Моделирование олигополистической конкуренции в условиях формирования цифровых экосистем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Самойлова Ирина Александровна

• Самойлова Ирина Александровна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Самойлова Ирина Александровна

Введение

Глава 1. Анализ математических моделей олигополистической конкуренции и особенностей их применения на информационном рынке в условиях формирования цифровых экосистем

1.1. Специфика и характерные особенности рынка информационных товаров и услуг

1.2. Базовые модели олигополистической конкуренции

1.3. Управление конкурентными взаимодействиями на информационных рынках и роль внутренних цифровых платформ и экосистем

1.4. Постановка научной задачи исследования

Выводы по Главе

Глава 2. Разработка комплекса моделей олигополистической конкуренции в условиях насыщенного информационного рынка

2.1. Понятийный аппарат и типизация платформенных решений для информационных олигополистических рынков

2.2. Построение базовой схемы взаимоотношений с клиентами на информационном рынке Ь2Ь в разрезе конкуренции

2.3. Разработка модели сбытовой стратегии компаний-олигополистов в условиях насыщенного рынка

2.4. Построение и исследование динамической модели объемной конкуренции (сбытовой активности) компаний с учетом различных принципов реагирования компании на действия других участников

2.5. Разработка и исследование модели удерживающего ценового предложения с учетом издержек переключения клиентов

2.6. Моделирование совместного влияния сетевого эффекта и издержек

переключения с учетом неоднородности предпочтения клиентов

Выводы по Главе

Глава 3. Практическая реализация моделей олигополистической конкуренции в разрезе формирования бизнес-стратегий

3.1. Рынок информационно-правового обеспечения: история и современное состояние

3.2. Проблемы асимметрии и рыночные перспективы конкурирующих компаний

3.3. Влияние дифференциации предложения на эффективность сбытовой деятельности: практика применения

3.4. Апробация модели управления издержками переключения

Выводы по Главе

Заключение

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование олигополистической конкуренции в условиях формирования цифровых экосистем»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Интерес к научному исследованию процессов формирования цифровых платформ и создания на их основе цифровых экосистем неуклонно растет, что подтверждается фактом лидерства по рыночной капитализации ведущих мировых корпораций - из 12 крупнейших мировых гигантов 7 (Alibaba, Amazon, Apple, Facebook, Google, Microsoft, Tencent) являются цифровыми экосистемами. Российский рынок платформенных решений по созданию экосистем также показывает существенный рост - совокупная выручка трех крупнейших компаний («Яндекс», «Сбер» и Mail.ru Group) выросла на 24% в 2020 году [170].

Цифровая платформа представляет собой современное информационное решение на базе высоких технологий, целью которого является создание стоимости за счет облегчения взаимодействия между большим числом взаимозависимых групп участников, что позволяет констатировать появление нового экономического объекта - цифровой экосистемы, формируемой триадой «технологическая конструкция - бизнес-модель - цифровая платформа» [25].

Несмотря на различные используемые подходы к построению платформенной архитектуры - это может быть разработка собственных (внутренние платформы) или консолидация сторонних сервисов (внешние платформы), происходит формирование новой рыночной структуры, в которой ведущими игроками являются создаваемые крупными компаниями экосистемы. С одной стороны, внешние платформы являются более конкурентоспособными за счет большей открытости к инновациям и большего сетевого эффекта, но с другой стороны, внутренние платформы, создаваемые в рамках отдельных компаний, и порождаемые ими экосистемы могут стать одним из важнейших факторов развития предприятий разного формата и масштаба деятельности. В этом случае экосистема представляет собой совокупность цифровых сервисов, запакетированных вокруг ядра, представляющего основной вид деятельности компании.

Для российского рынка цифровых экосистем, находящегося на этапе формирования, характерно наличие технологических решений по созданию цифровых платформ на базе существующего бизнес-ядра компании, концентрирующего ее основные компетенции. Так, на российском рынке информационно-правового обеспечения (рынке ИПО) действуют 3 крупных компании - «КонсультантПлюс», «Гарант», «Главбух» (с одноименными продуктами - информационно-правовыми системами), занимающие суммарно более 90% рынка (около 150 тысяч организаций), которые в настоящее время находятся в стадии становления экосистем в условиях сложившейся олигополии на этом рынке. Сочетание тенденций к всеобщей цифровизации и развитию сервисов LegalTech с изменением пользовательского поведения при работе с комплексом услуг информационно-правового обеспечения ведет к формированию концепции использования правовой системы как ядра цифровой платформы и порождаемой ею экосистемы.

Таким образом, экосистемы формируются в качестве инфраструктуры, обеспечивающей взаимодействие производителей и потребителей, что выводит на первый план вопросы моделирования конкуренции на таких рынках. При этом особую значимость приобретают решения по формированию цифровых экосистем на рынках информационных товаров и услуг, что продиктовано прежде всего сложившимися особенностями бизнес-процессов и усилением присущего всем информационным продуктам сетевого эффекта.

Многие информационные рынки по своей структуре являются олигополистическими, что поднимает довольно широкий круг вопросов стратегического взаимодействия его участников. Несмотря на большой спектр представленных в научной литературе математических моделей олигополистической конкуренции, их прямое применение к информационным рынкам наталкивается на серьезные ограничения, связанные как с использованием традиционных стратегических переменных, так и характеристиками рынка информационных решений. Экстраполяция общих экономических моделей, использующих традиционные подходы и инструменты

моделирования рыночного спроса, мало применима к информационным услугам, предоставляемым цифровыми экосистемами, в силу наличия эффектов, характерных только для данного рынка: сетевого характера, издержек переключения клиентов при смене поставщика, крайнего случая экономии на масштабе производства, невозвратного характера постоянных затрат. Основу конкуренции на рынке цифровых экосистем при этом составляет конкуренция за клиента в условиях абонентского характера предоставляемых услуг, когда к технологической привязке потребителя к цифровой платформе компании-провайдера добавляется также контрактная, обеспечивающая доступ ко всему спектру сервисов данной экосистемы.

Вышесказанное обуславливает необходимость разработки математических моделей, учитывающих особенности конкурентной среды в процессе формирования цифровых экосистем. Экзогенными параметрами моделей должны быть показатели рыночной среды, а эндогенными - показатели, на которые могут оказать влияние непосредственно сами компании. Такой подход к моделированию позволит разрабатывать гибкие бизнес-стратегии, адаптирующиеся к специфике рынка информационных услуг с учетом поведения ключевых игроков.

Успешное формирование российских цифровых экосистем в перспективе связано с разработкой адекватного математического аппарата, который позволит выстраивать бизнес-стратегии работающих на олигополистических рынках компаний и обеспечит повышение эффективности их деятельности и расширение границ отраслевого рынка в целом.

Степень разработанности темы исследования. Значительную роль в изучении конкуренции и построении базовых моделей олигополистического рынка сыграли труды А. Курно [124], Г. фон Штакельберга [163], Л. Вальраса, Ж. Бертрана, Дж. Нэша и других классиков экономико-математической науки. Вопросам формирования и поддержания структуры отраслевых рынков особое внимание уделяли Дж. Стиглер, Д. Крэпс, Ф. Шерер, Д. Росс, С. Клемперер, Р. Липси, Э. Маскин, Дж. Тироль, Д. Фуденберг, Т. Шеллинг, Р. Шмалензи, Л.М.Б.

Кабраль, Д. Хэй, Д. Моррис [101, 118, 119, 128, 148, 149]. Особенностям конкуренции на информационных рынках в условиях высоких сетевых эффектов и издержек переключения посвящены работы Б. Артура, Х.Р. Вэриана, М. Катца, П. Клемперера, Дж. Стиглица, Дж. Фаррелла, О. Шая [13, 100, 115, 131, 132, 142, 145, 146, 162, 166, 167]. Исследования о современном состоянии и о тенденциях развития платформ в рамках цифровой экономики проводили Дж. Мур, М.Ривз, Дж.Паркер, С.Чаудари, Б.Руман [83]. Различные аспекты конкуренции в условиях новой экономики также широко освещались в бизнес-литературе -достаточно упомянуть книги К.М. Кристенсена, К.М. Маркиндеса, И. Бюшкена [20, 59, 64]. Стоит также отметить труды отечественных ученых С.Б. Авдашевой [2, 3, 4], Е.Н. Калмычковой [3], Н.М. Розановой [76-82], В. Л. Макарова [63], А.Е. Шаститко [116, 117], В.Е. Дементьева [31-34], А.С. Птускина [75], Е.В. Устюжаниной [34], Г.Б. Клейнера [49], А.И. Орлова [70], А.Ю. Юданова [121], А.Н. Чеканского [113], Г.В. Колесника [50], А.Ю. Филатова [109-112], О.Н. Антипиной [10-12], И.А. Стрелец [102-103], В.Д. Марковой [60] и других.

Анализ имеющихся работ отечественных и зарубежных авторов в области моделирования конкуренции на олигополистических рынках и построения экосистем как современной формы организации бизнеса показал необходимость разработки экономико-математических моделей в качестве основы бизнес-стратегий компаний, работающих на информационном рынке, их дальнейшего развития с учетом различных этапов взаимоотношений с клиентами и имеющихся рыночных ограничений, а также потенциала платформенных решений, что обусловливает актуальность темы исследования.

Цель и задачи исследования. Цель диссертации - разработка экономико-математических моделей конкурентного взаимодействия компаний на олигополистическом рынке информационных услуг, обеспечивающих повышение эффективности маркетинговых и продуктовых стратегий в условиях формирования цифровых экосистем.

Для достижения поставленной цели определены и в диссертационном исследовании последовательно решены следующие задачи:

- анализ особенностей олигополистической конкурентной среды и уточнение понятийного аппарата и типизации цифровых платформ и экосистем как новых экономических объектов рынка информационных продуктов и услуг;

- разработка и обоснование базовой схемы взаимодействия компаний с клиентами, а также определение соответствующих стратегических переменных для различных этапов взаимодействия с учетом особенностей конкуренции;

- построение модели сбытовой активности компаний-дуополистов в условиях насыщенного рынка с учетом асимметрии в принципах реагирования на действия конкурента;

- разработка математических моделей удерживающего ценового предложения с учетом издержек переключения клиентов и сетевого эффекта;

- исследование и обоснование стимулов к изменениям сбытовой и ценовой политик у компаний на дуополистическом рынке в зависимости от распределения по рыночным долям;

- адаптация и апробация разработанных моделей с учетом возможных ресурсных ограничений на примере формирования цифровой экосистемы компании «Гарант».

Объектом исследования в диссертационной работе являются компании информационного рынка Российской Федерации в переходный период формирования внутренних цифровых экосистем.

Предметом исследования являются процессы моделирования олигополистической конкуренции на насыщенных информационных рынках и формирования конкурентных стратегий на этапе создания цифровых экосистем.

Методология и методы исследования. Методологическую основу составили фундаментальные труды отечественных и зарубежных авторов по теории конкуренции, математическому моделированию сбытовой, ценовой и сервисной политик субъектов рыночной экономики; методы микроэкономики и теории игр. Для обоснованности полученных результатов использовался системный подход в качестве общеметодологического принципа решения взаимосвязанных задач моделирования объектов микроэкономики. В работе

использовались открытые материалы, опубликованные в общей, специальной литературе, в периодической печати, интернет-изданиях, а также собственные материалы автора, полученные в процессе работы над диссертацией.

Научная задача состоит в развитии аппарата теоретико-игрового моделирования применительно к специфике олигополистического информационного рынка и разработке экономико-математических моделей олигополистической конкуренции в условиях формирования цифровых экосистем.

