринимаемая распространенность, воспринимаемая информативность и воспринимаемая персонализация положительно связаны с полезностью мобильного приложения, и приводят к удержанию пользователей и усилению виральности. Фактор, который оказывает самое сильное влияние на полезность приложения - воспринимаемая персонализация.

Такие показатели успеха как полезность, виральность, вовлечение и привязанность пользователей не могут являться метриками успеха, так как слишком абстрактны и, более того, сами по себе могут являться факторами успеха, например, предикторами в исследовании коммерческого успеха приложений.

В моей работе не будет исследоваться восприятие пользователей, однако некоторые характеристики игр, которые будут взяты в анализ, могут влиять на восприятие игроков, а через него - на коммерческий успех мобильных приложений.

В исследовании Алексы С.В. Алекса, С. В. (2017). Метрики и инструменты оценки эффективности внедрения мобильного приложения на рынок. Управленческие науки в современном мире, (1), 48-61. рассмотрены различные модели разработки IT-продукта и выявлены показатели оценки эффективности мобильных приложении?.

Исследование выявило, что виральность и usability являются ключевыми метриками в оценке внедрения мобильных приложений.

В качестве других предполагаемых метрик были названы затраты, стабильность работы, соблюдение сроков, скорость ответов на запросы, активность пользователеи?, retention rate и пожизненная ценность клиента.

В статье Допира и Поповой (2017) Допира, Р. И., & Попова, Н. В. (2017). Маркетинг и публикация мобильных приложений на примере GooglePlay. Молодой ученый, (11), 38-40., посвящённой приложениями в Google Play маркете, выделяются следующие характеристики и факторы, которые могут повлиять на успех мобильных приложений: качество приложения, зрелость аудитории, страны распространения приложения, размер приложения, платное или бесплатное приложение, наличие встроенных покупок, локализация, поддержка пользователей.

В статье также выделяются критерии оценки качества мобильных приложений. Среди них:

1) Дружественный UI

2) Интуитивное пользовательское взаимодействие

3) Функциональность

4) Производительность

5) Стабильность

6) Соответствие требованиям магазина приложений

В моём количественном исследовании в качестве предикторов коммерческого успеха могут быть использованы следующие характеристики из вышеперечисленных:

1) размер приложения

2) платное или бесплатное приложение

3) наличие встроенных покупок

4) локализация

Данные характеристики можно найти в открытом доступе для всех приложений из Google Play и они подходят в качестве независимых переменных в регрессионном анализе. Таким образом, можно будет проверить, действительно ли они статистически значимо связаны с коммерческим успехом мобильных игр.

В статье Алексы и Володина (2017) Алекса, С. В., & Володин, Ю. В. (2017). Подходы к формированию методологии оценки эффективности разработки и внедрения мобильных приложений. Стратегии бизнеса. рассматриваются различные сервисы для аналитики мобильных приложений с целью их эффективной разработки и внедрения. Среди сервисов, с помощью которых можно получить данные для оценки успешности приложений, SensorTower, Alexa, AppAnnie.

В моем исследовании будет использован сервис AppAnnie для получения данных о выручке с мобильных игр.

Также в статье перечислены метрики успеха мобильных приложений, которые можно учитывать при конкурентном анализе или оценке эффективности собственного продукта:

· дневная, недельная и месячная аудитория

· общее число загрузок

· количество запусков приложения

· продолжительность использования приложения и длительность сессии

· число активных пользователей

· среднее число сессии? на пользователя

1.3 Выводы. Существующие метрики и факторы успеха мобильных игровых приложений и методы их выявления

На основе рассмотренных выше литературных источников была сделана обобщающая таблица, включающая в себя метрики успеха, факторы успеха (группы предикторов успеха игр) с примерами, методы сбора и анализа данных, использованные ранее другими исследователями для изучения темы. В третьем столбце таблицы указаны источники тех исследований, в которых применялись эти методы или использовались указанные метрики и факторы успеха.

