Формирование нового рынка дополнительных услуг сотовой связи — рынка мобильного контента
С начала 90-х годов XX века в России начал формироваться рынок сотовой связи. По мере его развития все большее внимание провайдерами (компаниями, предоставляющими услуги на этом рынке — от англ. to provide) стало уделяться дополнительным услугам, так называемым VAS — услугам (VAS — сокр. от value added services).
Эти услуги представляют собой как обмен короткими текстовыми сообщениями (SMS), переадресацию вызова и автоматический определитель номеров, так и предоставление клиенту различных информационных или развлекательных услуг по запросу, а также предоставление услуг по определению местоположения зарегистрированных абонентов (LBS — сервис) и многое другое.
Доходы, получаемые сегодня компаниями, работающими на данном сегменте рынка, сопоставимы по размеру с доходами от оказания стандартных услуг сотовой связи1.
Однако если в предыдущие годы наблюдался взрывообразный рост на рынке дополнительных услуг сотовой связи в России, то, начиная с 2005 года, темпы роста снизились. Это отмечалось на прошедшей недавно в Москве тематической конференции, посвященной основным современным тенденциям развития рынка дополнительных услуг сотовой связи в России, Wireless Content-2006: Back to Business — Russia and Globally.
С другой стороны, на фоне общего снижения спроса в некоторых секторах рынка в конце 2005 года, значительный прирост показали сервисы по предоставлению на мобильный телефон бизнес — информации и проекты, реализованные на радио, показавшие рост на 150% и 200% соответственно за последние 3 квартала 2005 года.
Сокращение роста прибыли компаний по одним видам сервисов и резкий рост по другим требует детального изучения потребительского спроса. Это важно для оценки прибылей компании от предоставления различных дополнительных услуг сотовой связи, а также модернизации уже функционирующих сервисов и для поиска новых интересных пользователю решений. Прогнозирование объема продаж дополнительных услуг сотовой связи — вот основная задача, стоящая сейчас перед компаниями — участниками рынка.
Потребительский спрос на рынке мобильного контента
Исследование потребительского поведения на рынке мобильного контента Москвы и Санкт-Петербурга, проведенное компанией BusinessVision в 2005 году, показало, что средняя величина затрат на приобретение мобильного контента в месяц для большинства респондентов не превышает $5, а респонденты мужского пола, по сообщению агентство РосБизнесКонсалтинг, в целом чаще и больше покупают мобильный контент, женщины (www.sotovik.ru).
Среди целевых групп наиболее часто к мобильному контенту обращаются студенты 18-25 лет, реже всего — школьники 12-18 лет.
В проведенном исследовании принимали участие 2328 человек, 50% которых проживает в Москве, а 50% — в Санкт-Петербурге.
Как видно, подавляющее большинство респондентов считают мобильный контент безусловно полезной услугой (71%), и лишь 8% относятся к данному виду услуг, как к бесполезной трате денег. Это подтверждает мнение аналитиков о перспективности и большой емкости данного сегмента рынка.
Структура рынка контент-услуг
В процессе доставки информации на сотовые телефоны участвуют компании трех типов. Основную роль играют контент-провайдеры и сервис-провайдеры.
Контент-провайдер — это компания или частное лицо — правообладатель какого-либо контента, например, медиаэлементов (картинок, фотографий, звукозаписей, мелодий, видеопотока и видеозаписей, загружаемых кодов игр и другого программного обеспечения для мобильных телефонов). Эта компания занимается созданием и реализацией принадлежащего ему сервиса или прав на его использование.
Сервис-провайдер — компания, предоставляющая услуги абонентам мобильной связи непосредственно или через оператора мобильной связи. Зачастую это понятие считают тождественным понятию контент-провайдер.
В данной статье будет проанализирована работа сервиса «Новости», относящегося к группе Справочные услуги.
Постановка задачи
Цель работы — моделирование объема продаж дополнительных услуг сотовой связи на примере работы сервиса «Новости».
Объектом исследования послужили данные о количестве обращений абонентов к информационным сервисам по операторам сотовой связи Московского региона за второе полугодие 2005 года. Количество абонентов сотовой связи в рассматриваемый период считалось неизменным. Это связано с тем, что уровень проникновения сотовой связи в Московском регионе оценивается практически 100% и изменения количества абонентов в рассматриваемом периоде можно пренебречь.
Для достижения цели была поставлена задача — построить модель, описывающую количество обращений абонентов сотовой связи к услугам информационных сервисов.
