Введение 5
ГЛАВА 1. ЭКОСИСТЕМЫ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ И ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ 7
Раздел 1.1. Понятие сервисной экосистемы и ее основные характеристики 7
1.1.1. Подходы к определению сервисной экосистемы 7
1.1.2. Основные характеристики сервисной экосистемы 8
Раздел 1.2. Обзор факторов, влияющих на использование потребителями сервисных экосистем 9
1.2.1. Сервисная экосистема как платформенное технологическое решение 9
1.2.2. Сервисная экосистема как набор сервисов 10
1.2.3. Сервисная экосистема как набор сервисов, персонализирующий опыт за счет сбора персональных данных клиента 13
1.2.4. Сервисная экосистема как как набор сервисов, предоставляющий бесшовный клиентский опыт 15
1.2.5. Сервисная экосистема как набор услуг по подписке 19
1.2.6. Факторы использование потребителями сервисных экосистем 21
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ДРАЙВЕРОВ И БАРЬЕРОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СЕРВИСНЫХ ЭКОСИСТЕМ ПОТРЕБИТЕЛЯМИ 23
Раздел 2.1. Обзор и сравнительный анализ подходов к созданию экосистем на российском рынке и их коммуникационных стратегий 23
2.1.1. Обзор и сравнительный анализ подходов к созданию экосистем на российском рынке 23
2.1.2. Обзор и сравнительный анализ коммуникационных стратегий российских экосистем 28
Раздел 2.2. Нетнографическое исследование 33
2.2.1. Методология проведения нетнографического исследования 33
2.2.2. Анализ отзывов об использовании сервисных экосистем потребителями 34
2.2.3. Разработка гипотез о влиянии драйверов и барьеров на использование сервисных экосистем потребителями 39
ГЛАВА 3. ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ 41
Раздел 3.1. Описание методологии количественного исследования и выборки 41
3.2.1. Описание методологии количественного исследования 41
3.2.2. Описание выборки исследования 42
Раздел 3.2. Результаты онлайн-опроса и управленческие рекомендации 44
3.2.1. Анализ предыдущего опыта использования подписок 44
3.2.2. Анализ оценок важности факторов из разработанной модели 46
3.2.3. Анализ разрывов между предложениями рынка и потребностями пользователей 47
3.2.4. Кластерный анализ на основе оценок важности 48
3.2.5. Управленческие рекомендации 55
3.2.6. Ограничения 57
Заключение 58
Источники 60
Приложения 65
Опросник 65
Варианты коммуникационных сообщений 68
Согласно исследованию McKinsey, к 2025 году около 30% корпоративного дохода в мире будут генерировать цифровые бизнес-экосистемы. Компании строят экосистемы вокруг собственных сервисов или заключают партнерства с другими компаниями, чтобы извлекать преимущества из данной бизнес-модели. Ключевая выгода от построения сервисных экосистем заключается в том, что экосистема как технологическое решение позволяет собирать данные о клиентах, которые впоследствии анализируются и дают компаниям возможность вести бизнес более эффективно. Когда потребитель пользуется сервисами в рамках одной экосистемы, он делится с компанией персональными данными. Анализ данных о клиентах помогает компаниям четко понимать потребности клиентов и предлагать клиентам персонализированные предложения, соответствующие этапу клиентского пути. Так клиенты получают предложения, соответствующие их потребностям, а компании увеличивают доход. Кроме того, в рамках экосистемы взаимодействие компании и клиента не заканчивается после приобретения товара или услуги. Это происходит в силу того, что клиент пользуется сервисами в одном интерфейсе и остается внутри экосистемы. Кроме того, проанализированные массивы данных дают компании возможность более точно планировать закупки, прогнозировать прибыль, распределять ресурсы и оценивать направления развития бизнеса.
На сегодняшний день работы в области разработки сервисных экосистем фокусируются на перспективе компаний-разработчиков экосистем, при этом перспектива пользователя остается недостаточно исследованной. Несмотря на то, что существуют эмпирические отчеты, рассматривающие отдельные аспекты сервисных экосистем, не хватает системного взгляда с перспективы пользователя. Пока не существует единого списка факторов, которые влияют на готовность потребителей пользоваться сервисными экосистемами. Учитывая то, что пользователи по-разному воспринимают выгоды от использования сервисной экосистемы, четкое понимание мотивации потребителей и как они воспринимают экосистемы может помочь бизнесу более осознанно подходить к позиционированию сервисных экосистем.
