Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»»

Факультет коммуникаций, медиа и дизайна

Азиатцева Анастасия Сергеевна

ФРЕЙМИРОВАНИЕ ВЫГОД И ПОТЕРЬ В РЕКЛАМНОМ СООБЩЕНИИ И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА РЕШЕНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ О ПОДПИСКЕ НА ОНЛАЙН- ВИДЕОСЕРВИС

Выпускная квалификационная работа – БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

по направлению подготовки бакалавра 42.03.01 «Реклама и связи с общественностью» образовательная программа «Реклама и связи с общественностью»

Руководитель: Чмель Кирилл Шамилевич, младший научный сотрудник, преподаватель

Москва – 2020

Содержание Введение ...... 5

Глава 1. Экономика подписки ...... 12

1.1 Онлайн-видеосервисы по подписке ...... 14

Глава 2. Поведение потребителей на рынке онлайн-сервисов по подписке ...... 19

2.1 Модели для оценки опыта взаимодействия пользователей с онлайн-сервисами по подписке ...... 19

2.2 Факторы, влияющие на принятие решения пользователями об оформлении подписки на онлайн-видеосервисы ...... 20

Глава 3. Теоретическая рамка исследования ...... 26

3.1 Поведение потребителя в условиях риска и неопределенности ...... 26

3.2 Фреймирование сообщений ...... 28

Глава 4. Эмпирическое исследование ...... 32

4.1 Разработка опроса ...... 32

4.2 Результаты опроса ...... 36

4.3. Обсуждение результатов опроса ...... 62

4.4 Разработка эксперимента ...... 64

4.5. Результаты эксперимента ...... 69

4.6. Обсуждение результатов эксперимента ...... 85

Глава 5. Заключение ...... 88

5.1. Ограничения исследования ...... 89

5.2. Практическая значимость исследования...... 89

5.3. Направления дальнейшей разработки темы ...... 91

Список использованных литературы и источников ...... 92

Приложения ...... 100

Приложение 1. Анкета онлайн-опроса на платформе Enjoy Survey ...... 100

Приложение 2. Анкета онлайн-эксперимента на платформе Enjoy Survey ...... 107

Приложение 3. Описательные статистики результатов опроса ...... 114

2

Приложение 4. Графики ящиков различий средних по возрастным квотам (Результаты опроса) ...... 122

Приложение 5. Результаты бинарной логистической регрессии анализа опросных данных ...... 124

Приложение 6. Описательные статистики результатов эксперимента ...... 126

3

Список иллюстраций

Рисунок 1 — Крупнейшие онлайн-видеосервисы на российском рынке ...... 16 Рисунок 2 — Эволюция экономической ценности ...... 17 Рисунок 3 — Четыре области действия впечатлений ...... 18 Рисунок 4 — Функция субъективной ценности...... 27 Рисунок 5 — Статистика респондентов, прошедших опрос на платформе Enjoy Survey ... 36 Рисунок 6 — График нормализованного простого стресса для факторного анализа ...... 51 Рисунок 7 — Статистика респондентов, прошедших эксперимент на платформе Enjoy Survey ...... 69 Рисунок 8 — Гистограмма распределения переменной “Состояние неопределенности респондентов” ...... 71 Рисунок 9 — Различия во времени обработки экспериментального воздействия ...... 75

4

Введение Актуальность исследования Институт онлайн-подписки достаточно новое явление на российском рынке, что по сей день осложняется низким уровнем доверия большинства жителей к покупкам в интернете1. В совокупности за 2019 год только 24% россиян покупали контент в интернете, где потребителям видеоконтента по подписке отводится доля в 6%2. Исследователи утверждают, что, принимая решение об оформлении подписки на онлайн-видеосервисы, пользователи находятся в условиях неопределенности3, сталкиваясь с рисками совершения покупки в онлайн-среде4, спецификой продукта подписки, продающего впечатление нежели материальное благо5, а также необходимостью заключения долгосрочного соглашения с поставщиком контента6. Совокупность описанных условий представляет принятие решения об оформлении подписки на онлайн-видеосервис в качестве рискованного поведения, которое в контексте неопределенности проявляется в виде фокуса потребителей на избежание потерь нежели получение выгод7. В данной ситуации коммуникация производителя с потребителем, нацеленная на нивелирование потерь от покупки, имеет первостепенное значение, ресурсы которой, однако, ограничены избирательностью восприятия интернет-пользователя в эпоху информационной перенасыщенности8. В этом контексте фреймирование рекламного сообщения, нацеленного на стимулирование определенного паттерна потребительского поведения, заложенного внутри сообщения9, представляет особый интерес в достижении обозначенной цели коммуникации с потребителем. В контексте теории перспектив Д. Канемана и А. Тверски10 акцентирование внимания на потерях, которые пользователь понесет в случае отказа от подписки на онлайн-видеосервис (loss-framed message), способно повысить намерение потребителя к совершению покупки. Однако, на сегодняшний день продвижение

1 Исследование аудитории онлайн-покупателей в России // Исследования Яндекса: сайт. 2018. URL: https://cache- mskm901.cdn.yandex.net/download.yandex.ru/company/figures/2018/gfk/yandex_market_gfk_2018.pdf (дата обращения: 21.02.2020). 2 Тенденции монетизации контента в Интернете // Deloitte: сайт. 2019. URL: https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/media-consumption-in- russia.html (дата обращения: 06.02.2020). 3 Kim Y., Krishnan R. On product-level uncertainty and online purchase behavior: An empirical analysis // Management Science. – 2015. – Т. 61. – №. 10. – С. 2449-2467. 4 Pavlou P. A. Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model // International journal of electronic commerce. – 2003. – Т. 7. – №. 3. – С. 101-134. 5 Pine B. J., Gilmore J. H. The Experience Economy. Brighton: Harvard Business Publishing, 2011. С. 97-105. 6 Planing P. Business model innovation in a circular economy reasons for non-acceptance of circular business models // Open journal of business model innovation. – 2015. – Т. 1. – №. 11. – С. 1-11. 7 Kahneman D., Tversky A. Choices, values, and frames // Handbook of the fundamentals of financial decision making: Part I. – 2013. – С. 269-278. 8 Robson G. J. The threat of comprehensive overstimulation in modern societies // Ethics and Information Technology. – 2017. – Т. 19. – №. 1. – С. 69-80. 9 Yoon A. et al. A study of consumers’ intentions to participate in responsible tourism using message framing and appeals // Sustainability. – 2019. – Т. 11. – №. 3. – С. 1-14. 10 Kahneman D., Tversky A. Choices, values, and frames. С. 269-278. 5

российских видеостриминговых платформ базируется на предложении потребителю ряда выгод, получаемых от приобретения подписки на сервис (gain-framed message). На данный момент остается неясным, каким образом фреймирование рекламного сообщения в контексте выгод и потерь воздействует на намерение потребителя приобрести подписку на контент видеостриминговых платформ. Проблема исследования Рассматривая принятие решения о подписке на контент онлайн-кинотеатров в качестве ситуации неопределенности выдвигаются два подхода, описывающие особенности потребительского поведения. В соответствии с нормативной теорией ожидаемой полезности Дж. Неймана и О. Моргенштерна поведение потребителя будет подчиняться законам рационального экономического поведения, при котором покупатель, оценивая субъективную полезность каждого видеосервиса, сделает выбор в пользу платформы с наибольшей ожидаемой величиной полезности11. Анализируя фактическое поведение потребителей на рынке, теория перспектив А. Канемана и Д. Тверски заключает, что в ситуации неопределенности индивиды опираются на иррациональные интуитивные предпочтения, основным из которых является неприятие рисков покупки12. Так, при принятии решения об оформлении подписки пользователи будут стараться нивелировать предполагаемые потери от покупки нежели максимизировать собственную полезность. Как следствие, фреймирование рекламного сообщения в контексте избежания потерь в противовес получению выгод позволит сподвигнуть пользователя к оформлению подписки на видеостриминговую платформу. Исследовательский вопрос Каким образом фреймирование рекламного сообщения в контексте выгод и потерь взаимосвязано с намерением потребителя оформить подписку на онлайн-видеосервис? Степень научной разработанности проблемы Существует множество исследований, свидетельствующих о нахождении потребителя в состоянии неопределенности на рынке онлайн-товаров и услуг131415. Общую теоретическую рамку для оценки поведения потребителя в условиях неопределенности задает теория перспектив Д. Канемана и А. Тверски16. Раскладывая состояние неопределенности на

11 Briggs, R. A. Normative Theories of Rational Choice: Expected Utility // The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Redwood City: Stanford University Press, 2014. 12 Kahneman D., Tversky A. Choices, values, and frames. С. 269-278. 13 Pavlou P. A., Liang H., Xue Y. Understanding and mitigating uncertainty in online exchange relationships: A principal- agent perspective // MIS quarterly. – 2007. – С. 105-136. 14 Kim Y., Krishnan R. On product-level uncertainty … С. 2449-2467. 15 Bleier A., Harmeling C. M., Palmatier R. W. Creating effective online customer experiences // Journal of marketing. – 2019. – Т. 83. – №. 2. – С. 98-119. 16 Kahneman D., Tversky A. Choices, values, and frames. С. 269-278. 6

составные части, П. Павлоу описывает риски совершения транзакций в онлайн-среде17, Ю. Ким и Р. Кришнан приводят риски, специфичные для покупок материальных товаров18, а П. Плэнинг рассматривает особенности потребления нематериальных электронных услуг19. О специфике потребления последних говорят Дж. Пайн и Дж. Гилмор в контексте теории экономики впечатлений20. В последние годы наблюдается повышенный интерес исследователей к изучению модели онлайн-подписки в связи с ее популяризацией на рынке. З. Ли и Ю. Чэн приводят недостатки остальных моделей функционирования бизнеса в онлайн-среде в сравнении с подписочной моделью21, Е. Струкова описывает характерные стратегии предоставления контента внутри рассматриваемой модели22, М. Болычева дает представление о работе видеостриминговых сервисов23. Обзор российского и международного рынков онлайн- видеосервисов обозначен в большей части маркетинговыми исследованиями и аналитическими отчетами крупных рыночных компаний242526272829. С позиции анализа мотивов потребителей к оформлению подписки подходят К. Ван30, Т. Лин31 и А. Каммер32. Б. Ракумар характеризует мотивы и барьеры пользователей онлайн- сервисов по подписке в индустрии моды и красоты33, К. Сяо и Ч. Чен рассматривают их на

17 Pavlou P. A. Consumer acceptance of electronic commerce ... С. 101-134. 18 Kim Y., Krishnan R. On product-level uncertainty … С. 2449-2467. 19 Planing P. Business model innovation … С. 1-11. 20 Pine B. J., Gilmore J. H. The experience economy. С. 97-105. 21 Li Z., Cheng Y. From free to fee: exploring the antecedents of consumer intention to switch to paid online content // Journal of Electronic Commerce Research. – 2014. – Т. 15. – №. 4. – С. 281-299. 22 Струкова Е. В. Стратегии монетизации контента интернет-СМИ // Вестник Челябинского государственного университета. – 2015. – №. 5 (360). С. 330-336. 23 Болычева М. Стриминговое вещание как феномен современной медиасреды // Коммуникология. – 2018. – №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/strimingovoe-veschanie-kak-fenomen-sovremennoy-mediasredy (дата обращения: 14.02.2020). 24 Главный аналитический доклад “Рунет сегодня” // РИФ: Российский интернет фестиваль. 2018. URL: http://files.runet-id.com/2018/rif/presentations/20apr.rif18-zal-1.12-30--plugotarenko.pdf (дата обращения: 24.02.2020). 25 Видеостриминг: только контент или что-то еще? // PwC в России: сайт. 2019. URL: https://www.pwc.ru/ru/sports/pwc-streaming-ahead-research.pdf (дата обращения: 24.02.2020). 26 Рынок OTT-видео // PwC в России: сайт. 2019. URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/mediaindustriya-v- 2019/rynok-ott-video.html (дата обращения: 24.02.2020). 27 Рынок Интернет-пиратства в России рухнул впервые за пять лет // GROUP-IB: информационная безопасность и защита от киберугроз. 2019. URL: https://www.group-ib.ru/media/piracy-market-collapses/ (дата обращения: 05.11.2019). 28 Newman N., Fletcher R., Kalogeropoulos A. [и др.] Digital News Report 2019 // Reuters: Institute for the Study of Journalism. 2019. URL: http://www.digitalnewsreport.org/ (дата обращения: 19.11.2019). 29 Тенденции монетизации контента в Интернете // Там же. 30 Wang C. L., Zhang Y., Ye L. R., Nguyen D. D. Subscription to fee-based online services: What makes consumer pay for online content? // Journal of Electronic Commerce Research. – 2005. – Т. 6. – №. 4. – С. 304-311. 31 Lin T. C., Hsu J. S. C., Chen H. C. Customer willingness to pay for online music: The role of free mentality // Journal of Electronic Commerce Research. – 2013. – Т. 14. – №. 4. – С. 315-333. 32 Kammer A., Boeck M., Hansen J. V. [и др.] The free-to-fee transition: Audiences’ attitudes toward paying for online news // Journal of Media Business Studies. – 2015. – Т. 12. – №. 2. – С. 107-120. 33 Ramkumar B., Woo H. Modeling consumers’ intention to use fashion and beauty subscription-based online services (SOS) // Fashion and Textiles. – 2018. – Т. 5. – №. 1. – С. 1-22. 7

примере рынка электронных книг34, П. Джулури предлагает модель оценки факторов, влияющих на принятие решения пользователями в отношении подписки на видеостриминговые платформы35. Тем не менее, коммуникация представителей онлайн-кинотеатров с пользователями, на основании проведенного обзора литературы, оставалась без внимания со стороны исследователей. В этой связи было принято решение рассмотреть продвижение видеостриминговых платформ в аспекте концепта неопределенности и фреймирования сообщения в контексте выгод и потерь, предложенного Д. Канеманом и А. Тверски. Традиционный вариант фреймирования был дополнен фактором направленности предлагаемого в сообщении результата в соответствии с критикой последователей36373839. Воздействие фреймирования на процесс принятия решения пользователями, испытывающими состояние неопределенности, широко изучено на рынке инвестиций40, медицинских услуг41, азартных игр42, продвижении фитнес-услуг43, однако не применялся в контексте изучения особенностей потребительского поведения на рынке онлайн-подписки на товары и услуги. Новизна исследования заключается в изучении метода фреймирования рекламного сообщения в контексте выгод и потерь в отношении потребителей рынка видеостриминговых платформ. В то время, как множество исследований и обзоров рынка было проведено с целью изучения мотивов и барьеров к оформлению подписки, данная работа затрагивает коммуникативный аспект взаимоотношений пользователей и поставщиков контента в контексте метода фреймирования. Теоретическая база исследования Исследование оперирует в рамках социопсихологической парадигмы Р. Крейга, видящей коммуникацию в качестве “процесса влияния на поведение человека посредством

34 Hsiao K. L., Chen C. C. Value-based adoption of e-book subscription services: The roles of environmental concerns and reading habits // Telematics and Informatics. – 2017. – Т. 34. – №. 5. – С. 434-448. 35 Juluri P., Tamarapalli V., Medhi D. Measurement of quality of experience of video-on-demand services: A survey // IEEE Communications Surveys & Tutorials. – 2015. – Т. 18. – №. 1. – С. 401-418. 36 Druckman J. N. Using credible advice to overcome framing effects // Journal of Law, Economics, and Organization. – 2001. – Т. 17. – №. 1. – С. 62-82. 37 Grau S. L., Folse J. A. G. Cause-related marketing (CRM): The influence of donation proximity and message-framing cues on the less-involved consumer // Journal of Advertising. – 2007. – Т. 36. – №. 4. – С. 19-33. 38 Beratšová A., Krchová K., Gažová N. [и др.] Framing and Bias: a Literature Review of Recent Findings // Central European Journal of Management. – 2018. – Т. 3. – №. 2. – С. 23-32. 39 Petty R. E., Wegener D. T. Thought systems, argument quality, and persuasion // The content, structure, and operation of thought systems. – 2014. – Vol.4. – С. 155-170. 40 Barberis N. C. Thirty years of prospect theory in economics: A review and assessment // Journal of Economic Perspectives. – 2013. – Т. 27. – №. 1. – С. 173-196. 41 Van’t Riet J., Cox A. D., Cox, D. [и др.] Does perceived risk influence the effects of message framing? Revisiting the link between prospect theory and message framing // Health Psychology Review. – 2016. – Т. 10. – №. 4. – С. 447-459. 42 Ligneul R., Sescousse G., Barbalat G. [и др.] Shifted risk preferences in pathological gambling // Psychological medicine. – 2013. – Т. 43. – №. 5. – С. 1059-1068. 43 Latimer A. E., Rench T. A., Rivers S. E. [и др.] Promoting participation in physical activity using framed messages: An application of prospect theory // British journal of health psychology. – 2008. – Т. 13. – №. 4. – С. 659-681. 8

взаимодействия с психологическими механизмами, вызывающими ряд поведенческих, когнитивных и эмоциональных эффектов”44. Поведение потребителя на рынке онлайн-подписки рассматривается в контексте концепта неопределенности, при котором индивид затрудняется адекватно оценить экономические риски, связанные с возможным приобретением товара или услуги в связи с недостаточностью информации на рынке45. Следствием данного концепта в рамках теории перспектив является склонность к неприятию рисков и потерь, под которой понимается повышенная чувствительность потребителей к оценке потерь нежели приобретению выигрышей46. Фреймирование коммуникационного сообщения способно повлиять на принятие решения потребителем в направлении, заданном источником сообщения - акцентирование внимания на получении выгод (gain-framed message) снижает готовность пользователей к риску, в то время как фокусирование на возможных потерях (loss-framed message) мотивирует к принятию решения. Концепт фреймирования сообщения выгод и потерь дополнен фактором направленности результата в соответствии с критикой последователей, рассматривающих принятие решений потребителями в изоляции от внешних факторов47. Модель подписки на онлайн-видеосервисы анализируется в рамках теории экономики впечатлений, видящей продукт подписки на видеостриминговую платформу в качестве нематериального блага с наименьшей воспринимаемой ценностью со стороны потребителей и перспективой монетизации производителями48. Для оценки качества пользовательского опыта во взаимодействии с платформой используется модель П. Джулури, категоризирующая факторы, влияющие на принятие решения пользователями при оформлении подписки на онлайн-видеосервисы49. Данная модель разделяет факторы на четыре уровня, где системный уровень характеризует техническое качество работы сервиса, контекстный уровень описывает функциональную оснащенность и экономическую политику платформ, пользовательский - анализирует конкретные черты потребителей, обусловливающих определенные паттерны поведения и контентный уровень, работающий непосредственно с продуктом сервисов - поставляемыми фильмами и сериалами. Объект исследования. Поведение потребителя на рынке онлайн-видеосервисов по подписке.

44 Craig R. T. Communication theory as a field // Communication theory. – 1999. – Т. 9. – №. 2. – С. 143. 45 Поведение потребителя в условиях неопределенности и риска // Библиофонд: сайт. 2012. URL: https://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=558793 (дата обращения: 04.03.2020). 46 Kahneman D., Tversky A. Choices, values, and frames. С. 269. 47 Petty R. E., Wegener D. T. Thought systems… С. 155-170. 48 Pine B. J., Gilmore J. H. The Experience Economy. С. 97-105. 49 Juluri P., Tamarapalli V., Medhi D. Measurement of quality of experience ... С. 401-418. 9

Предмет исследования. Взаимосвязь фреймирования рекламного сообщения в контексте выгод и потерь и намерения потребителя оформить подписку на онлайн- видеосервис. Цель работы. Выявить особенности взаимосвязи фреймирования рекламного сообщения в контексте выгод и потерь с намерением потребителя оформить или продлить подписку на онлайн-видеосервис. Задачи исследования 1. Провести обзор рынка онлайн-сервисов по подписке. 2. Концептуализировать факторы, влияющие на принятие решения пользователями при оформлении подписки на онлайн-видеосервисы. 3. Концептуализировать фреймирование рекламного сообщения в контексте выгод и потерь и фактора направленности результата. 4. Провести эмпирическую оценку факторов, влияющих на принятие решения пользователями при оформлении подписки на онлайн-видеосервисы посредством онлайн-опроса. 5. Определить особенности взаимосвязи фреймирования рекламного сообщения в контексте выгод и потерь с намерением потребителя оформить подписку на онлайн- видеосервис с помощью межгруппового экспериментального дизайна. Гипотезы исследования H1: Фреймирование рекламного сообщения в контексте избежания потерь при оформлении подписки на онлайн-видеосервис (loss-framed message x совершение действия) положительно влияет на намерение потребителя к оформлению подписки. H2: Факторы контентного уровня, влияющие на принятие решения пользователями, характеризуются наиболее высоким показателем взаимосвязи с намерением потребителя к оформлению подписки. Методология Смешанный дизайн исследования включает в себя: ● онлайн-опрос с целью выявления ключевых факторов, влияющих на потребительское решение об оформлении подписки на стриминговые сервисы; ● межгрупповой факторный эксперимент 2х2 на платформе Enjoy Survey, моделирующий тип фреймирования рекламного сообщения и направленность результата; ● частотный, корреляционный, факторный, дисперсионный и регрессионный анализ с помощью программы SPSS Statistics для группировки переменных, исследования

10

наличия взаимосвязи, ее направления и возможной причинно-следственной связи между независимыми и зависимыми переменными Эмпирическая база исследования Для проведения онлайн-опроса была собрана квотная выборка, состоящая из 411 респондентов с опытом пользования интернетом и совершением онлайн-покупок. Респонденты набирались в рамках возрастных, половых квот в соответствии с распределением генеральной совокупности покупателей в интернете50 и квоты наличия / отсутствия подписки на видеостриминговый сервис. Опрос проводился на платформе Enjoy Survey с 4 по 14 апреля и распространялся через тематические группы, связанные с просмотром фильмов и сериалов в социальных сетях, специализированных группах для распространения социологических анкет, методом снежного кома и запуском рекламы в социальной сети “Вконтакте” на подписчиков мужского пола вышеупомянутых сообществ в возрасте 18-54 лет для добора квот. К выборке онлайн-эксперимента не предъявлялось строгих требований. Так, в период с 23 по 30 апреля было собрано 205 респондентов с 50-тью людьми в каждой из экспериментальных групп. Онлайн-эксперимент также проводился на платформе Enjoy Survey и распространялся с помощью личного приглашения респондентов к участию. Преимущественно выборку составили лица женского пола в возрасте 18-25 лет, проживающих в г. Москва и имеющих неполное высшее образование. Теоретическая значимость исследования заключается в изучении поведения потребителей на рынке видеостриминговых платформ в рамках концепта неопределенности и использовании метода фреймирования рекламных сообщений с целью повышения намерения потребителей к покупке, а также выдвижении новой модели пользовательского опыта человека во взаимодействии с видеостриминговой платформой. Практическая значимость исследования предполагает использование полученных в работе данных в качестве рекомендаций для построения коммуникационной стратегии представителями онлайн-кинотеатров, что особенно актуально на российском рынке, где процент имеющих подписку пользователей составляет только 6% от аудитории покупателей онлайн-контента. Также, результаты могут применены в контент-маркетинге при разработке рекламных креативов с применением технологий фреймирования сообщения и таргетированием на различные группы потребителей, выделенные в данном исследовании.

50 Седых И. А. Рынок интернет-торговли в РФ // Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики: Центр развития. URL: https://www.rvc.ru/upload/iblock/0ee/e-commerce_resume_vk_part1_v1.pdf 11

Глава 1. Экономика подписки

На сегодняшний день выделяется девять основных моделей существования бизнеса в интернет-среде51. Среди них: брокерская, где платформа выступает в роли посредника между покупателем и продавцом (Google, Alibaba), рекламная, где доход бизнеса зависит от объема продаваемой рекламы и рекламных интеграций, информационно-посредническая, основанная на сборе, анализе и продаже пользовательских данных, модель торговца, представленная различными онлайн-продавцами (AliExpress, eBay), индивидуальных производителей («Юла», «Авито»), партнерская модель по продаже своего трафика партнеру, общинная, завязанная на добровольных пожертвованиях («Википедия»), утилитарная, где потребитель платит за количество потребленного трафика, информации и др., подписная, взымающая плату за использование сервиса, а также гибридные. Среди компаний, предоставляющих доступ к своему и/или партнерскому контенту наиболее распространено функционирование по рекламной или утилитарной моделям. Тем не менее, в последние годы фирмы, ведущие деятельность по данным моделям, в силу ряда недостатков уходят от них в поиске более жизнеспособной модели52. Основной недостаток рекламной модели заключается в том, что главной целью владельцев ресурса становится продажа возможностей собственной платформы рекламодателям, в то время как забота о качестве контента и потребителях отходит на второй план53. С точки зрения читателей также применяются всевозможные способы избежать просмотр рекламы. По данным журнала Business Insider в 2019 году на 10% увеличилось пользование блокировщиками рекламы (48% пользователей), на 6% - количество пользователей, осознанно меняющих потребление, чтобы не видеть рекламу, рост пользователей, перешедших на платные стриминговые сервисы, составил 8%54. Более того, с развитием концепции защиты бренда «brand safety» объем интернет-рекламы в 2020 году может показать минимальный прирост - делает прогноз медиагруппа Zenith55. Данный спад обусловлен громкими скандалами утечки пользовательских данных со стороны крупных рекламораспространителей, увеличением

51 Rappa M. A. The utility business model and the future of computing services // IBM systems journal. – 2004. – Т. 43. – №. 1. – С. 32-42. 52 Thinking inside the subscription box: New research on e-commerce consumers // McKinsey & Company: сайт. 2018. URL: https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/thinking-inside- the-subscription-box-new-research-on-ecommerce-consumers (дата обращения: 02.02.2020). 53 Li Z., Cheng Y. From free to fee... С. 281. 54 The 2019 Edelman Trust Barometer // Edelman: сайт. 2019. URL: https://www.edelman.com/sites/g/files/aatuss191/files/2019- 06/2019_edelman_trust_barometer_special_report_in_brands_we_trust_executive_summary.pdf (дата обращения: 17.11.2019). 55 Internet advertising to grow at slowest rate since 2001 dotcom bust // The Guardian: сайт. 2019. URL: https://www.theguardian.com/media/2019/jul/22/internet-advertising-grow-digital-scandals-facebook-google (дата обращения: 17.11.2019). 12

количества фейковых новостей и случаев показа рекламы рядом с некорректными материалами. При использовании утилитарной модели поставщики контента сталкиваются с проблемой неоднородности финансовых возможностей у аудитории при назначении цены за единицу информации. Датский стартап Blendle в течение двух лет пытался работать по утилитарной модели, предоставляя материалы популярных изданий по цене 70 центов за штуку56. В июле 2019 года разработчики сделали официальное заявление, что данная модель не окупаема, а финансирование проекта по большей части опиралось на платежи лояльных подписчиков, приносящих большую прибыль. Для производителя переход на модель подписки представляет три основных преимущества: постоянную и предсказуемую прибыль, повышение пожизненной ценности клиента и обеспечение долгосрочных отношений с ним57. По данным американской IT- компании Zuora за 2018 год рынок товаров и услуг по подписке показал темп роста в 18% в сравнении с 3,6%-ым ростом оборота розничной торговли в Америке58. Среди медиа исследователей распространена классификация модели подписки по степени ограничения контента. Выделяется четыре основных типа функционирования: “жесткий пэйвол” с полным ограничением бесплатного контента, “мягкий пэйвол”, предоставляющий часть контента бесплатно, который делится на “премиальный пэйвол”, ограничивающий просмотр определенных категорий и “гибридный пэйвол”, комбинирующий размещение платных материалов наряду с контентом в свободном доступе. В современных реалиях предоставление контента по более мягким моделям сопряжено с риском обхода платного доступа пользователями, заходящих на сайт в режиме инкогнито59. Приватный режим, активно развиваемый компанией Google, позволяет пользователю быть неидентифицируемым и читать статьи в неограниченном доступе. В то же время жесткие модели крайне негативно воспринимаются пользователями в контексте затруднений получения информации и способны сформировать негативное отношение к бренду в целом с отказом от последующего взаимодействия с ним. На практике жесткие модели рекомендуется внедрять при условии публикации уникального контента, доступ к которому невозможно получить на других

56 Micropayments-for-news pioneer Blendle is pivoting from micropayments // NiemanLab: сайт. 2019. URL: https://www.niemanlab.org/2019/06/micropayments-for-news-pioneer-blendle-is-pivoting-from- micropayments/?utm_source=Daily+Lab+email+list&utm_campaign=076ff55af7- dailylabemail3&utm_medium=email&utm_term=0_d68264fd5e-076ff55af7-396234561 (дата обращения: 17.11.2019). 57 The Subscription Economy // Medium: сайт. 2017. URL: https://medium.com/the-graph/subscription-economy- 505dfa72eea (дата обращения: 21.02.2020). 58 The Subscription Economy Grows More Than 300% In The Last Seven Years // BusinessWire: сайт. 2019. URL: https://www.businesswire.com/news/home/20190321005245/en/Subscription-Economy-Grows-300-Years (дата обращения: 21.02.2020). 59 Your favorite way to get around The New York Times paywall might be about to go away // NiemanLab: сайт. 2019. URL: https://www.niemanlab.org/2019/02/your-favorite-way-to-get-around-the-new-york-times-paywall-might-be- about-to-go-away/ (дата обращения: 02.11.2019). 13

ресурсах. Для успешного введения модели подписки компаниям необходимо иметь сформированное ядро лояльной аудитории (репутация бренда), организовать поэтапный переход к платному доступу и продумать вариативные пакеты подписок по типу контента, возможностям его использования, сегментам потребителей, либо совмещению с рекламной моделью60. В мире первыми корпорациями, работающими по модели подписки, стали The Wall Street Journal (1997), Netflix (1999), Blacksocks (1999) с подпиской на носки, Jamba (2004) – на рингтоны, Spotify (2006), Next Issue media (2012) – первое приложение, с подпиской на 200 онлайн-журналов, Dollar Shave Club (2012) – на лезвия. В России первым изданием, перешедшим на модель онлайн-подписки по типу жесткого пэйвола стала газета «Ведомости» в 2011 году (что закономерно, так как газета является частью издания Sanoma Independent Media, которое выпускает Financial Times и The Wall Street Journal)61. Позднее издание расширило модель до гибридного пэйвол с десятью бесплатными публикациями вне подписки и расширенными типами пакетов. В категории онлайн-вещания в 2013 году телеканал «Дождь» ввел три варианта подписки после введения государственного запрета на размещение рекламы на платных телеканалах. В последние годы как на мировом, так и на российском рынке отчетливо виден рост платной модели по подписке. По данным финансового отчета холдинга «РБК» на конец 2018 года наибольший доход холдинг получает от рекламной модели в B2C (3,2 млрд руб.), в то время как выручка от платного доступа к специализированному контенту (исследования, финансовые прогнозы, материалы конференций и др.) составляет 138 млн руб. (2,3% от общей выручки)62. Однако, если проводить сравнение с предыдущим годом, то выручка от рекламной модели выросла на 0,2% (12 млн руб.), в то время как доход от поэтапного ограничения контента пэйволом вырос на 6,2% (8 млн руб.).

