Бизнес-модели и финансовые результаты компаний: российский рынок электроники и бытовой техники

УДК: 338.1 JEL: M29

Е. В. Миголь, О. Л. Третьяк

БИЗНЕС-МОДЕЛИ И ФИНАНСОВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ КОМПАНИЙ: РОССИЙСКИЙ РЫНОК ЭЛЕКТРОНИКИ И БЫТОВОЙ ТЕХНИКИ

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Российская Федерация, 101000, Москва, Мясницкая ул., 20

В статье рассматривается влияние бизнес-моделей российских компаний на финансовые результаты их деятельности. Методология анализа связи типа бизнес-модели компании с ее финансовыми результатами, предложенная К. Зоттом и Р. Амитом, адаптирована к условиям отечественного рынка, что позволило проверить наличие этой связи и охарактеризовать ее особенности. Сама необходимость адаптации методологии исследования, обусловленная значительными институциональными различиями развитого и формирующегося рынков, представляет собой самостоятельную исследовательскую задачу, решение которой приведено в статье. В результате применения разработанной методологии выявлена значимая связь между бизнес-моделью, ориентированной на новизну, и финансовыми результатами компании, использующей ее на российском рынке.

Ключевые слова: бизнес-модель, цепочка создания ценности, совместное создание ценности, источники создания ценности, финансовые результаты, рынок электроники и бытовой техники, Россия.

BUSINESS MODELS AND FINANCIAL PERFORMANCE OF COMPANIES: THE RUSSIAN MARKET OF ELECTRONICS AND HOME APPLIANCES

E. V. Migol, O. A. Tretyak

National Research University Higher School of Economics, Russian Federation 101000, Moscow, 20, Myasnitskaya ul.

Recent advances in communication and information technologies have allowed companies to introduce new business models (BM) by implementing subjects of process, product and organizational innovation and involving new forms of cooperation and collaboration. All of this brings evidence to the fact that the Internet with its dynamic, rapid growth and highly competitive characteristics creates new ways of making a profit for the companies and makes it possible to construct new platforms for novel business models. There are currently an increasing number of publications in the sphere of business models. Due to BM-related issues being relatively new in academic research, there is still a lack of one common methodology for the analysis of this construct. The purpose of this paper is to investigate the question of correlation between BM and company's financial results. We take Russian retail companies that specialize in home appliances and electronic products as the subject of our study, assuming that these companies are more

Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2017 г. «Исследование влияния типов бизнес-моделей и реализуемых маркетинговых практик на финансовые показатели компании».

© Санкт-Петербургский государственный университет, 2017

likely to use and implement the advances of information technologies and experiment with their business models. Building on existing literature, we conceptualize a firm's business model as a number of interdependent activities that describe the sources of firm's value creation — novelty, lock-in, complementarities and efficiency. The next step is to explore their connections with the firms' financial performance. The empirical results show that there is a statistical correlation between novelty-centered BM and financial results. The paper is limited to one certain segment of the market: retail firms that specialize in home appliances and electronics.

Keywords: business model, value chain, value co-creation, sources of value creation, financial results, market of electronic products and home appliances, Russia.

ВВЕДЕНИЕ

Проблематика бизнес-моделей продолжает оставаться одной из наиболее часто обсуждаемых в современных исследованиях по менеджменту. Это объясняется тем, что сегодня практика бизнеса демонстрирует их активное использование, требуя от научного сообщества содержательного объяснения понятия «бизнес-модель» (далее — БМ), обобщения накопленных знаний о данном феномене, разработки релевантных критериев оценки влияния БМ на результаты деятельности компании, в том числе финансовые. Несмотря на возрастающий интерес со стороны как академического, так и профессионального сообщества, консенсуса в трактовке данного понятия в настоящее время не достигнуто; кроме того, его нет и в многочисленных попытках разработать процедуру анализа и оценки работоспособности бизнес-моделей (см., напр.: [Климанов, Третьяк, 2014; Zott, Amit, 2001; Dunbar, Starbuck, 2006]).

Вместе с тем некоторая консолидация мнений исследователей все же прослеживается. Можно выделить по крайней мере три основных блока работ, посвященных БМ. В первом представлены публикации, в которых отражено влияние информационных технологий, в том числе электронной коммерции на бизнес-модели (см., напр.: [Zott, Amit, 2001; Yip, 2004; Ghaziani, Ventresca, 2005; Dunbar, Starbuck, 2006]). Во втором — акцент сделан на стратегическом контексте рассмотрения БМ: вопросах создания и распределения ценности, коллективного конкурентного преимущества, влияния бизнес-моделей на финансовые результаты (см., напр.: [Magretta, 2002; Morris, Schindehutte, Allen, 2005; Zott, Amit, 2007; 2008; Casadesus-Masanell, Ricart, 2010]). Работы третьего блока сфокусированы на проблемах инноваций и смены технологий в менеджменте (см., напр.: [Chesbrough, Rosenbloom, 2002; Calia, Guerrini, Moura, 2007; Chesbrough, 2007; 2010]).

Нередко работы, посвященные проблематике БМ, носят эмпирический характер, где в качестве метода исследования используется анализ кейсов (case-study). Так как большинство из них принадлежит авторам из США и Западной Европы, то объектом исследования выступают, как правило, компании, представленные на североамериканском или европейском рынках. Соответственно, и методология исследования в первую очередь направлена на анализ компаний, оперирующих на рынках Северной Америки и Западной Европы.

Среди российских авторов также отмечается рост интереса к тематике БМ. В отечественных исследованиях можно выделить три ключевых направления: публикации, посвященные систематизации и анализу уже существующих исследований по БМ [Стрекалова, 2009; Климанов, Третьяк, 2014]; публикации, изучающие проблему влияния бизнес-моделей на эффективность компаний [Шаталов, 2010; Волкова, Тинкина, 2013]; и работы, в которых предлагаются авторские подходы к анализу БМ и обоснованию направлений их совершенствования [Третьяк, Климанов, 2016].

Выше уже были отмечены вопросы, затрагивающие влияние информационных технологий на бизнес-модели компаний. Это направление является актуальным не только для глобальных исследований по бизнес-моделям, но и для российского рынка. Вместе с тем современные отечественные исследования в этой области фокусируются, как правило, на вопросах электронной коммерции без привязки к проблематике БМ (см., напр.: [Котляров, 2012; Назарова, Дианова, 2012; Комаров, Тестова, 2013]).

Безусловно, одна из ключевых задач любой компании состоит в генерировании прибыли, именно поэтому вопрос о связи БМ с финансовыми результатами деятельности компании представляет наибольший интерес. В ряде публикаций как зарубежные, так и отечественные исследователи указывают на значимость культурно-экономических факторов при анализе БМ. Авторы отмечают, что развивающиеся рынки, в том числе и рынок России, требуют от научного сообщества пересмотра некоторых подходов и концепций в сфере менеджмента и его отдельных направлений [Burgess, Steenkamp, 2006; Sheth, 2011; Pham, 2013; Smirnova, Rebiazina, Daviy, 2017]. Но интерес к БМ компаний, особенно ярко обозначившийся во время стремительного развития информационных технологий, не мог не затронуть страны с растущей экономикой. Глобальные компании активно выходят на развивающиеся рынки, перед ними встают проблемы адаптации существующих БМ к новым условиям или создания новых, релевантных требованиям растущих рынков. В этой связи особенно остро стоит вопрос о возможности использования накопленных знаний о БМ, и в частности инструментов исследования БМ в условиях развивающихся рынков. Настоящее исследование посвящено изучению специфики влияния БМ компаний, представленных на российском рынке, на финансовые результаты их деятельности. Эта работа заполняет образовавшийся пробел.

В качестве базовой методологии исследования взяты работы К. Зотта и Р. Ами-та [Zott, Amit, 2001; 2007]. Для обоснования выбора методологии рассмотрим более подробно публикации, посвященные изучению связи между БМ компании и ее финансовыми результатами. В них чаще всего используется количественный метод анализа данных, так как предполагается проверка наличия статистической связи между признаками конкретного типа БМ и финансовыми показателями деятельности компании. Это, в свою очередь, требует четкой классификации различных типов БМ и описания характерных признаков каждого из них. Внутри данного блока можно также выделить две категории исследований: первая пред-

лагает универсальную классификацию типов БМ, которая может быть использована для любой отрасли [Giesen et al., 2007; Zott, Amit, 2007; 2008]; вторая — фокусируется на конкретной отрасли и приводит классификацию, применимую только в ее рамках [Шаталов, 2010; Patzelt, Knyphausen-Aufseb, Nikol, 2008].

Одно из исследований Зотта и Амита посвящено разработке классификации БМ [Zott, Amit, 2001], а другие — проверке связи разных типов БМ с финансовыми результатами деятельности компании [Zott, Amit, 2007; 2008]. При этом типы БМ компаний разделяются по критерию источников создания ценности. Эти исследования являются одними из наиболее часто цитируемых среди всех работ по проблематике БМ1. Авторы не ограничиваются рамками отдельной отрасли, а предполагают возможность использования подхода к определению БМ для различных сфер. По их мнению, тестирование разработанной ими классификации БМ на компаниях отдельной отрасли, а не на выборке различных компаний может стать одним из направлений будущих исследований [Zott, Amit, 2007].

