Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Разработка системы моделей рекламных коммуникаций тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Богданова, Марина Евгеньевна
Место защиты	Москва
Год	2011
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Разработка системы моделей рекламных коммуникаций"

На правах рукописи

4854420

Богданова Марина Евгеньевна

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МОДЕЛЕЙ РЕКЛАМНЫХ КОММУНИКАЦИЙ

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 7 ОЕЗ 2011

Москва 2011

4854420

Работа выпонена на кафедре Математическое моделирование экономических процессов ФГОБУВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации.

Научный руководитель доктор физико-математических наук, профессор

Красс Максим Семенович

Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор

Богачкова Людмила Юрьевна

кандидат экономических наук Подшивалов Геннадий Карнильевич

Ведущая организация НОУ ВПО Московская финансово-

промышленная академия

Защита состоится л2 марта 2011 г. в 10-00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 505.001.03 при ФГОБУВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации по адресу: 125993, г. Москва, Ленинградский проспект, д. 55, аудитория 213.

С диссертацией можно ознакомиться в диссертационном зале Библиотечно-информационного комплекса ФГОБУВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации по адресу: 125993, г. Москва, Ленинградский проспект, д.49, комн. 203.

Автореферат разослан л28 января 2011 г. и размещен на официальном сайте ФГОБУВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации: www.ufrf.ru

Ученый секретарь совета Д 505.001.03, кандидат экономических наук, доцент

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Задачи оценки эффективности рекламных коммуникаций характеризуются многофакторностью условий и нелинейной связью показателей рекламной активности / затрат на рекламу с результатами (продажами, охватом аудитории, количеством привлеченных клиентов). В настоящее время исследования, направленные на оптимальное планирование размещения рекламы и повышение эффективности рекламных вложений, актуальны в свете динамичного развития рекламного дела.

Для минимизации рисков и устранения неэффективной траты денег на размещение рекламы необходимо оптимально распределять рекламный бюджет и прогнозировать возможный эффект от размещения рекламы. Необходим также постоянный мониторинг позиции компании на рынке, чтобы вовремя предсказать негативные последствия и принять решение по улучшению ситуации. Решение подобных задач маркетинга выпонимо с применением формализованных подходов и математических методов. С ростом конкуренции масштабы рекламы увеличиваются; следовательно, возрастает количество связанных с ней вопросов и проблем, одной из которых является выбор каналов коммуникаций, обеспечивающих наибольшую отдачу от инвестиций. Определение эффективности рекламных кампаний как важного контролирующего элемента рекламной деятельности становится актуальной проблемой. В зарубежной и отечественной литературе по данной тематике ощущается недостаток идей и новых решений в области оценки эффективности рекламных кампаний (РК). Поэтому диссертационная работа посвящена разработке соответствующих моделей рекламных коммуникаций.

Степень разработанности проблемы. Тема моделирования показателей эффективности рекламных кампаний в настоящее время недостаточно разработана и слабо отражена в научной литературе.

Данное обстоятельство является прямым следствием недостаточности исследований по более широкой научной проблеме несовершенства экономической информации в микроэкономических системах.

Оценка эффективности РК с точки зрения восприятия и реакции потребителей рассматривалась в работах многих авторов: Адамова С.С., Пишняк А.И, Романова А.А.,

Панько А.В. и других. Применение методов оптимизации вложений в рекламу и определения рекламного бюджета были рассмотрены в работах Радченко Д.М., Бородиной И.П., Астафьевой Е.В. Ранее эта тема рассматривалась либо с точки зрения креативных (средство визуального представления рекламного сообщения) и психологических концепций, либо моделирования отдельных показателей эффективности рекламы товаров в узком сегменте. Кленси К.Дж., Крейг П.С., Вольф М.М. - основатели консатинговой маркетинговой компании Copernicus - написали книгу Моделирование рынка: как спрогнозировать успех нового продукта, где рассказали о моделировании продаж и знания марки нового продукта, при этом они оценивали эффективность рекламы и будущие продажи продукта с помощью создания тестового магазина (дорогой метод оценки будущих продаж). Среди авторов, изучающих вопросы оптимизации и моделирования в рекламе, следует отметить Радченко Д.М., которая комплексно подошла к решению этой проблемы и разработала систему оценки рекламы, в ней превалирует метод экспертных оценок, опирающихся на опыт и наличие большого объема статистической информации по рекламным кампаниям только одной фирмы.

Отличительными особенностями рассматриваемой темы являются как анализ эффективности рекламы конкретной фирмы с применением определенного набора методик, с одной стороны, так и подход к проблеме с позиций общей теории - с другой стороны. Преимуществом анализа эффективности рекламы конкретной фирмы является практически применимый метод; его недостаток - узость использования ввиду необходимого наличия специфической информации. Преимущество подхода к проблеме с позиций общей теории в том, что он дает общее понимание проблемы, однако его применение на практике затруднено в основном из-за отсутствия информации, а также сложности ее формализации для использования в модельных расчетах.

Для устранения указанных недостатков существующих подходов в диссертации выпонено комплексное исследование проблемы, базирующееся на применении системного анализа и математических методов к моделированию рекламной деятельности.

В настоящее время существует вероятностная модель для оценки охвата аудитории планируемой рекламной кампании на телевидении (она будет рассмотрена далее), которую

использует исследовательская компания TNS Россия, но ее применение требует допонительного анализа.

Цели и задачи исследования. Целью исследования является разработка системы (иерархии) моделей рекламных коммуникаций, позволяющей эффективно планировать размещение рекламы, оптимально распределять рекламный бюджет, количественно оценивать отдачу от вложений в рекламу.

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

- Проанализировать и оценить имеющиеся модели российских и зарубежных исследователей в области математического моделирования показателей эффективности рекламной деятельности.

- Определить факторы рекламы, влияющие на ключевые показатели деятельности компании.

- Определить влияние факторов на эффективность наружной рекламы.

- Определить по модели TNS влияние основных факторов на охват аудитории с целью оптимального планирования РК на телевидении.

- Разработать модель оценки вклада рекламы в увеличение продаж и создать систему (иерархию) моделей рекламных коммуникаций.

Объектом исследования является рекламная деятельность компаний.

Предметом исследования являются методы планирования и модели оценки эффективности размещения рекламных кампаний.