Таблица 1Метрики и факторы успеха мобильных игр и методы их изучения

Метрики успеха	Acquisition, retention, monetization	Moreira, Filho, Ramalho, 2014
	Продолжительность игрового времени	Cuccaro, 2016
	Количество загрузок	Cuccaro, 2016
	Выручка	Rietveld, Joost, 2017 Cuccaro, 2016
	Чистая прибыль	Waller, Hockin, Smith, 2017
	Оценка пользователей, средний рейтинг	Yi, Lee, Kim, 2017
	Воспринимаемое удовольствие от игры	Davis, Steury, Pagulayan, 2005
	Воспринимаемая полезность, виральность, вовлечение (app)	Kim, Baek, Kim, Yoo, 2016
Факторы успеха	Технические характеристики: размер приложения, требования к ПО и др.	Yue Wen, 2015 Yi, Lee, Kim, 2017 Допира, Попова, 2017
	Характеристики продукта: жанр, возрастной рейтинг, графика, анимация, звук, сценарий и др.	Waller, Hockin, Smith, 2017 Cuccaro, 2016 Moreira, Filho, Ramalho, 2014 Ульянова, 2015 Допира, Попова, 2017
	Маркетинговые: осведомленность, методы продвижения и др.	Waller, Hockin, Smith, 2017 Moreira, Filho, Ramalho, 2014 Yue Wen, 2015 Yi, Lee, Kim, 2017 Ульянова, 2015
	Потребительские: вовлеченность, удовлетворенность, addiction, игровое время и др.	Davis, Steury, Pagulayan, 2005 Rietveld, Joost, 2017 Waller, Hockin, Smith, 2017 Kim, Baek, Kim, Yoo, 2016 Moreira, Filho, Ramalho, 2014 Yue Wen, 2015 Yi, Lee, Kim, 2017
	Особенности команды разработчика: размер, функции сотрудников, опыт и др.	Yue Wen, 2015
	Монетизационные: методы монетизации, цена и др.	Rietveld, Joost, 2017 Waller, Hockin, Smith, 2017 Yue Wen, 2015 Yi, Lee, Kim, 2017
Методы сбора данных	Анкетный опрос разработчиков	Kim, Cho, 2018
	Автоматизированный сбор вторичных данных из открытых источников	Cuccaro, 2016 Допира, Попова, 2017
	Глубинное интервью с разработчиками	Yue Wen, 2015 Waller, Hockin, Smith, 2017 Алекса, 2017 Ульянова, 2015
	Интервью с экспертами	Ульянова, 2015
	Анкетный опрос пользователей приложений	Kim, Baek, Kim, Yoo, 2016 Yi, Lee, Kim, 2017
	Фокус-группы с пользователями игр	Davis, Steury, Pagulayan, 2005
	Эксперимент, play test	Davis, Steury, Pagulayan, 2005
Методы анализа данных	Деревья классификации	Moreira, Filho, Ramalho, 2014
	Множественная линейная регрессия	Rietveld, Joost, 2017 Cuccaro, 2016 Допира, Попова, 2017
	Многоуровневая регрессия	Cuccaro, 2016
	Сетевой анализ	Park, Kim, 2013
	Факторный анализ, метод главных компонент	Rietveld, Joost, 2017
	Корреляции	Davis, Steury, Pagulayan, 2005

Источник: составлено автором на основе анализа литературы

В таблице выделены те методы, метрики и факторы успеха, которые выбраны для проведения исследования, описанного в эмпирической части данной работы.

Выручка выбрана в качестве метрики коммерческого успеха мобильных игр, так как она наряду с прибылью относится к коммерческим факторам и имеет четкое количественное выражение, что позволяет использовать её как зависимую переменную в количественном исследовании.

При этом данные о выручке можно найти в открытых источниках, в этой диссертации используется сервис Sensor Tower.

В качестве предполагаемых факторов коммерческого успеха взяты технические и продуктовые характеристики игр и монетизационные факторы - те характеристики мобильных игровых продуктов, которые могут быть взяты из открытых источников и использованы в анализе данных с помощью количественных методов.

Также выбранные для анализа факторы успеха относятся к характеристикам самих игр, а не их создателей или потребителей.