Соответствие паспорту научной специальности. Область исследования соответствует пунктам 1.3. «Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности» и 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» паспорта специальности - 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики».

Научная новизна заключается в том, что с учетом актуальной специфики формирования цифровых экосистем на рынке информационных услуг разработаны экономико-математические модели олигополистической конкуренции, отличающиеся учетом сетевых эффектов и асимметрии реакции участников, что обеспечивает поддержку принятия решений по выработке маркетинговых и продуктовых стратегий компаний.

Основные научные результаты, полученные в ходе исследования лично автором и выносимые на защиту, заключаются в следующем:

1. Предложено определение цифровой экосистемы как совокупности цифровых сервисов, формируемых вокруг информационного продукта как ядра внутренней цифровой платформы компании, концентрирующего ее основные компетенции, что позволяет трактовать создаваемую при этом экосистему как

набор инструментов дифференциации предложения.

2. Предложена постановка задачи моделирования олигополистического поведения с учетом разбиения на отдельные последовательные этапы -привлечения клиента и его обслуживания, что обуславливает необходимость использования новых стратегических переменных при моделировании конкуренции (в отличие от классических моделей объемной или ценовой конкуренции); насыщенный характер рынка и задача максимизации числа клиентов в условиях коммодитизированного рынка определяют выбор объема сбытовой активности как стратегической переменной в модифицированной модели олигополистической объемной конкуренции Курно; необходимость учета сетевого эффекта и управления издержками переключения клиентов являются основой модели ценообразования с учетом формирования удерживающего предложения для «ядра» собственной клиентской базы и управления процессами перехода клиентов между поставщиками.

3. Разработана модель конкурентного взаимодействия на насыщенных рынках для этапа привлечения новых клиентов с учетом объемов активного сбыта при фактическом отсутствии «неохваченных» сегментов и активных суммарных действиях, что снижает результативность и эффективность; в отличие от базовых моделей конкуренции рассмотрены различные принципы реагирования на действия конкурента, что определяет асимметрию в действиях компаний и при динамическом моделировании позволяет выявить ключевые факторы для формирования их сбытовых бизнес-стратегий.

4. Разработана динамическая модель объемной конкуренции по объемам сбытовой активности в условиях коммодитизированного рынка с учетом различных принципов реагирования компании на действия других участников; при этом вне зависимости от характера пошагового принятия решений (неравноправные или равноправные компании, но имеющие разное время реакции на действия конкурента) результаты о предельных оптимальных объемах остаются одинаково справедливыми, что показывает более выигрышную позицию компании с большим временем реакции при последовательном

принятии решений.

5. Разработана модель ценовой конкуренции (с учетом издержек переключения клиентов) с выделением 2 различных типов взаимодействия: между «ядрами» клиентских баз и внутри сегмента клиентов, склонных к смене поставщика; разработана модель формирования удерживающего ценового предложения с учетом издержек переключения и сетевого эффекта на дуополистическом рынке; выявлены различия подходов к повышению издержек переключения у компаний, занимающих разные рыночные доли, что может стать основой маркетинговой стратегии в условиях формирования цифровых экосистем.

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в совершенствовании научно-методического аппарата моделирования олигополистических рынков с учетом особенностей информационной экономики и цифровых экосистем.

Практическую ценность представляют предложения по адаптации и внедрению в практическую деятельность компаний, работающих на информационных рынках, положений разработанных моделей и корректировке рыночных стратегий с учетом краткосрочных и перспективных целей и задач участников рынка в условиях асимметрии и имеющихся ресурсных ограничений. Исследован вопрос о формировании и внедрении комплекса дополнительных сервисов, создающего инфраструктуру и коммуникационные инструменты взаимодействия производителя и его потребителей, что обуславливает влияние реализуемой экосистемы с организованным пользовательским бесшовным переходом на дифференциацию продуктового предложения, повышение эффективности бизнес-процессов и расширение границ отраслевого рынка; проведена апробация результатов диссертации для рынка информационно-правового обеспечения (рынка ИПО) в целом и компании «Гарант» в частности.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов диссертации обеспечивается корректным выбором данных, основных допущений и ограничений при постановке научной задачи, использованием

системного подхода и современного экономико-математического аппарата при ее решении и подтверждается достаточной сходимостью полученных результатов с практикой принятия решений по управлению и планированию компаний на рынке информационных товаров и услуг в Российской Федерации.

Апробация результатов исследования. Основные результаты докладывались и получили положительную оценку на IV Российском экономическом конгрессе «РЭК-2020» (Тематическая конференция «Микроэкономика и теория игр») (Москва, 2020), XIX Национальной научно-практической конференции «Глобализация экономики и российские производственные предприятия» (Новочеркасск, 2021), конференции «Ломоносовские чтения» (Москва, 2021), межкафедральном научном семинаре факультета «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, 2021).

Теоретические и методические положения работы использованы в учебном процессе МГТУ им. Н.Э. Баумана (2019-2021гг.) при преподавании дисциплин: «Аналитические методы принятия решений», «Методы математического моделирования социальных процессов», «Математическое моделирование», «Методы принятия управленческих решений». Практические положения диссертации реализованы и внедрены в деятельности компаний «Гарант» (ООО «Гарант-Сервис-Университет») и ООО «Бизнес-Софт», 2021. Апробация и реализация результатов диссертационной работы подтверждены соответствующими актами внедрения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 научных работ общим объемом 3,48 п. л. (авторский вклад - 2,9 п. л.), из них 5 статей общим объемом 2,93 п.л. (авторский вклад - 2,43 п.л.) в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России.

Структура и содержание работы. Диссертация изложена на 154 страницах и состоит из введения, трех глав, с выводами по каждой из них, общих выводов по диссертации, списка литературы из 175 наименований, содержит 14 таблиц и 20 рисунков.

Во введении обосновываются выбор и актуальность темы исследования, определяются цели и задачи диссертации, объект и предмет диссертационного исследования, формулируется научная новизна и практическая значимость.

В первой главе диссертации выполнен анализ предмета и объекта исследования, даны основные положения существующих математических моделей олигополистической конкуренции и особенности их применения на информационном рынке в процессе формирования цифровых экосистем как совокупности цифровых сервисов, запакетированных вокруг ядра - основного информационного продукта.

Во второй главе диссертации предложено и обосновано определение цифровых экосистем и подход к их типизации, проведена разработка моделей олигополистической конкуренции в условиях коммодитизированного рынка на разных этапах жизненного цикла взаимоотношений с клиентами с учетом сложившейся рыночной ситуации и возможностей каждой из компаний в условиях «зрелого» (насыщенного) рынка, исследованы факторы формирования динамической сбытовой стратегии компаний с учетом характера предлагаемых решений и эндогенного характера спроса и различий в принципах реагирования каждой из компаний, исследованы аспекты управления издержками переключения клиентов между компаниями-поставщиками как основы формирования удерживающего ценового предложения.

В третьей главе диссертации на базе разработанных моделей проведено исследование эффективности управления бизнес-процессами с учетом различного рыночного положения конкурирующих компаний. Показано влияние дифференциации предложения на эффективность сбытовой деятельности. Предложен подход к использованию информационного продукта как ядра внутренней экосистемы компании, концентрирующего ее основные компетенции, путем формирования и внедрения комплекса дополнительных сервисов. Показано, что предоставление клиентам пакетов дополнительных сервисов в процессе внедрения цифровых экосистем увеличивает их издержки переключения на конкурирующий продукт и, как следствие, ведет к повышению

среднего «срока жизни клиента» и положительно влияет на показатель LTV/CLV (lifetime value/ customer lifetime value). Апробация полученных результатов и внедрение в деятельности компании «Гарант» (ООО «Гарант-Сервис-Университет») и компании «Бизнес-Софт» на практике показали положительные результаты, что дало руководству и управленческому звену компаний рабочие инструменты для принятия решений и выстраивания своей производственно-хозяйственной деятельности.

В заключении представлены основные результаты и выводы по работе, даны рекомендации по формированию приоритетных направлений конкурентной, сбытовой, маркетинговой, сервисной политик компаний на насыщенных информационных рынках, а также определены перспективные направления дальнейших исследований по проблематике диссертации.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОЛИГОПОЛИСТИЧЕСКОЙ КОНКУРЕНЦИИ И ОСОБЕННОСТЕЙ ИХ

ПРИМЕНЕНИЯ НА ИНФОРМАЦИОННОМ РЫНКЕ В УСЛОВИЯХ ФОРМИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ЭКОСИСТЕМ

Целью настоящей главы является обзор, систематизация и обобщение вопросов, связанных с методами экономико-математического моделирования на олигополистическом информационном рынке в процессе формирования цифровых платформ и экосистем, в трех направлениях:

1. С точки зрения определяющих характеристик и специфики информационного рынка;

2. С точки зрения рассматриваемых в научной литературе экономико-математических моделей олигополистической конкуренции;

3. С точки зрения вытекающих целей, проблем и задач управления, стоящих перед участниками рассматриваемого рынка в процессе формирования экосистем.

1.1. Специфика и характерные особенности рынка информационных

товаров и услуг

В работе [92] отмечается, что «информация как экономическое благо обладает особыми свойствами, отсутствующими у других товаров и услуг, которые меняют действие привычных экономических законов». ! Само определение «информационного продукта» вытекает из общеэкономических соображений и может быть дано в виде «документированной информации, подготовленной в соответствии с потребностью пользователя и представленной в виде товара» [92]. Сложившаяся система отношений, как экономических, так и правовых, связанная с определенным таким образом товаром, образует рынок информационных продуктов и услуг.

Прежде всего, выделим свойства, вытекающие напрямую из природы информации. Это неуничтожимость информационного продукта при потреблении, субъективный характер восприятия самой информации, обязательность процедур ознакомления для оценки того или продукта, а также необходимость защиты продукта авторским правом. Из этих свойств вытекают повсеместно используемые практики распространения демо-версий, временного использования, ограниченного использования и т.д. При этом вышеуказанные свойства описывают природу и сущность каждого из рассматриваемых продуктов, но напрямую не влияют на экономику производства и распространения. Следующая группа определяет как раз характеристики, связанные с особенностями информационного рынка и конкурентной среды на нем - структура затрат, ценовая дискриминация, сетевые эффекты и издержки переключения потребителей [80, 84, 127, 129, 130, 158, 159]. Говоря о структуре затрат на производство универсального информационного продукта, следует отметить, что основная их часть связана с созданием самого продукта (т.н. затраты «первой копии), при этом издержки копирования и тиражирования составляют лишь незначительную долю общих затрат [94, 95]. На информационных рынках возникает крайний случай экономии на масштабе производства, при котором ограничения по мощностям практически не возникают. В большинстве случаев стоит отметить и характер постоянных затрат, или более точно, их невозвратный характер, что делает затруднительным как вход новых компаний на рынок, так и уход с рынка уже имеющихся. Все эти факторы определяют усиление конкуренции [10, 11], при этом особую ценность приобретает размер клиентской базы компании (являющийся залогом ее прибыльности в перспективе), и конкуренция ведется на уровне формирования таких баз. При этом очень важно проводить принципиальное различие между затратами на производство и затратами на распространение [86, 88]. Производство практически не содержит переменной составляющей затрат, чего нельзя сказать о затратах на распространение. Более того на насыщенных рынках

(см. также Главу 2) наблюдается динамика роста и предельных затрат на распространение.