Методологическая и теоретическая основа исследования состоит из методологических разработок и теоретических положений, изложенных в трудах отечественных и зарубежных авторов, отчетах и разработках рекламных агентств в следующих областях: маркетинг, менеджмент, экономико-математическое моделирование, системный анализ, теория вероятностей и математическая статистика. Программно-технический комплекс для построения модели охвата аудитории РК на телевидении реализован с использованием табличного процессора MS Excel и объектно-ориентированного языка программирования VBA. Для оптимизации бюджета (предполагает либо максимизацию охвата аудитории РК при фиксированном бюджете, либо минимизацию бюджета при фиксированном охвате за счет перераспределения его по

видам СМИ) использовалось специализированное ПО, разработанное компанией Initiative Worldwide и применяемое в комплексе с исследованием по медиапотреблешпо (затраты времени в неделю на различные виды СМИ) россиян, проведенным компанией Initiative Moscow в 2007 году.

В диссертации применялись методы теории вероятностей, имитационное моделирование и регрессионный анализ.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Информационную основу исследования составили монографии, журнальные статьи, диссертации, научные доклады и материалы научных конференций и семинаров в области медиапланирования, оценки эффективности рекламы и моделирования показателей ее эффективности, а также результаты исследований компаний TNS Россия и Эспар-Аналитик в области измерения аудиторных показателей рекламы в разных видах СМИ, инструментальные разработки компании Initiative Worldwide, цены на рекламу (в СРР - стоимость за пункт рейтинга).

Научная новизна исследования заключается в разработке эконометрической модели оценки вклада рекламы в продажи и в соединении моделей рекламных коммуникаций в единую систему.

Новыми являются следующие научные результаты:

1. Оценены преимущества и недостатки имеющихся моделей оценки эффективности рекламных кампаний.

2. Определена совокупность рекламных и маркетинговых факторов, влияющих на ключевые показатели деятельности организации; определены факторы, влияющие на эффективность наружной рекламы, которая оценивается показателями Узнаваемость постера и Запоминаемость бренда.

3. Разработана регрессионная модель для расчета вклада рекламы в прирост продаж, в которой существенную роль играет коэффициент отдачи - отношение прироста выручки за счет рекламы к затратам на рекламу.

4. Обоснована уточненная совокупность факторов, влияющих на расчет СРТ (cost per thousand - стоимость за тысячу контактов с аудиторией) в разных СМИ.

5. Разработана иерархия логически взаимосвязанных моделей медиапланирования, позволяющая наиболее эффективно планировать рекламные кампании.

Теоретическая н практическая значимость исследования. Теоретическая значимость научных результатов заключается в том, что они являются базой для дальнейших исследований в области моделирования рекламной деятельности организации, а также в расширении области применения таких экономических наук, как эконометрика и маркетинг; в попонении методологической базы медиапланирования и оценки эффективности рекламных кампаний.

Практическая значимость научных результатов состоит в том, что предложенный комплексный подход ориентирован на широкое применение как рекламными агентствами, планирующими размещение рекламы для клиентов, так и рекламодателями.

Практическое значение имеют:

- результаты исследования влияния факторов на эффективность наружной рекламы;

- модель оценки вклада рекламы в продажи, позволяющая также оценить и отдачу от инвестиций в рекламу;

- уточнение факторов, влияющих на расчет СРТ.

- методика комплексного подхода к медиапланированию, в частности система моделей рекламных коммуникаций;

Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при обучении и повышении квалификации специалистов в области маркетинга и экономико-математического моделирования.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты исследования были изложены и обсуждены на следующих конференциях и семинарах: международная научная конференция Молодежь и экономика (Ярославль, ВФЭИ, 18 апреля 2007 г., 15 апреля 2005); круглый стол для аспирантов по теме Финансовые аспекты инновационного развития экономики России, проведенный под научным руководством д.э.н., проф. Л.Н. Красавиной (Финакадемия, март 2009 г.); международный семинар Международная школа молодых исследователей. Летняя академия - 2009 по

теме Мировой финансовый кризис и его влияние на развитие финансовых систем (Финакадемия, июнь 2009 г.).

Диссертационная работа связана с научно-исследовательскими работами, проведёнными в Финансовом университете в рамках комплексной темы Инновационное развитие России: социально-экономическая стратегия и финансовая политика по подтеме Экономико-математический подход к измерению инновационного роста.

Разработанная в диссертационном исследовании система моделей рекламных коммуникаций внедрена в практику работы рекламного агентства ООО Эффект Медиа (Initiative). Предложенные модели позволяют как более эффективно планировать, так и оценивать размещение рекламных кампаний. Внедрение данной системы моделей в практику работы рекламного агентства даёт возможность снизить риск неэффективных инвестиций клиетгтов в рекламу и увеличить отдачу от вложения средств в РК.

Материалы диссертации используются кафедрой Математическое моделирование экономических процессов ФГОБУ ВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации в преподавании учебной дисциплины Имитационное моделирование экономических процессов.

Применение результатов исследования подтверждено соответствующими документами.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 5 статьях общим объемом 2,15 п.л. (авторский объем 2,0 п.л.). Две статьи, общим объемом 1,2 п.л., в т.ч. авторский объем 1,2 п.л., опубликованы в изданиях, определённых ВАК.

Объем и структура диссертации. Цели и задачи исследования определили структуру диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 3-х глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Исследование изложено на 110 страницах, илюстрировано 1 таблицей, 29 рисунками, имеет 2 приложения. Список литературы включает 109 наименований.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

2.1 Проанализированы и оценены модели российских и зарубежных исследователем в области математического моделирования показателей эффективности рекламной деятельности.

Поскольку реклама влияет на объем продаж не напрямую (на продажи в не меньшей степени влияют наличие продукта на поках магазинов, т.е. дистрибуция; продвижение; цена, качество рекламируемого продукта и т.д.), то эффективность рекламы обычно измеряется такими показателями как Знание бренда, количество привлеченных клиентов, охват аудитории рекламной кампании (ОАРК).

Модель ОАРК на ТВ, используемая компанией TNS Россия в ПО TV Planet, вычисляет охват на основе вероятности увидеть респондентом ролик рекламной кампании (PK) на основании формулы гипергеометрического закона распределения с четырьмя переменными:

где X - количество рекламных блоков, показанных на канале за период РК; х -количество рекламных блоков на канале, которое увидит каждый ;-й респондент за период РК; Q - план РК по количеству показов; - количество блоков, в которых ;-й респондент увидит ролик рекламной кампании.

Для пояснения модели ОАРК, выражающейся в зависимости охвата аудитории от накопленного рейтинга (GRP) РК, введем основные понятия.

GRP (gross rating points / накопленный рейтинг) - сумма рейтингов всех выходов роликов в рамках данной рекламной кампании, медиавес, который представляет собой совокупное число контактов рекламы с аудиторией, выраженное в процентах от размера этой аудитории.

Рейтинг - процентное отношение аудитории, которая видела рекламу, к аудитории, которая потенциально могла ее увидеть.