1.1 Онлайн-видеосервисы по подписке

Потоковое вещание (стриминг) подразумевает под собой непрерывное предоставление мультимедийного контента пользователю. Оно подразделяется на “живое вещание”, где контент транслируется в режиме реального времени и предоставляет возможность непосредственного взаимодействия с аудиторией поставщиком, и “по запросу”, в рамках которого контент готовится заранее и хранится на сторонних серверах с возможностью

60 Там же. 61 Струкова Е. В. Стратегии монетизации контента интернет-СМИ. С. 330. 62 ПАО «РБК» и дочерние предприятия (Группа РБК) // Консолидированная финансовая отчетность за 2018 год и аудиторское заключение независимого аудитора. 2018. URL : http://pics.v2.rbcholding.ru/rbcholding_pics/media/files/1/17/87967565871081556620068838171.pdf?fbclid=IwAR2xh yPqhMxoI-P-o5iFEZZ3mhQua49pnOuWw_SyKLIY4ghL0wF2HslX--k (дата обращения: 02.11.2019). 14

постоянного доступа63. Последний способ наиболее актуален для крупных поставщиков медиаконтента, объемы которого превышают или затрудняют возможность быть скачанными пользователями. Развитие интернета, в свою очередь, позволило поставщикам передавать неограниченный объем информации широкому кругу потребителей посредством более производительных сетей доставки контента (CDN), а также дало дополнительные функции взаимодействия с контентом (пауза, ускорение, перемотка). В данной классификации видеостриминговые платформы занимают место интерактивного потокового вещания по запросу (IVOD). Для обеспечения работы данные платформы могут монетизироваться через различные модели: AVOD - рекламная, SVOD - модель подписки, TVOD - плата за единицу контента с ограничением использования по времени (аренда), EST - без ограничения и смешанная. Историю предоставления видеоконтента можно описать как эволюционный переход от моделей EST и TVOD с покупкой физических носителей и пользованием услугами видеопроката к AVOD с использованием больших данных для показа целевой рекламы и выстраиванию долгосрочных отношений в SVOD. По отчетам информационно- аналитического агентства Telecom Daily в 2018 году выручка от моделей монетизации на российском рынке онлайн-видео распределялась в соотношении 31,3% SVOD и 36,9% AVOD64. В первом полугодии 2019 года выручка от SVOD выросла до 42%, а от AVOD - снизилась до 31,2%. Среди основных причин отказа платформ от AVOD выделяют развитие технологий блокировки рекламы, проблемы с измерением эффективности рекламного взаимодействия, развитие концепции защиты бренда “brand safety”, работа с пользовательскими данными, фрод65. Крупнейшими игроками на мировом рынке онлайн-видеостриминговых сервисов по подписке считаются Amazon (2006), Netflix (2007) и Hulu (2007). Суммарная аудитория Netflix на 2020 год составляет 158 млн человек, у Amazon Prime Video - 96,5 млн, Hulu насчитывает 75,8 млн пользователей66. Активный рост демонстрируют платформы HBO, Disney+, Apple+, Youtube Premium. Помимо крупных представителей контента развиваются нишевые видеостриминговые площадки, специализирующиеся на определенном виде и формате

63 Болычева М. Стриминговое вещание как феномен современной медиасреды // Там же. 64 Онлайн-видео (рынок России). Онлайн-кинотеатры // Tadviser: сайт. 2020. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9E%D0%BD%D0 %BB%D0%B0%D0%B9%D0%BD- %D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE_(%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D 0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8)_%D0%9E%D0%BD%D0%BB%D0%B0%D0%B9%D0%BD- %D0%BA%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B0%D1%82%D1%80%D1%8B_(VOD- %D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE_%D0%BF%D0%BE_%D0%B7%D0%B0%D0%BF%D1%80%D0 %BE%D1%81%D1%83) (дата обращения: 14.02.2020). 65 Li Z., Cheng Y. From free to fee … С. 281. 66 Netflix’s Dominance In U.S. Wanes As Hulu, Amazon Gain Subscribers // Forbes: сайт. 2019. URL: https://www.forbes.com/sites/danafeldman/2019/08/21/netflix-is-expected-to-lose-us-share-as-rivals- gain/#55ed53ec66d6 (дата обращения: 14.02.2020). 15

контента (Crunchyroll, Acorn TV, AnimeStrike, MyLigue). Российский рынок легальных онлайн-видеосервисов также показывает стремительный годовой рост на уровне 30-35% с

Рисунок 1 — Крупнейшие онлайн-видеосервисы на российском рынке

62%-ным ростом SVOD модели в сравнении с 53%-ым AVOD. Онлайн-кинотеатры занимают долю в 54,9% на российском рынке онлайн-видео, в то время как 13,6% принадлежит социальным сетям (Mail.ru, Facebook, Instagram), 9,9% - операторам платного ТВ (Ростелеком, Билайн, МТС и др.)67. Между собой онлайн-кинотеатры распределены следующим образом: Ivi (26,4%), Okko (14,2%), Youtube (12,3%), Megogo (7%), «Ростелеком» (6,7%) и Амедиатека (5,7%), сервисы Rutube, МегафонТВ, TNT-Premier и TvZavr занимают 4,4%, 4,1%, 3,8% и 3,3% соответственно (См. Рисунок 1)68. Тем не менее, переход онлайн-видеосервисов на модель подписки в соответствии с описанными рекомендациями сопряжен с рядом трудностей, описываемых в рамках теории экономики впечатлений. Термин “экономика впечатлений” впервые был использован в 1998 году Дж. Пайном и Дж. Гилмором в статье “Добро пожаловать в экономику впечатлений”69. Авторы рассматривают эволюцию рынка потребления с точки зрения прохождения четырех этапов: от аграрного производства товаров к индустриальному производству

67 Краткие результаты исследования российского рынка легальных видеосервисов по итогам 2018 года // J’son&Partners Consulting: сайт. 2019. URL: http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/kratkie-rezultaty-issledovaniya- rossiyskogo-rynka-legalnyh-videoservisov-po-itogam-2018-goda-20190325014526 (дата обращения: 05.02.2020). 68 Онлайн-видео (рынок России). Онлайн-кинотеатры // Там же. 69 Pine B. J., Gilmore J. H. The experience economy. С. 97-105. 16

стандартизированных товаров, переходящему к предоставлению услуг и в конечном итоге фокусу на конструировании уникального “опыта” потребителя (См. Рисунок 2). Переход к четвертому этапу объясняется унификацией услуг и, как следствие, потерей их относительной ценности для потребителя, не способного различить миллионы похожих предложений на рынке. Тогда, базируясь на предложении услуги совместно с четким выделением товарных преимуществ в ней (service + good), происходит создание опыта. Взаимодействие потребителя с опытом происходит не только в момент его непосредственного потребления, а остается в памяти человека на долгое время и является индивидуальным, что по сути своей не может быть со временем массовизированно. Таким образом, на этапе экономики впечатлений не возникает необходимости в персонализации предложения, так как каждый человек уже уникален по своей природе и сделаем эту работу сам. Задача продавца состоит в том, чтобы захватить внимание пользователя с помощью релевантного сообщения.

Рисунок 2 — Эволюция экономической ценности

Однако современное общество находится на этапе вступления в фазу впечатлений, где потребители не понимают, что отныне конструирование их впечатлений переходит во власть продавца и, следовательно, должно быть оплачиваемо. Модель оценки впечатлений Дж. Пайна и Дж. Гилмора представлена на Рисунке 3 и категоризирует предлагаемые на рынке впечатлений товары и услуги по степени готовности потребителей к их оплате70. По горизонтальной оси опыт покупателя различается в зависимости от степени его участия в

70 Pine B. J., Gilmore J. H. The experience economy. С. 46. 17

конструировании впечатления: пассивное участие проявляется в том случае, когда человек не может повлиять на исход события (обзор достопримечательностей, просмотр фильмов, чтение), в то время как активное участие делает потребителя главным участником действия (спорт, обучение). По вертикальной оси мы можем разделить опыт по его степени насыщенности – от менее вовлекающего (прослушивание лекций, обзор выставки) к более иммерсивному (катание на горках, игра на инструменте). Следовательно, наиболее легко монетизируемыми областями деятельности являются те, впечатления от которых попадают в поле “эскапистких”, наиболее трудными – “развлекательных”. Онлайн-видеосервисы по подписке попадают в область развлекательных товаров с наименьшей воспринимаемой ценностью продукта, на основании которой принимается решение об использовании ограниченных денежных ресурсов71. В этой связи видится необходимым рассмотреть услугу подписки на видеостриминговые платформы с точки зрения ее видения потребителем и изучить мотивы и барьеры индивида, возникающие при принятии решения о покупке.

Рисунок 3 — Четыре области действия впечатлений

71 Shor M., Oliver R. L. Price discrimination through online couponing: Impact on likelihood of purchase and profitability // Journal of Economic Psychology. – 2006. – Т. 27. – №. 3. – С. 423-440. 18

Глава 2. Поведение потребителей на рынке онлайн-сервисов по подписке

2.1 Модели для оценки опыта взаимодействия пользователей с онлайн-сервисами по подписке

Уже в 2005 году исследователи начали изучать мотивы пользователей, готовых оформить подписку в Интернете72. По результатам опроса 165 пользователей были выявлены три приоритетных мотива: удобство пользования, существенность (важность) потребности в услуге и частота пользования сервисом. Т. Лин дополняет категоризацию четвертым мотивом – осознанное внесение оплаты как вознаграждение работы производителя или поставщика контента73. Впоследствии данный фактор признается А. Каммером и другими исследователями, изучающими культуру осознанного потребления74. Более современные исследования в области медиакоммуникаций предлагают различные модели для оценки опыта взаимодействия пользователя с онлайн-сервисами по подписке. Модель Б. Рамкумара позволяет классифицировать и измерить факторы, влияющие на принятие решения пользователя оформить подписку на сервисы в индустрии моды и красоты75. Автор выделяет утилитарные (предоставление контента, удобство, сохранение времени, выгодное ценовое предложение, профессиональная экспертиза (ранжирование товаров, экспертная оценка)) и гедонистические (развлекательная, познавательная и рекреационная функции, принадлежность социальное группе) мотивы, интерес к индустрии моды и красоты, восприятие инноваций, уникальность продукта, опыт совершения онлайн-покупок, влияние социального круга. К. Сяо и Ч. Чен на примере рынка подписки на онлайн-книги располагают факторы, мотивирующие пользователя оформить онлайн-подписку в соответствии с тремя основными категориями, формирующими ценность предложения в глазах потребителя: оценка контента, контекста и инфраструктуры76. Под контентом понимается качество предоставляемого продукта, контекстом - удобство и привлекательность интерфейса (UX), а инфраструктурой - дополнительный функционал сервиса. Наряду с данными категориями авторы вводят понятие “воспринимаемой цены”, отличающееся от обычной цены относительностью назначения. Называя данный термин “якорной ценой” Дж. О’Шонесси объясняет его как результат сравнения цен конкурентов на рынке, получаемый потребителем

72 Wang C. L., Zhang Y., Ye L. R., Nguyen D. D. Subscription to fee-based online services... С. 304-311. 73 Lin T. C., Hsu J. S. C., Chen H. C. Customer willingness to pay for online music...С. 315. 74 Kammer A., Boeck M., Hansen J. V., Hauschildt L. J. H. The free-to-fee transition… С. 107-120. 75 Ramkumar B., Woo H. Modeling consumers’ intention to use… С. 22. 76 Hsiao K. L., Chen C. C. Value-based adoption of e-book subscription services...С. 434-448. 19

при первичном скрининге предложений77. Так, товары с чрезмерно низкой или высокой ценой несмотря на свои характеристики остаются вне фокуса рассмотрения. В отношении видеостриминговых сервисов П. Джулури предлагает более развернутую модель для оценки качества пользовательского опыта во взаимодействии с платформой78. Он группирует факторы в четыре категории на уровнях системы (оценка качества работы сервиса с точки зрения технологии, поддержка различных девайсов), контекста (функциональная оснащенность платформ, UX, цена и пакет подписки), пользователя (социально- демографический профиль, опыт совершения покупок в сети, влияние социального круга) и контента. Попытка связать выделенные уровни с удовлетворенностью пользователей от использования видеостриминговых платформ была предпринята Дж. Риккинен, но ограничивалась только системным и контентным уровнями79. Гипотеза о наличии связи была подтверждена в отношении последнего уровня факторов.

2.2 Факторы, влияющие на принятие решения пользователями об оформлении подписки на онлайн-видеосервисы

В последние годы заметно повышение интереса крупных digital-игроков к изучению факторов потребления легальных видеосервисов. Наиболее характерно оформление подписки для мужчин 16-34 лет, имеющих высшее образование, с уровнем дохода средний и выше и опытом совершения покупок в сети, а также выраженным интересом оставаться в курсе повестки дня, - заключают исследователи агентства Reuters. Представленные ниже факторы взяты из аналитических отчетов и современных исследований таких компаний, как РИФ80, PricewaterhouseCoopers8182, Group-IB83, Reuters84, Deloitte85, отечественных исследователей86. Полученные факторы категоризированы в соответствии с вышеупомянутой моделью П. Джулури для оценки качества пользовательского опыта во взаимодействии с видеостриминговыми сервисами.

77 O'Shaughnessy J., O'Shaughnessy N. Persuasion in advertising. Abingdon-on-Thames: Routledge, 2003. - С. 131. 78 Juluri P., Tamarapalli V., Medhi D. Measurement of quality of experience... С. 401-418. 79 Riekkinen J. Piracy versus netflix: Subscription video on demand dissatisfaction as an antecedent of piracy // Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences. – 2018. – С. 3558-3567. 80 Главный аналитический доклад “Рунет сегодня” // Там же. 81 Видеостриминг: только контент или что-то еще? // Там же. 82 Рынок OTT-видео // Там же. 83 Рынок Интернет-пиратства в России рухнул впервые за пять лет // Там же. 84 Newman N., Fletcher R., Kalogeropoulos A., Kleis R. Digital News Report 2019 // Там же. 85 Тенденции монетизации контента в Интернете // Там же. 86 Ковадин М., Фофанова К. Отношение молодежи к интернет-пиратству: социологический анализ (на примере гор. Саранска) // Огарёв-Online. – 2016. – №23 (88). С. 1-6. 20

Факторы системного уровня Качество изображения По данным опроса американского населения, проведенный сетью компаний PricewaterhouseCoopers, к видеосервисам по подписке предъявляются наивысшие требования в отношении качества картинки в сравнении с AVOD-сервисами и платным ТВ. Наряду с Ultra HD и 4К разрешением видеоконтент стремится к повышению интерактивности и вовлечения пользователей с использованием технологий VR и AR. UX дизайн (функциональность) Несмотря на ориентир на контент как основной фактор выбора платформы, российские и зарубежные медиакомпании заявляют о существенном внимании потребителей к функциональности платформы – данный фактор отмечается 25% респондентов исследования PwC. Более того, качество пользовательского опыта выступает в качестве инструмента дифференциации поставщиков подписки наравне с производством собственного контента, а также средством удержания лояльных подписчиков. На конструирование пользовательского опыта влияют: простота поиска контента (наличие расширенных фильтров поиска), возможность начать просмотр фильма с момента остановки и вернуться к нему после продолжительного времени (сохранение истории просмотра), построение экосистемы вокруг контента (отзывы, оценки зрителей, заполнение собственного профиля). Список поддерживаемых устройств Большинство крупных онлайн-видеосервисов доступны к использованию с мобильных устройств, планшетов и десктопа, имеют собственное приложение, активно осваивают технологию Smart TV. Некоторые платформы идут дальше и обозначают свое присутствие на игровых консолях, Xbox платформах, запускают собственные приставки (AppleTV, AndroidTV, Megogo Box). Персонализация контента Стремление крупных видеосервисов предложить уникальный опыт пользователю путем увеличения объема инвестиций в производство оригинального контента оборачивается тем фактом, что широта выбора картин зачастую “пугает” пользователей. Эффективным способом решения является упомянутая выше рубрикация контента с помощью внедрения различных фильтраций поиска. Вместе с тем большой массив контента обуславливает появление потребности в совершенствовании рекомендательных алгоритмов предложения контента на основании прошлых интересов, что также работает в направлении повышения общего времени взаимодействия с сервисом. Возможность скачивания контента 21

Данный фактор является одним из основных преимуществ, выносимых в позиционирование большинством онлайн-кинотеатров. Это связано с тем, что обращение к нелегальным онлайн-ресурсам широко распространено в России, однако скачивание контента вызывает трудности, особенно на мобильных устройствах, что делает офлайн-доступ к контенту серьезным преимуществом сервисов по подписке. Защита персональных данных Частое обращение к нелегальным платформам создает риск угрозы персональных данных пользователей. Это может проявляться в виде незаконной передачи данных пользователей третьим лицам владельцем сайта (IP-адрес, cookies, информация о браузере, истории поиска и покупок, данные автозаполнения и др.), при нажатии на баннер, при регистрации на платформе и путем мошеннических действий. Пребывание на легальном видеостриминговом сервисе и произведение оплаты на нем защищено шифрованием данных и не передается третьим лицам без согласия пользователя. Факторы контекстуального уровня Наличие рекламы Отсутствие рекламы – параметр, отличающий SVOD сервисы от AVOD. Тем не менее, данные модели могут совмещаться в одном видеосервисе в формате разных пакетов подписок. 35% американских респондентов и 18% российских ставят отсутствие рекламы в качестве первостепенного фактора обращения к онлайн-сервисам по подписке. Интересным наблюдением, полученным из анализа отчетов, является тот факт, что не столько присутствие рекламы раздражает зрителей кино, как содержание рекламы, которое зачастую отторгает пользователей. Данное наблюдение наиболее явно прослеживалось в категории семейного просмотра, где защита от неприемлемого контента выносилась как отдельное преимущество SVOD платформ. Цена и система оплаты Ценовой фактор является ключевым преимуществом выбора в пользу платформы с более низкой ценой месячного пакета – так отмечают 65% зрителей онлайн-кинотеатров. Так, например, оценка готовности российской молодежи к оформлению подписки по нынешней цене в среднем 1,5-2 раза ниже текущей (34%), 27% респондентов отмечают, что оформят подписки при цене в 5 раз меньше. Стремясь снизить ценовой барьер, в феврале текущего года онлайн-кинотеатр TNT Premier снизил цену подписки со 129 до 29 рублей в месяц, объясняя это низкой платежеспособностью большей части населения РФ. Помимо цены пакета на потенциальных подписчиков онлайн-видеосервисов влияет система оплаты, предлагаемая поставщиком услуг. Даже при оформлении пробного периода некоторые видеосервисы запрашивают привязку банковской карты с автоматическим продлением оплаты пакета по 22

завершении периода без дополнительного согласия пользователя. Вариативность пакетов подписки с предложениями для различных групп населения (эксперты, студенты), а также возможность разделения аккаунта на нескольких пользователей (семейная подписка) повышает вероятность привлечения целевой аудитории. Промо-предложения На данный момент подписка на видеостриминговые платформы на российском рынке в основном продвигается как дополнительный товар при покупке связанного устройства, либо сама вбирает в себя различный предложения от партнеров (подписка Okko при покупке SmartTV, подписка Ivi всем пользователям пакета “Очень удобный” от МГТС). Факторы пользовательского уровня UI дизайн (удобство) В отличие от UX дизайна UI дизайн фокусируется на привлекательности интерфейса с точки зрения визуальной составляющей. Аналитики PwC сообщают о позитивной корреляции удобства и времени использования платформы - сервисы, которые были охарактеризованы как “удобный” и “понятный” характеризовались повышенной частотой использования. Влияние социального круга Мотивом к оформлению подписки и выбору определенной платформы может являться влияние ближайшего социального круга, среди которого распространено потребление онлайн- видео. Несмотря на масштабный рост рынка видеостриминговых платформ российский пользователь по большей части пока не готов к оплате контента в сети. В этой связи подписка на онлайн-кинотеатры может быть представлена в качестве товара узкого потребления или люксового, использование которого связано с конструированием собственной социальной идентичности. Альтернативные издержки Большая часть российского населения пока не различает контент стриминговых видеосервисов и кабельных телеканалов, стоимость которого в среднем в 2 раза ниже онлайн- подписки. С позиции более продвинутых пользователей барьером к оформлению подписки выступают альтернативные издержки использования видеостримингового сервиса. Среди альтернатив пользователи чаще выбирают платить за контент в игровых приложениях и социальных сетях или ходить в реальные кинотеатры. Тем не менее, видеосервисы предлагают значительное снижение временных издержек и усилий, затрачиваемых на поиск и скачивание необходимого контента в сети, а некоторые из них транслируют эфиры платных телеканалов. Репутация, доверие к бренду Значимость данного фактора вытекает из ситуации потребления онлайн-товаров в России, описанной выше. Фактор репутации отражает потребность пользователя в снижении 23

собственной неопределенности при принятии решения. Во-первых, репутация бренда в целом дает уверенность передачи денежных средств поставщику контента. В дальнейшем характер присутствия бренда онлайн-кинотеатра в медиаполе влияет на осуществление выбора в пользу определенного сервиса среди прочих представленных. Факторы на уровне контента Наличие контента в бесплатном доступе Наиболее популярным аргументом против оформления подписки со стороны пользователей выступает возможность бесплатного получения контента нелегальным способом или онлайн-пиратство. Россия находится на втором месте после США по потреблению пиратского контента, насчитывая 20,6 млрд заходов на пиратские сайты в 2017 году87. Наибольшим процентом интернет-пиратства характеризуются люди 18-34 лет (70% сегмента регулярно обращаются к нелегальным ресурсам), чуть меньший процент (59%) присваивается 45-54-летним. Однако, по подсчетам Group-IB в 2019 году впервые за последние 5 лет обороты рынка интернет-пиратства снизились на 27% до 63,5 миллионов долларов88. Специалисты связывают данное падение с широким распространением досудебных блокировок пиратских ресурсов, активной борьбой государства с нелегальными онлайн-казино, предоставляющими основную денежную поддержку развитию нелегального видеоконтента, а также подписание меморандума основными digital-игроками об ужесточении поисковой выдачи нелегальных ресурсов. Наряду с наличием контента в свободном доступе существует практика публикации бесплатных промокодов, предлагающих возможность бесплатного пользования подпиской в течение определенного времени. Широта выбора контента Следом за ценовым фактором в приоритезации выбора онлайн-видеосервиса потребителями следует качество контента. По мнению исследователей, на сегодняшний момент эксклюзивность контента является менее приоритетным фактором нежели его широкий выбор, под которым понимается доступ к старым и нишевым картинам, фильмам на языке оригинала или с субтитрами. Однако, на рынке явно виден тренд распределения бюджета в пользу производства собственного контента. Авторы видят данный тренд как маркетинговый инструмент дифференциации платформы от конкурентов. Это заслуживает внимание новых пользователей, говорится в отчете, но лояльные потребители более восприимчивы к наличию популярного лицензионного контента нежели оригинального. Среди перспектив развития онлайн-видеоплатформ, которые в ближайшем будущем станут

87 Российские пираты уступили американским // КоммерсантЪ: сайт. 2018. URL: https://www.kommersant.ru/doc/3585427 (дата обращения: 19.10.2019). 88 Рынок Интернет-пиратства в России рухнул впервые за пять лет // Там же. 24

отличительными преимуществами сервисов, подчеркивается консолидация контента различных платформ. Это особенно заметно на американском рынке: большинство пользователей имеют более одной подписки на видеосервис, так как платформы идут в направлении ограничения просмотра собственного контента (Disney+, HBO Max). В отношении российского рынка это представлено в плане соглашений о поставке контента с различными поставщиками медиаконтента. Так, например онлайн-кинотеатр Okko имеет эксклюзивное соглашение с ViacomCBS Networks и Ted Talk, а “Амедиатека” специализируется на показе сериалов от HBO. Живые трансляции Сервисы, предоставляющие видео по запросу, идут в направлении записи и трансляции контента в реальном времени, включая публикацию UGC-контента. Данный фактор выносится в качестве отдельного элемента вне группы «широта выбора контента», так как имеет отличную от кино структуру и, соответственно, предполагает отличный опыт пользователя. На американском рынке создаются отдельные нишевые платформы, фокусирующиеся на трансляции охватных спортивных мероприятий (Barca TV, MyLigue) и крупных общественных событиях. В России в этом направлении двигается Megogo Live с живой трансляцией масштабных мероприятий (олимпийские игры, Red Bull фестиваль).

25

Глава 3. Теоретическая рамка исследования

3.1 Поведение потребителя в условиях риска и неопределенности

Поведение потребителя на современном рынке зачастую оценивается как ситуация неопределенности выбора между тысячами товаров в особенности в цифровой среде89. Состояние неопределенности на рынке проявляется в “невозможности потребителя адекватно оценить экономические риски, связанные с возможным выбором или приобретением товара или услуги”90. Данное состояние обусловлено наличием пространственного и временного разделения между продавцом и покупателем, а также непредсказуемостью функционирования интернет-среды, что представляет ряд рисков для покупателя91. Во-первых, ограниченность информации о покупателе и товаре, представленной в сети, сталкивает пользователя с риском потери денежных средств из-за неполучения товара (экономический риск). Во-вторых, потребители делятся собственными данными, которые впоследствии могут быть использованы третьими лицами (риск приватности). Также под сомнение ставится качество товара или поставляемого контента (риск работы продавца) и работа электронной системы в целом (риск среды). Когда речь заходит об оформлении долгосрочной подписки, главное преимущество которой заключается в поставке контента в течение определенного периода по фиксированной цене мы сталкиваемся с иррациональностью оценки выгод и издержек пользователем92. Потребители, принимая решение о покупке, склонны оценивать издержки на момент приобретения товара или услуги, не учитывая ценность продукта в перспективе. Таким образом, на момент оформления подписки пользователь видит только денежные издержки, связанные с ее оплатой, не думая об экономии в долгосрочной перспективе - совокупность рисков превалирует над приобретенной выгодой и сдерживает индивида от покупки. В соответствии с теорией ожидаемой полезности Дж. Неймана и О. Моргенштерна в условиях неопределенности человек принимает решение в пользу варианта с наибольшей ожидаемой полезностью93. Данная полезность складывается из величины платежа, получаемой при определенной вероятности выигрыша и величины проигрыша, умноженном на вероятность его возникновения. При заданном выборе между двумя альтернативами гарантированно получить 100 рублей или с вероятностью ½ получить 210 рублей и с

89 Kim Y., Krishnan R. On product-level uncertainty... С. 2449-2467. 90 Поведение потребителя в условиях неопределенности и риска // Там же. 91 Pavlou P. A. Consumer acceptance of electronic commerce… С. 101-134. 92 Planing P. Business model innovation... С. 1-11. 93 Теория игр. Выбор в условиях неопределенности // Coursera: сайт. URL : https://www.coursera.org/lecture/game- theory/vybor-v-usloviiakh-nieopriedieliennosti-EExLC (дата обращения: 21.02.2020). 26

вероятностью ½ не получить ничего, рациональный потребитель выберет вторую альтернативу (u1 = 100, u2 = 210*½ - 0*½ = 105). Таким образом, теория подразумевает, что все игроки нейтральны к риску (потерям). Теория перспектив Д. Канемана и А. Тверски вводит понятие “избегание рисков”, полагая, что потребители нерациональны и более чувствительны к оценке потерь нежели приобретению выигрышей94. Оценка полезности индивидом приобретает форму s-образной функции с более крутым падением линии потерь, чем ростом выгод и представлена на Рисунке 4. Оперируя в математических терминах, можно сказать, что в вышеупомянутом примере платеж проигрыша будет рассматриваться не как “0”, а как весомое отрицательное значение, снижающее полезность выигрыша, в связи с чем потребитель сделает выбор в пользу первого предложения. Авторы утверждают, что люди готовы пойти на риск получения альтернативы с большим ожидаемым платежом, если вероятность ее выигрыша крайне мала (“нечего терять”). Однако, в случае высокой вероятности выигрыша альтернативы с меньшим платежом мы предпочитаем не рисковать возможными потерями и придерживаться статуса- кво (“ставки высоки”). Делая вывод, в ситуациях выбора с положительными исходами люди не склонны к рисковому поведению, а в ситуациях с отрицательными, наоборот, склонны рисковать.

Рисунок 4 — Функция субъективной ценности

94 Kahneman D., Tversky A. Choices, values, and frames. С. 269-278. 27

3.2 Фреймирование сообщений

В продолжении изучения специфики потребительского поведения Д. Канеман и А. Тверски приходят к выводу, что восприятие выгод и потерь можно менять, базируясь на когнитивных искажениях потребителя, одним из которых является эффект фреймирования. Данный эффект проявляется, когда “две логически эквивалентных, но различно сформулированных постановки проблемы приводят индивидов к принятию разных решений”95. В ходе экспериментальных изучений было доказано, что в случае подсвечивания негативного варианта развития событий (понесения потерь) большинство людей предпримут решение по выполнению действия, предложенного в сообщении. В противовес, позитивные исходы события или манипуляция выгодами приводят к инертному поведению покупателя не в пользу рискованного варианта. Данное когнитивное искажение объясняется относительностью точки отсчета при принятии решения и неприятием риска. Формулируя предложение в терминах потерь, мы смещаем точку отсчета потребителя в сторону анализа упущенных возможностей при отказе от предложения. Принятие решения в области ниже точки отсчета обуславливает активизацию рассмотренного ранее состояния неприятия потерь, которое усиливается преувеличением вероятности наступления негативных случаев. В отношении позитивных исходов потребители, напротив, нечувствительны к коммуницируемой высокой вероятности получения выгоды. Фреймирование сообщения определяется как “инструмент коммуникации, включающий слова, картинки и предложения с целью распространения информации по определенному вопросу”96. Основная цель фреймирования на рынке товаров и услуг состоит в стимулировании определенного паттерна потребительского поведения, заложенного внутри сообщения97. Классическая структура фрейма представляет собой соединение установки условия действия (если …) и модулируемого варианта развития событий (то …)98. В фрейме приобретений представляются выгоды, которые получит потребитель при выполнении желаемого действия, а в негативном - потери от отказа принимать пропагандируемое действие. В типологии фреймирования желаемого результата действия (valence framing) выделяются также аттрибутивные и целевые фреймы. Аттрибутивные фреймы представляют собой манипуляцию характеристик товара или явления в позитивном и негативном ключе, а целевые

95 Rabin M. Psychology and economics. С. 11-46. 96 Chong D., Druckman J. N. A theory of framing and opinion formation in competitive elite environments // Journal of communication. – 2007. – Т. 57. – №. 1. – С. 99-118. 97 Yoon A. et al. A study of consumers’ intentions... С. 865. 98 Levin I. P., Schneider S. L., Gaeth G. J. All frames are not created equal: A typology and critical analysis of framing effects // Organizational behavior and human decision processes. – 1998. – Т. 76. – №. 2. – С. 149-188. 28

фреймы модулируют вероятность выполнения действия в отношения достижения более глобальной цели. В дополнении к фреймированию выгод и потерь сообщения могут также варьироваться в зависимости от направленности результата99. Сообщение, сформулированное в контексте получения выгод, может быть ориентировано на преимущества, которые получит человек от выполнения определенного действия или на лишение преимуществ вследствие отказа принять предлагаемое решение. Так и сообщение, сформулированное в контексте избежания потерь, может описывать потери, которые понесет пользователь, не выполнивший действие или их избегание в случае позитивного исхода. Эмпирические исследования, тестирующие роль описываемого исхода, приходят к выводу, что сообщения сформулированные в поддержку получения выгод от выполнения действия (выгоды + выполнение действия) и избежания потерь в случае выполнения действия (потери + выполнение действия) наиболее эффективны в повышении вероятности совершаемого действия индивидом100. Многие теоретики видят недостаток исследований метода фреймирования с точки зрения моделирования ситуации принятия решения в изоляции от внешних факторов, способных нивелировать полученные результаты101102. Наиболее значимым фактором является дополнительная информация или воздействие авторитетного источника, обращаясь к которым, пользователь становится менее чувствительным к искажению фрейма. В экспериментах Дж. Дракмана введение дополнительного контекста принадлежности политической партии (заслуживающий доверия источник) значительно снижало эффект фреймирования в пользу выбора альтернативы, предложенной предпочитаемой партией. В контексте данного исследования упоминание определенного бренда онлайн-кинотеатра способно нарушить эффект фреймирования, исходя из брендовых предпочтений индивида. Среди других факторов, способных нарушить чистоту эксперимента по изучении воздействия выделяются: Опыт совершения покупок в интернете Несмотря на высокий процент проникновения интернета в России уровень цифровой грамотности еще остается на относительно низком уровне. Как было упомянуто ранее, оплата покупок в интернете изначально воспринимается как риск. Помимо изначального оформления подписки неопытных пользователей пугают трудности, связанные с ее отменой, которые связаны с недоверием техподдержке, 30-дневным промежутком после подключения,

99 Petty R. E., Wegener D. T. Thought systems… С. 155-170. 100 Petty R. E., Briñol P., Tormala Z. L. Thought confidence as a determinant of persuasion: the self-validation hypothesis // Journal of personality and social psychology. – 2002. – Т. 82. – №. 5. – С. 722-741. 101 Druckman J. N. Using credible advice to overcome framing effects. С. 62-82. 102 Beratšová A., Krchová K., Gažová N. [и др.] Framing and Bias… С. 23-32. 29

попыткой сервисов удержать клиентов (при отмене подписки паблишер New York Times связывает потребителя с менеджером по продажам). Однако пользователи, имевшие положительный опыт совершения онлайн-покупок, характеризуются более низким уровнем неопределенности, находясь на рынке онлайн-услуг, что в целом повышает их намерение к покупке103. Наличие подписки на видеостриминговый сервис и характер опыта ее использования Предыдущие исследования указывают, что пользователи, потреблявшие ранее продукт или услугу менее восприимчивы к воздействию фреймирования сообщения, так как рассматривая возможность повторной покупки они опираются на собственные ощущения и предшествующий опыт взаимодействия с продуктом нежели на рекламное сообщение, заявляющее о свойствах товара104. В отношении лояльных пользователей есть основания предполагать, что стратегия продвижения продления подписки будет опираться на иные факторы, нежели выделенные ранее мотивы и барьеры к подписке новых зрителей105. Ч. Чанг также утверждает, что новизна продукта для человека повышает риск его покупки, что ведет к повышению восприимчивости фреймированного сообщения106. Частота просмотра фильмов и сериалов Уровень вовлеченности потребителя в принятие решения о покупке и ее высокая воспринимаемая ценность также искажают воздействие метода фреймирования107. Покупатели с более низкой вовлеченностью отзывчивы к сообщениям, сформулированным в контексте выгод и менее чувствительны к несению потерь в отличие от заинтересованных клиентов. Когнитивные затраты на обработку сообщения Сообщения, фреймированные в контексте несения потерь, чаще всего требуют большего словесного описания (что лишится пользователь) нежели представление выгод от использования сервиса. Соответственно, повышается время, необходимое для прочтения и переработки данного сообщения, а также уровень его эмоционального воздействия. Исследования подтверждают, что с повышением когнитивных усилий читателя растет

103 Yeo V. C. S., Goh S. K., Rezaei S. Consumer experiences, attitude and behavioral intention toward online food delivery (OFD) services // Journal of Retailing and Consumer Services. – 2017. – Т. 35. – С. 150-162. 104 Там же. 105 Strand E., Sandell V., Berg O. Service Quality, Customer Satisfaction and Brand Loyalty in the Swedish Subscription Video On Demand-Industry: A mixed methods study on what factors of service quality affect customer satisfaction and brand loyalty within the subscription based video-on-demand services amongst 18-29 year olds in Sweden. 2019. URL: http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1320643/FULLTEXT01.pdf (дата обращения: 11.03.2020). 106 Chang C. T. Health‐care product advertising: The influences of message framing and perceived product characteristics // Psychology & Marketing. – 2007. – Т. 24. – №. 2. – С. 143-169. 107 Grau S. L., Folse J. A. G. Cause-related marketing (CRM)... С. 19-33. 30

убеждающая сила сообщения108. С точки зрения количественной оценки данных усилий представляется возможным измерить время, затрачиваемое на его прочтение, что будет использовано в качестве контрольной переменной. Восприятие цены Как было описано ранее, восприятие цены является одним из важнейших факторов при выборе сервиса для подписки и одной из основных причин ее отсутствия среди российских интернет-пользователей. Использование средней цены по рынку поможет избежать искажений результатов, связанных с априорным нежеланием платить за подписку респондентом вследствие ее высокой цены, однако для большей уверенности вопрос на оценку восприятия уровня цены будет использован после манипуляционного воздействия.

