Динамика эластичности спроса в контексте ценовых изменений в телефонных продажах на примере рынка телекоммуникаций России

Статья исследует сложную динамику телефонных продаж, уделяя особое внимание эластичности спроса в ответ на изменения цен. Продажи по телефону, характеризующиеся прямым вербальным взаимодействием, направленным на принятие решений о покупке, предлагают уникальную возможность оценить реакцию потребителей в режиме реального времени. Благодаря всестороннему анализу исследование проливает свет на важность стратегического ценообразования и его влияние на отзывчивость потребителей. Ключевые выводы подчеркивают хрупкое равновесие между передачей ценности и обеспечением прибыльности, подчеркивая силу адаптивности в режиме реального времени, присущую телефонным продажам. Полученные результаты показывают, что тонкое понимание изменений на рынке в сочетании с индивидуальным подходом к продажам может значительно повысить коэффициент конверсии. Более того, в то время как исследование раскрывает различные аспекты эластичности спроса, оно одновременно определяет области, требующие более глубокого академического изучения. В условиях меняющихся рынков и потребительских предпочтений все большее значение приобретает обеспечение эластичности спроса в рамках телефонных продаж. Это исследование выполняет двойную роль: служит вектором для бизнеса, ориентирующегося в проблемах телефонной коммерции, и основой для дальнейших научных исследований в этой области. Благодаря своим выводам исследование подчеркивает необходимость адаптации, непрерывных инноваций и стратегического предвидения для достижения успеха в телефонных продажах.

Аннотация статьи
вербальная коммуникация
телемаркетинг
телефонные продажи
эластичность спроса
ценовые стратегии
реакция потребителей
взаимодействие в режиме реального времени
динамика рынка
коэффициент конверсии
стратегическое предвидение
ценностное предложение
Ключевые слова

Введение

Эластичность в сфере экономики играет ключевую роль в понимании реакции требуемого количества продукта на изменения его цены. Концепция эластичности спроса, формально сформулированная, может быть представлена в виде:

где Ed – эластичность спроса. Значение Ed, превышающее 1, указывает на то, что требуемое количество сильно реагирует на изменения цен, что определяет спрос как "эластичный". И наоборот, значение Ed меньше 1 означает "неэластичный" спрос, когда требуемое количество относительно не реагирует на колебания цен. Когда Ed равно 1, спрос эластичен на единицу [1].

В последние десятилетия рынок телекоммуникаций, особенно в сфере телефонных продаж, претерпел существенные трансформации по всему миру. Эти изменения определяются быстрым технологическим прогрессом, многообразием стратегий ценообразования и переменчивыми предпочтениями потребителей [2]. В свете динамичного характера данной отрасли, ключевое значение приобретает оценка эластичности спроса. Понимание этой эластичности на глубоком уровне способствует не только определению оптимальных стратегий ценообразования компаниями, но также предоставляет инструмент для прогнозирования реакции рынка, тем самым направляя решения по управлению запасами и маркетинговым стратегиям. В этом контексте особенно важно отметить воздействие конкурентной среды. Присутствие конкуренции на рынке оказывает существенное влияние, при этом стратегии ценообразования конкурентов диктуют динамику предложения ценовых условий своим клиентам. Если говорить о том, как эти изменения отражаются на стратегии поведения как в вопросах инфраструктуры, так и в маркетинговых решениях, то данный аспект также играет важную роль.

Актуальность исследования эластичности спроса в телефонных продажах еще раз подчеркивается современным рыночным ландшафтом. В условиях растущей конкуренции и технологической конвергенции компаниям постоянно приходится лавировать между ценовыми войнами и продажами, ориентированными на добавленную стоимость. Разгадка сложной взаимосвязи между изменением цен и потребительским спросом в этом секторе может дать неоценимую информацию заинтересованным сторонам, облегчая процессы принятия обоснованных решений.

Углубляясь в динамику эластичности спроса в контексте телемаркетинга (телефонные продажи), это исследование призвано внести всесторонний вклад как в академический дискурс, так и в прагматические отраслевые приложения.

