employee from 01.01.2014 to 01.01.1924
Moskva, Moscow, Russian Federation
VAC 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика
VAC 5.2.4 Финансы
VAC 5.2.5 Мировая экономика
VAC 5.2.6 Менеджмент
VAC 5.2.7 Государственное и муниципальное управление
UDK 339.138 Маркетинг
The article analyzes the evolution and current stage of e–commerce, evaluates its advantages and drawbacks from the point of view of the consumers and sellers. The growth of e-commerce can be attributed to the widespread usage of the Internet and mobile devices, which facilitate the exchange of goods and increasing prevalence of online shopping among consumers due to the low price, wide range, and convenience of online stores. However, e-commerce has significant shortcomings - the lack of social interaction during the purchase process and the inability to comprehensively assess the quality of the purchased goods, which ultimately reduces consumer satisfaction. The use of the latest technologies such as big data analysis, machine learning, natural language processing, visual search, the use of chatbots and augmented reality, as well as the modification of traditional marketing tools with regard of the specifics of the digital sphere can compensate these shortcomings, contribute to the improvement of user experience.
e-commerce, online retail, user experience, growth marketing, big data analysis, recommendation system, conversion
Введение
Электронная коммерция в последние десятилетия демонстрирует значительный рост, в основе которого изначально лежали возросшие масштабы и доступность сети Интернет, значительно облегчившие обмен товарами, широко распространившиеся смартфоны и другие мобильные устройства (ноутбуки, планшеты, умные часы), обеспечивающие быстрое подключение к Интернету из любого удобного для пользователя места. В 2023 году выручка[1] на мировом рынке электронной коммерции составила 3154 млрд. долл. США, что в 2,5 раза превышает данный показатель за 2017 год, и при ожидаемом совокупном годовом темпе роста выручки (CAGR[2]) 9,06% к 2028 году он составит 5307 млрд. долл. США. На долю онлайн продаж[3] в общем объеме розничных продаж пришлось 14% (в 2017 году – 7,2%), по прогнозам в 2028 году этот показатель составит 19,8%, количество пользователей в 2023 году составило 3,1 млрд. чел., что почти в 2,5 раза больше показателя 2017 года, прогноз на 2028 год составляет 4,6 млрд. чел.[4]
В региональном аспекте лидерами рынка электронной коммерции являются Китай, США, ЕС. В 2023 году стоимость китайского рынка составила 1318,7 млрд. долл. США, с ожидаемым среднегодовым темпом роста на период до 2028 года – 12.2%. На рынке США выручка составила 925,4 млрд. долл. США, с прогнозируемым среднегодовым темпом роста 11,2%. Третий по величине рынок электронной коммерции ЕС достиг в 2023 году 631,9 млрд. долл., ожидаемый среднегодовой темп роста – 9,3%[5].
Основными источниками электронной коммерции - по данным на 2023 год – стали: маркетплейсы – на них пришлось 31% объема электронной коммерции; онлайн магазины – 18%; поисковые машины – 14%; сайты, ориентированные непосредственно на потребителя/бренды (например, Nike, Apple, Dyson) - 14%; сайты розничных продавцов – 12%[6].
Российский рынок также весьма динамично развивается, хотя значительно отстает от стран-лидеров по объему и в меньшей степени по темпу роста. В 2023 году выручка на рынке электронной коммерции составила 30,43 млрд долл. США, что почти в 2 раза больше, чем аналогичный показатель 2017 года (16, 34 млрд. долл. США)[7]. При ожидаемом совокупном темпе роста (CAGR) в 9,33% в 2028 году выручка составит 51,96 млрд. долл. США. На долю онлайн торговли в 2023 году пришлось 6,7% ( в 2017 году – 3,9%), прогнозный показатель на 2028 год составляет 10%. Количество пользователей в 2023 году составило 79,9 млн. чел., по прогнозам – к 2028 году этот показатель достигнет 103,7 млн. чел[8].
