Выявление актуальности идеи создания мобильного приложения FAFF для поиска событий

Цель данной работы – выяснить, является ли актуальной идея создания мобильного приложения FAFFдля поиска события и компании для него.

Актуальность выбранной темы состоит в том, что в современном мире набирает обороты использование мобильных приложений повсеместно. Роль приложений для поиска события и компании на вечер возрастает. Однако в то же время повышается и уровень конкуренции между ними. Поэтому для организации успешной деятельности приложения необходимо провести маркетинговое исследование, которое позволит определить потребности пользователей и факторы, влияющие на их выбор приложения, выявить конкурентное преимущество приложения.


1. Кабинетные маркетинговые исследования

В ходе кабинетных методов сбора информации было выявлено, что более 320 миллионов людей в мире пользуется приложениями для знакомств и эта цифра продолжает расти: за 2020 год рост количества пользователей составил 7,5% , рост выручки к концу года при сохранении существующих темпов роста должен составить 13,4% .

Как показывают данные Statista.com, каждый пятый мужчина и каждая десятая женщина в США нашли романтического партнера с помощью онлайн-знакомств. Еще больше людей зарегистрированы на таких сервисах, но пока не нашли пару или используют их для поиска друзей либо мимолетных свиданий.

Сегодня в мире насчитывается около 8000 сервисов для онлайн-знакомств, и с каждым годом их количество увеличивается на тысячу.
Условно они разделяются на категории:

  • сервисы, основанные на совместимости характеров,
  • на местоположении
  • предназначенные для специальной аудитории.

На мировом рынке лидирует американский холдинг “MatchGroup”. Компании принадлежат приложения Tinder, Match.com, Meetic, OkCupid, Hinge,PlentyOfFish, Ship, иOurTime.


Топ приложений для знакомств по поиску в интернете


2. Фокус группа

Нами была проведена 1 фокус-группа, которая состояла из 12 человек . В ней принимали участие парни и девушки возраста 19-20 лет.

Целью проведения фокус-группы является изучение отношения участников к приложению для знакомств по интересам и событиям. Результаты проведенного исследования будут применены при решении: создавать такое приложение или нет.

Во время проведения фокус-группы участники активно принимали участие в дискуссии. Им были заданы различны вопросы, после чего они высказали и аргументировали свое мнение по этому поводу.

По результатам первой фокус-группы было определено, что

  • 80% участники имели опыт знакомства в интернете и при этом 100% положительно относятся к знакомствам в интернете.
  • 75% опрошенных считают, что у онлайн знакомств есть шанс перерасти в дружеские отношения.
  • 100% респондентов положительно относятся к стикерам, но лишь 30 % готовы самостоятельно создавать их для дальнейшей продажи.

Также выяснилось, что участники положительно относятся к идее создания подобного приложения и 90% готовы скачать ее в будущем.


3. Глубинное интервью

Нами было проведены 2 глубинных интервью, в ходе которого мы опросили двух респондентов 21 и 37 лет.

По результатам проведения можно сделать вывод, что респонденты положительно относятся к созданию приложения со списком мероприятий, но не все готовы использовать функцию поиска компании. Респонденты готовы оформлять платную подписку за пользование функциями без рекламы и за оффлайн режим.

Таким образом, основная рекомендация, полученная после проведения интервью – создание мобильного приложения FAFF для поиска мероприятия и компании для него в Минске, причем ориентироваться больше нужно на поиск мероприятий, ежедневное обновление афиши и создание собственных событий, чем на поиск компании (эту функцию стоит сохранить как второстепенную).


4. Проекционный метод

При проведении фокус-группы с целью изучения отношения участников к приложению для знакомств по интересам и событиям, респондентам был задан ряд вопросов с целью выявления ассоциаций или образов, которые возникают с нашим приложением «FAFF».
По результатам исследования, респонденты представляют наше приложение так:


5. Опрос

Характеристика анкеты:

  1. Используемый сервис- GoogleForms;
  2. Количество респондентов – 155 человек;
  3. Каналы сбора информации – социальные сети (Вконтакте, Инстаграмм, Телеграмм);
  4. Время проведения– с 08.11.2020 по 22.11.2020.
  5. Место проведения – Минск.