Теоретические основы

Эластичность спроса является одним из краеугольных понятий экономической теории, дающим бесценную информацию о степени реагирования на изменение требуемого количества в связи с изменениями в его детерминантах. Этот показатель не только измеряет чувствительность спроса, но и определяет рыночные условия и поведение потребителей (табл.) [1].

Таблица

Корреляция выручки от цены и эластичности спроса

 

Эластичный спрос

Неэластичный спрос

Спрос с единичной эластичностью

Цена растет

Выручка сокращается

Выручка растет

Выручка не меняется

Цена падает

Выручка растет

Выручка сокращается

Выручка не меняется

1. Ценовая эластичность спроса (Ed): Несомненно, наиболее широко признанная форма эластичности, она измеряет относительное изменение объема спроса в ответ на изменение собственной цены товара. Математически это сформулировано следующим образом:

где dQ/dP обозначает скорость изменения требуемого количества (Q) относительно его цены (P). Абсолютное значение Ed, большее единицы, указывает на эластичный спрос, меньшее единицы означает неэластичный спрос, а равное единице характеризует единую эластичность (рис.).

Рис. Эластичность линейной функции спроса

 2. Эластичность спроса по доходу (Ei): Эта эластичность отражает чувствительность спроса к колебаниям доходов потребителей. Товары могут быть классифицированы как нормальные (положительный Ei) или некачественные (отрицательный Ei) в зависимости от знака эластичности. Математическая формула выглядит следующим образом:

3. Перекрестная ценовая эластичность спроса (Exy): Предлагая понимание взаимосвязи между двумя товарами, она количественно определяет, как изменяется спрос на один товар (скажем, х) в ответ на изменение цены другого товара (скажем, У). Положительное значение Exy указывает на то, что товары являются заменителями, в то время как отрицательное значение указывает на то, что они дополняют друг друга. Формулировка такова:

Эти показатели эластичности служат ключевыми инструментами для понимания и прогнозирования динамики рынка. Их важность подчеркивается множеством применений - от принятия решений о ценообразовании и соображений налоговой политики до прогнозирования рынка и за его пределами. Расшифровка тонкостей этих концепций дает расширенный взгляд на поведение потребителей и меняющийся ландшафт рынка.

Методологии и подходы к измерению эластичности спроса

Количественная оценка эластичности спроса является неотъемлемой частью понимания сложной динамики поведения рынка. На протяжении многих лет были разработаны различные методологии, каждая из которых направлена на точное определение этого неуловимого показателя. Суть этих методологий коренится в их способности преобразовывать сложные экономические взаимодействия в поддающиеся количественной оценке практические выводы [3].

1. Метод общих расходов: Этот подход, часто используемый для предварительного анализа, основан на взаимосвязи между изменениями цен и общими расходами на товар. Если расходы растут с повышением цен (или падают со снижением цен), спрос считается неэластичным. И наоборот, если расходы снижаются с повышением цен (или увеличиваются со снижением цен), спрос считается эластичным.

2. Метод точечной эластичности: Фокусируясь на эластичности в определенной точке кривой спроса, этот подход особенно актуален для бесконечно малых изменений цены. Формула для точечной эластичности задается формулой:

где dQ/dP - производная функции спроса по отношению к цене в данный конкретный момент.

3. Метод дуговой эластичности: Эта методология оценивает эластичность по отдельному сегменту или "дуге" кривой спроса, что оказывается полезным при рассмотрении конечных изменений цен в диапазоне. Математическое представление:

где Δ означает изменения, а Qavg и Pavg - средние количества и цены по сегменту соответственно.

4. Эконометрические методы: Применяя статистические методы, эконометрические методы предполагают оценку функций спроса с использованием наблюдаемых данных. Обычно используется регрессионный анализ, в частности линейные и логарифмические модели. Например, логарифмически линейная модель вида:

Можно получить эластичность непосредственно из коэффициента b, поскольку в логарифмически линейных моделях коэффициент логарифма независимой переменной представляет эластичность зависимой переменной относительно этой независимой переменной.

