Стратегии развития отраслевых Интернет-ресурсов

Оглавление журнала

Многообразие новых бизнес-моделей и отсутствие культуры маркетинговых исследований электронного рынка приводят в замешательство руководителей предприятий и подразделений, которые разрабатывают стратегии интеграции интернет -  технологий с хозяйственной деятельностью предприятия. Целью данной работы является поиск источников  конкурентных преимуществ для отраслевых информационных ресурсов и   разработка метода исследования, который позволяет определить степень влияния переменных рыночного позиционирования на эффективность  отраслевых интернет - ресурсов. Изучение этих вопросов является ключевым моментом в процессе стратегического планирования  развития различных интернет-проектов.

Рассмотрим общую модель стратегического планирования процесса  внедрения интернет-технологий в деятельность предприятия.

Модель стратегического планирования процесса  интеграции интернет –технологий с деятельностью предприятия

В общем виде модель процесса интеграции может состоять из нескольких последовательных этапов (см. рис. 1).

Рис. 1 Общая модель стратегического планирования процесса интеграции Интернет-технологий с деятельностью предприятия

На первом  этапе  происходит выбор базовой модели интеграции интернет-технологий с деятельностью предприятия. Можно выделить две базовые модели интеграции: корпоративная и некорпоративная (описание  моделей интеграции дана в разделе «Базовые модели интеграции»).   Выбор базовой  модели  зависит, прежде всего,  от миссии и целей предприятия, а также  от факторов макросреды, рыночных условий, факторов и условий интернет – рынка, степени готовности предприятия и бизнес- партнеров к интеграции и возможности реализации той или иной модели интеграции. 

Второй этап связан с разработкой стратегии развития  в сети Интернет в рамках выбранной модели интеграции. На этом  этапе происходит определение рыночной позиции проекта с обоснованием стратегии и тактики поведения на рынке. Это возможно после определения и анализа источников конкурентных преимуществ и  ключевых факторов успеха на рынке. Полученная  информация позволит создать функциональную бизнес – модель с описанием конкретного клиентского инструментария.

Третий этап связан с разработкой стратегии продвижения и навигации проекта . Отсутствие разработанной заранее стратегии продвижения и навигации является серьезной ошибкой начальных этапов создания проектов интеграции.  «Продвигать» проект целесообразно не только традиционными, но и средствами Интернет – маркетинга.

На четвертом этапе разрабатывается схема воплощения проекта , т.е. детальные планы работы и бюджеты; структура и схема управления; процедуры, необходимые для реализации проекта, а также условия участия инвестора.  На этом же этапе проводится наблюдение и контроль за ходом реализации проекта.

Базовые модели интеграции

Предприятие, внедряясь в электронный бизнес, может использовать два пути. Первый – это создание  корпоративных моделей интеграции, второй - некорпоративных, или, виртуальных моделей.

Корпоративные модели интеграции строятся через создание систем электронной коммерции и электронного введения бизнеса для конкретного предприятия. Бизнес – модель создается на основе традиционного для предприятия вида деятельности. Целью предприятия, в этом случае, является повышение эффективности существующих  бизнес – процессов с помощью технологий Интернета. Эта группа моделей представлена различными интернет – ресурсами, от электронных визиток предприятия до торговых систем. Корпоративные  бизнес-модели  позволяют улучшить взаимодействие  с бизнес - партнерами и клиентами; оптимизировать процесс поставок; создать дополнительные рынки сбыта; повысить эффективность маркетинговых мероприятий за счет персонализации клиента; получить дополнительные каналы взаимодействия с поставщиками и др. Развитие корпоративных моделей подробно описывалось в ранних публикациях журнала [1].