В разрезе конкурентных взаимодействий одним из наиболее важных факторов информационного рынка являются «издержки переключения» потребителей [136, 138, 144, 145]. На рынках с абонентским характером договоров с клиентами важность этого фактора еще больше возрастает [19, 153]. Если услуга (доступ) предоставляется клиенту в рамках договора на абонентское обслуживание - т.е. «клиент на какое-то время оказывается «заперт» (блокирован) у конкретного поставщика, это безусловно отражается на конкурентном поведении и стратегиях других компаний» [87]. Сам по себе термин «издержки переключения» может толковаться как в широком смысле в виде «чистой стоимости любого изменения как такового», так и в более практическом ключе как «различные затраты потребителя при смене продукта и/или поставщика» [92]. Классификация издержек переключения во многом определяется особенностями их возникновения и возможной связью с периодической сменой поставщика. Если потребитель несет те или иные затраты, связанные с необходимостью освоения нового для себе продукта (решения), то понеся их однажды, в дальнейшем он уже не будет нести такого рода издержек вне зависимости от того, каким решением он пользуется. Такие издержки носят называнием «издержек обучения» (learning costs). Кроме этого, существуют также издержки, которые сопровождают каждый факт смены поставщика (transactional costs). В любом случае издержки переключения приводят к тому, что потребитель оказывается связан с компанией по различным основаниям, и при этом договорная привязка является только одной из них [20].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Самойлова Ирина Александровна, 2022 год

- Е —

16с Е 2с

1 1

8с " - Е —, 2с

что показывает определяющее влияние коэффициента эффективности инвестиций на решение не только о рыночной роли и объеме сбытовых мощностей, но и прибыльности работы на рынке в целом.

Сравним прибыли 2-ой компании (последователя) в случае, когда она соглашается с ролью последователя и когда она претендует на лидерство. Из условия

(1 — Е)2 1- 4Е 16с < 8с

автоматически следует, что условием успешности бизнес-стратегии опережения лидера является Е2 + 6Е — 1 < 0, что может выполняться только при 1/Е > —3 + 710. Если же эффективность инвестиций не обеспечивает необходимый уровень сбытовой активности, то расчет на опережение лидера противоречит условию прибыльности.

Таким образом, сохранение лидирующего рыночного положения одной из компаний при условии однородности предлагаемого товара (услуги) обеспечивается ее возможностями осуществлять более стабильную сбытовую политику. Асимметричность рыночных долей приводит к разной чувствительности компаний на изменение своих клиентских баз, являющихся основой текущей прибыльности их коммерческой деятельности. Реакция на изменение сбытовой активности конкурента для компании с меньшей рыночной долей в условиях насыщенного рынка является для нее вынужденной мерой. При этом, стремление компании-последователя изменить рыночные роли (и принципы реагирования) может входить в противоречие с положениями прибыльности, если коэффициент эффективности инвестиций в сбытовые мощности недостаточно высок.

3.3. Влияние дифференциации предложения на эффективность сбытовой

деятельности: практика применения

Другим важным аспектом является возможно разное отношение потребителей к сбытовым и ценовым предложениям компаний (что определяет дифференциацию). Исследование такого типа является одним из важнейших этапов при анализе конкурентоспособности представленных решений. При этом

оценка может вестись не только с точки свойств продукта и рыночных цен, но и с точки зрения имеющихся потенциальных сетевых эффектов и издержек переключения между брендами. Такая методика, в отсутствие официальных данных, может дать более адекватную картину рыночной структуры и в какой-то мере отразить различия в продуктовой и ценовой политике участников рынка. Опрос 150 организаций (сентябрь 2020г.) (Рисунок 3.2) выявил, что с точки зрения клиентов рынок ИПО - это рынок, на котором действуют 2 основных конкурента и приближающийся к ним 3-ий, пришедший со смежного рынка (и тем самым подтвердил указанный выше вывод об устойчивом олигополистическом характере рыночной структуры). Кроме того, данный опрос позволил ответить на вопрос о дифференциации представленных на рынке продуктов.

Себестоимостьпроиз во детва 10

Узнаваемость __f Рыночная цена

Лояльность к бренду

Степень информационного влияния на потребителя (рекламная активность)

Наличие уникальных предложений

- КонсультантПл юс

-Конкурентытретьего эшелона

-Главбух

Доля рынка

Распространенность партнерской сети

Качество продукта

Ассортимент (продуктовая политика)

■ачество сервиса

Уровень развития технологии

Рисунок 3.2 - Многоугольник конкурентоспособности Полученные данные свидетельствуют, что по мнению потребителей нельзя говорить об однородности представленных продуктов (а следовательно, и комммодитизации рынка). Кроме того, ни один из представленных на рынке продуктов не обладает явным преимуществом (если бы так было, возникал бы

вопрос о вертикальной дифференциации). Комбинация этих двух фактов позволяет констатировать, что представленная на рынке ИПО продуктовая дифференциация является горизонтальной.

Базовая модель Параграфа 2.4. Главы 2 была построена в условиях однородности предоставляемого потребителям продукта. Однако, эмпирические данные говорят о том, что при разработке маркетинговой и сбытовой стратегии компании опираются, прежде всего, на предположения о дифференцированном характере своего коммерческого предложения (именно это и составляет в большинстве своем основу УТП - уникального товарного предложения). Таким образом, представляет интерес дальнейшее развитие и апробация модели управления сбытовой активностью путем введения в нее параметра дифференциации. Таким параметром может выступать разное отношение потребителей к сбытовым предложениям разных компаний.

Введем в базовую модель Параграфа 2.4. Главы 2 следующие коррективы. Обозначим через б+ - коэффициент эффективности сбыта компании # при заданном уровне собственной сбытовой активности ,+ и активности конкурента , (# ^ У) вида = а — 3, — , где 3 > 0,3 > /. В литературе (например, [115]) для рынка дифференцированных товаров при условии нулевой себестоимости производства аналогами таких коэффициентов обычно выступают обратные функции спроса вида

Р1 = а — 3,1— /,2, Р2 = а — /,1 — 3,2

с указанными выше ограничениями на 3 и /. Предположение /2 > /2 гарантирует более высокую чувствительность эффективности сбыта к изменению собственных объемов активности, чем к изменению объемов конкурента.

Таким образом, произведя обратную операцию, получим, что

,1 = а — Ьб1 + сб2 ,2 = а — сб2 + ьб1,

где

а=

Ь =

а(3 — /)

32—/2'

3

(32 — /2)' /

Х (32 — /2 ) '

Следуя [115], введем понятие степени дифференциации брендов € =

у2

—. Высокая дифференциация означает, что потребители считают, что

предлагаемые товары не являются совершенными заменителями, на эффективность привлечения клиентов компании не сильно влияет изменение сбытовой активности конкурента. Т.е. для дифференцированных товаров € ^ 0 при /2 ^ 0. Очевидно, что при этом с^-0 и изменение эффективности конкурента не влияет на объем сбытовой активности компании. Для однородных товаров Д^-1, и к росту объемов сбытовой активности компании приводит в равной степени как снижение собственной эффективности, так и рост соответствующей эффективности конкурента.

Аналогично предположениям Параграфа 2.4 Главы 2 о виде функции прибыли, получим что:

6 = а,+ — {3,1+/,]),1. Исходя из условия максимизации прибыли, можно утверждать, что функции наилучших ответов имеют вид

,+ = ВЯ+(,т) =

а — /,]

23

Если же компания # ведет себя как лидер по Штакельбергу, то

,1 = А^тах ,11а — ^3,1 + /

а — /,л\ /3(23 — /)

\ 23 1) 2(232 —/2)'

при этом

= а — /,1 = а_(л _ /(23 — /) ,2 = 23 = 23 у1 2(232 — /2)у

Как и ранее при моделировании динамической конкуренции (в настоящем анализе мы ограничимся Случаем 1) будем предполагать, что компании имеют

разное время внедрения изменений и время реакции 1-ой компании больше, чем у ее конкурента (T1>T2), что позволяет ей при максимизации прибыли рассматривать разные функции наилучшего ответа конкурентам на 2 разных участках, т.е.

у ( а — /q

Щ = T2qt(a — ßq± — /,7) + (Тг — T2)q1 [а — ßq± — /—jßß—J ^ max

Решение этой задачи приводит к выражению

^ (Ti — T2)/a _ _ Tia--1 2ß2 '--T2yq2

qi = BR1(q2) = -T _ T-.

JßTi—^—-2/

Учитывая динамический характер принятия решений, получим, что qi((k + l)Ti) = rRi{q2(kTi + T2)) = а {л — 2» + ^qM)

где

T (Ti — T2)/ A — 2ß

2ßTi — T~—~2Y2'

T2/

В =-

грТг-Ь—7/2'

Абсолютно аналогично рассмотренному ранее случаю коммодитизированного рынка, можно вывести явное выражение предельных объемов сбытовой активности и в случае дифференцированного предложения. При к ^ ю объемы сбытовой активности 1-ой и 2-ой компаний имеют вид: а(2Т1^ — Т1/) а

,i =

(4ß2 — 2Y2)Ti + T2Y2 2R+v (Ti — T2)/2 '

2ß+/— (2ß — y)Ti

,2 = ВИ2(,1).

При этом при сглаживании различий по времени реакции, т.е. при Т1 ^ Т2

_ п

мы приходим к оптимальным решениям по Курно ц1 = 2>+у. Если же конкурент реагирует практически мгновенно (а это происходит при Т2 ^ 0) , то

оптимальное решение совпадает с решениями для лидера по Штакельбергу = а(2Р-Г)

"(р2-2у2).

Следует также отметить, что при увеличении степени дифференциации, т.е. при € ^ 0, различие времени реакции уже не влияет на предельные объемы оптимальной сбытовой активности - для обоих конкурентов они совпадают с оптимальными по Курно.

Таким образом, введение в модель Параграфа 2.4. Главы 2 предположения о дифференцированном характере предложения позволяет сформулировать основу для маркетинговой стратегии компании № 2 (по рыночной доле). Даже если принципы реагирования останутся такими же, как в базовой модели, компания может увеличить «результативный выход», вводя дифференциацию товарного предложения. Данный факт для рынка ИПО хорошо согласуется с маркетинговой стратегией 2-ого по рыночной доле игрока - компании «Гарант», которая является своего рода технологическим лидером и первой осуществляет те или иные функциональные продуктовые нововведения (Таблица 3.2).

Таблица 3.2 - Технологические нововведения и время их появления на рынке ИПО у различных компаний

Функциональная возможность правовой системы Дата появления в системе «Гарант» Временная задержка до момента появления аналогов в других системах (в годах)

Поиск по ситуации 1990 13

Интеграция с Интернетом 2002 7

Профессиональные страницы 2015 1

Совместимость с ОС Linux 2018 -

При этом эмпирические данные свидетельствуют, что функциональные нововведения, являясь основой коммерческих сбытовых предложений, изменили в ряде случаев эффективность конверсии потенциальных клиентов в действующие (воронку продаж) (Таблица 3.3).