Охват аудитории находится как сумма вероятностей по всем респондентам с учетом веса Wj каждого респондента, то есть это количество людей, видевших рекламный ролик кампании к и более раз:

Reachk+ = -k\xhXi,Ql (2)

где /- объем выборки из целевой аудитории.

Охват аудитории PK Reachj, + и накопленный рейтинг рекламной кампании связаны соотношением

GRP = J Reach к+% (3)

Целью построения этой модели является определение количества рейтингов, которое необходимо купить на телевидении для того, чтобы охватить фиксированное количество людей с эффективной частотой (количество контактов с рекламным сообщением, необходимое для запоминания информации о рекламируемом продукте).

Для анализа влияния изменения каждой переменной на изменение ОАРК на ТВ эта модель была воспроизведена в Excel с применением объектно-ориентированного языка программирования VBA.

На рис. 1 представлены графики модельных расчетов.

По плану кампании нужно было вычислить количество рейтингов GRP, которые необходимо набрать (и купить) для достижения эффективного охвата Reach^+ = 50%. По модели для достижения заданного охвата нам нужно купить 601 рейтинг (см. рис. 1).

Кривые охвата аудитории рекламной кампании _______________ на ТВ _

Reach 1+

Reach3+%

Reach б+%=50% при 601 GRP

Reach6+%

ftrl'll ГТ1 intlll.UM I IHil I II i I Ш1П i i' Ш11 И П II t M ШП И ПШ11 > Ш IHM 11 '.I II I

Рис. 1. Результаты моделирования Reach k+.

На основе анализа чувствительности модели ОАРК на телевидении (см. рис.2) можем сделать выводы:

- Чем больше количество показываемых на ТВ роликов (А), тем меньше вероятность увидеть ролик конкретной рекламной кампании, т.е. с увеличением X ОАРК уменьшается.

- При увеличении планируемого количества показов ролика (О) вероятность увидеть ролик увеличивается, соответственно возрастает ОАРК.

- Чем больше люди смотрят телевизор, тем выше вероятность просмотра ролика рекламной кампании, т.к. с увеличением х растет ОАРК.

В модели TNS учитывается расстановка рейтингов по каналам (chaime! split), доля размещения в прайм (с 19 до 24 часов и в выходные). К тому же имеется возможность планировать охват аудитории при размещении в конкретных передачах. На основе этой модели в ПО TV Planet имеется возможность оптимизировать ОАРК (максимизировать ОАРК при фиксированном количестве рейтингов / бюджете либо минимизировать бюджет / рейтинги при фиксированном ОАРК), перераспределяя рейтинги по каналам, либо более детально - по передачам. Недостаток этой модели в предпосыке, что в одном рекламном

блоке можно поставить только один рекламный ролик, что на практике далеко не всегда так и приводит к ошибке в прогнозе необходимого для покупки количества рейтингов.

1 - Х=54 989, Q=1355, хт =355 1 0.8 Зо.б о. 0.4 0.2 0 - X=54989,Q=S00,xmg=3SS -3+ / ' '' У <" '' SlNNOHirtlfllO^mminN UIHlflNNCnCOtm^HIO

0.8 а. 0.4 0.2 0 / f t --4+ /// "5+ и* SNNOlHinmlD^OltnMH X,

1 X=40000,Q=1355,xBVi=355 1.0 0.8 -3:0.6 0.4 0.2 0.0 X~54 989, Q=1355, xavg=502

0.8 So.6 0. 0.4 0.2 ш /// -.4+ .1 - - 5+ 1> /j? /Л' I J ! --4+ M'

*/ DCOHHOOClONlS'iCOlD гмг^тнч-спипотсогоиэо HrtrtNmfOOfVlfi ......................................*..Д _______________

Рис. 2. Анализ чувстввтельности модели ОАРК на телевидении Модель ОАРК на ТВ используется при моделировании общего охвата аудитории рекламной кампании во всех СМИ.

Компания TNS Россия в середине 2009 года выпустила на рынок инструмент мультимедийного планирования Zodiac (ПО), в котором есть возможность считать охваты рекламных кампаний, размещаемых в прессе, на радио и телевидении. Недостаток этой модели состоит в том, что в Zodiac можно считать охваты кампаний только в трех СМИ, нельзя ввести индексы качества контакта и оптимизировать бюджет. При этом преимущество заключается в том, что в Zodiac можно создавать гораздо больше разнообразных целевых аудиторий.

Модель ОАРК иногда применяется для моделирования знания бренда (но далеко не во всех моделях).

Одна из наиболее простых моделей' знания бренда в момент t учитывает базовый уровень знания марки без рекламы, знание марки в предыдущий момент времени, показатель ослабевания аффекта рекламы, вес рекламы (GRP) в момент t.

Millward Brown (крупнейшее исследовательское агентство) потребовалось два года экспериментов для разработки более сложной модели, связывающей объем продаж с такими характеристиками, как цена, вес рекламы, кампании по продвижению, запасы у покупателей, дистрибуция, эффект конкуренции и сезонность.

Основная ценность усовершенствованной модели заключается в том, что она позволяет оценивать эластичность спроса по всем элементам комплекса маркетинга. При этом в ней учитываются не все факторы, например, модель не учитывает изменение креатива рекламы, а показатель ослабевания эффекта рекламы определяется экспертными оценками.

Еще одна модель знания марки, основанная на вычислении вероятности узнать марку вследствие просмотра рекламы2, опирается на такие показатели как GRP рекламы в СМИ типа i за период времени t, силу привлечения внимания рекламы в i-ом СМИ, SOV бренда (Share of voice - доля голоса) - затраты на рекламу тестируемого бренда в денежных единицах, деленные на средние затраты категории.

Эта модель также не учитывает изменение креатива рекламы, а сила привлечения внимания i-ro СМИ определяется экспертным путем.

Уже на основе модели знания марки создавались модели продаж на основе вероятности покупки. Одна из таких моделей вычисляла вероятность покупки как произведение известности марки (тоже моделируется)3, коэффициента, отражающего влияние допонительных маркетинговых факторов на покупку марки (цена, наличие и т.п.) и коэффициента отношения к марке (или лояльности), который определяется как вероятность выбора именно данной марки индивидуумом при прочих равных.

1 Brown, G "Modelling Advertising Awareness" The Statistician Vol. 35 (1986)

2 Кленси К.Дж., Кренг П.С., Вольф М.М. Моделирование рынка: как спрогнозировать успех нового продукта, пер. с англ. Боддышевой А.В. - М.: Вершина, 2007, стр.253.