Создание виртуальных  моделей ведения бизнеса связано с желанием предприятия диверсифицировать свою деятельность через  внедрение на электронный рынок. Бизнес- модель создается на основе совершенно нового для  предприятия вида деятельности, связанного с электронным бизнесом. Для внедрения в электронный бизнес предприятие   либо скупает уже существующие Интернет - ресурсы и развивает их, либо  создает свою виртуальную бизнес - модель с нуля.  Интернет – решения, которые реализует такое предприятие,   могут быть направлены на создание и организацию электронных аукционов, торговых площадок (бирж), торговых навигаторов, специализированных информационных ресурсов, информационных навигаторов и каталогов. Формирование прибыли может осуществляться от продажи информации, рекламы, товаров сторонних предприятий, предоставлению различного рода интернет -  услуг. 

Как говорилось выше, выбор модели интеграции составляет начальный и определяющий этап процесса интеграции интернет-технологий с деятельностью предприятия.  Не менее важно «наполнить» выбранную модель эффективными интернет – решениями, сделать ее конкурентоспособной.

Конкурентоспособность информационных проектов

Конкурентоспособность представляет собой сложную и комплексную концепцию, которая анализировалась многими исследователями на основе различных подходов.  Некоторые авторы  определяли конкурентоспособность  как свойство объекта, характеризующееся степенью удовлетворения им конкретной потребности по сравнению с аналогичными объектами, представленными  на данном рынке [2]. По определению Б.Скотта, конкурентоспособность понимается как способность повышать доходы организации по крайней мере так же быстро, как конкуренты, и обеспечивать необходимый уровень инвестиций для поддержания этой тенденции в будущем. [3]. Конкурентоспособные компании должны производить и предлагать рынку товары и услуги, которые удовлетворяют нужды их целевых потребителей. В противном случае, компании не могут получать доходы, а значит, быть конкурентоспособными. Конкурентоспособность предприятий, имеющих электронный бизнес,   наполнена  тем же смыслом: чтобы быть конкурентоспособным, любое предприятие должно уметь: а)  адаптироваться к изменениям окружающей среды, б) создавать свои конкурентные преимущества  и  на этой основе   достигать лучших результатов деятельности, чем конкуренты.

Определение показателей для измерения конкурентоспособности  информационных ресурсов

Г.Саймон отмечает, что «число факторов, потенциально имеющих отношение к эффективности той или иной организации, так велико, что в каждый момент времени можно учитывать лишь некоторые наиболее очевидные из них. Набор этих принимаемых во внимание факторов меняется по мере того, как под действием внешних и внутренних обстоятельств  возникают новые ситуации» [4].

Оценивая различные точки зрения на данную проблему, можно сказать, что в большинстве исследований показателями конкурентоспособности являются результаты экономической деятельности  предприятий. Предполагается, что адаптивность фирмы и конкурентные преимущества представляют собой потенциальную сторону конкурентоспособности фирмы, которая при определенных обстоятельствах может быть и не реализована.  В то же время результаты экономической деятельности дают непосредственное отражение реальных достижений в области обеспечения конкурентоспособности, и поэтому они должны использоваться в качестве ее измерителей [5].

Какие показатели можно использовать для определения эффективности информационного ресурса, целевой аудиторией которого являются участники одной отрасли? Прежде всего, это зависит от типа отраслевого ресурса. Все информационные отраслевые ресурсы, представленные в русскоязычном секторе Интернета можно разделить на следующие группы (типы) :

1. специализированные ресурсы:
   а) контентные
     б) торговые;

2. ресурсы компаний – трейдеров;
3. ресурсы компаний – производителей;
4. «комбинированные» ресурсы.

Контентные ресурсы предназначены для предоставления и продажи тематической информации в отраслевом разрезе. Как правило, контентные ресурсы являются некорпоративными моделями интеграции.

Торговые ресурсы, или, торговые площадки,  предлагают услуги для обеспечения сделки с помощью технологий Интернета (продажи, покупки). Такие ресурсы могут быть как корпоративными, так и некорпоративными.

Ресурсы трейдеров и производителей создаются предприятиями для информирования своих клиентов о деятельности предприятия и продвижения товара через Интернет. Это типичные корпоративные модели, которые называют «визитными карточками» или электронными представительствами.

