Маркетинг в России и за рубежом №2/2023

Электронная версия в PDF формате. Доставка по электронной почте.
Обьем - 112 с.
Цена: 2200р.

Купить

ТЕОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ МАРКЕТИНГА
MARKETING THEORY AND METHODOLOGY

Маркетинговая классификация рыночных ниш
Токарев Б.Е., доктор экономических наук, профессор кафедры маркетинга, Государственный университет управления, e-mail: tokarevboris@gmail.com
SPIN-код: 3331-1295; Author ID: 636624; Scopus ID: 57220963086; ORCID: 0000-0001-6057-8451

Предлагаемые результаты исследования теории рыночных ниш основаны на современном состоянии представлений и практики использования в бизнесе. Приведено научно-практическое обоснование применения термина «рыночная ниша». Разработана концепция классификации рыночных ниш, построенная на признаках, которые определяют специфические потребности потребителей нишевых продуктов. Двухуровневая классификация рыночных ниш использует критерии действующих и потенциальных ниш, которые в свою очередь разделяются на традиционные для рынка и инновационные, а также неосвоенные видимые и невидимые. На реальных примерах показано применение маркетинга для анализа разных видов ниш.
Ключевые слова: рыночная ниша, сегмент, потребность, виды ниш, маркетинг.

Используемые источники
1. Handbook of niche marketing: principals and practice / Tevfic Dalgic. – N.Y.: Haworth Press, 2005.
2. Weinstein A. Handbook of niche marketing. – Routledge, 2005.
3. Мамонтов С.А., Пинко В.А. Рыночная ниша как сегмент и потенциальный рынок: маркетинговый теоретический аспект // Вестник Омского университета. Сер. «Экономика». – 2016. – № 1. – С. 137–145.
4. Хруцкий В.Е. Ниша рынка: что это и как в нее устроиться [Электронный ресурс]. URL: advertology.ru/article30390.htm
5. Котлер Ф., Триас де Без Ф. Новые маркетинговые технологии. Методики создания гениальных идей: пер. с англ. – СПб.: Изд. дом «Нева», 2004. – 192 с.
6. Клебанов А.И., Токарев Б.Е. О понятии «рыночная ниша» // Маркетинг. – 2010. – № 2. – С. 19–28.
7. Токарев Б.Е. Маркетинговые исследования рыночных ниш инновационных продуктов / Б.Е. Токарев. – М.: Магистр: ИНФРА-М, 2013. – 272 с.
8. Мур Дж. Преодоление пропасти: маркетинг и продажа хайтек-продуктов массовому потребителю: пер. с англ. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2006. – 368 с.
9. Clayfield Chr. Niche Marketing Ideas & Niche Markets. Finding Niches Made Easy. 177 Free Ways to Find Hot New Profitable Niches. – MB Publishing, 2014. – 392 p.
10. Кристенсен К. Дилемма инноватора / К.М. Кристенсен: пер. с англ. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. – 239 с.
11. Энтони С. Руководство инноватора. Как выйти на новых потребителей за счет упрощения и удешевления продукта: пер. с англ. – М.: Альпина Паблишер: Юрайт, 2011.
12. VR в промышленности [Электронный ресурс]. URL:  habr.com/ru/post/509374/

Marketing classification of market niches
Tokarev B.E., Doctor of Economics, Professor, State University of management, e-mail: tokarevboris@gmail.com
SPIN-code: 3331-1295; Author ID: 636624; Scopus ID: 57220963086; ORCID: 0000-0001-6057-8451

The proposed research results of the theory of market niches are based on the current state of ideas and use practices in business. The scientific and practical justification of the term «market niche» is given. The concept of classification of market niches has been developed, based on the characteristics that determine the specific needs of consumers of niche products. The two-level classification of market niches uses the criteria of existing and potential niches, which in turn are divided into traditional for the market and innovative, as well as undeveloped visible and invisible. Real examples show the use of marketing to analyze different types of niches.
Keywords: market niche, segment, need, types of niches, marketing.

Sources
1. Handbook of niche marketing: principals and practice / Tevfic Dalgic. – N.Y.: Haworth Press, 2005.
2. Weinstein A. Handbook of niche marketing. – Routledge, 2005.
3. Mamontov S.A., Pinko V.A. Rynochnaia nisha kak segment i potentsialnyi rynok: marketingovyi teoreticheskii aspekt // Vestnik Omskogo universiteta. Ser. «Ekonomika». – 2016. – № 1. – S. 137–145.
4. Khrutskii V.E. Nisha rynka: chto eto i kak v nee ustroitsia [Elektronnyi resurs]. URL: advertology.ru/article30390.htm
5. Kotler F., Trias de Bez F. Novye marketingovye tekhnologii. Metodiki sozdaniia genialnykh idei: per. s angl. – SPb.: Izd. dom «Neva», 2004. – 192 s.
6. Klebanov A.I., Tokarev B.E. O poniatii «rynochnaia nisha» // Marketing. – 2010. – № 2. – S. 19–28.
7. Tokarev B.E. Marketingovye issledovaniia rynochnykh nish innovatsionnykh produktov / B.E. Tokarev. – M.: Magistr: INFRA-M, 2013. – 272 s.
8. Mur Dzh. Preodolenie propasti: marketing i prodazha khaitek-produktov massovomu potrebiteliu: per. s angl. – M.: Izd. dom «Viliams», 2006. – 368 s.
9. Clayfield Chr. Niche Marketing Ideas & Niche Markets. Finding Niches Made Easy. 177 Free Ways to Find Hot New Profitable Niches. – MB Publishing, 2014. – 392 p.
10. Kristensen K. Dilemma innovatora / K.M. Kristensen: per. s angl. – M.: Alpina Biznes Buks, 2004. – 239 s.
11. Entoni S. Rukovodstvo innovatora. Kak vyiti na novykh potrebitelei za schet uproshcheniia i udeshevleniia produkta: per. s angl. – M.: Alpina Pablisher: Iurait, 2011.
12. VR v promyshlennosti [Elektronnyi resurs]. URL: habr.com/ru/post/509374/

МАРКЕТИНГОВЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ
MARKETING TOOLS

О применении алгоритма машинного обучения для оценки емкости регионального розничного рынка моторных топлив
Белов Е.И., консультант SBSConsulting, г. Москва, e-mail: eugene.i.belov@gmail.com

В статье приводится описание модели оценки емкости регионального розничного рынка автомобильного бензина и дизельного топлива, созданной с использованием алгоритма градиентного бустинга и внедренной в отечественную консалтинговую практику в 2016–2019 гг. Автором изложены основные этапы сбора и обработки информации; рассмотрены факторы, ограничивающие применение модели и точность получаемых результатов; описаны сценарии практического применения полученных данных.
Ключевые слова: маркетинговые исследования, рынок нефтепродуктов, АЗС, региональные рынки, определение конкуренции, моторное топливо, автомобильный бензин, дизельное топливо, градиентный бустинг.