3 Ссыка на домен более не работаетarticle 15233.htm, раздел: Школа рекламиста Тиханов О. Математическая модель достижения необходимого уровня известности товара (услуги), 10.06.2005

Другая модель (модель Discovery4) прогнозирует знание марки нового продукта, продажи в единицах и в денежном выражении. Для вычисления основных показателей в модели используются вероятность совершения пробной покупки теми, кто только что узнал о продукте; осведомленность о продукте за несколько периодов; количество потребителей, совершающих пробную покупку в зависимости от состояния осведомленности; вероятности перехода от пробной покупки к повторной; вероятности повторных покупок; объем продаж как сумма произведений количества пробных покупок на их объем и количества повторных покупок на их объем. Для вычисления общей осведомленности используются вероятности 16 видов осведомленности (рис. 3).

Преимущества модели состоят в том, что она может учитывать новые пути создания осведомленности, такие как интернет, PR-кампании, наружная реклама и сарафанное радио; также модель учитывает провалы в потребительской памяти, даже после того как была сделана покупка нового продукта; Discovery была первой моделью, рассматривающей взаимодействие между четырьмя основными факторами осведомленности: рекламой, продвижением, пробными образцами и дистрибуцией.

Рис. 3.16 видов осведомленности о рекламируемом продукте

4 Кленсн К.Дж., Крейг П.С., Вольф М.М. Моделирование ринка: как спрогнозировать успех нового продукта, пер. с англ. Боддышевой А.В. - М.: Вершина, 2007, стр.89.

В предшествующих моделях эффекты этих факторов рассматривались по отдельности. Модель Discovery учитывает возможность статистического взаимовлияния, имеющего место там, где одна переменная может усиливать или ослаблять эффект других. Помимо дистрибуции модель учитывает представление на поках. Иногда это создает значительную разницу, особенно когда агрессивный конкурент доминирует на поках.

Недостаток модели в том, что она строится на данных, полученных в условиях тестового магазина (лабораторных условиях), где покупатели заведомо ведут себя не так как в реальных условиях.

Каждая модель является уникальной в своем роде, использует свои допущения и ограничения, основана на разных математических методах, имеет свои преимущества и недостатки. В вышеизложенных моделях используются экспертные оценки, что является характерной особенностью моделей на рекламном рынке.

Несмотря на то, что отдельные модели на рынке существуют, ощущается недостаток в комплексном подходе при планировании и оценке PK.

В данных условиях целесообразно обратиться к новым математическим инструментам для моделирования охвата аудитории рекламной кампании и вклада рекламы в продажи, которые ранее не применялись в практике научных исследований.

2.2. Определены 3 группы факторов, влияющих на ключевые показатели деятельности организации

Выявить зависимость ключевого показателя деятельности организации от какого-либо одного фактора весьма сложно, потому что обычно множество факторов оказывает синергетический эффект на конечные оценочные показатели - влияют одновременно все факторы, а не каждый в отдельности.

В работе выделены 3 группы факторов. К первой группе относятся факторы восприятия: известность бревда, отношение к бренду, лояльность к марке, утрата рекламной информации (забывание рекламы), изменение креатива рекламы, сила привлечения внимания i-ro СМИ, конкурентная активность, запоминание как функция от частоты контакта, хало-эффект (эффект зонтичного бренда); ко второй группе -маркетинговые факторы: цена, дистрибуция, качество продукта, затраты на рекламу;

третью группу составляют внешние факторы: межвременной (лаговый) эффект рекламы

- запаздывание влияния факторов на результирующий показатель, сезонность, рост/ спад в категории, воздействие специальных или редких событий (смена руководства, слияние/ поглощение компаний и т.п.), экономический климат.

При моделировании ключевых показателей деятельности важно учитывать указанные факторы. Однако часть из них невозможно включить в эконометрическую модель как объясняющие переменные, поскольку будет наблюдаться мультиколинеарность, учет всех факторов приведет к заведомо неустойчивой модели. Поэтому в модель оценки вклада рекламы в продажи включены наиболее значимые из них

- цена, дистрибуция, затраты на рекламу, сезонность.

Для объяснения отклонений моделируемых значений от фактических следует в той или иной мере учитывать все вышеописанные факторы.

2.3. Проанализировано влияние факторов эффективности наружной рекламы на Узнаваемость постера и Запоминаемость бренда.

В допонение к уже имеющимся исследованиям по эффективности наружной рекламы (касаются, в основном, креативных элементов), проведено исследование, которое основывается на корреляционном анализе.

В числе факторов, влияющих на Узнаваемость постера и Запоминаемость бренда, проанализированных в работе, можно указать: количество сторон, креативное испонение (знакомые элементы - ассоциации с брендом на постере, юмористические надписи), известность бренда, затраты на рекламную кампанию, поддержка рекламируемого бренда в других СМИ, нестандартность креатива, длительность размещения, смена креатива. В результате анализа эффективности наружной рекламы прямого влияния отдельных факторов не выявлено, все факторы влияют на эффективность наружной рекламы в совокупности.

2.4. Для оценки прироста продаж ia счет рекламы разработана регрессионная нелинейная модель.

В отличие от Кевина Кленси и Питера Крейга3 - основателей консатинговой маркетинговой компании Copernicus, которые оценивают вклад рекламы и других маркетинговых факторов в продажи методом лабораторного тестирования, в диссертации представлен эконометрический метод моделирования оценки вклада рекламы в продажи.

Предложена эконометрическая модель динамики продаж с учетом максимально возможного числа факторов из совокупности, указанной в п. 2.2. 6 2 4

Safes, = Л+ *,Х("ЧЧ+ (4)

i li~ т=[

здесь с t - тренд, / -время наблюдения;

smt ~ сезонность, которая описывается фиктивными переменными (0,1), т - номер квартала (т может быть и номером месяца)

ха - дистрибуция в периоде t (дистрибуцию измеряет исследовательская компания ACNielsen, выражается она в проценте магазинов, где продают бренд рассматриваемой категории товара, от магазинов, где продают данную категорию товара),

х,2 - цена в периоде t (вычисляется как выручка от розничных продаж, в денежном выражении, деленная на объем розничных продаж в штуках/литрах и т.д.), хп - затраты на рекламу на ТВ в периоде t*, xlA - затраты на рекламу в прессе в периоде t*, xl5 - затраты на рекламу в наружной рекламе в периоде t*, xl6- затраты на рекламу на радио в периоде t* , A,kj,bi,dm-коэффициенты (параметры) модели, и, - случайные возмущения.

Выбор именно такой функции регрессии был сделан по следующим соображениям:

5 Кленси К.ДжД Крейг П.С., Вольф М.М. Моделирование рынка: как сщюгнозаровать успех нового продукта, пер. с англ. Бодышевой А.В. - М.: Вершина, 2007, стр.57

* С учетом затрат на производство рекламы и размещение

1) переменные модели входят в аддитивные функции, что дает возможность вычислить эластичность продаж по каждому фактору;

2) данная функция позволяет оценить продажи с рекламными затратами и без них, что дает возможность оценивать прирост продаж за счет рекламы;

3) учтен характер логистических кривых насыщения (второй член в формуле (4)), а также тренд (третий член).