Результаты анкетирования

  • 86,6% респондентов посещают мероприятия в Минске. Оставшиеся 13,4% не посещают кинотеатры, концерты, спектакли, вечеринки и прочие мероприятия.
  • Практически у 50% опрошенных интерес к предстоящим событиям и мероприятиям Минска зависит от сезона года. Четверть опрошенных интересуется каждый день.
  • Наиболее предпочтительными мероприятиями у опрошенных оказались: кинотеатры (37,5%), бары и вечеринки (по 15,4%), театры (14%), концерты (11,8%), балет (3,7%).
  • 58,1% людей, прошедших анкетирование, узнают о мероприятиях со специальных интернет-порталов; 50,7%– из социальных сетей; 38,2%– из официальных профилей мероприятий; 32,4%– с рекламных афиш. Оставшиеся респонденты узнают от друзей.
  • При выборе мероприятий наиболее значимым фактором являются наличие компании.
  • Большая часть респондентов приобретает билеты на мероприятия онлайн. 20,6% выбрали ответ «Бронирую в интернете, оплачиваю офлайн». 19,9% – «Не покупаю, проще офлайн».
  • Среди респондентов подавляющее большинство экстраверты ( 65,4% ). Остальные являются интровертами.
  • У 62,5% опрошенных пару раз случалась ситуация, когда им было не с кем пойти на мероприятие. 20,6% всегда есть с кем провести время.14,7% довольно часто не имеют компании для похода на определенное мероприятие.
  • Практически половина респондентов возможно воспользовалась бы приложение «FAFF» с целью поиска компании на мероприятие. 19,1% же не воспользовались приложением и сходили бы в одиночку.
  • Большая часть опрошенных не имеет подписок на платные приложения. 41,9% имеют 1-2 платных подписок. Лишь 5,9% имеют более 5 платных подписок.
  • Наиболее приемлемой стоимость подписки в месяц на развлекательное приложение является 2$.
  • Наиболее важные функции, за которые готовы доплачивать люди, принявшие участие в опросе, это отсутствие рекламы и возможность зарабатывать в приложении путем создания собственных стикеров.


6. Базовый метод анализа

Первым этапом базового анализа данных является частотный анализ.
Нами была проверена гипотеза «Есть ли взаимосвязь между переменными «Как часто Вы интересуетесь предстоящими событиями/мероприятиями Минска» и «Укажите Ваш доход»
При проведении частотного анализа мы получили следующие результаты:

Далее необходимо провести расчет статистических характеристик. Мы получили следующие результаты:
Большая часть опрошенных имеет доход до 200 бел. руб. средний доход составляет 200-500 бел. руб. Стандартное отклонение 1,653, дисперсия 2,733 – данные значения достаточно высокие, что говорит о том, что значения данных рассеяны вокруг среднего значения(т.к.>0,5). Асимметрия 0,677, это означает, что ответы респондентов больше распределены в правую сторону от своего среднего значения. Эксцесс составил – -0,483, это свидетельствует о том, что график более пологий.

Большая часть опрошенных интересуется мероприятиями Минска в зависимости от сезона года. В среднем респонденты интересуются мероприятиями Минска раз в неделю. Стандартное отклонение 1,351, дисперсия 1,824 – данные значения довольно высокие, что говорит о том, что значения данных рассеяны вокруг среднего значения(т.к.>0,5). Асимметрия 0,247 , это означает, что ответы респондентов больше распределены в правую сторону от своего среднего значения. Эксцесс составил –0,181, это свидетельствует о том, что график остроконечный.