Используемые источники
1. Российский топливный союз [Электронный ресурс]. URL: rfu.ru/ (дата обращения: 04.11.2022).
2. Росстат: Количество автозаправочных станций (АЗС) по субъектам Российской Федерации на конец 2020 г. [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Количество АЗС (1).xls (дата обращения: 09.11.2022).
3. Автозаправочные и газозаправочные станции // «ОМТ-Консалт» [Электронный ресурс]. URL: omt-consult.ru/services/directory/avtozapravochnye_stancii_azs2/ (дата обращения: 04.11.2022).
4. Пункты заправок АО «Чукотснаб»//«Чукотснаб» [Электронный ресурс]. URL: chukotsnab.ru/fuelings (дата обращения: 04.11.2022).
5. Производство нефтепродуктов // Министерство энергетики РФ [Электронный ресурс]. URL: minenergo.gov.ru/node/1213 (дата обращения: 04.11.2022).
6. Биев А.А. Региональный рынок нефтепродуктов Мурманской области // Север и рынок: формирование экономического порядка. – 2011. – № 2 (28). – С. 120–122.
7. Проскурин А.О. Моделирование и анализ регионального рынка нефтепродуктов (на примере Ивановской области): автореф. дис … канд. экон. наук: 08.00.13. – Иваново, 2008. – 15 с.
8. Вольхин Р.А. Рынок моторного топлива Санкт-Петербурга: состояние, тенденции // Неделя науки СПбПУ: матер. науч. конф. с междунар. участием. – СПб.: Изд-во СПбПУ, 2017. – Ч. 2.
9. Ленкова О.В., Чистякова Г.А. Методический подход к обоснованию розничных цен на нефтепродукты // Современная конкуренция. – 2012. – № 1 (31). – С. 50–63.
10. Горлачев П.В. Региональные рынки нефтепродуктов и автомобильного топлива: особенности и перспективы в условиях обострения межотраслевой конкуренции / П.В. Горлачев, С.Н. Загнитко, А.А. Бухтаяров // Вопросы устойчивого развития общества. – 2020. – № 6. – С. 139–161.
11. Щепакин М.Б., Солкина А.А. К разработке модели регулирования регионального отраслевого рынка нефтепродуктов // Экономика и предпринимательство. – 2017. – № 4–2 (81) – С. 301–307.
12. Кантуев А.В., Султанова Д.Ш. Анализ структуры региональных рынков сбыта нефтепродуктов Приволжского федерального округа // Практический маркетинг. – 2006. – № 11 (117). – С. 14–20.
13. Краснова М.И. Совершенствование методики оценки конкуренции на региональном рынке нефтепродуктов // Вестник Перм. ун-та. Экономика. – 2012. – Вып. 2 (13). – С. 15–19.
14. Сурикова С.П., Краснова Т.Л. Анализ рыночной концентрации на региональном рынке нефтепродуктов // Академический журнал Западной Сибири. – 2012. – № 6. – С. 66–67.
15. Филькин М.Е. Региональные розничные рынки нефтепродуктов в России: предпосылки и особенности формирования // Региональная экономика и управление: элект. науч. журнал. – 2017. – № 2 (50). – С. 6.
16. Хуснутдинов А.Ф. Сбытовое подразделение вертикально-интегрированной нефтяной компании на региональном рынке нефтепродуктов / А.Ф. Хуснутдинов // Известия высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. – 2010. – № 4. – С. 48–51.
17. Dieter Pennerstorfer, Christoph Weiss. Spatial clustering and market power: Evidence from the retail gasoline market // Regional Science and Urban Economics. – 2013. – Vol. 43. – Iss. 4. – Pp. 661–675.
18. Houde, Jean-François. (2012). Spatial Differentiation and Vertical Mergers in Retail Markets for Gasoline. American Economic Review, 102 (5): 2147–82.
19. Chan T.Y., Padmanabhan V.  & Seetharaman P.B. (2007). An Econometric Model of Location and Pricing in the Gasoline Market. Journal of Marketing Research, 44 (4), p. 622–635.
20. Hastings Justine S. (2004). Vertical Relationships and Competition in Retail Gasoline Markets: Empirical Evidence from Contract Changes in Southern California. American Economic Review, 94 (1). – Pp. 317–328.
21. Bell S., et al. (2020) Automated data extraction from historical city directories: The rise and fall of mid-century gas stations in Providence, RI. PLoS ONE 15 (8): e0220219.
22. Applebaum William (1965). Can Store Location Research be A Science? Economic Geography, 41:3, p. 234–237.
23. Белоусов В.В., Иванова Т.А., Трофимова В.Ш. Статистический обзор рынка лома черных металлов в РФ // Теория и технология металлургического производства. – 2016. – № 1 (18). – С. 76–80.
24. Кравец А.С., Чеботарева Е.А. Развитие логистики перевозки зерна в железнодорожно-морском сообщении (на примере Южного региона) // Вестник Ростов. гос. ун-та путей сообщения. – 2017. – № 3 (67). – С. 102–112.
25. Региональные балансы спроса и предложения нефтепродуктов в РФ // ИГ «Петромаркет» [Электронный ресурс]. URL: petromarket.ru/services/web-system_access/regional_supply_and_demand_balances_for_petroleum_products_in_the_russian_ federation/ (дата обращения: 04.11.2022).
26. Hague P.N., Hague N. and Morgan C. Market Research in Practice: A Guide to the Basics. Kogan Page Publishers. – L., 2004. – Pp. 17, 19.
27. Friedman J.H. (2002). Stochastic Gradient Boosting. Computational Statistics and Data Analysis, 28: p. 367–78.
28. Zhang Z., Zhao Y., Canes A., Steinberg D., Lyashevska O. Written on behalf of AME Big-Data Clinical Trial Collaborative Group. Predictive analytics with gradient boosting in clinical medicine. Ann Transl Med. – 2019. – Apr. 7 (7):152.
29. Pedro Carmona, Francisco Climent, Alexandre Momparler. Predicting failure in the U.S. banking sector: An extreme gradient boosting approach // International Review of Economics & Finance. – 2019. – Vol. 61. – Pp. 304–323.
30. Samir Touzani, Jessica Granderson, Samuel Fernandes. Gradient boosting machine for modeling the energy consumption of commercial buildings // Energy and Buildings. – 2018. – Vol. 158. – Pp. 1533–1543.
31. Горшенин А.К., Мартынов О.П. Гибридные модели экстремального градиентного бустинга для восстановления пропущенных значений в данных об осадках // Информатика и ее применение. – 2019. – Т. 13. – № 3. – С. 34–40.
32. Лебедев А.В. Изучение изменения растительного покрова заповедника «Кологривский лес» по материалам дистанционного зондирования Земли // Лесохозяйственная информация. – 2020. – № 2. – С. 43–53.
33. Наумов С.А. и др. Опыт использования удаленного доступа и предсказательной аналитики состояния энергетического оборудования // Теплоэнергетика. – 2018. – № 4. – С. 21–33.
34. Fedorov N. & Petrichenko Yu. (2020). Gradient Boosting–Based Machine Learning Methods in Real Estate Market Forecasting. Conference: 8th Scientific Conference on Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS 2020).
35. Pandas [Электронный ресурс]. URL: pandas.pydata.org/(дата обращения: 04.11.2022).
36. Свидетельство о регистрации базы данных № 2017621177, «ОМТ-Консалт».
37. Белов Е.И. Апробация CATI как метода сбора детальной отраслевой информации // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2019. – № 4. – С. 254–263.
38. Кому не капает: как решить проблемы независимых АЗС // МИЦ «Известия» [Электронный ресурс]. URL: iz.ru/1237226/dmitrii-alekseev/komu-ne-kapaet-kak-reshit-problemy-nezavisimykh-azs (дата обращения: 04.11.2022).
39. Частные АЗС – бизнес на грани банкротств? Обзор // ИГ «Интерфакс [Электронный ресурс]. URL: interfax.ru/business/780157 (дата обращения: 04.11.2022).
40. Кондрашова А.В. и др. Направления повышения эффективности функционирования фирмы // Инновации и инвестиции. – 2021. – № 2. – С. 58–63.
41. Кисляков А.Н. Модель поведения участников розничного рынка топлива в условиях информационной асимметрии // Экономические отношения. – 2019. – Т.  9. – № 1. – С. 219–234.
42. Поляков В.М., Абдуллаев О.Р. Метод определения оптимальных мест размещения АЗС вдоль трассы на основе имитационной модели обращения автомобилистов к заправке топливом // Научный журнал Российского газового общества. – 2017. – № 4. – С. 37–42.
43. Безродный А.А. Системный анализ и построение структур эффективного управления сетями АЗС // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2020. – Т. 10. – № 1. – С. 96–105.
44. Селюгина О.Н. Особенности оценки рыночной стоимости автозаправочных станций // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. – 2013. – № 1 (4). – С. 71–79.
45. Махрова А.Г., Бабкин Р.А. Анализ пульсаций системы расселения Московской агломерации с использованием данных сотовых операторов // Региональные исследования. – 2018. – № 2 (60). – С. 68–78.
46. Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data) // Право. Журнал Высшей школы экономики. – 2015. – № 1. – С. 43–66.

Application of a machine learning algorithm to sizing of regional retail motor fuel market
Belov E.I., consultant, SBS Consulting, Moscow, e-mail: eugene.i.belov@gmail.com

The article describes a model for sizing regional markets of motor gasoline and diesel fuel, created using a gradient boosting and introduced into consulting practice in 2016–2019. The author explains main stages of collecting and processing information, considers factors that can limit the accuracy of the model and summarizes practical application of the simulated results.
Keywords: market research, petroleum products market, petrol station, regional markets, competition level, motor fuel, gasoline, diesel fuel, gradient boosting.