Сервисная экосистема как модель бизнеса возникла как комбинация из других подходов к созданию ценности для клиента. На сегодняшний день проведено недостаточно исследований, сфокусированных на сервисных экосистемах как на комплексном феномене, включающем в себя характеристики других бизнес-моделей. Чтобы понять, что влияет на готовность потребителей пользоваться сервисными экосистемами, необходимо интегрировать разные подходы, которые связаны с различными характеристиками экосистемы. В связи с этим в данной работе сервисные экосистемы будут рассматриваться с точки зрения пяти перспектив, которые позволят выявить факторы, влияющие на готовность потребителей пользоваться сервисными экосистемами: сервисная экосистема как платформенное решение; как набор услуг; как персонализированный сервис; как бесшовный клиентский опыт; как набор услуг по подписке.
Цель данной работы состоит в разработке и апробации модели, систематизирующей драйверы и барьеры использования сервисных экосистем потребителями. Для достижения этой цели было определено понятие сервисной экосистемы и выявлены ключевые характеристики сервисной экосистемы на основе академической и практической литературы. Далее были выявлены драйверы и барьеры, влияющие на использование потребителями сервисных экосистем на основании обзора литературы и нетнографического исследования. На основе выявленных драйверов и барьеров был проведен анализ того, как компании работают с этими факторами в коммуникационных стратегиях. Значимость выявленных драйверов и барьеров использования сервисных экосистем была оценена на основании количественного опроса потребителей, и были разработаны практические рекомендации по развитию сервисных экосистем.
Объектом исследования выступают сервисные экосистемы на российском рынке, предметом исследования – воспринимаемые драйверы и барьеры использования сервисных экосистем российскими потребителями. К предполагаемым результатам относятся систематизация и количественная оценка драйверов и барьеров использования сервисных экосистем, а также рекомендации по активации драйверов и устранению барьеров при работе с сервисными экосистемами. К методологии исследования можно отнести интегрирующий обзор литературы, нетнографическое исследование, качественный контент анализ лендингов российских экосистем, онлайн-опрос потребителей.
С точки зрения бизнеса, экосистемы достаточно хорошо исследованы и четко понятно, какие выгоды они приносят компаниям. При этом на сегодняшний день нет чёткого понимания, как потребители относятся к экосистемам; почему не все готовы их использовать; что мотивирует их подключаться, продолжать пользоваться или отключаться от экосистемы; не ясно, как потребители воспринимают экосистему: является ли экосистема для них особенным видом сервисов или обычным приложением.
Цель данной работы состояла в том, чтобы предложить концептуальную модель, систематизирующую драйверы и барьеры, влияющие на использование потребителями сервисных экосистем. Однако на сегодняшний день подход к определению сервисной экосистемы в мировой практике еще не устоялся, поэтому на основе существующих подходов к определению сервисной экосистемы было разработано рабочее определение, объединяющее несколько подходов. Кроме того, не существует и единого подхода к определению характеристик сервисной экосистемы в связи с новизной этого феномена. Анализ определений и дополнительной научной и практической литературы, посвященной сервисным экосистемам, позволил выявить несколько характеристик экосистем, которые могут быть присущи этому формату бизнеса. Так, сервисная экосистема сочетает в себе характеристики сразу нескольких ранее изученных концепций, поэтому ее можно рассматривать через их призму. В работе экосистемы были рассмотрены с пятью разных точек зрения: экосистема как платформенное технологическое решение; экосистема как набор сервисов; экосистема как набор сервисов, персонализирующий опыт за счет сбора данных; экосистема как набор сервисов, предоставляющий бесшовный клиентский опыт; экосистема как набор услуг по подписке. На основе факторов, выявленных при рассмотрении экосистемы с каждой из пяти перспектив, была построена модель, систематизирующую драйверы и барьеры, влияющие на использование потребителями сервисных экосистем.
Далее модель была адаптирована за счет проведения нетнографического исследования, цель которого состояла в том, чтобы адаптировать теоретическую модель к условиям рынка и дополнить ее факторами, которые не были учтены по итогу обзора литературы, но которые выделяют непосредственно пользователи. Кроме того, нетнографический анализ позволил понять, как потребители формулируют определенные факторы, чтобы в дальнейшем использовать в онлайн-опросе язык, понятный пользователям. Так как у каждой экосистемы на российском рынке есть подписка, анализировались отзывы об использовании именно подписок.