Постановка проблемы
Переход от традиционных или офлайн-магазинов к онлайн магазинам, которые не имеют физической витрины и не могут предоставить опыта взаимодействия с заинтересовавшими потребителя товарами – произошел не только из-за появления технических возможностей. Онлайн продажи, то есть продажи, осуществляемые полностью в цифровой среде, за исключением их физической доставки потребителю, обеспечили ряд значимых преимуществ, причем как покупателям (потребителям), так и производителям (продавцам) товаров. Именно эти преимущества прежде всего обеспечили столь ощутимый рост онлайн продаж различных категорий товаров.
Среди наиболее значимых можно отметить значительное снижение операционных расходов, связанных с обеспечением розничных операций. В частности, еще весьма недавно – порядка 10–15 лет назад, одной из наиболее сложных задач, стоящих перед компанией, желающей добиться коммерческого успеха - наряду с разработкой продукта и брендированием – была задача обеспечения его широкой представленности в рознице. Это становилось важным условием обеспечения значительных объемов продаж, даже при соответствии продукта требованиям рынка и наличии соответствующего продвижения. Но обходилось компании дорого, причем компания должна была понести значительные расходы еще до того, как продукт на рынке начинал демонстрировать свою востребованность и потенциал. Именно эти расходы часто оказывались тем запретительно высоким барьером, который не позволял небольшим компаниям и/или индивидуальным предпринимателям, не обладающим значительными инвестиционными возможностями, выходить со своими продуктами на рынок. Онлайн торговля позволяет принципиальным образом сократить расходы на розничные операции, при этом обеспечивая компании широкий охват потребительской аудитории и обширную географию.
Для потребителя такое сокращение затрат, ранее необходимых для доведения продукта до полки магазина означает более низкие цены по сравнению с традиционными розничными магазинами, удобство приобретения – поскольку заниматься покупками потребитель теперь может в любое время суток и там, где ему удобно – дома, в транспорте, загородом. А также широчайший ассортимент – беспрецедентное разнообразие товаров, поскольку интернет-магазин или маркетплейс практически безграничны.
Но очевидным и все еще отчетливо ощущаемым недостатком онлайн торговли является отсутствие социального и значительное сокращение чувственного опыта, присущего традиционной розничной торговле. Взаимодействие с продавцом-консультантом и иногда с другими покупателями, нередко осуществляемый «шоппинг» в компании с подругой/другом – все это создает чувство общности, позволяет запрашивать и получать персонализированную помощь, заслуживающие доверия рекомендации. Это ведет к покупке и, более того, формирует лояльность как к покупаемому бренду, так и к самому магазину. Электронная коммерция пока не может в полной мере создать инструменты, позволяющее воссоздать социальное измерение и компенсировать потребителю невозможность применить все пять органов чувств при выборе товара.
Цель данной статьи – рассмотреть эволюцию и текущий этап развития электронной коммерции, ее преимущества и недостатки с точки зрения экономических агентов – потребителей, продавцов, государства, проанализировать изменения в сфере розничной торговли и бизнеса в целом по мере увеличения доли продаж, осуществляемых онлайн. А также показать, как применение новейших технологий, таких как анализ больших данных, машинное обучение, обработка естественного языка, чат-ботов, дополненной реальности и модификация традиционных маркетинговых инструментов с учетом специфики цифровой сферы способствует улучшению пользовательского опыта, несовершенство которого на сегодняшний день являются тормозящим фактором развития электронной коммерции в целом.
Знание и понимание трансформирующего воздействия электронной коммерции на индустрию розничной торговли, так же, как и использование современных возможностей и инструментов позволят продавцам сохранять свою конкурентоспособность и достигать коммерческого успеха в быстро меняющихся рыночных условиях, обеспечивая потребителям большее удовлетворение.