В формуле (4) объединены два типа регрессионных временных зависимостей: логистическая (2-ое слагаемое) и тренд (3-е слагаемое).

Функция (4) удобна и тем, что позволяет вычислить важные характеристики РК: а) прирост выручки на вложенный в рекламу рубль:

Азатраты

- отдачз i-го СМИ на единицу затрат на этот вид СМИ;

отдача всей рекламы на единицу затрат на нее;

ДSales Sales

б) прирост продаж, созданный рекламой:

(за счет рекламы) = J^Salest Salest~ -it--О ~ 1

t It L /=3 l + e rX" J ; (7)

в) эластичность продаж по факторам

Возможны также варианты учета в модели продаж фактора забывания рекламы:

xt =*f_i -0-<0 + *<

где с/ - скорость забывания рекламы (г/=0.3 означает, что в периоде г 30% людей забыли информацию, рекламируемую в периоде /-У);

Для оценки параметров функции (4) применим общий агоритм линеаризации, базирующийся на предположении о гладкости исходной функции в окрестности известных приближенных компонент вектора параметров

7? Д0 ДОч ,0,0 1.0 1,0 .0 гО .0 .0 А0 1,0 ,,0 ,0 Д ,0 ,0 Л Ж

Дя,-. (11)

параметров: /(х,5)~/(х,й0)+

Здесь Дау = aj - ао - неизвестные поправки к известным приближенным значениям коэффициентов. Принимая обозначения

АУ = У~/(х,а), г- =

Трансформируем нелинейную модель (4) к регрессионной модели с однородной линейной функцией регрессии7:

Ду = Дяцго + Да^) + ...+ Да^г^ + мЛ

(и|3с) = 0, Е(и2 |зс) = о^. | (13)

Оцешв модель (13) по МНК, можем рассчитать оценки коэффициентов исходной модели (4):

а] =а

Подчеркнем, что каждая объясняющая переменная г,- линеаризованной модели (13) является функцией объясняющих переменных х модели (4); от приближенных коэффициентов а0 функция г, зависит как от параметров. Формулы (5) - (14) представляют собой основной инструмент количественных оценок вклада рекламы в увеличение продаж.

7 Бывшев В.А. Эконометрика. -

М: Финансы и статистика, 2008

2.5. Уточнение факторов, влияющих на расчет СРТ (Cost per thousand - стоимость за тысячу контактов с аудиторией) - одного из методов сравнения и выбора СМИ.

Для выбора СМИ для размещения существует метод сравнения СМИ на основе СРТ (стоимости за тысячу контактов с аудиторией), имеющий свои преимущества и недостатки (он намного дешевле метода оптимизации бюджета на основе модели охвата во всех СМИ, о котором речь пойдет далее, но не дает возможности вычислить охват РК). На рис. 4 представлено сравнение среднерыночных стоимостей за тысячу контактов на национальном ТВ, радио, в интернете, прессе и наружной рекламе в среднем по России. При выборе СМИ для рекламной кампании в данном случае следует руководствоваться тем, что контакт с рекламным сообщением в прессе стоит в 3 - 3,5 раза дороже, чем на ТВ, а контакт в наружной рекламе - в 2,5 раза дешевле. При этом максимизировать охват рекламной кампании в каждом СМИ можно путем выбора более широкого набора носителей (например, взамен 2-х каналов лучше взять 7). Также стоит учитывать то, что контакты в этих СМИ измеряются разными способами. В прессе это метод телефонного опроса (при этом измеряется аудитория издания, а не рекламного сообщения, т.е. количество контактов с сообщением в прессе, наверняка, меньше, т.к. не все читатели журнала видели нашу рекламу). На ТВ - пипметры (более точное исследование, чем опрос), поэтому контакт с целевой аудиторией в прессе гораздо дороже, чем на ТВ, т.е. размещать рекламу в прессе с точки зрения стоимости за контакт неэффективно. Наружная реклама, национальное ТВ и радио являются самыми дешевыми СМИ с точки зрения стоимости за контакт. Однако при этом надо учитывать, что восприятие рекламного сообщения на ТВ и в наружной рекламе разное (на телевидении реклама динамичная, при ее запоминании участвует слуховая и зрительная память, в наружной рекламе - только зрительная, да и сама реклама статичная), поэтому для запоминания телерекламы требуется меньшее количество контактов с ней, и восприятие имиджа рекламируемого продукта будет разным. Далее, уже исходя из бюджета и вышеописанных факторов, рекламодатель может выбрать каналы коммуникаций для его рекламной кампании. Этот метод менее затратный и более прозрачный, чем выбор СМИ в результате оптимизации на основе модели Reach All media, описанные выше, но он имеет свои недостатки - нельзя вычислить охваты на разные частоты для нескольких планов, т.е. нельзя сравнить несколько планов и

рассчитать прирост охвата или экономию бюджета за счет перераспределения средств между каналами коммуникаций.

Стоимость за тысячу контактов в разных видах СМИ по России, в руб.

114 л 1л

Наружная Национальное ТВ Интернет Радио Газеты Журналы

реклама

Рис. 4. Сравнение СРТ в разных СМИ. Источник: Initiative8

При сравнении СРТ в разных СМИ необходимо иметь в виду, что на результаты сравнения влияют:

Х вышеперечисленная разница в методиках измерения аудитории в разных СМИ, Хразличное восприятие рекламы в разных СМИ.

2.6. Разработка иерархии моделей медиапланирования

Вышеописанные модели объединим в систему (иерархию моделей) планирования и оценки эффективности рекламных кампаний, которую представим в виде блок-схемы (рис.

Основное место в этой схеме отводится эконометрической модели оценки вклада рекламы в продажи (приведена ранее), из которой вычисляется, какой прирост продаж создала именно реклама.

Для того чтобы увеличить вклад рекламы в продажи, с точки зрения размещения рекламы необходимо максимизировать ОАРК в каждом отдельном СМИ и в целом (Reach All media). Например, для увеличения ОАРК в прессе выбираются издания с наибольшим охватом ЦА, в аудитории которых доля ЦА больше, чем в населении. Подобным образом выбираются радиостанции, интернет-сайты и телеканалы для размещения.