Таблица 3.3 - Конверсия потенциальных клиентов по «воронке продаж» (СТЯ)

Временной период Регион №1 Регион №2 Регион №3

Сентябрь-ноябрь 2018 1,67% 2,12% 2,46%

Март-май 2019 1,84% 1,95% 2,75%

Сентябрь-ноябрь 2019 2,54% 2,76% 2,46%

Таким образом, позиция компании №2 может быть улучшена путем дифференциации продукта и введения данного аспекта в качестве основы уникального торгового (УТП) и сбытового предложения. При этом стоит подчеркнуть, что дифференциация на уровне сбытового предложения может и не означать реальные отличия в свойствах товаров и услуг. На уровне контакта с потребителем может быть реализована «сбытовая приманка» - предложение потенциальному клиенту одной из сопутствующих услуг, напрямую не связанных с основным продуктом. После преодоления этапа «заглубления» компания может начать работу по переводу клиента, который пользуется продуктом конкурирующей компании, на свой основной продукт. Таким образом, расширение перечня дополнительных услуг может повысить эффективность сбытового воздействия как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. По данным одной из региональных партнерских организаций компании «Гарант», построение сбытовой кампании (январь-ноябрь 2018г.) на основе возможности для потенциального клиента принять участие в федеральных онлайн-семинарах по актуальным вопросам применения законодательства с представителями ОГВ увеличило процентный выход на первоначальном этапе привлечения клиентов («звонок телемаркетинга - заявка на демодоступ») на 26%.

3.4. Апробация модели управления издержками переключения

В Параграфах 2.5. и 2.6. Главы 2 были рассмотрены модели формирования ценовой политики с учетом издержек переключения клиентов между поставщиками. Предположения моделей базировались на том, что как для ядра

клиентской базы, не склонного менять поставщика (Параграф 2.5.), так и для клиентов, готовых к такой смене, исходя из индивидуальных предпочтений (Параграф 2.6.), выбор будет определяться, исходя из ценовых предложений компаний и имеющихся издержек переключения. При этом было показано, что компания с меньшей рыночной долей заинтересована в повышении издержек переключения вне зависимости от соотношения величины этих издержек и возможного сетевого эффекта. Компания-лидер по рыночной доле, безусловно, также заинтересована в сохранении своих клиентов, но ее отношение к управлению этими издержками не столь однозначно - в частности, она может рассчитывать на увеличение своей клиентской базы под влиянием сетевого эффекта. Следует отметить, что прямое вычисление издержек переключения несет в себе определенные методологические трудности и может быть осуществлено 2 принципиально разными методами:

1. Издержки переключения могут быть посчитаны, исходя из сложившейся конъюнктуры цен и имеющихся рыночных параметров (размеров клиентских баз/распределения рыночных долей). При этом ценовые условия, предлагаемые компаниями, должны рассматриваться как входные (экзогенные) параметры моделей. Такой метод расчета может быть назван «внешним». В частности, именно этот метод применялся при расчете издержек переключения клиентов между 4 разными по размеру банками Финляндии [160]. Для вычисления

использовалась формула т+ = р+— , где «особая» роль отводилась самому

мелкому (по объему счетов) банку (так как именно он представлял собой самую серьезную угрозу для более крупных конкурентов в части возможного подрезания (сбивания цен) (Таблица 3.4).

Таблица 3.4 - Расчет издержек переключения клиентов между банками [160]

Банк 1 Банк 2 Банк 3 Банк 4

Число отрытых счетов 6 017 340 4 727 051 4 051 852 952 093

Усредненный баланс 4154 3946 2350 4137

Плата за обслуживание 21 19 22 18

Плата за все время обслуживания 525 475 550 450

Издержки переключения 463 400 464 -3

Изд. перекл. /Усредн. баланс 11% 10% 20% 0%

2. Альтернативным («внутренним») способом расчета издержек переключения является учет влияющих на переключение факторов. В самом упрощенном случае такие факторы могут быть выявлены путем экспертного анализа и затем свернуты (с определенными весами) в обобщенный показатель, который может служить количественным основанием формирования издержек переключения. При этом интерес представляет анализ влияния этого показателя на динамику финансовых и рыночных характеристик деятельности компании.

Для рынка ИПО использование внешнего метода расчета издержек переключения сопряжено с трудностями, связанными как с неоднородностью предлагаемого продукта (широкая линейка решений и соответственно, большой разброс цен), так и с широко применяемой практикой ценовой дискриминации. Усреднение ценовых условий приведет к существенным ошибкам при определении «цены». Кроме того, коррективы вносит абонентский характер предоставления. Таким образом, «цена» в рамках рассматриваемых моделей должна быть заменена на имеющий сходный смысл показатели CLV или LTV (customer lifetime value) [106]. Понятие пожизненной ценности клиента (CLV), являясь основой концепции клиентского капитала компании как одного их ее активов, напрямую связывает маркетинговую деятельность с финансовыми показателями деятельности, а значение задач измерения результативности и эффективности маркетинговых мероприятий все более возрастает по мере насыщения рынка ([61]). При этом управление издержками переключения клиентов является одним из важнейших аспектов этой концепции. Увеличение

издержек переключения может быть связано как с разработкой различных программ удержания клиентов (особенности договорных отношений, программы лояльности), так и в определенной мере с дифференциацией продуктового предложения в части расширенного функционала и удовлетворения новых для рынка потребностей клиентов. Кроме того, дифференциация продуктового предложения позволит компании №2 компенсировать имеющуюся асимметрию в части принятия решения об оптимальных объемах сбытовой активности. Таким образом, именно дифференциация продуктового предложения должна являться основой ее бизнес-стратегии.

Как отмечалось в Параграфе 2.1. Главы 2, до появления платформенных решений с целью избежать коммодитизации рынка производители либо уходили в нишевые решения либо переходили к конкуренции на уровне надежности (безопасности) предлагаемых решений. Создание собственных замкнутых экосистем позволяет по-новому взглянуть на эту ситуацию. Так, говоря о силе сетевого эффекта применительно к цифровым экосистемам, стоит отметить особую роль «преимущества первого хода» (в отличие от упомянутых выше плюсов «второго хода» при выходе на новый рынок). Компания, которая первой создает экосистему с ценными для потребителя характеристиками, работая при этом на привычном рынке, не только привлекает пользователей на новые рыночные сегменты, но и способствует формированию собственной «блокированной» клиентской базы, переходу которой к конкурентам препятствуют возможные издержки перехода.

Развитие всеобщей цифровизации в самых разнообразных сферах влечет за собой изменение отношения потребителей к использованию справочных правовых систем и комплекса связанных с ними информационных и консультационных услуг. Если до начала 2000-х годов потребителей в большей степени волновал доступ к объему документов, а на рубеже 2010-х -возможность получения кастомизированной под запрос информации, то с начала

2020-х годов наблюдается тенденция ценности готового ответа на конкретный запрос (Таблица 3.5).

Таблица 3.5 - Эволюция пользовательского поведения и ключевые показатели конкурентоспособности решений

Этап Пользовательское поведение Ключевые показатели конкурентоспособности Критерий качества

до 2010г. Самостоятельный поиск решения вопроса среди нормативно-правовых актов (НПА) Представленность эмитентов Количество документов Удобство поисковых запросов Быстрота и полнота поиска

20102020 Поисковый запрос «на привычном языке» - получение консультационного материала со ссылками на НПА Количество и качество консультационных материалов Эффективные алгоритмы выдачи Релевантность консультационного материала запросу и доверие к компетентности его автора

2020-н. в. Запрос в чат-бот -получение быстрого ответа Качество и быстрота отработки запросов ИПС - окно О&Л Быстрота ответа на конкретный вопрос и бесшовный переход к сторонним сервисам

Тем самым, меняется сама парадигма использования комплекса ИПО и как следствие - концепция формирования и поддержания конкурентных преимуществ. Компании-разработчики уже начали сталкиваться с определенным пользовательским давлением, которые объективно будет их вынуждать развивать сервисы, и не только те, которые будут автоматизировать типовые операции (конструкторы договоров и т.п.) или анализировать судебную

практику и «предсказывать» исход судебного решения, но и те, которые будут обеспечивать получение информации в формате «запрос-квалифицированный ответ». В частности, за последний год количество запросов клиентов услуги «Правовой консалтинг» увеличилось на 7%, а услуги «Горячая линия» - на 30% (данные предоставлены компанией «Гарант»). Стоит отметить, что это связано в том числе с объективным усложнением правового поля. На Рисунке 3.3 показан относительный рост числа действующих федеральных законов и законов, которые вносят в них изменения.

1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019

Рисунок 3.3 - Динамика числа федеральных законов с 1994г. по 2020г.

Все это поднимает вопрос о необходимости новых технологических подходов и в правовой сфере. Эксперты в данной области считают, что и бизнес, и государство в настоящее время очень заинтересованы в цифровизации правовых процессов и нормотворчества, при помощи которой возможно повысить эффективность их деятельности и снизить транзакционные издержки ([66]). Нормативные правовые акты в связи с текущим законотворчеством регулярно дополняются и изменяются, поэтому необходима постоянная работа по их актуализации. По некоторым оценкам специалистов, уровень освоения технологий в юриспруденции на сегодняшний день составляет порядка 30%, а доступные юридические онлайн-услуги не превышают 5% [41]. При этом программа «Цифровая экономика в Российской Федерации», утвержденная распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 года №

1632-р [1], определяет программы по обучению в этой сфере. Процесс цифровизации оказывает влияние и на деятельность производителей ИПС. Результатом этого влияния в последующем станет решение многих проблем, с которыми сталкиваются производители в процессе своей деятельности, а также более эффективное применение ИПС всеми категориями пользователей [45].

Как было отмечено выше, само ядро ИПО в виде правовой системы уже не может служить достаточным основанием продуктовой дифференциации (несмотря на возможно имеющиеся различия в представлении информации, алгоритмах ее обработки и выдачи результатов поисковых запросов). Поведение потребителей при работе с комплексом услуг ИПО все больше тяготеет к использованию правовой системы как «окна доступа» к сервисам для решения вопросов юридического и околоправового характера.

Следовательно, включение в продукт доступа к таким сервисам будет являться основой для дифференциации имеющегося предложения компании с одной стороны, и увеличивать издержки перехода потребителя на конкурирующий продукт, с другой (Рисунок 3.4).

Привлечение

Дифференциация

сбытового

предложения

Выход на стадию «заглубления» через сопутствующие товары/услуги

Повышение издержек переключение Увеличение СЬУ

«Зонтичное» покрытие

потребностей новыми услугами (бесшовный переход)

Рисунок 3.4 -Дифференциация предложения на различных этапах работы с клиентами

В развитие подхода дифференциации предложения, прежде всего, следует отметить развитие сервисов LegalTech [57, 173] (Таблица 3.6), при этом возникает новая бизнес-конструкция, которая может быть обозначена как «Правовая экосистема».

Таблица 3.6 - Классификация сервисов LegalTech

Группа Основное назначение

Онлайн-сервисы Типовые решения для определенной категории юридических вопросов, поддающихся стандартизации.

Программы Упрощение выполнения простых (и/или повторяющихся) задач, таких как подготовка черновиков стандартных писем, контроль сроков выполнения.

Технологии Уменьшение трудоемкости работы юриста, анализ данных предыдущих судебных решений и оценка перспектив разбирательства по конкретному делу.

Место ИПС в формирующейся экосистеме будет во многом определяться сменой парадигмы развития - развитие информационно-правовых систем будет состоять не в предоставлении информации, а в предложении решения проблемы. При этом ИПС может выступать и ядром (центром) такой экосистемы, и ее периферийным окном доступа. Следует отметить, что интеграция сервисов друг с другом должна обеспечивать максимально бесшовный характер внутреннего переключения. Если такая конфигурация будет реализована, это позволит существенно расширить границы рассматриваемого рынка ИПО. Увеличение точек соприкосновения клиентов с теми или иными сервисами, входящими в экосистему, позволит упрочить связи между клиентом и ядром экосистемы. Та компания, которая сможет это реализовать первой, фактически выйдет на новый рынок, но имея уже определенную клиентскую базу. С точки зрения управления клиентскими отношениями, это, безусловно, повысит издержки перехода клиентов к конкурирующим компаниям (если конкуренты не предпримут

аналогичных шагов). И создаст основу для создания и поддержания долгосрочной конкурентоспособности.