Универсальный подход к классификации БМ, его признание научным сообществом определили выбор исследований Зотта и Амита и их методологии в качестве базовых для настоящей работы. Вместе с тем проводимое исследование не может быть основано на простой репликации методологии Зотта и Амита, а требует значительной ее адаптации. Это обусловлено прежде всего иной институциональной средой ведения бизнеса, во многом определяется отсутствием соответствующих информационных баз, необходимых для исследования, своеобразием культурных традиций, влияющих в том числе и на информационную обеспеченность исследования. В то же время авторы не ставили своей задачей проанализировать различия в условиях функционирования бизнеса на развитых и формирующихся рынках.

Целью данного исследования является проверка связи между БМ компаний, представленных на российском рынке, и финансовыми результатами их деятельности. БМ компании определяется набором признаков, которые описывают, за счет чего она генерирует прибыль и остается интересной своим клиентам [Zott, Amit, 2001; 2007; 2008]. Например, если к основному продукту/сервису компания предлагает дополнительные продукты или услуги для удовлетворения более широкого набора потребностей своих клиентов, то это можно считать признаком БМ, ориентированной на комплементарность. Если компании важно сохранять даже тех клиентов, которые приносят наименьшую прибыль, — это признак БМ, направленной на их удержание. Полный список признаков, определяющих БМ, приводится в Приложении 1.

В настоящей работе анализируется четыре типа БМ. Следует отметить, что первоначально для дифференциации БМ компаний Зотт и Амит использовали термин «источник создания ценности» [Zott, Amit, 2001]. В своих последующих публикациях [Zott, Amit, 2007; 2008] они отмечают, что он применим и для назва-

1 По данным Scopus, на статью [Zott, Amit, 2007] имеется 260, а на статью [Zott, Amit, 2008] — 343 ссылки.

ния различных типов самих БМ, т. е. источники создания ценности служат основанием для классификации БМ.

В данной статье термины «источник создания ценности бизнес-модели» и «тип бизнес-модели» рассматриваются как синонимичные. В качестве показателя финансовых результатов деятельности компании выбран годовой прирост товарооборота в стоимостном выражении, который часто используется в эмпирических исследованиях для тестирования влияния различных факторов на финансовую деятельность компании (см., напр.: [Dess, Beard, 1984; Tushman, Anderson, 1986; McArthur, Nystrom, 1991]). Показатель прироста дает возможность сравнивать компании, разные по товарообороту, количеству точек продаж, объему продаж, и оценивать их финансовую результативность.

Исследование проводилось на рынке электроники и бытовой техники, который в настоящее время активно развивается, в том числе в секторе интернет-торговли. Выбранный рынок отвечает критерию Зотта и Амита, согласно которому не менее 10% трансакций в компании должны совершаться с использованием интернет-технологий [Zott, Amit, 2007]. По мнению Зотта и Амита, это условие должно обеспечить выделение тех компаний, которые готовы применять достижения информационных и коммуникационных технологий для построения и развития своих БМ [Zott, Amit, 2007].

В 2016 г. доля интернет-продаж на рынке электроники и бытовой техники в России составляла около 16% в денежном выражении [Рынок e-commerce..., 2015], в то же время в 2014 г. она оценивалась в 2,2% от общих продаж товаров и услуг розничного рынка [European B2C E-commerce Report, 2016]. Объектом исследования являются сетевые розничные компании (имеющие пять или более точек продаж), торгующие на территории России, основу ассортимента которых составляют электроника и бытовая техника.

Дальнейшая структура работы строится следующим образом. В первой части описаны используемые источники создания ценности, которые определяют четыре типа БМ, и формулируется пять гипотез исследования. Во второй — представлена методология исследования. В третьей части охарактеризованы полученные результаты. В заключении содержатся основные выводы, касающиеся возможности применения адаптированной методологии исследования БМ, наличия связи БМ компаний с финансовыми результатами, выявленной в определенных их типах, а также приводится возможная «трансформация» выводов в управленческие решения.

ИСТОЧНИКИ СОЗДАНИЯ ЦЕННОСТИ КАК ОСНОВА ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ БИЗНЕС-МОДЕЛЕЙ КОМПАНИЙ

Стремительное развитие информационных и коммуникационных технологий, проникновение Интернета во взаимоотношения покупателя и продавца заставили многих исследователей обратить внимание на меняющуюся бизнес-сре-

ду. С одной стороны, распространение Всемирной сети позволило компаниям использовать ее как дополнительный канал дистрибьюции; а с другой — развитие информационных технологий послужило причиной возникновения принципиально новых компаний, использующих появившиеся технологии в качестве источников для создания дополнительной ценности для своих клиентов.

Это стало возможным и благодаря тому, что стремительный прогресс в области информационных технологий расширил возможности компаний по созданию и управлению трансакциями. Например, в поисках инновационных решений некоторые компании (Coca-Cola, P&G, Dell и др.) не только прибегают к услугам внутренних отделов по исследованиям и развитию, но и черпают идеи извне с помощью технологий краудсорсинга и систем управления идеями. Появление в академической среде работ, посвященных БМ компаний, — это реакция исследователей на изменения в бизнесе и попытка объяснить суть и специфику новых компаний, строящих свой бизнес на основе развития и распространения информационных технологий.

Данная работа базируется на классификации источников создания ценности, которые определяют типы БМ в различных компаниях, предложенные в [Zott, Amit, 2001]. В исследовании адаптируется методология анализа, а также проверяется наличие/отсутствие связи между типом БМ и финансовыми результатами компаний [Zott, Amit, 2007; 2008]. Необходимо отметить, что первоначально описанные Зоттом и Амитом источники создания ценности разрабатывались только для компаний из сферы интернет-коммерции [Zott, Amit, 2001], но затем авторы распространили классификацию и на другие компании [Zott, Amit, 2007; 2008; Zott, Amit, Massa, 2011].

В исследовании [Zott, Amit, 2001] понятие «ценность» описывает общую ценность, созданную в результате деятельности всех игроков цепочки создания ценности — фирмы-производителя, клиента и любого другого ее участника. Авторы используют подход А. М. Бранденбургера и Г. Стюарта, которые определяют общую ценность как сумму ценностей, созданных каждым участником цепочки [Brandenburger, Stuart, 1996]. Выбрав в качестве основы своего исследования множественные изучения кейсов (multiple case-studies), проводившиеся несколькими независимыми учеными, Зотт и Амит выделили четыре главных источника создания ценности. Такими источниками служат: эффективность (efficiency); компле-ментарность, или дополняемость (complementarity); удержание (lock-in); новизна (novelty).

В табл. 1 приведена подробная классификация источников создания ценности [Zott, Amit, 2001], где указаны три возможных уровня их рассмотрения — структура, содержание, управление. Вид источника создания ценности определяется набором новых инструментов, технологий или новым способом применения уже существующих технологий, которые используются компаниями для создания ценности своих продуктов/услуг.

Таблица 1. Классификация источников создания ценности в бизнес-моделях компаний

Уровень Источник создания ценности

рассмотрения Эффективность Комплементарность Удержание Новизна

Механизмы обмена. Кросс-продажи. Надежность трансакций. Новые клиенты.

Скорость трансакций. Деятельность других участников, Программы лояльности. Беспрецедентное

Расходы на переговоры например участников цепочки Прямые внешние связи. количество

(Bargaining costs). поставок. Непрямые внешние связи. участников и/или

Расходы на маркетинг/ Комбинирование интернет- и Механизмы обеспечения товаров.

коммуникационные расходы. традиционных трансакций безопасности трансакций. Новые

Наличие доступа к широкому Дополнительные знания связи между

Структура спектру продуктов, услуг, информации. Складские расходы. Простота трансакций. Агрегация спроса. Агрегация предложения. Масштабирование от объема трансакций участниками. Беспрецедентное качество связей между участниками. Количество патентов. Авторские права

Наличие доступной Комбинация доступных офлайн- и Повышение уровня доверия. Новые продукты,

информации как основы для онлайн-ресурсов. Внедрение пользователями услуги,

принятия решений. Доступ к дополнительным продуктам, специализированных активов информация

Содержание Сокращение асимметрии информации о: услугам, информации через: - фокальную фирму; (например, антивирусной системы Avast, поддерживаемой сообществом

- продуктах; - фирмы-партнеры; пользователей).

- пользователях. - клиентов. Специальный дизайн.

Прозрачность трансакций Вертикальные продукты/услуги. Горизонтальные продукты/услуги Кастомизированное предложение

Инициативы по развитию совместно Программы лояльности. Новые

применяемых ресурсов. Обеспечение безопасности инициативы

Управление Дополнительные возможности от объединения с другими информационного потока. Контроль со стороны пользователей (например, пользователи

участниками БМ за персональной информацией. Значимость создаваемых сообществ сами создают контент)

Составлено п о: [Zott, Amit, 2001].

