Введение 5
Глава 1. Моделирование лояльности на рынке образовательных платформ 9
1.1. Анализ существующих подходов к пониманию лояльности и её типов 9
1.2. Общая модель формирования потребительской лояльности бренду 15
1.3. Раскрытие понятий EdTech и онлайн-образовательной платформы 18
1.4. Особенности лояльности пользователей образовательным платформам 20
Глава 2. Уточнение модели лояльности для российского рынка EdTech 29
2.1. Особенности российского рынка EdTech 29
2.2. Результаты исследования методом глубинного интервью. Уточнение базовой модели 36
2.3. Разработка анкеты 43
2.4. Разработка дизайна исследования 45
Глава 3. Эмпирическое исследование поведения пользователей образовательных платформ 49
3.1. Анализ полученной выборки 49
3.2. Анализ модели лояльности онлайн-образовательным платформам 57
3.3 Обсуждение результатов исследования и рекомендации компаниям на российском рынке 63
3.4. Ограничения и дальнейшие направления исследования 70
Заключение 72
Список использованной литературы 74
Приложения 80
Приложение 1. Характеристика респондентов глубинного интервью 80
Приложение 2. План и скрипт глубинного интервью 81
Приложение 3. Исследовательский опрос 83
Приложение 4. Латентные переменные модели 106
Приложение 5. Описание дополнительной выборки 109
Приложение 6. Описание основной выборки 111
Приложение 7. Факторный анализ 130
Приложение 8. Регрессионная модель 142
Российский рынок цифрового образования, будучи частью пространства цифровых рынков, демонстрирует в 2020-х гг. тенденцию значительного роста, пережив, с одной стороны, "бум" во время пандемии COVID-19 и соответствующих ограничений на офлайн-образование, а с другой стороны - сохраняя рост и в 2022 г. вопреки неблагоприятной для рынка образовательных услуг политической обстановке . На фоне увеличения аудитории задачей компаний сферы EdTech становится как привлечение потенциального пользователя на свою платформу, так и удержание существующего клиента.
Для того чтобы решить эту задачу и предложить пользователю именно тот набор услуг и ту специфику сервиса, за которую он готов заплатить, необходимо глубокое знание особенностей пользовательского восприятия - что потенциальный клиент считает наиболее важным в своём опыте взаимодействия с компанией, что может побудить его продолжить сотрудничество или поделиться положительным опытом с другими людьми, а что, наоборот, вызовет негативную реакцию и желание прекратить сотрудничество или даже "насолить" компании. Обобщая, можно сказать, что необходимо понимание факторов, влияющих на пользовательскую лояльность.
Однако на сегодняшний день подобные факторы описаны недостаточно полно; поведение и предпочтения потребителей рынка услуг EdTech остаются в значительной мере не выявленными и прогнозируются компаниями скорее исходя из опыта и чутья, чем из чёткого понимания. Вообще рынок цифрового образования является для России сравнительно новым: его появление можно отнести к концу 90-х, а созревание - к 2010-м ;достаточно естественно потому, что особенности поведения и формирования лояльности потребителей на данном рынке описаны и проанализированы неполно. Отсутствие теоретической базы лишает компанию, действующую в данной сфере, возможности полноценно оценить свою аудиторию.
Более того, с 2022 г. обстановка в стране является нестабильной, что меняет паттерны пользовательского поведения. Рост рынка продолжается, но конкретный механизм этого роста неясен. Всё это ставит перед компаниями EdTech-сферы проблему управления лояльностью на специфическом рынке и в нестабильной ситуации
Рынок цифрового образования, синонимичный рынку EdTech, включает различные типы бизнеса. Данная работа фокусируется на компаниях, которые являются онлайн-образовательными платформами, т. е. реализуют в одной услуге различные виды обучающего процесса. Онлайн-образовательные платформы являются ведущим сегментом российского рынка EdTech, отражая его динамику и встречаясь с теми же вызовами и возможностями. Однако на компаниях данной бизнес-модели процессы, происходящие на рынке, отображаются более явно и напрямую, поскольку онлайн-образовательная платформа напрямую контактирует с конечным пользователем и взаимодействует с его предпочтениями, в отличие от b2b-сегментов, поставляющих вспомогательные решения для EdTech.
В работе рассматриваются пользователи в возрасте от 16 до 24 лет, которые в большинстве своём являются школьниками старших классов либо студентами высших и профессиональных образовательных учреждений. Такая направленность связана с тем, что возрастные группы 25-34 лет и 35-44 лет являются наиболее активными потребителями онлайн-образовательных услуг ; соответственно, до того, как пользователь вступит в этот возраст, у компании есть возможность сформировать его лояльность по отношению к себе, дать позитивный опыт знакомства и создать положительное представление о сервисе, для чего необходимо знать его предпочтения и запросы.
Более того, возраст до 24 лет является тем периодом, когда пользователь ещё может сформировать у себя интерес к обучению как таковому, тогда как пользователь более старшего возраста уже имеет сложившиеся привычки в сфере обучения и образования. Фактически молодой пользователь представляет собой потенциальный элемент лояльной и заинтересованной аудитории. Нижняя граница рассматриваемой возрастной группы обусловлена стремлением включить в исследование пользовательский опыт сегмента школьного образования, который является наиболее активно развивающимся наряду с сегментом дополнительного профессионального образования .