108 Dardis F. E., Shen F. The influence of evidence type and product involvement on message‐framing effects in advertising // Journal of Consumer Behaviour: An International Research Review. – 2008. – Т. 7. – №. 3. – С. 222-238. 31

Глава 4. Эмпирическое исследование

Настоящая работа действует в рамках дедуктивного подхода, “от общего к частному”109. Опираясь на теоретическую базу исследования, были сформулированы две гипотезы: H1: “Фреймирование рекламного сообщения в контексте избежания потерь оформления подписки на онлайн-видеосервис (loss-framed message х совершение действия) положительно влияет на намерение потребителя к оформлению подписки” и H2: “Факторы контентного уровня, влияющие на принятие решения пользователями, характеризуются наиболее высоким показателем взаимосвязи с намерением потребителя к оформлению подписки”. Данная глава нацелена на проверку гипотез, где онлайн-опросу отведена роль в проверке второй гипотезы, эксперименту - первой. Цель опроса заключается в отборе наиболее релевантных факторов, влияющих на намерение потребителя к оформлению подписки и дальнейшей разработки дизайна эксперимента. Непосредственно эксперимент направлен на тестирование влияния фреймирования на намерение к оформлению подписки. Результаты эмпирических исследований подтвердят или опровергнут выдвинутые гипотезы, что, в свою очередь, поспособствует развитию теории.

4.1 Разработка опроса

Преимущества и ограничения метода Для достижения поставленной цели был выбран метод онлайн-опрос. Веб-опрос относится к реактивному методу онлайн-исследований, к преимуществам которого относятся: легкодоступность, низкозатратность, относительная быстрота распространения и возможность большого охвата выборки110. Вместе с тем его использование сопряжено с рядом рисков, наиболее существенными из которых являются трудность в проектировании случайной выборки, ошибка неответа, невозможность контроля характеристик респондента и стратегии прохождения опроса. Данный метод был выбран по следующим причинам. Во- первых, использование онлайн-опроса оправдано критериями отбора участников, к которым относятся наличие опыта пользования интернетом и совершения онлайн-покупок, и способствует охвату респондентов в рамках выделенных квот. Во-вторых, массив данных, полученных в результате опроса, удобно экспортировать и анализировать в SPSS, а также контролировать качество данных с помощью встроенных параметров прохождения анкеты. Помимо этого, платформа Enjoy Survey позволяет программировать опросы с различными

109 Burney A. Inductive and deductive research approach // Department of Computer Science, University of Karachi, Pakistan. – 2008. – С. 22. 110 Онлайн-исследования в России: тенденции и перспективы / под ред. Шашкина А.В., Девятко И.Ф., Давыдова С.Г. – М.: Издательство МИК, 2016. – С. 17-30. 32

сценариями развития анкеты в зависимости от характеристик респондента, что было использовано в данном исследовании для пользователей, имеющих подписку и тех, у которых ее нет. Построение выборки Квотная выборка с неслучайным методом отбора респондентов была использована для сбора результатов опроса. Данный тип выборки относится к типу неслучайных выборок и не подразумевает репрезентативность относительно генеральной совокупности111. Однако, для приближения структуры выборки к генеральной совокупности (все пользователи интернета, имевшие опыт онлайн-транзакций) были выделены пропорции сбора респондентов, в которых распределены потенциально значимые для исследования характеристики: возраст, пол респондентов и наличие или отсутствие подписки на онлайн-кинотеатр. В фокус выборки данного исследования попали интернет-пользователи России, ранее имевшие опыт совершения покупок в интернете, выявляемые с помощью скрининговых вопросов: Как часто Вы совершаете покупки товаров в Интернете? Как часто Вы совершаете покупки услуг в Интернете? Обратившись к исследованию аудитории интернет-магазинов в РФ И. Седых112, мы находим сегментацию онлайн-покупателей по полу и возрасту. Распределение составляет: 19% пользователей в возрасте 18-24 года, 34% - 25-34 года, 23% - 35-44, 16% - 45-54, по полу: 46% мужчин и 54% женщин. Для проведения последующего факторного анализа в SPSS Statistics оптимальный показатель размера выборки должен составлять порядка 300 респондентов113. Соответственно, размер квотных групп должен составлять: 54 человека для возрастной группы 18-24, 102 человека для группы 25-34, 69 человек - 35-44 и 48 человек - 45- 54, мужчин - 138 человек и женщин - 262. Инструментарий опроса Анкета, предложенная участникам опроса, представлена в Приложении 2. Опрос состоит из 4 блоков вопросов. Первый блок содержит информацию о портрете респондента в качестве потребителя онлайн-товаров и услуг в интернете. Для его описания были использованы следующие вопросы. Первый вопрос и шкала оценки частоты пользования интернетом были взяты из статьи М. Назарова114. Исследование ВЦИОМ предлагает менее детализированную шкалу, оценивающую частоту пользования интернетом (раз в день, несколько раз в неделю, несколько раз в месяц, эпизодически, но не менее 1 раза в полгода), но в условиях современного медиапотребления и выделенных условий отбора респондентов

111 Девятко, И. Ф. Инструментарий онлайн-исследований… С. 17-30. 112 Седых И. А. Рынок интернет-торговли в РФ // Там же. 113 VanVoorhis C. R. W., Morgan B. L. Understanding power and rules of thumb for determining sample sizes // Tutorials in quantitative methods for psychology. – 2007. – Т. 3. – №. 2. – С. 49. 114 Назаров М. М. Телевидение и интернет: типология российского медиапотребления // Социологические исследования. – 2014. – №. 6. – С. 116-126. 33

данная шкала дает менее дифференцированные результаты115. Следующие 4 вопроса взяты из исследования аудитории онлайн-покупателей в России и нацелены на более полное понимание основных целей использования интернета и структуры совершения онлайн-покупок респондентами (частота покупок товаров, услуг, категории покупок)116. Второй блок вопрос направлен на описание опыта видеосмотрения респондентов. Частота просмотра кино измерялась по шкале, предложенной в опросе аудитории интернет- кинотеатров Telecom Daily117. Помимо этого, нас интересовали основные площадки, к которым обращаются респонденты для просмотра кино. Данный вопрос был взят из маркетингового исследования экосистемы онлайн-видео в России118 и дополнен вариантами ответов из научного исследования медиапотребления видеоконтента119. Следующий вопрос о наличии или отсутствии подписки на онлайн-кинотеатр (в качестве примера была даны пятерка кинотеатров с наибольшей долей рынка в России120) разделял респондентов по двум квотам, которые затем отвечали на различные вопросы. Для респондентов, не имеющих подписку на видеостриминговый сервис, был задан вопрос о возможных барьерах к ее оформлению. Потенциальные барьеры были взяты из литературного обзора121122 и помещены в качестве ответов на данный вопрос с возможностью указать свой собственный. Далее, респонденту предлагалось оценить вероятность оформления подписки в ближайшем будущем. При оценке намерения потребителей к покупке большинство исследователей опираются на 7-балльную шкалу Ликерта с ранжированием от “1” - Крайне маловероятно до “7” - Очень вероятно123. Респондентам, имеющим подписку на онлайн-кинотеатр, предлагалось указать используемый сервис (список платформ взят из исследования экосистемы онлайн-кинотеатров в России и включал в себя зарубежные платформы124) и оценить удовлетворенность пользования сервисом по 5-балльной шкале (полностью не удовлетворен, не удовлетворен, нейтрален, скорее удовлетворен, полностью

115 Жизнь без интернета: рай или апокалипсис? // ВЦИОМ: сетевое издание. 2019. URL: https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=9681 (дата обращения: 02.04.2020). 116 Исследование аудитории онлайн-покупателей в России // Там же. 117 TelecomDaily: средний чек за платные услуги интернет-кинотеатров — более 300 руб.: сайт. 2020. // Telecom Daily URL: http://tdaily.ru/news/2020/03/23/telecomdaily-sredniy-chek-za-platnye-uslugi-internet-kinoteatrov-bolee- 300-rub (дата обращения: 31.03.2020). 118 Экосистема онлайн-кинотеатров в России // РАЭК в партнерстве с Okko: Ассоциация электронных коммуникаций. 2018. URL: https://raec.ru/upload/files/171127-eok.pdf (дата обращения: 01.04.2020). 119 Круглова Л.А. Медиапотребление видеоконтента цифровым поколением // Медиаскоп. – 2019. – № 2. – С. 1- 12. 120 Онлайн-видео (рынок России). Онлайн-кинотеатры // Там же. 121 Там же. 122 Исследование аудитории онлайн-покупателей в России // Там же. 123 Аникеева-Науменко Л.О., Пересветова Е.Б. Международный маркетинг: Учебное пособие для бакалавров по направлению «Экономика», «Менеджмент». – М.: МГУПС (МИИТ), 2015. – 79 с. 124 Экосистема онлайн-кинотеатров в России // Там же. 34

удовлетворен125). По аналогии с первой квотой респондентов участники оценивали собственное намерение к оформлению подписки, которое выражалось в вероятности продления подписки на видеосервис в следующем месяце. Третий блок анкеты переходит к оценке факторов, влияющих на принятие решения пользователями при оформлении подписки на онлайн-видеосервисы. С этой целью был использован информационный блок с просьбой к респондентам представить себя в ситуации принятия решения об оформлении или продлении подписки. Вопросы для блока №3 были взяты и переведены на русский язык из статьи Ол. Берга, Э. Странда и В. Санделла, изучающей факторы удовлетворенности пользователей видеостриминговой платформой126, а также частично апроприированы из статьи Ст. Дэй по изучении сервисов по подписке на рынке модной одежды127 в контексте рынка онлайн-кинотеатров. Утверждения на изучение влияния выделенных факторов были сконструированы в отрыве от конкретного бренда онлайн- кинотеатра с целью изучения мотивов и барьеров к оформлению подписки на видеостриминговые сервисы как таковых вне зависимости от конкретной платформы. Порядок вопросов в пределах данного блока был рандомизирован. Анкета завершалась блоком определения социально-демографического профиля респондента: года рождения, пола, размера населенного пункта, уровня образования и материального положения. Распространение анкеты происходило преимущественно через публикации просьбы к прохождению исследования в тематических социальных сетях, связанных с просмотром фильмов и сериалов, специализированных группах для распространения социологических анкет, методом снежного кома и запуском рекламы в социальной сети “Вконтакте” на подписчиков мужского пола вышеупомянутых сообществ в возрасте 18-54 лет для добора квот. Опрос был добровольным, анонимным и не предполагал никакого вознаграждения для его участников. Предварительное тестирование анкеты

В связи с тем, что анкета распространялась среди различных социально- демографических групп, необходимо было удостовериться в понимании смысла вопросов всеми респондентами. С этой целью в рамках пилотного тестирования анкета была предложена к прохождению научному сотруднику Центра социологии высшего образования и четырем представителям различных возрастных групп. С респондентами когнитивный анализ опроса производился методом парафразы (Понятен ли вам данный вопрос? В чем

125 Ли Г. Удовлетворенность потребителей и лояльность // Методы менеджмента качества. – 2016. – №2.– С. 2. 126 Strand E., Sandell V., Berg O. // Там же. 127 Masi D. Predicting consumer adoption of branded subscription services: A prospect theory perspective // Business Strategy and the Environment. – 2020. – Т. 29. – №. 3. – С. 1310-1330. 35

заключается его смысл?), оценки уверенности в ответе (В чем вы видите разницу между ответами 3 и 5 по шкале Ликерта и т.д.?) и артикулированного суждения (Что вы имеете в виду, выбирая данный ответ на вопрос?)128. Посредством метода экспертной оценки были получены рекомендации касательно порядка, этичности, формулировки вопросов и расширение списка возможных ответов, а также более эффективной визуализации вопросов в Enjoy Survey. По результатам когнитивного анализа соответствующие корректировки были внесены в структуру анкеты. Для проверки качества полученных в опросе данных использовались “параданные”: отклонение от среднего времени заполнения анкеты, сравнение времени заполнения первых и последних вопросов третьего блока, который представляет наибольший интерес для исследования и логика выбранных вариантов ответа в данном блоке (не более 5 одинаковых последовательных ответов)129.

4.2 Результаты опроса

Опрос проводился с 3 по 13 апреля на платформе Enjoy Survey. Как видно на Рисунке 5, 425 респондентов успешно завершили прохождение опроса. 60 респондентов не подошли под условие отбора вследствие отсутствия опыта совершения покупок в сети, 557 респондентов прервали заполнение анкеты. Итого коэффициент завершения составил 53,5%. Мы предполагаем, что низкий процент связан с техническими проблемами при работе с платформой, возникшими из-за первичного распространения нерабочей ссылки к прохождению опроса, наполненностью и продолжительностью анкеты и особенностью каналов распространения (низкая вовлеченность участников). Среднее время прохождения опроса составило 637,89 сек. или 10 мин. 38 сек. 24,5% респондентов проходили опрос с компьютера, 75,5% - с мобильного устройства.

Рисунок 5 — Статистика респондентов, прошедших опрос на платформе Enjoy Survey

В связи с тем, что был превышен необходимый объем выборки с 300 до 425 респондентов, было пересчитано количество респондентов, необходимых для наполнения половозрастных квот в соответствии с реальным распределением российских онлайн- покупателей: 76 пользователей в возрасте 18-24 года, 136 - 25-34 года, 92 - 35-44, 64 человека - 45-54, а также 184 мужчин и 216 женщин совокупно. Однако если возрастные квоты были

128 Рогозин Д. М. Когнитивный анализ опросного инструмента // Социологический журнал. – 2000. – №. 3-4. – С. 19-30. 129 McClain C. A. [и др.] A typology of web survey paradata for assessing total survey error // Social Science Computer Review. – 2019. – Т. 37. – №. 2. – С. 196-213. 36

набраны по плану, то распределение между мужчинами и женщинами составило 32,5% против 67,5% соответственно, а между пользователями с наличием или отсутствием подписки на онлайн-кинотеатр - 31,8% против 68,2%. После проведенного поиска дубликатов 14 наблюдений с одинаковыми ответами о важности факторов при оформлении / продлении подписки были исключены из анализа. Также, 17 респондентов не попали в возрастные квоты будучи младше 18 или старше 55 лет.

Описание выборки (описательные статистики)

Таблица с описательными статистиками по выборке представлена в Приложении 3. В первом блоке респонденту были заданы вопросы о его опыте пользования интернетом и потребления онлайн-товаров и услуг. На вопрос о количестве времени, проводимом в сети ежедневно, 41,4% респондентов ответили “Более 5 часов”. Однако, если рассматривать статистику пользования по возрастам, то ежедневное время пользования снижается при увеличении возраста людей (44% для группы 25-34, 26% - 35-44, 14% - 45-54). Переменная “Цели использования интернета” подразумевала выбор нескольких вариантов ответа. Среди них самыми частыми ответами являлись: общение (90,5%), получение новостей (77%), развлечения (74%) и обучение (71%). В среднем пользователь выбирал 5 пунктов из 11 возможных (с учетом параметра “Другое”), что говорит о высоком навыке пользования интернетом в целом по выборке. Тем не менее, совершение покупок товаров и услуг происходит не чаще нескольких раз в месяц (46% респондентов покупают товары 1 раз в несколько месяцев и реже, а 10% никогда не совершали покупки услуг в интернете). Данная тенденция актуальна для всех возрастных групп, не зависит от пола и лишь немного возрастает при повышении дохода. В сравнении с пользованием интернетом опыт совершения покупок в выборке представляется более скудным - в среднем, люди выбирали по 3 категории товаров и услуг, в которых они совершали онлайн-транзакции: одежда, обувь и аксессуары стали наиболее популярным выбором (71%), красота и здоровье (55,5%) и электроника и бытовая техника (49,9%) расположились ниже.

Переходя к характеристике видеосмотрения респондентов, 36,3% отмечают, что смотрят кино более 3 раз в неделю, 20,4% - 1 раз в месяц и реже, 17,3% - 2-3 раза в неделю. Выраженный интерес к просмотру фильмов и сериалов характерен для более молодой аудитории (18-24 и 25-34), в то время как ответы взрослых участников равномерно распределены по всей шкале, как в случае и с делением по полу. В целом каждый из предложенных каналов видеосмотрения одинаково популярен среди респондентов: 58,4% смотрят фильмы и сериалы в социальных сетях, 47,4% на тематических сайтах, 44,3%

37

используют стриминговые сервисы, менее популярны образовательные сайты (3,9%). Закономерно, с повышением возраста растет популярность телевидения как канала просмотра кино. Интересно, что женщины более склонны пользоваться онлайн-ресурсами (25,7% против 17,9 %), в то время как мужчины чаще скачивают фильмы через торрент-трекеры (9,2% против 13,4%). Стриминговые сервисы более популярны среди жителей мегаполисов. 32,4% респондентов имеют подписку на онлайн-кинотеатр, большинство (67,6%) же ее не имеет.

Большинство респондентов связывают нежелание оформлять подписку на видеостриминговый сервис с наличием бесплатных альтернатив в интернете (58,8%), нежеланием совершать платежи онлайн (43%) (особенно среди женщин) и высокой стоимостью подписки (25,3%). Осведомленность о пиратских ресурсах наиболее высока среди представителей группы 18-24 (76%), с увеличением возраста снижается потребность в просмотре фильмов и сериалов и растет популярность телевидения. Довольно неожиданно, что и для молодых возрастных групп довольно высок процент ответов, связанных с нежеланием платить в интернете (52% для 18-24 и 53,5% для 25-34), несмотря на продвинутый уровень пользования интернетом. Так, подавляющее большинство не планируют оформить подписку в ближайшем будущем (90% респондентов расположили ответы в области 1-3 по 7- балльной шкале).

Среди тех, кто уже имеет подписку, наиболее популярными сервисами являются: Ivi (45,1%), Кинопоиск HD (36,8%), Netflix (33,8%) и Okko (31,6%). Интересно, что в среднем, пользователи отмечают наличие подписки на 2,54 сервиса, в то время как официальные источники говорят о том, что российский пользователь не готов оформлять более одной подписки. Онлайн-кинотеатры Netflix и Кинопоиск HD более популярны у молодых представителей (17,2%; 15,1% в группе 18-24 и 15,2%; 16,5% у 25-34-летних), взрослая аудитория предпочитает Ivi (25,9% - 35-44 и 30% - 45-54) и Okko (13% и 15% соответственно). В два раза больше женщин (16,2% против 8,6%) подписаны на Netflix и чуть больше мужчин (16,4% против 13,3%) предпочитают Кинопоиск HD. В противовес пользователям с отсутствием подписки данные респонденты выражают удовлетворенность используемыми онлайн-кинотеатрами (46,6% скорее удовлетворены и 27,1% полностью удовлетворены), и 65% из них планируют продлить подписку (24,8% отметили “5”, 14,3% - “6”, 25,6% - “7”). Мужчины характеризуются меньшей вероятностью продления нежели женщины (11,9% мужчин отметили “1” и 14,3% отметили “2” против 6,6% и 8,8% соответственно).

Самыми актуальными факторами, влияющими на желание респондентов оформить подписку оказались: отсутствие рекламы (М = 6,55, SD = 1,2), защита персональных данных

38

(М = 6,51, SD = 1,31), UX-дизайн (М = 6,4, SD = 1,31), цена (М = 6,38, SD = 1,38), UI-дизайн (М = 6,21, SD = 1,43), высокое качество (M = 6,16, SD = 1,52), список поддерживаемых устройств (М = 6,09, SD = 1,58), широта выбора контента (М = 6, SD = 1,57), альтернативные издержки, проявляющиеся в экономии времени (М = 5,9, SD = 1,69) и персонализация контента (М = 5,8, SD = 1,69). Более низкими в приоритете респондентов стали возможность скачивания контента (М = 5,26, SD = 1,98), поддержка авторского права (М = 5,02, SD = 2,11) и различные по цене и наполненности пакеты (М = 4,91, SD = 2,00). Наименее важными оказались альтернативные издержки походов в кинотеатр (М = 4,58, SD = 2,25), влияние социального круга (М = 4,45, SD = 2,04), промо-предложения (М = 4,42, SD = 2,11) и живые трансляции (М = 4,28, SD = 2,21).

После исключения дублирующихся наблюдений распределение социально- демографических характеристик выглядит следующим образом: 110 респондентов в возрасте 18-24 лет (32 мужчины и 78 женщин), 134 человека в группе 25-34 года (39 мужчин, 95 женщин), 86 - 35-44 (26 мужчин и 60 женщин) и 64 - 45-54 (32 мужчины и женщины), 17 человек - за пределами возрастных квот. Всего 136 мужчин и 275 женщин (411 человек). По месту проживания выборка разделяется на 21,4% респондентов, живущих в населенном пункте с менее 100 тыс. жителей, 8% - 100-250 тыс. жителей, 4,6% - 250-500 тыс. жителей, 20,4% - 500-1 млн., 20% - более 1 млн., 2,4% - из Санкт-Петербурга и 23,1% - из Москвы. По уровню образования: 6,6% имеют начальное образование, 19,7% - законченное среднее, 1,7% - начальное среднее или профессиональное, 5,6% - среднее специальное или профессионально техническое, 19,5% - незаконченное высшее, 44,8% - высшее, 2,2% имеют научную степень. По уровню дохода: 7,5% живут крайне экономно, 17,8% имеют средства на еду и одежду, но затрудняются с покупкой бытовой техники без обращения к кредиту, 56% в целом обеспечены и 8,5% хорошо обеспечены, 10,2% отказались отвечать.

Анализ множественных ответов

Отдельную группу переменных, к которой возможно применить ограниченный диапазон методов анализа представляют собой переменные множественных ответов. В опросе данными переменными являются: цели использования интернета, категории совершаемых покупок, площадки просмотра фильмов и сериалов, причины отсутствия подписки на онлайн- кинотеатр, сервисы, на которые оформлена подписка. В программе SPSS эти переменные можно анализировать с помощью таблиц сопряженности для множественных ответов. Далее будут представлены результаты, заслуживающие внимания.

39

Цели использования интернета. С повышением возраста респондента наблюдается снижение круга целей использования интернета, состоящих в общении (95,5% у 18-24, 87,2% - 35-44, 78,1% - 45-54), развлечениях (90,9% у 18-24, 58,1% - 35-44, 43,8% - 45-54), обучении (80,9% - 18-24, 46,9% - 45-54), повышаются утилитарные мотивы: получение новостей (70% - 18-24, 81,3% - 45-54), совершение банковских операций (50,9% - 18-24, 67,2% - 45-54), оформление государственных услуг (22,7% - 18-24, 48,4% - 45-54), рабочие цели (26,4% - 18- 24, 64,1% - 45-54). Между женщинами и мужчинами заметно различие в приоритете функции общения для первых (94,5% против 82,4%), покупке повседневных товаров (28,7% против 16,2%) и обучении (74,5% против 64%), для мужчин более характерна покупка товаров длительного пользования (33,1% против 24,7%). С увеличением дохода падает интерес к получению новостей (93,5% для “Живу крайне экономно” и 77,1% - “Хорошо обеспечены”), развлечениям (80,6% против 65,7%) и обучению (83,9% против 60%). С повышением времени, проводимого в сети, возрастает потребность в развлечениях (37,2% для “От 1 до 2 часов”, 82,4% - “Более 5 часов”) и обучении (51,2% - “От 1 до 2 часов”, 84,9% - “От 4 до 5 часов”). В целом те, кто имеют подписку на видеостриминговый сервис, используют интернет в более широком наборе целей.

Категории совершаемых покупок. При увеличении возраста респондента снижается процентное наполнение категории “Одежда, обувь, аксессуары” (82,7% у 18-24, 51,6% - 45- 54), но растет предпочтение категории “Автозапчасти” (9,7% у 25-34, 28,1% - 45-54). Женщины предпочитают совершать покупки в категориях “Одежда, обувь, аксессуары”, “Красота и здоровье”, “Товары для животных”, количество мужчин же превалирует в категориях “Электроника и бытовая техника” и “Автозапчасти”. По аналогии с предыдущей переменной подписчики онлайн-кинотеатров более активно совершают покупки практически во всех категориях шопинга.

Площадки просмотра фильмов и сериалов. Пользование торрент-трекерами наиболее актуально для пользующихся интернетом от 2 до 3 (25,4%) и от 3 до 4 часов в неделю (32,1%), социальные сети, как и онлайн-ресурсы преобладают среди активных интернет- пользователей (68,2% и 58,8% соответственно для “Более 5 часов в неделю”). Та же тенденция прослеживается и с пользованием стриминговыми сервисами и противоположна в отношении телевидения. Любители кино все чаще обращаются к стриминговым платформам (54,4% против 27,4% у “1 раз в месяц и реже”). Наблюдая возрастное распределение пользования площадками видеосмотрения, 25-34-летние предпочитают пользоваться торрент-трекерами (26,9%), 18-24 и 25-34 - социальными сетями (66,4% и 64,9% соответственно), не менее популярны и онлайн-ресурсы (66,4% и 64,2%). Оформление подписки на онлайн-кинотеатры 40

смещается в сторону группы 25-34 с наличием высшего образования (59%), а просмотр телевидения - в сторону групп 35-44 и 45-54 (38,4% и 39,1%). Респонденты с высоким уровнем дохода, однако, характеризуются более низким процентом пользования видеостриминговыми сервисами (37,1%), в то время как у менее обеспеченных групп данный процент варьируется на уровне 40-45%.

Причины отсутствия подписки на онлайн-кинотеатр. С повышением возраста респонденты все чаще отмечают снижение потребности в просмотре кино как таковой (10,7% - 18-24 против 33,3% - 45-54) и отдают предпочтение телевидению (5,3% против 31,5%). Молодые люди же могут найти сериалы бесплатно в сети (76% - 18-24, 64,8% - 25-34), недовольны высокой ценой подписки (44% среди 18-24-летних, 33,8% - 25-34, 11,3% - 35-44). Эти показатели в особенности актуальны для активных интернет-пользователей и любителей кино, тем не менее некоторые из них собираются попробовать услугу в ближайшем будущем (13,3% - 18-24, 12,7% - 25-34). С увеличением частоты совершения покупок в интернете важность поддержки авторского права снижается (61% у ежемесячных покупателей и 33,3% - у еженедельных). Любители смотреть кино в офлайн-кинотеатрах, если смотрят фильмы и сериалы дома, то делают это через телевидение (26,6%); те, кто предпочитают образовательный видеоконтент, связывают нежелание оформлять подписку с отсутствием необходимых картин в библиотеке контента (28,6%). Женщины более отрицательно настроены к оплате кино в сети (45,9% против 37,2%) и чаще обращаются к нелегальным ресурсам (62,3% против 52,1%). Более обеспеченные респонденты чаще отмечают отсутствие потребности в просмотре кино (33,3% для “Хорошо обеспечены” и 22,7% для “В целом обеспечены”) и более открыты к оплате видеоконтента в интернете (63,5% против 37,8% для “Живу крайне экономно”).

Сервисы, на которые оформлена подписка. Среди площадок киносмотрения выявлена предсказуемая тенденция: популярность сервиса Netflix, Амедиатека, ТНТ-Premier, Youtube Premium и Кинопоиск HD снижается с взрослением респондента, а кинотеатры Ivi, Megogo, Мегафон ТВ и Apple TV+, наоборот, усиливают свои позиции. В большинстве случаев на кинотеатр Netflix подписана женская часть выборки (37,4%), мужчины предпочитают Кинопоиск HD (50%) и Амедиатека (21,4%). С ростом дохода растет популярность таких сервисов, как Ivi (41,7% у “Живу крайне экономно” к 54,5% - “Хорошо обеспечены”), Youtube Premium (8,3% против 27,3%), обратная тенденция наблюдается в отношении платформ Кинопоиск HD (50% против 18,2%) и ТНТ-Premier (16,7% против 9,1%).

Тест хи-квадрат

41

Большинство переменных анкеты принадлежат номинальной и порядковой шкалам за исключением интервальной переменной “Возраст”, поэтому данный раздел будет посвящен статистически значимым наблюдениям, полученным при проведении теста хи-квадрат для переменных, относящихся к номинальной шкале. В анкете переменными, оцениваемыми по номинальной шкале, являются: наличие или отсутствие подписки у респондента, пол.