Безусловно, не существует идеальных типов БМ, когда компания создает ценность только за счет эффективности или комплементарности, о чем говорили и сами авторы [Zott, Amit 2001; 2007; 2008]. Тем не менее они выделили набор признаков (Приложение 1), с помощью которых можно определить, на какие источники создания ценности в большей степени ориентирована БМ. Поэтому при формулировке гипотез данного исследования используется такое понятие, как «ориентированность на один из типов БМ». Опишем каждый из источников создания ценности подробнее.

Эффективность как тип бизнес-модели и финансовые результаты компании. В первую очередь под эффективностью понимается трансакционная эффективность, основанная на теории трансакционных издержек О. Уильямсона [Williamson, 1975; 1979], согласно которой эффективность увеличивается, когда цена за трансакцию снижается. Задача повышения эффективности актуальна как для традиционного, так и для инновационного бизнеса, активно использующего информационные технологии.

Существует множество способов повышения эффективности за счет снижения трансакционных издержек. Применительно к инновационному бизнесу это может быть, например, сокращение асимметрии информации между покупателем и продавцом. Информационные технологии позволяют значительно упростить и ускорить процесс передачи информации от покупателя к продавцу и наоборот. Более качественная и доступная информация снижает издержки покупателей, необходимые для поиска данной информации [Lucking-Reiley, Spulber, 2001]. Скорость передачи информации сокращает объем ее неполноты и делает процесс принятия решений более обоснованным. Например, компания «Связной» на сайте интернет-магазина не только предоставляет клиентам платформу для форума, где можно оставлять свои отзывы и читать комментарии покупателей, но и дает возможность оценивать имеющиеся отзывы другим участникам форума. Это повышает уровень доверия к таким отзывам и в какой-то степени решает проблему асимметрии информации перед совершением покупки.

Рост эффективности достигается за счет сокращения расходов дистрибью-ции, упрощения трансакционных механизмов, использования новых схем агрегации спроса и оптимизации цепи поставок, ускорения процессов обработки и выполнения заказов, что в конечном итоге добавляет ценность как для фирмы, так и для ее клиентов [Zott, Amit, 2001]. Данные выводы подтверждаются и другими исследованиями, анализирующими влияние информационных технологий на сокращение трансакционных расходов и повышение эффективности (см., напр.: [Clemons, Row, 1992; Dyer, 1997; Garciano, Kaplan 2000]).

Итак, первая гипотеза данного исследования формулируется следующим образом.

Гипотеза H1. Чем сильнее тип бизнес-модели компании ориентирован на эффективность (как один из источников создания ценности), тем выше будут финансовые результаты деятельности компании.

Комплементарность как тип бизнес-модели и финансовые результаты компании. В данном случае под комплементарностью понимается достижение некоторого синергетического эффекта от предложения набора продуктов и/или услуг. Иными словами, ценность от покупки товара А и товара Б выше тогда, когда они приобретаются вместе, а не по отдельности и в разные промежутки времени. Важность предоставления дополнительных бонусов клиентам подтверждается и предыдущими исследованиями [Brandenburger, Nalebuff, 1996]. Данный источник создания ценности Зотт и Амит связывают в том числе и с ресурсным подходом стратегического анализа, в рамках которого рассматривается свойство компле-ментарности стратегических активов как еще один источник создания ценности [Zott, Amit, 2001].

Авторы выделяют два возможных типа комплементарности продуктов: вертикальный (например, любые сервисы, предоставляемые после продажи продукта) и горизонтальный (когда сервисы предлагаются непосредственно во время принятия решения о приобретении продукта). Примером горизонтальной комплементарности может служить бизнес-модель компании «Озон», разработавшей для своих клиентов специальное мобильное приложение (Scan.it), которое является дополнительным инструментом совершения покупки. Сочетание онлайн- и офлайн-сервисов также может рассматриваться как комплементарность. Например, продукт приобретается в интернет-магазине, но его можно обменять или сдать в любом традиционном магазине компании (если компания имеет и традиционную розницу, и интернет-магазин), либо к основному продукту предоставляются дополнительные услуги и/или продукты (так, при покупке сотового телефона как основного продукта аксессуары к нему будут играть роль дополнительного продукта). Компания «М.Видео» при покупке крупногабаритных товаров для дома предлагает своим клиентам бесплатную установку, а также вывоз старой техники.

Использование комплементарности как источника создания ценности может положительно влиять на привлечение новых клиентов, а также на стимулирование дополнительных покупок, что должно позитивно сказываться на финансовых результатах деятельности компании. В этой связи сформулируем вторую гипотезу исследования.

Гипотеза H2. Чем сильнее тип бизнес-модели компании ориентирован на комплементарность (как один из источников создания ценности), тем выше будут финансовые результаты деятельности компании.

Удержание как тип бизнес-модели и финансовые результаты компании.

То, насколько эффективно компании удается не только привлекать новых клиентов, но и мотивировать старых на повторные покупки, также непосредственно связано с созданием дополнительной ценности. Удержание предотвращает отток клиентов из компании к ее конкурентам, тем самым создавая новую ценность в бизнес-модели компании. Согласно логике теории трансакционных издержек

О. Уильямсона [Williamson, 1975], удержание перекликается с понятием издержек переключения, из-за которых клиенты предпочитают оставаться с одной компанией и не переходить к ее конкурентам. В ресурсном подходе стратегического анализа такие понятия, как «сила бренда» и «доверие между покупателем и продавцом», также связаны с понятием «удержание» [Zott, Amit, 2001].

На практике примерами удержания могут служить различные программы лояльности, дающие возможность премировать постоянных клиентов специальными бонусами, использование компаниями особых запатентованных продуктов, сервисов или бизнес-процессов. Кроме того, фирмы могут добиваться доверия со стороны своих клиентов, гарантируя им безопасность и надежность трансакций с помощью привлечения третьих участников цепочки создания ценности.

Существует множество концепций, посвященных анализу влияния различных программ лояльности на финансовые результаты компании, а также определяющих специальные условия и критерии, при которых эти программы будут более эффективными [Roehm, Pullins, Roehm, 2002; Yi, Hoseong, 2003; Kivetz, 2005]. Так, ряд авторов утверждают, что чем проще и удобнее потребителям участвовать в программе лояльности, тем эффективнее она оказывается [O'Brien, Jones, 1995]. Современные информационные и коммуникационные технологии во многом решают проблему неудобства для потребителя в плане участия в таких программах. Например, компания «Связной» распространяет действие программы лояльности (начисление бонусов за каждую покупку) не только на клиентов интернет-магазина «Связной», но и на всех, кто пользуется дополнительными сервисами (финансовыми услугами, услугами страхования и т. д.).

Еще один способ удержать клиентов — позволить им адаптировать предлагаемые сервисы и услуги под собственные нужды. Современные методы интеллектуального анализа данных дают возможность компаниям персонифицировать продукты, сервисы и информацию. Такие методы включают использование и анализ собранной информации о клиенте, просмотр истории посещения сайта и совершения предыдущих покупок, в результате чего можно настраивать персональную электронную витрину сайта, создавать рекламу и рассылки, ориентированные на целевые сегменты, упрощать процесс покупки.

Помимо этого, в публикациях рассматриваются теории сетевых организаций и сетевые эффекты, которые также становятся элементами создания ценности через удержание. Развитие информационных технологий позволило компаниям создавать виртуальные сообщества и площадки для обсуждения, объединяя большое количество потребителей или потенциальных потребителей, что способствует повышению уровня их лояльности и увеличения частоты трансакций. Это создает определенный сетевой эффект потребления, который можно описать следующей формулой: «Полезность, которую потребитель получает от товара, увеличивается, если увеличивается количество потребителей данного товара» [Katz, Shapiro, 1985, p. 424]. Применительно к современным рынкам можно отметить, что наличие форума на базе интернет-магазина с большим количеством

оставленных отзывов является дополнительной ценностью для вновь пришедших потенциальных пользователей, мотивируя их приобретать товары именно в нем.

Вышеперечисленные примеры источников создания ценности с помощью удержания иллюстрируют, что в конечном счете БМ с такими характеристиками могут положительно влиять на уровень доверия клиентов и лояльности к компании, а также мотивировать их к повторным покупкам. В этой связи можно сформулировать третью гипотезу.

Гипотеза Н3. Чем сильнее тип бизнес-модели компании ориентирован на удержание (как один из источников создания ценности), тем выше будут финансовые результаты деятельности компании.

Новизна как тип бизнес-модели и финансовые результаты компании.

Создание ценности через инновации было описано еще Й. А. Шумпетером [8сЬишре1ег, 1934]. Разработка новых продуктов и сервисов, новые методы производства, дистрибьюции, технологии маркетинга, развитие новых рынков — все это способы создания новых ценностей. Информационные технологии позволили компаниям внедрять инновационные механизмы ведения и согласования коммерческих сделок, объединять разрозненных участников рынка, устранять несовершенства действующих трансакционных механизмов, определять скрытые потребности клиентов [7ой, АшИ, 2001]. Источник создания ценности — новизна, или инновационность, — направлен на создание абсолютно новых рынков либо на разработку новых подходов совершенствования трансакций на уже существующих рынках.