Таким образом, целью данной работы является определение факторов, формирующих лояльность молодых (16-24 лет) пользователей онлайн-образовательным платформам в России, и разработка рекомендаций для компаний, предоставляющих услуги платформенного онлайн-образования.
В соответствии с целью работы сформированы следующие задачи:
1. Определить общие особенности формирования потребительской лояльности.
2. Определить особенности рынка цифрового образования и профиль основных игроков данного рынка в России.
3. Основываясь на вторичной информации и данных, полученных в результате проведения глубинных интервью, специфицировать модель формирования лояльности для пользователей выбранной возрастной группы и для российского рынка онлайн-образовательных платформ.
4. Эмпирически проверить сформированную модель путём сбора первичной информации (анкетирование пользователей российских онлайн-образовательных платформ) и её количественного анализа.
5. На основе полученных результатов выдвинуть рекомендации по формированию лояльности компаниям, действующим в области платформенного онлайн-образования.
Объектом исследования являются российские пользователи платформ, предоставляющих онлайн-образовательные услуги, в возрасте от 16 до 24 лет. Предметом исследования является лояльность российских пользователей онлайн-образовательным платформам и факторы, формирующие эту лояльность.
Структура работы включает выполнение поставленных выше задач.
В первой главе рассмотрены общие закономерности формирования лояльности, определены понятия EdTech и онлайн-образовательной платформы, а также описаны основные бизнес-модели, используемые компаниями данного типа. Обсуждаются особенности пользовательской лояльности на рынке онлайн-образовательных платформ и выдвигаются предположения о конкретных факторах, формирующих лояльность на соответствующем рынке.
Во второй главе приведено описание российского рынка EdTech и его сегментов, рассмотрены тренды рынка и его изменение в кризисной ситуации 2020-2023 гг. Проанализированы результаты проведения глубинных интервью с российскими пользователями онлайн-образовательных платформ, на основе чего уточнена модель формирования лояльности. Приведён процесс создания анкеты, специфицированы использованные переменные, а также описан дизайн самого исследования, обоснование выборки, организация сбора ответов от респондентов и методы анализа полученных данных.
Третья глава посвящена количественному анализу данных, полученных в ходе проведения опроса, проверке сформированной модели лояльности и выдвижению рекомендаций на основе анализа для российский онлайн-образовательных платформ
В данной работе исследованы факторы, оказывающие влияние на лояльность молодых пользователей 16-24 лет на таком рынке России, как онлайн-образовательные платформы. Анализ формирования отношения к образовательным сервисам позволил определить факторы, которые потенциально имели значимость в процессе формирования лояльности. Эмпирическая проверка дала возможность оценить, какие из потенциальных факторов показывали реальную взаимосвязь с приверженностью пользователей.
На первой стадии исследования был проведён анализ существующих подходов к определению лояльности и общих факторов потребительской лояльности, которые принято выделять в современной практике. Были выявлены особенности потребительского поведения молодых людей 16-24 лет и преимущество, которое способна получить компания, обращаясь к формированию у них лояльности. Кроме того, анализ вторичной информации позволил определить границы рынка платформенного онлайн-образования и модифицировать применительно в нему модель формирования потребительской лояльности. Данный этап работы включил также разработку предварительного листа гипотез.
Вторая стадия работы содержала рассмотрение российского рынка цифрового образования в целом, а также сегмента онлайн-образовательных платформ, за период 2020-2022 г. Было выявлено, что рынок сохраняет тренд роста, несмотря на кризисную политическую и экономическую ситуацию в России, и что особенно сильное развитие получают сегменты дополнительного профессионального образования и иностранных языков. Глубинные интервью, проведённые с молодыми россиянами-пользователями образовательных платформ, уточнили специфику российского рынка и пользовательского опыта на данном рынке, позволив сформировать более адекватную и развёрнутую модель факторов лояльности. В новую модель вошли факторы, раскрывающие понятия воспринимаемого качества образовательных услуг и пользовательского опыта. Соответствующим образом были преобразованы гипотезы исследования, придя к своему финальному виду.
На финальной стадии исследования была сформирована выборка из 213 респондентов, имевших возраст от 16 до 24 лет и когда-либо пользовавшихся образовательными платформами. Факторный анализ позволил проверить надёжность и валидность выделенных переменных, после чего с помощью регрессионного анализа возможно было осуществить проверку модели лояльности. Один фактор, а именно удовлетворённость, был исключён из модели с целью устранения проблемы мультиколлинеарности; соответственно, одно из предположений проверить не удалось.
В результате анализа подтвердились 6 гипотез из выдвинутых 15, в то время как 8 были отклонены и одна не проверена. Влияние на пользовательскую лояльность оказывали элементы воспринимаемого качества (персонализация, вовлечение, баланс теории и практики), воспринимаемая справедливость цены, а также отношение пользователя к сервису. На основании этих результатов были предложены рекомендации для компаний, являющихся образовательными платформами; рекомендации включили, в частности, повышение разнообразия обучающих активностей, введение микрообучения, привлечение методов простой или сложной персонализации, в зависимости от возможностей компании, а также смещение акцента в сторону более дешёвых обучающих программ с чётко обозначенной практической полезностью.
Таким образом, можно считать, что поставленные в работе задачи были выполнены, а цель исследования является достигнутой.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