Получение достоверной информации об экономических показателях информационных ресурсов не всегда возможно,  поэтому для некоторых групп целесообразней  оперировать косвенными показателями. Например, для контентных ресурсов одним из таких  показателей  является посещаемость. Чем выше посещаемость, тем выше привлекательность Интернет-проекта  для потенциальных инвесторов, либо дороже размещение рекламы в пространстве ресурса, что прямо влияет на доходность проекта.

Для торговых площадок показатель посещаемости не всегда является решающим для определения эффективности ресурса. Многие посетители этих ресурсов не пользуются услугами торговых площадок, а заходят туда из любопытства. Мерилом  эффективности торговых площадок может быть торговый оборот или капитализация интернет – проекта.

Для информационных корпоративных ресурсов, связанных с продвижением своей продукции  и поиском клиентов (ресурсы компаний – производителей, компаний – трейдеров) эффективность ресурса, скорее всего, будет связана с количеством и объемом заключенных сделок с клиентами, которые «вышли» на данную компанию, используя этот ресурс.

Конкурентные преимущества

Как говорилось выше, для достижения конкурентоспособности любое предприятие должно создавать и развивать свои конкурентные преимущества, которые позволят наилучшим образом использовать финансовые ресурсы в условиях конкурентной среды. Конкурентные преимущества можно определить как  положение проекта на рынке, позволяющее преодолевать силы конкуренции и привлекать покупателей [6]. По Ж.-Ж. Ламбену, конкурентное преимущество – это те характеристики, свойства товара или марки, которые создают для фирмы определенное превосходство над своими прямыми конкурентами [7]. Но Б.Карлоф отмечает, что  «к сожалению, слишком легко заявить о наличии у себя конкурентных преимуществ, не дав себе труда проверить, соответствуют ли эти предполагаемые преимущества потребностям клиентов. В результате появляются товары с вымышленными преимуществами» [8].   Поэтому, точнее было бы определить конкурентные преимущества -  как преимущества не  над конкурентами, а  преимущества по отношению к потребителю. 

М.Портер считает, что добиться конкурентных преимуществ можно двумя способами:

• предлагая более низкие цены;
• развивая  дифференциацию товаров, что предполагает развитие способности обеспечить покупателя уникальной и большей ценностью в виде нового качества товара (услуги) и  особых потребительских свойств товара (услуги).

Так, для контентных информационных ресурсов источниками конкурентных преимуществ является создание различных информационных сервисов и улучшения качественных характеристик ресурса в области дизайна, навигации, скорости доступа, информационной  открытости.

Для торговых площадок, источниками достижения конкурентных преимуществ являются: достаточно большое количество участников торговых площадок, низкая плата за вход, привлекательные цены на представленную продукцию, разнообразие форм торговых площадок (биржи, аукционы, магазины), высокое качество защиты информации, различные способы оплаты, высокое качество  услуг, связанных с обслуживанием сделок  и  многое другое.

  Многие ресурсы для повышения привлекательности  и удержания клиента комбинируют различные формы и методы продвижения. Так, торговые площадки, помимо создания самой торговой площадки, наполняют свой ресурс разнообразными информационными сервисами, а контентные ресурсы, для привлечения клиентов, стали открывать торговые площадки. Ресурсы компаний-производителей и компаний – трейдеров, публикуя свои прайс-листы и координаты, также  предлагают клиентам  различные информационные сервисы, тем самым, пытаясь повысить лояльность клиентов.

На рынке информационных ресурсов, в условиях постоянного нарастания конкуренции, выбор наиболее перспективных направлений развития ресурсов, достижение и удержание конкурентных преимуществ является очень важной и  непростой задачей.

Стратегия рыночного позиционирования проекта

При создании  конкретной функциональной модели проекта,  руководителю важно знать, какие решения являются наиболее эффективными  с точки зрения  конкурентоспособности. Другими словами,   необходимо определить те  направления, которые интересны целевому рынку, а затем разработать стратегию достижения и удержания конкурентных преимуществ по выбранным направлениям. Этот  процесс назовем разработкой стратегии рыночного позиционирования проекта. Рыночное позиционирование проекта понимается как определение позиции  данного проекта в сознании потребителя по отношению к другим аналогичным проектам.