Преимущества и недостатки электронной коммерции
Событием, очень значительно повлиявшим на развитие электронной коммерции, стала пандемия COVID 19. Сначала необходимость оставаться дома в течение длительных локдаунов, нарушение которых вело за собой серьезные административные последствия, а затем сохранившийся страх социальных контактов, несмотря на применение медицинских масок и перчаток, привело к тому, что значительная масса потребителей вынуждено переключилась на онлайн покупки. Это позволило снять у них ряд предубеждений, выработать определенную потребительскую привычку и дать прочувствовать те преимущества, которые онлайн коммерция, несомненно, предоставляет. Поэтому несмотря на то, что все ограничения, связанные с пандемией сняты в подавляющем большинстве стран почти 2 года назад, онлайн розничная торговля продолжает расти, хотя и не такими высокими темпами, как ранее. Люди привыкли к удобству и эффективности онлайн-покупок, опросы пользователей позволили определить, что наиболее привлекательным является для них в онлайн покупках.
В частности, большое значение имеют отзывы покупателей, в том числе их видео-отзывы. Современный потребитель уже давно не доверяет рекламе (хотя до сих пор продолжает «покупаться» на грамотно сделанную рекламу) и брендам, подозревая, что последние вынуждают его платить намного больше, чем реально стоят их функциональные характеристики. Он хочет сам убедиться в том, что продукт действительно так хорош и подходит ему, как в этом пытается его убедить производитель или продавец. Поэтому потребитель полагается на отзывы других потребителей, считая их более честными и объективными особенно на маркетплейсах, где их нельзя подтасовать или сфальсифицировать.
Сравнение различных товаров из желаемой категории также осуществлять намного легче на онлайн платформах, причем как пользуясь специальными сервисами для сравнения, так и самостоятельно. Это особенно актуально в ситуации с товарами длительного пользования, а также теми товарами, которые стоят дорого по отношению к доходу пользователя, поэтому ошибка воспринимается тяжело.
Поиск нужного товара, даже если пользователь примерно представляет, какими характеристиками он должен обладать, по-прежнему остается весьма трудоемким и хлопотным делом даже в крупных городах, где представлено множество марок. А в небольших городах задача становится еще сложнее. Тогда как практически неограниченное пространство виртуальных полок интернет-магазинов и маркетплейсов позволяют это сделать, не выходя из дома и получить приобретенные товары с доставкой к порогу дома. Тем не менее, как показывают исследования, до сих пор в России 38% потребителей заявляют, что они «наслаждаются традиционным шопингом и готовы поехать в магазин даже в случае, если у них нет задачи купить что-то конкретное», 45% потребителей так же «наслаждаются шопингом, но поедут в магазин только в случае, если им надо купить что-то конкретное». Еще 15% не любят шопинг, но все же поедут в магазин, если надо» и, наконец 2% - вообще не любят традиционный шопинг, покупают только онлайн или просят кого-то приобрести то, что им необходимо[9].
То есть, становится совершенно очевидно, что основные причины популярности онлайн покупок лежат чисто в функциональной области, пользователям удобно, комфортно. Они считают, что их меньше обманывают маркетологи, то есть «они держат себя руках и решения принимают самостоятельно», а не под чьим-то давлением.
А вот получение удовольствия, чувственного опыта пока остается за офлайн торговлей, особенно в категориях, где дизайн, внешний вид, сервис, оформление мест продаж особенно значимы. Есть целый ряд товаров, для принятия решения о покупке которых важны все органы чувств. Например, одежда, обувь, мебель, предметы роскоши требуют того, чтобы их потрогали – ощутили текстуру ткани, качество швов и фурнитуры. Для того, чтобы ощутить все функциональные возможности различных гаджетов, некоторых инструментов и бытовой техники нужен физический контакт. Иначе потребитель трудно делает свой выбор, остается в нем неуверенным до момента, когда все-таки возьмет в руки или прикоснется к купленной вещи. Эта неуверенность плохо влияет на самого потребителя, значительно увеличивает количество возвратов купленных онлайн товаров.