Рассмотрим упрощенную модель формирования дифференцированного предложения и конфигурации экосистемы и его влияния на изменение показателя «срок жизни клиента» на примере построения правовой экосистемы, где ядром цифровой платформы выступает правовая система.

Построение модели проводилось в 3 этапа (Таблица 3.7). Таблица 3.7 - Этапы построения модели влияния конфигурации правовой экосистемы на динамику «срока жизни клиента»

Этап Результат

Сравнение показателей (в %) внедрения различных сервисов у 2 групп клиентов - продолжающих обслуживание и отказавшихся от него Формирование «базового набора ключевых сервисов» (оснований дифференциации)

Формирование линейки пакетов сервисов (из «базового набора ключевых сервисов») Распределение клиентов по группам по возрастающему объему пакета (подготовка выборки)

Расчет показателя «срока жизни» в зависимости от принадлежности к группе Проверка гипотезы о влиянии размера пакета на «срок жизни» клиента

Апробация велась на выборке клиентов компании «Гарант», которые заключили договор на сопровождение в июле-сентябре 2016г. Общий объем выборки - 1444 клиента.

Было установлено, что: 1. Среди 7 рассмотренных дополнительных сервисов только 4 показывают существенное различие в % внедрения среди действующих и отказавшихся от обслуживания клиентов. Именно эти сервисы стали основанием для формирования различных комбинаций «базового набора ключевых сервисов».

Из 15 теоретически возможных вариантов комбинаций только 5 имели значимую

представленность в рассматриваемой выборке (Таблица 3.8).

2. С увеличением номера группы (количества установленных

дополнительных сервисов) повышается средний «срок жизни» клиента.

Данные результаты были получены на 4 из 5 рассмотренных вариантах

формирования пакетов сервисов (Таблица 3.9).

Таблица 3.8 - Показатели внедрения дополнительных сервисов

% внедрения среди действующих клиентов % внедрения среди отказавшихся клиентов

Услуга 1 72.6 22.9

Услуга 2 22.8 4.6

Услуга 3 2.3 2.4

Услуга 4 63.4 61.7

Услуга 5 60.9 16.4

Услуга 6 10.1 9.8

Услуга 7 63.8 21.4

Таблица 3.9 - Средний «срок жизни» клиента, в зависимости от числа дополнительных сервисов (номер группы - число дополнительных сервисов)

Относительная численность группы (доля) Средний срок жизни клиента (нормированный к 0 группе)

0 группа 0.40 1.00

1 группа 0.22 1.27

2 группа 0.29 1.36

3 группа 0.08 1.51

4 группа 0.01 1.65

Таким образом, было получено подтверждение как о связи числа установленных у клиента дополнительных сервисов и возникающих у него

возможных издержках переключения, так и о влиянии последних на «срок жизни» клиента и CLV.

При сохранении текущей структуры разделения клиентской базы на соответствующие группы по объему дополнительных сервисов, экономический эффект может быть подсчитан в 2 этапа:

1) расчет процентного увеличения «среднего срока жизни клиента»:

RevGrowth = ^^(GroupSise^ * (LTi — LT0),

i

где GroupSisei - относительная доля i-ой группы;

LTi - средний (нормированный) срок жизни клиентов i-ой группы; LT0 = 1.

2) расчет прироста ежемесячной выручки на 1 клиента (delta ARPU) (Average Revenue Per User):

AARPU = RevGrowth * AV_Month_Pay Расчет по приведенным в Таблице 3.9 данным показал, что увеличение среднего срока жизни клиента составляет 21,1%. С учетом усредненного месячного платежа в размере 10000 руб. планируемый экономический эффект составляет 2111 руб./мес. на 1 клиента.

Стоит также отметить, что в число приоритетов маркетинговой политики может входить не только создание экосистемы как фактора, повышающего издержки переключения потребителей, но и использование дополнительных сервисов как инструмента сбытовой политики. Влияние такой конфигурации сбытового предложения на поведение потребителей требует в будущем структуризации и соответствующего анализа. Дополнительным аспектом является также и происходящая в настоящее время трансформация самого отношения потребителей к платформенным решениям и экосистемам. Согласно данным McKinsey, тренд в сторону создания экосистем, будет являться определяющим на ближайшие годы [175]. «Отраслевые границы размываются, а цепочки создания стоимости консолидируются в экосистемы... кризис COVID-

19 усилил важность цифровых взаимодействий и, вероятно, еще больше ускорит внедрение бизнес-моделей цифровых экосистем».

При этом проверенная десятилетиями технология создания и поддержания в актуальном состоянии огромного массива правовой информации и как следствие сама архитектура справочной правовой системы может выступать как окно доступа к внешним, партнерским продуктам. Таким образом, ИПС может выступать и ядром (центром) такой экосистемы, и ее периферийным окном доступа. Реализуемая интеграция сервисов друг с другом должна обеспечивать максимальной бесшовный характер внутреннего переключения. Если такая конфигурация будет реализована, это позволит существенно расширить границы рассматриваемого рынка ИПО.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3

1. Проведенное исследование показало особую важность для рынка ИПО «связки» между привычкой конечных потребителей (пользователей) к использованию той или иной информационно-правовой системы (ИПС), сетевым эффектом и издержками переключения. Повышение издержек переключения - важная составляющая маркетинговой стратегии и ценовой политики любого поставщика информационных решений. Прежде всего это связано с особенностями природы информационных продуктов и технологий их создания и распространения. Реализации стратегии повышения издержек на рынке ИПО способствует позиция разработки и активного внедрения технологических новинок прежде всего со стороны компании №2 по рыночной доле. Приведенные в работе эмпирические данные (в том числе с исторической ретроспективой) демонстрируют справедливость данного подхода.

2. В работе было показано, что перспективным направлением является конструирование платформ и экосистем на базе существующих информационных продуктов. Для российских информационных компаний уже существуют примеры такого подхода, причем реализация конкретной архитектуры платформ может быть довольно разнообразной. Это подразумевает определенную открытость платформы для разработчиков приложений, следовательно, возникает вопрос о сохранении владельцем необходимой степени контроля над ее ядром. Успешность данного подхода будет во многом определяться существующей структурой отраслевого рынка и рыночной силой компании. Было предложено рассматривать платформенные решения в связке с динамикой показателя пожизненной ценности клиента (CLV/customer life value), который в свою очередь является основой концепции клиентского капитала компании.

3. Для рынка ИПО результаты исследования свидетельствуют, что ключевая роль информационно-правовых систем, будет состоять не в предоставлении информации, а в предложении решения имеющейся у

пользователя проблемы. Гипотеза о формировании «правовой экосистемы» путем консолидации и внедрения комплекса дополнительных сервисов, когда правовая система становится ядром цифровой платформы и ее «окном доступа», была эмпирически проверена через показатель внедрения различных по объему групп дополнительных сервисами. Увеличение точек соприкосновения клиентов с теми или иными сервисами, входящими в экосистему, позволяет упрочить связи между клиентом и информационным продуктом как ее ядром.

4. Апробация предложенных результатов и подходов в деятельности компании «Гарант» (ООО «Гарант-Сервис-Университет») показала на практике положительные результаты, что дало руководству и менеджменту компании инструменты формирования и повышения эффективности своей продуктовой, сбытовой и маркетинговой стратегий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Российский информационный рынок остается очень перспективным в качестве объекта математического моделирования. При этом для зрелых олигополистических рынков особую важность приобретает вопрос о расширении отраслевых границ и возможностях использования платформенных решений как новой формы ведения бизнеса роли в этом процессе. Цифровые платформы и реализуемые ими экосистемы создают цифровую инфраструктуру получения потребителями товаров и услуг, при этом особую актуальность приобретают задачи разработки бизнес-стратегии и обеспечения конкурентоспособности для каждой конкретной компании. Конструирование внутренней бизнес-платформы может быть осуществлено на основе существующего основного информационного продукта в роли консолидирующего элемента («ядра»).

2. Проведенное исследование показало, что использование классических моделей олигополистической конкуренции в их базовом варианте наталкивается на противоречие как с существующими практиками формирования и поддержания клиентских баз как источника прибыли компаний, так и с особенностями и характерными чертами информационного рынка. Дополнительным усиливающим конкуренцию фактором является зрелость (насыщенность) рынка. В связи с этим предложена новая постановка задачи моделирования олигополистического поведения на абонентском информационном рынке с учетом разбиения на отдельные этапы взаимоотношений с клиентами и выделением 2 основных последовательных процессов - привлечения клиента и его обслуживания.

2. В рамках решения задачи о создании комплекса моделей, каждая из которых отвечает различным этапам взаимоотношений с клиентами, выявлена необходимость использования новых (отличных от классических) стратегических переменных при моделировании конкуренции, учитывающих

характеристики рассматриваемого рынка. Так, насыщенный характер рынка, однородность по мнению потребителей предлагаемых продуктов и задача максимизации числа клиентов привел к выбору объема сбытовой активности как стратегической переменной в модифицированной модели олигополистической объемной конкуренции Курно; влияние сетевого эффекта и имеющихся у клиентов издержек переключения между поставщиками стали основой модели ценообразования с учетом формирования удерживающего ценового предложения.

3. В результате разработки и анализа модели конкурентного взаимодействия для этапа привлечения новых клиентов было показано, что основная конкуренция на насыщенном рынке разворачивается в форме массированной сбытовой активности, фактически потенциальному клиенту делается коммерческое предложение, превосходящее уже имеющееся у него решение либо по продуктовой привлекательности, либо по ценовым аспектам. Эффективность такой технологии продаж определяется несколькими аспектами: выраженностью сетевого эффекта - насколько сами потребители готовы переходить на услуги компании-лидера; издержками переключения; степенью дифференциации представленных на рынке решений; насыщенностью рынка в целом и его толерантностью к активным методам сбыта. Было получено, что каждая компания, определяя свою сбытовую активность, будет завышать ее уровень относительно оптимального с точки зрения отрасли, при этом «перегретость» рынка снижает эффективность сбытовых мероприятий для всех его участников.

4. В процессе анализа было выявлено, что различные принципы реагирования на действия конкурента и время соответствующей реакции определяют асимметрию в действиях компаний. Было показано, что на коммодитизированном рынке компания, которая имеет большее время реакции, находится в более выигрышном положении при последовательном принятии решений вне зависимости от характера пошагового принятия решений

(неравноправные или равноправные компании, но имеющие разное время реакции на действия конкурента).

5. В результате исследования ценовой конкуренции была показана целесообразность разделения ее на 2 типа - между «ядрами» клиентских баз и внутри сегмента клиентов, склонных к смене поставщика. Была продемонстрирована роль издержек переключения, повышение которых составляет важную часть маркетинговой стратегии и ценовой политики любого поставщика информационных решений.

6. Благодаря разработанной концепции формирования удерживающего ценового предложения с учетом издержек переключения и сетевого эффекта на дуополистическом рынке было выявлено различие стимулов к повышению издержек переключения у компаний, занимающих разные рыночные доли: компания с меньшей рыночной долей («компания №2») заинтересована в повышении издержек переключения в большей степени, чем компания-лидер. Одним из вариантов реализации стратегии повышения издержек является позиция разработки и активного внедрения технологических новинок прежде всего со стороны «компании №2».

7. В процессе адаптации разработанных моделей с учетом возможных ресурсных ограничений было показано, что асимметричность рыночных долей приводит к разной чувствительности компаний на изменение своих клиентских баз, являющихся основой текущей прибыльности их коммерческой деятельности.