Также были рассмотрены ключевые особенности российского рынка сервисных экосистем, подходы к их построению и коммуникациям с пользователями через лендинги. Выяснилось, что в лендингах учитываются не все потенциально важные для пользователей факторы, что может снижать используемость подписок.
Модель была протестирована с помощью онлайн-опроса на выборке из 145 человек. Был оценен предыдущий опыт пользователя и собраны оценки важности каждого из выделенных факторов. Кластерный анализ позволил сегментировать потребителей на основе важности факторов для каждого из сегментов. Анализ разрывов подсветил факторы, которые важны для потребителей, но не учитываются бизнесом в коммуникациях через лендинги. В завершение были предложены управленческие рекомендации, которые позволят развить экосистемы с учетом проведенного исследования.
1. Adams W. J., Yellen J. L. Commoditybundlingandtheburdenofmonopoly //Thequarterlyjournalofeconomics. – 1976. – С. 475-498.
2. Akter S., Wamba S. F. Bigdataanalyticsin E-commerce: a systematicreviewandagendaforfutureresearch //ElectronicMarkets. – 2016. – Т. 26. – №. 2. – С. 173-194.
3. Bagdare S., Jain R. Measuringretailcustomerexperience //InternationalJournalofRetail&DistributionManagement. – 2013.
4. Becker L., Jaakkola E. Customerexperience: fundamentalpremisesandimplicationsforresearch //JournaloftheAcademyofMarketingScience. – 2020. – Т. 48. – №. 4. – С. 630-648.
5. Becker L., Jaakkola E. Customerexperience: fundamentalpremisesandimplicationsforresearch //JournaloftheAcademyofMarketingScience. – 2020. – Т. 48. – №. 4. – С. 630-648.
6. Bhattacharya A., Srivastava M., Verma S. Customer experience in online shopping: a structural modeling approach //Journal of Global Marketing. – 2019. – Т. 32. – №. 1. – С. 3-16.
7. Bischof S. F., Boettger T. M., Rudolph T. Curated subscription commerce: A theoretical conceptualization //Journal of Retailing and Consumer Services. – 2020. – Т. 54. – С. 101822.
8. Brakus J. J., Schmitt B. H., Zarantonello L. Brand experience: what is it? How is it measured? Does it affect loyalty? //Journal of marketing. – 2009. – Т. 73. – №. 3. – С. 52-68.
9. Bulut Z., Gürler Ü., Şen A. Bundle pricing of inventories with stochastic demand //European Journal of Operational Research. – 2009. – Т. 197. – №. 3. – С. 897-911.
10. Burke R. R. et al. Comparing dynamic consumer choice in real and computer-simulated environments //Journal of Consumer research. – 1992. – Т. 19. – №. 1. – С. 71-82.
11. Chang J. S., Lawless P. A., Yamamoto T. Corona discharge processes //IEEE Transactions on plasma science. – 1991. – Т. 19. – №. 6. – С. 1152-1166.
12. Choi S. Y., Kim S. I. A study on User Experience of Monthly< DESIGN> Magazine Subscription Service //Journal of Digital Convergence. – 2021. – Т. 19. – №. 8. – С. 337-343.
13. Dabholkar P. A., Bagozzi R. P. An attitudinal model of technology-based self-service: moderating effects of consumer traits and situational factors //Journal of the academy of marketing science. – 2002. – Т. 30. – №. 3. – С. 184-201.
14. Dansby R. E., Conrad C. Commodity bundling //The American Economic Review. – 1984. – Т. 74. – №. 2. – С. 377-381.
15. Davis F. D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology //MIS quarterly. – 1989. – С. 319-340.
16. Desai P. S., Purohit D., Zhou B. Allowing consumers to bundle themselves: The profitability of family plans //Marketing Science. – 2018. – Т. 37. – №. 6. – С. 953-969.
17. Dinev T. et al. Privacy calculus model in e-commerce–a study of Italy and the United States //European Journal of Information Systems. – 2006. – Т. 15. – №. 4. – С. 389-402.
18. Fernandes T., Pereira N. Privacy or Personalization? Drivers, Deterrents and Moderators of Consumers’ Willingness to Disclose Personal Data //Academy of Marketing Science World Marketing Congress. – Springer, Cham, 2019. – С. 27-35.