Чем выше уровень инновационности в бизнес-модели компании, тем выше будут издержки переключения для ее клиентов, поставщиков и партнеров, так как инновационность означает отсутствие или ограниченное количество альтернатив. Можно также предположить, что использование источника «новизна» в бизнес-модели оказывает положительный эффект как на создание общей ценности компанией, так и на возможности компании более эффективно изымать данную ценность. Это позволяет сформулировать четвертую гипотезу.

Гипотеза Н4. Чем сильнее тип бизнес-модели компании ориентирован на новизну (как один из источников создания ценности), тем выше будут финансовые результаты деятельности компании.

Комбинированный тип бизнес-модели и финансовые результаты компании. В табл. 2 в качестве примера представлены три компании, являющиеся частью выборки настоящего исследования (подробное описание выборки приведено далее). В ней перечислены инструменты и технологии, которые применяются в этих компаниях и позволяют определить тип источника создания ценности их БМ.

Как подчеркивалось, указанные четыре источника создания ценностей не являются взаимоисключающими, а могут дополнять друг друга в бизнес-моделях.

Ln

to

Таблица 2. Инструменты и технологии источников создания ценности: на примере компаний «Связной», «Озон», «М.Видео»

Компания Источник создания ценности

Эффективность Комплементарность Удержание Новизна

«Связной» Богатый контент и большой объем информации, доступной на сайте интернет-магазина, дает потребителям возможность принимать более информированные решения о покупке. Действие специальной системы оценки и фильтрации комментариев решает проблему асимметрии информации. Омниканальный подход: эффективное сочетание онлайн-и офлайн-сервисов Сочетание до этого несочетаемых наборов товаров и/или услуг: торговля электроникой, услуги собственного банка, кредитование, страхование, продажа и бронирование билетов и т. д. Помимо основных продуктов компания предлагает широкий спектр дополнительных услуг: быстрая настройка гаджетов, защита покупки, сервисное обслуживание и т. д. Действие специальной программы лояльности («Связной клуб»), дающей привилегии и дополнительные бонусы при покупках в магазинах сети и магазинах партнеров. Наличие онлайн-сообщества, способствующего созданию большого объема качественных комментариев. Выявление реальных потребностей и наличие кастомизированных решений для разных таргетированных групп (специальный страховой полис «Мигрант 03») Объединение нестандартных наборов товаров и/или услуг. Конкуренты признают БМ компании инновационной. Конкуренты копируют БМ компании

«Озон» Наличие более 20 разных способов совершения трансакций. Наличие специальной партнерской программы, стимулирующей онлайн-продвижение собственного бренда. «Озон гид» — специальная программа подбора необходимых товаров для разных активностей (поход, оформление интерьера, уборка и т. д.) Сочетание В2С- и В2В- бизнес-моделей: розничный онлайн-магазин, торговая площадка для других онлайн-бизнесов, сотрудничество с различными поставщиками и т. д. Объединение традиционного интернет магазина со специальными приложениями (Scan.it) — программа быстрого поиска нужного товара в каталоге «Озон» по его штрих коду Действие специальных программ лояльности для постоянных покупателей: баллы за покупку, скидки на доставку, подарок на день рождения и т. д. Гарантия безопасности проведения платежей через сотрудничество с такими компаниями, как PayPal, ASSIST. Продукты и услуги, предлагаемые финальным клиентам, персонифицированы: анализ кликов, куки, таргетированные рассылки, реклама и т. д. Инновационная модель привлечения новых участников создания ценности (физических и юридических лиц). Конкуренты признают БМ компании инновационной. Другие участники рынка считают компанию новатором

«М.Видео» Объемный каталог интернет-магазина дает возможность клиентам компании принимать информированные решения Предложение дополнительных услуг к покупке: вывоз старой техники, установка оборудования, доставка на этаж и т. д. Действие специальной программы лояльности («М.Видео Бонус»), дающей дополнительные скидки и бонусы постоянным покупателям. Использование программ геймофикации для вовлечения и удержания новых клиентов Используемые элементы создания ценности не являются инновационными

Составлено по: www.svyaznoy.ru;www.ozon.ru;www.m-video.ru

Например, создание абсолютно нового продукта для компании означает привлечение новых клиентов и удержание их, по крайней мере, до тех пор, пока на рынке не появятся альтернативные продукты, что, по сути, представляет собой объединение двух источников создания ценности: новизны и удержания. Данный тезис подтверждают и результаты исследований Зотта и Амита, которые отмечают, что выделенные четыре типа не являются взаимоисключающими и БМ компаний могут охватывать сразу несколько источников создания ценности [Zott, Amit, 2007; 2008]. Это дает основание предположить, что те или иные признаки источников создания ценности и их комбинации, определяющие тип бизнес-модели, могут по-разному влиять на финансовые результаты компаний. С учетом того, что источник создания ценности БМ определяется набором определенных признаков (Приложение 1), каждый из которых может различным образом и в различной степени влиять на финансовые результаты компании, можно сформулировать пятую гипотезу.

Гипотеза H5. Существует набор признаков, характерных для разных типов бизнес-моделей, положительно влияющих на финансовые результаты деятельности компании.

МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ РОССИЙСКОГО РЫНКА

Необходимость адаптации методологии исследования Зотта и Амита к российскому рынку объясняется в том числе закрытостью последнего, отсутствием достаточного количества информации в открытых источниках, ограниченным числом инновационных компаний, использующих информационные технологии, по сравнению с европейским и американским рынками. Поэтому в этой части работы подробно описаны выборка и методология настоящего исследования, а также ее отличия от методологии, использованной Зоттом и Амитом.

В выборку включены 30 сетевых розничных компаний, имеющих пять и более точек продаж, осуществляющих торговую деятельность на территории России, основу ассортимента которых составляют товары электроники, крупной и малой бытовой техники. Генеральная совокупность данного сегмента рынка — 30 тыс. точек продаж, или 42 розничные сетевые компании. Компании выборки являются лидерами этого рынка: суммарно 30 компаний представляют более 20 тыс. розничных точек продаж, распределенных по всем федеральным округам РФ (Приложение 2). По типу продаж компании можно разделить на CLICK&MORTAR (компании с традиционными розничными магазинами и интернет-магазином) и PURE PLAYERS (компании, чей оборот более чем на 80% реализуется за счет продаж через Интернет). К первому из них относятся 25 компаний, ко второму — 5 компаний. Распределение компаний в выборке по типу продаж приближено к распределению в генеральной совокупности, где 34 компании относятся к типу CLICK&MORTAR и 8 компаний — к типу PURE PLAYERS. Следует отметить, что

компании, разные по типу продаж, сопоставимы по объемам продаж в изучаемой категории товаров, т. е. по объему реализуемой продукции электроники и бытовой техники. Компании выборки принадлежат к следующим каналам дис-трибьюции: розничные специалисты крупной и малой бытовой электротехники, телеком-специалисты, специалисты электроники, магазины широкого ассортимента. Оборот рынка электроники и бытовой техники 30 компаний из выборки составляет более 75% от общего оборота рынка электроники и бытовой техники в России2.

Выборки компаний в [7оИ, АшИ, 2001; 2007; 2008], на основе которых разработана авторская классификация источников создания ценности, а также тестировались гипотезы о связи между различными источниками создания ценности БМ и финансовыми результатами компаний, были ограничены следующими критериями: территориальная принадлежность (США и страны Западной Европы); присутствие на бирже; тип коммерческих взаимоотношений — хотя бы часть бизнеса должна относиться к типу «бизнес для потребителя» (В2С); не менее 10% бизнеса должно осуществляться с помощью электронных трансакций (использование интернет-технологий). Применение данных критериев снимает проблему поиска необходимой информации (по компаниям, котирующимся на бирже, имеется гораздо больше открытой информации). Кроме того, предполагалось, что они помогут выделить те компании, которые готовы внедрять достижения информационных и коммуникационных технологий для построения и развития своих БМ ^ой, АшИ, 2008].

В настоящей работе эти задачи решаются за счет сужения охвата исследования: рассматриваются только розничные компании рынка электроники и бытовой техники. Ритейл-компании, занятые в этом секторе, можно отнести к инновационным компаниям, которые используют продукты информационного и технологического прогресса не только в качестве продаваемых товаров, но и с целью совершенствования собственных бизнес-моделей. В табл. 3 представлен подробный сравнительный анализ исследования российского рынка и базовых исследований Зотта и Амита.

Сбор данных. Для каждого типа БМ была построена композитная шкала. Для формирования данных шкал формулировались вопросы анкеты, причем за основу были взяты вопросы, разработанные в [7оИ, АшИ, 2001; 2007; 2008]. Процесс сбора данных состоял из трех этапов: разработки инструментов исследования, измерителей для шкал и анкеты исследования, а также проведения экспертных интервью.

В исследовании Зотта и Амита [7ой, АшИ, 2001] несколько специально нанятых и обученных исследователей-аналитиков определяли, к какому типу БМ относится каждая компания из выборки. С помощью открытых источников, независимо друг от друга, они отвечали на вопросы разработанной анкеты, выявляя признаки соответствующей БМ в каждой компании.

