Оценка эффективности работы интернет-магазина

Дворецкая Мария Александровна,

студент Белорусского государственного экономического университета.

Сегодня электронная коммерция приобретает все большую популярность благодаря значительному резерву экономии затрат и удобству совершения покупок для потребителя. Эта тенденция обуславливает актуальность поиска новых и совершенствования существующих подходов к работе интернет-магазинов. Одной из проблем, важных как с теоретической, так и с прикладной точек зрения, является оценка эффективности функционирования интернет-магазина, единый подход к решению данного вопроса еще не сформирован.

Для оценки эффективности интернет-магазина некоторые авторы предлагают использовать анализ среды функционирования – подход, основанный на сопоставлении совокупности различных входных и выходных параметров. Данная методология позволяет провести сравнение между различными объектами, а также между особенностями функционирования одного и того же объекта в различные периоды времени [Wen H. J., Lim B., Huang H.L.]. Преимущество использования такого подхода – комплексность в оценке деятельности интернет-магазина, возможность учесть как количественные, так и качественные параметры. Применение анализа среды функционирования позволяет реализовать комплексный подход к ведению бизнеса.

Приведем разработанную модель для оценки эффективности функционирования интернет-магазина, особенностью которой является то, что в ней рассматриваются показатели финансового характера, показатели, связанные с логистической системой предприятия, и показатели, специфические для электронной коммерции (таблица 1). Такой выбор групп показателей даст возможность оценить эффективность инвестиций, позволит принять во внимание такие ведущие составляющие бизнеса, как качество интернет-ресурса и оптимальность системы физического движения товаров.

Таблица 1.

Показатели для оценки эффективности функционирования интернет-магазина.

Итак, в качестве входных параметров будем рассматривать объем инвестиций в создание и оптимизацию сайта интернет-магазина, текущие затраты на обслуживание и продвижение сайта. Отмеченные финансовые показатели могут быть взяты из данных бухгалтерского учета (как суммы, уплаченные сторонней организации, в случае передачи функций по созданию и поддержке сайта на аутсорсинг; или как расходы на заработную плату соответствующих работников и на продвижение сайта). Текущие затраты, связанные с сайтом интернет-магазина, включают стоимость аренды хостинга, абонентскую плату за доменное имя, издержки наполнения сайта контентом, издержки по продвижению сайта (продвижение в поисковых системах, CEO-оптимизация и т.п.).

Также рассмотрим как входные данные затраты на организацию доставки товаров в расчете на единицу продукции (отношение суммы транспортных расходов в течение месяца к количеству единиц реализованной продукции) и затраты на содержание запасов (сумма затрат на складирование и альтернативной стоимости запасов).

Примем в качестве входных параметров и такие специфические для электронной коммерции показатели, как количество веб-страниц и средний объем одной веб-страницы. Первое из значений отражает масштабы интернет-магазина и складывается из количества товаров, представленных в магазине (каждому товару соответствует страница продукта), количества страниц каталога (значение зависит от особенностей классификации товаров) и количества страниц, выполняющих репрезентативную и информативную функции (главная страница, страница, содержащая контактную информацию, страницы со статьями, новостями, ссылками и т.п.). Средний объем веб-страницы исчисляется в килобайтах и отражает объем информации, представленной в графическом и текстовом выражении на сайте.

 К числу выходных параметров отнесем прибыль от продаж до налогообложения как основной финансовый показатель, отражающий результат хозяйственной деятельности.

В качестве выходного параметра рассмотрим и качество доставки товаров с точки зрения платности услуг по доставке, географии и сроков доставки. Рассмотрим также количество упущенных продаж по причине отсутствия товара в наличии (количество обращений за товаром, которого не было на складе). Данный параметр будет иллюстрировать оптимальность состава запасов, хранящихся на складе.

Примем во внимание такие специфические показатели, как среднедневное количество уникальных посетителей (количество потенциальных покупателей, посетивших сайт в течение дня, которое отражает качество продвижения сайта), а также среднедневное количество покупок, совершенных в интернет-магазине. Введем для рассмотрения и такой показатель, как количество поддерживаемых систем расчетов. Наконец, рассмотрим в качестве выходного параметра качество веб-сайта интернет-магазина. Данная характеристика является комплексной и включает такие параметры, как уровень используемых веб-технологий, юзабилити (удобство и простота использования), качество, оригинальность и актуальность информации, безопасность осуществления транзакций.

Для реализации модели необходим сбор данных по ряду интернет-магазинов. Далее осуществляется поиск средних значений по каждому из параметров. После рассчитываются приведенные значения параметров как отношение значения параметра для отдельного интернет-магазина к среднему значению. Еесли, рассматриваемый выходящий параметр имеет отрицательное влияние на значение эффективности (для рассматриваемой модели это количество упущенных продаж), то его приведенное значение рассчитывается делением среднего значение на значение переаметра для отдельного магазина. Различным параметрам могут быть присвоены веса в зависимости от их значимости. В случае, если все показатели имеют одинаковое значение, веса всех входных (выходных) параметров равны, а их сумма составляет 1. Сравнительная эффективность работы отдельно взятого интернет-магазина определяется как отношение суммы взвешенных значений выходных параметров к сумме взвешенных значений входных параметров по следующей формуле:

E_c – сравнительная эффективность работы отдельного интернет-магазина;

i_i – приведенное значение i-го входного параметра;

α_i – вес i-го входного параметра;

n – количество входных параметров;

o_j – приведенное значение j-го выходного параметра;

β_j – вес j-го выходного параметра;

m – количество выходных параметров.

Полученное значение показывает, насколько эффективно функционирует интернет-магазин в сравнении с прочими анализируемыми магазинами, поэтому показатель носит не абсолютный, а сравнительный характер. Значимость данных, которые могут быть получены описанным образом, состоит в том, что рассчитанная сравнительная эффективность показывает, насколько успешно функционирует каждый из анализируемых объектов в сравнении с прочими, функционирующими в тех же условиях. На основании этой информации, а также анализа приведенных значений параметров, показывающих, является ли значение параметра для отдельного магазина выше или ниже среднего, можно сделать выводы о необходимости совершенствования той или иной сферы работы каждого интернет-магазина.

Описанная модель может быть использована компаниями, занимающимися веб-разработкой и консалтингом в сфере электронной коммерции, а также торговыми интернет-порталами. Данные субъекты могут осуществлять сбор информации о ряде интернет-магазинов а затем оказывать консультационные услуги заинтересованным в этом интернет-магазинам, сохраняя однако конфиденциальность информации, полученной от других компаний.

Литература

1. Wen H. J., Lim B., Huang H.L. Measuring e-commerce efficiency: a data envelopment analysis approach // Industrial Management & Data Systems. 2003. №103/9. P.703-710.

2. E-commerce and logistics: stakes and future prospects for logistics suppliers [Электронный ресурс]. URL: http://www.etcproceedings.org/paper/e-commerce-and-logistics-stakes-and-future-prospects-for-logistics-suppliers (дата обращения: 25.06.2012).

Поступила в редакцию 15.08.2012 г.