Для разработки стратегии рыночного позиционирования предлагаем построить и проанализировать  многофакторную модель, которая показывает влияние различных переменных рыночного позиционирования на показатели конкурентоспособности  ресурса. Это поможет определить конкретные интернет – решения проекта и возможности успешного развития проекта в будущем.

В данной работе авторы описывают ту часть исследований, которая связана с  разработкой стратегий рыночного позиционирования только для контентных отраслевых ресурсов.  В процессе исследования:

во-первых, были определены независимые переменные позиционирования, которые могут влиять  на посещаемость ресурса. В качестве переменных позиционирования выступили различные информационные сервисы, которые характерны для большей части контентных отраслевых ресурсов.

Во- вторых,  авторы  попытались построить многофакторную модель, показывающую степень влияния выбранных переменных позиционирования на привлекательность ресурса, т.е. его посещаемость. 

Начальным этапом построения многофакторной модели рыночного позиционирования явилось  проведение маркетинговых исследований.

Процесс маркетингового исследования

Процесс маркетингового исследования состоял из следующих этапов:

• Определение гипотезы, проблемы и задачи исследования.
• Разработка концепции исследования.
• Разработка плана исследования.
• Выбор средств сбора информации.
• Подготовка выборки.
• Сбор информации
• Анализ и интерпретация данных.

Где проводились исследования?

Исследования  проводились на рынке металлургических информационных ресурсов российской части Интернета. С точки зрения экспертов, это  наиболее перспективный и развитый рынок российской части Интернета. В отчете «Перспективы развития межкорпоративного электронного бизнеса в промышленности России», проведенного рейтинговым агентством «Эксперт РА», указано, что из 9 крупнейших отраслей российской  промышленности, наиболее близко к использованию B2B-решений подошли крупнейшие компании металлургического комплекса и крупные дистрибьюторские компании фармацевтического рынка [9].  По мнению специалистов в середине 2000 года около 1000 компаний, имеющих отношение к металлургической отрасли, работали в Интернете, и их количество продолжает увеличиваться. Большинство предприятий металлургии начали процесс интеграции новых информационных технологий в хозяйственную деятельность и по прогнозам, к концу 2001 года не останется ни одного комбината, который не будет представлен в Интернете [10].  

Определения выборки информационных отраслевых ресурсов

В качестве источников информации  были использованы специализированные и общие рейтинги, имеющие в рубрикаторе раздел «Металлургия»:

Для повышения объективности оценок авторы применили метод одномоментного среза, т.е. фиксировали данные о посетителях за сутки, в рабочие дни, в течение одной недели (в данном случае – первая  неделя июня 2001 года). Интересны были только те ресурсы, которые имели хотя бы одно посещение в день и совпадали по профилю деятельности – металлургия. Таким образом, после  первой ступени отбора  было выбрано  385 уникальных посещаемых информационных ресурсов металлургического рынка ресурсов.

На второй ступени отбора  предполагалось оставить только наиболее конкурентоспособные ресурсы.  Поэтому  из всей совокупности ресурсов, были выбраны только те, на которые пришлось 80% посещений.

В среднем  из каждого из рейтинга было выбрано 25-30 ресурсов, что в целом подтверждает принцип Паретто  «80:20» (см. рис.4).  Результатом анализа явилась выборка, состоящая из 69 уникальных информационных ресурсов различных направлений (см. табл. 1).

На последнем этапе авторы исключили из 69 разнонаправленных сайтов ресурсы производителей, ресурсы  трейдеров и «чисто» торговые площадки. В результате осталось 16 контентных отраслевых ресурсов, которые  подверглись тщательному наблюдению и анализу (см. табл.2).