2 По оценкам компании ООО «ГфК-Русь», этот показатель может варьироваться в зависимости от рассматриваемой продуктовой группы.

Таблица 3. Сравнительный анализ авторского исследования и исследований Зотта и Амита

3

то I

N

н

PN

to £

3

Ln Ln

Критерий сравнения Авторское исследование Базовые исследования Зотта и Амита

[Zott, Amit, 2001] [Zott, Amit, 2007] [Zott, Amit, 2008]

География исследования Россия США, Западная Европа США, Западная Европа США, Западная Европа

Отрасль Электроника и бытовая техника Несколько разных отраслей Несколько разных отраслей Несколько разных отраслей

Присутствие на бирже Необязательно Обязательно Обязательно Обязательно

Тип коммерческих взаимоотношений Обязательное условие: наличие В2С-бизнеса Обязательное условие: наличие В2С-бизнеса Обязательное условие: наличие В2С-бизнеса Обязательное условие: наличие В2С-бизнеса

Тип бизнес-моделей Эффективность Комплементарность Удержание Новизна Эффективность Комплементарность Удержание Новизна Эффективность Новизна Эффективность Новизна

Метод исследования Экспертные интервью консультантов отрасли Статистический анализ Анализ вторичной информации Кейс-стади (внутренний и перекрестный) Анализ вторичной информации Статистический анализ Анализ вторичной информации Статистический анализ

Независимые переменные Агрегированные: - эффективность; - комплементарность; - удержание; - новизна. Отдельные наблюдаемые — Эффективность Новизна Эффективность Новизна Стратегия вывода продукта на рынок

Зависимая переменная Прирост товарооборота в стоимостном выражении

Статистический метод анализа Линейная регрессия Метод наименьших квадратов — Логарифмическая регрессия Метод наименьших квадратов Логарифмическая регрессия Метод наименьших квадратов

tn

S

г

Sa с с

•е-.

с г а г

с с. й с

Ct о1

3

о

к §

к

г с к с с

В исследовании российского рынка для распределения соответствующих признаков разных типов бизнес-моделей между компаниями использовался метод экспертных интервью. Для получения результатов (Приложение 1) по анкете было опрошено пять экспертов, занятых в компании ООО «ГфК-Русь» более 10 лет, основная деятельность которых непосредственно связана с компаниями выборки. Экспертам было предложено сначала ответить на вопросы анкеты3 по каждой из 30 компаний выборки. Далее полученные результаты обсуждались ими совместно, чтобы по каждой компании определить единственный ответ на каждый вопрос анкеты. Можно отметить, что мнения экспертов по большинству вопросов совпали. Различия состояли лишь в степени уверенности относительно отдельных вопросов, и во время общей дискуссии были внесены уточнения (например, вариант ответа «полностью согласен» изменялся на «согласен»). Интервью и последующее общее обсуждение проводились в период с февраля по март 2015 г. Стоит подчеркнуть, что в работе Зотта и Амита также присутствует элемент дискуссии. Авторы сами анализировали полученные наблюдения «последовательно, периодически обсуждая результат для достижения консенсуса» ^ой, АшИ, 2001, р. 502]. Правомерность такого подхода Зотт и Амит доказывают, ссылаясь на работы ^зепЬагё!, 1989; ИШ е! а1., 1998]. Они также отмечают, что объективно оценить тип БМ компании весьма сложно, именно поэтому субъективно воспринимаемые оценки нанятых аналитиков могут быть признаны релевантными [7оИ, АшИ, 2007, р. 18]. Это дает основания считать соответствующими также оценки экспертов, полученные в данном исследовании.

Независимые переменные. Для проверки гипотез исследования использовалось два типа независимых переменных: агрегированные и наблюдаемые, и для каждого типа строилась отдельная модель. Сначала было выделено 20 наблюдаемых переменных, определяющих типы БМ (эффективность, комплементарность, удержание и новизна). Для описания эффективности использовано три наблюдаемых переменных, для комплементарности — четыре, для удержания — семь и для новизны — шесть (Приложение 1). Значение каждой переменной оценивалось с помощью 5-ступенчатой шкалы Лайкерта и было закодировано согласно стандартизирующей процедуре: каждой переменной по каждой компании присваивалось значение от 1 до 5.

Все вопросы проверялись на возможность включения в композитную шкалу Лайкерта (отдельно для каждого типа БМ). Для этого рассчитывался коэффициент корреляции между переменной «ответ на данный вопрос» и переменной «сумма ответов на все остальные, исключая эту переменную». Таким образом, ряд переменных был исключен из формирования композитных шкал (Приложение 1), после чего все коэффициенты корреляции оказались значимыми как минимум на 5%-м уровне.

3 Варианты ответов: ПС — «Полностью согласен»; С — «Согласен»; НС — «Не согласен»; ПНС — «Полностью не согласен»; ЗО — «Затрудняюсь ответить».

Далее для каждого типа БМ (эффективность, комплементарность, удержание и новизна) вводилась агрегированная переменная, построенная с помощью соответствующих композитных шкал с использованием равных весов по аналогии с исследованиями Зотта и Амита [^оИ, АшИ, 2001; 2007]. При измерении агрегированных переменных был взят показатель среднего арифметического. Для оценки внутренней согласованности рассчитывался коэффициент альфа Кронбаха: для переменных каждой из шкал по отдельности, а также для всех вопросов анкеты в целом (последний составил 0,81). Полученные коэффициенты приведены в табл. 4.

Таблица 4. Показатель коэффициента альфа Кронбаха

Для выборки в целом 0,81

Новизна 0,72

Эффективность 0,64

Удержание 0,6

Комплементарность 0,6

В [Zott, Amit, 2007; 2008] в качестве независимых переменных, описывающих тип бизнес-модели, было выбрано только два ее типа: эффективность и новизна. В настоящем исследовании анализируются все четыре типа. Кроме того, оно проводилось с использованием как агрегированных переменных (модель 1), так и наблюдаемых (модель 2). Это дало возможность сделать ряд предположений о влиянии типа БМ на финансовые результаты деятельности компании, о чем пойдет речь в последней части работы.

Зависимая переменная. В базовом исследовании Зотта и Амита в качестве зависимой переменной, описывающей финансовые результаты компании, выбран средний показатель стоимости фирмы за разные промежутки времени: четвертый квартал 1999 г., четвертый квартал 2000 г., полный 1999 г., полный 2000 г. [Zott, Amit, 2007]. Это было обусловлено межотраслевой спецификой исследования. Объектом исследования российского рынка являются компании — представители одной отрасли — розничной торговли рынка электроники и бытовой техники. Кроме того, компании выборки, как правило, не представлены на фондовом рынке. Поэтому в качестве зависимой переменной использован показатель, более распространенный в эмпирических исследованиях, тестирующих зависимость финансовых результатов компании, — годовой показатель прироста товарооборота в стоимостном выражении4 (см., напр.: [Dess, Beard, 1984; Tushman,

4 Данные по приростам продаж в стоимостном выражении по всем исследуемым компаниям были предоставлены компанией ООО «ГфК-Русь» (отдел исследования промышленных рынков).

Anderson, 1986; McArthur, Nystrom, 1991]). Выбор данного показателя объясняется в том числе закрытостью российского рынка: акции лишь двух компаний из выборки котируются на бирже. Следовательно, информация о стоимости исследуемых компаний закрыта и не публикуется в открытых источниках. Помимо этого, показатель прироста дает возможность сравнивать компании, разные по товарообороту, количеству точек продаж, объему продаж в натуральном выражении, и оценивать их финансовые результаты.

Эконометрический анализ. Собранные и закодированные данные анализировались с использованием линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Проверка качества спецификации моделей тестировалась с помощью нескольких инструментов. Во-первых, был проведен тест на отсутствие мульти-коллинеарности независимых переменных с помощью расчета коэффициента увеличения дисперсии (VIF) для каждой переменной, который ни в одном из случаев не превысил 8, что свидетельствует об отсутствии мультиколлинеарности. Во-вторых, с помощью теста Уайда проверялась гипотеза об отсутствии гетеро-скедастичности, которая также не отвергается. В-третьих, тестом Рамсея была подтверждена правильность спецификации линейных регрессий. Для верификации пятой гипотезы и выбора переменных из разных типов бизнес-модели был использован метод пошагового включения переменных. Результаты проверки дают основание полагать, что полученные статистические модели являются надежными и валидными.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Описательная статистика. В табл. 5 представлены описательные статистики выборки. Более подробная информация о компаниях выборки содержится в Приложении 2.

Таблица 5. Описательная статистика выборки

Переменная Среднее значение Стандартное отклонение Минимальное значение Максимальное значение

Прирост товарооборота 8,5 49,16 -94 101

Новизна 16 2,73 11 23

Удержание 20,5 2,39 16 26

Комплементарность 13,23 1,94 9 17

Эффективность 10,63 1,63 8 14

В табл. 6 приведены коэффициенты корреляции Пирсона между объясняющими переменными регрессионной модели 1.