Особенности команды, маркетинговые и потребительские факторы, в основном, являются закрытой информацией компаний и инди-разработчиков, в рамках данной темы не представляется возможным получение достаточного количества достоверных данных об использовании методов продвижения, составе команд разработчиков, вовлеченности потребителей и др.

Однако эти факторы также могут оказывать значимое влияние на коммерческий успех мобильных игр. В следующей главе работы будут подробнее рассмотрены преимущества и недостатки каждого из выбранных методов сбора и анализа данных и дано обоснование методологии данного исследования.

Глава 2. Методология исследования

2.1 Существующие методы и методики

На основе изученной литературы, можно сделать выводы относительно методов, используемых для изучения успешности мобильных приложений.

Таблица 2Возможности и ограничения методов сбора данных для изучения успеха мобильных игр

Метод сбора данных	Возможности	Ограничения
Анкетный опрос разработчиков Kim, M., & Cho, Y. C. (2018). Investigating the Factors that Affect Dissatisfaction/Satisfaction, Purchase Intention, and Loyalty in the Mobile Game Environment. Journal of Marketing Thought, 5(2), 51-66.	Возможность изучить наиболее успешные и неудачные практики по мнению самих разработчиков; Метод позволяет не навязывать готовые метрики успеха, а выявлять их	Выборка только из согласившихся принять участие в исследовании; Высокая ошибка респондента.
Автоматизированный сбор вторичных данных из открытых источников Luca Cuccaro (2016). Understanding the performance of mobile games: A study related to game characteristics and market operators (URL: https://tesi.luiss.it/19613/1/671311_CUCCARO_LUCA.pdf)	Возможно быстро собрать большое количество данных и обеспечить адекватный размер выборки	Необходимо использование парсера или поискового робота и знание программирования; Возможно собрать только те данные, которые уже находятся в открытых источниках.
Глубинное интервью с разработчиками Yue Wen, Z. (2015). Key Success Factors behind Mobile Games: A Business Model for the Chinese mobile game market. Waller, T., Hockin R., Smith G. (2017). Marketing strategies of mobile game application entrepreneurs. International Journal of Applied Management and Technology, 16(1), 1-14.	Можно изучить наиболее успешные и неудачные практики по мнению самих разработчиков; Метод позволяет не навязывать готовые метрики успеха, а выявлять их; Возможность изучить глубинные причины успеха или неуспеха игр.	Выборка только из согласившихся принять участие в исследовании; Информант попадает под влияние интервьюера и может отвечать нечестно.
Интервью с экспертами Ульянова, Н. (2015). Росигроэкспорт. Бизнес-журнал, (2 (227)).	Эксперты рынка могут помочь при формировании гипотез для дальнейшего количественного исследования, благодаря опыту в изучаемой сфере.	Субъективность оценок различных факторов и разное отношение к тому, что такое успех игрового приложения.
Анкетный опрос пользователей приложений Kim, S., Baek, T. H., Kim, Y. K., & Yoo, K. (2016). Factors affecting stickiness and word of mouth in mobile applications. Journal of Research in Interactive Marketing, 10(3), 177-192.	Возможность изучить мнение пользователей приложений	Выборка только из согласившихся принять участие в исследовании; Представления об успехе приложения у пользователей игр иные, нежели у их создателей.
Фокус-группы с пользователями игр Davis, J. P., Steury, K., & Pagulayan, R. (2005). A survey method for assessing perceptions of a game: The consumer playtest in game design. Game Studies, 5(1), 1-13.	Позволяют выявить единое мнение игроков об успешных и неуспешных играх в процессе групповой дикуссии	Качество собранных данных сильно зависит от профессионализма модератора; Не всегда игры, которые нравятся пользователям, являются коммерчески успешными
Эксперимент, play test Davis, J. P., Steury, K., & Pagulayan, R. (2005). A survey method for assessing perceptions of a game: The consumer playtest in game design. Game Studies, 5(1), 1-13.	Можно выявить причинно-следственные связи; Позволяет тестировать элементы дизайна игры в процессе её разработки; Изучается не вербализованное мнение игроков, а их поведение и восприятие напрямую, что даёт более достоверную информацию.	С помощью эксперимента можно протестировать лишь ограниченное число характеристик мобильных игр, при этом каждую характеристику нужно тестировать по отдельности; Успех игр определяется удовольствием пользователем, но не всегда это показатель коммерческого успеха игры

