2.3. Описательная статистика
Следующим этапом работы с данными являлся процесс изучения описательной статистики имеющихся переменных с целью проверки данных на наличие ошибок регистрации, а также выявления каких-либо заслуживающих внимания закономерностей.
В рамках данного параграфа рассмотрены только некоторые особенности данных, которые были приведены для понимания сложившейся ситуации на рынке купонных акций, формулирования предварительных гипотез, или в силу значимости их упоминания в контексте темы проводимого исследования.
Для начала, взглянем на группу параметров акции, информация о которых приведена в таблице 2.3. Таблица разделена на две части: первая обобщает данные по Москве, вторая – по Санкт-Петербургу.
Таблица 2.3
(а) Продажи и скидки: Москва
Переменная
|
Среднее
|
Медиана
|
СКО
|
Мин
|
Макс
|
sales
|
1316.51
|
392
|
3043.97
|
7
|
41075
|
cp_price
|
1747.44
|
688
|
3216.99
|
10
|
26712
|
discount
|
63.37%
|
60%
|
15.09%
|
30%
|
98%
|
(б) Продажи и скидки: Санкт-Петербург
Переменная
|
Среднее
|
Медиана
|
СКО
|
Мин
|
Макс
|
sales
|
227.64
|
95
|
472.30
|
3
|
5661
|
cp_price
|
1376.14
|
792
|
1858.65
|
10
|
18350
|
discount
|
68.72%
|
70%
|
13.92%
|
30%
|
97%
|
Средняя скидка, которая предоставляется обладателям купонов – около 66%, при чем в некоторых акциях эта величина вырастает до 98%. Что касается средней стоимости купона, то она, на первый взгляд, может показаться очень высокой: 1376 рублей в Санкт-Петербурге и 1747 рублей в Москве. Это происходит вследствие наличия в выборке акций, в рамках которых со скидкой предлагаются многодневные туристические путевки, цена которых значительно превышает прочие предложения. Описательная статистика показывает, что медианные значение цен купона в два раза ниже их средних значений.
Главное, на что стоит обратить внимание – это количество проданных купонов, которое колеблется от 3 до 41075 с относительно высокой дисперсией. В среднем, за каждую промо-акцию реализуется около 1317 купонов в Москве и всего лишь 228 – в Санкт-Петербурге. Такое большое различие побуждает нас сформулировать гипотезу, которая будет проверена в рамках построения эмпирических моделей: при прочих равных условиях, купонные акции в Москве характеризуются большим спросом по сравнению с Санкт-Петербургом. Это может быть вызвано как высокой развитостью купонных интернет-сервисов в столице, так и большим размером рынка ввиду превосходства в численности населения.
H1: Купоны на скидки, реализуемые в Москве пользуются большим спросом по сравнению с акциями в Санкт-Петербурге.
В нижестоящей таблица приведена информация по бинарной переменной limit. Эта переменная выделена отдельно, так как представляет для нас высокую практическую ценность.
Таблица 2.4
Ограниченность ассортимента
Переменная
|
Наблюдений
|
Среднее
|
СКО
|
Мин.
|
Макс.
|
limit
|
1200
|
0.85
|
0.36
|
0
|
1
|
Согласно таблице 2.4, 85% интернет-акций на портале Biglion обладают ограниченностью ассортимента, на который распространяется купонная скидка. Подобная ограниченность представляется негативным явлением с точки зрения потребителя, поскольку не привлекает покупателей, которые могли реализовать купон на какой-либо иной товар или услугу данной фирмы. В связи с этим, мы формулируем гипотезу:
H2: Ограниченность ассортимента отрицательно влияет на количество продаваемых купонов.
Следующая группа переменных отражает социальную активность покупателей скидочных купонов.