Наличие или отсутствие подписки. Для начала свяжем данную переменную с полом: p = 0,652, что говорит о том, что нет статистически значимой связи между полом респондента и наличие подписки на онлайн-кинотеатр. Далее, мы связали наличие подписки с временем использования интернета. Хи-квадрат оказался значим с p < 0,05. Анализируя стандартизированные остатки, становится ясно, что наличие подписки не характерно для пользующихся интернетом от 1 до 2 часов (-2,4) и более характерно для активных интернет- пользователей. Критерий Крамера равен 0,187, что говорит о слабой силе эффекта. Присутствие статистически значимой связи было обнаружено с переменными: частота совершения покупок товаров в интернете (характерно для еженедельных покупателей и не характерно для ежемесячных и реже, слабая сила эффекта), умеренная сила эффекта наблюдалась при связи с частотой совершения покупок услуг. Наличие подписки предсказуемо связано с частотой просмотра фильмов и сериалов (характерно для тех, кто смотрит кино 2-3 раза в неделю и не характерно для смотрящих 2-3 раза в месяц и реже, слабая сила эффекта).

При поиске различий в оценке факторов, влияющих на желание оформить или продлить подписку между теми, кто уже имеет и тех, у кого ее нет, только фактор широты выбора контента оказался значим (p = 0,001). 62,4% пользователей с наличием подписки отмечали важность данного фактора в оценке “7” (слабая сила эффекта). Вероятным объяснением данной зависимости является тот факт, что при оформлении подписки пользователь не может ознакомиться со всей библиотекой контента, предлагаемой сервисом. Соответственно, данный фактор приобретает свою актуальность вместе с использованием видеостримингового сервиса. Позднее, при разработке эксперимента, отсутствие статистически значимых различий при оценке факторов позволяет не ограничивать выборку до тех, у кого еще нет подписки, а предлагать оценивать рекламное сообщение также и существующим пользователям.

По социально-демографическому профилю была выявлена связь между типом населенного пункта и наличием подписки (характерно для жителей Санкт-Петербурга и Москвы и менее хар-но для жителей малых городов, слабая сила эффекта), а также с уровнем

42

образования (менее хар-но для людей с начальным и средним специальным образованием и более хар-но для студентов с незаконченным высшим, слабая сила эффекта). Значимость Хи- квадрата, равная p = 0,000, получилась при тестировании связи наличия подписки и принадлежности респондента возрастной квоте. Так, наименее характерно наличие подписки для группы 45-54 и наиболее хар-но для респондентов 25-34. Данная связь характеризуется слабой силой эффекта (0,228).

Таблица 1 — Таблица сопряженности для переменной «Наличие подписки на онлайн- кинотеатр» и возрастными группами.

Таблица сопряженности Возрастные квоты Итого 18-24 25-34 35-44 45-54 Есть ли у Да Частота 35 62 24 10 131 Вас сейчас Ожидаемая 36,6 44,6 28,6 21,3 131,0 подписка на частота онлайн- % в Есть ли у 26,7% 47,3% 18,3% 7,6% 100,0% кинотеатр? Вас сейчас Например, подписка на Netflix, Ivi, онлайн- Okko, кинотеатр? Youtube Стандартиз. -,3 2,6 -,9 -2,4 Premium, остаток Amediateka, Нет Частота 75 72 62 54 263 Megogo и др. Ожидаемая 73,4 89,4 57,4 42,7 263,0 частота % в Есть ли у 28,5% 27,4% 23,6% 20,5% 100,0% Вас сейчас подписка на онлайн- кинотеатр? Стандартиз. ,2 -1,8 ,6 1,7 остаток

Пол. В отношении пола Хи-квадрат оказался статистически значимым при связи переменной с фактором качества изображения (важность данного фактора более актуальна для женщин и менее актуальна для мужчин, слабая сила эффекта), списка поддерживаемых устройств (менее актуален для мужчин, слабая сила эффекта), персонализации, офлайн- доступа, отсутствия рекламы и цены. Среди мужчин более популярным фактором стало наличие доступа к онлайн-трансляциям (спортивный сегмент, слабая сила эффекта). Возможно, женщины более категоричны в оценивании факторов, в то время как оценки мужчин приближены к середине шкалы.

Парные корреляции

43

При проверке данных на нормальность распределения результаты теста Колмогорова- Смирнова по каждой из зависимых переменных оказались статистически значимыми (и в случае расщепления файла на возрастные квоты). Это означает, что в данных присутствуют отклонения от нормальности, и впоследствии будут использоваться коэффициенты корреляции Кендалла и Спирмена. Таблица корреляций не будет представлена в Приложении в силу ее объемности (729 ячеек), ниже будут приведены результаты статистически значимых корреляций с указанием коэффициента корреляции в скобках (0 - 0,3 - слабая сила связи, 0,3 - 0,7 - умеренная, 0,7 - 1 - сильная).

Контрольные переменные. Частота использования интернета. Данная переменная оказалась положительно связана с частотой покупок услуг в интернете (0,11 - слабая сила связи), просмотра фильмов и сериалов (0,22), вероятностью оформления подписки (0,17), факторами отсутствия рекламы (0,1), негативно связана с факторами вариативности ценовых пакетов подписки (-0,1), возможности просмотра живых трансляций (-0,17), уровнем образования (-0,34 - умеренная сила связи) и возрастными квотами (-0,46 - умеренная сила связи). Частота совершения покупок услуг в интернете. Положительная статистическая связь была выявлена с переменными: частота использования интернета (0,11), совершения онлайн-покупок (0,27), негативная: с факторами наличия офлайн-доступа к контенту (-0,12), и промо-предложений (-0,11). Частота совершения покупок товаров в интернете. Соответственно, была обнаружена положительная связь с предыдущей переменной, а также уровнем образования респондента (0,1), а негативная, что интересно - с фактором защиты персональных данных (-0,1). Частота просмотра фильмов и сериалов. Положительная связь с переменными: частота использования интернета (0,22), факторами качества изображения (0,14), отрицательная - с уровнем образования (-0,15), уровнем дохода (-0,11) и возрастом респондента (-0,21). Вероятность оформления подписки в ближайшем будущем. Данная переменная показала положительную связь с частотой использования интернета (0,17), а негативную - с уровнем образования (-0,15) и возрастом (-0,28). Удовлетворенность качеством услуг в рамках подписки показала сильную положительную связь с намерением продлить подписку (0,48), а вероятность ее продления - с факторами списка поддерживаемых устройств (0,18), отсутствия рекламы (0,23), альтернативных издержек в виде экономии времени на поиск фильма или сериала (0,19) и уровнем дохода (0,26).

Корреляция факторов, влияющих на желание пользователя оформить или продлить подписку на онлайн-кинотеатр. Все выделенные факторы показали положительную связь между друг другом, однако сила связи не превышала порог в 0,9 (иначе предположение об отсутствии мультиколлинеарности факторов было бы нарушено) и была 44

различна для каждого фактора. Ниже будут приведены результаты с умеренной силой связи. Впоследствии, на основе данных корреляций, будет проведен факторный анализ, позволивший объединить наиболее коррелирующие между собой факторы в смысловые группы.

Фактор качества изображения наиболее выраженно коррелирует с частотой просмотра фильмов и сериалов (0,14) и факторами UX-дизайна (0,35), списка поддерживаемых устройств (0,4), отсутствия рекламы (0,39), цены (0,4), защиты персональных данных (0,33), UI-дизайна (0,4), альтернативных издержках экономии времени (0,32), широты выбора контента (0,32). Фактор UX-дизайна - с факторами качества изображения (0,35), списка поддерживаемых устройств (0,43), персонализации контента (0,4), отсутствия рекламы (0,46), цены (0,37), защиты персональных данных (0,46), UI-дизайна (0,37), экономии времени (0,32), широты выбора контента (0,37). Фактор списка поддерживаемых устройств - с вероятностью продления подписки (0,18), факторами качества изображения (0,4), UX-дизайна (0,43), персонализации контента (0,36), офлайн- доступа (0,33), отсутствия рекламы (0,4), цены (0,44), защиты персональных данных (0,41), UI- дизайна (0,32), альтернативных издержек похода в кинотеатр (0,31), экономии времени (0,38), широты выбора контента (0,41). Фактор персонализации - с UX-дизайном (0,4), списком поддерживаемых устройств (0,36), отсутствием рекламы (0,36), ценой (0,38), пакетами подписки (0,31), защитой персональных данных (0,35), UI-дизайном (0,37), экономией времени (0,32), широтой выбора контента (0,39). Фактор офлайн-доступа связан со списком поддерживаемых устройств (0,33), промо-предложениями (0,36) и негативно связан с частотой совершения покупок услуг (-0,12). Фактор отсутствия рекламы положительно коррелирует с временем использования интернета (0,1), вероятностью продления подписки (0,23), факторами качества изображения (0,39), UX-дизайна (0,46), списка поддерживаемых устройств (0,4), персонализации (0,36), цены (0,44), защиты персональных данных (0,45), UI- дизайна (0,41), экономии времени (0,4), широты выбора контента (0,41). Фактор цены показывает положительную связь с факторами качества изображения (0,4), UX-дизайна (0,37), списка поддерживаемых устройств (0,44), персонализации (0,38), отсутствия рекламы (0,44), защиты персональных данных (0,48), UI-дизайна (0,34), экономии времени (0,39), широты выбора контента (0,36). Фактор вариативности пакетов подписки - персонализацией (0,32), промо-предложениями (0,32), влиянием социального круга (0,31), негативно связан с частотой использования интернета (-0,1). Фактор промо-предложений от партнеров коррелирует с офлайн-доступом (0,36), вариативностью пакетов подписки (0,32), альтернативных издержках похода в кино (0,35), противоположной направленности связь была выявлена при

45

взаимодействии с частотой совершения покупок услуг (-0,11) и типом населенного пункта (- 0,11). Фактор защиты персональных данных положительно связан с качеством изображения (0,33), UX-дизайном (0,46), списком поддерживаемых устройств (0,41), персонализацией (0,35), отсутствием рекламы (0,45), ценой (0,48), UI-дизайном (0,4), экономии времени (0,4), широты выбора контента (0,34) негативно коррелирует с частотой совершения покупок в интернете (-0,1). Фактор UI-дизайна - с качеством изображения (0,4), UX-дизайном (0,37), списком поддерживаемых устройств (0,31), персонализацией (0,37), отсутствием рекламы (0,41), ценой (0,34), защитой персональных данных (0,4), экономией времени (0,48), широтой выбора контента (0,37). Фактор влияния социального круга показывает положительную связь с вариативностью пакетов подписки (0,31), поддержкой авторского права (0,3). Фактор альтернативных издержек похода в кинотеатр - со списком поддерживаемых устройств (0,31), промо-предложений (0,35), поддержкой авторского права (0,33), широтой выбора контента (0,32), онлайн-трансляциями (0,33) и негативно связан с уровнем дохода (-0,1). Экономия времени связана с вероятностью продления подписки (0,2), качеством изображения (0,32), UX-дизайном (0,32), списком поддерживаемых устройств (0,38), персонализацией (0,32), отсутствием рекламы (0,4), ценой (0,39), защитой персональных данных (0,4), UI-дизайном (0,48), широтой выбора контента (0,33) и возрастом (0,09). Фактор авторского права коррелирует с вероятностью оформления подписки (0,11), влиянием социального круга (0,3), альтернативных издержек похода в кинотеатр (0,33) и негативно связан с уровнем образования (-0,13) и возрастом (-0,1). Фактор широты выбора контента положительно связан с частотой просмотра фильмов и сериалов (0,09), качеством изображения (0,32), UX-дизайном (0,37), списком поддерживаемых устройств (0,41), персонализацией (0,39), отсутствием рекламы (0,41), ценой (0,36), защитой персональных данных (0,34), UI-дизайном (0,38), альтернативными издержками похода в кинотеатр (0,32), экономией времени (0,33) и негативно коррелирует с уровнем образования (-0,08) и возрастом (-0,14). Фактор онлайн-трансляций - с альтернативными издержками похода в кинотеатр (0,33) уровнем образования (0,12), дохода (0,1) и возрастом (0,2), а также негативно связан с частотой использования интернета (-0,17).

Социально-демографические переменные. Размер населенного пункта положительно связан с частотой совершения покупок в интернете (0,08), вероятностью оформления (0,1) и продления (0,14) подписки, уровнем образования (0,22), негативно коррелирует с факторами UX-дизайна (-0,1), персонализации (-0,1), промо-предложений (- 0,1). Уровень образования - с частотой совершения покупок в сети (0,1), размером населенного пункта (0,12) и возрастом (0,65), негативно связан с частотой пользования

46

интернетом (-0,34), частотой просмотра фильмов и сериалов (-0,15), вероятностью оформления подписки (-0,15), фактора поддержки авторского права (-0,13). Уровень дохода связан с вероятностью продления подписки (0,26), уровнем образования (0,12) и возрастом (0,12), обратно связан с частотой пользования интернетом (-0,09), вероятностью оформления подписки (-0,11), UX-дизайном (-0,1), персонализацией (-0,08), альтернативных издержках похода в кинотеатр (-0,11). Возрастные квоты положительно коррелируют с фактором онлайн-трансляций (0,2), уровнем образования (0,65) и уровнем дохода (0,12), негативно - с частотой пользования интернетом (-0,46), частотой просмотра фильмов и сериалов (-0,21), вероятностью оформления подписки (-0,28), факторами качества изображения (-0,1), отсутствия рекламы (-0,1), поддержкой авторского права (-0,1), широты выбора контента (- 0,14).

Частные корреляции

При сопоставлении большого количества переменных между собой существует вероятность, что полученная статистически значимая корреляция является ложной, т.е. может быть обусловлена влиянием третьей переменной. Мы предполагаем, что большое влияние на показатели связи имеет влияние возраста респондента, которое, в свою очередь, объясняет частоту использования интернета, совершения онлайн-покупок, просмотра фильмов и сериалов.

Контроль возраста. Фиксируя значение возраста, мы получили отсутствие ранее полученной корреляции между частотой использования интернета и покупок услуг в интернете, что, вероятно, объясняется возрастом респондента. Единственная значимая корреляция частоты использования интернета присутствует с частотой просмотра фильмов и сериалов (0,13). Опыт совершения покупок товаров в интернете связан с наличием подписки (0,24), с типом населенного пункта (0,1) и уровнем образования (0,18). Опыт совершения покупок услуг - негативно с факторами качества изображения (-0,11), списка поддерживаемых устройств (-0,1), персонализации (-0,1), офлайн-доступа (-0,12), промо-предложений (-0,11). Частота просмотра фильмов и сериалов - с наличием подписки (0,16), а наличие подписки (1 - да, 2 - нет) - с UI-дизайном (-0,1), широтой выбора контента (-0,13), типом населенного пункта (-0,14) и уровнем образования (-0,15). Вероятность оформления - с влиянием соц. круга (0,13), поддержкой авторского права (0,16), продления - с отсутствием рекламы (0,29) и уровнем дохода (0,28).

47

Факторы, влияющие на желание оформить или продлить подписку, по-прежнему коррелируют между собой, однако сила связи изменилась. Так, для фактора качества изображения наиболее коррелируемыми оказались факторы отсутствия рекламы (0,54), защиты персональных данных (0,52), UI-дизайна (0,51) и цены (0,5). Для UX-дизайна: отсутствие рекламы (0,57) и защита персональных данных (0,58), списка поддерживаемых устройств: отсутствие рекламы (0,53) и защита персональных данных (0,58) и пол респондента (0,16), персонализации: с качеством изображения (0,46), ценой (0,45) и полом (0,16), офлайн- доступа: с наличием подписки (0,1), списком поддерживаемых устройств (0,36) и полом (0,2), отсутствие рекламы - с вероятностью продления (0,28), UX-дизайном (0,57), качеством изображения (0,54), ценой (0,57), защитой персональных данных (0,63), цена - с отсутствием рекламы (0,57), защитой персональных данных (0,61), полом (0,15). Фактор вариативности пакетов подписки коррелирует с ценой (0,35) и промо-предложениями (0,32), полом (0,19), уровнем образования (-0,14), промо-предложения - с опытом совершения покупок услуг (- 0,12), альтернативными издержками похода в кинотеатр (0,35), офлайн-доступом (0,34), полом (0,11), типом населенного пункта (-0,11), защита персональных данных - с UX-дизайном (0,58), отсутствием рекламы (0,63), ценой (0,6), полом (0,14), UI-дизайн - с защитой персональных данных (0,57), отсутствием рекламы (0,55), влияние социального круга - вероятностью оформления подписки (0,13), пакетами (0,33), поддержкой авторского права (0,34), экономия времени - с UI-дизайном (0,54), защитой персональных данных (0,53), полом (0,11), поддержка авторского права - с вероятностью оформления (0,16), влиянием социального круга (0,35), широта выбора контента - с наличием подписки (-0,13), UX- дизайном (0,5), UI-дизайном (0,5), отсутствием рекламы (0,5), онлайн-трансляции - с издержками похода в кинотеатр (0,36), списком поддерживаемых устройств (0,3) и полом (- 0,13).

Эксплораторный факторный анализ

После проведенного корреляционного анализа можно попробовать объединить факторы, наиболее сильно коррелирующие между собой в более объемные смысловые группы. Перед выполнением факторного анализа данные прошли проверку по критерию сферичности Бартлетта (p < 0,05 - данные сферичны) и мере Кайзера-Мейера-Олкина (= 0,93 - размер выборки соответствует необходимым критериям). Все факторы обладают коэффициентом корреляции в промежутке 0,3 - 0,6, а коэффициент детерминации превышает значение в 0.00001 - значит, ни один из них не будет исключен из анализа на предварительном этапе. Был выбран косоугольный метод вращения (Облимин), так как факторы не являются независимыми (респондент принимает решение о подписке на основе нескольких факторов). 48

Для нашего объема выборки (411 респондентов) пороговая величина факторной нагрузки равна 0,298130.

Процент объясненной дисперсии первоначальной модели составил 53,88%. Все факторы характеризуются значением общностей, превосходящим пороговую величину. Тем не менее, для повышения объяснительной силы модели было принято решение исключить наименее важные факторы - офлайн-доступ к контенту и вариативность пакетов подписки. После исключения данных факторов объяснительная сила модели увеличилась до 57,1% (критерий сферичности и мера Кайзера остаются значимыми, факторы коррелируют в заданном интервале, коэффициент детерминации = 0,003).

Таблица 2 — Таблица общностей для факторов.

Общности Начальные Извлеченные

Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,560 позволяла мне оставаться в курсе актуальных событий в киноиндустрии Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,527 позволяла мне смотреть фильмы и сериалы в высоком качестве Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,521 позволяла мне смотреть фильмы и сериалы с любого из моих устройств Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,399 давала мне возможность смотреть фильмы и сериалы без доступа к интернету Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр имела 1,000 ,508 различные фильтры поиска фильмов и сериалов (по жанрам, году, режиссеру) Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,496 предоставляла мне широкий выбор фильмов и сериалов, включая доступ к эксклюзивному контенту Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр имела 1,000 ,410 различные по цене и наполненности пакеты подписки Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,575 давала мне различные бонусы от партнеров (скидка на такси, доступ к музыке) Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,541 позволяла мне сэкономить время на поиске нужного фильма Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,582 позволяла мне смотреть лицензионный контент и поддерживать авторское право Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,506 позволяла мне сэкономить на походах в кинотеатр

130 Field A. P. Discovering statistics with SPSS (2nd ed.). London: Sage, 2005. С. 644.

49

Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,433 позволяла мне смотреть прямые онлайн-трансляции (спортивные матчи, общественные события) Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,671 позволяла мне смотреть фильмы и сериалы без рекламы Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,602 предоставляла хорошее соотношение цена-качество

Мне важно, чтобы при оформлении подписки на 1,000 ,683 онлайн-кинотеатр мои персональные данные (логин и пароль, номер банковской карты) Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,584 позволяла мне ставить на паузу, перематывать и продолжать просмотр с того места, где я остановился) Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр 1,000 ,559 делала выбор и просмотр фильмов и сериалов более простым и удобным Метод выделения: Анализ главных компонент.

Таблица 3 — Полная объясненная дисперсия для модели с включением всех факторов. Полная объясненная дисперсия

Компоне Начальные собственные значения Суммы квадратов нагрузок Суммы нта извлечения квадрато в нагрузок вращения a Итого % Кумулятив Итого % Кумулятив Итого Дисперси ный % Дисперси ный % и и 1 6,529 38,406 38,406 6,529 38,406 38,406 6,030

2 1,591 9,358 47,764 1,591 9,358 47,764 3,054 3 1,039 6,112 53,877 1,039 6,112 53,877 2,811

4 ,865 5,090 58,967

5 ,816 4,799 63,766

6 ,705 4,145 67,911

7 ,685 4,031 71,942

8 ,632 3,717 75,659

9 ,607 3,572 79,231

10 ,590 3,470 82,701

11 ,544 3,202 85,904

12 ,488 2,870 88,773

13 ,465 2,738 91,511

50

14 ,428 2,519 94,031

15 ,376 2,210 96,241

16 ,326 1,919 98,160

17 ,313 1,840 100,000

Метод выделения: Анализ главных компонент. a. Когда компоненты коррелированны, суммы квадратов нагрузок нельзя складывать для получения полной дисперсии.

С помощью матрицы факторных нагрузок и графика нормализованного простого стресса (см. Рисунок 6) выбранные факторы были объединены в 3 группы. Первая группа включает в себя факторы защиты персональных данных, отсутствия рекламы, цены, UI и UX- дизайна, качества изображения, экономии времени, списка поддерживаемых устройств, широты выбора контента и его персонализации. Интерпретируя, переменные можно объединить с точки зрения их технической направленности, оценке непосредственной функциональности видеостримингового сервиса. Вторая группа состоит из факторов промо- предложений от партнеров, доступа к онлайн-трансляциям и альтернативных издержек похода в кинотеатр и составляет дополнительные преимущества для пользователя при приобретении подписки, а третья – поддержка авторского права и влияние социального круга – отражает личностные особенности потребителя.

Рисунок 6 — График нормализованного простого стресса для факторного анализа 51

Таблица 4 — Матрица факторного отображения после вращения.

Матрица факторного отображенияa

Компонента 1 2 3 Мне важно, чтобы при оформлении подписки на онлайн- ,862 кинотеатр мои персональные данные (логин и пароль, номер банковской карты) Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,826 позволяла мне смотреть фильмы и сериалы без рекламы Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,780 предоставляла хорошее соотношение цена-качество Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр делала ,764 выбор и просмотр фильмов и сериалов более простым и удобным Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,727 позволяла мне ставить на паузу, перематывать и продолжать просмотр с того момента, где я остановился

Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,714 позволяла мне смотреть фильмы и сериалы в высоком качестве Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,673 позволяла мне сэкономить время на поиске нужного фильма Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,576 позволяла мне смотреть фильмы и сериалы с любого из моих устройств Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,571 предоставляла мне широкий выбор фильмов и сериалов, включая доступ к эксклюзивному контенту Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр имела ,541 различные фильтры поиска фильмов и сериалов (по жанру, году, режиссеру) Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр давала ,731 мне различные бонусы от партнеров (скидка на такси, доступ к музыке) Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,727 позволяла мне смотреть прямые онлайн-трансляции (спортивные матчи, обществ. события) Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,589 позволяла мне сэкономить на походах в кинотеатр Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,781 позволяла мне смотреть лицензионный контент и поддерживать авторское право Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр ,640 позволяла мне оставаться в курсе актуальных событий в киноиндустрии Метод выделения: Анализ методом главных компонент. Метод вращения: Облимин с нормализацией Кайзера. a. Вращение сошлось за 8 итераций.

Корреляционная матрица компонент говорит о зависимости первой и второй и первой и третьей группы факторов, что обусловливает выбор метода вращения Облимин. Проверка

52

валидности результатов также осуществлялась через анализ пригодности. При проверке первой компоненты с помощью межпунктовой корреляционной матрицы (корреляции выше 0,3), общий Альфа Кронбаха (выше 0,7) и при удалении пунктов ни один из факторов не превысил суммарный показатель. При проверке второй компоненты фактор онлайн- трансляций показал значение в 0,289 (что не является сильным отклонением), однако общий Альфа Кронбаха составил 0,595 (ни один из внутренних факторов не превышает суммарный показатель), что свидетельствует о риске ненадежности сформированного фактора. Третья компонента состоит из двух факторов, коррелирующих между собой на уровне 0,336. В данном случае Альфа Кронбаха также ниже нормы (0,503). На наш взгляд, это связано с малым количеством факторов, которые не отражают всей наполненности компонент. Дальнейшее изучение потребительских мотив, а также расширение предоставляемых выгод онлайн- кинотеатрами способно дополнить список факторов для включения во вторую и третью компоненты.

Таблица 5 — Корреляционная матрица компонент.

Корреляционная матрица компонент Компонента 1 2 3 1 1,000 ,316 ,310 2 ,316 1,000 ,207 3 ,310 ,207 1,000

Факторные нагрузки (3 компоненты) итоговой факторной модели были проверены на внешнюю валидность через корреляционную связь с возрастом и t-критерием для парных выборок с полом. Линейная связь была выявлена между второй и третьей компонентами и возрастом, t-критерий оказался значим для всех факторов.

Таблица 6 — Корреляция факторных нагрузок с переменной “Возраст”.

Корреляции Возрастные квоты

ро Возрастные квоты Коэффициент 1,000 Спирмена корреляции Знч. (2-сторон) . N 394 REGR factor score 1 for analysis 1 Коэффициент -,057 корреляции Знч. (2-сторон) ,257 N 394 REGR factor score 2 for analysis 1 Коэффициент ,125 корреляции Знч. (2-сторон) ,013 N 394 53

REGR factor score 3 for analysis 1 Коэффициент -,108 корреляции Знч. (2-сторон) ,032 N 394

Таблица 7 — Критерий парных выборок для факторных нагрузок и переменной “Пол”.

Критерий парных выборок Парные разности t ст.с Знач Средн Стд. Стд. 95% в. имос ее отклон ошибка доверительный ть ение средне интервал (2- го разности средних стор оння Нижня Верхня я) я я границ границ а а П 0-муж, 1-жен – ,66909 1,0241 ,050517 ,56979 ,76840 13, 410 ,000 а REGR factor 976 4640 42 429 522 24 р score 1 for 5 а analysis 1 1 П 0-муж, 1-жен – ,66909 1,0994 ,054233 ,56248 ,77571 12, 410 ,000 а REGR factor 976 8172 43 947 004 33 р score 2 for 7 а analysis 1 2 П 0-муж, 1-жен – ,66909 1,0597 ,052275 ,56633 ,77186 12, 410 ,000 а REGR factor 976 8356 27 877 074 80 р score 3 for 0 а analysis 1 3

Сравнение средних

Как было упомянуто ранее, данные опроса (как общие результаты, так и при делении на возрастные/половые группы) не подчиняются законам нормального распределения, поэтому проведение t-тестов и дисперсионного анализа невозможно. Взамен, будут использоваться непараметрические тесты.

U-тест Манна и Уитни (t-критерий для независимых выборок)

В качестве независимых групп данных имеются: половые группы, возрастные квоты и переменная наличия подписки. Первая и последняя подразумевают две группы независимых данных – для них будет использоваться данный тест, переменная возраста содержит 4 квоты, поэтому будет анализироваться посредством Н-теста по методу Крускала и Уоллиса.

Половые различия. 10 факторов оказались значимыми на уровне половых различий респондентов. Наибольшие различия заметны в факторах важности качества изображения

54

(0,17 – слабая сила связи), офлайн-доступа (0,19), пакетов подписки (0,17) – данные факторы актуальны для женщин, живых трансляций (0,16) – для мужчин.

Таблица 8 — Статистики критерия Манна-Уитни по переменной “Пол”.

Статистики критерияa

Статистика Статистика Z Асимпт. знч. U Манна- W (двухсторонняя Уитни Уилкоксона ) Кач-во 15403,500 24719,500 -3,445 ,001 Устройства 15873,500 25189,500 -2,928 ,003 Персонализ 15458,500 24774,500 -3,111 ,002

Скачивание 14592,000 23908,000 -3,795 ,000

Цена_качво 15921,500 25237,500 -3,237 ,001 Цена_пакеты 14860,000 24176,000 -3,475 ,001 Цена_промо 16428,000 25744,000 -2,038 ,042

Персон_данные 16865,500 26181,500 -2,487 ,013

Альтер_кино 16426,500 25742,500 -2,054 ,040 Живые_трансл 15066,500 53016,500 3,261 ,001 a. Группирующая переменная: Пол

Различия по наличии подписки. Между пользователями, имеющими и не имеющими подписку на онлайн-кинотеатр значимые различия наблюдаются в частоте совершения покупок в интернете (-0,22) и просмотра фильмов и сериалов (-0,17) – актуальны для тех, кто пользуется подпиской, офлайн доступ – для тех, у кого ее нет (0,11).

Таблица 9 — Статистики критерия Манна-Уитни по переменной “Наличие подписки”.

Статистики критерияa Статистика Статистика Z Асимпт. знч. U Манна- W (двухсторонняя Уитни Уилкоксона ) Время_интернет 15369,000 54150,000 -2,890 ,004

Покупки_част 13897,500 52678,500 -4,365 ,000

Услуги_част 15279,000 54060,000 -2,976 ,003 Просмотр_кино 14791,000 53572,000 -3,394 ,001 Скачивание 15970,000 24881,000 -2,339 ,019

a. Группирующая переменная: Подписка

Н-тест по методу Крускала и Уоллиса (Одномерный межгрупповой дисперсионный анализ)

55

Возрастные различия. Данный тест показал значимые различия между возрастными квотами по 7 переменным, однако в рамках теста нельзя предположить, в каких квотах наблюдаются различия. С этой целью необходимо протестировать каждую пару через критерий Манна-Уитни.

Наблюдается постепенное падение времени пользования интернетом с увеличением возраста респондента, наиболее частыми покупателями товаров в интернете являются люди возрастных групп 25-34 и 35-44, частота просмотра фильмов и сериалов наиболее высока среди молодых людей (18-24, 25-34) и снижается в последующих группах. Распределение подписчиков примерно одинаково среди респондентов 18-44 лет, в то время как более взрослые люди имеют ее за редким случаем. Вероятность оформления подписки также снижается с возрастом – наиболее склонны к ее оформлению респонденты 18-34 лет. Наоборот, значимость фактора различных по наполнению пакетов подписки высока среди представителей 45-54 группы. Актуальность предложения онлайн-трансляций кинотеатрами будет более важна для 34-54-летних.

Таблица 10 — Статистика критерия H-теста для переменной “Возраст”.

Статистики критерияa,b Хи- ст.св. Асимпт. Знч. Монте-Карло квадрат знч. Знч. 99% доверительный интервал Нижняя Верхняя граница граница Время_интернет 88,091 3 ,000 ,000 ,000 ,000 Покупки_част 14,536 3 ,002 ,003 ,001 ,004 Просмотр_кино 25,598 3 ,000 ,000 ,000 ,000 Подписка 20,347 3 ,000 ,000 ,000 ,001 Вероят_оформл 27,305 3 ,000 ,000 ,000 ,000 Цена_пакеты 8,159 3 ,043 ,045 ,040 ,050 Живые_трансл 22,622 3 ,000 ,000 ,000 ,000 a. Критерий Краскела-Уоллеса b. Группирующая переменная: Год_кодиров

Критерий Фридмана (Однофакторный дисперсионный анализ для связанных выборок)

Для того, чтобы проверить, значима ли разница в средних между оцениваемыми факторами, необходимо использовать критерий Фридмана, позволяющий проанализировать несколько зависимых выборок (факторы оценивались одними и теми же людьми).

Статистика критерия говорит о его значимости, но не уточняет между какими именно факторами средние различаются значительно. Так как попарное сравнение 17 факторов с

56

помощью критерия Уилкоксона не представляется возможным в силу большого количества наблюдений, обратимся к таблице рангов. На таблице видно, что значение среднего падает значительно после фактора персонализации. Действительно, сравнивая средние факторов персонализации и офлайн-доступа (идущий за ним фактор) – мы обнаруживаем значимый критерий Фридмана. Если же сравнить средние экономии времени (предшествующий фактор) и персонализации, то критерий не значим, что оправдывает отбор 10 факторов, которые были оценены по шкале важности для респондентов выше других.

Таблица 11 — Статистики критерия Фридмана для факторов, влияющих на желание пользователя оформить/продлить подписку на онлайн-кинотеатр.

Статистики критерияa N 411 Хи-квадрат 1678,381 ст.св. 16 Асимпт. знч. ,000 Знч. Знч. ,000 Монте- Карло 99%-й Нижняя граница ,000 доверит. Верхняя граница ,000 интервал a. Критерий Фридмана

Таблица 12 — Средние ранги факторов.

