Определение оптимальной ценовой стратегии для онлайн-кинотеатров с помощью агентной модели на примере Иви и Кинопоиска

Обложка
  • Авторы: Моисеенко А.М.1, Гринева Н.В.1,2
  • Учреждения:
    1. Российская академия народного хозяйства и государственной собственности при Президенте Российской Федерации
    2. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
  • Выпуск: Том 19, № 2 (2023)
  • Страницы: 197-208
  • Раздел: Математические, статистические и инструментальные методы в экономике
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2541-8025/article/view/250212
  • ID: 250212

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность исследования обосновывается феноменом все увеличивающегося спроса на услуги онлайн-кинотеатров в условиях наличия бесплатных «пиратских» ресурсов, гетерогенностью потребителей онлайн-кинотеатров, формирующих спрос на их услуги, следовательно низкой предсказуемостью спроса. Целью исследования является определение оптимальной ценовой политики в условиях конкуренции онлайн-кинотеатров. Построенная модель прогнозирует спрос на услуги двух лидеров рынка онлайн-кинотеатров с достоверностью более 99%. Результаты: в статической игре с полной информацией цена на подписку Кинопоиска примерно соответствует наилучшему ответу на стратегию Иви задать цену на уровне текущей; цена на подписку Иви соответствует одному из оптимальных по Парето исходов игры, характеризующемуся симметричностью профиля стратегий, равновесие по Нэшу в реальности не достигнуто.

Об авторах

Александр Максимович Моисеенко

Российская академия народного хозяйства и государственной собственности при Президенте Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: alex7and7er@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-0380-1693
Россия, Москва

Наталья Владимировна Гринева

Российская академия народного хозяйства и государственной собственности при Президенте Российской Федерации; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Email: ngrineva@fa.ru
ORCID iD: 0000-0001-7647-5967

кандидат экономических наук, доцент; доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при Правительстве Российской Федерации; доцент кафедры системного анализа Российской академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. ТМТ Рейтинг «Российский рынок онлайн-кинотеатров—итоги 2021 года». URL: http://tmt-consulting.ru/napravleniya/media/video/tmt-rejting-rossijskij-rynok-vod-itogi-2021-goda/ (Дата обращения: 22.04.2023).
  2. ТМТ-рейтинг «Российский рынок ОТТ-видеосервисов—2015». URL: http://tmt-consulting.ru/bez-rubriki/tmt-rejting-rossijskij-rynok-ott-videoservisov-2015/ (Дата обращения: 22.04.2023).
  3. Mulla T. Assessing the factors influencing the adoption of over-the-top streaming platforms: A literature review from 2007 to 2021 // Telematics and Informatics. —2022. —P. 101–797.
  4. Как за 10 лет в России изменилось потребление видеоконтента. URL: https://vc.ru/media/108884-kak-za-10-let-v-rossii-izmenilos-potreblenie-videokontenta (Дата обращения: 22.04.2023).
  5. Комплексная платформа аналитики трафика конкурентов и веб-сайтов URL: https://www.similarweb.com/ru/ (Дата обращения: 01.11.2022).
  6. Group-IB: 2018-й год может поставить антирекорд по количеству просмотров пиратских фильмов. URL: https://www.facct.ru/media-center/press-releases/antipiracy-statistics-record-2018/ (Дата обращения: 22.04.2023).
  7. TMT-consulting, направления, видео. URL: http://tmt-consulting.ru/category/napravleniya/media/video/ (Дата обращения: 22.04.2023).
  8. Korobov M. Morphological Analyzer and Generator for Russian and Ukrainian Languages // Analysis of Images, Social Networks and Texts, pp. 320–332 (2015).
  9. Carroni E., Paolini D. Business models for streaming platforms: Content acquisition, advertising and users // Information Economics and Policy. —2020. —V. 52. —P. 100–877.
  10. Bass F. M. A new product growth for model consumer durables // Management science. —1969. —V. 15. —№. 5. —P. 215–227.
  11. Bhullar A., Chaudhary R. Key factors influencing users’ adoption towards OTT media platform: an empirical analysis // International Journal of Advanced Science and Technology. —2020. —V. 29. —№. 11s. —P. 942–956.
  12. Nagaraj S., Singh S., Yasa V. R. Factors affecting consumers’ willingness to subscribe to over-the-top (OTT) video streaming services in India // Technology in Society. —2021. —V. 65. —P. 101–534.
  13. Savelkoul R. Superstars vs the long tail: How does music piracy affect digital song sales for different segments of the industry? // Information Economics and Policy. —2020. —V. 50. —P. 100–847.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Динамика посещений указанных онлайн-кинотеатров с 01.08.2022 по 01.11.2022.

Скачать (101KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Распределение количества отзывов по рейтингу отзыва для Иви и Кинопоиска с сайта otzovik.ru.

Скачать (39KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Распределение количества отзывов, содержащих указанные слова, по соответствующим онлайн-кинотеатрам.

Скачать (73KB)
Метаданные
5. Рис. 4.1. Динамика предсказанных и истинных значений спроса на подписку онлайн-кинотеатров. (a) Динамика прогнозируемого и исходного совокупного спроса на услуги онлайн-кинотеатров Иви и Кинопоиск; (b) Динамика прогнозируемого и исходного спроса на услуги онлайн-кинотеатра Иви;

Скачать (56KB)
Метаданные
6. Рис. 4.2. Динамика предсказанных и истинных значений спроса на подписку онлайн-кинотеатров. (c) Динамика прогнозируемого и исходного спроса на услуги онлайн-кинотеатра Кинопоиск; (d) Динамика предсказанной и исходной относительной доли на рынке онлайн-кинотеатра Кинопоиск.

Скачать (53KB)
Метаданные
7. Рис. 5.1. Влияние изменения коэффициента beta на моделируемый спрос. (a) Динамика прогнозируемого совокупного спроса на услуги онлайн-кинотеатров Иви и Кинопоиск; (b) Динамика прогнозируемого спроса на услуги онлайн-кинотеатра Иви;

Скачать (75KB)
Метаданные
8. Рис. 5.2. Влияние изменения коэффициента beta на моделируемый спрос. (c) Динамика прогнозируемого спроса на услуги онлайн-кинотеатра Кинопоиск; (d) Динамика относительной доли на рынке онлайн-кинотеатра Кинопоиск.

Скачать (63KB)
Метаданные


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».