Sources
1. Rossiiskii toplivnyi soiuz [Elektronnyi resurs]. URL: rfu.ru/ (data obrashcheniia: 04.11.2022).
2. Rosstat: Kolichestvo avtozapravochnykh stantsii (AZS) po subieektam Rossiiskoi Federatsii na konets 2020 g. [Elektronnyi resurs]. URL: rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Kolichestvo AZS (1).xls (data obrashcheniia: 09.11.2022).
3. Avtozapravochnye i gazozapravochnye stantsii // «OMT-Konsalt» [Elektronnyi resurs]. URL: omt-consult.ru/services/directory/avtozapravochnye_stancii_azs2/ (data obrashcheniia: 04.11.2022).
4. Punkty zapravok AO «Chukotsnab»//«Chukotsnab» [Elektronnyi resurs]. URL: chukotsnab.ru/fuelings (data obrashcheniia: 04.11.2022).
5. Proizvodstvo nefteproduktov // Ministerstvo energetiki RF [Elektronnyi resurs]. URL: minenergo.gov.ru/node/1213 (data obrashcheniia: 04.11.2022).
6. Biev A.A. Regionalnyi rynok nefteproduktov Murmanskoi oblasti // Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poriadka. – 2011. – № 2 (28). – S. 120–122.
7. Proskurin A.O. Modelirovanie i analiz regionalnogo rynka nefteproduktov (na primere Ivanovskoi oblasti): avtoref. dis … kand. ekon. nauk: 08.00.13. – Ivanovo, 2008. – 15 s.
8. Volkhin R.A. Rynok motornogo topliva Sankt-Peterburga: sostoianie, tendentsii // Nedelia nauki SPbPU: mater. nauch. konf. s mezhdunar. uchastiem. – SPb.: Izd-vo SPbPU, 2017. – Ch. 2.
9. Lenkova O.V., Chistiakova G.A. Metodicheskii podkhod k obosnovaniiu roznichnykh tsen na nefteprodukty // Sovremennaia konkurentsiia. – 2012. – № 1 (31). – S. 50–63.
10. Gorlachev P.V. Regionalnye rynki nefteproduktov i avtomobilnogo topliva: osobennosti i perspektivy v usloviiakh obostreniia mezhotraslevoi konkurentsii / P.V. Gorlachev, S.N. Zagnitko, A.A. Bukhtaiarov // Voprosy ustoichivogo razvitiia obshchestva. – 2020. – № 6. – S. 139–161.
11. Shchepakin M.B., Solkina A.A. K razrabotke modeli regulirovaniia regionalnogo otraslevogo rynka nefteproduktov // Ekonomika i predprinimatelstvo. – 2017. – № 4–2 (81) – S. 301–307.
12. Kantuev A.V., Sultanova D.Sh. Analiz struktury regionalnykh rynkov sbyta nefteproduktov Privolzhskogo federalnogo okruga // Prakticheskii marketing. – 2006. – № 11 (117). – S. 14–20.
13. Krasnova M.I. Sovershenstvovanie metodiki otsenki konkurentsii na regionalnom rynke nefteproduktov // Vestnik Perm. un-ta. Ekonomika. – 2012. – Vyp. 2 (13). – S. 15–19.
14. Surikova S.P., Krasnova T.L. Analiz rynochnoi kontsentratsii na regionalnom rynke nefteproduktov // Akademicheskii zhurnal Zapadnoi Sibiri. – 2012. – № 6. – S. 66–67.
15. Filkin M.E. Regionalnye roznichnye rynki nefteproduktov v Rossii: predposylki i osobennosti formirovaniia // Regionalnaia ekonomika i upravlenie: elekt. nauch. zhurnal. – 2017. – № 2 (50). – S. 6.
16. Khusnutdinov A.F. Sbytovoe podrazdelenie vertikalno-integrirovannoi neftianoi kompanii na regionalnom rynke nefteproduktov / A.F. Khusnutdinov // Izvestiia vysshikh uchebnykh zavedenii. Sotsiologiia. Ekonomika. Politika. – 2010. – № 4. – S. 48–51.
17. Dieter Pennerstorfer, Christoph Weiss. Spatial clustering and market power: Evidence from the retail gasoline market // Regional Science and Urban Economics. – 2013. – Vol. 43. – Iss. 4. – Pp. 661–675.
18. Houde, Jean-François. (2012). Spatial Differentiation and Vertical Mergers in Retail Markets for Gasoline. American Economic Review, 102 (5): 2147–82.
19. Chan T.Y., Padmanabhan V.  & Seetharaman P.B. (2007). An Econometric Model of Location and Pricing in the Gasoline Market. Journal of Marketing Research, 44 (4), p. 622–635.
20. Hastings Justine S. (2004). Vertical Relationships and Competition in Retail Gasoline Markets: Empirical Evidence from Contract Changes in Southern California. American Economic Review, 94 (1). – Pp. 317–328.
21. Bell S., et al. (2020) Automated data extraction from historical city directories: The rise and fall of mid-century gas stations in Providence, RI. PLoS ONE 15 (8): e0220219.
22. Applebaum William (1965). Can Store Location Research be A Science? Economic Geography, 41:3, p. 234–237.
23. Белоусов В.В., Иванова Т.А., Трофимова В.Ш. Статистический обзор рынка лома черных металлов в РФ // Теория и технология металлургического производства. – 2016. – № 1 (18). – С. 76–80.
24. Кравец А.С., Чеботарева Е.А. Развитие логистики перевозки зерна в железнодорожно-морском сообщении (на примере Южного региона) // Вестник Ростов. гос. ун-та путей сообщения. – 2017. – № 3 (67). – С. 102–112.
25. Regionalnye balansy sprosa i predlozheniia nefteproduktov v RF // IG «Petromarket» [Elektronnyi resurs]. URL: petromarket.ru/services/web-system_access/regional_supply_and_demand_balances_for_petroleum_products_in_the_russian_federation/ (data obrashcheniia: 04.11.2022).
26. Hague P.N., Hague N. and Morgan C. Market Research in Practice: A Guide to the Basics. Kogan Page Publishers. – L., 2004. – Pp. 17, 19.
27. Friedman J.H. (2002). Stochastic Gradient Boosting. Computational Statistics and Data Analysis, 28: p. 367–78.
28. Zhang Z., Zhao Y., Canes A., Steinberg D., Lyashevska O. Written on behalf of AME Big-Data Clinical Trial Collaborative Group. Predictive analytics with gradient boosting in clinical medicine. Ann Transl Med. – 2019. – Apr. 7 (7):152.
29. Pedro Carmona, Francisco Climent, Alexandre Momparler. Predicting failure in the U.S. banking sector: An extreme gradient boosting approach // International Review of Economics & Finance. – 2019. – Vol. 61. – Pp. 304–323.
30. Samir Touzani, Jessica Granderson, Samuel Fernandes. Gradient boosting machine for modeling the energy consumption of commercial buildings // Energy and Buildings. – 2018. – Vol. 158. – Pp. 1533–1543.
31. Gorshenin A.K., Martynov O.P. Gibridnye modeli ekstremalnogo gradientnogo bustinga dlia vosstanovleniia propushchennykh znachenii v dannykh ob osadkakh // Informatika i ee primenenie. – 2019. – T. 13. – № 3. – S. 34–40.
32. Lebedev A.V. Izuchenie izmeneniia rastitelnogo pokrova zapovednika «Kologrivskii les» po materialam distantsionnogo zondirovaniia Zemli // Lesokhoziaistvennaia informatsiia. – 2020. – № 2. – S. 43–53.
33. Naumov S.A. i dr. Opyt ispolzovaniia udalennogo dostupa i predskazatelnoi analitiki sostoianiia energeticheskogo oborudovaniia // Teploenergetika. – 2018. – № 4. – S. 21–33.
34. Fedorov N. & Petrichenko Yu. (2020). Gradient Boosting–Based Machine Learning Methods in Real Estate Market Forecasting. Conference: 8th Scientific Conference on Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS 2020).
35. Pandas [Электронный ресурс]. URL: pandas.pydata.org/(дата обращения: 04.11.2022).
36. Svidetelstvo o registratsii bazy dannykh № 2017621177, «OMT-Konsalt».
37. Belov E.I. Aprobatsiia CATI kak metoda sbora detalnoi otraslevoi informatsii // Marketing i marketingovye issledovaniia. – 2019. – № 4. – S. 254–263.
38. Komu ne kapaet: kak reshit problemy nezavisimykh AZS // MITs «Izvestiia» [Elektronnyi resurs]. URL: iz.ru/1237226/dmitrii-alekseev/komu-ne-kapaet-kak-reshit-problemy-nezavisimykh-azs (data obrashcheniia: 04.11.2022).
39. Chastnye AZS – biznes na grani bankrotstv? Obzor // IG «Interfaks [Elektronnyi resurs]. URL: interfax.ru/business/780157 (data obrashcheniia: 04.11.2022).
40. Kondrashova A.V. i dr. Napravleniia povysheniia effektivnosti funktsionirovaniia firmy // Innovatsii i investitsii. – 2021. – № 2. – S. 58–63.
41. Kisliakov A.N. Model povedeniia uchastnikov roznichnogo rynka topliva v usloviiakh informatsionnoi asimmetrii // Ekonomicheskie otnosheniia. – 2019. – T.  9. – №  1. – S. 219–234.
42. Poliakov V.M., Abdullaev O.R. Metod opredeleniia optimalnykh mest razmeshcheniia AZS vdol trassy na osnove imitatsionnoi modeli obrashcheniia avtomobilistov k zapravke toplivom // Nauchnyi zhurnal Rossiiskogo gazovogo obshchestva. – 2017. – № 4. – S. 37–42.
43. Bezrodnyi A.A. Sistemnyi analiz i postroenie struktur effektivnogo upravleniia setiami AZS // Nauka i tekhnologii truboprovodnogo transporta nefti i nefteproduktov. – 2020. – T. 10. – № 1. – S. 96–105.
44. Seliugina O.N. Osobennosti otsenki rynochnoi stoimosti avtozapravochnykh stantsii // Izvestiia vuzov. Investitsii. Stroitelstvo. Nedvizhimost. – 2013. – № 1 (4). – S. 71–79.
45. Makhrova A.G., Babkin R.A. Analiz pulsatsii sistemy rasseleniia Moskovskoi aglomeratsii s ispolzovaniem dannykh sotovykh operatorov // Regionalnye issledovaniia. – 2018. – № 2 (60). – S. 68–78.
46. Savelev A.I. Problemy primeneniia zakonodatelstva o personalnykh dannykh v epokhu «Bolshikh dannykh» (Big Data) // Pravo. Zhurnal Vysshei shkoly ekonomiki. – 2015. – № 1. – S. 43–66.