8. В работе было продемонстрировано, что становление цифровых сервисов и изменение пользовательского поведения неуклонно ведет к смене парадигмы развития информационных рынков в сторону цифровых платформ и экосистем. Платформы и связанные с ними экосистемы составляют не только новый класс бизнес-моделей, которые уменьшают транзакционные издержки между своими участниками, но и дают новые рычаги управления отношениями поставщиков со своими потребителями. При этом было показано, что наряду с распределенной «глобальной» экосистемой в виде множества связанных друг с

другом сервисов, объединенных брендом, может существовать и ее более «локальный вариант» - когда сервисы даже на внешнем пользовательском уровне технологически связаны с ядром.

9. Результаты исследования применительно к рынку ИПО подчеркивают, что ключевая роль, в частности, информационно-правовых систем, будет состоять не в предоставлении информации, а в предложении решения имеющейся у пользователя проблемы. Увеличение точек соприкосновения клиентов с теми или иными сервисами, входящими в экосистему, позволит упрочить связи между клиентом и информационным продуктом как ее ядром. При этом бесшовный характер внутреннего переключения приведет к существенному расширению границ рассматриваемых рынков. На зрелых олигополистических рынках подобная конфигурация платформы и создаваемой ею экосистемы может выступать не только эффективным средством формирования и поддержания конкурентоспособности, но и механизмом дифференциации предложения.

10. Разработанный и эмпирически подтвержденный в диссертационной работе подход влияния показателя внедрения различных по объему групп ключевых сервисов на повышение издержек переключения, и тем самым увеличение «срока жизни клиента» и показателя СЬУ, привел к выводу о необходимости формирования и внедрения комплекса таких сервисов на технологической основе в виде основного информационного продукта (внутренней цифровой платформы - коммуникационного инструмента и окна доступа с организацией пользовательского бесшовного перехода). В этом случае экосистема имеет не распределенную структуру с многочисленными точками возможного входа, а представляет собой ядро, дополненное связанными услугами.

11. Апробация предложенных результатов и подходов в деятельности компании «Гарант» (ООО «Гарант-Сервис-Университет») показала на практике положительные результаты, что дало руководству и менеджменту компании

инструменты формирования и повышения эффективности своей продуктовой, сбытовой и маркетинговой стратегий.

12. Дальнейшие направления научных исследований по проблематике диссертации могут состоять в разработке методик оценки влияния пользовательского поведения внутри экосистем на формирование количественных показателей издержек переключения потребителей и выявлении соответствующих факторов управления конкурентными маркетинговыми и продуктовыми стратегиями.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 20.07.2017 № 1632-р «Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации» // Собрание Законодательства Российской Федерации, № 32, 07.08.2017. Ст. 5138.

2. Авдашева С.Б., Крючкова П.В., Шаститко А. Е. Доминирование на рынке справочных правовых систем: опыт экономического анализа // Вопросы экономики. 2007. №11. С. 104-119.

3. Авдашева С.Б., Калмычкова Е.Н., Шаститко А.Е. Экономические основы антимонопольной политики: российская практика в контексте мирового опыта (Лекционные и методические материалы) // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2007. №11 (2). С. 234-270.

4. Авдашева С.Б., Голованова С.В., Шаститко А.Е. Конкурентная политика в период кризиса // Вопросы экономики. 2009. №3. С. 54-69.

5. Акерлоф Дж. А. Поведенческая макроэкономика и макроэкономическое поведение // Мировая экономическая мысль. Сквозь призму веков. В 5 т. Сопред. научно-ред. совета Г.Г. Фетисов, А.Г. Худокормов. Т. V. В 2 кн. Всемирное признание. Лекции нобелевских лауреатов. Отв. ред. Г.Г. Фетисов. Кн. 2. М.: Мысль. 2005. 453 с.

6. Александрова И.А. Методы оптимальных решений в экономике и финансах: Конспект лекций. М.: «КноРус», 2017. 182 с.

7. Алипрантис К.Д., Чакрабарти С.К. Игры и принятие решений. М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2016. 543 с.

8. Андреева А.К. Обеспечение конкурентоспособности субъектов регионального рынка информационно-правовых услуг: автореф. дис. ... канд. экон. наук / Санкт-Петербург, 2012. 23 с.

9. Андреева А.К. Оценка конкурентоспособности информационно-правовых продуктов и информационных услуг // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2012. № 3 (13). С.147-154.

10. Антипина О.Н. Сетевые отрасли информационной экономики: особенности, отражение в теории и подходы к ценообразованию // Журнал экономической теории. 2009. № 1. С. 88-104.

11. Антипина О.Н. Теоретические основы ценообразования на рынках информационных благ и технологий // Вопросы новой экономики. 2009. № 4. С. 12-22.

12. Антипина О.Н. Информационная экономика: современные технологии и ценообразование. М.: ТЕИС, 2009. 284 с.

13. Артур Б. Растущая прибыльность и новый мир бизнеса // Управление высокотехнологичным бизнесом. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007, Серия Классика Harvard Business Review. С. 162-189.

14. Бекбергенева Д.Е. Процесс трансформации цифровой платформы организации в цифровую экосистему // Вектор экономики. 2020. № 7(49). - С. 17-21.

15. Бранденбургер А.М., Нейлбафф Б. Дж. Конкурентное сотрудничество в бизнесе. М.: Кейс, 2012. 352 с.

16. Бром А.Е., Самойлова И. А. Проблемы математического моделирования рынка информационно-правового обеспечения / Фундаментальные исследования. 2020. № 12. С. 22-26.

17. Бром А.Е., Самойлова И. А. Цифровые платформы в современном мире -специфика и перспективы // Экономический анализ: теория и практика. 2021. Т.20. Вып.10. С. 1818-1832.

18. Бром А.Е., Самойлова И. А. Цифровая платформа и эволюция информационных продуктов // Глобальный научный потенциал. 2021. № 9. С. 163-170.

19. Бром А.Е., Самойлова И.А. Моделирование эффектов переключения клиентов между поставщиками на рынке информационно-правового

обеспечения // Материалы XIX Национальной научно-практической конференции «Глобализация экономики и российские производственные предприятия». Новочеркасск: Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М.И. Платова, 2021. С. 24-31.

20. Бюшкен И. Возьми клиента в заложники: как это делается. М.: Секрет фирмы, 2006. 296 с.

21. Вайнштейн Г. От новых технологий к «новой экономике» // Мировая экономика и международные отношения. 2002. № 10. С. 22-29.

22. Васин А.А., Краснощеков П.С., Морозов В.В. Исследование операций. М.: Издательский центр «Академия», 2008. 464 с.

23. Восколович Н. А. Экономика платных услуг: Учебник и практикум. М.: Издательство Юрайт, 2020. 410 с.

24. Гассман О. Бизнес-модели: 55 лучших шаблонов. М.: Альпина Паблишер, 2016. 432 с.

25. Гелисханов И.З., Юдина Т. Н., Бабкин А.В. Цифровые платформы в экономике: сущность, модели, тенденции развития // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2018. Т. 11. № 6. С. 22-36. - Б01 10.18721/Ш.11602.

26. Гераськин М.И., Кореева Е.Б., Кузнецов А.В. Модели согласования экономических интересов агентов на рынке сотовой связи Самарской области // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008. Т. 6. № 4-2. С. 278-234.

27. Гильяно А.А., Мозолева Н.В. Бизнес-модели компаний на основе цифровых платформ в современной экономике // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление. 2019. № 12(115). С. 7-10.

28. Гриценко Д.В. Динамическая эффективность равновесий Курно и Бертрана в дифференцированной олигополии в условиях конкуренции в

области инновационных разработок // Экономические науки. 2009. № 54. С. 312-318.

29. Гущина Ю.И., Рекеда В.В. Модель маркетинговой информационной системы управления продажами на рынке услуг // Фундаментальные исследования. 2013. № 11-7. С.1389-1392.

30. Дашков А.А., Черникова Е.С. Исследование влияния цифровых платформ на бизнес-модель организации // E-Management. 2021. Т. 4. № 1. С. 48-57. DOI 10.26425/2658-3445-2021-4-1-48-57.

31. Дементьев В.Е. Сравнительные возможности разных типов финансовых систем при их соперничестве в развитии новых отраслей // Теория и практика институциональных преобразований в России. Вып. 5. М.: ЦЭМИ РАН, 2005. С.

32. Дементьев В.Е. Соперничество за эффект от занимаемой рыночной доли как фактор неравномерности экономического развития // Теория и практика институциональных преобразований в России. Вып. 9. М.: ЦЭМИ РАН, 2007. С.

33. Дементьев В.Е. Стратегия опережения в условиях олигопольной конкуренции на рынках новой продукции // В сб.: «Теория и практика институциональных преобразований в России». М.: ЦЭМИ РАН. 2008. Вып. 10. С. 5-10.

34. Дементьев В.Е., Евсюков С.Г., Устюжанина Е.В. Модель ценообразования на рынке сетевых благ в условиях дуополистической конкуренции // Экономика и математические методы. 2018. Том 54. № 1. С. 26-42.

35. Дмитриенко К.Ю. Моделирование оптимального поведения фирмы на рынке олигополии при условии неценовой дифференциации товара. // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. 2009. Т. 9. № 1. С. 42-53.

36. Дмитриенко К.Ю. Применение математических методов при формировании ценовой политики компании:

дисс. ... канд. экон. наук / Новосибирский государственный университет. Новосибирск, 2009. 177 с.

37. Дорошенко М. Е., Скрипкин К. Г. Развитие национального рынка программного обеспечения: альтернативы государственной политики // Форсайт. 2013. Т.7. №1. С. 44-56.

38. Дюсуше О.М. Моделирование спроса и проблема избыточных мощностей на дифференцированном рынке / Москва: ГУ ВШЭ, 2004. 45 с. (Серия

Институциональные проблемы российской экономики).

39. Евсюков С.Г., Сигарев А.С., Устюжанина Е.В. Модель динамического ценообразования на рынке сетевых благ в условиях монополии поставщика // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2016. № 30 (312). С. 2-18.

40. Желободько Е.В., Сидоров А.В., Тисс Ж.-Ф. Монополистическая конкуренция и олигополия в «большой экономике»: велика ли разница? // Журнал новой экономической ассоциации. 2013. № 3 (19). С. 10-26.

41. Зикеев В. А. Цифровизация юридической профессии, или Юриспруденция эпохи миллениалов // Информационные технологии. Ставрополь: Издательство СКФУ, 2018.

42. Иванов М.С., Фербер М.В. Руководство по маркетингу консалтинговых услуг. М.: Альпина Паблишер, 2003. 144 с.

43. Кабраль Л.М.Б. Организация отраслевых рынков: вводный курс. М.: Новое знание, 2003. 356 с.

44. Каверина И.А. Стратегии оптимального ценообразования в условиях олигополии с лидером // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева, 2013. № 1(27). С. 196-200.

45. Канунникова Е.А. Цифровизация юридической профессии: угрозы и возможности // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2020. № 10-3(49). С. 103-105. Б01 10.24411/2500-1000-2020-11173.

46. Кастельс М. Становление общества сетевых структур // Новая постиндустриальная волна на Западе. Антология. Под ред. В.Л. Иноземцева. М.: Academia, 1999. 494 с.

47. Кац М.Л., Шапиро К. Сетевые внешние эффекты, конкуренция и совместимость // Вехи экономической мысли. Спб.: Экономическая школа, 2003. Т.5. С. 500-535.