Для частичной компенсации нехватки сенсорных ощущений, возможности проконсультироваться онлайн продавцы используют ряд инструментов. В частности, размещают в карточке продукта /каталоге высококачественные изображения своих продуктов, в разных ракурсах, с указанием точных размеров, с укрупнением наиболее значимых мест продукта – например, швов на одежде, мест крепления фурнитуры, тканевой фактуры, дают подробное описание своего продукта, ссылки на видеоролики. Это позволяет хотя бы частично восполнить недостаток личного опыта потребителя, хотя и не решает проблему в полной мере.
Цифровые технологии электронной коммерции
Проблема потребительского восприятия онлайн продавцам приходится решать в условиях жесткой конкуренции. Как было показано выше – барьеры входа на рынок в случае использования онлайн каналов дистрибуции снизились, на любом маркетплейсе одновременно могут быть представлены десятки, сотни, тысячи, десятки тысяч продуктов разных компаний в одной и той же категории, зачастую очень мало различающихся между собой. Поэтому для достижения успеха на рынке компаниям-продавцам необходимо использовать весь спектр возможностей, предоставляемых новейшими технологиями, и маркетинговых инструментов, с учетом специфики, диктуемой цифровой средой.
Все более востребованными становятся технологии Big Data, в том числе аналитика на основе больших данных. Потребители сегодня оставляют широкий цифровой: ищут информацию в поисковых машинах типа Yandex или Google, общаются и просматривают новости в социальных сетях типа VK или Telegram, выбирают и покупают товары онлайн. Таким образом онлайн магазины и, тем более, маркетплейсы могут генерировать огромные объемы данных, касающихся поведения потребителей. В частности, шаблоны поведения – что ищут, на что обращают внимание, читают ли отзывы других покупателей, переходят ли на лендинговые сайты продавца или по ссылкам на ролики в YouTube, обращают ли внимание на рекомендации «с этим товаром покупают…», добавляют ли в «избранное», как часто, положив выбранный продукт в корзину потом отказываются от покупки. К этому можно добавить выраженные предпочтения, историю покупок, демографические характеристики потребителей.
Анализ этих данных позволяет показывать потребителю при онлайн продажах в каталоге в первую очередь именно то, что может его заинтересовать с высокой долей вероятности. При простом поиске на маркетплейсе можно потратить немало времени и сил и все равно не найти то, что нужно как с точки зрения желаемого качества и характеристик продукта, так и его цены. Из-за этого коэффициент конверсии в электронной коммерции – то есть процент посещений, закончившихся покупкой - составляет 2,5–3%. Для решения этой задачи платформы электронной коммерции, такие как, например, Amazon формируют группы похожих пользователей – на основе анализа их профилей. Тогда если значительная часть пользователей, входящих в эту группу, приобрела товар, то его можно порекомендовать и оставшимся членам этой группы – «вам так же могут понравиться товары…». Это так называемая коллаборативная фильтрация, наряду с контент-ориентированной фильтрацией и гибридными подходами используется в рекомендательных системах, представляющих собой сложные алгоритмы на основе машинного обучения и анализа больших данных. Сформированные таким образом индивидуальные рекомендации повышают качество покупок и удовлетворенность потребителей, что приводит к росту показателя конверсии и увеличению продаж.
Помимо этого, анализ больших данных позволяет решать и другие значимые задачи, в частности:
- получать информацию об имеющихся и зарождающихся трендах на рынке, изменяющихся предпочтениях потребителей, уровне их удовлетворенности. Лучший эффект достигается, если в этих целях привлекать так же данные социальных сетей, в которых пользователи весьма активно обмениваются своими впечатлениями, желаниями, мнениями – для их анализа используется метод обработки естественного языка (NLP) (Сао М., 2023);
- осуществлять динамическое ценообразование – то есть, менять цены в режиме реального времени на основе анализа спроса и предложения, в частности информации об актуальных ценах на аналогичные продукты на рынке с целью максимизации дохода;
- на основе разделения всех пользователей на группы с гомогенными характеристиками (типом потребительского поведения, предпочтениями, демографическими показателями), то есть сегментирования - таргетировать рекламу;
- оптимизировать запасы на основе прогнозирования спроса, с учетом истории продаж, сезонных колебаний, тенденций рынка;
- повысить безопасность онлайн-транзакций и защиту личных данных потребителей, в том числе за счет применения алгоритмов скоринга для выявления мошенников.