Рекомендательные системы как инструмент улучшения пользовательского опыта на примере маркетплейсов
Терпяк Я.О., студентка магистратуры, направление «Менеджмент», программа «Маркетинг», экономический факультет, МГУ имени М.В. Ломоносова, г. Москва, Россия, e-mail: teyo21a@econ.msu.ru

В данной статье раскрывается роль рекомендательных систем для улучшения пользовательского опыта на маркетплейсах. Рассмотрены основные этапы взаимодействия клиента с маркетплейсом – от выбора до дальнейшего использования сервиса и формирования лояльности. Представлены особенности работы с рекомендательными системами как с инструментом улучшения опыта пользователей.
Ключевые слова: рекомендательные системы в маркетинге, пользовательский опыт, персональные рекомендации, маркетплейсы.

Используемые источники
1. Отчет Global Digital 2022 [Электронный ресурс]. URL: vc.ru/u/937816-raddy/361755-obzor-otcheta-global-digital-2022-internet-socseti-chto-bylo-i-chto-budet-po-prognozam (дата обращения: 21.11.2022).
2. Интернет-торговля в России 2021 [Электронный ресурс]. URL: datainsight.ru/sites/default/files/eCommerce_2021_2.pdf (дата обращения: 21.11.2022).
3. Развитие рынка маркетплейсов в 2020–2021 годах. Результаты и перспективы [Электронный ресурс]. URL: datainsight.ru/sites/default/files/DI–Marketplace%20market%20development%202020–2021.pdf (дата обращения: 21.11.2022).
4. Селлеры на российских маркетплейсах 2022 [Электронный ресурс]. URL: datainsight.ru/DI-SellersOnMarketplaces-2022 (дата обращения: 21.11.2022).
5. Из аукциона в маркетплейс: как изменилась бизнес-модель eBay за 25 лет [Электронный ресурс]. URL: vc.ru/ebay/156520-iz-aukciona-v-marketpleys-kak-izmenilas-biznes-model-ebay-za-25-let (дата обращения: 01.12.2022).
6. Amazon: история создания и успеха [Электронный ресурс]. URL: lindeal.com/business/amazon-istoriya-uspekha-kompanii (дата обращения: 01.12.2022).
7. Лучшие маркетплейсы мира 2022 по данным SimilarWeb [Электронный ресурс]. URL: besedo.com/knowledge-hub/blog/the-worlds-top-online-marketplaces-2022/ (дата обращения: 24.11.2022).
8. Андерсон Крис. Длинный хвост. Эффективная модель бизнеса в Интернете [Электронный ресурс]. URL: baguzin.ru/wp/kris-anderson-dlinnyj-hvost-effektiv/(дата обращения: 01.12.2022).
9. Deloitte Research 2000 B2B Darwinism: How e-marketplaces survive (and succeed) [Электронный ресурс]. URL: dc.com/deloitte-Research
10. Bakos J.Y. A strategic analysis of electronic marketplaces // MIS quarterly. – 1991. – Pp. 295–310.
11. Bakos Y. The emerging role of electronic marketplaces on the Internet // Communications of the ACM. – 1998. – Vol. 41. – No. 8. – Pp. 35–42.
12. Segev A., Gebauer J. B2B procurement and marketplace transformation // Information Technology and Management. – 2001. – Vol. 2. – No. 3. – Pp. 241–260.
13. Konstan J.A., Riedl J. Recommender systems: from algorithms to user experience // User modeling and user-adapted interaction. – 2012. – Vol. 22. – No. 1. – Pp. 101–123.
14. Kim J.W. et al. Application of decision-tree induction techniques to personalized advertisements on internet storefronts // International Journal of Electronic Commerce. – 2001. – Vol. 5. – No. 3. – Pp. 45–62.
15. Adomavicius G., Tuzhilin A. Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible extensions // IEEE transactions on knowledge and data engineering. – 2005. – Vol. 17. – No. 6. – Pp. 734–749.
16. The Definition of User Experience (UX) by Nielsen Norman Group [Электронный ресурс]. URL: nngroup.com/articles/definition-user-experience/(дата обращения: 31.10.2022).
17. Hartson R., Pyla P.S. The UX Book: Process and guidelines for ensuring a quality user experience. – Elsevier, 2012.
18. Алгоритм рекомендаций на Ozon [Электронный ресурс]. URL: docs.ozon.ru/legal/algorithms/recomendation-algorithms/ (дата обращения: 24.11.2022).
19. Рекомендательная технология «Диско» [Электронный ресурс]. URL: yandex.ru/company/technologies/disco/(дата обращения: 24.11.2022).
20. Lemon K.N., Verhoef P.C. Understanding customer experience throughout the customer journey // Journal of marketing. – 2016. – Vol. 80. – No. 6. – Pp. 69–96.
21. Новости Wildberries 1-е полугодие 2022 [Электронный ресурс]. URL: clck.ru/32mKLt (дата обращения: 24.11.2022).
22. Оборот Wildberries 2021 [Электронный ресурс]. URL: clck.ru/32mKPV (дата обращения: 24.11.2022).
23. Novak T.P., Hoffman D.L., Yung Y.F. Measuring the customer experience in online environments: A structural modeling approach // Marketing science. – 2000. – Vol. 19. – No. 1. – Pp. 22–42.
24. Chinchanachokchai S., Thontirawong P., Chinchanachokchai P. A tale of two recommender systems: The moderating role of consumer expertise on artificial intelligence based product recommendations // Journal of Retailing and Consumer Services. – 2021. – Vol. 61. – P. 102528.
25. Маркетплейсы: клиентский опыт, проблемы и зоны роста [Электронный ресурс]. URL: lab-w.com/open_research/marketplaces (дата обращения: 24.11.2022).
26. Персонализация онлайн-покупок: статистика и тенденции [Электронный ресурс]. URL: invespcro.com/blog/online-shopping-personalization/ (дата обращения: 08.11.2022).
27. Yoon V.Y. et al. Assessing the moderating effect of consumer product knowledge and online shopping experience on using recommendation agents for customer loyalty // Decision Support Systems. – 2013. – Vol. 55. – No. 4. – Pp. 883–893.
28. Новости Ozon [Электронный ресурс]. URL: clck.ru/32mJba (дата обращения: 24.11.2022).
29. Armentano M.G., Christensen I., Schiaffino S. Applying the technology acceptance model to evaluation of recommender systems // Polibits. – 2015. – Vol. 51. – Pp. 73–79.
30. Davis F.D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology // MIS quarterly. – 1989. – No. 3. – Pp. 319–340.
31. Brakus J.J., Schmitt B.H., Zhang S. Experiential product attributes and preferences for new products: The role of processing fluency // Journal of Business Research. – 2014. – Vol. 67. – No. 11. – Pp. 2291–2298.
32. Beverungen D. et al. Conceptualizing smart service systems // Electronic Markets. – 2019. – Vol. 29. – No. 1. – Pp. 7–18.
33. Yuan Y.H.E., Wu C.K. Relationships among experiential marketing, experiential value, and customer satisfaction // Journal of Hospitality & Tourism Research. – 2008. – Vol. 32. – No. 3. – Pp. 387–410.
34. Hoyer W.D. et al. Transforming the customer experience through new technologies // Journal of Interactive Marketing. – 2020. – Vol. 51. – No. 1. – Pp. 57–71.
35. Knijnenburg B.P., Willemsen M.C., Hirtbach S. Receiving recommendations and providing feedback: The user-experience of a recommender system // International Conference on Electronic Commerce and Web Technologies. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2010. – Pp. 207–216.
36. Xiao B., Benbasat I. E-commerce product recommendation agents: Use, characteristics, and impact // MIS quarterly. – 2007. – No. 1. – Pp. 137–209.
37. Pine B.J., Pine J., Gilmore J.H. The experience economy: work is theatre & every business a stage. – Harvard Business Press, 1999.
38. Vanesa Aciar S.  et al. Increasing effectiveness in e-commerce: recommendations applying intelligent agents // International Journal of Business and Systems Research. – 2007. – Vol. 1. – No. 1. – Pp. 81–97.