Таблица 3 Возможности и ограничения методов анализа данных для изучения успеха мобильных игр

Метод анализа данных	Возможности	Ограничения
Деревья классификации Moreira A.V.M., Filho V., Ramalho G.L. (2014), “Understanding mobile game success: a study of features related to acquisition, retention and monetization”. SBC Journal on Interactive Systems, vol. 5 (2)	Позволяет структурно отразить логику влияния параметров на успех приложения, а не только показать степень этого влияния	Если отсутствуют данные хотя бы по одной переменной, наблюдение полностью исключается из выборки
Множественная линейная регрессия Luca Cuccaro (2016). Understanding the performance of mobile games: A study related to game characteristics and market operators (URL: https://tesi.luiss.it/19613/1/671311_CUCCARO_LUCA.pdf)	Позволяет оценить вклад каждой переменной в успех игры	Если отсутствуют данные хотя бы по одной переменной, наблюдение полностью исключается из выборки; Невозможно проверить гипотезу о том, что некоторые факторы влияют на успех приложения только в сочетании друг с другом; Нельзя установить причинно-следственные связи
Многоуровневая регрессия Luca Cuccaro (2016). Understanding the performance of mobile games: A study related to game characteristics and market operators (URL: https://tesi.luiss.it/19613/1/671311_CUCCARO_LUCA.pdf)	Позволяет оценить вклад каждой переменной в успех игры; Возможно проверить гипотезу о том, что некоторые факторы влияют на успех приложения только в сочетании друг с другом	Если отсутствуют данные хотя бы по одной переменной, наблюдение полностью исключается из выборки; Нельзя установить причинно-следственные связи
Сетевой анализ Park, H. J., & Kim, S. H. (2013). A Bayesian network approach to examining key success factors of mobile games. Journal of Business Research, 66(9), 1353-1359.	позволяет учитывать, что некоторые параметры влияют на успех приложения не напрямую, а через модераторов	Необходимо большое число параметров, которые могут влиять последовательно друг на друга; Сложность проведения анализа
Факторный анализ, метод главных компонент Rietveld, Joost (2017), “Creating and Capturing Value from Freemium Business Models: A Demand-Side Perspective,” Retrieved from SSRN: https://ssrn.com/ab- stract=2737388 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2737 388.	Позволяет снизить размерность, объединив переменные в факторы и упростив представление данных и дальнейшую интерпретацию	Необходимо большое количество переменных; Сам факторный анализ не выделяет факторы успеха, а лишь готовит агрегированные переменные для дальнейшего анализа.
Корреляции Davis, Robert, Lang, Bodo, and Neil Gautam (2013), “Modeling Utilitarian-Hedonic Dual Mediation in the Purchase and Use of Games,” Internet Research, 23(2), 229-256.	Простой в использовании метод; Позволяет определить, есть ли связь между успехом игры и изучаемой переменной, показывает силу этой связи	Нельзя установить причинно-следственную связь; В отличие от методов регрессии и деревьев классификации не позволяет составить «формулу успеха», а лишь показывает, насколько сильно влияет отдельная переменная на успех.

Источник: составлено автором на основе анализа литературы

2.2 Методика исследования

Исходя из поставленных задач и изученной литературы, были сформулированы предположения данного исследования. Способы их проверки были выбраны на основе систематизации и сравнения существующих методов анализа проблемы.

Таблица 4 Предположения и способы проверки

Предположение	Способ проверки
1) На основе изученной литературы предполагается, что в перечень предполагаемых факторов успеха войдут: § Цена игрового приложения § Размер приложения Yi, J., Lee, Y., & Kim, S. H. (2017). Determinants of growth and decline in mobile game diffusion § Жанр игры Luca Cuccaro (2016). Understanding the performance of mobile games: A study related to game characteristics and market operators (URL: https://tesi.luiss.it/19613/1/671311_CUCCARO_LUCA.pdf)