5. Экспериментальные и квазиэкспериментальные проекты: Возникающие на стыке экономики и науки о данных, эти подходы включают контролируемые эксперименты или наблюдательные исследования для оценки эластичности спроса. Такие методы, как "разница в различиях", регрессия инструментальных переменных или сопоставление показателей склонности, могут быть применены для выявления причинно-следственных связей и получения оценок эластичности.

Понимание нюансов этих методологий имеет первостепенное значение, поскольку выбор подхода влияет на получаемую информацию. Точность, применимость и интерпретируемость оценок эластичности зависят от соответствия выбранного метода базовой структуре рынка, доступности данных и конкретной поставленной цели исследования.

Взаимосвязь между ценой и спросом в контексте теории потребительского выбора

Теория потребительского выбора предлагает строгую аналитическую основу для изучения сложной взаимосвязи между ценой и спросом. Основанная на аксиоматических принципах индивидуального принятия решений, теория объясняет, как потребители распределяют свой доход, чтобы максимизировать удовлетворение или полезность, учитывая преобладающие цены и бюджетные ограничения [4].

1. Максимизация полезности: Потребитель стремится максимизировать полезность в условиях бюджетных ограничений. Функция полезности U(x,y) представляет собой удовлетворение, получаемое от потребления товаров x и y. Цель потребителя такова: max U(x,y)

Математическая формула:

где Px и Py - цены на товары x и y соответственно, а M обозначает доход потребителя.

2. Предельная норма замещения (MRS): представляющая собой норму, при которой потребитель готов поменять один товар на другой, сохраняя тот же уровень полезности, MRS определяется как:

Для получения оптимального комплекта MRS будет соответствовать соотношению цен:

3. Эффект замещения: Когда цена товара повышается при прочих равных условиях, другие товары становятся относительно более привлекательными. Это побуждает потребителей отказываться от более дорогого продукта и заменять его другими. Этот поведенческий сдвиг, объясняемый исключительно изменением относительной динамики цен, называется эффектом замещения.

4. Эффект дохода: Помимо относительных изменений цен, повышение цен, сохраняя все неизменным, эффективно снижает реальную покупательную способность доход потребителя. Это явление, известное как эффект дохода, может вызвать изменения спроса как на рассматриваемый товар, так и на другие. Для обычных товаров эффект дохода дополнит эффект замещения, еще больше сократив требуемое количество. И наоборот, для товаров более низкого качества эти два эффекта могут действовать в противоположных направлениях.

5. Кривые безразличия и бюджетные ограничения: Графически потребительский выбор может быть представлен с помощью кривых безразличия (контурных линий функции полезности) и бюджетных ограничений. Определяется оптимальный набор потребления, при котором максимально достижимая кривая безразличия проходит по касательной к бюджетному ограничению, приводя MRS в соответствие с соотношением цен.

Взаимосвязь между ценой и спросом, описанная теорией потребительского выбора, подчеркивает многогранные аспекты принятия экономических решений. Потребители являются не просто пассивными получателями рыночных сигналов, но и активно участвуют в оптимизации, взвешивая предпочтения и ограничения. Распутывая этот процесс оптимизации, можно получить точную информацию о чувствительности цен, эластичности спроса и динамике рынка.

Методология исследования

Достоверность эмпирического исследования часто зависит от его методологической строгости. В данном исследовании эластичности спроса в телемаркетинге используется сочетание обширных наборов данных и современных аналитических инструментов, чтобы получить полезную информацию и обеспечить надежную основу для стратегических рекомендаций [5].

Наш основной набор данных включает записи о транзакциях, полученные от нескольких ведущих телекоммуникационных провайдеров за последние пять лет (2018-2023 гг.). Эти записи содержат подробную информацию о технических характеристиках продукта, цене продукта, маркетинговых акциях, включающих скидку на первичную цену продукта, времени покупки и демографических данных клиентов.

В дополнение к этому были использованы вторичные данные из открытых публичных источников, отраслевых публикаций и компаний, занимающихся исследованием рынка. Эти наборы данных предоставляют контекстуальную информацию, отражающую более широкие рыночные тенденции, темпы внедрения технологий, ценовые стратегии конкурентов и макроэкономические показатели.