48. Киселева С.С. Анализ конкурентоспособности справочно-правовых систем на российском рынке // Экономика и социум. 2016. №4(23). С. 877882.

49. Клейнер Г.Б. Экономика экосистем: шаг в будущее // Экономическое возрождение России. 2019. No 1 (59). С. 40-45.

50. Колесник Г.В. Теория игр с приложениями к моделированию экономических систем. М.: ЛЕНАНД, 2017. 256 с.

51. Комаров С.В. Трансформация маркетинга в платформенных организациях: управление поведением потребителей // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2019. № 1. С. 174-188. DOI 10.15593/2224-9354/2019.1.15.

52. Конопатов С.Н., Салиенко Н.В. Анализ бизнес-моделей на основе платформ // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2018. № 1. С. 21-32. DOI 10.17586/23101172-2018-11-1-21-32.

53. Кореева Е.Б. Формирование модели поведения олигополистов на рынке услуг сотовой связи // Управление большими системами: сборник трудов. 2007. № 19. С. 174-186.

54. Кореева Е.Б. Разработка равновесных моделей и механизмов взаимодействия участников олигополистического рынка мобильной связи Самарской области: автореф. дисс. ... канд. экон. наук / Самарский государственный аэрокосмический университет им. С.П. Королева. Самара, 2009. 15 с.

55. Кореева Е.Б., Джафаров Э.И. Моделирование равновесий для телекоммуникационного рынка поволжского региона РФ // Экономика и предпринимательство. 2018. № 7 (96). С. 587-592.

56. Косачева А.И., Шаповал А.Б. Конкуренция двух олигополий в линейном городе при нерыночном преимуществе одной из них // Системный анализ в экономике - 2014: материалы III Международной научно-практической конференции, Москва, 13-14 ноября 2014 года. М: Центральный экономико-математический институт РАН, 2015. С. 181-182.

57. Косов М.Е. Рынок LegalTech: обзор и перспективы развития // Международный журнал гражданского и торгового права. 2019. № 2. С. 19-29.

58. Коуз Р. Фирма, рынок и право. М.: Новое издательство, 2007. 224 с.

59. Кристенсен К. Дилемма инноватора. Как из-за новых технологий погибают сильные компании. М.: Альпина-Паблишер, 2015. 240 с.

60. Кузнецова С.А., Маркова В.Д. Проблемы формирования бизнес-экосистемы на основе цифровой платформы: на примере платформы компании 1С // Инновации. 2018. № 2(232). С. 55-60.

61. Кузовкова Т.А. Стратегии устойчивого развития и трансформация бизнеса инфокоммуникационных компаний // Век качества. 2020. № 3. С. 72-88.

62. Купревич Т. С. Цифровые платформы в мировой экономике: современные тенденции и направления развития // Экономический вестник университета. 2018. № 37-1. С. 311-318.

63. Макаров В. Л. О математических моделях конкуренции между предприятиями // Экономическая наука современной России. 2002. №1. С. 5-9.

64. Маркидес К.К. Искусство быть вторым: почему «открыватели рынков» не становятся безусловными лидерами. М.: Вершина, 2006. 239 с.

65. Месропян В.Р. Цифровые платформы - новая рыночная власть: доклад первого заместителя руководителя Проектного офиса по реализации

программы «Цифровая экономика Российской Федерации» Москва, 2018. URL: https://www.econ.msu.ru/sys/raw.php?o= 46781&p=

attachment. (дата обращения: 20.07.2021).

66. Метелицкая Ю.В. Деятельность производителей справочно-правовых систем в процессе цифровизации // Вопросы российской юстиции. 2021. № 11. С. 587-593.

67. Мосягин И.Ю. Догнать и перегнать... лидера. Конкурентные стратегии и научно-техническое развитие: возможности и проблемы // Креативная экономика. 2009. № 12(36). С. 3-7.

68. Мосягин И. Ю. Особенности олигополистической конкуренции в условиях новой экономики: дисс. ... канд. экон. наук / Московский государственный институт Международных отношений. Москва, 2010. 196 с.

69. Неговская Т.Ю. Особенности развития рынка информационных услуг: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова. Москва, 2001. 176 с.

70. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. М.: Изд-во «КноРус», 2020. 568 с.

71. Остервальдер А., Пинье И. Построение бизнес-моделей. М.: Альпина Паблишер, 2011. 288 с.

72. Переверзева А.А., Силкина Г.Ю. Анализ влияния сетевых внешних эффектов на развитие бизнеса в сфере ИКТ // Неделя науки СПбПУ: Материалы научной конференции с международным участием. Лучшие доклады, Санкт-Петербург, 14-19 ноября 2016 года. Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2016. С. 271-275.

73. Плещинский А.С., Жильцова Е.С. Анализ результатов модернизации производства в условиях олигопольной конкуренции инноватора и его

преследователя // Экономика и математические методы. 2013. № 1. С. 88105.

74. Портер М. Конкурентное преимущество. Как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость. М.: Альпина Паблишер, 2016. 716 с.

75. Птускин А.С. Решение стратегических задач в условиях размытой информации: Монография. М.: Дашков и К, 2003. 240 с.

76. Розанова Н.М. Экономика отраслевых рынков: учебное пособие для бакалавров. М.: Юрайт, 2012. 906 с.

77. Розанова Н.М., Буличенко Д. А. Конкуренция в телекоммуникационной отрасли: сетевой рынок в условиях продуктовой дифференциации // Terra Economicus. 2011. Т. 9. № 1. С. 17-32.

78. Розанова Н.М., Мигалев Я.А. Промышленный дизайн в модели Хотеллинга: когда продуктовая дифференциация усиливает ценовую конкуренцию // Журнал экономической теории. 2015. № 1. С. 122-132.

79. Розанова Н.М. Конкурентные взаимодействия в отрасли информационных технологий: мировой опыт и Россия // Вопросы экономики. 2009. № 10. С.91-106.

80. Розанова Н.М. Экономический анализ отрасли информационных технологий: мировой опыт и реальность России // Terra Economicus. 2009. Т.7. № 3. С. 42-57.

81. Розанова Н.М. Сетевая конкуренция как фактор конфигурации современных рынков // Мировая экономика и международные отношения. 2016. Т. 60. №4. С. 13-20.

82. Розанова Н.М., Юшин А. В. Механизм трансформации сетевого рынка в цифровую эпоху // Terra Economicus. 2015. Т. 13. № 1. С. 73-88.

83. Руман Б. Определение, концепция и измерение цифровой экономики // Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика. 2018. Т. 13. № 2. С. 143-172.

84. Салтан А.А. Моделирование рынка программного обеспечения при наличии внешнего сетевого эффекта и компьютерного пиратства // Прикладная информатика. 2012. № 2(38). С. 9-17.

85. Салтан А. А. Математические методы и модели анализа рынка программного обеспечения при наличии внешнего сетевого эффекта и компьютерного пиратства: автореф. дис. ... канд. экон. наук / Санкт-Петербург, 2014. С. 22.

86. Самойлова И. А. Математическая модель активного сбыта на конкурентном рынке абонентских услуг // Наука и бизнес: пути развития. 2019. № 12 (102). С. 307-312.

87. Самойлова И. А. Специфика рынка информационно-правового обеспечения как перспективного объекта математического моделирования // Проблемы экономики и юридической практики. 2020. Т. 16. № 6. С. 127-131.

88. Самойлова И. А. Выбор стратегических переменных при моделировании конкуренции на олигополистическом рынке профессиональных услуг с абонентским обслуживанием // Сб. докладов IV Российского экономического конгресса «РЭК-2020». Том III. Тематическая конференция «Микроэкономика и теория игр» (сборник материалов) / Составители А.А. Васин, А.А. Жукова, И.Г. Поспелов. - М., 2020. С. 5558.

89. Самойлова И. А. Теоретико-игровой подход в управлении издержками переключения клиентов // Сб. докладов научной конференции «Ломоносовские чтения». М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2020. С. 137138.

90. Селиверстов Д. А. Стратегическое предотвращение входа фирм на рынок: обзор моделей // Вестник МГИМО Университета. 2017. № 5(56). С. 209232.

91. Силкина Г.Ю. Инновационные процессы в экономике знаний. Анализ и моделирование. СПб: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, 2014. 167 с.

92. Скрипкин К.Г. Экономика информационных продуктов и услуг: Учебник. М.: Экономический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова, 2019.192 с.

93. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. - М.: Эксмо, 2016. 1056 с.

94. Соловьев В.И. Стратегия и тактика конкуренции на рынке программного обеспечения: опыт экономико-математического моделирования. Монография. М.: «Вега-Инфо», 2010. 200 с.

95. Соловьев В.И. Экономико-математическое моделирование рынка программного обеспечения. Монография. М.: «Вега-Инфо», 2009. 176 с.

96. Срничек Н. Капитализм платформ. М.: НИУ «Высшая школа экономики», 2019. 128 с.

97. Старостина Т. Г. Справочно-правовые услуги как фактор повышения конкурентоспособности предприятия: автореф. дисс. ... канд. экон. наук / Самарский государственный экономический университет. Ульяновск, 2007. 25 с.

98. Стеблюк И. Ю. Типизация платформенных концепций // Инновации и инвестиции. 2020. № 2. С. 93-96.

99. Степнов И. М. Цифровые платформы как новый экономический агент в открытой модели экономики // Друкеровский вестник. 2019. № 2(28). С. 513. Б0! 10.17213/2312-6469-2019-2-5-13.

100. Стиглиц Дж. Е. Информация и смена парадигмы в экономической науке // Мировая экономическая мысль. Сквозь призму веков. В 5 т. Сопред. научно-ред. совета Г.Г. Фетисов, А.Г. Худокормов. Т.У. В 2 кн. Всемирное признание. Лекции нобелевских лауреатов. Отв. ред. Г.Г. Фетисов. Кн. 2. М.: Мысль, 2005. 535 с.

101. Стиглер Дж.Дж. Экономическая теория информации // Вехи экономической мысли. Теория фирмы. Т. 2. Под ред. В.М. Гальперина. СПб.: Экономическая школа. 2000, 507 с.

102. Стрелец И.А. Экономика сетевых благ // Мировая экономика и международные отношения. 2008. № 10. С. 77-83.

103. Стрелец И. А. Сетевая экономика и сетевые рынки. М: Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации, 2018. 249 с.

104. Тарануха Ю.В. Экономика отраслевых рынков (в структурнологических схемах): учебно-методическое пособие. М.: Издательство «Дело и Сервис», 2002. 240 с.

105. Тироль Ж. Рынки и рыночная власть: теория организация промышленности. СПб.: Экономическая школа, 1996. 746 с. Т. 1. 344 с. Т. 2. 455 с.

106. Третьяк О.А. Оценка маркетинговой деятельности по состоянию клиентского потока // Российский журнал менеджмента. 2012. Т. 10. -№ 1. - С. 29-50.

107. Федорова А.Ю. Экономика отраслевых рынков: уч. пособие. СПб.: Университет ИТМО, 2016. 89 с.

108. Филатов А.Ю. Модели олигополии: современное состояние // в сб. «Теория и методы согласования решений». Сборник научных трудов. Российская акад. наук, Сибирское отд-е, Ин-т систем энергетики им. Л. А. Мелентьева СО РАН; отв. ред. В.И. Зоркальцев, А.Ю. Филатов. Новосибирск, 2009. С. 29-60.

109. Филатов А.Ю. Математические модели несовершенной конкуренции. Иркутск: Иркутский государственный университет, 2012. 117 с.

110. Филатов А.Ю. Неоднородность поведения фирм на олигопольном рынке: стратегические фирмы и ценополучатели // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Математика. 2015. Т. 13. С. 7283.