§ Используемые методы монетизации Moreira A.V.M., Filho V., Ramalho G.L. (2014), “Understanding mobile game success: a study of features related to acquisition, retention and monetization”. SBC Journal on Interactive Systems, vol. 5 (2) Zhao Yue Wen (2015). Key Success Factors behind Mobile Games. A Business Model for the Chinese mobile game market

Основной критерий коммерческого успеха мобильной игры - её ежемесячная выручка	o Изучение предыдущих исследований, обобщение и систематизация
2) Такие факторы как цена и размер игры оказывают наиболее значимое влияние на коммерческий успех мобильных игр Yi, J., Lee, Y., & Kim, S. H. (2017). Determinants of growth and decline in mobile game diffusion	o Регрессионный анализ (коэффициенты регрессии) o Корреляционный анализ
3) Влияние факторов различается по жанрам игр Luca Cuccaro (2016). Understanding the performance of mobile games: A study related to game characteristics and market operators (URL: https://tesi.luiss.it/19613/1/671311_CUCCARO_LUCA.pdf)	Сравнительный анализ в разрезе жанров игр Построение регрессионных прямых по каждому фактору в разрезе жанров
4) Оптимальные значения параметров, вошедших в факторы успеха мобильных игр будут различаться по жанрам и среди платных и бесплатных приложений Оптимальный размер игр - меньше 100 мб (как советуют крупные издательства). Интервал для оптимального размера приложения - от 2 до 40 MB, а оптимальная цена приложения находится в интервале от $1 до $30. Lavanya Gupta (2018). All that you need to know about the Android market. (URL: https://www.kaggle.com/lava18/all-that-you-need-to-know-about-the-android-market)	o Описательные статистики (значения параметров для ТОП 25% самых прибыльных приложений) o Построение дерева классификации, предсказывающего принадлежность к коммерчески успешным играм

Источник: составлено автором на основе анализа литературы

Основной метод сбора данных - кабинетное исследование, анализ вторичных данных. Данные собирались из Google Play со страниц игровых приложений, но также к ним привлекались другие источники данных, такие как аналитические платформы и рейтинги мобильных приложений, например, Sensor Tower от Store Intelligence и платформа App Annie.

Для анализа данных использованы следующие инструменты:

§ Python и среда Jupiter - для выгрузки и предварительной обработки данных, возможно - для построения моделей

§ IBM SPSS Statistics - для построения моделей и частотного анализа данных

Перед анализом потребовалась подготовка и обработка данных:

§ Сведение в единую таблицу

§ Очистка

§ Перекодирование, присвоение лейблов

После чего проведен анализ данных с целью проверки основных гипотез, построены корреляции, множественная, логарифмическая и полулогарифмическая регрессии, проведен однофакторный дисперсионный анализ. Для выявления жанровых особенностей и исключений из найденных закономерностей, проанализированы регрессионные прямые по характеристикам успеха в разрезе жанров игр. Построено дерево классификации, предсказывающее принадлежность к коммерчески успешным играм, исходя из значений характеристик мобильных игр.

2.3 Выборка исследования

Объектом исследования являются мобильные игровые приложения из Google Play маркета, выпущенные разработчиками по всему миру, так как рынок мобильных приложений международный. Любой разработчик может локализировать свою игру на несколько стран, переведя содержимое на необходимые языки, также как и пользователь смартфона имеет возможность скачать игру, выпущенную разработчиками из любой страны. В исследовании было решено ограничиться магазином приложений Google Play, так как это крупнейший магазин приложений в мире Соснина, Е. П., & Борисова, К. В. (2014). Практические аспекты оптимизации мобильных приложений. Информатика, моделирование, автоматизация проектирования, 51.. Выборка игр с одной платформы позволяет получать однотипные данные по всем играм, упрощая процедуру сбора данных и открывая возможность его автоматизировать. Однако, магазин приложений Google Play ограничен только платформой Android, таким образом, приложения для IOS не будут рассматриваться.

Генеральная совокупность - все игры в Google Play market, созданные с целью получения прибыли.

Ограничение: в исследование берутся только приложения для android, размещенные в Google Play market. Результаты исследования могут быть обобщены только на эту группу мобильных игр (около 1 млн. игр).