Ранги Средний ранг Качество 10,41 UX 11,16 Устройства 10,37 Персонализ 9,36 Скачивание 8,14 Реклама 11,70 Цена_качво 11,21 Цена_пакеты 7,08 Цена_промо 5,93 Персон_данные 11,64 UI 10,45 Соц_круг 6,00

Альтер_кино 6,59 Альтер_время 9,61 Бесплат_доступ 7,55 Широта_выбора 9,91 Живые_трансл 5,89 57

Регрессионный анализ

Регрессионная модель предполагает, что зависимые и независимые переменные измерены по интервальной или бинарной шкалам. Так как большинство переменных представляют измерены в порядковой шкале, они представляют собой псевдоинтервальную шкалу. Для точности измерений множественная регрессия была подкреплена бинарной логистической регрессией, где порядковые переменные были перекодированы в фиктивные. Результаты бинарной логистической регрессии доступны в Приложении 5.

Множественная регрессия

Факторы и зависимые переменные представляют собой порядковые шкалы, которые могут быть рассмотрены в качестве псевдоинтервальных, делая возможным проведение множественной регрессии. Сначала в модель были введены социально-демографические переменные, вторым блоком добавлены непосредственно факторы.

Вероятность оформления подписки. Корреляции между параметрами не превышают 0,9 и значения VIF не превышают 10, что говорит об отсутствии мультиколлинеарности между предикторами. Индекс Дурбина-Уотсона равен 2,03 (норма: от 1 до 3) – делаем вывод о независимости ошибок. Первая модель предсказывает 8,9% дисперсии, с добавлением факторов процент увеличивается до 14,6%. Однако, если первая модель объясняет разбросы в данных на статистически значимом уровне, то добавление факторов не является существенно значимым для объяснения распределения результатов.

Таблица 13 — Сводка для модели, предсказывающей вероятность оформления подписки.

Сводка для модели Модель 1 2 R ,299 ,382 R-квадрат ,089 ,146 Скорректированный R-квадрат ,062 ,062 Стд. ошибка оценки 1,606 1,607 Изменения Изменение R ,089 ,057 статистик квадрат изменения F 3,304 ,985 ст.св.1 8 17 ст.св.2 269 252 Знч. изменения F ,001 ,475 Дурбин-Уотсон 2,030

58

Тем не менее, вторая модель имеет право на существование, так как основана на базисе первой и в целом также является статистически значимой.

Таблица 14 — Дисперсионный анализ моделей.

Дисперсионный анализ Модель Сумма ст.св. Средний F Знч. квадратов квадрат 1 Регрессия 68,156 8 8,519 3,304 ,001 Остаток 693,719 269 2,579

Всего 761,874 277

2 Регрессия 111,390 25 4,456 1,726 ,020 Остаток 650,484 252 2,581

Всего 761,874 277

Ниже представлены результаты по тем коэффициентам, которые оказались значимы в отношении предсказания зависимой переменной. Так, множественная регрессия подтвердила результаты бинарной логистической регрессии и выявила значимость переменных возраста и поддержки авторского права. С увеличением года возраста респондента (тенденция сохраняется до 44 лет) вероятность оформления подписки растет в 0,046 раза (+4,6%), а с повышением балла важности поддержки авторского права на 11,2% повышается склонность к оформлению подписки.

Таблица 15 — Статистически значимые коэффициенты модели, предсказывающей вероятность оформления подписки.

Коэффициенты

Модель Нестандартизованн Стандартизо t Знч. 95,0% ые коэффициенты ванные доверительный коэффициен интервал для B ты B Стд. Бета Нижня Верхн Ошибк я яя а границ границ а а 1 (Константа) -89,613 25,437 -3,523 ,001 - -39,531 139,694 Укажите, ,046 ,013 ,305 3,593 ,000 ,021 ,071 пожалуйста , год Вашего рождения 2 (Константа) -91,378 26,806 -3,409 ,001 - -38,586 144,169

59

Укажите, ,046 ,013 ,307 3,441 ,001 ,020 ,073 пожалуйста , год Вашего рождения Мне важно, ,112 ,055 ,143 2,054 ,041 ,005 ,220 чтобы подписка на онлайн- кинотеатр позволяла мне смотреть лицензионн ый контент и поддержива ть авторское право

При проверке стандартизированных остатков полученные результаты удовлетворяют условию о том, что не более 5% значений превышают значение 2, и ни одно из значений не превышает 3. Графики частной регрессии рассеяны равномерно и случайно по телу графика, подтверждая предположения линейной регрессии о линейном соотношении независимых и зависимой переменных и нормальности дисперсии. Гистограмма стандартизированного остатка представляет форму колоколообразной кривой, а вероятностный график сосредоточен вокруг нормальной прямой.

Удовлетворенность сервисом подписки. В отношении удовлетворенности пользования сервисом множественная регрессия, как и логистическая, показывает отсутствие значимости F-критерия, что не позволяет рассматривать предсказательную силу факторов на зависимые переменные.

Вероятность продления подписки. Предикторы проверены на отсутствие мультиколлинеарности (индекс корреляций не превышает 0,9 и значения VIF не превышают 10) и предположения о независимости ошибок (индекс Дурбина-Уотсона равен 2,23). Первая модель (социально-демографические показатели и контрольные переменные) предсказывает 14,5% дисперсии, вторая модель – 35,5%. Обе модели статистически значимы.

Таблица 16 — Сводка для модели, предсказывающей вероятность продления подписки.

Сводка для модели Модель 1 2 R ,381 ,595 R-квадрат ,145 ,355

60

Скорректированный R-квадрат ,090 ,204 Стд. ошибка оценки 1,850 1,731 Изменения Изменение R ,145 ,209 статистик квадрат изменения F 2,635 2,041 ст.св.1 8 17 ст.св.2 124 107 Знч. изменения F ,011 ,015 Дурбин-Уотсон 2,233

Таблица 17 — Статистически значимые коэффициенты модели, предсказывающей вероятность продления подписки.

Коэффициенты Модель Нестандартизован Стандартизова t Знч. 95,0%% ные коэффициенты нные доверительный коэффициенты интервал для B B Стд. Бета Нижня Верхн Ошибк я яя а границ границ а а 1 (Константа) -28,148 42,456 -,663 ,509 - 55,884 112,181 Как Вы ,564 ,165 ,287 3,426 ,001 ,238 ,890 оцениваете собственное материально е положение? Как часто Вы ,234 ,106 ,190 2,196 ,030 ,023 ,444 смотрите фильмы и сериалы? 2 (Константа) -8,341 41,834 -,199 ,842 -91,271 74,590

Как Вы ,504 ,158 ,256 3,184 ,002 ,190 ,818 оцениваете собственное материально е положение? Сколько -,248 ,120 -,193 - ,042 -,486 -,009 часов в день 2,059 примерно Вы проводите в интернете? Как часто Вы ,228 ,102 ,185 2,227 ,028 ,025 ,430 смотрите фильмы и сериалы?

61

Мне важно, ,633 ,194 ,391 3,263 ,001 ,248 1,018 чтобы подписка на онлайн- кинотеатр позволяла мне смотреть фильмы и сериалы без рекламы В отношении предсказания зависимой переменной значимыми оказались критерии уровня дохода (с изменением группы, в которую попадает респондент, вероятность продления подписки растет на 56,4%), времени использования интернета (продвинутые интернет- пользователи на 24,8% менее вероятны к оформлению подписки), частоты просмотра фильмов и сериалов (“опытные киноманы” на 23,4% более склонны продлить подписку) и увеличение значения, присваиваемого важности отсутствия рекламы, на 63,3% повышает вероятность продления подписки. Проверка остатков соответствует критериям нормы, указанным в модели выше.

4.3. Обсуждение результатов опроса

Первый блок опроса снимал характерное для респондентов поведение в сети. Закономерно, с повышением возраста снижалось время, проводимое в интернете, интенсивность шопинга и сужался круг деятельности, проводимой в нем. Менее активные интернет-пользователи получают доступ к кино посредством торрент-трекеров и телевидения, в то время как продвинутые пользуются онлайн-ресурсами, социальными сетями и видеостриминговыми сервисами. Среди основных причин отсутствия подписки взрослые люди выделяют отсутствие потребности в кино как таковой и предпочтение телевидения, а более молодые – наличие бесплатных фильмов и сериалов в интернете и высокую цену подписки. Самыми популярными легальными площадками стали Netflix (популярен среди женщин) и Кинопоиск HD (популярен у мужчин), у взрослых – Ivi и Okko. Среднее количество подписок на онлайн-кинотеатры среди пользователей, имеющих подписку, оказалось равно 2,54 по выборке, что удивительно, так как в обзоре литературы было выявлено, что российский пользователь не готов оформлять более 1 подписки.

Типичными потребителями услуг онлайн-кинотеатров являются киноманы 25-34 лет с высшим образованием, большим опытом использования интернета и совершения покупок товаров и услуг, живущие в больших городах и мегаполисах. На основе полученных результатов не было выявлено зависимости от пола респондента. Однако, мужчины отмечали

62

значительно большую важность фактора доступа к онлайн-трансляциям, в то время как женщины были более склонны выделять фактор качества изображения.

Пользователям без подписки важно смотреть сериалы без доступа к интернету, а пользователям с ее наличием важнее иметь доступ к фильмам и сериалам с различных устройств, не прерываться на рекламу и экономить время и усилия на поиск нужного фильма в интернете. Однако, на уровне статистического предположения (p<0,05) различие было подкреплено только в отношении широты выбора контента, что вероятнее всего связано с тем, что только подписчики кинотеатров могут ознакомиться со всем перечнем доступного контента на платформе.

Теоретическую рамку оценивания факторов, влияющих на принятие решения пользователями при оформлении подписки на онлайн-видеосервисы, задавала модель П. Джулури, категоризирующая факторы на 4 уровня – системный, контекстуальный, пользовательский и контентный. После проведения факторного анализа было выявлено, что респондент воспринимает данные факторы в другом ракурсе. Так, факторы были объединены в 3 группы – технические, дополнительные преимущества и выражение социальной идентичности зрителя. Как было описано ранее, в первую компоненту попали факторы защиты персональных данных, отсутствия рекламы, цены, UI и UX-дизайна, качества изображения, экономии времени, списка поддерживаемых устройств, широты выбора контента и его персонализации. Интерпретируя, переменные можно объединить с точки зрения их технической направленности, оценки непосредственной функциональности видеостримингового сервиса. Вторая группа состоит из факторов промо-предложений от партнеров, доступа к онлайн-трансляциям и альтернативных издержек похода в кинотеатр и составляет дополнительные преимущества для пользователя при приобретении подписки, а третья – поддержка авторского права и влияние социального круга – отражает личностные особенности потребителя. Факторы офлайн-доступа и пакетов подписки были исключены из анализа из-за недостаточности силы эффекта. Кажется, что данные группы формируют иерархическую пирамиду характеристик онлайн-кинотеатров – обязательное удовлетворение первого уровня обеспечивает конкурентоспособность и привлекательность платформы для аудитории, второй позволяет дифференцироваться от конкурентов и предложить уникальное торговое преимущество, третий уровень предполагает выражение идентичности потребителя через использование сервиса. Однако, данные факторы объясняют 57% дисперсии модели, что говорит о том, что существуют еще другие факторы, влияющие на желание пользователя оформить подписку.

63

После сравнения средних были отобраны 10 факторов, которые выделяют респонденты значительно чаще других. Среди них: факторы отсутствия рекламы, защиты персональных данных, ценовой фактор, UX и UI дизайна, качества изображения, списка поддерживаемых устройств, широты выбора контента, экономии времени и персонализации контента. Таким образом, гипотеза H2: “Факторы контентного уровня, влияющие на принятие решения пользователями, характеризуются наиболее высоким показателем взаимосвязи с намерением потребителя к оформлению подписки” отвергнута. Данные факторы будут положены в основу экспериментального воздействия.

С точки зрения регрессионного анализа подавляющее предсказывающее воздействие в отношении пользователей, не имеющих подписку, оказывают социально-демографические факторы и контрольные переменные, в то время как факторы оценки онлайн-кинотеатра отходят на второй план. Итоговая модель предсказывает 14,6% дисперсии результатов. Так, молодые пользователи (в особенности группа 25-34) наиболее вероятны к оформлению подписки. Что интересно, единственным из факторов, предсказывающих высокую вероятность оформления подписки, является фактор поддержки авторского права и распространения лицензионного контента в сети. В отношении пользователей, уже имеющих подписку на онлайн-видеокинотеатр, вероятность ее продления обуславливается уровнем дохода респондентов, временем использования интернета, частотой просмотра фильмов и сериалов и существенно снижается при предпочтении походов в офлайн-кинотеатры. Данная модель объясняет 35,5% дисперсии результатов. Здесь, наиболее склонная группа к продлению подписки представлена 35-44-летними респондентами. Также, весомую предсказательную силу имеет отсутствие рекламы на платформе.

4.4 Разработка эксперимента

Преимущества и ограничения метода Метод межсубъектного двухфакторного онлайн-эксперимента был выбран для проверки наличия причинно-следственной связи между эффектом фреймирования выгод и потерь и направленности результата и намерением пользователя к оформлению подписки на онлайн-кинотеатр. В данном исследовании не ставится вопрос о присутствии каузальной связи в генеральной совокупности и внешней валидности исследования – рандомизация условий и внутренняя валидность являются более существенными критериями для проведения

64

эксперимента131. К угрозам внутренней валидности эмпирического исследования можно отнести тот факт, что эксперимент проводился на фоне изменений на рынке онлайн- кинотеатров в период коронавирусной инфекции. Большинство онлайн-кинотеатров предлагало промокоды на бесплатное месячное использование сервиса, что в целом могло снизить намерение пользователя к оформлению подписки. Угрозой конструктной валидности эксперимента часто является риск некорректного определения зависимой и независимой переменных и влияние вмешивающихся переменных132. Несмотря на то, что данное исследование стремилось проконтролировать роль вмешивающихся переменных установочными вопросами существует вероятность, что изменение показателя намерения к оформлению подписки может быть связано не только с эффектом фреймирования. Межсубъектный план был выбран с целью избежания риска разгадывания гипотезы респондентами, так как экспериментальные воздействия разделялись между собой только формулировками сообщений, что легко считывалось в случае последовательного представления респондентам обоих стимулов. Построение выборки В отличие от опроса набор респондентов для эксперимента происходил методом снежного кома и не предполагал репрезентативности и заполнения установленных квот. Однако, по результатам опроса было выявлено, что возрастная квота 45-54 лет наименее вовлечена в пользование услугами онлайн-кинотеатров, поэтому предложение заполнить анкету не распространялось на данную квоту. Большинство контрольных переменных будут сняты непосредственно во время эксперимента, что позволит проследить связь между представителями различных групп, находящихся в фокусе интереса исследования. Непосредственно перед самим экспериментальным воздействием респонденты случайным образом (рандомизатор на платформе Enjoy Survey) попадали в одну из групп, минимизируя угрозу внутренней валидности эксперимента по нарушении эквивалентности членов четырех групп. Принятым минимумом количества наблюдений в каждой группе для корректного статистического анализа считается отметка в 30 респондентов для каждой группы133. Инструментарий эксперимента Экспериментальное воздействие представлено сообщениями рекламного характера об услугах видеостриминговых сервисов, сформулированных в контексте выгод или потерь и направленности результата (план 2x2). Факторы, положенные в основу формулирования

131 Онлайн-исследования в России: тенденции и перспективы / под ред. Шашкина А.В., Девятко И.Ф., Давыдова С.Г. – М.: Издательство МИК, 2016. – 555 с. 132 Гудвин Дж. Исследование в психологии: методы и планирование. — 3-е изд. — СПб.: Питер, 2004. — С. 183. 133 Bonett D. G. Sample Size Planning for Behavioral Science Research // Center for Statistical Analysis in the Social Sciences: сайт. 2014. URL: https://people.ucsc.edu/~dgbonett/docs/wrkshp/LectureSlides.pdf (дата обращения: 22.04.2020). 65

сообщения взяты из проведенного опроса и выделенных статистически значимых факторов. Во фреймировании выгод при совершении действия респонденты получали сообщение, подчеркивающее выгоды от оформления подписки на видеосервис, фреймирование выгод при отказе выполнить действия подчеркивало неполучение данных выгод. Во фреймировании потерь при невыполнении действия смысловой акцент в сообщении менялся на потери, связанные с просмотром фильмов и сериалов, которые несет пользователь без подписки на онлайн-кинотеатр. Соответственно, при принятии положительного решения сообщение описывало, как пользователь избегает потери. В роли зависимых переменных выступают: субъективная оценка сообщения респондентом, намерение к оформлению подписки и получению дополнительной информации о ней. Респонденты в рандомизированном порядке были подвержены одному из экспериментальных условий. Таблица 18 — Схема факторного эксперимента “2x2”. Тип фреймирования (X) Направленность результата (Z)

Выполнение действия (Z1) Отказ от выполнения действия (Z2)

Выгоды (получение/потеря) X1Z1 X1Z2 (X1) Потери (избегание/получение) X2Z1 X2Z2 (X2)

Беря во внимание рассмотренное выше ограничение метода фреймирования, наряду с описанием услуги подписки каждому респонденту была предложена дополнительная информация об условиях ее оформлении. Для того, чтобы данная информация позволила приблизить ситуацию к реальной, Ст. Дэй рекомендует наряду с описанием преимуществ сервиса по подписке включать обязательства, которые берет на себя пользователь при оформлении подписки и последствия их несоблюдения (стоимость подписки, информирование об услуге автоматического продления)134. Формулировки самих сообщений были разработаны по аналогии со статьями, изучающими влияние фреймирования рекламного сообщения на намерение к покупке в смежных областях135, а также частично взяты из позиционирования российских онлайн-кинотеатров136. Упоминание конкретного бренда онлайн-кинотеатра хотя и могло приблизить условия эксперимента к реальным, но вместе с тем нарушило бы внутреннюю валидность исследования, обусловив появление репутации

134 Masi D. Predicting consumer adoption... С. 1318. 135 Hallahan K. Content class as a contextual cue in the cognitive processing of publicity versus advertising // Journal of Public Relations Research. – 1999. – Т. 11. – №. 4. – С. 293-320. 136 Lee H. C., Liu S. F., Cheng Y. C. Positive or negative? The influence of message framing, regulatory focus, and product type // International Journal of Communication. – 2018. – Т. 12. – С. 788-805. 66

бренда как вмешивающейся переменной137. Анкета эксперимента представлена в Приложении 2. Первый блок анкеты включал оценку контрольных переменных среди респондентов и частично дублировал вопросы онлайн-опроса. Так, измерялась частота совершения покупок товаров и услуг, просмотра фильмов и сериалов, наличие подписки на онлайн-кинотеатр. Формулировки вопросов были сохранены из анкеты опроса. В качестве претеста снимались вероятности оформления или продления подписки в ближайшем будущем (“Насколько вероятно, что Вы оформите подписку на онлайн-кинотеатр в ближайшем будущем?”, “Насколько вероятно, что Вы продлите подписку на следующий месяц?”)138139. По опыту проведения онлайн-опроса характер опыта использования подписки (“Насколько вы удовлетворены качество предоставления услуг?”) являлся отражением намерения пользователя к ее продлению, поэтому данный вопрос был исключен из анкеты эксперимента. Второй блок, предшествующий экспериментальному воздействию, был нацелен на оценку проявления состояния неопределенности у респондента. Ситуация неопределенности, как было описано в обзоре литературы, конституируется рисками совершения покупок в интернете, нематериальностью услуги, предоставляемой поставщиками контента и необходимостью заключения длительного соглашения. Для оценки восприятия рисков совершения онлайн-транзакций респондентами были использованы индикаторы, разработанные и проверенные на нейтральность А. Давий, В. Ребязиной и М. Смирновой140. Экономический риск оценивался степенью согласия с утверждением “Я чувствую себя некомфортно, совершая платеж за товар/услугу в интернете до момента его получения”, риск приватности – “Я чувствую себя некомфортно, оставляя в интернете номер банковской карты”, риск работы продавца – “Я беспокоюсь о том, что могу получить некачественный товар/услугу при совершении покупок в интернете”, риск среды – “Я беспокоюсь о том, что мне будет не к кому обратиться в случае проблем с товаром/услугой, купленными в интернете”, риски заключения длительного соглашения – “Оформляя подписку на онлайн- кинотеатр, я беспокоюсь о том, что не буду пользоваться ей регулярно”. Для оценки степени согласия с утверждениями использовалась 7-балльная шкала Ликерта, где “1” соответствовала ответу “Совершенно не согласен(на)”, “7” – “Полностью согласен(на)”141. Для того, чтобы количественно измерить разницу в отношении потребителей к физической и электронной

137 Druckman J. N. Using credible advice to overcome framing effects. С. 62-82. 138 Yeo V. C. S., Goh S. K., Rezaei S. Consumer experiences, attitude ... С. 150-162. 139 Grau S. L., Folse J. A. G. Cause-related marketing (CRM)... С. 19-33. 140 Давий А.О., Ребязина В.А., Смирнова М.М. Барьеры и драйверы при совершении интернет-покупок в России: результаты эмпирического исследования // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. – 2018. – №1. – С. 83. 141 Там же. 67

копиям товара был взят способ добровольного назначения цены142. Так, респондентам сначала предлагалось назначить цену DVD-диску с их любимым фильмом/сериалом, а затем указать собственную цену этому же товару, но при его покупке в интернете. Третий блок анкеты считывал результаты эксперимента. Для оценки восприятия экспериментальной манипуляции респондентом (эффекта фреймирования) после прочитанного сообщения было предложено оценить утверждение “Сообщение содержало информацию преимущественно о …” одним из ответов: “О том, какие проблемы решает подписка на онлайн-кинотеатр”, “О том, какие преимущества дает подписка на онлайн- кинотеатр”, “Как о решении проблем, так и о предоставляемых преимуществах”143. Восприятие цены (фактор, который мог бы нарушить внутреннюю валидность исследования) снималось вопросом “Как вы оцениваете предложенную стоимость ежемесячной подписки на онлайн-кинотеатр в 399 руб.?”, а затем устанавливалась предельная цена покупки вопросом из методологии измерения чувствительности к цене ван Вестендорпа: “Какая стоимость ежемесячной подписки на онлайн-кинотеатр кажется Вам высокой, но за которую ее все-таки возможно оформить (руб.)?”144. Воздействие рекламного сообщения оценивалось по 7-балльной шкале с точки зрения субъективного мнения респондента: “Насколько убедительным показалось вам сообщение об услугах подписки на онлайн- кинотеатр?”145, убедительности сообщения посредством вопроса: “Насколько вероятно, что Вы захотите узнать больше об услугах подписки на онлайн-кинотеатр?” и намерения к покупке: “Насколько вероятно, что вы оформите подписку на онлайн-кинотеатр в ближайшем будущем?”146. В связи с тем, что к выборке не предъявлялось требование отражения характеристик генеральной совокупности, распространение онлайн-эксперимента проводилось с помощью метода доступной выборки. В социальных сетях был размещен пост со ссылкой на прохождение эксперимента, также респонденты набирались через личное приглашение к участию в исследовании.

142 Atasoy O., Morewedge C. Digital Goods Are Valued Less Than Physical Goods // Journal of Consumer Research. – 2018. – Т. 44. – №. 6. – С. 1343–1357. 143 Smith S. M., Petty R. E. Message Framing and Persuasion: A Message Processing Analysis // Personality and Social Psychology Bulletin. – 1996. – Т. 22. – №. 3. С. 257–268. 144 Chhabra S. Determining the optimal price point: using Van Westendorp’s price sensitivity meter // Managing in recovering markets. – 2015. – №. 20. – С. 261. 145 Seo K., Dillard J. P., Shen F. The effects of message framing and visual image on persuasion // Communication Quarterly. – 2013. – Т. 61. – №. 5. – С. 564-583. 146 Власова М. Л. Социологические методы в маркетинговых исследованиях: учеб. пособие для вузов. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006. — 710 с. 68

4.5. Результаты эксперимента

Онлайн-эксперимент проводился с 23 по 30 апреля на платформе Enjoy Survey. В результате было собрано 205 респондентов (по 50 человек в каждой из экспериментальных групп), 122 человека прервали заполнение анкеты, коэффициент завершения равен 62,7% (см. Рисунок 7). В случае с экспериментом количество человек, прервавших заполнение анкеты может быть связано с первичным просмотром анкеты. Так, много респондентов, набранных путем личного приглашения к участию, отвечали, что пройдут опрос позже, ознакомившись с первыми вопросами. 83% респондентов проходили эксперимент с мобильных устройств, 17% - с десктопа. Среднее время прохождения эксперимента составило 345,44 сек. или 5 мин. 45 сек.

Рисунок 7 — Статистика респондентов, прошедших эксперимент на платформе Enjoy Survey

Описание выборки (описательные статистики) Таблица с описательными статистиками по выборке представлена в Приложении 6. 85,9% выборки составили женщины, 42% участников оказались жителями Москвы, остальные респонденты являлись жителями различных типов населенных пунктов. Большинство респондентов имеют неоконченное высшее (46,3%) или высшее образование (32,2%), 53,2% располагают средним доходом. Средний возраст респондентов равен 25 годам (SD = 8,9). Подавляющее число участников эксперимента смотрят кино 2-3 раза в неделю и чаще (67,3%), однако реже совершают покупки в интернете (только 13,7% покупают раз в неделю и чаще). В сравнении с выборкой в опросе выборка эксперимента более равномерно распределена между теми, у кого есть подписка (44,9%) и тех, у кого ее нет (55,1%). Вероятно, полученные результаты обусловлены более молодым возрастом респондентов эксперимента. Все также пользователи без подписки не готовы ее оформить в ближайшее время (71,6% отметили вероятность оформления подписки в ответах от “1” до “3”), а среди тех, кто ее имеет, 37% с максимальной вероятностью продлят ее, 26,1% продлят с вероятностью “4” и “5”. Следующий блок был посвящен оценке проявления состояния неопределенности, присутствующей при оформлении подписки на онлайн-кинотеатр. Совершение онлайн- платежей до получения товара или услуги беспокоит меньшее количество респондентов (36,4% отметили “5”, “6”, “7”) нежели необходимость ввода данных банковской карты (56,6%). Оценки беспокойства о получении некачественного товара или услуги, как и проблемы с техподдержкой равномерно распределены по шкале, в то время как беспокойство о нерегулярном пользовании подпиской на кинотеатр более актуально для респондентов (59% отметили “5”, “6” и “7”). При сравнении средних путем t-критерия парных выборок цены на 69

электронную и физическую копию товара (DVD-диск или фильм или сериал в интернете) значительно отличаются друг от друга. Так, средняя цена, назначенная респондентами за DVD-диск, составляет 218,19 рублей (SD = 162,61), в то время как фильм или сериал в сети пользователи готовы оплачивать по цене 102,9 руб (SD = 79,12). Это подтверждает предположение о более низкой ценности, приписываемой продуктам подписки на онлайн- кинотеатр. Средняя стоимость подписки, оптимальная по мнению респондентов, разделилась на две крайние точки 216,54 руб. и 419,88 руб. Таблица 19 — T-критерий парных выборок для сравнения цен на электронную и физическую копии товара. Критерий парных выборок Парные разности t ст.с Значимо в. сть (2- Сред Стд. Стд. 95% стороння нее отклоне ошибк доверительный я) ние а интервал средне разности го средних Нижн Верхн яя яя грани грани ца ца Па Цена_дис 115,2 143,210 10,002 95,56 135,00 11,5 204 ,000 ра к - 88 7 9 26 1 Цена_инт

На основе показателей был вычислен общий коэффициент состояния неопределенности индивида. Гистограмма показала нормальное распределение агрегированной переменной со средней точкой в значении 4,21 и представлена на Рисунке 8. Соответственно, респонденты были поделены на 2 группы: те, кто испытывают состояние неопределенности (значение выше среднего) и те, кто его не испытывают. Итого 106 респондентов (51,7%) характеризовались отсутствием испытываемого состояние неопределенности, в то время как 99 респондентов (48,3%) - его наличием.

70

Рисунок 8 — Гистограмма распределения переменной “Состояние неопределенности респондентов”

Количество респондентов на каждую из экспериментальных групп составило 50 человек. Большинство (54,1%) оценило предлагаемую цену как оптимальную, тем не менее 37,6% отметили варианта “Дорогая”. По оценке чувствительности к экспериментальному воздействию группы 1 (фреймирование выгод + совершение действия), 3 (фреймирование выгод + отсутствие действия) и 2 (фреймирование потерь + отсутствие действия) корректно считали воздействие фрейма, в группе 4 (фреймирование потерь + совершение действия) 56,4% респондентов выбрали ответ “Как о решении проблем, так и о предоставляемых преимуществах”. Остальные вопросы релевантно оценивать в сравнении между экспериментальными группами. Парные корреляции Прежде чем перейти к анализу результатов эксперимента было бы интересно посмотреть корреляции между новыми переменными, включенными в анкету эксперимента, а именно: риски совершения онлайн-покупок, оценка стоимости подписки. При проверке данных на нормальность распределения результаты теста Колмогорова-Смирнова по каждой из зависимых переменных оказались статистически значимыми (как и при делении данных на экспериментальные группы). Это означает, что в данных присутствуют отклонения от нормальности, и впоследствии будет использоваться коэффициенты корреляции Спирмена. Таблица корреляций не будет представлена в Приложении в силу ее объемности (256 наблюдений), ниже будут приведены результаты статистически значимых корреляций с 71

указанием коэффициента корреляции в скобках (0 - 0,3 - слабая сила связи, 0,3 - 0,7 - умеренная, 0,7 - 1 - сильная). Корреляции независимых переменных. Так, была обнаружена обратная связь между частотой совершения покупок и переменной, оценивающей общее состояние неопределенности респондента (-0,26). При детальном сопряжении частоты покупок с рисками онлайн-среды, только переменная беспокойства о нерегулярном использовании подписки на онлайн-кинотеатр не коррелирует с опытом покупок. Напротив, данная переменная показала значимую корреляцию с частотой просмотра фильмов и сериалов (-0,18), что означает, что чем чаще пользователи смотрят кино, тем менее они беспокоятся о нерегулярности использования подписки. С ростом неопределенности также снижается цена, которую готовы заплатить респонденты за подписку на онлайн-кинотеатр (-0,21), и, предсказуемо (но не так сильно), неопределенность связана с возрастом человека (0,14) (при контроле возраста корреляции остаются на значимом уровне). Каждый из рисков, а также общая переменная оценки состояния неопределенности, оказались положительно связаны с воспринимаемой убедительностью предложенного сообщения. Тем самым, чем выше воспринимаемый риск, тем более убедительным респондент видит рекламное сообщение (0,18). В особенности эта связь сильна между рисками совершения онлайн-покупок и менее связана с рисками, специфичными для рынка онлайн- кинотеатров. Помимо этого, риск оплаты до момента получения негативно коррелирует с уровнем дохода (-0,15), однако положительно связан с вероятностью оформления подписки (0,2) и нежеланием платить больше за услуги подписки (0,21). Риск оставления номера банковской карты также коррелирует с готовностью платить меньше за услуги подписки (0,20), а риск проблем с обращением в техподдержку уменьшается с увеличением населенного пункта (-0,18) и растет с увеличением возраста респондента (0,23). Среди тех, кто более беспокоится о нерегулярном использовании подписки, меньше респондентов, склонных к ее продлению (-0,26). Пользователи, чаще смотрящие фильмы или сериалы (0,17) и с более высоким состоянием неопределенности (0,16) отмечают большие суммы за покупку DVD- диска и вместе с тем, меньшие за подписку на видеостриминговый сервис (-0,15). Корреляции контрольных переменных с зависимыми. Как было выделено в обзоре литературы, некоторые переменные могут повлиять на чистоту эксперимента, корреляции с которыми нужно проверить до анализа результатов. В первую очередь три зависимых переменных (Убедительность сообщения, Желание узнать больше об услугах подписки на онлайн-кинотеатр и Желание оформить или продлить подписку) были проверены на взаимосвязь. Так, убедительность сообщения умеренно коррелирует с желанием узнать больше об услугах подписки (0,49) и менее - с намерением оформить или продлить подписку 72

(0,17). Желание узнать больше и намерение к покупке высоко коррелируют между собой (0,46). Затем были проанализированы контрольные переменные. Частота совершения покупок не коррелирует с зависимыми переменными, частота просмотра фильмов и сериалов слабо связана с желанием узнать больше об услугах подписки (0,14). Восприятие цены не коррелирует с оценкой сообщения, но негативно связано с желанием узнать больше (-0,25) и совершить покупку (-0,3). Состояние неопределенности в свою очередь коррелирует с оценкой убедительности сообщения (0,18). Если проанализировать более детально, то окажется, что с желанием совершить покупку негативно коррелирует беспокойство о нерегулярности ее использования (-0,2). Однако, если провести разделение файла по респондентам с наличием и отсутствием состояния неопределенности, то обнаруживается значимая корреляция переменных убедительности сообщения (0,3) и желании узнать больше (0,22) о подписке с увеличением состояния неопределенности. Хи-квадрат Для проверки связи между дихотомической контрольной переменной “Наличие или отсутствие подписки на онлайн-кинотеатр” и порядковыми зависимыми переменными будет использоваться критерий Хи-квадрат. Статистически значимая разница была обнаружена с переменной “Желание оформить или продлить подписку”. Как ранее показывали результаты опроса, респонденты без подписки на онлайн-кинотеатр практически не склонны к ее оформлению, в то время как подписчики онлайн-кинотеатров с высокой вероятностью продлят подписку в следующем периоде. Так получилось и после экспериментального воздействия: анализ стандартизированных остатков говорит о том, что пользователи с отсутствием подписки не изменили статус-кво (нежелание к оформлению подписки), а подписчики онлайн-кинотеатров сохранили намерение к ее продлению. Критерий Крамера равен 0,54, указывая на среднюю силу эффекта. Таблица 20 — Статистики критерия Хи-квадрат для переменных “Намерение к оформлению/продлению подписки” и “Наличие/отсутствие подписки”. Критерии хи-квадрат Значение ст.св. Асимпт. значимость (2-стор.)