Recommendation systems as a tool for user’s experience improving
Terpyak Y.O., Master`s degree student, direction Management, Marketing program, Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia, e-mail: teyo21a@econ.msu.ru

This article reveals the role of recommendation systems to improve the user experience on marketplaces. The main stages of the client`s interaction with the marketplace are highlighted: from the choice to the further use of the service and the formation of loyalty. The features of working with recommendation systems as a tool for improving the user experience are also presented.
Keywords: recommendation systems in marketing, user experience, personal recommendations, marketplaces.

Sources
1. Otchet Global Digital 2022 [Elektronnyi resurs]. URL: vc.ru/u/937816-raddy/361755-obzor-otcheta-global-digital-2022-internet-socseti-chto-bylo-i-chto-budet-po-prognozam (data obrashcheniia: 21.11.2022).
2. Internet-torgovlia v Rossii 2021 [Elektronnyi resurs]. URL: datainsight.ru/sites/default/files/eCommerce_2021_2.pdf (data obrashcheniia: 21.11.2022).
3. Razvitie rynka marketpleisov v 2020–2021 godakh. Rezultaty i perspektivy [Elektronnyi resurs]. URL: datainsight.ru/sites/default/files/DI–Marketplace%20market%20development%202020–2021.pdf (data obrashcheniia: 21.11.2022).
4. Sellery na rossiiskikh marketpleisakh 2022 [Elektronnyi resurs]. URL: datainsight.ru/DI-SellersOnMarketplaces-2022 (data obrashcheniia: 21.11.2022).
5. Iz auktsiona v marketpleis: kak izmenilas biznes-model eBay za 25 let [Elektronnyi resurs]. URL: vc.ru/ebay/156520-iz-aukciona-v-marketpleys-kak-izmenilas-biznes-model-ebay-za-25-let (data obrashcheniia: 01.12.2022).
6. Amazon: istoriia sozdaniia i uspekha [Elektronnyi resurs]. URL: lindeal.com/business/amazon-istoriya-uspekha-kompanii (data obrashcheniia: 01.12.2022).
7. Luchshie marketpleisy mira 2022 po dannym SimilarWeb [Elektronnyi resurs]. URL: besedo.com/knowledge-hub/blog/the-worlds-top-online-marketplaces-2022/ (data obrashcheniia: 24.11.2022).
8. Anderson Kris. Dlinnyi khvost. Effektivnaia model biznesa v Internete [Elektronnyi resurs]. URL: baguzin.ru/wp/kris-anderson-dlinnyj-hvost-effektiv/(data obrashcheniia: 01.12.2022).
9. Deloitte Research 2000 B2B Darwinism: How e-marketplaces survive (and succeed) [Elektronnyi resurs]. URL: dc.com/deloitte-Research
10. Bakos J.Y. A strategic analysis of electronic marketplaces // MIS quarterly. – 1991. – Pp. 295–310.
11. Bakos Y. The emerging role of electronic marketplaces on the Internet // Communications of the ACM. – 1998. – Vol. 41. – No. 8. – Pp. 35–42.
12. Segev A., Gebauer J. B2B procurement and marketplace transformation // Information Technology and Management. – 2001. – Vol. 2. – No. 3. – Pp. 241–260.
13. Konstan J.A., Riedl J. Recommender systems: from algorithms to user experience // User modeling and user-adapted interaction. – 2012. – Vol. 22. – No. 1. – Pp. 101–123.
14. Kim J.W. et al. Application of decision-tree induction techniques to personalized advertisements on internet storefronts // International Journal of Electronic Commerce. – 2001. – Vol. 5. – No. 3. – Pp. 45–62.
15. Adomavicius G., Tuzhilin A. Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible extensions // IEEE transactions on knowledge and data engineering. – 2005. – Vol. 17. – No. 6. – Pp. 734–749.
16. The Definition of User Experience (UX) by Nielsen Norman Group [Elektronnyi resurs]. URL: nngroup.com/articles/definition-user-experience/ (data obrashcheniia: 31.10.2022).
17. Hartson R., Pyla P.S. The UX Book: Process and guidelines for ensuring a quality user experience. – Elsevier, 2012.
18. Algoritm rekomendatsii na Ozon [Elektronnyi resurs]. URL: docs.ozon.ru/legal/algorithms/recomendation-algorithms/ (data obrashcheniia: 24.11.2022).
19. Rekomendatelnaia tekhnologiia «Disko» [Elektronnyi resurs]. URL: yandex.ru/company/technologies/disco/(data obrashcheniia: 24.11.2022).
20. Lemon K.N., Verhoef P.C. Understanding customer experience throughout the customer journey // Journal of marketing. – 2016. – Vol. 80. – No. 6. – Pp. 69–96.
21. Novosti Wildberries 1-e polugodie 2022 [Elektronnyi resurs]. URL: clck.ru/32mKLt (data obrashcheniia: 24.11.2022).
22. Oborot Wildberries 2021 [Elektronnyi resurs]. URL: clck.ru/32mKPV (data obrashcheniia: 24.11.2022).
23. Novak T.P., Hoffman D.L., Yung Y.F. Measuring the customer experience in online environments: A structural modeling approach // Marketing science. – 2000. – Vol. 19. – No. 1. – Pp. 22–42.
24. Chinchanachokchai S., Thontirawong P., Chinchanachokchai P. A tale of two recommender systems: The moderating role of consumer expertise on artificial intelligence based product recommendations // Journal of Retailing and Consumer Services. – 2021. – Vol. 61. – P. 102528.
25. Marketpleisy: klientskii opyt, problemy i zony rosta [Elektronnyi resurs]. URL: lab-w.com/open_research/marketplaces (data obrashcheniia: 24.11.2022).
26. Personalizatsiia onlain-pokupok: statistika i tendentsii [Elektronnyi resurs]. URL: invespcro.com/blog/online-shopping-personalization/ (data obrashcheniia: 08.11.2022).
27. Yoon V.Y. et al. Assessing the moderating effect of consumer product knowledge and online shopping experience on using recommendation agents for customer loyalty // Decision Support Systems. – 2013. – Vol. 55. – No. 4. – Pp. 883–893.
28. Novosti Ozon [Elektronnyi resurs]. URL: clck.ru/32mJba (data obrashcheniia: 24.11.2022).
29. Armentano M.G., Christensen I., Schiaffino S. Applying the technology acceptance model to evaluation of recommender systems // Polibits. – 2015. – Vol. 51. – Pp. 73–79.
30. Davis F.D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology // MIS quarterly. – 1989. – No. 3. – Pp. 319–340.
31. Brakus J.J., Schmitt B.H., Zhang S. Experiential product attributes and preferences for new products: The role of processing fluency // Journal of Business Research. – 2014. – Vol. 67. – No. 11. – Pp. 2291–2298.
32. Beverungen D. et al. Conceptualizing smart service systems // Electronic Markets. – 2019. – Vol. 29. – No. 1. – Pp. 7–18.
33. Yuan Y.H.E., Wu C.K. Relationships among experiential marketing, experiential value, and customer satisfaction // Journal of Hospitality & Tourism Research. – 2008. – Vol. 32. – No. 3. – Pp. 387–410.
34. Hoyer W.D. et al. Transforming the customer experience through new technologies // Journal of Interactive Marketing. – 2020. – Vol. 51. – No. 1. – Pp. 57–71.
35. Knijnenburg B.P., Willemsen M.C., Hirtbach S. Receiving recommendations and providing feedback: The user-experience of a recommender system // International Conference on Electronic Commerce and Web Technologies. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2010. – Pp. 207–216.
36. Xiao B., Benbasat I. E-commerce product recommendation agents: Use, characteristics, and impact // MIS quarterly. – 2007. – No. 1. – Pp. 137–209.
37. Pine B.J., Pine J., Gilmore J.H. The experience economy: work is theatre & every business a stage. – Harvard Business Press, 1999.
38. Vanesa Aciar S.  et al. Increasing effectiveness in e-commerce: recommendations applying intelligent agents // International Journal of Business and Systems Research. – 2007. – Vol. 1. – No. 1. – Pp. 81–97.

МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
MARKETING RESEARCH

Особенности потребительского выбора товаров устойчивой моды
Герасименко В.В., доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой маркетинга, экономический факультет, МГУ имени М.В. Ломоносова, e-mail: vv_gerasimenko@mail.ru
SPIN-код: 6293-1412; Author ID: 657673; Scopus Author ID: 57193995004; ORCID: 0000-0002-9020-64964; Researcher ID: O-1481-2013
Троценко А.Н., кандидат экономических наук, доцент кафедры маркетинга, экономический факультет, МГУ имени М.В. Ломоносова, e-mail: trocenko@econ.msu.ru
SPIN-код: 3994-3891; ORCID: 0000-0001-9667-1965

Статья посвящена изучению особенностей выбора российскими потребителями товаров устойчивой моды в разрезе выделенных сегментов рынка («Неосведомленные», «Заблуждающиеся», «Сомневающиеся», «Экопотребители»). Использован метод иерархического кластерного анализа, учитывающий отношение потребителей к проблемам экологии и влияние индустрии моды на экологию, уровень осведомленности об устойчивой моде и заинтересованности в выборе и покупке товаров устойчивой моды, а также имеющийся опыт такой покупки. Предложена адаптированная характеристика ценностей потребления товаров устойчивой моды по модели Шета–Ньюмана–Гросса, в зависимости от которых были выделены и охарактеризованы особенности потребительского выбора товаров устойчивой моды в субс егмен тах «Эко цен трики», «Экоэкономы», «Экомодники» и «Темно-зеленые» в рамках крупного сегмента рынка «Экопотребители».
Ключевые слова: индустрия моды, устойчивая мода, «зеленый» потребитель, потребители товаров устойчивой моды, ценности потребления.

Используемые источники
1. The State of Fashion 2022 [Электронный ресурс]. URL: mckinsey.de/~/media/mckinsey/industries/retail/our%20insights/state%20of% 20fashion/2022/the-state-of-fashion-2022.pdf (дата обращения: 09.07.2022).
2. Математика российского люкса: перспективы роста и потребительское поведение [Электронный ресурс]. URL: //mckinsey.com/~/media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/Our%20Insights/Mathematics%20of%20the%20luxury%20market%20in%20Russia/Mathematics-of-the-luxury-market-in-Russia.ashx (дата обращения: 18.07.2022).
3. Fashion Online 2019. Цифры. Факты. Тренды. Мнения [Электронный ресурс]. URL: omni-solutions.ru/fashion_online_2019_wihitepaper_issledovanie (дата обращения: 09.07.2022).
4. Седых И.А. Индустрия моды. 2019 год // Институт «Центр развития» НИУ ВШЭ [Электронный ресурс]. URL: dcenter.hse.ru/data/2019/06/03/1495959454/Индустрия%20 моды-2019.pdf (дата обращения: 12.05.2022).
5. Khandual A., Pradhan S. Fashion Brands and Consumers Approach Towards Sustainable Fashion / A. Khandual, S. Pradhan // In book: Fast Fashion, Fashion Brands and Sustainable Consumption. Textile Science and Clothing Technology / S.S. Muthu (ed.). – Singapore: Springer Nature Singapore Pte Ltd., 2019. – Pp. 37–54.
6. Никоноров С.М., Лебедев А.В., Аверьянова Л.С. Подходы к сегментации потребителей экологических продуктов // Маркетинг в России и за рубежом. – 2020. – № 1. – С. 26–36.
7. Напалкова А.А., Коваль М.К. Влияние потребительских ценностей на устойчивое поведение и выбор потребителями экотоваров // Практический маркетинг. – 2019. – № 1. – С. 15–26.
8. Котлер Ф., Картаджайя Х., Сетиаван А. Маркетинг 3.0: от продуктов к потребителям и далее – к человеческой душе. – М.: ЭКСМО, 2011. – 119 с.
9. Юлдашева О.У., Соловьева Ю.Н., Погребова О.А., Халина Е.В., Ширшова О.И. Устойчивый маркетинг: теория и практика устойчивого потребления. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2017. – 113 с.
10. Герасименко В.В. Идеология осознанного потребления и восприятие ценностей бренда // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. – 2021. – Т. 13. – Вып. 3. – С. 7–24.
11. Перевозчиков К.И., Хмелькова Н.В. Экологический маркетинг и исследование сегмента потребителей «зеленых» товаров // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2016. – № 5. – С. 386–393.
12. Нестерова Е.В., Соловьева Ю.Н. Сегментация российских потребителей по их отношению к ценностям устойчивого развития экономики // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2015. – № 6. – С. 426–434.
13. Хайнс Т., Брюс М. Маркетинг в индустрии моды. Комплексное исследование для специалистов отрасли. – Минск: Гревцов Паблишер, 2009. – 416 с.
14. Иванова А.В. К вопросу сегментирования брендов модной индустрии // Маркетинг в России и за рубежом. – 2016. – № 4. – С. 108–113.
15. Восприятие качества модной одежды российскими потребителями [Электронный ресурс]. URL: marketing.hse.ru/news/11858723.html (дата обращения: 30.07.2022).
16. Мельникова А.В. Восприятие потребителями товаров индустрии моды // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – Т. 10. – № 2. – С. 297–308.
17. Мельник А.Ю. Факторы, влияющие на поведение потребителя на fashion-рынке // Маркетинг в России и за рубежом. – 2019. – № 5 (133). – С. 35–40.
18. Распределение населения по возрастным группам. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru/folder/12781 (дата обращения: 30.07.2022).
19. Sheth J., Newman B., Gross B. Why we buy what we buy: a theory of consumption values // Journal of Business Research. – 1991. – No. 22 (2). – Pp. 159–170.

Features of consumer choice of sustainable fashion products
Gerasimenko V.V., Doctor of Sciences in Economics, Professor, Head of Marketing Department, Faculty of Economics of the Lomonosov Moscow State University, e-mail: vv_gerasimenko@mail.ru
SPIN-code: 6293-1412; Author ID: 657673; Scopus Author ID: 57193995004; ORCID: 0000-0002-9020-64964; Researcher ID: O-1481-2013
Trotsenko A.N., Ph.D. in Economics, Associate Professor of Marketing Department, Faculty of Economics of the Lomonosov Moscow State University, e-mail: trocenko@econ.msu.ru
SPIN-code: 3994-3891; ORCID: 0000-0001-9667-1965

The article is devoted to the study of the features choice sustainable fashion products by Russian consumers in selected market segments («Uninformed», «Deceived», «Doubters», «Eco-consumers»). The segments are identified by the method of hierarchical cluster analysis, depending on consumer attitudes towards environmental issues and fashion’s environmental impacts, sustainable fashion awareness and interest in choosing and buying sustainable fashion products, as well as similar purchase experience. The article proposes an adapted characteristic sustainable fashion consumption values based on the Sheth-Newman-Gross model. The following sub-segments were identified and characterized features of consumer choice of sustainable fashion products in large segment «Ecoconsumers»: «Ecocentrics», «Ecoeconomists», «Ecomods» and «Dark Greens».
Keywords: fashion industry, sustainable fashion, green consumer, sustainable fashion consumers, consumption values.

Sources
1. The State of Fashion 2022 [Elektronnyi resurs]. URL: mckinsey.de/~/media/mckinsey/industries/retail/our%20insights/state%20of% 20fashion/2022/the-state-of-fashion-2022.pdf (data obrashcheniia: 09.07.2022).
2. Matematika rossiiskogo liuksa: perspektivy rosta i potrebitelskoe povedenie [Elektronnyi resurs]. URL: //mckinsey.com/~/media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/Our%20Insights/Mathematics%20of%20the%20luxury%20market%20in%20Russia/Mathematics-of-the-luxury-market-in-Russia.ashx (data obrashcheniia: 18.07.2022).
3. Fashion Online 2019. Tsifry. Fakty. Trendy. Mneniia [Elektronnyi resurs]. URL: omni-solutions.ru/fashion_online_2019_wihitepaper_issledovanie (data obrashcheniia: 09.07.2022).
4. Sedykh I.A. Industriia mody. 2019 god // Institut «Tsentr razvitiia» NIU VShE [Elektronnyi resurs]. URL: dcenter.hse.ru/data/2019/06/03/1495959454/Industriia%20 mody-2019.pdf (data obrashcheniia: 12.05.2022).
5. Khandual A., Pradhan S. Fashion Brands and Consumers Approach Towards Sustainable Fashion / A. Khandual, S. Pradhan // In book: Fast Fashion, Fashion Brands and Sustainable Consumption. Textile Science and Clothing Technology / S.S. Muthu (ed.). – Singapore: Springer Nature Singapore Pte Ltd., 2019. – Pp. 37–54.
6. Nikonorov S.M., Lebedev A.V., Averianova L.S. Podkhody k segmentatsii potrebitelei ekologicheskikh produktov // Marketing v Rossii i za rubezhom. – 2020. – № 1. – S. 26–36.
7. Napalkova A.A., Koval M.K. Vliianie potrebitelskikh tsennostei na ustoichivoe povedenie i vybor potrebiteliami ekotovarov // Prakticheskii marketing. – 2019. – № 1. – S. 15–26.
8. Kotler F., Kartadzhaiia Kh., Setiavan A. Marketing 3.0: ot produktov k potrebiteliam i dalee – k chelovecheskoi dushe. – M.: EKSMO, 2011. – 119 s.
9. Iuldasheva O.U., Soloveva Iu.N., Pogrebova O.A., Khalina E.V., Shirshova O.I. Ustoichivyi marketing: teoriia i praktika ustoichivogo potrebleniia. – SPb.: Izd-vo SPbGEU, 2017. – 113 s.
10. Gerasimenko V.V. Ideologiia osoznannogo potrebleniia i vospriiatie tsennostei brenda // Nauchnye issledovaniia ekonomicheskogo fakulteta. Elektronnyi zhurnal. – 2021. – T. 13. – Vyp. 3. – S. 7–24.
11. Perevozchikov K.I., Khmelkova N.V. Ekologicheskii marketing i issledovanie segmenta potrebitelei «zelenykh» tovarov // Marketing i marketingovye issledovaniia. – 2016. – № 5. – S. 386–393.
12. Nesterova E.V., Soloveva Iu.N. Segmentatsiia rossiiskikh potrebitelei po ikh otnosheniiu k tsennostiam ustoichivogo razvitiia ekonomiki // Marketing i marketingovye issledovaniia. – 2015. – № 6. – S. 426–434.
13. Khains T., Brius M. Marketing v industrii mody. Kompleksnoe issledovanie dlia spetsialistov otrasli. – Minsk: Grevtsov Pablisher, 2009. – 416 s.
14. Ivanova A.V. K voprosu segmentirovaniia brendov modnoi industrii // Marketing v Rossii i za rubezhom. – 2016. – № 4. – S. 108–113.
15. Vospriiatie kachestva modnoi odezhdy rossiiskimi potrebiteliami [Elektronnyi resurs]. URL: marketing.hse.ru/news/11858723.html (data obrashcheniia: 30.07.2022).
16. Melnikova A.V. Vospriiatie potrebiteliami tovarov industrii mody // Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. – 2020. – T. 10. – № 2. – S. 297–308.
17. Melnik A.Iu. Faktory, vliiaiushchie na povedenie potrebitelia na fashion-rynke // Marketing v Rossii i za rubezhom. – 2019. – № 5 (133). – S. 35–40.
18. Raspredelenie naseleniia po vozrastnym gruppam. Federalnaia sluzhba gosudarstvennoi statistiki [Elektronnyi resurs]. URL: rosstat.gov.ru/folder/12781 (data obrashcheniia: 30.07.2022).
19. Sheth J., Newman B., Gross B. Why we buy what we buy: a theory of consumption values // Journal of Business Research. – 1991. – No. 22 (2). – Pp. 159–170.

МАРКЕТИНГОВЫЕ КОММУНИКАЦИИ
MARKETING COMMUNICATIONS

Совершенствование маркетингового механизма управления лояльностью потребителей продовольственных товаров
Кетова Н.П., доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой «Маркетинг и коммуникации в бизнесе», Южный федеральный университет, Россия, заслуженный деятель науки России, e-mail: nketova@sfedu.ru
ORCID: 0000-0001-6832-8174; Web of Science: L-2937-2013; SPIN-код: 8323-7290; Author ID: 149026; Scopus: 56117462100
Варданян А.А., специалист по УМР факультета управления, Южный федеральный университет, Россия, e-mail: vardanian@sfedu.ru
ORCID: 0000-0002-6547-1482; SPIN-код: 7370-1809; Author ID: 1112929

В статье представлены результаты изучения влияния эффективно действующего маркетингового механизма управления лояльностью потребителей на их потребительское поведение. Исследование выполнено на примере потребительской активности покупателей продовольственных товаров. Сформулированы рекомендации относительно направлений совершенствования маркетингового механизма управления лояльностью потребителей продовольственных товаров в крупном городе (на примере Ростова-на-Дону).
Ключевые слова: продовольственные товары, лояльность потребителей, фокусгруппа, факторы лояльности, маркетинговый механизм управления лояльностью.

Используемые источники
1. Росстат: доля продовольственных товаров в структуре розничной торговли [Электронный ресурс]. URL: sfera.fm › news › fud-reteil › rosstat-dolya-prodovolstvennykh-tovarov (дата обращения: 13.12.2022).
2. Старов С.А. Управление собственными торговыми марками розничных сетей: монография / С.А. Старов. – СПб.: Изд. дом СПбГУ, 2007. – 464 с.
3. Abratt R., Kleyn N. Corporate Identity, Corporate Branding and Corporate Reputations: Reconciliation and Integration // European Journal of Marketing. – 2012. – Vol. 46. – No. 7. – Pp. 1048–1063.
4. Rindell A., Strandvik T. Corporate Brand Evolution: Corporate Brand Images Evolving in Consumers’ Everyday Life // European Business Review. – 2010. – Vol. 22. – No. 3. – Pp. 276–286.
5. Balmer J.M.T. Corporate Marketing Myopia and the Inexorable Rise of a Corporate Marketing Logic: Perspectives from Identity-based Views of the Firm // European Journal of Marketing. – 2011. – Vol. 45. – No.  9. – Pp. 1329–1352.
6. Juntunen M. Co-creating Corporate Brands in Start-ups // Marketing Intelligence & Planning. – 2012. – Vol. 30. – No. 2. – Pp. 230–249.
7. Боголюбова Н.П. Микроэкономика: теория потребительского поведения. – Екатеринбург: УрФУ, 2017. – 202 с.
8. Горелова Т.П. Управление лояльностью потребителей в социальных сетях // Вестник Академии. – 2021. – № 4. – С. 7–15.
9. Котлер Ф., Армстронг Г. Основы маркетинга. – М.: Вильямс, 2020. – 908 c.
10. Azlarova M. Marketing strategies for saturating the country’s consumer market with food // Актуальные научные исследования в современном мире. – 2021. – № 5–10 (73). – С. 6–9.
11. Шесть способов управления лояльностью клиентов [Электронный ресурс]. URL: google.ru/search?hl=ru&source=hp&biw=&bih=&q=6+%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D0%B2+%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F+%D0%B B%D0%BE%D1%8F%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8E+%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2+&iflsig=AJiK0e8AAAAAY5jcEoi2oPHMZAIDLqwVpJSJz1 rN3rOH&gbv=2&oq=6+%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D0%B2+%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F+%D0%BB%D0%BE%D1%8F%D0% BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8E+%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2+&gs_l=heirloomhp.13..0i546l5.4056.4056.0.6482.1.1.0.0.0.0.149.149.0j1.1.0…0 …1ac..34.heirloom-hp..0.1.149.SndfCcj77Zk (дата обращения: 13.12.2022).
12. Сравниваем условия по картам программ лояльности [Электронный ресурс]. URL: bankstoday.net/last-articles/sravnivaem-usloviya-po-kartam-programm-loyalnosti-10-krupnejshih-torgovyh-setej-v-rossii (дата обращения: 14.12.2022).
13. Абдрахманова Г.И., Быховский К.Б. и др. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты. – М.: ВШЭ, 2021. – 239 с.
14. Щетинина Е.А. Новые аспекты и методы управления лояльностью корпоративных потребителей в условиях расширения цифровой среды // Белгород. экон. вестник. – 2022. – № 1 (105). – С. 33–42.
15. Серпков О.А. Проблемы конкурентоспособности малых предприятий розничной торговли на региональном рынке продовольственных товаров // Конкурентоспособность территорий. – 2018. – № 4. – С. 166–168.
16. Хетагурова Т.Г. Анализ ценовой политики на конкурентных рынках продовольственных товаров // Гуманитарные и социально-экономические науки. – 2021. – № 3 (118). – С. 109–111.
17. Бизнес Дона представляет Союз «Торгово-промышленная палата Ростовской области». – Ростов н/Д: Торг.-пром. пал. Ростов. обл., 2020. – С. 68.

Improving the marketing mechanism for managing the loyalty of food products consumers
Ketova N.P., Ph. D., Professor, Head of the Department of Marketing and Communications in Business of SFEDU, e-mail: nketova@sfedu.ru
ORCID: 0000-0001-6832-8174; Web of Science: L-2937-2013; SPIN-code: 8323-7290; Author ID: 149026; Scopus: 56117462100
Vardanyan A.A., UMR Specialist of the Faculty of Management, Southern Federal University, e-mail: vardanian@sfedu.ru
ORCID: 0000-0002-6547-1482; SPIN-code: 737001809; Author ID: 1112929

The article presents the results of a study of the influence of the marketing mechanism of consumer loyalty management on the example of food products. The article provides recommendations on ways to improve the marketing mechanism for managing the loyalty of consumers of food products.
Keywords:  food products, consumer loyalty, focus group, loyalty factors, marketing, loyalty management.

Sources
1. Rosstat: dolia prodovolstvennykh tovarov v strukture roznichnoi torgovli [Elektronnyi resurs]. URL: sfera.fm › news › fud-reteil › rosstat-dolya-prodovolstvennykh-tovarov (data obrashcheniia: 13.12.2022).
2. Starov S.A. Upravlenie sobstvennymi torgovymi markami roznichnykh setei: monografiia / S.A. Starov. – SPb.: Izd. dom SPbGU, 2007. – 464 s.
3. Abratt R., Kleyn N. Corporate Identity, Corporate Branding and Corporate Reputations: Reconciliation and Integration // European Journal of Marketing. – 2012. – Vol. 46. – No. 7. – Pp. 1048–1063.
4. Rindell A., Strandvik T. Corporate Brand Evolution: Corporate Brand Images Evolving in Consumers’ Everyday Life // European Business Review. – 2010. – Vol. 22. – No. 3. – Pp. 276–286.
5. Balmer J.M.T. Corporate Marketing Myopia and the Inexorable Rise of a Corporate Marketing Logic: Perspectives from Identity-based Views of the Firm // European Journal of Marketing. – 2011. – Vol. 45. – No.  9. – Pp. 1329–1352.
6. Juntunen M. Co-creating Corporate Brands in Start-ups // Marketing Intelligence & Planning. – 2012. – Vol. 30. – No. 2. – Pp. 230–249.
7. Bogoliubova N.P. Mikroekonomika: teoriia potrebitelskogo povedeniia. – Ekaterinburg: UrFU, 2017. – 202 s.
8. Gorelova T.P. Upravlenie loialnostiu potrebitelei v sotsialnykh setiakh // Vestnik Akademii. – 2021. – № 4. – S. 7–15.
9. Kotler F., Armstrong G. Osnovy marketinga. – M.: Viliams, 2020. – 908 c.
10. Azlarova M. Marketing strategies for saturating the country’s consumer market with food // Aktualnye nauchnye issledovaniia v sovremennom mire. – 2021. – № 5–10 (73). – S. 6–9.
11. Shest sposobov upravleniia loialnostiu klientov [Elektronnyi resurs]. URL:
google.ru/search?hl=ru&source=hp&biw=&bih=&q=6+%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D0%B2+%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F+%D0%B B%D0%BE%D1%8F%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8E+%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2+&iflsig=AJiK0e8AAAAAY5jcEoi2oPHMZAIDLqwVpJSJz1 rN3rOH&gbv=2&oq=6+%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D0%B2+%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F+%D0%BB%D0%BE%D1%8F%D0% BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C%D1%8E+%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2+&gs_l=heirloomhp.13..0i546l5.4056.4056.0.6482.1.1.0.0.0.0.149.149.0j1.1.0…0 …1ac..34.heirloom-hp..0.1.149.SndfCcj77Zk (data obrashcheniia: 13.12.2022).
12. Sravnivaem usloviia po kartam programm loialnosti [Elektronnyi resurs]. URL:
bankstoday.net/last-articles/sravnivaem-usloviya-po-kartam-programm-loyalnosti-10-krupnejshih-torgovyh-setej-v-rossii (data obrashcheniia: 14.12.2022).
13. Abdrakhmanova G.I., Bykhovskii K.B. i dr. Tsifrovaia transformatsiia otraslei: startovye usloviia i prioritety. – M.: VShE, 2021. – 239 s.
14. Shchetinina E.A. Novye aspekty i metody upravleniia loialnostiu korporativnykh potrebitelei v usloviiakh rasshireniia tsifrovoi sredy // Belgorod. ekon. vestnik. – 2022. – № 1 (105). – S. 33–42.
15. Serpkov O.A. Problemy konkurentosposobnosti malykh predpriiatii roznichnoi torgovli na regionalnom rynke prodovolstvennykh tovarov // Konkurentosposobnost territorii. – 2018. – № 4. – S. 166–168.
16. Khetagurova T.G. Analiz tsenovoi politiki na konkurentnykh rynkakh prodovolstvennykh tovarov // Gumanitarnye i sotsialno-ekonomicheskie nauki. – 2021. – № 3 (118). – S. 109–111.
17. Biznes Dona predstavliaet Soiuz «Torgovo-promyshlennaia palata Rostovskoi oblasti». – Rostov n/D: Torg.-prom. pal. Rostov. obl., 2020. – S. 68.

Управление мотивацией потребителей услуг интегрированного горноклиматического курорта
Богданова М.В., доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры маркетинга, ФГБОУ ВО «Государственный университет управления»; профессор кафедры  информационного права, информатики и математики, ФГБОУ ВО «Российский  государственный университет правосудия», e-mail: bogdanovamv2009@yandex