Тип выборки - случайная (вероятностная). Достигаться такая выборка будет с помощью случайной выгрузки информации из Google Play.

Критерии отбора:

§ выбираются только мобильные приложения из категории «игры»

§ из выбранных приложений удалены все игры, не направленные на получение прибыли, например, брендовые игры, направленные на привлечение внимания к бренду и не имеющие целью получения прибыли непосредственно с игры

§ Полностью бесплатные игры без присоединения каких-либо методов монетизации или рекламных объявлений также исключены из выборки, т.к. не направлены на коммерческий успех

§ Приложения с неправильной категорией, фактически не являющиеся играми удалены из выборки

Расчет минимального количества наблюдений производится по следующей формуле:

Для итогового исследования минимальное количество наблюдений должно составлять 384. При этом Z = 1,96, Пlim = 0,5, e = 5%.

Для поискового исследования достаточно 96 наблюдений (предполагаемая ошибка e равняется 1%):

Таким образом, чтобы сравнить между собой игры из разных жанров, необходимо набрать хотя бы 96 наблюдений внутри каждого жанра. В Google Play сейчас 17 жанров игр, поэтому планируется подготовить около 2000 наблюдений, чтобы после очистки и обработки данных осталось минимум 96 наблюдений внутри каждого жанра. Если внутри какого-то жанра окажется меньше наблюдений, то этот жанр не будет взят в сравнительный анализ, но игры из этого жанра будут учитываться в общем анализе (без разделения по жанрам и сравнения с другими жанрами).

2.4 Гипотезы и информационная база исследования

Перечень переменных для выгрузки и дальнейшего количественного анализа представлен в таблице ниже.

Таблица 5Исследуемые переменные, источники данных и гипотезы

Переменная	Источник	Значение для исследования
Id приложения	Ссылка на страницу приложения Google Play	Необходим для идентификации отдельных игр и исключения повторов.
Размер приложения	Страница приложения Google Play	Может выступать в роли предиктора популярности игры или её коммерческого успеха. Гипотеза 1: размер приложения отрицательно коррелирует с его выручкой.
Дата последнего обновления	Страница приложения Google Play	Предиктор коммерческого успеха игры. Предполагается, что чем меньше времени прошло с момента последнего обновления, тем выше месячная выручка приложения. Гипотеза 2: время с момента последнего обновления отрицательно связано с месячной выручкой приложения.
Платное или бесплатное	Страница приложения Google Play	Этот параметр влияет на частоту скачиваний приложения и на его выручку. Гипотеза 3: Платные игровые приложения приносят значимо большую выручку, чем бесплатные.
Цена приложения	Страница приложения Google Play	Предиктор коммерческого успеха приложения. Гипотеза 4: цена игрового приложения положительно связана с его выручкой.
Наличие видео на странице приложения в магазине	Страница приложения Google Play	Предполагается, что игры с видео имеют больше шансов заинтересовать пользователей, поэтому больше скачиваются и приносят большую выручку. Гипотеза 5: приложения с видео на странице имеют значимо большую выручку, чем приложения без видео
Является ли приложение «выбором издателя»	Страница приложения Google Play	Если приложение заслуживает внимания по версии редакторов Google Play, предполагается, что оно будет пользоваться успехом у пользователей, т.к. такие приложения рекомендуются самим магазином приложений и чаще показываются пользователям. Повышение видимости приложения и улучшение позиции в поиске значимо увеличивают количество скачиваний. Ifrach, B., & Johari, R. (2014). The impact of visibility on demand in the market for mobile apps. Available at SSRN 2444542. Гипотеза 6: Приложения с флагом «выбор издателя» имеют значимо большую выручку, чем приложения без флага.
Жанр игры	Страница приложения Google Play	Предполагается, что приложения разных жанров пользуются разной популярностью у пользователей и приносят разработчикам разную выручку. Гипотеза 7: игры разных жанров не гомогенны по выручке. Среди жанров есть такие, которые значимо отличаются от других.
Возрастной рейтинг	Страница приложения Google Play	Предполагается, что более высокий возрастной рейтинг (16+, 18+) ограничивает аудиторию приложения, следовательно, приложение меньше скачивается и приносит меньшую выручку. Гипотеза 8: возрастной рейтинг отрицательно связан с выручкой приложения
Минимальные требования к версии ОС Android	Страница приложения Google Play	Более высокие требования к операционной системе сокращают количество потенциальных игроков. Гипотеза 9: минимальная версия ОС отрицательно связана с выручкой приложения
Наличие описаний к обновлениям	Страница приложения Google Play	Описание к обновлениям позволяют понять пользователям, что появилось нового в приложении. ...