Для максимизации ОАРК во всех СМИ (Reach All media) применяется математическая модель ПО, использующая в качестве входной информации цены, кривые

8 Ссыка на домен более не работаетdoc.aspx?Docs]D=1307i32 Стоимость рекламы в российских медиа в 2008-2009 годах, Коммерсант, №8 от 20.01.2010

охвата аудитории в каждом отдельном СМИ, и исследование медиапотребления населения (сколько времени в неделю тратят россияне на чтение журналов, просмотр телеэфира, слушание радиостанций и т.д.). На основе этой модели, которая заложена в программном обеспечении компании Initiative Moscow, с помощью генетического агоритма выпоняется оптимизация бюджета (либо максимизация ОАРК при фиксированном бюджете, либо минимизация бюджета при фиксированном охвате), которая дает в результате распределение бюджета между СМИ и выбор СМИ.

Рис. 5. Система моделей для планирования / оценки эффективности рекламных

коммуникаций

*ОАРК- охват аудитории рекламной кампании

**СРТ - Cost per thousand - стоимость за тысячу контактов с аудиторией

***СМИ - средства массовой информации

Разработанная в диссертации система моделей является основой выбора средств коммуникаций для размещения рекламы и оптимизации рекламных бюджетов клиентов

рекламного агаггства Initiative. Она позволяет экономить бюджет клиентов на размещение рекламы и достигать лучших показателей по охвату целевой аудитории. Методы и модели, описанные в диссертации, предназначены для совершенствования и оптимального планирования рекламных кампаний.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

Статьи, опубликованные в журналах и изданиях, определённых ВАК

1. Богданова М.Е. Система моделей медиаплаиирования [текст]/М.Е. Богданова// Экономические науки. -М., 2010. -№ 1(62). С. 439-444 (0,71 п.л.)

2. Богданова М.Е. Факторы изменения объема продаж и модель оценки эффективности рекламы [текст]/М.Е. Богданова// Вестник Финансовой академии. - М., 2010. - № 4 (58). - С. 48-52 (0,49 п.л.)

Статьи, опубликованные в других научных журналах и изданиях

3. Богданова М.Е. Разработка системы моделей рекламных коммуникаций,' М.Е. Богданова// Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области: Сборник научных статей / Под ред. д.т.н., проф. В.А. Бывшева. -М.: Финакадемия, 2010. -Вып. 9., С. 16-29 (0,6 п.л.)

4. Богданова М.Е. Моделирование показателей эффективности рекламной кампании/ М.Е. Богданова, И.В. Трегуб// Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области: Сборник научных статей / Под ред. д.т.н., проф. В.А. Бывшева. - М.: Финакадемия, 2008. - Вып. 7., С. 102-105 (0,25/0,1 п.л.)

5. Богданова М.Е. Модель охвата аудитории рекламной кампании на телевидении/ М.Е. Богданова// Материалы XV Международной конференции Математика. Компьютер. Образование, Дубна, 28 января - 2 февраля 2008 г. / Объединенный институт ядерных исследований; [под общ. ред. Г.Ю.Ризничснко]. - Д.: ОИЯИ, 2008. - с. 239 (0,1 п.л.)

Подписано в печать:

26.01.2011

Заказ № 4894 Тираж - 100 экз. Печать трафаретная. Типография л11-й ФОРМАТ ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Богданова, Марина Евгеньевна

Словарь рекламных терминов.

Список сокращений.

Введение.

Глава 1. Анализ теоретических основ планирования и оценки эффективности рекламной кампании.

1.1. Планирование рекламной кампании.

1.1.1. Цели и задачи рекламной кампании.

1.1.2. Методы и этапы стратегического планирования рекламной кампании.

1.1.3. Выбор каналов коммуникаций для повышения эффективности рекламной кампании.

1.2. Исследования аудитории различных СМИ.

1.2.1. Пресса.

1.2.2. Телевидение.

1.2.3. Наружная реклама.

1.2.4. Радио.

1.3. Модели оценки эффективности рекламной кампании.

1.3.1. Модель знания марки (рекламы).

1.3.2. Модель продаж на основе вероятности покупки.

1.3.3. Модель Discovery.

1.3.4. Оценка эффективности наружной рекламы.

Глава 2. Исследование и разработка методов планирования и оценки эффективности рекламных кампаний.

2.1. Факторы, влияющие на ключевые показатели деятельности организации.

2.2. Модель оценки вклада рекламы в продажи.

2.3. Имитационное моделирование.

2.4. Моделирование охвата аудитории PK на ТВ.

2.5. Модель Reach All media.

2.6. Генетический агоритм (ГА).

Глава 3. Практическое применение разработанных методов при формировании системы моделей рекламных коммуникаций.

3.1. Система моделей рекламных коммуникаций.

3.2. Оценка вклада рекламы в продажи.

3.3. Модели охвата аудитории рекламной кампании.

3.3.1. Модель охвата аудитории PK на ТВ.

3.3.2. Модели охвата аудитории PK в остальных СМИ.

3.4. Оптимизация бюджета.

3.5. Выбор СМИ на основе СРТ.

3.6. Исследование эффективности наружной рекламы.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка системы моделей рекламных коммуникаций"

Суть и актуальность проблемы. По данным Ассоциации коммуникативных агентств России (АКАР) за период с 1992 по 2001 годы объем рекламного рынка увеличися в 29 раз. В период с 2001 по 2008 рекламный рынок вырос в 2,5 раза, в 2009 наблюдалось падение на 28% (объем рекламного рынка составил 255,7 мрд руб.) [91] по сравнению с 2008 годом в связи с кризисом. Если в начале 90-х годов на потребительском рынке России постоянно присутствовали 200 разнородных товарных групп и только 3-5 конкурирующих марки в каждой, то сегодня потребительский рынок представлен более, чем 2200 товарными .группами, а количество микроконкурентов достигает десятки, а в некоторых товарных группах -сотни. Всего на Российском рекламном рынке сейчас представлено более 65 000 брендов1. Увеличение насыщенности российского рынка товарами вызвало кардинальные изменения потребительского поведения: современный потребитель нуждается в значительно большем объеме информации о товарах на рынке, чтобы иметь возможность их свободного выбора. 90-е годы прошлого столетия стали не только для России, но и для всего мира рубежом, когда объем информации стал удваиваться каждые год-потора [98].

Реклама становится связующим элементом рынка, поскольку для совершения актов купли-продажи потенциальным продавцам и покупателям необходимо обозревать рынок, располагать определенным минимумом сведений о движении спроса и предложения. Распространяя информацию о наличии товаров, условиях их покупки и потребления, реклама участвует в формировании товарного предложения, а тем самым и спроса с точки зрения его конкретной направленности [38]. Реклама является частью экономики страны, хотя ее стоимостной объем и составляет менее 1% ВВП. В настоящее время, пожалуй, нет ни одного человека, которого так или иначе не касалась бы реклама. Это может радовать, раздражать, но реальность такова. Так как

1 По данным мониторинга TNS Media Intelligence. реклама связана с движением денежных потоков, то многие участники рекламной деятельности подвержены рискам, которые необходимо сокращать.