Также мы рассчитали хи2. В результате чего гипотеза подтвердилась. Таким же образом были проверены две другие гипотезы.
Итак, исходя из частотного анализа, можно сделать следующие выводы:

  1. Зависимость между уровнем дохода и заинтересованностью мероприятиями присутствует.
  2. Зависимость между доходом и стоимостью подписки присутствует .
  3. Зависимость между доходом и родом мероприятия, которое является наиболее предпочтительным для респондента присутствует»


7. Дисперсионный анализ

Однофакторный дисперсионный анализ.
Зависимая переменная – «Имеете ли Вы платные подписки на развлекательные приложения».
Независимая переменная – «Какая стоимость подписки в месяц на развлекательное приложение для Вас является приемлемой»

Можно сделать вывод, что средняя оценка наличия платных подписок на развлекательные приложения является различной в отдельных группах потребителей, это доказывает существование взаимосвязи между исследуемыми переменными, т.е. стоимость подписки влияет на количество приобретенных платных подписок на развлекательные приложения.

Мы рассчитали влияние количества приобретенных платных подписок на развлекательные приложения от их стоимости – 58,25%. Это означает что 58,25% вариации обусловлено влиянием переменной «Какая стоимость подписки в месяц на развлекательное приложение для Вас является приемлемой» на переменную «Имеете ли Вы платные подписки на развлекательные приложения».


8. Многофакторный дисперсионный анализ

Зависимая переменная – «Имеете ли Вы платные подписки на развлекательные приложения».
Независимая переменная – «Какая стоимость подписки в месяц на развлекательное приложение для Вас является приемлемой» и «Оцените значимость наличия скидок и акций».

Ковариата: «Укажите Ваш доход».
При добавлении ковариаты значимость полного эффекта увеличилась.
На основании приведенного однофакторного и многофакторного дисперсионного анализа можно сделать следующие выводы:

  1. Стоимость подписки на количество приобретенных платных подписок на развлекательные приложения.
  2. Стоимость подписки на количество приобретенных платных подписок на развлекательные приложения и значимость наличия скидок и акций.


9. Регрессионный анализ

1. Парная регрессия.

Нами была проверена гипотеза “Между количеством приобретенных платных подписок на развлекательные приложения и готовностью платить за оффлайн режим существует взаимосвязь.”
Уравнение регрессии имеет вид: у = 0,922+ 0,227х
Построенная регрессионная модель показывает, что если для потребителя не важна плата за оффлайн режим, то значимость количества приобретенных платных подписок на развлекательные приложения составит 0,922 балла .
При доверительном интервале 95% оценка значимости цены может отклоняться от среднего значения (0,922 балла) на ± 2 • 0,129, т.е. на ± 0,258 балла.

2. Множественная регрессия

Нами была проверена гипотеза “Между количеством приобретенных платных подписок на развлекательные приложения и готовностью платить за оффлайн режим, и за отсутствие рекламы существует взаимосвязь.»
Уравнение регрессии имеет вид: у = 0,839+ 0,208х
В результате регрессионного анализа можно сделать вывод, что обе гипотезы подтвердились.


10. Корреляционный анализ

Между « наличие приобретенных платных подписок на развлекательные приложения» и «готовность платить за оффлайн режим» корреляционная зависимость составляет 0,380, между «наличие приобретенных платных подписок на развлекательные приложения» и «готовность платить за отсутствие рекламы» равна 0,407 , а самая сильная корреляционная зависимость наблюдается между «готовность платить за оффлайн режим» и «готовность платить за отсутствие рекламы» –0,507.


11. Дискриминантный анализ

Дискриминантная модель, построенная в результате проведения дискриминантного анализа, имеет следующий вид:

d = -0,984 – 0,188Х1 +1,197х2
где Х1, — пол; х2— возраст

В таблице представлены результаты классификации:
35 из 74 респондентов причислены к группе 1, а 39 по ошибке причислены к группе 2,корректные результаты по группе 1 составляют 47,3%.
34 из 61 респондентов причислены к группе 2, а 27 по ошибке к группе 1, корректные результаты классификации по группе 2 – 55,7%.


Маркетинговое исследование выполнили студенты ДММ-2:
Дернакова Алиса, Каминская Лера, Масловская Арина, Мошкарева Катя.
Проверили:
Ассистент кафедры логистики и ценовой политики Артеменко С.В.
Доцент кафедры логистики и ценовой политики Ковалева О.Л.

С полной информацией можно ознакомиться здесь.