Подобные документы

• Анализ способов монетизации мобильных приложений и разработка маркетинговой стратегии для игрового продукта

  Классификация мобильных приложений. Способы монетизации мобильных приложений. Аналитика мобильных игр. Разработка маркетинговой стратегии для игрового продукта. Ценообразование и внутриигровые покупки, анализ целевого рынка и инструменты продвижения.
  
  дипломная работа [1,1 M], добавлен 04.09.2016
  

• Оценка эстетического уровня мобильного телефона Nokia 3250

  Основные критерии исследования мобильных телефонов. Оценка моделей мобильных телефонов: Nokia 3250; Nokia N70; Sony Ericsson w880i; Samsung d600, которые находятся приблизительно в одной ценовой группе, по ряду эстетических и функциональных характеристик.
  
  курсовая работа [1,1 M], добавлен 17.03.2011
  

• Анализ рынка йогуртов и мобильных телефонов

  Современное состояние сотовой связи в России. Характеристика основных видов мобильных телефонов, анализ динамики их продаж и описание наиболее популярных производителей. Состав и классификация йогуртов, исследование объемов их производства и потребления.
  
  курсовая работа [2,7 M], добавлен 28.05.2013
  

• Исследование рынка мобильных телефонов России

  Анализ российского рынка мобильных телефонов, его основные представители и оценка конкуренции. Классификация и характеристика ассортимента данных продуктов. Комплекс торгового маркетинга и его инструменты. Оценка деятельности торгового предприятия.
  
  курсовая работа [1,5 M], добавлен 13.05.2014
  

• Исследование рынка мобильных телефонов

  Определение конкурентоспособности товара на примере рынка мобильных телефонов. Мобильные телефоны могут стать отличным каналом дистрибьюции, так же, как инструментом обратной связи и различных исследований. Анализ конъюнктуры рынка, его сегментации.
  
  реферат [64,8 K], добавлен 11.04.2008
  

• Исследование рынка продаж тиражных программных продуктов

  Анализ рынка мобильных приложений. Распространение программных продуктов. Приложения для социальных сетей. Геоинформационная система WGS3-T. Потенциальные потребители системы в странах СНГ и регионах России. Локализация программ на рынке Евросоюза.
  
  отчет по практике [3,0 M], добавлен 05.11.2013
  

• Маркетинговые инструменты продвижения продукции в условиях современного рынка

  Анализ альтернативных способов продвижения алкогольной продукции. Разработка проекта глобальной стратегии сокращения вредного употребления алкоголя. Использование для рекламы социальных сетей, промо-кодов страниц в интернете, мобильных приложений.
  
  реферат [39,0 K], добавлен 16.07.2016
  

• Формирование спроса на сотовую технику у учеников лицея под влиянием рекламы

  Потребительские предпочтения лицеистов старших классов в области мобильных телефонов, влияние на них социально-демографических характеристик. Факторы, определяющие выбор лицеиста относительно мобильного телефона, место рекламы в данном процессе.
  
  практическая работа [826,4 K], добавлен 14.03.2012
  

• Мобильные приложения для электронной коммерции

  Исследование рынка мобильной и электронной коммерции. Методология сбора данных. Использование мобильных устройств, приложений и сервисов в интернет-торговле. Характеристика бизнес-моделей электронной коммерции, использующих мобильные приложения.
  
  дипломная работа [1001,9 K], добавлен 31.08.2016
  

• Роль ключевых факторов успеха в разработке стратегии развития предприятия

  Понятие конкуренции и конкурентоспособности. Классификация уровня конкурентоспособности фирмы. Этапы отраслевого и конкурентного анализа отрасли. Подходы к анализу фирм-конкурентов. Ключевые факторы успеха. Анализ конкурентной стратегии ООО "Шервуд".
  