Рис.2. Зависимость доли посещений от количества ресурсов

Таблица 1
Уникальные отраслевые информационные ресурсы, обеспечивающие 80% посещений по каждому из рейтингов

Таблица 2
Наблюдаемая выборка

Общая модель рыночного позиционирования

Представим истинную зависимость  посещаемости контентного отраслевого ресурса от переменных позиционирования в следующем виде:

    u               

  где   – среднее количество посетителей за сутки, чел.

Среднее количество посетителей определялось как среднеарифметическое показателей посещаемости,   полученных из рейтингов, в которых участвует данный ресурс. 

x1…xn  -  переменные позиционирования

  - коэффициенты, отражающие влияние переменных x1…xn на посещаемость

u -  случайный член.

Необходимо построить регрессионную многофакторную модель

   _Щ

                 y = а₁ +  в₁х₁ + в₂х₂ + …+  в_nx_n 

и выбрать так значения коэффициентов а_1, в_1, в_{2 …}в_n,  чтобы обеспечить наилучшее соответствие наблюдениям в надежде получить оптимальные оценки для неизвестных истинных значений параметров. Оценка оптимальности соответствия определяется минимизацией суммы квадратов отклонений. 

Выбор переменных позиционирования

Выбор переменных для построения многофакторной модели рыночного позиционирования является ключевым звеном правильной спецификации модели. При исследовании выбранных ресурсов точно не было известно, какие переменные должны быть включены в уравнение для объяснения изменения посещаемости. Опираясь на эмпирические данные  и анализ процессов, происходящих на рынке отраслевых ресурсов, авторы предположили, что  на посещаемость ресурса оказывает, прежде всего, качество предоставляемых клиентам сервисов, а также дизайн и удобство  пользования сайта.

Заметим, что исследуемые контентные ресурсы размещают в своем пространстве достаточно много разнообразных сервисов, например:

• каталог предприятий отрасли;
• рейтинг отраслевых ресурсов;
• доска объявлений для участников металлургического рынка;
• новости (как ресурса, так  и общеотраслевые);
• справочники специализированной отраслевой информации;
• торговые площадки;
• тематические форумы;
• отраслевые чаты;
• возможность голосования;
• предоставление списков «неблагонадежных» предприятий;
• предоставление аналитической отраслевой информации и др.   

Какие же из этих сервисов можно использовать в качестве переменных в нашей модели? Для получения ответа на этот вопрос были приняты следующие критерии:

А) Для получения более точных оценок  и зависимостей необходимо, чтобы переменные наблюдались  в большей массе выбранных ресурсов, т.е. были характерны для выбранной группы ресурсов. Например, такой сервис, как предоставление справочника специализированной отраслевой информации присутствует только у четырех из шестнадцати наблюдаемых ресурсов, что не дает возможности получить качественные оценки  и зависимости.

Б) Для повышения качества модели желательно, чтобы выбранные переменные были независимыми (т.е. коэффициент корреляции был равен 0). Множественный регрессионный анализ допускает возможность ненулевой корреляции между переменными. Поэтому, в случае невозможности выбора  абсолютно независимых переменных, выбираются те, которые наименее тесно связаны между собой (т.е. имеют низкий коэффициент корреляции).

В) При проведении предварительного тестирования модели, целесообразно оставить в списке переменных те, невключение которых в модель значительно снизит качество и значимость объяснения изменения посещаемости.

Итак, опираясь на эти  критерии и результаты предварительного тестирования, в список переменных вошли следующие сервисы и характеристики:

• качество каталога предприятий отрасли;
• качество рейтинга отраслевых ресурсов;
• качество доски объявлений для участников металлургического рынка;
• качество новостей;
• дизайн и удобство пользования сайта.

В настоящее время достаточно сложно собрать полную информацию и выявить взаимосвязь возможных факторов  на посещаемость, поэтому авторы не претендуют на абсолютную правильность своего выбора.  В  будущем, когда рынок контентных отраслевых ресурсов станет более зрелым, у исследователей  появится возможность проведения более качественного анализа влияния  всех вышеназванных  факторов   на привлекательность ресурса.