Хи-квадрат Пирсона 59,318a 6 ,000 Отношение правдоподобия 67,058 6 ,000 Линейно-линейная связь 51,089 1 ,000 Кол-во валидных 205 наблюдений a. В 0 (0,0%) ячейках ожидаемая частота меньше 5. Минимальная ожидаемая частота равна 6,73.

73

Таблица 21 — Таблица сопряженности для переменных “Намерение к оформлению/продлению подписки” и “Наличие/отсутствие подписки”. Таблица сопряженности. Есть ли у Вас сейчас подписка на онлайн-кинотеатр? Например, Netflix, Ivi, Okko, Youtube Premium, Amediateka, Megogo и др. * Насколько вероятно, что Вы оформите или продлите подписку на онлайн-кинотеатр в ближайшем будущем? Насколько вероятно, что Вы оформите или продлите Итог подписку на онлайн-кинотеатр в ближайшем о будущем? 1 2 3 4 5 6 7 Есть ли у Да Частота 2 10 13 21 17 17 12 92 Вас Ожидаемая 16,6 18,4 13,5 13,5 14,4 9,0 6,7 92,0 сейчас частота подписка Стандартиз -3,6 -2,0 -,1 2,1 ,7 2,7 2,0 на . остаток онлайн- Не Частота 35 31 17 9 15 3 3 113 кинотеатр т ? Ожидаемая 20,4 22,6 16,5 16,5 17,6 11,0 8,3 113,0 Например частота , Netflix, Стандартиз 3,2 1,8 ,1 -1,9 -,6 -2,4 -1,8 Ivi, Okko, . остаток Youtube Premium, Amediatek a, Megogo и др.

Непараметрические тесты Как было выявлено ранее, зависимые переменные не подчиняются законам нормального распределения. Это значит, что вместо использования t-тестов и дисперсионного анализа будут применены непараметрические тесты. Н-тест по методу Крускала и Уоллиса (Сравнение более двух независимых выборок) В первую очередь были проанализированы различия в переменных между четырьмя экспериментальными группами. Помимо зависимых переменных были внесены контрольные переменные “Восприятие цены” и “Оптимальная стоимость подписки” с целью посмотреть возможные различия между экспериментальными группами. Статистически значимых различий между группами выявлено не было. Таблица 22 — Статистики критерия H-теста по экспериментальным группам. Статистики критерияa,b Воспр_цен Оптим_стоим_п Убежд_сооб Узн_больш Намер_кпоку ы одп щ е п Хи- 5,332 5,066 3,428 4,723 3,810 квадрат ст.св. 3 3 3 3 3 Асимпт. ,149 ,167 ,330 ,193 ,283 знч. a. Критерий Краскела-Уоллеса b. Группирующая переменная: exp_division

74

Также были протестированы различия во времени, затраченном на прочтение и обработку сообщений. Действительно, сообщения, фреймированные в контексте избежания потерь, требуют больших когнитивных затрат (p<0.05), однако никак не влияют на дисперсию зависимых переменных (см. Рисунок 9).

Рисунок 9 — Различия во времени обработки экспериментального воздействия

U-тест Манна и Уитни (t-критерий для двух независимых выборок) Попробуем объединить 4 группы в 2, попарно соединив сначала результаты одноименного фреймирования, а затем - призыва к действию. Между группами фреймирования значимых различий в изменениях зависимых переменных не было обнаружено. Таблица 23 — Статистики критерия U-теста по группам по типам фреймирования сообщения. Статистики критерияa Убежд_сообщ Узн_больше Намер_кпокуп

Статистика U Манна- 4838,500 4882,000 4727,000 Уитни Статистика W 9788,500 10553,000 10398,000 Уилкоксона Z -,989 -,872 -1,241 Асимпт. знч. ,323 ,383 ,215 (двухсторонняя) a. Группирующая переменная: exp_framing

75

Однако при объединении экспериментальных групп, описывающих преимущества или потери при оформлении подписки или отказе от нее, были обнаружены значимые различия по переменным “Восприятие предложенной цены” и “Намерение узнать больше об услугах подписки на онлайн-кинотеатр”. В группах, в сообщениях которых упоминалось получение преимуществ или избежание потерь при оформлении подписки, индивиды склонны были оценивать предлагаемую стоимость в 399 рублей как более дешевую, нежели те респонденты, которые получали сообщения о лишении преимуществ или столкновении с потерями при отказе от подписки. Рассчитанный размер эффекта путем деления z-критерия на корень количества респондентов равен приблизительно 0,14. Однако значимость изменения критерия “Намерение узнать больше” было проверено путем сравнения с изначальным показателем. Так, уже до экспериментального воздействия респонденты, попавшие в группы, различные по фреймированию направленности результата, значимо отличались вероятностью совершения покупки (Таблица 25). Таблица 24 — Статистики критерия U-теста по направленности результата после экспериментального воздействия. Статистики критерияa Воспр_цен Оптим_стоим_п Убежд_сооб Узн_боль Намер_кпок ы одп щ ше уп Статистика U 4513,000 4551,500 4601,500 4408,000 4702,000 Манна-Уитни Статистика W 10291,000 9402,500 9452,500 9259,000 9553,000 Уилкоксона Z -1,938 -1,638 -1,554 -1,996 -1,292

Асимпт. знч. ,048 ,102 ,120 ,046 ,197 (двухсторонняя) a. Группирующая переменная: exp_action

Таблица 25 — Статистики критерия U-теста по направленности результата до экспериментального воздействия. Статистики критерияa Вер_покуп

Статистика U Манна- 4342,500 Уитни Статистика W Уилкоксона 9193,500 Z -2,158 Асимпт. знч. ,031 (двухсторонняя) a. Группирующая переменная: exp_action

76

Также по различиям средних были проверены другие дихотомические переменные: наличие подписки на онлайн-кинотеатр, наличие неопределенности при принятии решения о подписке на видеостриминговый сервис Наличие или отсутствие подписки на онлайн-кинотеатр. Среди подписчиков онлайн-кинотеатров существенно выше порог оптимальной цены оформления подписки (сила эффекта = 0,18) и намерение к покупке (0,51), которое выше намерения пользователей без подписки до и после экспериментального воздействия. Так, средняя оптимальная стоимость подписки для подписчиков составляет 464,54 руб. (SD = 235,22), а для тех, у кого нет подписки - 383,51 руб. (SD = 242,69). Таблица 26 — Статистики критерия U-теста по наличию подписки. Статистики критерияa Воспр_цен Оптим_стоим_п Убежд_сооб Узн_боль Намер_кпок ы одп щ ше уп Статистика U 4248,500 4024,500 4742,500 4476,500 2176,000 Манна-Уитни Статистика W 8526,500 10465,500 9020,500 10917,500 8617,000 Уилкоксона Z -2,532 -2,791 -1,108 -1,732 -7,246 Асимпт. знч. ,011 ,005 ,268 ,083 ,000 (двухсторонняя) a. Группирующая переменная: Налич_подп

Наличие состояния неопределенности. Значимая разность средних для респондентов с различным уровнем неопределенности проявилась в оценке стоимости подписки - пользователи, менее осознающие риски принятия решения о покупке подписки, готовы платить больше за нее. Проведя тест по различиям между экспериментальными воздействиями, было подтверждено, что в состоянии неопределенности люди склонны оценивать более убедительными сообщения, говорящие о потерях (в особенности о том, как их избежать с покупкой подписки). Таким образом, гипотеза H1: “Фреймирование рекламного сообщения в контексте избежания потерь оформления подписки на онлайн-видеосервис (loss- framed message) положительно влияет на намерение потребителя к оформлению подписки” оказалась подтверждена. Зная из теории о направленности связи между экспериментальным воздействием и наличием состояния неопределенности, двусторонняя значимость может быть поделена на два, в результате чего мы получим статистически значимые результаты не только по зависимой переменной “Желание узнать больше об услугах подписки”, но и переменным “Убеждаемость сообщения” и “Намерение к покупке”.

77

Таблица 27 — Статистики критерия U-теста, тестирующего разность средних между группами “Наличие и отсутствие состояния неопределенности”. Статистики критерияa exp_division Убежд_сообщ Узн_больше Намер_кпокуп gain_action Статистика U Манна- 286,000 287,500 253,000 Уитни Статистика W 721,000 563,500 529,000 Уилкоксона Z -,902 -,860 -1,503 Асимпт. знч. ,367 ,390 ,133 (двухсторонняя) loss_noaction Статистика U Манна- 263,000 298,000 299,000 Уитни Статистика W 516,000 733,000 552,000 Уилкоксона Z -1,102 -,407 -,388 Асимпт. знч. ,271 ,684 ,698 (двухсторонняя) gain_noaction Статистика U Манна- 247,000 259,500 273,500 Уитни Статистика W 547,000 535,500 573,500 Уилкоксона Z -,643 -,358 -,054

Асимпт. знч. ,520 ,721 ,957 (двухсторонняя) loss_action Статистика U Манна- 265,000 247,000 265,000 Уитни Статистика W 565,000 547,000 565,000 Уилкоксона Z -1,851 -2,154 -1,840 Асимпт. знч. ,064 ,031 ,066 (двухсторонняя) a. Группирующая переменная: Налич_неопред

Сопоставляя состояние неопределенности респондента отдельно с более широкими экспериментальными группами фреймирования выгод и потерь или наличия и отсутствия действия, мы приходим к тому, что респонденты, испытывающие состояние неопределенности, видят сообщение о совершении действия (в особенности сформулированного в контексте избежания потерь, как показывает таблица выше) более убедительным (Таблица 27). В отношении людей без состояния неопределенности переменная “Узнать больше” и “Намерение к покупке” оказались значимы. Однако сравнение результатов со значением претеста показывает, что значимое различие между группами фреймирования было и до проведения эксперимента, чего нельзя сказать о полученном результате в отношении пользователей, испытывающих состояние неопределенности (Таблица 30).

78

Таблица 28 — Статистики критерия U-теста по типу фреймирования (совершение действия x отказ). Статистики критерияa Налич_неопред Убежд_сообщ Узн_больше Намер_кпокуп Нет Статистика U Манна- 1384,000 1232,500 1301,000 Уитни Статистика W 2815,000 2663,500 2732,000 Уилкоксона Z -,134 -1,104 -,663 Асимпт. знч. ,893 ,270 ,507 (двухсторонняя) Да Статистика U Манна- 924,000 990,000 1057,500 Уитни Статистика W 1959,000 2025,000 2092,500 Уилкоксона Z -2,089 -1,604 -1,121 Асимпт. знч. ,037 ,109 ,262 (двухсторонняя) a. Группирующая переменная: exp_action

Таблица 29 — Статистики критерия U-теста по типу фреймирования (выгоды x потери) после экспериментального воздействия. Статистики критерияa Налич_неопред Убежд_сообщ Узн_больше Намер_кпокуп Нет Статистика U Манна- 1285,000 1081,500 1075,000 Уитни Статистика W 2716,000 2512,500 2506,000 Уилкоксона Z -,783 -2,073 -2,111 Асимпт. знч. ,433 ,038 ,035 (двухсторонняя) Да Статистика U Манна- 1134,500 1103,500 1177,000 Уитни Статистика W 2215,500 2184,500 2258,000 Уилкоксона Z -,606 -,822 -,299 Асимпт. знч. ,545 ,411 ,765 (двухсторонняя) a. Группирующая переменная: exp_framing Таблица 30 — Статистики критерия U-теста по типу фреймирования (выгоды x потери) до экспериментального воздействия. Статистики критерияa Налич_неопред Вер_покуп Нет Статистика U Манна- 1020,000 Уитни Статистика W 2451,000 Уилкоксона Z -2,470 Асимпт. знч. ,014 (двухсторонняя) Да Статистика U Манна- 1154,500 Уитни 79

Статистика W 2235,500 Уилкоксона Z -,461 Асимпт. знч. ,645 (двухсторонняя) a. Группирующая переменная: exp_framing

Тест Уилкоксона (t-тест для двух зависимых выборок) Помимо различий в средних между экспериментальными группами имеет смысл также посмотреть значимость внутригрупповых различий до и после экспериментального воздействия. В качестве претеста у пользователей спрашивалась их начальная готовность к оформлению или продлению подписки, зависимой переменной - намерение узнать больше об услугах подписки и намерение к покупке. На уровне предположения маловероятно, что сообщение об услугах подписки поменяет намерение пользователя к ее оформлению, поэтому в качестве индикатора изменения мнения пользователя об услугах онлайн-кинотеатров можно рассматривать намерение узнать больше об услугах подписки. Мы будем сравнивать два состояния индивида (до и после экспериментального воздействия), добавив деление результатов по экспериментальным группам и контрольным переменным Намерение к покупке. При тестировании изменений в средних намерения к покупке до и после показанного сообщения статистически значимых связей не было выявлено ни по одной из групп. Намерение узнать больше об услугах подписки на онлайн-кинотеатр. Между группами различного фреймирования сообщений и наличия неопределенности статистически значимых различий не было выявлено - значимость критерия Уилкоксона была получена при сравнении групп с наличием и отсутствием подписки. Так, для пользователей без подписки на онлайн-кинотеатр намерение узнать больше после прочитанного сообщения было значимо выше значения претеста. Сила эффекта равна 0,275. Таблица 31 — Статистики критерия Уилкоксона по переменной “Наличие подписки”. Статистики критерияa Есть ли у Вас сейчас подписка на онлайн- Насколько кинотеатр? Например, Netflix, Ivi, Okko, вероятно, что Вы Youtube Premium, Amediateka, Megogo и др. захотите узнать больше об услугах подписки на онлайн-кинотеатр? - Вер_покуп Нет Z -4,136b Асимпт. знч. ,000 (двухсторонняя) a. Критерий знаковых рангов Уилкоксона b. Используются отрицательные ранги.

80

Таблица 32 — Ранги для разностей между переменными “Наличие подписки” и “Намерение узнать больше”. Ранги Налич_подп N Средний Сумма ранг рангов Да Узн_больше - Отрицательные 48a 43,98 2111,00 Вер_покуп ранги Положительные 30b 32,33 970,00 ранги Связи 14c \ Всего 92

Нет Узн_больше - Отрицательные 21a 43,90 922,00 Вер_покуп ранги Положительные 65b 43,37 2819,00 ранги Связи 27c

Всего 113

a. Узн_больше < Вер_покуп b. Узн_больше > Вер_покуп c. Узн_больше = Вер_покуп

Регрессионный анализ Зависимые переменные (Убедительность сообщения, Намерение узнать больше об услугах подписки, Намерение оформить или продлить подписку) измерены по порядковым шкалам и могут быть рассмотрены в качестве псевдоинтервальных переменных для множественной регрессии. Множественная регрессия Так как мы имеем три зависимых переменных регрессионная модель будет построена для каждой из них. Намерение к покупке. В каждой из регрессионных моделей важно соблюдение следующих условий: отсутствие мультиколлинеарности между предикторами, предположение о независимости ошибок, оптимальное количество выбросов, гомоскедастичность остатков и их нормальность распределения. В данном случае все коэффициенты корреляции не превышают отметки в 0,9 и значения VIF не превышают 10, коэффициент Дурбина-Уотсона равен 2,049 (должен быть близок к 2), 10 наблюдений (<5%) были отнесены к выбросам, график дисперсии регрессионных остатков выглядит как случайное рассеяние точек по телу графика, гистограмма стандартизированного остатка представляет форму колоколообразной кривой, а вероятностный график сосредоточен вокруг нормальной прямой.

81

Проведение регрессии методом шагового отбора позволило выделить значимые предикторы из внесенных независимых переменных и посчитать объяснительную силу модели на каждом уровне. Совокупно, модель объясняет 55,8% дисперсии результатов, каждый добавленный предиктор статистически значимо улучшает предсказательную силу модели. Таблица 33 — Сводка для модели, предсказывающей намерение к покупке. Сводка для моделиe Мод R R- Скорректир Стд. Изменения статистик Дур ель ква ованный R- оши Изме измен ст. ст. Знч. бин- дра квадрат бка нение ения F св. св. измен Уот т оцен R 1 2 ения F сон ки квадр ат 1 ,692 ,479 ,477 1,356 ,479 185,90 1 202 ,000 a 7 2 ,720 ,518 ,514 1,307 ,039 16,356 1 201 ,000 b 3 ,739 ,546 ,539 1,273 ,027 11,955 1 200 ,001 c 4 ,747 ,558 ,549 1,259 ,012 5,502 1 199 ,020 2,04 d 9 a. Предикторы: (конст) Вер_покупки b. Предикторы: (конст) Вер_покупки, Воспр_цены c. Предикторы: (конст) Вер_покупки, Воспр_цены, Налич_подп d. Предикторы: (конст) Вер_покупки, Воспр_цены, Налич_подп, Риск_банккарт e. Зависимая переменная: Намер_кпокуп

Изначальная склонность к оформлению или продлению подписки на 47,9% объясняет намерение к покупке после экспериментального воздействия (с увеличением начального показателя на “1” - на 46,9% повышается финальная готовность). Следующий предиктор (Восприятие цены) добавляет 3,9% силе модели и снижает вероятность покупки подписки на 55,5%, если респонденту кажется дорогой установленная цена. Как было выявлено ранее те респонденты, которые не имеют подписку в целом не готовы к ее оформлению (вероятность на 80% ниже в сравнении с подписчиками сервисов). Также один из рисков (оставление номера банковской карты) вносит статистически значимый вклад в модель, повышая намерение индивида к покупке после прочитанного сообщения (с увеличением изначально отмеченного риска на “1”, намерение к покупке повышается на 10,5%).

82

Таблица 34 — Статистически значимые коэффициенты модели, предсказывающей намерение к оформлению или продлению подписки. Коэффициентыa Модель Нестандартизова Стандартиз t Знч. 95,0%% нные ованные доверительный коэффициенты коэффицие интервал для B нты B Стд. Бета Нижн Верхн Ошибк яя яя а грани грани ца ца 1 (Константа) 1,388 ,180 7,722 ,000 1,034 1,743

Вер_покупки ,587 ,043 ,692 13,635 ,000 ,502 ,672 2 (Константа) 3,447 ,538 6,410 ,000 2,387 4,508

Вер_покупки ,561 ,042 ,662 13,364 ,000 ,478 ,644 Воспр_цены -,568 ,140 -,200 -4,044 ,000 -,844 -,291 3 (Константа) 4,582 ,618 7,414 ,000 3,363 5,801

Вер_покупки ,484 ,047 ,571 10,403 ,000 ,392 ,576 Воспр_цены -,494 ,138 -,174 -3,574 ,000 -,767 -,222 Налич_подп -,720 ,208 -,192 -3,458 ,001 -1,131 -,310 4 (Константа) 4,579 ,611 7,491 ,000 3,373 5,784

Вер_покупки ,469 ,046 ,554 10,100 ,000 ,378 ,561 Воспр_цены -,555 ,139 -,196 -3,989 ,000 -,830 -,281 Налич_подп -,800 ,209 -,213 -3,830 ,000 -1,211 -,388 Риск_банккарт ,105 ,045 ,115 2,346 ,020 ,017 ,194 a. Зависимая переменная: Намер_кпокуп

Намерение узнать больше об услугах подписки. Проверка модели показывает соблюдение предположения об отсутствии мультиколлинеарности предикторов (коэффициенты корреляции не превышают отметки в 0,9 и значения VIF не превышают 10), независимости ошибок (индекс Дурбина-Уотсона равен 2,076), оптимальном количестве выбросов (5 наблюдений), гомоскедастичности остатков (график дисперсии регрессионных остатков представляет собой случайное рассеяние точек по телу графика) и их нормальности распределения (гистограмма стандартизированного остатка представляет форму колоколообразной кривой, и вероятностный график сосредоточен вокруг нормальной прямой). Данная модель объясняет 16,9% дисперсии результатов на основе четырех основных независимых переменных: восприятия цены, риска совершения оплаты до получения товара, изначальная вероятность покупки и возраст респондента.

83

Таблица 35 — Сводка для модели, предсказывающей намерение узнать больше об услугах подписки. Сводка для моделиe

Мод R R- Скоррек Стд. Изменения статистик Дур ель квадр тирован ошиб Измен измен ст. ст. Знч. бин- ат ный R- ка ение R ения F св. св. измен Уот квадрат оценк квадра 1 2 ения F сон и т 1 ,259 ,067 ,062 1,690 ,067 14,529 1 202 ,000 a 2 ,325 ,106 ,097 1,658 ,039 8,683 1 201 ,004 b 3 ,370 ,137 ,124 1,634 ,031 7,153 1 200 ,008 c 4 ,411 ,169 ,152 1,607 ,032 7,763 1 199 ,006 2,07 d 6 a. Предикторы: (конст) Воспр_цены b. Предикторы: (конст) Воспр_цены, Риск_платдополуч c. Предикторы: (конст) Воспр_цены, Риск_платдополуч, Вер_покупки d. Предикторы: (конст) Воспр_цены, Риск_платдополуч, Вер_покупки, Возраст e. Зависимая переменная: Узн_больше

Так, относительная дороговизна цены для респондента снижает вероятность узнать больше информации об услугах подписки на 73,7%. Респонденты, оценивающие важность риска оплаты товара до его получения, на 14,9% более заинтересованы узнать больше информации об услуге. Также, намерение узнать больше определяется изначальной готовностью к оформлению или продлению подписки (на 17,1%). И повышение возраст респондента на 1 год повышает намерение узнать больше на 3,6%. Таблица 36 — Статистически значимые коэффициенты модели, предсказывающей намерение узнать больше об услугах подписки. Коэффициентыa Модель Нестандартизова Стандартизова t Знч 95,0%% нные нные . доверительный коэффициенты коэффициенты интервал для B B Стд. Бета Нижня Верхня Ошибк я я а границ границ а а 1 (Константа) 5,987 ,633 9,462 ,000 4,739 7,234

Воспр_цены -,684 ,179 -,259 - ,000 -1,037 -,330 3,812 2 (Константа) 5,722 ,627 9,119 ,000 4,485 6,959

Воспр_цены -,791 ,180 -,300 - ,000 -1,145 -,436 4,399 Риск_платдопо ,171 ,058 ,201 2,947 ,004 ,057 ,286 луч 3 (Константа) 4,991 ,676 7,385 ,000 3,658 6,324

84

Воспр_цены -,713 ,179 -,270 - ,000 -1,067 -,359 3,972 Риск_платдопо ,161 ,057 ,189 2,805 ,006 ,048 ,274 луч Вер_покупки ,141 ,053 ,178 2,675 ,008 ,037 ,244 4 (Константа) 4,107 ,737 5,576 ,000 2,655 5,559

Воспр_цены -,737 ,177 -,279 - ,000 -1,086 -,389 4,172 Риск_платдопо ,149 ,057 ,175 2,636 ,009 ,038 ,261 луч Вер_покупки ,171 ,053 ,216 3,231 ,001 ,067 ,275 Возраст ,036 ,013 ,185 2,786 ,006 ,011 ,062 a. Зависимая переменная: Узн_больше

Убедительность сообщения. В отношении данной зависимой переменной сила объяснительной модели слишком низка (3%) и состоит только из одного предиктора - риска оплаты товара до его получения (12,1%). Модель не будет рассмотрена далее в силу низкой объяснительной силы (<5%).

4.6. Обсуждение результатов эксперимента

В результатах эксперимента, как и в результатах опроса, наблюдается смещение оценок респондентов: пользователи без подписки имеют выраженный барьер к ее оформлению, оценивая собственную готовность в пределах оценок “1” - “4”, в то время как подписчики онлайн-кинотеатров готовы продлить ее с высокой вероятностью (большинство ответов сосредоточено между “5” - “7”). Вместе с тем оптимальная стоимость услуг онлайн- кинотеатров для подписчиков составляет 464,54 руб. (SD = 235,22), а для тех, у кого ее нет - 383,51 руб. (SD = 242,69). Действительно, пользователи интернета характеризуются разной степенью испытываемого состояния неопределенности, которое проявляется в различном восприятии рисков совершения онлайн-покупок и оформления подписки, в частности. Посчитав совокупный коэффициент уровня неопределенности и взяв его среднее значение, оказалось, что выборка в равной степени поделена на пользователей, испытывающим состояние неопределенности и не испытывающим его. Если оценка рисков совершения покупок в интернете имеет важность, равномерную для всех респондентов с выраженным уровнем неопределенности, то риск оформления долгосрочной подписки на онлайн-кинотеатр (нерегулярный просмотр фильмов и сериалов) возрастает для пользователей, отметивших редкую частоту киносмотрения и снижает финальное намерение к покупке. Статистически более высокие оценки суммы платы за DVD-диск нежели покупку фильма в сети были

85

поставлены большинством респондентов. Помимо этого, наиболее коррелирующими с показателем неопределенности переменными стали частота совершения покупок (чем более опытен пользователь, тем меньшую важность представляют для него риски), оптимальная стоимость подписки (с ростом неопределенности цена снижается) и возраст респондента (прямая связь). В контексте влияния на зависимые переменные неопределенность индивида повышает его оценку убедительности сообщения, желание узнать больше об услугах подписки, но снижает сумму денег, которую готов заплатить пользователь за оформление и продление подписки. Результаты эксперимента по всем респондентам не показали значимых различий между четырьмя экспериментальными группами и при объединении групп фреймирования в контексте избежания потерь или получения выгод. При объединении экспериментальных групп, описывающих преимущества или потери при оформлении подписки или отказе от нее, было обнаружено значимое различие в восприятии цены (респонденты группы принятия решения о покупке склонны были оценивать предлагаемую стоимость в 399 рублей как более дешевую). Однако, при проведении отдельных тестов для групп с наличием и отсутствием состояния неопределенности гипотеза H1: “Фреймирование рекламного сообщения в контексте избежания потерь оформления подписки на онлайн-видеосервис (loss-framed message x совершение действия) положительно влияет на намерение потребителя к оформлению подписки” оказалась подтверждена в отношении пользователей с высоким уровнем неопределенности. Наиболее сильным воздействием характеризовалась экспериментальная группа X2Z1 (избегание потерь х выполнение действия), показав значимо более высокие различия (с пользователями без неопределенности) в отношение всех трех зависимых переменных (“Убеждаемость сообщения”, “Желание узнать больше об услугах подписки”, “Намерение к покупке”). В отношении пользователей без состояния неопределенности не было получено статистически значимых различий между экспериментальными группами. Также была протестирована отдельно роль экспериментального воздействия на изменение оценок индивида путем сравнения изначальной и конечной готовности к оформлению или продлению подписки, а также сравнения с двумя другими зависимыми переменными. Намерение к покупке не менялось на уровне статистической значимости, однако желание узнать больше об услугах подписки повысилось для пользователей, не имеющих подписку на онлайн-кинотеатр. Регрессионная модель, предсказывающая намерение к покупке, объясняет 55,8% дисперсии переменной и наряду с экспериментальным воздействием конституируется в 86

основном тремя факторами: изначальной вероятностью покупки, ценовым фактором и наличием подписки. Модель, предсказывающая намерение узнать больше об услугах подписки, на 16,9% объясняется манипуляцией и факторами изначальной вероятностью покупки, восприятия цены, а также степенью выраженности восприятия риска совершения оплаты до получения товара и возрастом респондента.

87

Глава 5. Заключение

Целью данной выпускной квалификационной работы было проследить влияние фреймирования рекламного сообщения на принятие решения потребителем о подписке на онлайн-видеосервис. Изначально, был проведен обзор теоретической литературы об особенностях функционирования модели подписки с фокусированием внимания до онлайн-видеосервисов по подписке. Вторая глава была посвящена обзору современных исследований и отчетов крупных компаний в сфере электронной коммерции с целью исследования паттернов поведения потребителя на рынке онлайн-видеосервисов по подписке. В результате была определена теоретическая рамка исследования, рассматривающая поведение потребителя при принятии решения о подписке как ситуацию неопределенности, проявляющуюся в неосознанном завышении масштабов экономических рисков покупки, снижая намерение к ее совершению. В соответствии с теорией перспектив Д. Канемана и А. Тверски была выдвинута гипотеза H2: “Фреймирование рекламного сообщения в контексте избежания потерь оформления подписки на онлайн-видеосервис (loss-framed message х совершение действия) положительно влияет на намерение потребителя к оформлению подписки”. Для конструирования эксперимента первоначально было необходимо выделить основные факторы, влияющие на принятие решения о подписке, чтобы исключить воздействие нерелевантных факторов в экспериментальной манипуляции. С этой целью был проведен онлайн-опрос на основе модели пользовательского опыта и выделенных факторов в обзоре литературы. Ключевыми факторами стали: фактор качества изображения, UX-дизайна, списка поддерживаемых устройств, персонализации контента, отсутствия рекламы, цены, защиты персональных данных, UI-дизайна, экономии времени и широты выбора контента. Таким образом, выдвинутая гипотеза H1: “Факторы контентного уровня, влияющие на принятие решения пользователями, характеризуются наиболее высоким показателем взаимосвязи с намерением потребителя к оформлению подписки” была отвергнута. Теоретическая модель была перестроена в трехуровневую модель взаимодействия пользователей с онлайн-кинотеатрами на основе результатов факторного анализа. На основании приоритезированных для пользователей факторов были сформулированы четыре сообщения рекламного характера об услугах подписки на онлайн- видеосервис. Данные сообщения различались по типу фреймирования (получение выгод / несение потерь) и характеру совершаемого действия (оформление подписки / отказ от оформления). В результате, пользователи, испытывающие состояние неопределенности при принятии решения об оформлении подписки, показали повышение намерения узнать больше

88

и приобрести подписку в экспериментальной группе избегания потерь при оформлении подписки. Гипотеза H2 подтвердилась.

