2024 Выпуск №4

Пространственные особенности использования автомобильных онлайн-классифайдов в России

DOI

10.5922/vestniknat-2024-4-2

Страницы / Pages

26-42

Аннотация

Рассматриваются аспекты, определяющие особенности пространственных отличий в потребительских предпочтениях при использовании онлайн-классифайдов по продаже и покупке автомобилей в России. В рамках исследования применяется метод контент-анализа основных автомобильных онлайн-классифайдов — Avito.ru, Auto.ru и Drom.ru, раскрывающий функциональную сопоставимость сервисов между собой. Для выявления причинности региональных отличий используется цикл глубинных интервью, проведенный с жителями разных регионов России, а для изучения пространственного компонента применены методы комплексного и картографического анализа. Результатом исследования стало обнаружение пространственных особенностей, проявляющихся при использовании автомобильных онлайн-классифайдов в разных макрорегионах России. Также сформулированы факторы, определяющие пространственные отличия в поведении потребителя: географическое положение региона, социально-исторический контекст процесса распространения автомобильных онлайн-классифайдов, наличие локальных аналогов, экономическая заинтересованность онлайн-сервисов в расширении своей деятельности в конкретном регионе, активность их рекламных кампаний.

Список литературы

1. Авито Авто — платформа № 1 для покупки и продажи автомобилей. URL: https://www.autostat.ru/infographics/52133/ (дата обращения: 25.04.2024).

2. Авито Авто признан автовладельцами лучшим онлайн-сервисом для покупки и продажи автомобилей. URL: https://www.autostat.ru/infographics/56709/ (дата обращения: 06.03.2024).

3. Автовладельцы выбрали самый популярный онлайн-сервис для покупки и продажи автомобилей. URL: https://www.autostat.ru/articles/56708/ (дата обра­щения: 03.03.2024).

4. Антинескул Е. А., Поплавских Е. С. Технологии HR-брендинга на автомобильном рынке // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. 2021. № 4. С. 245—257. doi: 10.15593/2224-9354/2021.4.17. EDN: SSZDKA.

5. Бабурин В. Л., Земцов С. П. Регионы-новаторы и инновационная периферия России. Исследование диффузии инноваций на примере ИКТ-продуктов // Региональные исследования. 2014. № 3 (45). С. 27—37. EDN: SYCOYR.

6. Бергер П. Социальное конструирование реальности: Трактат по социол. знания. М., 1995.

7. Воловская Н. М., Идрисова А. И. Предпочтения потребителей: понятие, теоретические подходы // Экономика и бизнес: теория и практика. 2020. № 4-1 (62). С. 73—75. doi: 10.24411/2411-0450-2020-10259. EDN: BVGXFX.

8. Голубовская О. Л. Региональная идентичность как фактор, влияющий на по­требительский выбор (на примере Пензенской области) // Известия ведущих учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. 2011. № 3. С. 74—81. EDN: OKMIKP.

9. Готовы ли россияне к покупке автомобиля в 2022 году? URL: https://www.autostat.ru/infographics/51422/ (дата обращения: 27.04.2024).

10. Ерохина Л. Д., Федоров А. А. Влияние социальных он-лайн медиа на потребительские предпочтения молодежи возрастной категории 22—25 лет // Социодинамика. 2022. № 9. С. 1—9. doi: 10.25136/2409-7144.2022.9.38660. EDN: OKEHJQ.

11. Земцов С. П., Бабурин В. Л. Моделирование диффузии инноваций и типология регионов России на примере сотовой связи // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2017. № 4. С. 17—30. doi: 10.7868/S0373244417100024. EDN: ZCICST.

12. Земцов С. П., Бабурин В. Л. Нужна ли география инноваций в России как научная и учебная дисциплина? // Региональные исследования. 2017. № 2 (56). С. 114—123. EDN: ZDRFEF.

13. Как Avito.ru, Drom.ru и Auto.ru делят автомобильную Россию. URL: https://roem.ru/14-07-2015/199626/avito-drom/ (дата обращения: 17.04.2024).