Для решения поставленной задачи был выбран метод имитационного моделирования. Имитационное моделирование — это процесс конструирования модели реальной системы и осуществления экспериментов на этой модели. Цель имитационного моделирования — понять поведение системы, либо оценить в рамках принятых ограничений различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы. Этот метод позволяет, имея достаточный объем данных по количеству обращений абонентов к сервису за прошедшие периоды, прогнозировать будущие значения объема спроса.
Построение имитационной модели
Для моделирования объема продаж необходимо провести анализ статистических данных. С этой целью в начале определяются минимальное и максимальное значения объема продаж за рассматриваемый период с помощью функций Microsoft Office Excel МИН() и МАКС(). Затем все данные отсортировываются по возрастанию.
Для определения количества групп, на которые необходимо разбить диапазон исходных данных использовалась формула Стерджесса
(1)где k — количество интервалов (групп),
N — общее количество наблюдений (исходных данных).
Шаг интервала можно найти как разность максимального и минимального значений переменной, деленную на количество интервалов:
(2)После разбиения исходного диапазона на группы было определено число наблюдений в каждой группе, найдены частоты попадания в исследуемых переменных в каждый интервал и определена относительная частота попадания в интервал. Гистограмма относительных частот представлена на рисунке 4.
По оси Ox откладываются середины интервалов, на которые разбиваются данные, отражающие количество абонентов, обратившихся к услуге сервиса в течение одной недели, по оси Oy — относительная частота попаданий в интервал.
Для построенного эмпирического распределения были найдены его основные характеристики — математическое ожидание и дисперсия — по следующим формулам
(3)
(4) fi — частота попадания для каждого интервала; xi — середина каждого интервала;
m — число интервалов; n — общее количество наблюдений.
На следующем шаге была сформулирована гипотеза о соответствии нормального распределения наблюдаемым значениям количества обращений. После проверки гипотезы о согласии эмпирического и теоретического распределений, осуществляемой методом Колмогорова-Смирнова оказалось, что на статистически приемлемом доверительном интервале (99%) нормальный закон распределения вероятностей согласуется с распределением эмпирических данных.
Выбор критерия Колмогорова-Смирнова обусловлен сравнительно небольшим объемом выборки, а также тем, что данный критерий применяется в тех случаях, когда проверяемое распределение непрерывно и известны среднее и дисперсия совокупности.
Проверка осуществляется путем задания интегральной функции, следующей из теоретического распределения, и ее сравнения с интегральной функцией распределения эмпирических данных.
Сравнение основывается на выборочной группе, в которой экспериментальное распределение имеет наибольшее абсолютное отклонение от теоретического. Сравнивая его с критическим значением статистики Колмогорова — Смирнова со степенью свободы, равной объему выборки. Если абсолютная разность меньше критического значения, то статистическая гипотеза о соответствии эмпирических данных теоретическому распределению принимается.
Критическое значение D при уровне значимости 0,01 оказалось равным 0,32 D(0,01;26)=0,32, максимальное отклонение, равное 0,192, меньше критического (0,192<0,32). Для рассматриваемого сервиса гипотеза о соответствии распределения количества запросов нормальному закону распределению принимается. Рисунок 4 иллюстрирует согласие эмпирического распределения дохода от сервиса «Новости» и теоретического нормального распределения.
На следующем этапе был проведен имитационный эксперимент. Для этого сначала было рассчитано количество реализаций, необходимое для построения прогноза с допустимой погрешностью 1%. После чего были сгенерированы случайные величины из нормального закона распределения, проведена обработка результатов эксперимента и построен прогноз количества обращений пользователей к сервису. Рис.5. иллюстрирует прогноз обращений абонентов к сервису «Новости».
При отсутствии существенных изменений в условиях работы сервиса (по сравнению с исследуемым временным периодом), с вероятностью более 90,93% спрос превысит 1400 заявок, с вероятностью 98,62% количество обращений к сервису в течение каждой следующей недели окажется выше 950 и практически со 100% вероятностью можно утверждать, что количество обращений к сервису окажется выше 500.
По экспертным оценкам для компании провайдера предоставление в дальнейшем услуг сервиса «Новости» считается рентабельным, в случае если спрос на сервис будет не менее 600 заявок в неделю. Полученный прогноз свидетельствует о том, что уровень обращения клиентов к услугам сервиса сохранится на высоком уровне и сервис не утратит своей актуальности для потребителя. А значит, компании провайдеру выгодно предоставлять услуги этого сервиса клиентам и в дальнейшем.
1 Трегуб И.В. Становление рынка дополнительных услуг в сетях сотовой связи в России. Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области. Сб. науч. ст. Финансовая Академия при правительстве РФ. М, 2006.
И.В. Трегуб,
Доцент кафедры «Математическое
моделирования экономических процессов».