111. Филатов А. Ю. Микроэкономика: учебное пособие для вузов. М.: Издательство Юрайт, 2021. 204 с.

112. Филатов А.Ю. Модель ценовой олигополии с несовершенной эластичностью спроса // Теория и методы согласования решений: сборник научных трудов / Российская акад. наук, Сибирское отд-е, Ин-т систем энергетики им. Л. А. Мелентьева СО РАН; Новосибирск: Наука, 2009. С. 130-145.

113. Чеканский А.Н., Фролова Н.Л., Ряскова М.В., Киреев А.В. Микроэкономика: Промежуточный уровень. М.: ООО «МАКС Пресс», 2020. 452 с.

114. Шабанов А.П. Инновационное управление цифровыми платформами в экономике знаний / А. П. Шабанов // Системы управления, связи и безопасности. 2018. № 3. С. 106-135.

115. Шай О. Организация отраслевых рынков. Теория и ее применение: учебник. М.: Издательский дом ВШЭ, 2014. 503 с.

116. Шаститко А.Е. Экономико-правовые аспекты коллективного доминирования // Экономическая политика. 2011. №3. С. 167-191.

117. Шаститко А. А. Ценовой параллелизм на рынках мобильной связи: три интерпретации // Современная конкуренция. 2017. Т. 11. № 6(66). С. 2739.

118. Шерер Ф.М, Росс Д. Структура отраслевых рынков. М.: «Инфра-М», 1997. 698 с.

119. Хэй Д., Моррис Д. Теория организации промышленности. СПб.: «Экономическая школа», 1999. 2т.

120. Эрроу К. Информация и экономическое поведение // Вопросы экономики. 1995. № 5. 99.

121. Юданов А.Ю. Конкуренция: теория и практика: учебное пособие. М.: Ассоциация авторов и издателей «Тандем»; Гном-пресс, 1998. 384 с.

122. Юсупова А. Т. Теория отраслевых рынков: учебное пособие для вузов. Новосибирск: Издательство СО РАН, 2005. 210 с.

123. d'Aspremont C., Gabszewicz J., Thisse J.. On Hotelling's «stability in competition» // Econometrica. 1979. 47 Р. 1145-1150.

124. Cournot A.A. Recherches sur les Principes Mathematiques de la Theorie de Richesses, Paris. 1838.

125. Church J., Ware R. Industrial Organization: A Strategic Approach. New York, 2000. 960p. [Электронный ресурс]. URL http://works.bepress.com/jeffrey_church/23/ (дата обращения 14.06.2021)

126. Brynjolfsson E., Kemerer C. Network Externalities in Microcomputer Software: An Econometric Analysis of the Spreadsheet Market // Management Science. 1996. No. 42(12). Р. 1627-1647.

127. Chen J. How Do Switching Costs Affect Market Concentration and Prices in Network Industries? // The Journal of Industrial Economics. 2016. Vol. 64. Issue 2. P. 226-254.

128. Eaton B.C., Lipsey R.G. Product Differentiation // Handbook of Industrial Organization / Ed. by R. Schmalensee, R.D. Willig. 3rd ed. Amsterdam-London-New-York-Tokyo: North Holland, 1992. Vol. 1. Ch. 12.

129. Economides N. The Economics of Networks // International Journal of Industrial Organization. 1996. No. 14(6). P. 673-693.

130. Farrell J., Katz M.L., Competition or Predation? Shumpeterian Rivalry in Network Markets, University of California at Berkley, 2001.

131. Farrell J., and Klemperer P. Coordination and lock-in: competition with switching costs and network effects. // Handbook of Industrial Organization, Amsterdam: Elsevier, 2007. Vol. 3. Р. 1967-2072.

132. Farrell J., Saloner G. Installed Base and Compatibility: Innovation, Product Preannouncements, and Predation // American Economic Review, 1986. 76. Р. 940-955.

133. Fudenberg D., Tirole J. Learning by Doing and Market Performance // Bell Journal of Economics. 1983. Vol. 14. P. 522-530.

134. Fudenberg D., Tirole J. The Fat-Cat Effect, the Puppy-Dog Ploy and the Lean and Hungry Look // The American Economic Review, 1984, vol. 74, No. 2, P. 361-368.

135. Fudenberg D., Tirole J. Pricing a Network Good to Deter Entry // The Journal of Industrial Economics. 2000. Vol. 48. No. 4. P. 373-390.

136. Fudenberg D., Tirole J. Customer Poaching and Brand Switching // The RAND Journal of Economics. 2000. Vol. 31, No 4. P. 634.

137. Gabszewicz J., Thisse J.-F. Spatial Competition and the Location of Firms," in Gabszewicz, J., J.-F. Thisse, M. Fujita, and U. Schweizer, Location Theory, Chur: Harwood Academic Publishers.

138. Gehrig T., Shy O., Stenbacka R. History-based Price Discrimination and Entry in Markets with Switching Costs: A Welfare Analysis // European Economic Review. 55(5). June 2011. Р.732-739.

139. Hotelling H. Stability in Competition // Economic Journal. 1929. 39. Р. 4157.

140. Iskakov M., Iskakov A., 2012. Solution of the Hotelling's game in secure strategies. Econ. Lett. 117, 115-118.

141. Katz M., Shapiro C. Technology Adoption in the Presence of Network Externalities // The Journal of Political Economy. 1986. Vol. 94. No. 4. P. 822-841.

142. Katz M., Shapiro C. System Competition and Network Effects // Journal of Economic Perspectives. 1994. No. 8(2) (Spring). P. 93-115.

143. Kelly K. New Rules for the New Economy. 10 radical strategies for a connected world, NY, Viking Penguin, 1998. P. 27.

144. Klemperer P. Markets with Consumer Switching Costs // The Quarterly Journal of Economics. 1987. V. 102. No 2. Р. 375-394.

145. Klemperer P. Price Wars Caused by Switching Costs // The Review of Economic Studies. 1989. V. 56. No 3. P. 405-420.

146. Klemperer P. Competition when Consumers have Switching Costs: An Overview with Applications to Industrial Organization, Macroeconomics, and

International Trade // Review of Economic Studies. 1995. Vol. 62. No 4. P. 515-539.

147. Koski H., Kretschmer T. Survey on Competing in Network Industries: Firm Strategies, Market Outcomes, and Policy Implications // Journal of Industry, Competition and Trade. 2004. V. 4. No 1. P. 5-31.

148. Maskin E., Tirole J. A theory of dynamic oligopoly, I: Overview and Quantity Competition with Large Fixed Costs", MIT Working Paper #320, 1982

149. Maskin E., Tirole J. A theory of dynamic oligopoly, III: Cournot Competition // European Economic Review. 1987. 31. P. 947-968.

150. Motta M. Exclusion in Network and Two-Sided Market. Presentation at Summer School. Department of Economics, University of Verona, 2007, 2229 June. (https://ru.scribd.com/presentation/17658896/Slides-Motta

151. Muegge S. Platforms, Communities and Business Ecosystems: Lessons Learned about Technology Entrepreneurship in an Interconnected World // Technology Innovation Management Review. 2013, No 3 (2). Р. 5-15.

152. Phlips L., Thisse J.-F. Spatial Competition and the Theory of Differentiated Markets: An Introduction // Journal of Industrial Economics. 1982. Vol. 31, No 1 - 2. P. 1-9.

153. Sadighi M., Ghobadi M. M. and Matikolaee S. H. H. A Conceptual Model for Customer Lock-in Effect in Electronic Business, 2015 12th International Conference on Information Technology - New Generations, 2015, pp. 746750, doi: 10.1109/ITNG.2015.128.

154. Shaked A., Sutton J. Price competition through product differentiation // The Review of Economic Studies. 1982. V.49. N.1. Р. 3-13.

155. Shaked A., Sutton J. Product differentiation and industrial structure //The Journal of Industrial Economics. 1987. V.36. N.2. Р.131-146.

156. Shaked A., Sutton J. Natural Oligopolies // Econometrica. 1983. Vol. 51, No 5. P. 1369-1483.

157. Shaked A., Sutton J. Relaxing Price Competition through Product Differentiation // Review of Economic Studies. 1982. Vol. 49, No 1. P. 3-13.

158. Shapiro C., Varian H. Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy. Boston, MA: Harvard Business School Press, 1998. 350 p.

159. Shy O. The economics of network industries. Cambridge: Cambridge University Press, 2001. 315 p.

160. Shy O. A quick-and-easy method for estimating switching costs // International Journal of Industrial Organization 2002. 20. P.71-87.

161. Shy O., Stenbacka R., and Zhang D. History-based versus Uniform Pricing in Growing and Declining Markets // International Journal of Industrial Organization, 48, September 2016. P. 88-117.

162. Shy O. A Short Survey of Network Economics.// Review of Industrial Organization, 38(2), March 2011. P. 119-149.

163. Stackelberg von H. Market structure and equilibrium. Berlin, London, Springer Publ., 2011. 134 p.

164. Suleymanova I., Wey C. Bertrand competition in markets with network effects and switching costs // DICE Discussion Paper, No. 30, Dusseldorf Institute for Competition Economics (DICE), Dusseldorf. 2011.

165. Ulph D., Vulkan N. E-Commerce, Mass Customisation and Price Discrimination. Technical Report, University College London. Apr., 2001. -30 p. <http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi= 10.1.1.23.2344>

166. Varian H. Competition and Market Power // The Economics of Information Technology. Cambridge, UK.: Cambridge Univ. Press, 2004. P. 1-47.

167. Varian H. Markets for Information Goods. Prepared for Bank of Japan conference. June 18-19, 1998. P. 19. <http://people.ischool.berkeley.edu/~hal/Papers/j apan/j apan.pdf>

168. Zuboff S. 2015. Big Other: surveillance capitalism and the prospects of an information civilization // Journal of Information Technology. 2015, No. 30. P. 75-89. doi:10.1057/jit.2015.5

169. Балахнин И.А. Ценовое давление. - URL: https://paper-planes.academy/book-price-pressure (дата обращения: 20.08.2021).

170. Соколов А. Куда направляются экосистемы. -URL: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2021/02/23/858980-ekosistemi (дата обращения: 20.07.2021).

171. Перенесенные летом: россияне стали активнее менять сотовых операторов - URL: https://iz.ru/1055447/anna-ustinova/perenesennye-letom-rossiiane-stali-aktivnee-meniat-sotovykh-operatorov (дата обращения: 19.04.2021).

172. Гонка "Гаранта". Как компания занимала региональный рынок [Электронный ресурс]. - URL: https://4p.ru/main/theory/2803/ (дата обращения 10.11.2020)

173. Legal tech шагает по России: как изменился рынок за последний год? -URL: https://www.advgazeta.ru/upload/medialibrary/653/ Itogi_oprosa_Arutyunyan_TSshayge.pdf (дата обращения 10.11.2020)

174. Dietz M., Khan H., Rab I. How do companies create value from digital ecosystems? Текст: электронный // McKinsey & Company. - 08.2020. -URL: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functio ns/McKinsey%20Digital/0ur%20Insights/How%20do%20companies%20cr eate%20value%20from%20digital%20ecosystems/How-do-companies-create-value-from-digital-ecosystems-vF.pdf (дата обращения: 20.03.2021).

175. Chung V., Dietz M., Rab I., Townsend Z. Ecosystem 2.0: Climbing to the next level - Текст: электронный // McKinsey & Company. — 11.09.2020. - URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/ecosystem-2-point-0-climbing-to-the-next-level (дата обращения: 20.03.2021).