Крайне важно подчеркнуть, что все наборы данных перед их использованием прошли тщательную предварительную обработку, обеспечивающую полноту, точность и конфиденциальность. Персональные данные были удалены или обезличены в соответствии с законами о персональных данных и этическими соображениями.

Методы и инструменты для анализа данных

Анализ данных разделяется на два направления: описание и поиск логических зависимостей.

При исследовании исходных данных используются такие инструменты, как библиотеки Pandas [8] и Seaborn [9] на Python, которые помогают определить распределение данных, выявить выбросы и понять общие тенденции рынка. На этом этапе в первую очередь строятся графики гистограмм, точечные графики и сводная статистика.

Учитывая временную природу данных, были использованы модели ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее) [10] и Prophet [11] для определения сезонности, тенденций и цикличности телефонных продаж, интегрируя их со стратегиями ценообразования.

Для получения оценок эластичности спроса используются множественные регрессионные модели, как линейные, так и логарифмические. Такие модели играют важную роль в выделении влияния цены на спрос, контролируя другие сопутствующие переменные. Statsmodels на Python и Scikit-learn являются основными инструментами для такого анализа.

Машинное обучение: Передовые методы, такие как метод случайного леса [12] и алгоритм градиентного бустинга, обеспечивают более глубокое понимание нелинейных взаимосвязей и взаимодействий между переменными, обогащая анализ эластичности.

После создания первичных моделей проводится анализ чувствительности, чтобы убедиться в надежности наших выводов, оценивая, как изменения входных параметров влияют на оценки эластичности спроса.

Эффективная передача результатов имеет первостепенное значение. Такие инструменты, как Matplotlib [13] и Tableau [14], используются для создания убедительных визуальных описаний, преобразующих необработанные цифры в интуитивные идеи.

Объединяя разнообразные наборы данных и многогранные аналитические инструменты, наша методология направлена на обеспечение того, чтобы полученная информация была надежной и пригодной для применения. Эта синергия данных и аналитического мастерства направлена на обеспечение всестороннего понимания динамики ценовой эластичности в телемаркетинге.

Результаты исследования

Углубляясь в сложную динамику телемаркетинга, это исследование проливает свет на хрупкий баланс ценовых стратегий, отзывчивости потребителей и внешних воздействий. Представленные здесь результаты дают всестороннее представление о том, как цены, устанавливаемые в сфере телефонных продаж, находят отклик у потребителей и влияют на их покупательское поведение [6].

Анализ ценовых тенденций в телефонных продажах

За последние полвека ценовые стратегии в телефонных продажах претерпели заметные изменения. Первоначально доминировали структуры с фиксированными ставками, но в последнее время наблюдается заметный переход к ценообразованию, основанному на результатах, когда продавцы получают стимулы в зависимости от конверсий. Этот сдвиг был вызван растущим акцентом на качество и на итоговую конверсию, а не на количество, с упором на закрытие продаж, а не просто на установление контактов.

Кроме того, наблюдается рост числа пакетных предложений, когда компании предлагают несколько услуг или продуктов по сниженной цене, что делает продажи по телефону более привлекательными для потенциальных потребителей.

Оценка возмущений эластичности спроса

Эластичность спроса в рамках телефонных продаж особенно изменчива. В периоды агрессивного ценообразования или скидочных предложений наблюдался всплеск спроса, что свидетельствует о высокой эластичности. Однако в периоды, когда телемаркетологи делали акцент на ценностных предложениях, а не на цене, была отмечена пониженная эластичность, свидетельствующая о том, что хорошо структурированное озвученное предложение иногда может затмить цену как доминирующий фактор, определяющий покупку.

Кроме того, колебания эластичности были более выражены во время экономических спадов, когда потребители становились максимально чувствительными к ценам, что подчеркивает важность стратегического ценообразования в условиях турбулентного экономического климата.