5.1. Ограничения исследования

Настоящее исследование стремилось изучить воздействие фреймирования сообщений на намерение пользователя к оформлению подписки вне зависимости от репутации источника (бренда), канала распространения информации, наличия визуальных элементов и прочих характеристик, способных повлиять на полученные результаты. При оценке факторов, влияющих на принятие решения потребителями об оформлении подписки на онлайн-кинотеатр, результаты оказались распределены ненормально со скоплением ответов респондентов по краям шкалы Ликерта (либо “1”, либо “7”). Возможно, это связано с искусственностью условий среды опроса, не позволившей получить глубинную информацию о поведении респондентов в реальных условиях. В связи с этим, перенос результатов на генеральную совокупность может быть не репрезентативен. В отношении исследования поведения потребителя при принятии решения об оформлении или продлении подписки Построенная регрессионная модель, предсказывающая вероятность оформления или продления подписки, объясняет 14,6% и 35,5% дисперсии соответственно, означая, что существуют еще дополнительные предикторы покупки, которые не были учтены в настоящем исследовании. Как и анализ опроса, анализ эксперимента базировался на ответах респондентов, изначально низко оценивающих вероятность оформления подписки на онлайн-кинотеатр и высоко оценивающих вероятность ее продления в случае имеющейся подписки. При распределении респондентов по экспериментальным группам рандомайзером платформы в группе людей с отсутствием состояния неопределенности присутствовало значимое различие вероятности оформления или продления подписки между группами фреймирования выгод и потерь до экспериментального воздействия. Это не позволило проследить различия межгрупповых изменений в результате проведения манипуляции и дать практические рекомендации для обычных интернет-пользователей.

5.2. Практическая значимость исследования

Результаты данного исследования будут полезны для понимания портрета целевого потребителя услуг видеостриминговых сервисов на российском рынке. Важным инсайтом стал тот факт, что пользователи без подписки на онлайн-кинотеатр в целом маловероятно

89

склонны к оформлению подписки, в то время как подписчики сервисов высоко оценивают желание продлить подписку. В этом ключе, жизнеспособным видится популярное на рынке предложение пробного периода просмотра, однако которое может быть более актуальным при увеличении периода до 1 месяца (средняя длительность сейчас равна 14 дням). Помимо социально-демографического профиля аудитории онлайн-кинотеатров список характеристик дополнен интересами и особенностями поведения пользователей в интернете, что может быть применимо в настройке контекстной рекламе, SEO-продвижении и таргетинге. Построенная регрессионная модель результатов опроса дает базовый набор характеристик аудитории, основываясь на которых, с 95%-ой вероятностью повышается намерение потребителя к оформлению или продлению подписки. Данная модель может быть использована при формировании маркетинговой стратегии онлайн-кинотеатрами, только выходящими на рынок видеостриминговых платформ. В отношении продвижения услуг крупных поставщиков контента были сформированы следующие рекомендации. Данные опроса показали, какие факторы функционирования онлайн-кинотеатров потребители ценят больше всего. Следовательно, фокусирование развития на выделенных факторах или их расположение в основе коммуникационной стратегии повысит отклик аудитории к платформе и взаимодействие с ней. Более того, факторный анализ результатов позволил сгруппировать факторы, влияющие на принятие решения о подписке, в три иерархических компоненты (технические факторы, дополнительные преимущества и выражение социальной идентичности зрителя), которые дают основание для разработки многоуровневой коммуникационной стратегии для точечной коммуникации с потребителями. Результаты эксперимента окажутся полезными в области контент-маркетинга. Так, исследование выделяет отдельную категорию пользователей интернета, характеризующихся повышенным уровнем неопределенности. В отношении данной группы было подтверждено предположение о нерезультативности традиционных рекламных сообщений на рынке онлайн- кинотеатров, сформулированных в контексте получения выгод при оформлении подписки, а также более низкая оптимальная сумма подписки. Занимая 50%-ную долю от выборки эксперимента, представляется важным переформулирование сообщений в сторону избежания потерь при условии оформлении подписки относительно данной группы потребителей. Корреляционный анализ позволяет операционализировать состояние неопределенности в форме малого опыта совершения покупок в интернете, высокой оценки важности избежания выделенных рисков онлайн-среды и чуть более старшим возрастом. Таким образом, рекомендуется проводить предварительное тестирование различных по содержанию рекламных сообщений в отношении двух групп, чтобы максимизировать показатели вовлеченности аудитории и коэффициент конверсии. 90

5.3. Направления дальнейшей разработки темы

В первую очередь, необходима проверка полученных результатов эмпирической части исследования в реальных условиях взаимодействия бренда онлайн-кинотеатра с потребителями. В случае подтверждения результатов планируется расширение поля анализа с учетом включения вмешивающихся переменных: репутации бренда, каналов распространения информации, влияния визуальных элементов и других сопутствующих существования бренда в онлайн-среде. Данные переменные, вероятно, помогут составить более целостную картину формирования мотивации пользователей при принятии решения об оформлении или продлении подписки на онлайн-кинотеатр и повысить объяснительную силу регрессионной модели. В условиях отсутствия доступа к каналам коммуникации брендов с аудиторией актуальным видится использование метода виньеток в дизайне будущего исследования, что позволяет приблизить искусственно созданные условия эксперимента к реальным. Расширение выборки эксперимента, способной репрезентировать генеральную совокупность, позволит валидировать полученные данные в отношении различных социально- демографических групп населения.

91

Список использованных литературы и источников

Источники Электронные ресурсы 1. Болычева М. Стриминговое вещание как феномен современной медиасреды // Коммуникология. – 2018. – №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/strimingovoe-veschanie-kak-fenomen-sovremennoy- mediasredy (дата обращения: 14.02.2020). 2. Видеостриминг: только контент или что-то еще? // PwC в России: сайт. 2019. URL: https://www.pwc.ru/ru/sports/pwc-streaming-ahead-research.pdf (дата обращения: 24.02.2020). 3. Главный аналитический доклад “Рунет сегодня” // РИФ: Российский интернет фестиваль. 2018. URL: http://files.runet-id.com/2018/rif/presentations/20apr.rif18- zal-1.12-30--plugotarenko.pdf (дата обращения: 24.02.2020). 4. Жизнь без интернета: рай или апокалипсис? // ВЦИОМ: сетевое издание. 2019. URL: https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=9681 (дата обращения: 02.04.2020). 5. Исследование аудитории онлайн-покупателей в России // Исследования Яндекса: сайт. 2018. URL: https://cache- mskm901.cdn.yandex.net/download.yandex.ru/company/figures/2018/gfk/yandex_m arket_gfk_2018.pdf (дата обращения: 21.02.2020). 6. Краткие результаты исследования российского рынка легальных видеосервисов по итогам 2018 года // J’son&Partners Consulting: сайт. 2019. URL: http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/kratkie-rezultaty-issledovaniya- rossiyskogo-rynka-legalnyh-videoservisov-po-itogam-2018-goda-20190325014526 (дата обращения: 05.02.2020). 7. Онлайн-видео (рынок России). Онлайн-кинотеатры // Tadviser: сайт. 2020. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C %D1%8F:%D0%9E%D0%BD%D0%BB%D0%B0%D0%B9%D0%BD- %D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE_(%D1%80%D1%8B%D0%BD %D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8)_ %D0%9E%D0%BD%D0%BB%D0%B0%D0%B9%D0%BD- %D0%BA%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B0%D1%82% D1%80%D1%8B_(VOD- %D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE_%D0%BF%D0%BE_%D0%B7 %D0%B0%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%83) (дата обращения: 14.02.2020). 92

8. ПАО «РБК» и дочерние предприятия (Группа РБК) // Консолидированная финансовая отчетность за 2018 год и аудиторское заключение независимого аудитора. 2018. URL: http://pics.v2.rbcholding.ru/rbcholding_pics/media/files/1/17/879675658710815566 20068838171.pdf?fbclid=IwAR2xhyPqhMxoI-P- o5iFEZZ3mhQua49pnOuWw_SyKLIY4ghL0wF2HslX--k (дата обращения: 02.11.2019). 9. Поведение потребителя в условиях неопределенности и риска // Библиофонд: сайт. 2012. URL: https://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=558793 (дата обращения: 04.03.2020). 10. Российские пираты уступили американским // КоммерсантЪ: сайт. 2018. URL: https://www.kommersant.ru/doc/3585427 (дата обращения: 19.10.2019). 11. Рынок Интернет-пиратства в России рухнул впервые за пять лет // GROUP-IB: информационная безопасность и защита от киберугроз. 2019. URL: https://www.group-ib.ru/media/piracy-market-collapses/ (дата обращения: 05.11.2019). 12. Рынок OTT-видео // PwC. 2019. URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/mediaindustriya-v-2019/rynok-ott-video.html (дата обращения: 24.02.2020). 13. Седых И. А. Рынок интернет-торговли в РФ // Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики: Центр развития. 2015. URL: https://www.rvc.ru/upload/iblock/0ee/e-commerce_resume_vk_part1_v1.pdf 14. Тенденции монетизации контента в Интернете // Deloitte: сайт. 2019. URL: https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/technology-media-and- telecommunications/articles/media-consumption-in-russia.html (дата обращения: 06.02.2020). 15. Теория игр. Выбор в условиях неопределенности // Coursera: сайт. URL: https://www.coursera.org/lecture/game-theory/vybor-v-usloviiakh- nieopriedieliennosti-EExLC (дата обращения: 21.02.2020). 16. Экосистема онлайн-кинотеатров в России // РАЭК в партнерстве с Okko: Ассоциация электронных коммуникаций. 2018. URL: https://raec.ru/upload/files/171127-eok.pdf (дата обращения: 01.04.2020). 17. Bonett D. G. Sample Size Planning for Behavioral Science Research // Center for Statistical Analysis in the Social Sciences: сайт. 2014. URL:

93

https://people.ucsc.edu/~dgbonett/docs/wrkshp/LectureSlides.pdf (дата образения: 22.04.2020). 18. Internet advertising to grow at slowest rate since 2001 dotcom bust // The Guardian: сайт. 2019. URL: https://www.theguardian.com/media/2019/jul/22/internet- advertising-grow-digital-scandals-facebook-google (дата обращения: 17.11.2019). 19. Micropayments-for-news pioneer Blendle is pivoting from micropayments // NiemanLab: сайт. 2019. URL: https://www.niemanlab.org/2019/06/micropayments- for-news-pioneer-blendle-is-pivoting-from- micropayments/?utm_source=Daily+Lab+email+list&utm_campaign=076ff55af7- dailylabemail3&utm_medium=email&utm_term=0_d68264fd5e-076ff55af7- 396234561 (дата обращения: 17.11.2019). 20. Netflix’s Dominance In U.S. Wanes As Hulu, Amazon Gain Subscribers // Forbes: сайт. 2019. URL: https://www.forbes.com/sites/danafeldman/2019/08/21/netflix-is- expected-to-lose-us-share-as-rivals-gain/#55ed53ec66d6 (дата обращения: 14.02.2020). 21. Newman N., Fletcher R., Kalogeropoulos A., Kleis R. Digital News Report 2019 // Reuters: Institute for the Study of Journalism. 2019. URL: http://www.digitalnewsreport.org/ (дата обращения: 19.11.2019). 22. Strand E., Sandell V., Berg O. Service Quality, Customer Satisfaction and Brand Loyalty in the Swedish Subscription Video On Demand-Industry: A mixed methods study on what factors of service quality affect customer satisfaction and brand loyalty within the subscription based video-on-demand services amongst 18-29 year olds in Sweden. 2019. // Diva Portal URL: http://www.diva- portal.org/smash/get/diva2:1320643/FULLTEXT01.pdf (дата обращения: 11.03.2020). 23. TelecomDaily: средний чек за платные услуги интернет-кинотеатров — более 300 руб.: сайт. 2020. // Telecom Daily URL: http://tdaily.ru/news/2020/03/23/telecomdaily-sredniy-chek-za-platnye-uslugi- internet-kinoteatrov-bolee-300-rub (дата обращения: 31.03.2020). 24. The Subscription Economy // Medium: сайт. 2017. URL: https://medium.com/the- graph/subscription-economy-505dfa72eea (дата обращения: 21.02.2020). 25. The Subscription Economy Grows More Than 300% In The Last Seven Years // BusinessWire: сайт. 2019. URL: https://www.businesswire.com/news/home/20190321005245/en/Subscription- Economy-Grows-300-Years (дата обращения: 21.02.2020). 94

26. The 2019 Edelman Trust Barometer // Edelman: сайт. 2019. URL: https://www.edelman.com/sites/g/files/aatuss191/files/2019- 06/2019_edelman_trust_barometer_special_report_in_brands_we_trust_executive_s ummary.pdf (дата обращения: 17.11.2019). 27. Thinking inside the subscription box: New research on e-commerce consumers // McKinsey & Company: сайт. 2018. URL: https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and- telecommunications/our-insights/thinking-inside-the-subscription-box-new-research- on-ecommerce-consumers (дата обращения: 02.02.2020). 28. Your favorite way to get around The New York Times paywall might be about to go away // NiemanLab: сайт. 2019. URL: https://www.niemanlab.org/2019/02/your- favorite-way-to-get-around-the-new-york-times-paywall-might-be-about-to-go- away/ (дата обращения: 02.11.2019). Литература Книги 29. Аникеева-Науменко Л.О., Пересветова Е.Б. Международный маркетинг: Учебное пособие для бакалавров по направлению «Экономика», «Менеджмент». – М.: МГУПС (МИИТ), 2015. – 79 с. 30. Власова М. Л. Социологические методы в маркетинговых исследованиях: учеб. пособие для вузов. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006. — 710 с. 31. Гудвин Дж. Исследование в психологии: методы и планирование. — 3-е изд. — СПб.: Питер, 2004. — 555 с. 32. Онлайн-исследования в России: тенденции и перспективы / под ред. Шашкина А.В., Девятко И.Ф., Давыдова С.Г. – М.: Издательство МИК, 2016. – 555 с. 33. Briggs, R. A. Normative Theories of Rational Choice: Expected Utility. – Redwood City: Stanford University Press, 2014. 34. Field A. P. Discovering statistics with SPSS (2nd ed.). – London: Sage, 2005. 854 с. 35. O'Shaughnessy J., O'Shaughnessy N. Persuasion in advertising. – Abingdon-on- Thames: Routledge, 2003. — 220 с. 36. Pine B. J., Gilmore J. H. The Experience Economy. – Brighton: Harvard Business Publishing, 2011. — 359 с. Статьи 37. Давий А.О., Ребязина В.А., Смирнова М.М. Барьеры и драйверы при совершении интернет-покупок в России: результаты эмпирического

95

исследования // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. – 2018. – №1. – С. 69-98. 38. Ковадин М., Фофанова К. Отношение молодежи к интернет-пиратству: социологический анализ (на примере гор. Саранска) // Огарёв-Online. – 2016. – №23 (88). С. 1-6. 39. Круглова Л.А. Медиапотребление видеоконтента цифровым поколением // Медиаскоп. – 2019. – № 2. – С. 1-12. 40. Ли Г. Удовлетворенность потребителей и лояльность // Методы менеджмента качества. – 2016. – №2.– С. 1-5. 41. Назаров М. М. Телевидение и интернет: типология российского медиапотребления // Социологические исследования. – 2014. – №. 6. – С. 116- 126. 42. Рогозин Д. М. Когнитивный анализ опросного инструмента // Социологический журнал. – 2000. – №. 3-4. – С. 19-30. 43. Струкова Е. В. Стратегии монетизации контента интернет-СМИ // Вестник Челябинского государственного университета. – 2015. – №. 5 (360). С. 330-336. 44. Atasoy O., Morewedge C. Digital Goods Are Valued Less Than Physical Goods // Journal of Consumer Research. – 2018. – Т. 44. – №. 6. – С. 1343–1357. 45. Barberis N. C. Thirty years of prospect theory in economics: A review and assessment // Journal of Economic Perspectives. – 2013. – Т. 27. – №. 1. – С. 173-196. 46. Beratšová A., Krchová K., Gažová N., Jirásek M. Framing and Bias: a Literature Review of Recent Findings // Central European Journal of Management. – 2018. – Т. 3. – №. 2. – С. 23-32. 47. Bleier A., Harmeling C. M., Palmatier R. W. Creating effective online customer experiences // Journal of marketing. – 2019. – Т. 83. – №. 2. – С. 98-119. 48. Burney A. Inductive and deductive research approach // Department of Computer Science, University of Karachi, Pakistan. – 2008. – С. 9-28. 49. Chhabra S. Determining the optimal price point: using Van Westendorp’s price sensitivity meter // Managing in recovering markets. – 2015. – №. 20. – С. 257-270. 50. Chang C. T. Health‐care product advertising: The influences of message framing and perceived product characteristics // Psychology & Marketing. – 2007. – Т. 24. – №. 2. – С. 143-169. 51. Chong D., Druckman J. N. A theory of framing and opinion formation in competitive elite environments // Journal of communication. – 2007. – Т. 57. – №. 1. – С. 99-118.

96

52. Craig R. T. Communication theory as a field // Communication theory. – 1999. – Т. 9. – №. 2. – С. 119-161. 53. Dardis F. E., Shen F. The influence of evidence type and product involvement on message‐framing effects in advertising // Journal of Consumer Behaviour: An International Research Review. – 2008. – Т. 7. – №. 3. – С. 222-238. 54. Druckman J. N. Using credible advice to overcome framing effects // Journal of Law, Economics, and Organization. – 2001. – Т. 17. – №. 1. – С. 62-82. 55. Grau S. L., Folse J. A. G. Cause-related marketing (CRM): The influence of donation proximity and message-framing cues on the less-involved consumer // Journal of Advertising. – 2007. – Т. 36. – №. 4. – С. 19-33. 56. Hallahan K. Content class as a contextual cue in the cognitive processing of publicity versus advertising // Journal of Public Relations Research. – 1999. – Т. 11. – №. 4. – С. 293-320. 57. Hsiao K. L., Chen C. C. Value-based adoption of e-book subscription services: The roles of environmental concerns and reading habits // Telematics and Informatics. – 2017. – Т. 34. – №. 5. – С. 434-448. 58. Juluri P., Tamarapalli V., Medhi D. Measurement of quality of experience of video- on-demand services: A survey // IEEE Communications Surveys & Tutorials. – 2015. – Т. 18. – №. 1. – С. 401-418. 59. Kahneman D., Tversky A. Choices, values, and frames // Handbook of the fundamentals of financial decision making: Part I. – 2013. – С. 269-278. 60. Kammer A., Boeck M., Hansen J. V. [и др.] The free-to-fee transition: Audiences’ attitudes toward paying for online news // Journal of Media Business Studies. – 2015. – Т. 12. – №. 2. – С. 107-120. 61. Kim Y., Krishnan R. On product-level uncertainty and online purchase behavior: An empirical analysis // Management Science. – 2015. – Т. 61. – №. 10. – С. 2449-2467. 62. Latimer A. E., Rench T. A., Rivers S. E. [и др.] Promoting participation in physical activity using framed messages: An application of prospect theory // British journal of health psychology. – 2008. – Т. 13. – №. 4. – С. 659-681. 63. Lee H. C., Liu S. F., Cheng Y. C. Positive or negative? The influence of message framing, regulatory focus, and product type // International Journal of Communication. – 2018. – Т. 12. – С. 788-805. 64. Levin I. P., Schneider S. L., Gaeth G. J. All frames are not created equal: A typology and critical analysis of framing effects // Organizational behavior and human decision processes. – 1998. – Т. 76. – №. 2. – С. 149-188. 97

65. Li Z., Cheng Y. From free to fee: exploring the antecedents of consumer intention to switch to paid online content // Journal of Electronic Commerce Research. – 2014. – Т. 15. – №. 4. – С. 281-299. 66. Ligneul R., Sescousse G., Barbalat G. [и др.] Shifted risk preferences in pathological gambling // Psychological medicine. – 2013. – Т. 43. – №. 5. – С. 1059-1068. 67. Lin T. C., Hsu J. S. C., Chen H. C. Customer willingness to pay for online music: The role of free mentality // Journal of Electronic Commerce Research. – 2013. – Т. 14. – №. 4. – С. 315-333. 68. Masi D. Predicting consumer adoption of branded subscription services: A prospect theory perspective // Business Strategy and the Environment. – 2020. – Т. 29. – №. 3. – С. 1310-1330. 69. McClain C. A. A typology of web survey paradata for assessing total survey error // Social Science Computer Review. – 2019. – Т. 37. – №. 2. – С. 196-213. 70. Pavlou P. A. Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model // International journal of electronic commerce. – 2003. – Т. 7. – №. 3. – С. 101-134. 71. Pavlou P. A., Liang H., Xue Y. Understanding and mitigating uncertainty in online exchange relationships: A principal-agent perspective // MIS quarterly. – 2007. – С. 105-136. 72. Petty R. E., Briñol P., Tormala Z. L. Thought confidence as a determinant of persuasion: the self-validation hypothesis // Journal of personality and social psychology. – 2002. – Т. 82. – №. 5. – С. 722-741. 73. Petty R. E., Wegener D. T. Thought systems, argument quality, and persuasion // The content, structure, and operation of thought systems. – 2014. – Vol.4. – С. 155-170. 74. Planing P. Business model innovation in a circular economy reasons for non- acceptance of circular business models // Open journal of business model innovation. – 2015. – Т. 1. – №. 11. – С. 1-11. 75. Ramkumar B., Woo H. Modeling consumers’ intention to use fashion and beauty subscription-based online services (SOS) // Fashion and Textiles. – 2018. – Т. 5. – №. 1. – С. 1-22. 76. Rappa M. A. The utility business model and the future of computing services // IBM systems journal. – 2004. – Т. 43. – №. 1. – С. 32-42. 77. Robson G. J. The threat of comprehensive overstimulation in modern societies // Ethics and Information Technology. – 2017. – Т. 19. – №. 1. – С. 69-80.

98

78. Seo K., Dillard J. P., Shen F. The effects of message framing and visual image on persuasion // Communication Quarterly. – 2013. – Т. 61. – №. 5. – С. 564-583. 79. Shor M., Oliver R. L. Price discrimination through online couponing: Impact on likelihood of purchase and profitability // Journal of Economic Psychology. – 2006. – Т. 27. – №. 3. – С. 423-440. 80. Smith S. M., Petty R. E. Message Framing and Persuasion: A Message Processing Analysis // Personality and Social Psychology Bulletin. – 1996. – Т. 22. – №. 3. С. 257–268. 81. VanVoorhis C. R. W., Morgan B. L. Understanding power and rules of thumb for determining sample sizes // Tutorials in quantitative methods for psychology. – 2007. – Т. 3. – №. 2. – С. 43-50. 82. Van’t Riet J., Cox A. D., Cox, D. [и др.] Does perceived risk influence the effects of message framing? Revisiting the link between prospect theory and message framing // Health Psychology Review. – 2016. – Т. 10. – №. 4. – С. 447-459. 83. Wang C. L., Zhang Y., Ye L. R. [и др.] Subscription to fee-based online services: What makes consumer pay for online content? // Journal of Electronic Commerce Research. – 2005. – Т. 6. – №. 4. – С. 304-311. 84. Yeo V. C. S., Goh S. K., Rezaei S. Consumer experiences, attitude and behavioral intention toward online food delivery (OFD) services // Journal of Retailing and Consumer Services. – 2017. – Т. 35. – С. 150-162. 85. Yoon A. A study of consumers’ intentions to participate in responsible tourism using message framing and appeals // Sustainability. – 2019. – Т. 11. – №. 3. – С. 1-14. Материалы конференции 86. Riekkinen J. Piracy versus netflix: Subscription video on demand dissatisfaction as an antecedent of piracy // Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences. – 2018. – С. 3558-3567.

99

Приложения

Приложение 1

Анкета онлайн-опроса на платформе Enjoy Survey

Уважаемый респондент! Данный опрос проводится в рамках выпускной квалификационной работы студентки 4 курса ОП “Реклама и связи с общественностью”. Исследование направлено на изучение особенностей поведения потребителей на рынке онлайн-кинотеатров. Опрос носит анонимный характер. Все полученные данные будут использоваться только в обобщенном виде. Заполнение анкеты займет у вас не более 15 минут. Благодарю вас за согласие принять участие в моем исследовании!

1. Сколько часов в день примерно вы проводите в интернете? ● Менее 1 часа ● От 1 до 2 часов ● От 2 до 3 часов ● От 3 до 4 часов ● От 4 до 5 часов ● Более 5 часов 2. Для чего Вы на сегодняшний день используете Интернет? Отметьте все подходящие варианты ответа. ● Общение с друзьями, знакомыми, родственниками ● Получение новостей о жизни города, страны, мира ● Развлечения: кино, книги, игры ● Банковские операции, оплата счетов ● Обучение, самообразование ● Государственные услуги (оформление документов, получение справок) ● Работа, выполнение Ваших профессиональных обязанностей ● Покупка и продажа товаров и услуг длительного пользования — бытовая техника, мебель и прочего ● Покупка и продажа повседневных товаров — продуктов, бытовой химии, и прочего ● Другое

100

3. Как часто Вы совершаете покупки товаров в Интернете? (например, покупка электроники и бытовой техники, заказ одежды, обуви, аксессуаров и косметики, лекарственных препаратов и продуктов питания) ● 1 раз в несколько месяцев и реже ● 1 раз в месяц ● Несколько раз в месяц ● 1 раз в неделю ● Более 1 раза в неделю ● Никогда не совершал(а) => опрос окончен 4. Как часто Вы совершаете покупки услуг в Интернете? (например, заказ уборки и доставки еды на дом, онлайн-образование, бронирование туров и покупка контента в сети (книги, музыка, фильмы, программное обеспечение). ● 1 раз в несколько месяцев и реже ● 1 раз в месяц ● Несколько раз в месяц ● 1 раз в неделю ● Более 1 раза в неделю ● Никогда не совершал(а) 5. В каких из следующих категорий вы совершали покупки в интернете? Отметьте все подходящие варианты ответа. ● Одежда, обувь, аксессуары ● Красота и здоровье ● Электроника и бытовая техника ● Товары для детей ● Автозапчасти ● Продукты питания ● Товары для дома и ремонта, хозтовары ● Товары для животных ● Другое 6. Как часто вы смотрите фильмы и сериалы? ● 1 раз в месяц и реже ● 2-3 раза в месяц ● 1 раз в неделю ● 2-3 раза в неделю ● Более 3 раз в неделю 101

7. На каких площадках вы смотрите фильмы и сериалы? ● Торрент-трекеры (Shareman, uTorrent) ● Социальные сети (Вконтакте, Телеграм, Youtube) ● Сайты сериалов и фильмов (lostfilmhd.ru, gidonline.ru, big-bang-online.ru) ● Образовательные сайты (Открытое образование, Fenglish.ru) ● Онлайн-кинотеатры (Ivi, Okko, Netflix) ● Телевидение ● Другое 8. Есть ли у вас сейчас подписка на онлайн-кинотеатр? Например, Netflix, Ivi, Okko, Youtube Premium, Amediateka, Megogo и др. ● Да => 7.1, 7.2, 10 ● Нет => 7.3, 7.4, 7.5, 9 8.1. Почему у вас нет подписки на онлайн-кинотеатр? Отметьте все подходящие варианты ответа. ● Нет потребности в просмотре кино в интернете ● Могу найти фильмы и сериалы бесплатно в интернете ● Непонятно, к кому обращаться в случае проблем с использованием сервиса ● Сложно оформить возврат, если не понравится ● Люблю ходить в кино ● Не хочу платить в интернете ● Непривычно, сложно ● Собирался попробовать в ближайшем будущем ● Высокая цена ● Нет нужных мне фильмов и сериалов в библиотеке контента ● Предпочитаю телевидение ● Другое 8.2. Насколько вероятно, что Вы оформите подписку на онлайн-кинотеатр в ближайшем будущем по шкале от 1 до 7, где “1” - крайне маловероятно и “7” – оформлю с высокой вероятностью. ● 1 ● 2 ● 3 ● 4 ● 5 102

● 6 ● 7 8.3. Услугами каких кинотеатров вы пользуетесь в настоящее время? ● Netflix ● Amazon Prime ● Hulu ● HBO ● Disney+ ● Apple TV+ ● Ivi ● Okko ● More.TV ● Megogo ● START ● Амедиатека ● ТНТ-Premier ● TVZavr ● Tvigle ● Youtube Premium ● МТС ТВ ● Кинопоиск HD ● МегафонТВ ● Wink ● Другое 8.4. Насколько вы удовлетворены качеством предоставления услуг в рамках подписки на онлайн-кинотеатр? ● Полностью не удовлетворен ● Не удовлетворен ● Нейтрален ● Скорее удовлетворен ● Полностью удовлетворен 8.5. Насколько вероятно, что вы продлите подписку на следующий месяц по шкале от 1 до 7, где “1” - крайне маловероятно и “7” – продлю с высокой вероятностью? ● 1 ● 2 103

● 3 ● 4 ● 5 ● 6 ● 7 9. Далее последует несколько вопросов о характеристиках онлайн-кинотеатров. Пожалуйста, представьте, что вы принимаете решение, оформлять подписку на онлайн- кинотеатр или нет. Оцените, насколько Вы согласны со следующими утверждениями по шкале от 1 до 7, где “1” - Совершенно не согласен(на), “7” - Полностью согласен(на). 10. Далее последует несколько вопросов о характеристиках онлайн-кинотеатров. Пожалуйста, представьте, что вы принимаете решение, продлять подписку на онлайн- кинотеатр или нет. Оцените, насколько Вы согласны со следующими утверждениями по шкале от 1 до 7, где “1” - Совершенно не согласен(на), “7” - Полностью согласен(на). 11. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне смотреть фильмы и сериалы в высоком качестве (4К, Full HD). 12. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне ставить на паузу, перематывать и продолжать просмотр фильмов и сериалов с того момента, где я остановился в прошлый раз. 13. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне смотреть фильмы и сериалы с любого из моих устройств (телефон, компьютер, планшет, SmartTV) в рамках одного аккаунта. 14. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр имела различные фильтры поиска фильмов и сериалов (по жанру, по году, по стране и др.), а также предоставляла персональные рекомендации к просмотру. 15. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр давала мне возможность смотреть фильмы и сериалы без доступа к интернету. 16. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне смотреть фильмы и сериалы без рекламы. 17. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр предоставляла хорошее соотношение цена-качество. 18. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр имела различные по цене и наполненности пакеты подписки. 19. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр давала мне различные бонусы от партнеров (скидка на такси и доставку еды, бесплатное прослушивание музыки и др.).

104

20. Мне важно, чтобы при оформлении подписки на онлайн-кинотеатр мои персональные данные (логин и пароль, адрес электронной почты, номер мобильного телефона, номер банковской карты) были защищены. 21. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр делала выбор и просмотр фильмов и сериалов более простым и удобным. 22. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне оставаться в курсе актуальных событий в киноиндустрии. 23. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне сэкономить на походах в кинотеатр. 24. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне сэкономить время на поиске нужного фильма или сериала в сети. 25. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне смотреть лицензионный контент и поддерживать авторское право. 26. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр предоставляла мне широкий выбор фильмов и сериалов, включая доступ к уникальному контенту и премьерам мировых картин одновременно с их выходом в прокат. 27. Мне важно, чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне смотреть прямые онлайн-трансляции (спортивные матчи, эфир телеканалов, концерты и др. события) 28. Укажите, пожалуйста, год вашего рождения 29. Укажите ваш пол: ● Мужской ● Женский 30. В каком населенном пункте Вы проживаете? ● В городе/поселке/селе 100 тыс. и менее жителей ● В городе 100-250 тыс. жителей ● В городе 250-500 тыс. жителей ● В городе 500-1 млн. жителей ● В городе более 1 млн. жителей (кроме Москвы и Санкт-Петербурга) ● Санкт-Петербург ● Москва 31. Укажите Ваш наивысший уровень образования ● Законченное среднее образование среднее (школа, лицей, гимназия) ● Неполное среднее плюс начальное профессиональное образование (ПТУ, ФЗУ, РУ без среднего образования)

105

● Среднее специальное или профессионально-техническое (ПТУ, техникум, училище) ● Незаконченное высшее (не меньше трех курсов вуза) ● Высшее образование ● Научная степень (кандидат, доктор наук) 32. Как Вы оцениваете собственное материальное положение? ● Живу крайне экономно, на ежедневные расходы хватает, а покупка одежды уже представляет трудности ● На еду и одежду хватает, но покупка крупной бытовой техники без обращения к кредиту проблематична ● В целом обеспечены, но не можем позволить себе дорогостоящие приобретения (путешествие, автомобиль, и т.д.) без обращения к кредиту или предварительного накопления нужной суммы ● Хорошо обеспечены, можем достаточно легко позволить себе покупку автомобиля или дорогостоящий отдых ● Затрудняюсь ответить

106

Приложение 2

Анкета онлайн-эксперимента на платформе Enjoy Survey

Уважаемый респондент! Данный эксперимент является вторым этапом в исследовании поведения потребителей на рынке онлайн-кинотеатров. Эксперимент носит анонимный характер. Все полученные данные будут использоваться только в обобщенном виде. Прохождение эксперимента займет не более 10 минут. Благодарю вас за согласие принять участие в моем исследовании!