Для минимизации рисков и устранения неэффективной траты денег на размещение рекламы необходимо оптимально распределять рекламный бюджет и прогнозировать возможный эффект от размещения рекламы. Необходим также постоянный мониторинг позиции компании на рынке, чтобы вовремя предсказать негативные последствия и принять решение по улучшению ситуации. Решение подобных задач маркетинга невозможно без применения формализованных подходов. Математические методы широко используются при изучении потребительского рынка, стимулировании сбыта, формировании характеристического портрета потребителя, управлении товарными запасами, прогнозировании показателей эффективности, таких как объем продаж, охват аудитории рекламной кампании, знание марки, лояльность к марке и др.

Очевидно, что с ростом конкуренции масштабы рекламы неограниченно возросли. Следовательно, возросло количество проблем и вопросов, связанных с ней. И это действительно так, но не потому, что для нас реклама является малоизученной. Определение эффективности рекламных кампаний, как важного контролирующего элемента рекламной деятельности, является актуальной проблемой. При достаточном количестве переводной и отечественной литературы по рекламе ощущается недостаток идей и новых решений в области оценки эффективности рекламных кампаний. Поэтому диссертационная работа посвящена разработке моделей рекламных коммуникаций, увеличивающих и оценивающих их эффективность.

Следует учитывать, что на эффективность рекламы влияет целый ряд факторов: затраты на рекламу, цена, дистрибуция, качество товара, экономический климат в стране, покупательская способность населения, известность бренда, лояльность покупателей к нему, наличие конкурентов, скорость забывания рекламы, время и место получения информации о товаре, креативное представление рекламного материала, сила привлечения внимания конкретного носителя рекламного сообщения, рост/спад в категории, эффект зонтичного бренда (например, Palmolive шампунь и гель для душа) и другие. Таким образом, существует большое количество факторов, отрицательно влияющих на эффективность рекламной деятельности. Для современных российских компаний возрастает актуальность тщательного, научно обоснованного планирования и управления рекламными затратами.

Степень разработанности проблемы. Тема оценки эффективности РК с точки зрения восприятия и реакции потребителей рассматривалась в работах многих авторов: Адамова С. Методы измерения эффективности рекламы, Пишняк А.И. Эффекты массовой коммуникации: влияние телевизионной рекламы на потребительское поведение (на примере российских рынков напитков), Тиханова О. Математическая модель достижения необходимого уровня известности товара (услуги), Романова А.А., Панько А.В. Маркетинговые коммуникации и других. Применение методов оптимизации вложений в рекламу и определения рекламного бюджета были рассмотрены в работах Радченко Д.М. Разработка агоритмов и методов управления эффективностью рекламной деятельности, Бородиной И.П. Разработка и анализ систем управления рекламными коммуникациями фирмы на потребительском рынке, Астафьевой Е.В. Математическая модель влияния рекламы на деятельность фирмы, производящей однородную продукцию. Ранее эта тема рассматривалась с разных углов: либо с точки зрения креативных (средство визуального представления рекламного сообщения) и психологических концепций, либо моделирования отдельных показателей эффективности рекламы товаров в узком сегменте. Кленси К.Дж., Крейг П.С., Вольф М.М. - основатели консатинговой маркетинговой компании Copernicus - написали книгу Моделирование рынка: как спрогнозировать успех нового продукта, где рассказали о моделировании продаж и знания марки нового продукта, при этом они оценивали эффективность рекламы и будущие продажи продукта с помощью создания тестового магазина (дорогой метод оценки будущих продаж). Среди авторов, изучающих вопросы оптимизации и моделирования в рекламе, следует отметить Радченко Д.М., которая комплексно подошла к этой проблеме и разработала свою систему оценки рекламы, которая, как и все, не лишена недостатков: стоит отметить превалирование метода экспертных оценок, опирающихся на опыт и наличие большого объема статистической информации по рекламным кампаниям одной фирмы.

Отличительными особенностями рассматриваемой темы являются как анализ эффективности рекламы конкретной фирмы с применением определенного набора методик, с одной стороны, так и подход к проблеме с позиций общей теории - с другой стороны. Преимуществом анализа эффективности рекламы конкретной фирмы является практически применимый метод; его недостаток - узость использования ввиду необходимого наличия специфической информации. Преимущество подхода к проблеме с позиций общей теории в том, что он дает общее понимание проблемы, однако его применение на практике затруднено в основном из-за отсутствия информации, а также сложности ее формализации для использования в модельных расчетах.

Для устранения указанных недостатков существующих подходов в диссертации выпонено комплексное исследование проблемы, базирующееся на применении системного анализа и математических методов к моделированию рекламной деятельности.

В настоящее время существует вероятностная модель для оценки охвата аудитории планируемой рекламной кампании на телевидении (она будет рассмотрена далее), которую использует исследовательская компания ТЫБ Россия, но ее применение требует допонительного анализа.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка системы (иерархии) моделей рекламных коммуникаций, позволяющей эффективно планировать размещение рекламы, оптимально распределять рекламный бюджет, количественно оценивать отдачу от вложений в рекламу.

Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие исследовательские задачи:

Проанализировать и оценить имеющиеся модели российских и зарубежных исследователей в области математического моделирования показателей эффективности рекламной деятельности.

Выделить этапы медиапланирования - планирования рекламных кампаний, смысл которого сводится к выбору оптимальной программы размещения рекламного материала: выбора конкретных средств массовой информации (каналов коммуникации), а также частоты (интенсивности) и длительности выхода рекламных сообщений. Программа размещения считается оптимальной, когда достигнут эффект от вложений в рекламу, т.е. выпонены цели РК.

Сформулировать факторы, влияющие на ключевые финансовые показатели деятельности организации.

Определить влияние факторов на эффективность наружной рекламы.

Воспроизвести модель исследовательской компании TNS охвата аудитории РК на ТВ (в MS Excel с применением объектно-ориентированного языка программирования VBA), определить по ней влияние основных факторов на охват аудитории с целью оптимального планирования РК на телевидении.

Смоделировать охват аудитории РК в нескольких СМК2.

На основе модели из предыдущего пункта оптимизировать бюджет РК за счет перераспределения его между различными каналами коммуникаций.

Привести альтернативный метод выбора СМИ для РК и уточнить факторы, влияющие на расчет и сравнение СРТ в разных СМИ.

Разработать модель оценки вклада рекламы в увеличение продаж и создать систему (иерархию) моделей рекламных коммуникаций.