Основные факторы, влияющие на эластичность спроса в телемаркетинге

Исследование выявило несколько ключевых факторов, влияющих на эластичность спроса в этой области [7]:

  1. Навыки продавца: Опытный продавец, умеющий формулировать ценностные предложения и подбирать индивидуальный подход к клиенту, часто снижает чувствительность к цене, способствуя более неэластичному реагированию.
  2. Время совершения звонка: период дня или недели, в течение которого совершаются звонки, играет важную роль. Например, звонки в выходные или в нерабочее время, как правило, отличаются большей эластичностью. Также ко времени совершения звонка относятся и сезонные предложения. Например, звонок с предложением подключить пакет с прямыми трансляциями всех игр накануне Чемпионата Мира по Футболу будет намного выигрышнее звучать в момент предстоящих событий и таким образом, может снизить эластичность спроса на цену предложения
  3. Дополнительные услуги: Комплексные предложения или дополнительные услуги, если они представлены эффективно, как правило, снижают чувствительность к цене, ориентируя потребителей на воспринимаемую ценность.
  4. Конкурентные предложения: Наличие альтернативных поставщиков, особенно тех, которые используют агрессивные стратегии ценообразования, повышает эластичность. Потребители, когда узнают о более дешевых альтернативах, демонстрируют ярко выраженную чувствительность к цене.
  5. Экономические показатели: Более широкие экономические факторы, такие как уровень занятости или располагаемый доход, косвенно влияют на эластичность. Экономическое процветание обычно ослабляет чувствительность к ценам, в то время как финансовые спады усиливают ее.

По сути, сфера телефонных продаж – это сложное взаимодействие квалификации продавцов, стратегического выбора времени, формулирования ценностного предложения, а также внешних рыночных и экономических факторов. Понимание этих нюансов динамики имеет первостепенное значение для компаний, стремящихся оптимизировать свои стратегии телефонных продаж и максимизировать конверсии.

Практические рекомендации

Ориентирование в сложном ландшафте телемаркетинга требует глубокого понимания действующих закономерностей, в частности эластичности спроса в зависимости от стратегий ценообразования. Основываясь на данном анализе, была подготовлена подборка полезных идей и предложений.

Руководство по формированию ценовой политики:

  • Ценообразование, ориентированное на ценность: Вместо того чтобы прибегать к агрессивному снижению цен, компаниям следует подчеркивать уникальные ценностные предложения, которые они предлагают. Обосновывая цену в контексте предоставляемой ценности, потребители могут умерить крайнюю чувствительность к ценам.
  • Стратегии динамического ценообразования: Учитывая изменчивость эластичности спроса, внедрение модели динамического ценообразования, при которой цены корректируются в режиме реального времени на основе различных факторов, таких как объем звонков, доступность операторов или даже более широкие рыночные условия, может оказаться выгодным.
  • Регулярный анализ рынка: Регулярно оценивайте соотношение цены и качества. По мере изменения рыночных условий меняются и стратегии ценообразования. Регулярный анализ обеспечивают соответствие рыночным реалиям и оптимальное реагирование на изменение поведения потребителей.
  • Объединение и повышение продаж: Интегрируйте дополнительные услуги или продукты в рекламную кампанию, предоставляя комплексные предложения по несколько сниженной цене. Это может увести разговор в сторону от одной только цены и подчеркнуть целостную ценность.

Рекомендации по дальнейшему изучению:

  • Детальный анализ: Погрузитесь глубже в подсегменты целевой аудитории. Понимание того, как различные группы (например, возраст, регион, история покупок) реагируют на изменения цен, может помочь выявить нюансы стратегий, адаптированных для каждого сегмента.
  • Влияние компетенции продавцов и операторов: Исследуйте взаимосвязь между обучением продавцов и эластичностью спроса. Гипотеза, заслуживающая изучения, заключается в том, могут ли лучше подготовленные операторы эффективно снизить чувствительность к ценам с помощью превосходных методов продаж.
  • Технологическая интеграция: Изучите роль систем CRM (управления взаимоотношениями с клиентами) и инструментов, управляемых искусственным интеллектом, в формировании эластичности спроса. Поскольку технология становится неотъемлемой частью телефонных продаж, ее влияние на ценовые стратегии заслуживает внимания.
  • Межотраслевые сравнения: Расширьте возможности для изучения того, как продажи по телефону в различных отраслях (например, финансовые услуги, бронирование поездок) справляются с эластичностью. Такой сравнительный анализ может дать представление о лучших межотраслевых практиках.