Таблица 6. Корреляция Пирсона

Агрегированная переменная Новизна Удержание Комплементарность Эффективность

Новизна 1,0000

Удержание 0,6147** 1,0000

Комплементарность 0,2805 0,2475 1,0000

Эффективность 0,2656 0,2646 0,6508* 1,0000

Примечание: * — p < 0,1; ** — p < 0,05; *** — p < 0,01.

Несмотря на то что связь между некоторыми переменными оказалась значимой, это не создает проблемы мультиколлинеарности, так как коэффициент увеличения дисперсии (VIF) достаточно низкий. Можно отметить, что в [Zott, Amit, 2007] также была обнаружена связь между некоторыми объясняющими переменными.

Тестирование гипотез. Для тестирования четырех гипотез исследования о связи между показателем денежного прироста товарооборота и типами БМ (эффективность, комплементарность, удержание, новизна) была построена модель 1:

GR = в + в2 EF + в3С + в4 LI + в5 NV + £,

где зависимая переменная GR — годовой показатель прироста товарооборота в стоимостном выражении; агрегированные независимые переменные: EF — тип БМ эффективность, C — тип БМ комплементарность, LI — тип БМ удержание, NV — тип БМ новизна.

При построении модели 1 гипотеза H4 (новизна) подтвердилась (табл. 7). Следовательно, можно утверждать, что чем сильнее тип бизнес-модели ориентирован на новизну (как один из источников создания ценности), тем выше будут финансовые результаты компании. Исходя из результатов модели 1, гипотеза H1 (эффективность), гипотеза H2 (комплементарность), гипотеза H3 (удержание) не подтвердились, т. е. соответствующие типы БМ оказались незначимыми (табл. 7)5.

5 В исходном исследовании Зотта и Амита комплементарность и удержание не использовались в качестве независимых переменных, но они были включены в модель как контрольные переменные. По результатам этого исследования комплементарность и удержание также оказались незначимыми [Zott, Amit, 2007, p. 14].

Таблица 7. Результаты регрессионного анализа для модели 1

Независимая переменная Коэффицент регрессии

Эффективность -3,52

Комплементарность -1,45

Удержание -68,44

Новизна 42,57**

Константа 7,74

Я2 0,39

_К2скорр. 0,29

¥ 4,02

N 30

Примечание: * — р < 0,1; ** — р < 0,05; *** — р < 0,01.

Помимо включения всех четырех независимых переменных проводился дополнительный анализ с последовательным включением каждой из переменных, характеризующей каждый тип бизнес-модели. Были получены результаты, аналогичные результатам тестирования модели 1 (Приложение 3).

Для проверки гипотезы Н5 была построена обобщенная модель 2, для которой с помощью метода пошагового включения переменных были отобраны наблюдаемые переменные из четырех разных типов бизнес-моделей. В результате регрессионного анализа и пошагового включения переменных была построена модель с пятью переменными:

ОЯ = в + р2 ЕК, + вз Ыъ + в4 КУ6 С С 4 +е,

где зависимая переменная ОЯ — годовой показатель прироста товарооборота в стоимостном выражении; значение независимых переменных Е¥2, Ы3, ЫУ6, С1, С4 расшифровано в Приложении 1.

Для модели 2 коэффициенты детерминации составили: 0,62 (Я2) и 0,54 (Я2 скорректированный) (табл. 8). Это позволяет вести речь о хорошей объясняющей силе данной модели и также подтвердить гипотезу Н5.

Три переменных модели оказались значимыми с положительными коэффициентами (табл. 8):

♦ продукт/сервис компании позволяет ее клиентам/потребителям решать их задачи с наименьшими усилиями (£Р2);

♦ наши клиенты/потребители стараются совмещать несколько наших продуктов/сервисов, чтобы получить синергетический эффект от их использования (С4);

♦ ключевые бизнес-партнеры не сотрудничают с конкурентами компании (N76).

Таблица 8. Результаты регрессионного анализа. Тестирование отдельных переменных для обобщенной модели 2

Независимая переменная Коэффицент регрессии

1 2

Эффективность

Бр1

Б^ 103,94**

Б¥3

Комплементарность

С1 -16,39

С2

Сз

С4 42,96*

Удержание

Ыг

112

Из -184,77***

Щ

115

Ыб

Новизна

N71

N72

N73

Окончание табл. 8

1 2

ЫУ4

ЫУ5

МУб 141,17***

Константа -175,31

Я2 0,62

Д2скорр. 0,54

¥ 7 94***

N 30

Примечание: * — р < 0,1; ** — р < 0,05; *** — р < 0,01.

Итак, признак БМ «новизна», включенный в модель 2, оказался значимым с положительным коэффициентом. Также значимыми и с положительными коэффициентами оказались признаки БМ «эффективность» и «комплементарность». Следовательно, можно предположить, что самостоятельно признаки «эффективность» и «комплементарность» не влияют значимо на показатель прироста товарооборота в денежном выражении (согласно результатам, полученным по модели 1), однако при объединении с признаком «новизна» связь с финансовыми результатами деятельности компании становится значимой.

Обобщенные результаты исследования по моделям 1 и 2 приведены в заключении.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цель настоящего исследования заключалась в проверке связи между бизнес-моделями компаний, представленных на российском рынке, и финансовыми результатами их деятельности. Для ее реализации за основу взята методология, разработанная Зоттом и Амитом и адаптированная авторами к специфике российского рынка. Исследование позволило провести регрессионный анализ, который дал возможность проверить наличие связи между разными типами БМ и финансовыми результатами российских компаний, работающих в розничном секторе рынка электроники и бытовой техники.

Ввиду значительных различий между рынками, в том числе институциональных, прямое использование методологии исследования БМ, разработанной для

анализа на развитых рынках, затруднено. Поэтому ее адаптация представляет самостоятельную исследовательскую задачу и не всегда приводит к желаемым результатам. Тем не менее адаптация разработанных методологий и приемов исследования и попытка их применения оправданны, поскольку они позволяют вскрыть сложность изучаемого объекта и ряд новых ограничений его анализа в другой институциональной среде. Более того, применение адаптированной методологии исследования для российского рынка дало основания для размышлений о том, что классификация БМ, базирующаяся на источниках создания ценностей, выделенных в работах Зотта и Амита, достаточно абстрактна. Реальные БМ содержат, как правило, совокупность этих источников и представляют собой некоторые гибридные формы по отношению к типам БМ, выделенным авторами.

Развивая идею о том, что предложенные типы БМ являются не взаимоисключающими, а скорее взаимодополняющими, нами сформулирована дополнительная гипотеза о том, что существует набор признаков, характерных для разных типов БМ (в этом контексте корректнее использовать первоначальный термин — «источник создания ценности»), положительно влияющих на финансовые результаты компании. Поскольку данная гипотеза подтвердилась, можно предполагать, что связь с финансовыми результатами обнаруживается у гибридных БМ, т. е. у тех, которые содержат ту или иную комбинацию источников создания ценности. Неудивительно, что поиски оснований для классификации БМ продолжаются [Климанов, Третьяк, 2014; Третьяк, Климанов, 2016].

В процессе исследования по адаптированной методологии были отвергнуты гипотезы о влиянии на финансовые результаты компаний, оперирующих на российском рынке, таких типов БМ, как эффективность, комплементарность и удержание. В то же время была подтверждена гипотеза о наличии связи между финансовыми показателями и новизной. С учетом этого можно предположить, что в розничной торговле на приросте товарооборота наиболее явно отражается только принципиальное обновление БМ, связанное с изменением самой цепочки создания ценности. Иными словами, компании, бизнес-модели которых в большей степени ориентированы на новизну, т. е. на инновационные, не имеющие аналогов продукты, создающие новые потребности у клиентов или занимающиеся разработкой новых подходов к ведению бизнеса, скорее всего, имеют больше шансов на повышение своих финансовых показателей.

Если попытаться объединить это с выводом о влиянии разных признаков БМ внутри одной компании на ее финансовые показатели, можно предположить, что следующим шагом на пути к повышению финансовых результатов у компаний, ориентированных на новизну, будет добавление элементов других БМ (эффективность, комплементарность). Следовательно, ключевым источником создания ценности является новизна, которая может дополняться и другими источниками. Без включения переменных, характеризующих инновационную составляющую БМ, остальные переменные оказываются незначимыми при проверке их связи с финансовыми показателями, что доказывают результаты статистической моде-

ли 1. Поэтому в рекомендациях практикам бизнеса необходимо предлагать определенную последовательность преобразования существующей БМ — начинать с ее ориентации на новизну, а затем добавлять элементы других типов БМ (эффективность и комплементарность).

Использование адаптированной методологии исследования бизнес-моделей на развивающихся рынках позволило сформировать последовательный дизайн исследования, структурировать переменные и интерпретировать результаты применительно к выбранному рынку. Вместе с тем в процессе работы был поставлен целый ряд вопросов, требующих дальнейшего исследования. В частности, они касаются необходимости поиска и тестирования оснований для типо-логизации бизнес-моделей, более релевантных реальной практике их разработки и использования компаниями. Набор переменных для характеристики того или иного типа бизнес-модели также нуждается в критическом анализе. Широкие горизонты для исследователей открываются в направлении разработки и тестирования новых инструментов оценки существующей бизнес-модели и обосновании путей ее совершенствования.