14. Как отличаются покупатели новых и подержанных автомобилей? URL: https://www.autostat.ru/infographics/48871/ (дата обращения: 03.04.2024).

15. Какие сайты для продажи автомобилей популярны у россиян? URL: https://www.autostat.ru/infographics/39953/ (дата обращения: 26.03.2024).

16. Кононенко Р. В. Стилевые особенности автомобильного потребления: объективные и субъективные аспекты // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. Сер.: Социальные науки. 2010. № 1. С. 27—34. EDN: MTJLCL.

17. Михайлова А. А., Хвалей Д. В. География цифрового населения России: построение 3D-модели // Четвертая зимняя школа по гуманитарной информатике. 2020. С. 3—9. EDN: CEGKOD.

18. Михайлова А. А., Хвалей Д. В. География «цифровых следов» калининградцев в приграничье Польши и Литвы: результаты контент-анализа // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Сер.: Естественные и медицинские науки. 2022. № 2. С. 30—45. EDN: VCLPCG.

19. На 1 тысячу россиян приходится 322 легковых автомобиля. URL: https://www.autostat.ru/infographics/57413/ (дата обращения: 06.05.2024).

20. На каких классифайдах происходят продажи автомобилей? URL: https://www.autostat.ru/infographics/46229/ (дата обращения: 06.05.2024).

21. На каких сайтах стоит продавать авто? ИД «За рулем». 2020 г. URL: https://zr-ru.turbopages.org/zr.ru/s/content/news/924851-kakie-sajty-ispolzuem-dlya-pro/ (дата обращения: 28.04.2024).

22. Названы регионы РФ с парком более 1 млн машин. 2024 г. URL: https://www.autostat.ru/infographics/57313 / (дата обращения: 19.04.2024).

23. Онлайн-платформы и базы данных: Авито Авто — самая безопасная, Автотека — самая популярная. URL: https://www.autostat.ru/infographics/53450/ (дата обращения: 25.12.2023).

24. Онлайн-сервисы, которым доверяют россияне при покупке/продаже авто­мобилей. 2022 г. URL: https://www.autostat.ru/infographics/52031/ (дата обра­щения. 23.12.2022).

25. Эксперты провели анализ и составили марочную структуру автопарка РФ. URL: https://www.autostat.ru/infographics/57287/ (дата обращения: 16.04.2024).

26. Продажи новых легковых автомобилей в России в 2023 году и в декабре. URL: https://www.autostat.ru/press-releases/56543/ (дата обращения: 02.04.2024).

27. Продать и не прогадать: какие сайты нам помогут? Опрос ЗР. URL: https://www.zr.ru/content/news/910888-prodat-i-ne-progadat-kakie/ (дата обращения: 06.02.2024).

28. СМИ автомобильной отрасли: II квартал 2022. URL: https://www.mlg.ru/ratings/media/sectoral/11371/ (дата обращения: 27.12.2023).

29. Сорокина Н. В., Алипов Д. В. Средство передвижения и статусной мобильности: Машина в социокультурной перспективе. // Журнал социологии и социальной антропологии. 2013. № 3. С. 210—215. EDN: RODCHV.

30. Суздалева Г. Р., Бадамшина А. Р., Ахметова Э. И. Влияние географического фактора на особенности потребительского поведения населения // Вестник Астраханского государственного технического университета. 2013. № 2. С. 62— 70. EDN: RTAUPX.

31. ТОП-10 самых популярных автомобилей с пробегом в 2023 году. URL: https://www.autostat.ru/infographics/56632/ (дата обращения: 06.04.2024).

32. Camic Ch., Gross N. Contemporary development in sociological theory: Current projects and conditions of po ssibility // Annual Review of Sociology. 1998. № 24. P. 453—476. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.24.1.453.

33. Katz R., Koutroumpis P., Callorda F. M. Using a digitization index to measure the economic and social impact of digital agendas // Info. 2014. Vol. 16, № 1. P. 32—44. http://dx.doi.org/10.1108/info-10-2013-0051.