Наряду с анализом больших данных для улучшения пользовательского опыта в электронной коммерции все шире используются чат-боты, поиск изображений, дополненная реальность.
Чат-боты – компьютерные программы, с которыми пользователь может общаться посредством ввода текста, голосовым озвучиванием сообщения или команды, использованием графических интерфейсов (Carayannopoulos S., 2018) и (Vincze J., 2017). Они используют имеющиеся алгоритмы для выбора подходящих ответов из составленной для них разработчиками базы данных. Более совершенные чат-боты имеют богатый словарный запас, включающий интернет-сленг, что позволяет создавать для пользователей некую иллюзию общения с человеком в процессе получения им информации. Другим инструментом, способным улучшить пользовательский опыт в рамках электронной коммерции является распознавание изображений. С помощью визуального поиска пользователи могут быстрее находить нужные им товары.
В ближайшем будущем дополненная реальность станет еще одним инструментом, который сможет существенно усовершенствовать взаимодействие с покупателем за счет интерактивной визуализации продуктов для лучшего их восприятия и понимания взаимодействия с ними. Кроме того, дополненная реальность будет делать сам процесс покупки более захватывающим.
Маркетинговые инструменты электронной коммерции
Правильно выстроенные рекомендательные системы, безусловно, показывают высокую эффективность. Но при этом очевидно, что существуют и другие факторы, которые влияют на решения потребителя, и их также важно анализировать и учитывать. Покупка продукта потребителем, пришедшим на онлайн платформу, является конверсией и отслеживается аналитиками давно и просто – по состоявшимся трансакциями. Тогда как остальные действия пользователя на сайте между его приходом и состоявшейся покупкой или уходом с сайта – долго оставались в тени, хотя именно их анализ может подсказать, что следует улучшить на платформе электронной коммерции. Поэтому сегодня важными маркетинговыми показателями, которые необходимо отслеживать, являются так называемые микроконверсии – определенные действия потребителей на их пути к совершению конверсии. Например, регистрация в интернет-магазине или на маркетплейсе, осуществление поиска товара на сайте, добавление выбранного продукта в корзину или в «избранное», посещение страницы с оформлением заказа. Также в качестве микроконверсии могут рассматриваться и другие действия потребителя, которые не являются «шагами» к покупке, но показывают его явную заинтересованность. Например, чтение отзывов других пользователей, уже купивших данный продукт, просмотр ролика, сравнение его с другими продуктами данной категории. Все эти действия могут означать будущее приобретение продукта.
Анализ микроконверсий позволяет анализировать все ключевые точки взаимодействия пользователей с сайтом электронной коммерции, находить слабые места в его интерфейсе. Это необходимо, чтобы по словам Брайан Айзенберга «залатать дыры в процессе превращения посетителей в покупателей», то есть выявить, где теряется больше всего потенциальных клиентов. Тогда можно предпринимать целевые действия -менять контент, менять конфигурацию интерфейса, пересматривать используемые призывы к действию - масштабы изменений могут быть как весьма значительными (доработка интерфейса), так и минимальными (изменение цвета кнопки «купить»).
Также отслеживание микроконверсий позволяет настроить качественный ретаргетинг – показывать определенное рекламное объявление только тем пользователям, кто уже совершил одну или несколько микроконверсий. Например, потребителю, который смотрит карточку товара дольше определенного времени предложить на него определенную скидку. Или сообщить потребителю, который положил товар в корзину, но не выкупил его о том, что количество товара ограничено. Ретаргетинг повышает эффективность рекламных сообщений, поскольку они попадают только к действительно заинтересованной аудитории. Какие именно микроконверсии выбрать и какие конкретно цели для них установить решает владелец сайта или платформы электронной коммерции, тогда как их отслеживание легко осуществляется с помощью счетчиков, настраиваемых в Яндекс.Метрика или Google Analytics.