Литература

Волкова И. О., Тинкина Е. Н. 2013. Исследование взаимосвязи типа бизнес-модели и эффективности деятельности российских компаний. Научные ведомости 15 (158): 54-65. Климанов Д. Е., Третьяк О. А. 2014. Бизнес-модели: основные направления исследований и поиски содержательного фундамента концепции. Российский журнал менеджмента 12 (3): 107-130.

Комаров М. М., Тестова А. Ю. 2013. Web 3.0 в сфере электронной коммерции. Бизнес-информатика 2 (24): 27-31.

Котляров И. Д. 2012. Тенденции эволюции электронной коммерции. Интернет-маркетинг (4): 252-258.

Назарова И. Б. Дианова Т. В. 2012. Электронная торговля: преимущества, проблемы и «эффект скольжения» при снижении трансакционных издержек. Вестник МГИМО-Университета (4): 173-178.

Рынок e-commerce: Итоги 2015. Ассоциация компаний интернет торговли. URL: http:// www.akit.ru/wp-content/uploads/2016/03/%D0%90%D0%BA%D0%B8%D1%82-%D0%98%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8-2015-v11.pdf (дата обращения: 27.06.2016). Стрекалова Н. Д. 2009. Бизнес-модель как полезная концепция стратегического управления.

Проблемы современной экономики (2): 133-138. Третьяк О. А., Климанов Д. Е. 2016. Новый подход к анализу бизнес-моделей. Российский журнал менеджмента 14 (1): 115-130. Шаталов А. И. 2010. Взаимосвязь бизнес-модели и результатов деятельности фирмы (на материалах российских компаний отрасли общественного питания). Вестник С.-Петербургского ун-та. Сер. Менеджмент (2): 24-54. Amit R., Schoemaker P. 1993. Strategie assets and organizational rent. Strategie Management Journal 14 (1): 33-46.

Brandenburger A. M., Nalebuff B. J. 1995. The right game: Use game theory to shape strategy. Harvard

Business Review 73 (4): 57-71. Brandenburger A. M., Stuart H. 1996. Value-based business strategy. Journal of Economies and Management Strategy 5 (1): 5-25.

Burgess S. M., Steenkamp J. B. E. 2GG6. Marketing renaissance: How research in emerging markets advances marketing science and practice. International Journal of Research in Marketing 23 (4): 337-356.

Casadesus-Masanell R., Ricart J. E. 2G1G. From strategy to business models and to tactics. Long Range Planning 43 (2): 195-215.

Calia R. C., Guerrini F. M., Moura G. L. 2GG7. Innovation networks: From technological development to business model reconfiguration. Technovation 27 (8): 426-432.

Chesbrough H. 2GG7. Business model innovation: It's not just about technology anymore. Strategy & Leadership 33 (6): 12-17.

Chesbrough H. 2G1G. Business model innovation: Opportunities and barriers. Long Range Planning 43 (2): 354-363.

Chesbrough H., Rosenbloom R. S. 2GG2. The role of the business model in capturing value from innovation: Evidence from Xerox Corporation's technology spin-off companies. Industrial and Corporate Change 11 (3): 529-555.

Clemons E. K., Row M. C. 1992. Information technology and industrial cooperation: The changing economics of coordination and ownership. Journal of Management Information Systems 9 (2): 9-28.

Dunbar R. L. M, Starbuck W. H. 2GG6. Learning to design organizations and learning from designing them. Organization Science 17 (2): 171-178.

Dyer J. H. 1997. Effective interfirm collaboration: How firms minimize transaction costs and maximize transaction value. Strategic Management Journal 18 (7): 535-556.

Eisenhardt K. M. 1989. Building theories from case study research. Academy of Management Review 14 (4): 532-55G.

European B2C E-commerce Report 2G16. GfK, Ingenico Group E-commerce Foundation. URL: https:// www.ecommerce-europe.eu/app/uploads/2G16/G7/European-B2C-E-commerce-Report-2016-Light-Version-FINAL.pdf (accessed: 27.G6.2G16).

Garciano L., Kaplan S. N. 2GGG. The Effects of Business-to-Business e-Commerce on Transaction Costs. Working paper, Graduate School of Business, University of Chicago. URL: http://people.ischool. berkeley.edu/~hal/Papers/doc/doc.pdf (accessed: 27.G6.2G16).

Ghaziani A.,Ventresca M. J. 2GG5. Keywords and cultural change: Frame analysis of business model public talk 1975-2GGG. Sociological Forum 20 (4): 523-559.

Giesen E., Berman S. J., Bell R., Blitz A. 2GG7. Three ways to successfully innovate your business model. Strategy and Leadership 33 (6): 27-33.

Hitt M., Harrison J., Ireland R. D., Best A. 1998. Attributes of successful and unsuccessful acquisitions of U.S. firms. British Journal of Management 9 (2): 91-114.

Katz M. L., Shapiro C. 1985. Network externalities, competition, and compatibility. American Economic Review 73 (3): 424-440.

Kivetz R. 2GG5. Promotion reactance: The role of effort reward congruity. Journal of Consumer Research 31 (4): 725-736.

Lucking-Reiley D., Spulber D. F. 2GG1. Business-to-Business electronic commerce. Journal of Economic Perspectives 13 (1): 55-68.

Magretta J. 2GG2. Why business models matter. Harvard Business Review 80 (5): 86-92.

McArthur A.W., Nystrom P. C. 1991. Environmental dynamism, complexity and munificence as moderators of strategy performance relationships. Journal of Business Research 23 (4): 349-361.

Morris M., Schindehutte M., Allen J. 2GG5. The entrepreneur's business model: Toward a unified perspective. Journal of Business Research 38 (6): 726-735.

O'Brien L., Jones C. 1995. Do rewards really create loyalty? Harvard Business Review 73 (3): 75-82.

Patzelt H., Knyphausen-Aufseb D., Nikol P. 2GG8. Top management teams, business models, and performance of biotechnology ventures: An upper echelon perspective. British Journal of Management 19 (September): 2G5-221.

E. B. Mrnortb, O. A. TpembXK

Pham M. T. 2013. The seven sins of consumer psychology. Journal of Consumer Psychology 23 (4): 411-423.

Roehm M., Pullins E. B., Roehm H. A., Jr. 2002. Designing loyalty-building programs for packaged competing loyalty programs goods brands. Journal of Marketing Research 39 (5): 202-213.

Schumpeter J. A. 1934. The Theory of Economic Development: An Inquiry into Profits, Capital, Credit, Interest, and the Business Cycle. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Sheth J. N. 2011. Impact of emerging markets on marketing: Rethinking existing perspectives and practices. Journal of Marketing75 (4): 166-182.

Smirnova M., Rebiazina V., Daviy A. Marketing in an emerging economy: The Russian e-commerce market. In: M. A. Marinov (ed.). Research Handbook of Marketing in Emerging Economies. Cheltenham, UK; Northampton, MA, USA: Edward Elgar Publishing Ltd.: 241-264.

Tushman M. L., Anderson P. 1986. Technological discontinuities and organizational environments. Administrative Science Quarterly 31 (3): 439-465.

Williamson O. E. 1975. Markets and Hierarchies, Analysis and Antitrust Implications: A Study in the Economics of Internal Organization. New York: Free Press.

Williamson O. E. 1979. Transaction cost economics: The governance of contractual relations. Journal of Law and Economics 22 (2): 233-261.

Yi Y., Hoseong J. 2003. Effects of loyalty programs on value perception, program loyalty, and brand loyalty. Journal of the Academy of Marketing Science 31 (3): 229-240.

Yip G. 2004. Using strategy to change your business model. Business Strategy Review 15 (2): 17-24.

Zott C., Amit R. 2001. Value creation in e-business. Strategic Management Journal 22 (6/7): 493-520.

Zott C., Amit R. 2007. Business model design and the performance of entrepreneurial firms. Organization Science 18 (2): 181-199.

Zott C., Amit R. 2008. The fit between product market strategy and business model: Implications for firm performance. Strategic Management Journal 29 (1): 1-26.

Zott C., Amit R., Massa L. 2011. The business model: Theoretical roots, recent developments and future research. Journal of Management 37 (4): 1019-1042.

The List of References in Cyrillic Transliterated into Latin Alphabet

Volkova I. O., Tinkina E. N. 2013. Issledovanie vzaimosviazi tipa biznes-modeli i effektivnosti deiatel'nosti rossiiskikh kompanii [The relationship among business model and Russian company performance]. Nauchnye vedomosti 15 (158): 54-65.

Klimanov D. E., Tret'iak O. A. 2014. Biznes-modeli: osnovnye napravleniia issledovanii i poiski soderzhatel'nogo fundamenta kontseptsii [Business models: Major research directions and search of conceptual foundations]. Rossiiskii zhurnal menedzhmenta 12 (3): 107-130.