Оценка переменных позиционирования

Оценка каждой переменной  по каждому из выбранных  информационных ресурсов определялась экспертным путем. На роль экспертов были приглашены специалисты в области информационных технологий и Интернет-маркетинга из Уральского государственного  технического университета, Института экономики РАН, холдинговой компании «Урал-Линк», «Уралтрубосталь», Уральского Института экономики, управления и права - всего 11 человек. Использовалась  6-бальная шкала оценок.  Оценки выставлялись с учетом главного критерия: насколько хорошо исследуемая переменная соответствует привлечению и удержанию  клиента:

6 – очень хорошо соответствует

5- хорошо соответствует

4- не совсем хорошо соответствует

3- неплохо соответствует

2- плохо соответствует

1- очень плохо соответствует

Для стандартизации подхода к определению оценки по каждой из переменных исследователями была разработана система критериев. Каждой оценке соответствовал свой набор критериев.  Эксперту необходимо было выставить значения 1;  0 или 0,5 по каждому критерию.  Значение 1 -  означало ответ «да»,  значение  0 – означало ответ «нет»; значение  0,5 – означало ответ «не в полной мере» (см. табл. 3). Таблица 3
Значения критериев для эталонных оценок переменных позиционирования

Определение набора значений критериев x₁ …x_m  для каждой эталонной оценки дает возможность  определить систему решающих функций, отделяющих одну категорию ответа от другой. Поскольку применяется шестибальная система оценок, то требуется найти значения коэффициентов w_ij для каждой из шести решающих функций Di , где i изменяется от 1 до n ;   j изменяется от 1 до m.  В данном случае,     m – количество критериев для исследуемой  переменной позиционирования n – количество решающих функций.

D1 = w₁₁x₁+ w₁₂x₂ + … w_1nx_m

D2= w₂₁x₁+ w₂₂x₂ + … w_2nx_m

.                

.

D6= w₆₁x₁+ w₆₂x₂ + … w_6nx_m,

Для определения коэффициентов  w_ij был использован алгоритм обучения перцептрона [11], [12]. Алгоритм позволяет определить значения  w_ij  путем пошагового обучения правильному распознаванию эталонных оценок. Обозначим w_ij(s) значение коэффициента при j переменной  на шаге s. Тогда значение i-той  решающей функции на этом шаге будет равно:

Di(s)=   w_ij(s)x_j(s)

Если при предъявлении i-го набора значений критериев x₁…x_m значение функции Di(s) является максимальным среди значений всех остальных функций, то коэффициенты w_ijна следующем шаге не изменяются. В противном случае, коэффициенты корректируются на определенный множитель с:

w_i(s+1) = w_i (s) + c* x(s)

w_z(s+1) = wz (s) - c* x(s),

где z изменяется от 1 до n, причем z не равно i .

Для нашего случая с выбран равным 0,05.

В качестве примера рассмотрим начало процесса построения системы решающих функций  относительно переменной позиционирования «Различные рейтинги» (см. табл. 4 ).  Предъявляемые наборы значений критериев x₁…x₅  для каждой оценки назовем эталонами. В процессе обучения системе предъявляются различные эталоны и подбираются коэффициенты решающих функций. Это происходит до тех пор, пока система перестает допускать ошибки при классификации предъявляемых ей ситуаций. Обучение  выполняется за   17  шагов. Сам процесс определения коэффициентов был выполнен с помощью компьютерной программы Microsoft Excel. 

В результате расчета  система решающих функций принимает следующий вид:

Подставляя вместо x₁…x₅   различные значения критериев (1 или 0 или 0,5),  рассчитываем значения D1..D6. Максимальное значение функции D1…D6 укажет на значение оценки переменной рыночного позиционирования.

Например, эксперт определил следующий набор значений критериев при оценке сервиса «Различные рейтинги» (см. табл. 5):

Таблица 5.
Пример набора значений критериев для  сервиса «Различные рейтинги»