  курсовая работа [108,0 K], добавлен 17.06.2011
  

• Анализ миссии и целей компании ООО "Техсервис"

  Понятие и основное значение миссии организации. Процесс создания и выработки миссии, ее жизненный цикл. Примеры миссий известных компаний. Обеспечение реализации миссии, ее оценка и контроль. Взаимосвязь факторов успеха предприятия с внешней средой.
  
  курсовая работа [48,4 K], добавлен 24.12.2013
  

• Конкурентоспособность товара и ее оценка

  Конкурентоспособность товара как совокупность потребительских и стоимостных характеристик товара, определяющих его успех на рынке, ее цели, значение и факторы, провоцирующие развитие. Установление эталона, формирование групп аналогов их показателей.
  
  реферат [14,9 K], добавлен 22.02.2012
  

• Анализ рынка мобильных устройств на примере мобильного телефона фирмы "Samsung Electronics"

  Коммуникации и стимулирование сбыта. Жизненный цикл товара - SamsungGalaxy S3, его потребительские свойства и конкурентоспособность. Используемые методы ценообразования, рекламный бюджет. Практические решения и механизмы решения выявленных проблем.
  
  курсовая работа [37,3 K], добавлен 19.11.2013
  

• Анализ особенностей маркетинга в промышленности

  Сущность и содержание маркетинга в промышленности, основные его факторы. Методы стимулирования спроса. Российский рынок мобильных телефонов. Основные направления деятельности компании Fly, предложения по усовершенствованию ее маркетинговой деятельности.
  
  курсовая работа [865,7 K], добавлен 24.09.2014
  

• Изучение рынка мобильной связи в Молдове

  Оценка современной ситуации на рынке услуг мобильных операторов в Молдове. Определение наиболее выгодного тарифного плана мобильного оператора РМ для компании "Х" с целью использования его услуг и имеющей представительства в Румынии, Украине и Конго.
  
  научная работа [105,0 K], добавлен 08.11.2010
  

• Комплексное маркетинговое исследование рынка мобильных телефонов

  Субъективные оценки свойств исследуемого продукта. Анализ отношения потребителей к разновидностям продукта, его конкурентоспособность и особенности позиционирования. Принципы сегментации рынка. Анализ динамики и прогнозирования спроса на смартфоны.
  
  контрольная работа [302,2 K], добавлен 17.11.2013
  

• Пути повышения конкурентоспособности предприятия в сфере производства на примере ОАО "Электро"

  Конкурентоспособность - комплекс потребительских и стоимостных характеристик товара, определяющих его успех на рынке. Анализ основных экономических показателей деятельности предприятия. Сопоставление маркетинговых усилий ОАО "Электро" и конкурентов.
  
  курсовая работа [63,8 K], добавлен 16.09.2017
  

• Маркетинговый анализ экономического пространства предприятия

  Описание экономического пространства. Метод оценки коммерческого успеха. Анализ рынка сбыта, конкурентов. Разработка ценовой политики и эластичности спроса. Уровень конкурентности и рынка. Разработка параметров товара. Формирование требований к изделию.
  
  курсовая работа [52,6 K], добавлен 25.07.2009
  

• Маркетинговое исследование рынка мобильных телефонов

  Маркетинговое понимание товара. Методы, этапы и программа исследования товаров конкурентов. Организация маркетингового исследования сотовых телефонов, их конкурентоспособность как товара. Анализ рынка сотовой связи, его позиционирование и сегментирование.
  
  курсовая работа [78,2 K], добавлен 15.02.2009
  

• Исследование особенностей аудиовизуальной рекламы операторов мобильной связи

  Особенности и элементы аудиовизуальной рекламы. Основные игроки рынка мобильной связи России. Анализ публичных коммуникаций операторов сотовой связи. Комплексный анализ аудиовизуальной рекламы российских мобильных операторов, оценка ее эффективности.
  
  дипломная работа [478,7 K], добавлен 01.12.2017
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам