Спрос на товары повседневного потребления

1) Переключение с одних брендов на другие в рамках одной товарной категории в ритейле в условиях санкций
2) Построение многоуровневой модели спроса на дифференцированный товар
3) Оценка влияния маркетинговых инструментов на ценность бренда

1. Переключение с одних брендов на другие в рамках одной товарной категории в ритейле в условиях санкций

В связи с введением санкций в августе 2014 года ассортимент некоторых видов товара существенно изменился. В результате часть потребителей переориентировалась на покупку других брендов, часть потребителей стала делать покупки в более дешевых сетях. Такое поведение потребителя существенно влияет на маркетинговую стратегию розничной сети. Поскольку подобные санкции были введены в России впервые, особый интерес представляет изучение процесса переключения индивидов с одних брендов на други. Исследование актуально с научной точки зрения, поскольку крайне редко удается эмпирически оценить структурные экономические модели в условиях воздействия на экономику сильного экзогенного шока. Кроме того, анализ поведения на другие с целью выработать рекомендации для торговое сети.

В рамках работы планируется исследовать, как в условиях изменения ассортимента одной из санкционных категорий товаров, потребитель делал выбор и на какие бренды переключался. Это необходимо, чтобы оценить, как существенное изменение ассортимента повлияло на спрос выбранной категории.

H1: Часть потребителей переключилась на покупку известных отечественных товаров с большой долей рынка 

H2: Основным фактором, лежащим в основе переключения в первые месяцы после введения санкций, является variety seeking

Задачи исследования:

	Выбрать категорию товара для анализа
	Провести статистический анализ данных
	Провести обзор литературы по выбранной теме
	Построить математическую модель для анализа
	Подготовить данные для оценки модели
	Оценить модели и интерпретировать результаты

Одна из розничных сетей Пермского края предоставила данные о продажах за период с 2008 по 2012 годы (чеки, остатки, справочники, информация по акциям). База данных развернута на сервере и готова для дальнейшего использования. Также имеются данные от TNS-Russia по просмотрам пермяками рекламы за 2008-2012 гг. Все данные развернуты на сервере с помощью SQL Server, проведены первичная обработка данных, проверка адекватности данных в базе, разработаны алгоритмы предварительной обработки и подготовки данных и написаны советующие сткрипты.

Для проверки гипотез будет построена на первом этапе простая логит-модель на основе ежедневных данных о покупках, предоставленных сетью «Семья». Далее будут разрабатываться более сложные спецификации модели, на основе простейшей.

Поскольку введение подобного рода санкций в России произошло впервые и привело к существенному изменению ассортимента, будет интересно изучить феномен поведения потребителя в принципиально новых для российского рынка условиях. Подробный анализ поведения потребителя и факторов, лежащих в его основе, очень актуален для розничных сетей и имеет прикладной характер.

2. Эмпирический анализ поведения потребителей на рынке товаров повседневного спроса с учетом их разнородности с точки зрения влияния предыдущего индивидуального покупательского поведения на выбор

Наша работа вписывается в исследования, посвященные изучению лояльности или зависимости от прошлого выбора (state dependence). Особенность статей данной предметной области заключается в том, что лояльность рассматривается как случайная величина, то есть признается, что у индивидов может быть разная зависимость от их прошлого покупательского опыта.

Большинство исследований предпочтений потребителей учитывают лояльность как случайную величину по отношению только к одной характеристике товара – к бренду. Особенность нашего исследования в том, что, изучая спрос на дифференцированный товар, мы моделируем лояльность к трем различным характеристикам продукта: бренду, размеру и вкусу.

Вопрос, на который планируем получить ответ, звучит следующим образом - если потребитель склонен покупать один и тот же бренд говорит ли это о том, что он также будет склонен покупать товары одного и того же размера или одного и того же вкуса?

H1: Лояльность к одной характеристике товара положительно связана с лояльностью к другим характеристикам.
H2:   Чем лояльнее потребитель к любой из характеристик товара, тем менее он чувствителен к изменению цены и проводимым акциям-скидкам в магазине. 

Цель исследования– изучить, как зависимость от прошлого выбора связана с чувствительностью потребителей к цене и проводимым в магазине акциям. 