Таблица 2.5
Социальная активность
Переменная
|
Наблюдений
|
Среднее
|
СКО
|
Мин.
|
Макс.
|
reviews
|
1200
|
64.91
|
191.96
|
0
|
2113
|
questions
|
1200
|
2.79
|
8.30
|
0
|
165
|
bg_likes
|
1200
|
50.93
|
68.38
|
0
|
1006
|
vk_likes
|
897
|
2.20
|
7.03
|
0
|
184
|
fb_likes
|
897
|
1.54
|
6.76
|
0
|
134
|
Как следует заметить из таблицы 2.5, пользователи довольно активно пользуются системой оставления отзывов: к каждой промо-акции из выборки оставляют в среднем по 65 онлайн-отзывов, а самые популярные акции набирают и более двух тысяч отзывов. Высокое значение среднеквадратичного отклонения данной величины показывает, что разброс количества отзывов может быть очень широким для различных акций. Вопросов к купонным акциям задается существенно меньше – в среднем, около трех на каждую.
bg_likes
vk_likes
fb_likes
0
2
6
4
8
0
50
150
100
 
Рис. 2.1. Социальная активность в «лайках»
Что касается количества «лайков», оставленных различными способами, то здесь будет нагляднее взглянуть не только на данные из таблицы, но и на ящичковые диаграммы, построенные выше. Для удобства представления на диаграммах удалена верхняя вертикальная часть, в которой сосредоточено большое количество выбросов.
Согласно рисунку 2.1, наиболее распространенный способ оценить акцию – это отметки «мне нравится» на сайте купонного агрегатора Biglion: 50% акций имеют от 23 до 69 таких «лайков». Что касается социальных сетей VK и Facebook, то пользователи чаще делятся информацией об акции при помощи первой из них, что видно по диаграмме. Рассчитанные для vk_likes и fb_likes 95-ые перцентили равны, соответственно, 9 и 5 – отсюда следует, что основная масса акций набирает не так много «лайков» в социальных сетях, но встречаются отдельные предложения, пользующиеся высокой популярностью. Это может свидетельствовать либо об успешности акции, выделяющей ее среди остальных, либо о целенаправленной кампании по распространению информации о ней в социальных сетях.
Показатели активности в социальных сетях могут указывать на то, что наименьшее влияние на продажи оказывает количество «лайков» в сети Facebook, а наибольшее – «лайки» на портале Biglion.
Таблица 2.6
Продолжительность акции
Переменная
|
Наблюдений
|
Среднее
|
СКО
|
Мин.
|
Макс.
|
pr_days
|
1200
|
39.21
|
20.37
|
1
|
104
|
cp_days
|
1200
|
67.72
|
30.29
|
1
|
426
|
Таблица 2.6 отражает описательную статистику переменных, связанных с длительностью купонных акций. Данная информация свидетельствует о том, что средний срок действия купона существенно превосходит среднюю продолжительность продаж самих купонов. Акции на Biglion в среднем длятся по 39 дней, тогда как использовать приобретенные купоны можно в течение более двух месяцев.
Последнее, на что стоит обратить внимание в рамках данного параграфа – это распределение акций по категориям. Как уже было описано ранее, сфера деятельности фирмы представлялась через две переменные – категория и подкатегория проводимой акции. Схема распределения купонных интернет-акций по различным категориям с указанием соответствующих долей в процентном отношении приведена в приложении 1.
Из данной схемы следует, что наиболее распространенной категорией являются услуги, на которые приходится около 72% всех представленных на сайте акций. Внутри данной категории наиболее многочисленны два сегмента: развлечения и красота (28% и 27% соответственно). На третьем месте по распространенности находятся купонные акции, связанные с ресторанным бизнесом – на их долю приходится чуть более 14% акций.
Довольно значительная разница в количестве предложений между различными категориями может указывать на большие различия и в спросе на купоны. Гипотеза, которая формулируется нами относительно этого явления такова:
H3: Между различными категориями и подкатегориями купонных акций существуют статистически значимые различия в количестве реализованных купонов.
Рассуждения и гипотезы, приведенные в данной главе основаны только на анализе описательной статистики соответствующих переменных, подкрепляемом результатами предыдущих исследований или логическими соображениями, и не являются подтвержденными выводами. Они необходимы для того, чтобы впоследствии постараться учесть все возможные виды взаимосвязей в процессе регрессионного анализа моделей.
Данный этап исследования описывается в следующей главе работы.
|