Любые изменения, вносимые на сайт или меняющие взаимодействие пользователя с сайтом необходимо оценить с точки зрения их положительного вклада, поскольку для решения каждой проблемы может быть предложен целый ряд решений, из которых надо выбрать наилучшее. В случае с электронной коммерцией эффективно может применяться подход, принятый в Growth маркетинге (маркетинге роста), предполагающий формирование и проверку большого количества гипотез на основе А/В тестов для выбора решений, призванных способствовать лучшему прохождению пользователя через воронку продаж.
Современная воронка продаж – это AAARRR воронка, названная так по первым буквам названий 6 уровней ее составляющих, на каждом из которых компания решает свою задачу: на первом уровне - Awareness (осведомленность) – охватить как можно большее количество людей, сообщить им о продукте компании; на втором - Acquisition (приобретение) – превратить осведомленных пользователе в потенциальных клиентов, например, с помощью регистрации на сайте/платформе/онлайн магазине; на третьем - Activation (активация) – заставить потенциальных клиентов сделать первую покупку; на четвертом - Retention (удержание ) – добиться повторных покупок, используя различные инструменты, такие как скидки, бонусы, промокоды; на пятом– Referral (рекомендации) – превратить покупателей в адвокатов товара компании, продвигающих его своим знакомым, в том числе, и за счет реферальных бонусов; на шестом – Revenue (доход) – заставить покупателей покупать больше, увеличить свой жизненный цикл клиента. Для достижения цели каждого уровня воронки продаж выдвигаются и тестируются свои гипотезы, в частности на первых двух уровнях – Осведомленность и Приобретение - они касаются выбора оптимальных каналов привлечения трафика (то есть количества уникальных посетителей, которые перешли на сайт за определенный промежуток времени), а также содержания используемых рекламных сообщений. Существует органический трафик, когда пользователь сам приходит на сайт продавца из поисковика или социальной сети или забивает название компании на маркетплейсах. Помимо него компании продавцы используют различные способы привлечения трафика, например контекстную рекламу в поисковиках, таргетинг в социальных сетях, размещение гостевых статей на таких сайтах как www.habr.ru, Тинькофф журнал, Дзен, размещение видеоконтента на YouTube (например, различные обзоры, демонстрации продукта «в действии» и т.д.), размещение платных ссылок в виде нативной интеграции, размещение различного экспертного контента (статьи, вебинары, обзоры, мастер-классы), e-mail рассылки, публикации в справочниках и картах (например, Яндекс.Карты), размещение у блогеров или другое сотрудничество с лидерами общественного мнения. Все эти каналы привлечения трафика имеют свои плюсы и минусы, различаются по стоимости, по скорости и длительности воздействия, по требованиям к содержанию контента, по соответствию продвигаемому сайту и продукту. Сам креатив – рекламные баннеры или текст - тоже может иметь разное воздействие на потребителя, которое надо проверять с помощью тех же А/В тестов.
На уровне Активации тестируются гипотезы относительно удобства интерфейса, контента сайта, в том числе, его оформления (цвета, дизайна) , качества представленных изображений продуктов, используемых призывов. На уровне Удержания – гипотезы, касающиеся лучших бонусных схем, а также мероприятий, направленных на поддержание интереса у имеющихся потребителей. Например, таких как отправка писем с полезной информацией о дополнительных функциях продукта. На уровне Рекомендации – гипотезы относительно лучших решений, призванных простимулировать имеющихся потребителей рекомендовать товар другим пользователям (например, предоставление им скидки). На уровне Доход – выдвигаемые гипотезы служат нахождению наиболее действенных способов увеличить чек, частоту покупки.