Задачи исследования:

	Изучить способы одновременного оценивания переменной, отвечающей за прошлый покупательский выбор и параметров логита со случайными коэффициентами с помощью метода максимального правдоподобия
	Расширить анализ различного влияния прошлого выбора и разнородности, приняв во внимание особенности покупательского поведения
	Проверить устойчивость результатов к различным товарным категориям и разным способом измерения переменной, отвечающей за влияние прошлого выбора
	Изучить как разделять эффекты лояльности, т.е. положительное отношение к бренду, размеру и вкусу и эффект привыкания в моделировании зависимости от прошлого выбора
	Написать статью о том, как различное потребительское поведение влияет на зависимость от прошлого выбора, сделать выводы для формирования стратегии ценообразования для торговой сети, основываясь на результатах

Описание методик, методов исследования, получения научного результата, включая описание источников информации для проведения работы

Данные описаны выше (п.1). 

Для того чтобы ответить на поставленные исследовательские вопросы, будет использована логит модель со случайными коэффициентами. Модель со случайными коэффициентами позволит учесть различную чувствительность потребителей к цене и проводимым в магазине акциям и разнородность с точки зрения влияния предыдущего индивидуального покупательского поведения на выбор. Для оценивания модели будут использованы данные продаж крупного ритейлера, расположенного в Пермском крае, России. Чтобы сформировать данные в необходимой для проведения исследования форме были соединены два источника информации: выбор потребителей, у которых есть карта лояльности данной сети магазинов и информация об ассортименте, проводимых акциях в магазине и ценообразовании.

Новизна и перспективность применяемых в работе методов исследования

Особенность собранных данных: данные выгодно отличаются от данных, используемых ранее в подобного рода исследований: 1) scanner panel data – содержат информацию о покупках нескольких индивидов (обычно менее 300), в то время как наши данные содержат информацию о всех покупках; 2) store-level data – агрегированные данные (обычно по неделям) и не позволяют наблюдать индивидуальный выбор, а наши данные позволяют.

В данном проекте мы моделируем лояльность к трем различным характеристикам товара: бренду, размеру и вкусу. Насколько нам известно, это первая работа, изучающая как взаимосвязаны лояльности к различным атрибутам товара. Также мы изучаем как различная чувствительность к цене и скидкам связана с лояльностью к различным характеристикам товара. 

 3. Оценка факторов, определяющих потребительскую ценность бренда

 Актуальность исследования

В современном ритейле все больше данных автоматически регистрируются. Это позволяет более точно отвечать на ряд маркетинговых вопросов, в частности, что является драйверами ценности бренда. Мы планируем протестировать уже разработанный инструментарий на нескольких товарных категориях, что сделает результаты более универсальными и подтвердить надежность применяемого подхода. Отдельное внимание будет уделено изучению ценности частных торговых марок (собственные бренды торговых сетей).

Формулировка научной проблемы

В рамках двухэтапного моделирования (модель потребительского выбора, модель ценности бренда) планируется выявить, каким образом различные маркетинговые инструменты (акции, реклама) и ассортимент влияют на ценности бренда. Данное исследование развивает уже полученные результаты для товарной категории пакетированных чаев. 

Для частных торговых марок будет проведен анализ их результативности в различных категориях, а также выявлены поведенческие особенности потребителей, которые становятся приверженцами этих брендов.

H1: Влияние маркетинговых инструментов и характеристик ассортимента на ценность бренда не зависит от товарной категории.

Цель исследования – оценить влияние маркетинговых инструментов и характеристик ассортимента на ценность бренда в различных товарных категориях. 

Задачи исследования:

	Выбрать товарные категории
	Собрать и обработать по выбранным категориям
	Определить какие факторы влияют на результативности выведения частной торговой марки для ритейлера (структура категории, фазы бизнес-цикла и т.д.)
	Оценить ценность бренда
	Измерить влияние маркетинговых инструментов и характеристик ассортимента
	Интерпретировать полученные результаты

Описание методик, методов исследования, получения научного результата, включая описание источников информации для проведения работы

Описание данных представлено выше (п.1) 

Для достижения поставленной цели будет построена модель дискретного выбора (conditional logit model), где оцененные константы функции полезности будут представлять собой ценность бренда (Kamakura&Russel, 1993). Ценность бренда будет оценена в недельной динамике для того, чтобы на основе панельной регрессии измерить влияние рекламы, проводимых акций и характеристик ассортимента.

Новизна и перспективность применяемых в работе методов исследования

В рамках предлагаемого подхода измеряется потребительская ценность бренда на основе модели дискретного выбора для рынка неоднородного товара. Впервые влияние рекламы измеряется через такую переменную как охват целевой аудитории, также новизна подхода заключается в измерении влияния характеристик ассортимента на ценность бренда.

Для частных торговых марок будут впервые изучены факторы, определяющие результативность таких брендов в российском продуктовом ритейле.