3. Настоящая презентация отражает предварительные результаты
исследования Data Insight потребительского поведения и тех
изменений, которые привносят в это поведение современные
технологии. Мы изучаем то, как люди, которые активно пользуются
интернетом, стали покупать повседневные товары.
Самого исследования пока еще нет, оно появится ближе к концу
года. Все уточняющие вопросы можно и нужно задать в электронную
почту или телефон.
a@datainsight.ru
+7 495 5405906
3

4. • 15-20 непродуктовых покупок в год
больше 1000 рублей
• Более 80% выбирают большую
покупку преимущественно через
интернет
• 40% покупателей в онлайне в
течение года (хотя бы однократно)
• И только 1-2 покупки в онлайне в
течение года для покупателей
• И низкая возвращаемость к тому
же типу покупок
• И отсутствие лояльности к
интернет-магазину (как классу и
любому конкретному)
4

5. Для того, чтобы разобраться в этих суждениях, мы начали
исследовать статистику и, в первую очередь, для проверки гипотез
выделили тех, кто покупает через интернет и тех, кто только
выбирает. И мы проанализировали, какую долю составляют
покупатели от выбирателей. И дальше мы разобрали это по
регионам.
Таким образом, у нас получилось 4 графика по 4-м разным
категориям, которые (как мы предполагаем) имеют специфическое
поведение. Эти графики представлены на слайдах дальше.
5

6. доля покупателей от выбирателей
количество покупателей в регионе
6

7. Доля покупателей от выбирателей
Количество покупателей в регионе
7

8. Доля покупателей от выбирателей
Количество покупателей в регионе
8

9. Доля покупателей от выбирателей
Количество покупателей в регионе
9

10. Картинка по регионам дала странные результаты – пользователи
одинаково хорошо покупают те товары, которые стали продаваться
через интернет недавно, однако, те товары, которые продаются в
интернете давно (компьютеры в первую очередь), они покупают
гораздо лучше в столицах, чем через интернет.
Таким образом, потребительское поведение не впрямую зависит от
региона и в большей степени зависит от чего-то еще.
Тогда мы разобрали это поведение потребителей по стажу
использования. И получили еще три графика, которые хотим вам
показать.
10

11. 2 3 4 5 6
одежда портативная электроника
мебель, товары для дома компьютеры
11

12. 2 3 4 5 6
одежда портативная электроника компьютеры
12

13. 2 3 4 5 6
одежда портативная электроника
мебель, товары для дома компьютеры
13

14. Самый высокий процент
покупателей в сегменте одежда и
обувь за счет низкой
«искабельности» товаров
Самый большой разброс между
столицами и регионами в сегменте
«мебель и товары для дома».
Даже больше, чем в продуктах
питания
Потребители выбирают
электронную покупку вне
зависимости от возраста и пола,
но в зависимости от категории
14

15. Интернет-магазин – это неудобно! Даже при
повторной покупке часто людям проще зайти в
магазин, чем общаться с интернет-продавцами
Курьерская доставка сложная, небезопасная и
дорогая. Курьер – частая причина отказа от
конкретного магазина
Интернет-магазин требует очень много
внимания: все приходится делать самому. В
итоге на покупку через интернет зачастую
уходит больше времени, чем в оффлайне
За большими покупками пользователи часто
ходят вдвоем. Финальный выбор делается в
магазине
15

16. Как меняется Что делать Влияние Опыт и
ситуация продавцам технологий влияние
• по годам Какие изменения в Что происходит в Какие факторы в
• по регионам сервисе приведут к поведении большей степени
• по возрастам перелому ситуации потребителей от влияют на
• по товарным Как использовать появления пользователей –
категориям сложившуюся мобильных личный опыт или
ситуацию технологий и влияние
Smart TV окружения

17. 17

18. 2 года работы
80 исследовательских проектов
Специализация ecommerce, стартапы, интернет-реклама
Основные компетенции: сложные исследовательские
проекты на стыке совершенно различных методик
Базовые исследования: Электронная торговля 2011, 2012,
Online Travel 2012, мониторинг ecommerce,
мониторинг рекламы в интернете
www.DataInsight.ru
+7 495 5405906
a@datainsight.ru
18

19. 19