1. Как часто вы совершаете покупки товаров и услуг в интернете? Например, заказ одежды, лекарственных препаратов, еды, бронирование билетов и туров ● 1 раз в несколько месяцев и реже ● 1 раз в месяц ● Несколько раз в месяц ● 1 раз в неделю ● Более 1 раза в неделю ● Никогда не совершал(а) 2. Как часто вы смотрите фильмы и сериалы? ● 1 раз в месяц и реже ● 2-3 раза в месяц ● 1 раз в неделю ● 2-3 раза в неделю ● Более 3 раз в неделю 3. Имеете ли вы сейчас подписку на онлайн-кинотеатр? Например, Netflix, Ivi, Okko, Youtube Premium, Amediateka, Megogo и др. ● Да => 3.1 ● Нет => 3.2 3.1. Насколько вероятно, что вы продлите подписку на следующий месяц по шкале от 1 до 7, где “1” - крайне маловероятно и “7” – продлю с высокой вероятностью? ● 1 ● 2 ● 3 ● 4

107

● 5 ● 6 ● 7 3.2. Насколько вероятно, что Вы оформите подписку на онлайн-кинотеатр в ближайшем будущем по шкале от 1 до 7, где “1” - крайне маловероятно и “7” – оформлю с высокой вероятностью. ● 1 ● 2 ● 3 ● 4 ● 5 ● 6 ● 7 4. Далее последует серия утверждений о Вашем опыте использования интернета. Пожалуйста, оцените, насколько Вы согласны с ними по шкале от 1 до 7, где “1” - Совершенно не согласен(на), “7” - Полностью согласен(на). 5. Я чувствую себя некомфортно, совершая платеж за товар/услугу в интернете до момента его получения. 6. Я чувствую себя некомфортно, оставляя в интернете номер своей банковской карты. 7. Я беспокоюсь о том, что могу получить некачественный товар/услугу при совершении покупок в интернете. 8. Я беспокоюсь о том, что мне будет не к кому обратиться в случае проблем с товаром/услугой, купленными в интернете. 9. Оформляя подписку на онлайн-кинотеатр (например, Netflix, Ivi, Okko), я беспокоюсь о том, что не буду пользоваться ей регулярно. 10. Пожалуйста, представьте, что вы хотите купить DVD-диск с вашим любимым фильмом или сериалом. По какой цене вы бы готовы были это сделать? 11. А теперь, пожалуйста, представьте, что вы хотите купить данный фильм или сериал в интернете. По какой цене вы бы готовы были это сделать? 12. Сейчас вам будет предложено ознакомиться с сообщением рекламного характера о возможности оформить подписку на условный онлайн-кинотеатр. Пожалуйста, ознакомьтесь с его содержанием и ответьте на вопросы ниже => 12.1, 12.2, 12.3, 12.4 12.1. Каждый день миллионы людей ищут фильмы и сериалы онлайн, и все хотят это делать максимально быстро и удобно – и вы наверняка один из них! А раз так, то подписка на онлайн-кинотеатр – это именно то, что вам нужно. 108

Вам будут доступны тысячи кинокартин, премьеры мировых и российских сериалов в день выхода, эфиры телеканалов, а также эксклюзивный контент видеосервиса. И все это - в безупречном Full HD качестве и профессиональной озвучке или оригинале! Начав смотреть фильм или сериал на компьютере, вы запросто можете закончить его просмотр на смартфоне или телевизоре с того момента, на котором остановились в прошлый раз. Отсутствие рекламы сделаем просмотр максимально приятным, а уникальная рекомендательная система подскажет, что посмотреть дальше на основе ваших предпочтений. Вместе с этим вы сами можете легко и быстро выбрать интересующий фильм или сериал с помощью системы фильтрации по стране, году выпуска, жанру или актеру. При просмотре кино на нашем сайте, ваши персональные данные остаются в безопасности и защищены от незаконной передачи и использования третьими лицами. Стоимость подписки составляет 399 рублей в месяц, что позволяет наслаждаться всеми преимуществами использования онлайн-кинотеатра по цене одного похода в кино. Оплата происходит с помощью банковской карты или счета мобильного телефона, которые привязываются к профилю после первой покупки. Услугу автоматического продления платежей вы всегда можете отключить в личном кабинете. 12.2. Каждый день миллионы людей ищут фильмы и сериалы онлайн, и все хотят это делать максимально быстро и удобно. А раз так, то подписка на онлайн- кинотеатр – это то, без чего нельзя представить просмотр кино в настоящее время. Не имея подписки на онлайн-кинотеатр, вы лишаетесь доступа к тысячам кинокартин, премьерам мировых и российских сериалов в день выхода, эфирам телеканалов, а также эксклюзивному контенту видеосервиса. О Full HD качестве и профессиональной озвучке и вообще стоит забыть! Начав смотреть фильм или сериал на компьютере, вы не сможете закончить его просмотр на смартфоне или телевизоре с того момента, на котором остановились в прошлый раз. Назойливая реклама сделает просмотр невыносимым, а отсутствие системы, подсказывающей, что посмотреть далее на основе ваших предпочтений или встроенной системы рубрикации, вынудит тратить часы на подбор подходящего фильма или сериала. И никакой гарантии безопасности и защиты ваших персональных данных от незаконной передачи и их использования третьими лицами! 109

Без подписки на онлайн-кинотеатр за 399 рублей в месяц вы не почувствуете всех преимуществ использования онлайн-кинотеатра по цене одного похода в кино. Оформить подписку вы можете через банковскую карту или счет мобильного телефона, которые привязываются к профилю после первой покупки. Услугу автоматического продления платежей вы всегда можете отключить в личном кабинете. 12.3. Каждый день миллионы людей ищут фильмы и сериалы онлайн, и никто не хочет усложнять себе жизнь – и вы наверняка один из них! А раз так, то подписка на онлайн-кинотеатр – это то, без чего нельзя представить просмотр кино в настоящее время. С ужесточением норм авторского права многие фильмы и сериалы были удалены из свободного доступа, выход новых серий любимого сериала приходится ждать или смотреть в низком качестве и одноголосой озвучке, а эксклюзивный контент онлайн-кинотеатров доступен только подписчикам данных платформ. К этому прибавляется навязчивая реклама, которая постоянно прерывает просмотр фильма. Прочесывая сайты в поисках нужного фильма или сериала, вы подвергаете опасности ваши персональные данные, делая возможным их передачу и использование третьими лицами. Подумайте, сколько времени и усилий занимает выбор интересного фильма или сериала или необходимость вспомнить, на какой серии вы остановились в прошлый раз. Умная система онлайн-кинотеатра могла бы самостоятельно подбирать подходящее кино на основе вашей истории просмотров и включать его с того момента, на котором вы остановились на любом из ваших устройств. Экономя относительно небольшую сумму в 399 рублей в месяц на подписке на онлайн-кинотеатр, вы можете столкнуться с множеством неудобств, связанных с просмотром фильмов и сериалов на пиратских сайтах. Оформить подписку вы можете через банковскую карту или счет мобильного телефона, которые привязываются к профилю после первой покупки. Услугу автоматического продления платежей вы всегда можете отключить в личном кабинете. 12.4. Каждый день миллионы людей ищут фильмы и сериалы онлайн, и никто не хочет усложнять себе жизнь – и вы наверняка один из них! А раз так, то подписка на онлайн-кинотеатр может помочь вам избавиться от многих трудностей при просмотре кино. Вас не коснутся ограничения, связанные с изъятием многих фильмов и сериалов из свободного доступа, не придется ждать выхода новых серий любимого 110

сериала или смотреть его в низком качестве и одноголосой озвучке. Вместе с тем вы получите эксклюзивный контент онлайн-кинотеатров, доступный только подписчикам этих платформ и забудете о навязчивой рекламе, постоянно прерывающей просмотр. Вам не придется прочесывать множество сайтов в поисках нужной кинокартины с постоянным риском подвергнуть опасности ваши персональные данные. Подумайте, сколько времени и усилий на выбор интересного сериала или поиск нужной серии можно сэкономить, воспользовавшись умной системой онлайн-кинотеатра с подбором подходящего кино на основе вашей истории просмотров и возобновлению просмотра с момента остановки на любом из ваших устройств. Стоимость подписки составляет 399 рублей в месяц. Так, сэкономив на одном походе в кинотеатр, вы избавите себя от всех неудобств просмотра фильмов и сериалов на пиратских сайтах. Оплата происходит с помощью банковской карты или счета мобильного телефона, которые привязываются к профилю после первой покупки. Услугу автоматического продления платежей вы всегда можете отключить в личном кабинете. 13. На Ваш взгляд, сообщение содержало информацию преимущественно: ● О том, какие проблемы решает подписка на онлайн-кинотеатр ● О том, какие преимущества дает подписка на онлайн-кинотеатр ● Как о решении проблем, так и о предоставляемых преимуществах 14. Как Вы оцениваете предложенную в сообщении стоимость ежемесячной подписки на онлайн-кинотеатр в 399 рублей? ● Очень дешевая ● Дешевая ● Оптимальная ● Дорогая ● Очень дорогая 15. Какая стоимость ежемесячной подписки на онлайн-кинотеатр кажется Вам высокой, но за которую ее все-таки возможно оформить? В ответе укажите, пожалуйста, стоимость в рублях без копеек 16. На Ваш взгляд, насколько убедительным являлось данное сообщение? Пожалуйста, дайте ответ на данный вопрос по шкале от 1 до 7, где “1” - совершенно неубедительно и “7” – очень убедительно

111

17. Насколько вероятно, что Вы захотите узнать больше об услугах подписки на онлайн- кинотеатр? Пожалуйста, дайте ответ на данный вопрос по шкале от 1 до 7, где “1” - крайне маловероятно и “7” – очень вероятно 18. Насколько вероятно, что Вы оформите или продлите подписку на онлайн-кинотеатр в ближайшем будущем? Пожалуйста, дайте ответ на данный вопрос по шкале от 1 до 7, где “1” - крайне маловероятно и “7” – очень вероятно 19. Укажите, пожалуйста, ваш возраст 20. Укажите ваш пол: ● Мужской ● Женский 21. В каком населенном пункте Вы проживаете? ● В городе/поселке/селе 100 тыс. и менее жителей ● В городе 100-250 тыс. жителей ● В городе 250-500 тыс. жителей ● В городе 500-1 млн жителей ● В городе более 1 млн жителей (кроме Москвы и Санкт-Петербурга) ● Санкт-Петербург ● Москва 22. Укажите Ваш наивысший уровень образования ● Законченное среднее образование среднее (школа, лицей, гимназия) ● Неполное среднее плюс начальное профессиональное образование (ПТУ, ФЗУ, РУ без среднего образования) ● Среднее специальное или профессионально-техническое (ПТУ, техникум, училище) ● Незаконченное высшее (не меньше трех курсов вуза) ● Высшее образование ● Научная степень (кандидат, доктор наук) 23. Как Вы оцениваете собственное материальное положение? ● Живу крайне экономно, на ежедневные расходы хватает, а покупка одежды уже представляет трудности ● На еду и одежду хватает, но покупка крупной бытовой техники без обращения к кредиту проблематична ● В целом обеспечены, но не можем позволить себе дорогостоящие приобретения (путешествие, автомобиль, и т. д.) без обращения к кредиту или предварительного накопления нужной суммы 112

● Хорошо обеспечены, можем достаточно легко позволить себе покупку автомобиля или дорогостоящий отдых ● Затрудняюсь ответить

113

Приложение 3

Описательные статистики результатов опроса

Описательные статистики по выборке

% по столбцу Сколько часов в день примерно Вы Менее 1 часа 2,4% проводите в интернете? От 1 до 2 часов 10,5% От 2 до 3 часов 14,4%

От 3 до 4 часов 13,6%

От 4 до 5 часов 17,8%

Более 5 часов 41,4%

Для чего Вы на сегодняшний день checked 90,5% используете Интернет? Отметьте все подходящие варианты ответа - Общение с друзьями, знакомыми, родственниками Получение новостей о жизни города, checked 76,9% страны, мира Развлечения: кино, книги, игры checked 74,0%

Банковские операции, оплата счетов checked 64,7%

Обучение, самообразование checked 71,0%

Государственные услуги (оформление checked 40,1% документов, получение справок) Работа, выполнение Ваших checked 49,9% профессиональных обязанностей Покупка и продажа товаров и услуг checked 27,5% длительного пользования Покупка и продажа повседневных товаров checked 24,6% — продуктов, бытовой химии, и прочего Как часто Вы совершаете покупки товаров в 1 раз в несколько месяцев и реже 46,0% интернете? 1 раз в месяц 24,8%

Несколько раз в месяц 25,5%

1 раз в неделю 1,7%

Более 1 раза в неделю 1,9%

Никогда не совершал(а) 0,0%

Как часто Вы совершаете покупки услуг в 1 раз в несколько месяцев и реже 39,7% интернете? 1 раз в месяц 20,7%

Несколько раз в месяц 23,1%

1 раз в неделю 4,1%

Более 1 раза в неделю 2,7%

Никогда не совершал(а) 9,7%

114

В каких из следующих категорий Вы checked 71,0% совершали покупки в интернете? Отметьте все подходящие варианты ответа - Одежда, обувь, аксессуары Красота и здоровье checked 55,5%

Электроника и бытовая техника checked 49,9%

Товары для детей checked 21,7%

Автозапчасти checked 13,4%

Продукты питания checked 40,6%

Товары для дома и ремонта, хозтовары checked 31,6%

Товары для животных checked 18,5%

Как часто Вы смотрите фильмы и сериалы? 1 раз в месяц и реже 20,4%

2-3 раза в месяц 14,8%

1 раз в неделю 11,2%

2-3 раза в неделю 17,3%

Более 3 раз в неделю 36,3%

На каких площадках Вы смотрите фильмы и checked 21,7% сериалы? - Торрент-трекеры (Shareman, uTorrent) Социальные сети (Вконтакте, Телеграм, checked 58,4% Youtube) Сайты сериалов и фильмов (lostfilmhd.ru, checked 47,4% gidonline.ru, big-bang-online.ru) Образовательные сайты (Открытое checked 3,9% образование, Fenglish.ru) Онлайн-кинотеатры (Ivi, Okko, Netflix) checked 44,3%

Телевидение checked 29,1%

Есть ли у Вас сейчас подписка на онлайн- Да 32,4% кинотеатр? Например, Netflix, Ivi, Okko, Youtube Premium, Amediateka, Megogo и др. Нет 67,6%

Почему у Вас нет подписки на онлайн- checked 23,0% кинотеатр? Отметьте все подходящие варианты ответа - Нет потребности в просмотре кино в интернете Могу найти фильмы и сериалы бесплатно в checked 58,6% интернете Не понятно к кому обращаться в случае checked 3,6% проблем с использованием сервиса Сложно оформить возврат, если не checked 1,4% понравится Люблю ходить в кино checked 15,5%

Не хочу платить в интернете checked 42,8%

Непривычно, сложно checked 8,6%

Собирался попробовать в ближайшем checked 9,4% будущем Высокая цена checked 25,2%

115

Нет нужных мне фильмов и сериалов в checked 6,1% библиотеке контента Предпочитаю телевидение checked 14,0%

Услугами каких кинотеатров Вы checked 33,8% пользуетесь в настоящее время? - Netflix Amazon Prime checked 2,3%

HBO checked 4,5%

Apple TV+ checked 8,3%

Ivi checked 45,1%

Okko checked 31,6%

More.TV checked 3,8%

Megogo checked 7,5%

START checked 9,8%

Амедиатека checked 13,5%

ТНТ-Premier checked 21,1%

Youtube Premium checked 16,5%

МТС ТВ checked 3,0%

Кинопоиск HD checked 36,8%

МегафонТВ checked 5,3%

Wink checked 6,8%

Насколько вероятно, что Вы оформите 1 49,3% подписку на онлайн-кинотеатр в ближайшем будущем по шкале от 1 до 7, 2 19,4% где “1” - крайне маловероятно и “7” – 3 10,8% оформлю с высокой вероятностью? - Вероятность оформления подписки в 4 7,9% ближайшем будущем 5 6,5%

6 2,5%

7 3,6%

Насколько Вы удовлетворены качеством Полностью не удовлетворен 3,0% предоставления услуг в рамках подписки на онлайн-кинотеатр? Если вы подписаны на Не удовлетворен 5,3% несколько сервисов, дайте, пожалуйста, Нейтрален 18,0% среднюю оценку Скорее удовлетворен 46,6%

Полностью удовлетворен 27,1%

Насколько вероятно, что Вы продлите 1 8,3% подписку на следующий месяц по шкале от 1 до 7, где “1” - крайне маловероятно и “7” 2 10,5% – продлю с высокой вероятностью? Если вы 3 6,0% подписаны на несколько сервисов, оцените, пожалуйста, тот, которым пользуетесь чаще 4 10,5% всего

116

5 24,8%

6 14,3%

7 25,6%

Оцените, насколько Вы согласны со 1 4,1% следующими утверждениями по шкале от 1 до 7, где “1” - Совершенно не согласен(на), 2 1,0% “7” - Полностью согласен(на) - Мне важно, 3 2,2% чтобы подписка на онлайн-кинотеатр позволяла мне смотреть фильмы и сериалы 4 4,6% в высоком качестве 5 9,0%

6 13,4%

7 65,7%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 2,7% кинотеатр позволяла мне ставить на паузу, перематывать и продолжать просмотр 2 0,7% фильмов и сериалов с того момента, где я 3 1,2% остановился 4 4,6%

5 5,6%

6 10,5%

7 74,7%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 4,6% кинотеатр позволяла мне смотреть фильмы и сериалы с любого из моих устройств 2 1,5% 3 1,9%

4 4,6%

5 11,4%

6 11,2%

7 64,7%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 4,9% кинотеатр имела различные фильтры поиска фильмов и сериалов (по жанру, году, 2 3,2% стране) 3 2,7%

4 6,1%

5 15,6%

6 14,8%

7 52,8%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 8,8% кинотеатр давала мне возможность смотреть фильмы и сериалы без доступа к 2 4,6% интернету 3 4,9%

4 12,4%

117

5 15,6%

6 10,7%

7 43,1%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 2,4% кинотеатр позволяла мне смотреть фильмы и сериалы без рекламы 2 0,7% 3 0,7%

4 1,7%

5 6,1%

6 6,1%

7 82,2%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 3,6% кинотеатр предоставляла хорошее соотношение цена-качество 2 1,0% 3 0,2%

4 2,4%

5 9,2%

6 8,3%

7 75,2%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 9,7% кинотеатр имела различные по цене и наполненности пакеты подписки 2 7,1% 3 6,6%

4 12,7%

5 20,4%

6 10,7%

7 32,8%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 14,4% кинотеатр давала мне различные бонусы от партнеров (скидка на такси, доступ к 2 8,0% музыке) 3 11,4%

4 15,3%

5 16,1%

6 8,3%

7 26,5%

Мне важно, чтобы при оформлении 1 2,4% подписки на онлайн-кинотеатр мои персональные данные (логин и пароль, 2 1,7% номер банковской карты) 3 1,5%

4 2,2%

118

5 4,6%

6 4,4%

7 83,2%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 2,9% кинотеатр делала выбор и просмотр фильмов и сериалов более простым и 2 1,9% удобным 3 1,9%

4 2,4%

5 11,2%

6 14,1%

7 65,5%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 13,1% кинотеатр позволяла мне оставаться в курсе актуальных событий в киноиндустрии 2 8,0% 3 11,2%

4 12,9%

5 21,7%

6 8,8%

7 24,3%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 17,5% кинотеатр позволяла мне сэкономить на походах в кинотеатр 2 7,1% 3 7,5%

4 10,0%

5 15,6%

6 10,0%

7 32,4%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 5,8% кинотеатр позволяла мне сэкономить время на поиске нужного фильма 2 1,9% 3 2,2%

4 4,4%

5 15,1%

6 13,4%

7 57,2%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 12,2% кинотеатр позволяла мне смотреть лицензионный контент и поддерживать 2 6,6% авторское право 3 3,9%

4 9,5%

119

5 17,5%

6 12,7%

7 37,7%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 3,9% кинотеатр предоставляла мне широкий выбор фильмов и сериалов, включая 2 1,5% эксклюзивный контент 3 3,4%

4 5,4%

5 14,4%

6 11,4%

7 60,1%

Мне важно, чтобы подписка на онлайн- 1 17,5% кинотеатр позволяла мне смотреть прямые онлайн-трансляции (спортивные матчи, 2 11,2% общественные события) 3 9,0%

4 10,5%

5 18,2%

6 7,3%

7 26,3%

Укажите Ваш пол Мужской 33,1%

Женский 66,9%

В каком населенном пункте Вы В городе/поселке/селе 100 тыс. и 21,4% проживаете? менее жителей В городе 100-250 тыс. жителей 8,0%

В городе 250-500 тыс. жителей 4,6%

В городе 500-1 млн. жителей 20,4%

В городе более 1 млн. жителей 20,0% (кроме Москвы и Санкт- Петербурга) Санкт-Петербург 2,4%

Москва 23,1%

Укажите Ваш наивысший уровень Начальное 6,6% образования Законченное среднее образование 19,7% среднее (школа, лицей, гимназия) Неполное среднее плюс начальное 1,7% профессиональное образование (ПТУ, ФЗУ, РУ без среднего образования) Среднее специальное или 5,6% профессионально-техническое (ПТУ, техникум, училище) Незаконченное высшее (не менее 19,5% трех курсов вуза)

120

Высшее образование 44,8%

Научная степень (кандидат, доктор 2,2% наук) Как Вы оцениваете собственное Живу крайне экономно, на 7,5% материальное положение? ежедневные расходы хватает, а покупка одежды уже представляет трудности На еду и одежду хватает, но 17,8% покупка крупной бытовой техники без обращения к кредиту проблематична В целом обеспечены, но не можем 56,0% позволить себе дорогостоящие приобретения без обращения к кредиту Хорошо обеспечены, можем 8,5% достаточно легко позволить себе покупку автомобиля или дорогостоящий отдых Затрудняюсь ответить 10,2%

121

Приложение 4

Графики ящиков различий средних по возрастным квотам (Результаты опроса)

122

123

Приложение 5

Результаты бинарной логистической регрессии анализа опросных данных

Наличие подписки. В первую очередь мы проверили, насколько социально- демографические характеристики респондента определяют наличие или отсутствие у него подписки (0 - нет, 1 - есть), затем были добавлены предикторы-факторы. Модель статистически значима и предсказывает 72,3% результатов (до включения предикторов данный процент равнялся 66,8%). Критерий Вальда значим у 4 независимых переменных, что говорит о значительном вкладе данных предикторов в изменение зависимой переменной. Так, с увеличением опыта совершения покупок в сети, вероятность того, что у пользователя есть подписка на онлайн-кинотеатр увеличивается в 2 раза (+101%), услуг - в 2,2 раза (+118%), с увеличением опыта киносмотрения - в 2,3 раза (+131%), и среди респондентов 25-34 лет наибольшая вероятность найти подписчика онлайн-кинотеатров (+148%). В завершении модель была проверена на попадание остатков в пределы нормы и нормальность распределения.

Таблица 37 — Оценка статистически значимых предикторов наличия подписки.

Переменные в уравнении B Стд.О Валь ст.с Знч. Exp( 95% Дов. интервал шибка д в. B) для EXP(B) Нижня Верхня я я Ша Рег_покуп(1 ,698 ,246 8,046 1 ,005 2,010 1,241 3,257 г 1a ) Рег_просмк ,835 ,241 11,98 1 ,001 2,305 1,437 3,699 ино(1) 2 Рег_услуг(1) ,781 ,253 9,505 1 ,002 2,184 1,329 3,588 Рег_2534(1) ,907 ,447 4,118 1 ,042 2,476 1,031 5,946 Константа - ,927 4,408 1 ,036 ,143 1,946

Вероятность оформления подписки. Вероятность оформления подписки была перекодирована в фиктивную переменную, где ответам от “1” до “4” было присвоено значение “0”, а “5” до “7” - “1”. Модель статистически значима и корректно предугадывает 74,9% результатов. Критерий Вальда значим у 4 предикторов: 3 возрастных группы и фактор важности авторского права. Так, те респонденты, которым важно, чтобы подписка на онлайн- кинотеатр позволяла смотреть лицензионный контент и поддерживать авторское право в 2,5 раза более вероятны оформить подписку (+151%), а также молодые пользователи (особенно группа 25-34) характеризуется большей склонностью к оформлению подписки. 124

Таблица 38 — Оценка статистически значимых предикторов вероятности оформления подписки.

Переменные в уравнении

B Стд.О Вальд с Знч. Exp( 95% Дов. шибка т B) интервал для . EXP(B) с Нижня Верхня в я я . Ш Рег_бесплдоступ ,886 ,387 5,245 1 ,022 2,425 1,136 5,174 аг (1) 1 Рег_1824(1) 1,482 ,738 4,032 1 ,045 4,404 1,036 18,719

Рег_2534(1) 1,851 ,662 7,820 1 ,005 6,368 1,740 23,309

Рег_3544(1) 1,445 ,604 5,723 1 ,017 4,241 1,298 13,851 Константа - 1,475 3,157 1 ,076 ,073 2,621

Удовлетворенность сервисом подписки. Удовлетворенность пользования видеостриминговым сервисом не предсказывается ни одним из факторов.

Вероятность продления подписки. Вероятность продления подписки была перекодирована в фиктивную переменную, где ответам от “1” до “4” было присвоено значение “0”, а “5” до “7” - “1”. Модель корректно предугадывает 72,5% наблюдений. Значимыми показателями стали уровень дохода (более обеспеченные респонденты вероятнее продлят подписку), также категория 35-44-летних характеризуется наибольшей вероятностью продлить подписку, а фактор предпочтения офлайн-кинотеатрам серьезно снижает намерение пользователя к продлению.

Таблица 39 — Оценка статистически значимых предикторов вероятности продления подписки.

Переменные в уравнении

B Стд.О Вальд ст. Знч. Exp( 95% Дов. интервал шибка св. B) для EXP(B) Нижня Верхня я я Ш Рег_доход(1) 1,588 ,543 8,548 1 ,003 4,892 1,688 14,182 аг 1 Рег_3544(1) 2,276 1,054 4,663 1 ,031 9,736 1,234 76,820 Рег_альтеркин - ,661 4,393 1 ,036 ,250 ,068 ,914 о(1) 1,386 Константа - 2,230 5,713 1 ,017 ,005 5,330

125

Приложение 6

Описательные статистики результатов эксперимента

Описательные статистики по выборке

% по столбцу

Как часто Вы смотрите 1 раз в месяц и реже 6,8% фильмы и сериалы? 2-3 раза в месяц 14,1% 1 раз в неделю 11,7% 2-3 раза в неделю 24,9% Более 3 раз в неделю 42,4% Как часто Вы 1 раз в несколько 24,4% совершаете покупки месяцев и реже товаров и услуг в 1 раз в месяц 22,0% интернете? Например, Несколько раз в месяц 35,6% заказ одежды, 1 раз в неделю 4,4% лекарственных Более 1 раза в неделю 9,3% препаратов, еды, Никогда не совершал(а) 4,4% бронирование билетов и туров Есть ли у Вас сейчас Да 44,9% подписка на онлайн- Нет 55,1% кинотеатр? Например, Netflix, Ivi, Okko, Youtube Premium, Amediateka, Megogo и др. Насколько вероятно, 1 39,8% что Вы оформите 2 16,8% подписку на онлайн- 3 15,0% кинотеатр в 4 10,6% ближайшем будущем? 5 11,5% 6 4,4% 7 1,8% Насколько вероятно, 1 10,9% что вы продлите 2 12,0% подписку на 3 7,6% следующий месяц? 4 10,9% 5 15,2% 6 6,5% 7 37,0% Я чувствую себя 1 18,5% некомфортно, 2 16,1% совершая платеж за 3 15,6% товар/услугу в 4 13,2% интернете до момента 5 14,1% его получения 6 7,8% 7 14,6% Я чувствую себя 1 7,8% некомфортно, оставляя 2 16,1% в интернете номер 3 12,2% своей банковской 4 7,3% карты 5 16,1%

126

6 15,6% 7 24,9% Я беспокоюсь о том, 1 6,3% что могу получить 2 10,7% некачественный 3 11,2% товар/услугу при 4 16,6% совершении покупок в 5 22,9% интернете 6 13,7% 7 18,5% Я беспокоюсь о том, 1 18,5% что мне будет не к 2 15,6% кому обратиться в 3 16,6% случае проблем с товаром/услугой, 4 12,7% купленными в 5 15,1% интернете 6 6,8% 7 14,6% Оформляя подписку на 1 13,2% онлайн-кинотеатр 2 8,3% (например, Netflix, Ivi, 3 7,3% Okko), я беспокоюсь о том, что не буду 4 12,2% пользоваться ей 5 20,0% регулярно 6 14,6% 7 24,4% На Ваш взгляд, О том, какие проблемы 19,0% сообщение содержало решает подписка на информацию онлайн-кинотеатр преимущественно: О том, какие 41,5% преимущества дает подписка на онлайн- кинотеатр Как о решении 39,5% проблем, так и о предоставляемых преимуществах Как Вы оцениваете Очень дешевая 0,5% предложенную в сообщении стоимость Дешевая 2,0% ежемесячной подписки на онлайн-кинотеатр в Оптимальная 54,1% 399 рублей? Дорогая 37,6% Очень дорогая 5,9% На Ваш взгляд, 1 2,9% насколько 2 7,3% убедительным являлось 3 15,6% данное сообщение? 4 22,9% 5 32,7% 6 10,7% 7 7,8% Насколько вероятно, 1 13,7% что Вы захотите узнать 2 18,0% больше об услугах 3 14,6% подписки на онлайн- кинотеатр? 4 19,5% 5 20,0% 127

6 7,8% 7 6,3% Укажите Ваш пол Мужской 14,1% Женский 85,9% Насколько вероятно, 1 18,0% что Вы оформите или 2 20,0% продлите подписку на онлайн-кинотеатр в 3 14,6% ближайшем будущем? 4 14,6% 5 15,6% 6 9,8% 7 7,3% В каком населенном В городе/поселке/селе 14,6% пункте Вы проживаете? 100 тыс. и менее жителей В городе 100-250 тыс. 8,8% жителей В городе 250-500 тыс. 7,3% жителей В городе 500-1 млн. 12,2% жителей В городе более 1 млн. 9,8% жителей (кроме Москвы и Санкт-Петербурга) Санкт-Петербург 5,4% Москва 42,0% Укажите Ваш Начальное 2,4% наивысший уровень Законченное среднее 10,2% образования образование среднее (школа, лицей, гимназия) Неполное среднее плюс 1,0% начальное профессиональное образование (ПТУ, ФЗУ, РУ без среднего образования) Среднее специальное 7,8% или профессионально- техническое (ПТУ, техникум, училище) Незаконченное высшее 46,3% (не меньше трех курсов вуза) Высшее образование 32,2% Научная степень 0,0% (кандидат, доктор наук) Как Вы оцениваете Живу крайне экономно, 7,8% собственное на ежедневные расходы материальное хватает, а покупка положение? одежды уже представляет трудности На еду и одежду 23,4% хватает, но покупка крупной бытовой техники без обращения к кредиту проблематична

128

В целом обеспечены, но 53,2% не можем позволить себе дорогостоящие приобретения (путешествие, автомобиль, и т.д.) без обращения к кредиту или предварительного накопления нужной суммы Хорошо обеспечены, 8,8% можем достаточно легко позволить себе покупку автомобиля или дорогостоящий отдых Затрудняюсь ответить 6,8%

129