Komarov M. M., Testova A. Iu. 2013. Web 3.0 v sfere elektronnoi kommertsii [Web 3.0 in e-commerce]. Biznes-informatika 2 (24): 27-31.

Kotliarov I. D. 2012. Tendentsii evoliutsii elektronnoi kommertsii [Trends in the evolution of e-commerce]. Internet-marketing (4): 252-258.

Nazarova I. B. Dianova T. V. 2012. Elektronnaia torgovlia: preimushchestva, problemy i «effekt skol'zheniia» pri snizhenii transaktsionnykh izderzhek [Electronic trade: Advantages, problems and «sliding effect» stemming from transaction costs reduction]. Vestnik MGIMO-Universiteta (4): 173-178.

Rynok e-commerce: Itogi 2015 [E-commerce market: Results of 2015]. Assotsiatsiia kompanii internet torgovli. URL: http://www.akit.ru/wp-content/uploads/2016/03/%D0%90%D0%BA%D0%B8 %D1%82-%D0%98%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8-2015-v11.pdf (accessed: 27.06.2016).

Strekalova N. D. 2009. Biznes-model' kak poleznaia kontseptsiia strategicheskogo upravleniia [Business-model as a useful concept of strategic management]. Problemy sovremennoi ekonomiki (2): 133-138.

Tret'iak O. A., Klimanov D. E. 2016. Novyi podkhod k analizu biznes-modelei [New approach to business model analysis]. Rossiiskii zhurnal menedzhmenta 14 (1): 115-130. Shatalov A. I. 2010. Vzaimosviaz' biznes-modeli i rezul'tatov deiatel'nosti firmy (na materialakh ros-siiskikh kompanii otrasli obshchestvennogo pitaniia) [The interrelation between the business model and the firm performance (based on the Russian companies of the food service industry)]. Vestnik S.-Peterburgskogo un-ta. Ser. Menedzhment (2): 24-54.

Для цитирования: Миголь Е. В., Третьяк О. А. Бизнес-модели и финансовые результаты компаний: российский рынок электроники и бытовой техники // Вестник СПбГУ. Менеджмент. 2017. Т. 16. Вып. 4. С. 531-563. https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2017.403.

For citation: Migol E. V., Tretyak O. A. Business Models and Financial Performance of Companies: The Russian Market of Electronics and Home Appliances. Vestnik of Saint Petersburg University. Management, 2017, vol. 16, issue 4, pp. 531-563. https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2017.403.

Статья поступила в редакцию 26 сентября 2016 г.; принята к печати 10 ноября 2017 г. Контактная информация

Миголь Екатерина Владимировна — аспирант; Ekaterina.migol@gmail.com

Третьяк Ольга Анатольевна — доктор экономических наук, профессор; otretyak@hse.ru

Migol Ekaterina V. — PhD Student; Ekaterina.migol@gmail.com

Tretyak Olga A. — Doctor of Sciences in Economics, Professor; otretyak@hse.ru

Приложение 1

ОПИСАНИЕ НЕЗАВИСИМЫХ ПЕРЕМЕННЫХ И ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА ВЫБОРКИ

Независимая переменная (признаки типов бизнес-моделей) Включение в композитную шкалу Среднее значение Стандартное отклонение Минимальное значение Максимальное значение

Эффективность ББ

EFl Продукт/сервис компании позволяет ее клиентам экономить время и усилия + 3,5 0,73 1 5

EF2 Продукт/сервис компании позволяет ее клиентам (потребителям) решать их задачи с наименьшими усилиями + 3,13 0,57 1 5

EFз Интернет обеспечивает более эффективный доступ к продуктам/ сервисам компании, чем традиционные дистрибьюционные каналы + 4,0 0,83 1 5

Комплементарность С

а Продукт/сервис компании, наиболее комплексный на рынке, не требующий дополнительных покупок + 3,37 0,72 1 5

C2 Компания постоянно работает над тем, чтобы расширять спектр потребностей своих клиентов, которые может удовлетворить + 3,37 0,85 1 5

Cз Клиенты/потребители выбирают продукт компании, в том числе и потому, что им доступны дополнительные привлекательные сервисы/продукты + 3,33 0,66 1 5

C4 Клиенты/потребители стараются совмещать несколько продуктов/ сервисов компании, чтобы получить синергетический эффект от их использования - 3,17 0,69 1 5

Удержание Ы

Ь11 Отказ от продукта/сервиса компании и переключение на аналогичный продукт/сервис конкурентов означает для их клиентов/потребителей большие издержки: дополнительное время, усилия, деньги + 2,5 0,78 1 5

112 Даже если клиенты/потребители не полностью удовлетворены предоставляемым компанией продуктом/сервисом, они не переключаются на конкурентов из-за высоких издержек + 2,1 0,66 1 5

Ыз Компания предлагает своим клиентам/потребителям кастомизированные/ персонифицированные решения + 2,73 0,58 1 5

щ Большинство клиентов/ потребителей компании используют кастомизированные предложения именно этой компании - 2,57 0,57 1 5

115 Для компании важно сохранить даже тех клиентов, которые приносят наименьшую прибыль - 3,67 0,61 1 5

Ыб Для постоянных клиентов предлагаются специальные программы лояльности - 3,37 0,67 1 5

117 Компания использует специальные механизмы, направленные на удержание своих клиентов - 3,57 0,68 1 5

Новизна ЫУ

Существует всего лишь несколько фирм с похожей на данную бизнес-моделью + 3,23 0,97 1 5

N¥2 На тех рынках, где компания представлена, ее считают новаторами + 2,97 0,85 1 5

N¥3 Предлагая свой продукт/ сервис, компания создает новую потребность у своих клиентов + 2,53 0,63 1 5

ЫУ4 Зачастую продукт/сервис компании выбирают потому, что его считают инновационным + 2,3 0,65 1 5

ЫУ5 Продукт/сервис/бизнес-модель компании копируют конкуренты - 2,97 0,76 1 5

МУб Ключевые бизнес-партнеры не сотрудничают с конкурентами компании + 2,0 0,59 1 5

Приложение 2

КОМПАНИИ, ВКЛЮЧЕННЫЕ В ВЫБОРКУ

Компания Количество точек продаж/ пунктов выдачи Дистрибьюционный канал Тип продаж

1 М.ВИДЕО 378 Специалисты КиМБЭТ* CLICK&MORTAR

2 Дне 1 200 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

3 ЭЛЬДОРАДО 600 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

4 СВЯЗНОЙ 2 800 Телеком-специалисты CLICK&MORTAR

5 ЕВРОСЕТЬ 1 976 Телеком-специалисты CLICK&MORTAR

6 МЕДИА МАРКТ 800 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

7 МТС 4 695 Телеком-специалисты CLICK&MORTAR

8 МЕГАФОН 2 300 Телеком-специалисты CLICK&MORTAR

9 ЮЛМАРТ 400 Магазины широкого ассортимента PURE PLAYERS

10 СИТИЛИНК 30 Магазины широкого ассортимента PURE PLAYERS

11 ТЕХНОСИЛА 85 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

12 GAME REPUBLIC 27 Специалисты электроники CLICK&MORTAR

13 ЦИФРОГРАД 1 450 Специалисты электроники CLICK&MORTAR

14 ХОЛОДИЛЬНИК.РУ 14 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

15 РЕМБЫТТЕХНИКА 63 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

16 ПОИСК 48 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

17 ДОМОТЕХНИКА 5 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

18 ДОМО 45 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

19 РИТЕК 44 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

20 МЕТРО C&C 87 Магазины широкого ассортимента CLICK&MORTAR

21 ЗЕЛЬГРОС C&C 8 Магазины широкого ассортимента CLICK&MORTAR

22 ТЕХНОПОИНТ 110 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

23 ОЗОН 1 000 Магазины широкого ассортимента PURE PLAYERS

24 ТЕРМИНАЛ.РУ 1 Магазины широкого ассортимента PURE PLAYERS

25 RE-STORE 70 Специалисты электроники CLICK&MORTAR

26 КЕЙ 30 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

27 ОЛДИ 20 Специалисты КиМБЭТ CLICK&MORTAR

28 БИЛАЙН 2 600 Телеком-специалисты CLICK&MORTAR

29 НОУ-ХАУ 116 Специалисты электроники CLICK&MORTAR

30 СОТМАРКЕТ 60 Специалисты электроники PURE PLAYERS

Примечание: * КиМБЭТ — крупная и малая бытовая электротехника.

Приложение 3

РЕЗУЛЬТАТЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА:

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЕ ВКЛЮЧЕНИЕ КАЖДОЙ ИЗ НЕЗАВИСИМЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

Параметры и внутренние критерии качества модели Модель 1-а Модель 1-б Модель 1-в Модель 1-г

Константа -217,8 189,3 12,1 42,1

Независимая переменная Новизна 17,4* Удержание -24,7 Комплементарность -0,36 Эффективность -3,16

R2 0,10 0,09 0,06 0,06

Р2 скорр. 0,09 0,06 0,02 0,03

F 2,77 1,82 1,62 1,91

N 30 30 30 30

Примечание: * — p < 0,1; ** — p < 0,05; *** — p < 0,01.