Гипотезы формируются на основе имеющейся аналитики, важно не только их быстро формулировать, но и быстро проверять. Поэтому если надо проверить новый креатив – он не доводится до идеала месяцами, формируется только концепт, достаточный для понимания. Если гипотеза сработает, все можно будет отшлифовать с привлечением соответствующих специалистов. Разумеется, для тестирования гипотез должны быть заранее выбраны метрики, на основании которых будет оцениваться результат – для разных уровней воронки продаж это будут разные метрики, поскольку и стоящие задачи различаются. Наилучшие решения внедряются в практику. Применение методов Growth маркетинга, в наибольшей мере отражающих специфику цифровой сферы, способствуют увеличению продаж и повышению лояльности при онлайн коммерции.
Выводы
Развитие электронной коммерции существенно меняет ландшафт розничной торговли и бизнеса в целом, одновременно диктует новые правила участникам онлайн продаж. Внедрение и широкое распространение сети Интернет и мобильных устройств с быстрым выходом в Интернет совместно с такими преимуществами, как удобство приобретения, более низкая цена, широта ассортимента, присущих электронной коммерции сделали онлайн покупки привычным элементом потребительского поведения. Все большее количество компаний создают каналы онлайн дистрибуции, совершенствуют сети доставки.
Однако электронная коммерция помимо очевидных преимуществ для потребителей имеет и существенные недостатки, прежде всего отсутствие социального взаимодействия в процессе покупки и невозможность всесторонне оценить качество приобретаемых товаров, используя все пять органов чувств, что в конченом счете снижает удовлетворенность потребителей и желание расширять свои онлайн покупки.
Решением является применение новейших технологий, призванных скомпенсировать данные минусы. В частности, анализ больших данных, позволяющий на основе машинного обучения построить алгоритм, лежащий в основе рекомендательных систем, обеспечивает индивидуализированный подход к каждому потребителю, облегчает его выбор, повышает уровень конверсии, увеличивает продажи. Большей индивидуализации подхода служит и анализ настроений, предпочтений, уровня удовлетворенности с помощью применения метода NLP, потребительский выбор облегчается за счет технологии визуального поиска, уровень восприятия качество и функционала товара повышается за счет использования дополненной реальности.
Не менее важное значение для улучшения онлайн продаж имеет и применение маркетинговых инструментов. Свою эффективность показали методы Growth маркетинга, цель которого, в конечном счете, увеличить поток потребителей через воронку продаж AAARRR, результатом чего является увеличение трансакций.
Комплексное применение новых технологий и соответствующих маркетинговых инструментов, обеспечивающих улучшение пользовательского опыта, становится необходимым условием конкурентоспособности компаний, имеющих онлайн дистрибуцию, а также фактором роста самой электронной коммерции.
[1] Рыночная выручка представляет собой продажи физических товаров B2C, включая НДС. Сюда не входят продажи B2B, продажи C2C, возвраты, компенсации за поврежденные или недостающие товары, любые предоставленные скидки и услуги. Показанные данные основаны на текущих обменных курсах.
[2] Совокупный годовой темп роста розничных продаж электронной коммерции
[3] Доля онлайн-торговли означает долю розничного объема, совершаемого через Интернет. Сюда входят покупки через настольный компьютер, планшет или смартфон, как через веб-сайт, так и через приложение. Учитывается только розничная торговля физическими товарами.
[4]https://www.statista.com/outlook/emo/ecommerce/worldwide?currency=USD
[5] https://www.statista.com/study/42335/ecommerce-report/
[6] https://www.statista.com/study/10653/e-commerce-worldwide-statista-dossier/
[7] https://www.statista.com/outlook/emo/ecommerce/russia?currency=USD
[8] Там же
[9] https://www.statista.com/study/68763/online-shopping-in-russia/
1. Cao M., Competitive Advantages and Challenges of E-Commerce. Advances in Economics Management and Political Sciences. 47(1). 2023 Dec 10.
2. Carayannopoulos S. Using chatbots to aid transition. The International Journal of Information and Learning Technology. 2018 Mar 5.
3. Vincze J. Virtual reference librarians (Chatbots). Library Hi Tech News. 2017 Jun 5.