В заключение, хотя наше исследование дает фундаментальное представление об эластичности спроса в телефонных продажах, эта область по-прежнему открыта для изучения. Компаниям, стремящимся к превосходству, было бы неплохо прислушаться к приведенным выше рекомендациям и постоянно адаптироваться, гарантируя, что их стратегии продаж остаются актуальными и эффективными в условиях постоянно меняющегося рыночного ландшафта.

Заключение

Сфера телемаркетинга, характеризующаяся прямым взаимодействием по телефону, позволяющим влиять на решения о покупке, остается важным каналом для бизнеса даже во все более цифровую эпоху. Тонкая взаимосвязь между ценой, воспринимаемой ценностью и последующей реакцией потребителей, отражающаяся в эластичности спроса, служит свидетельством динамичного характера этого инструмента продаж.

Наше исследование предприняло попытку понять многогранные аспекты эластичности спроса в контексте телефонных продаж. Ключевые выводы подчеркивают важность стратегического подхода к ценообразованию, учитывающего колебания рынка, а также сложный баланс между предложением ценности и поддержанием прибыльности. Как и прямые устные коммуникации, продажи по телефону обладают присущей им мощью: способностью адаптироваться в режиме реального времени, оценивать немедленную реакцию потребителей и соответствующим образом корректировать алгоритм диалога. Такой динамизм в сочетании с продуманной стратегией ценообразования может значительно повысить коэффициент конверсии.

Более того, хотя исследование пролило свет на различные факторы, определяющие эластичность спроса, и дало бизнесу полезную информацию, оно также выявило области, требующие дальнейшего академического изучения. Сфера телемаркетинга с ее развивающимися инструментами и техниками требует постоянного изучения, гарантирующего, что компании будут в курсе лучших практик и потенциальных ловушек.

В заключение следует отметить, что по мере того, как рынки продолжают развиваться и меняются предпочтения потребителей, важность понимания эластичности спроса при телефонных продажах становится все более важной. Это исследование служит одновременно ориентиром и трамплином как для бизнеса, так и для исследователей, подчеркивая необходимость адаптивности, непрерывного обучения и стратегического предвидения в увлекательном мире телемаркетинга.

Текст статьи
  1. Муляр А.С. Эластичность спроса на предложение. Вестник современных исследований. 1-2 (39). 2021. С. 23-25.
  2. Синица С.А. Анализ тенденций развития глобального рынка телекоммуникационных услуг. Вестник Евразийской науки. 2022. С. 1-9.
  3. Берри С.Т., Хайле П.А. Глава 1 - Основы оценки спроса. Справочник по промышленной организации, том 4, выпуск 1, 2021, С. 1-62.
  4. Трофимец А.А., Трофимец Е.Н. Эластичность функции: прикладные аспекты. Актуальные научные исследования в современном мире, 8-3 (76). 2021. С. 137-141.
  5. Шульц Э.Э. Основы маркетинга. Московский государственный лингвистический университет. Учебное пособие. 2022. С. 192.
  6. Чураев В.В. Ценовые стратегии в маркетинге. Мировая наука, №4(49). 2021. С. 260-263.
  7. Бугашев С.И., Ватолина Ю.В., Минин А.С. Материалы V международной научной конференции, Том 2. 2022.
  8. Библиотека Pandas [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://pandas.pydata.org/
  9. Библиотека Seaborn [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://seaborn.pydata.org/
  10. Модель ARIMA. Пример использования ARIMA для прогноза продаж. 2022 [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://loginom.ru/blog/arima-example
  11. Мастицкий С. Э. Анализ временных рядов с помощью R. 2020 – Электронная книга, адрес доступа: https://ranalytics.github.io/tsa-with-r
  12. Олейников А.А. Использование метода случайного леса в процессе оценки элементов инфокоммуникационных систем. Управление, вычислительная техника и информатика. 2019. №2.
  13. Инструмент Matplotlib [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://matplotlib.org/
  14. Инструмент Tableau [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.tableau.com/developer/tools
Список литературы