19. Foubert B., Gijsbrechts E. Shopper response to bundle promotions for packaged goods //Journal of Marketing Research. – 2007. – Т. 44. – №. 4. – С. 647-662.
20. Foubert B., Gijsbrechts E. Shopper response to bundle promotions for packaged goods //Journal of Marketing Research. – 2007. – Т. 44. – №. 4. – С. 647-662.
21. Foubert B., Gijsbrechts E. Shopper response to bundle promotions for packaged goods //Journal of Marketing Research. – 2007. – Т. 44. – №. 4. – С. 647-662.
22. Guiltinan J. P. The price bundling of services: A normative framework //Journal of marketing. – 1987. – Т. 51. – №. 2. – С. 74-85.
23. Hanson W., Martin R. K. Optimal bundle pricing //Management Science. – 1990. – Т. 36. – №. 2. – С. 155-174.
24. Hanson W., Martin R. K. Optimal bundle pricing //Management Science. – 1990. – Т. 36. – №. 2. – С. 155-174.
25. Herrmann W. A., Köcher C. N‐Heterocyclic carbenes //AngewandteChemie International Edition in English. – 1997. – Т. 36. – №. 20. – С. 2162-2187.
26. Hoda R. S., Loukeris K., Abdul‐Karim F. W. Gynecologic cytology on conventional and liquid‐based preparations: a comprehensive review of similarities and differences //Diagnostic cytopathology. – 2013. – Т. 41. – №. 3. – С. 257-278.
27. Horng S. M. A study of the factors influencing users’ decisions to pay for Web 2.0 subscription services //Total Quality Management & Business Excellence. – 2012. – Т. 23. – №. 7-8. – С. 891-912.
28. Hyde K. D. et al. One stop shop: backbones trees for important phytopathogenic genera: I (2014) //Fungal Diversity. – 2014. – Т. 67. – №. 1. – С. 21-125.
29. Klaus P. P., Maklan S. Towards a better measure of customer experience //International journal of market research. – 2013. – Т. 55. – №. 2. – С. 227-246.
30. Krafft M., Arden C. M., Verhoef P. C. Permission marketing and privacy concerns—Why do customers (not) grant permissions? //Journal of interactive marketing. – 2017. – Т. 39. – С. 39-54.
31. Krafft M., Arden C. M., Verhoef P. C. Permission marketing and privacy concerns—Why do customers (not) grant permissions? //Journal of interactive marketing. – 2017. – Т. 39. – С. 39-54.
32. Krafft M., Arden C. M., Verhoef P. C. Permission marketing and privacy concerns—Why do customers (not) grant permissions? //Journal of interactive marketing. – 2017. – Т. 39. – С. 39-54.
33. Krafft M., Arden C. M., Verhoef P. C. Permission marketing and privacy concerns—Why do customers (not) grant permissions? //Journal of interactive marketing. – 2017. – Т. 39. – С. 39-54.
34. Lee A. H. I. et al. A green supplier selection model for high-tech industry //Expert systems with applications. – 2009. – Т. 36. – №. 4. – С. 7917-7927.
35. Lee D., LaRose R. The impact of personalized social cues of immediacy on consumers' information disclosure: a social cognitive approach //Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. – 2011. – Т. 14. – №. 6. – С. 337-343.
36. Lemon K. N., Verhoef P. C. Understanding customer experience throughout the customer journey //Journal of marketing. – 2016. – Т. 80. – №. 6. – С. 69-96.
37. Liu Y. et al. Experimental measurement-device-independent quantum key distribution //Physical review letters. – 2013. – Т. 111. – №. 13. – С. 130502.
38. Martins C., Oliveira T., Popovič A. Understanding the Internet banking adoption: A unified theory of acceptance and use of technology and perceived risk application //International journal of information management. – 2014. – Т. 34. – №. 1. – С. 1-13.
39. McAfee A. et al. Big data: the management revolution //Harvard business review. – 2012. – Т. 90. – №. 10. – С. 60-68.
40. Mclean G., Al-Nabhani K., Wilson A. Developing a mobile applications customer experience model (MACE)-implications for retailers //Journal of Business Research. – 2018. – Т. 85. – С. 325-336.
41. Miltgen C. L., Popovič A., Oliveira T. Determinants of end-user acceptance of biometrics: Integrating the “Big 3” of technology acceptance with privacy context //Decision support systems. – 2013. – Т. 56. – С. 103-114.
42. Moore J. F. Predators and prey: a new ecology of competition //Harvard business review. – 1993. – Т. 71. – №. 3. – С. 75-86.
43. Parsons M. R. et al. Crystal structure of a quinoenzyme: copper amine oxidase of Escherichia coli at 2 Å resolution //Structure. – 1995. – Т. 3. – №. 11. – С. 1171-1184.
44. Paun D. When to bundle or unbundle products //Industrial Marketing Management. – 1993. – Т. 22. – №. 1. – С. 29-34.
45. Reinartz W. J., Kumar V. The impact of customer relationship characteristics on profitable lifetime duration //Journal of marketing. – 2003. – Т. 67. – №. 1. – С. 77-99.
46. Sarin S., McDermott C. The effect of team leader characteristics on learning, knowledge application, and performance of cross‐functional new product development teams //Decision sciences. – 2003. – Т. 34. – №. 4. – С. 707-739.
47. Schilke O., Wirtz B. W. Consumer acceptance of service bundles: An empirical investigation in the context of broadband triple play //Information & Management. – 2012. – Т. 49. – №. 2. – С. 81-88.
48. Schmitt B. Experiential marketing //Journal of marketing management. – 1999. – Т. 15. – №. 1-3. – С. 53-67.
49. Srinuan P., Srinuan C., Bohlin E. An empirical analysis of multiple services and choices of consumer in the Swedish telecommunications market //Telecommunications Policy. – 2014. – Т. 38. – №. 5-6. – С. 449-459.
50. Stremersch S., Tellis G. J. Strategic bundling of products and prices: A new synthesis for marketing //Journal of marketing. – 2002. – Т. 66. – №. 1. – С. 55-72.
51. Tellis G. J., Gaeth G. J. Best value, price-seeking, and price aversion: The impact of information and learning on consumer choices //Journal of marketing. – 1990. – Т. 54. – №. 2. – С. 34-45.
52. Vallerand R. J. et al. Ajzen and Fishbein's theory of reasoned action as applied to moral behavior: A confirmatory analysis //Journal of personality and social psychology. – 1992. – Т. 62. – №. 1. – С. 98.
53. Vargo S. L., Lusch R. F. Institutions and axioms: an extension and update of service-dominant logic //Journal of the Academy of marketing Science. – 2016. – Т. 44. – №. 1. – С. 5-23.
54. Venkatesh V., Speier C. Creating an effective training environment for enhancing telework //International Journal of Human-Computer Studies. – 2000. – Т. 52. – №. 6. – С. 991-1005.
55. Venkatesh V., Thong J. Y. L., Xu X. Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology //MIS quarterly. – 2012. – С. 157-178.
56. Yadav M. S., Monroe K. B. Howbuyersperceivesavingsin a bundleprice: Anexaminationof a bundle'stransactionvalue //JournalofMarketingResearch. – 1993. – Т. 30. – №. 3. – С. 350-358.
57. Сайт frankrg [Электронный ресурс]. / frankrg. – 2022. URL: https://frankrg.com/58581
58. Сайт Otzovik [Электронный ресурс]. / Otzovik. – 2022. URL: https://otzovik.com/review_13291576.html.
59. Сайт mediascope [Электронный ресурс]. / mediascope. – 2022. URL: https://mediascope.net/news/1250827/.
60. Сайт mediascope [Электронный ресурс]. / mediascope. – 2022. URL: https://mediascope.net/news/1250827/.
61. Цифровые экосистемы Москвы, 2019 [Электронный ресурс]. ict.moscow /. – 2022. URL: https://ict.moscow/projects/ecosystems/?filterCategory=b2c.
62. «Экосистемы: подходы к регулированию», отчет Банка России, 2021 [Электронный ресурс]. cbr /. – 2022. URL: http://www.cbr.ru/content/document/file/119960/consultation_paper_02042021.pdf.
63. Как российские компании развивают экосистемы — 2022 [Электронный ресурс]. spektr/. – 2022. URL: https://vc.ru/u/163530-nikolay-sedashov/349623-kak-rossiyskie-kompanii-razvivayut-ekosistemy-2022.
64. Как российские компании строят экосистемы: что происходит и чего ожидать [Электронный ресурс]. ict.moscow /. – 2022. URL: https://vc.ru/u/163530-nikolay-sedashov/105427-kak-rossiyskie-kompanii-stroyat-ekosistemy-chto-proishodit-i-chego-ozhidat