2 На смену термину СМИ пришла уже впоне устоявшаяся аббревиатура СМК - средства массовой коммуникации. Провести практическую апробацию разработанных методов при планировании рекламных кампаний клиентов рекламного агентства Initiative с целью повышения эффективности рекламной деятельности клиентов.

Предмет и объект исследования. Предметом исследования являются методы планирования и модели оценки эффективности рекламных кампаний.

В качестве объекта исследования и практического применения предлагаемого подхода выбрана рекламная деятельность компаний.

Методологическая и теоретическая основа исследования состоит из методологических разработок и теоретических положений, изложенных в трудах отечественных и зарубежных авторов, отчетах и разработках рекламных агентств в следующих областях: маркетинг, менеджмент, экономико-математическое моделирование, системный анализ, теория вероятностей и математическая статистика. Программно-технический комплекс для построения модели охвата аудитории РК на телевидении реализован с использованием табличного процессора MS Excel и объектно-ориентированного языка программирования VBA. Для оптимизации бюджета (предполагает либо максимизацию охвата аудитории РК при фиксированном бюджете, либо минимизацию бюджета при фиксированном охвате за счет перераспределения его по видам СМИ) использовалось специализированное ПО, разработанное компанией Initiative Worldwide и применяемое в комплексе с исследованием по медиапотреблению (затраты времени в неделю на различные виды СМИ) россиян, проведенным компанией Initiative Moscow в 2007 году.

В диссертации применялись методы теории вероятностей, имитационное моделирование и регрессионный анализ.

Область исследования. Содержание диссертационного исследования соответствует специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Информационную основу исследования составили монографии, журнальные статьи, диссертации, научные доклады и материалы научных конференций и семинаров в области медиапланирования, оценки эффективности рекламы и моделирования показателей ее эффективности, а также результаты исследований компаний TNS Россия и Эспар-Аналитик в области измерения аудиторных показателей рекламы в разных видах СМИ, инструментальные разработки компании Initiative Worldwide, цены на рекламу в СРР - стоимость за пункт рейтинга).

Научная новизна исследования заключается в разработке эконометрической модели оценки вклада рекламы в продажи и в соединении моделей рекламных коммуникаций в единую систему.

Новыми являются следующие научные результаты, выносимые на защиту:

1. Оценены преимущества и недостатки имеющихся моделей оценки эффективности рекламных кампаний.

2. Определена совокупность рекламных и маркетинговых факторов, влияющих на ключевые показатели деятельности организации; определены факторы, влияющие на эффективность наружной рекламы, которая оценивается показателями Узнаваемость постера и Запоминаемость бренда.

3. Разработана регрессионная модель для расчета вклада рекламы в прирост продаж, в которой существенную роль играет коэффициент отдачи -отношение прироста выручки за счет рекламы к затратам на рекламу.

4. Обоснована уточненная совокупность факторов, влияющих на расчет СРТ (cost per thousand - стоимость за тысячу контактов с аудиторией) в разных СМИ.

5. Разработана иерархия логически взаимосвязанных моделей медиапланирования, позволяющая наиболее эффективно планировать рекламные кампании.

Теоретическая значимость научных результатов заключается в том, что они: являются базой для дальнейших исследований в области моделирования рекламной деятельности организации, а также в расширении области

11 применения таких экономических наук, как эконометрика и маркетинг; в попонении методологической базы медиапланирования и оценки эффективности рекламных кампаний.

Практическая значимость научных результатов состоит в том, что предложенный комплексный подход ориентирован на широкое применение как рекламными агентствами, планирующими размещение рекламы для клиентов, так и рекламодателями.

Практическое значение имеют: результаты исследования влияния факторов на эффективность наружной рекламы; модель оценки вклада рекламы в продажи, позволяющая также оценить и отдачу от инвестиций в рекламу; уточнение факторов, влияющих на расчет СРТ. методика комплексного подхода к медиапланированию, в частности система моделей рекламных коммуникаций;

Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при обучении и повышении квалификации специалистов в области маркетинга и экономико-математического моделирования.

Апробация работы и публикации. Основные положения и результаты исследования были изложены и обсуждены на следующих конференциях и семинарах: международная научная конференция Молодежь и экономика (Ярославль, ВФЭИ, 18 апреля 2007 г., 15 апреля 2009); круглый стол для аспирантов по теме Финансовые аспекты инновационного развития экономики России, проведенный под научным руководством д.э.н., проф. JI.H. Красавиной (Финакадемия, март 2009 г.); международный семинар Международная школа молодых исследователей. Летняя академия - 2009 по теме Мировой финансовый кризис и его влияние на развитие финансовых систем (Финакадемия, июнь 2009 г.).

Диссертационная работа связана с научно-исследовательскими работами, проведёнными в Финансовом университете в рамках комплексной темы Инновационное развитие России: социально-экономическая стратегия и финансовая политика по подтеме Экономико-математический подход к измерению инновационного роста.

Разработанная в диссертационном исследовании система моделей рекламных коммуникаций внедрена в практику работы рекламного агентства ООО Эффект Медиа (Initiative). Предложенные модели позволяют как более эффективно планировать, так и оценивать размещение рекламных кампаний. Внедрение данной системы моделей в практику работы рекламного агентства даёт возможность снизить риск неэффективных инвестиций клиентов в рекламу и увеличить отдачу от вложения средств в РК.

Материалы диссертации используются кафедрой Математическое моделирование экономических процессов ФГОБУ ВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации в преподавании учебной дисциплины Имитационное моделирование экономических процессов.

Применение результатов исследования подтверждено соответствующими документами.

Основные положения диссертации изложены в 5 статьях общим объёмом 2,15 п.л. (авторский объем 2,0 п.л.). Две статьи, общим объемом 1,2 п.л., в т.ч. авторский объем 1,2 п.л., опубликованы в изданиях, определённых ВАК.

Цели и задачи исследования определили структуру диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 3-х глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Исследование изложено на 110 страницах, илюстрировано 1 таблицей, 29 рисунками, имеет 2 приложения. Список литературы включает 109 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Богданова, Марина Евгеньевна

Выводы по третьей главе.

1. Для оценки вклада рекламы в продажи, вычисления отдачи от рекламы в каждом виде СМИ и расчета эластичности продаж по затратам на рекламу целесообразно использовать модель вида (2.1).

2. Для повышения вклада рекламы в продажи необходимо правильно реализовать процесс планирования рекламной кампании - согласно этапам медиапланирования, изложенным в первой главе, и системе, приведенной на рис. 3.1, т.е. для достижения целей рекламной кампании надо, как один этап из комплекса маркетинговых мер, максимизировать охват аудитории рекламной кампании при фиксированном бюджете либо минимизировать бюджет при фиксированном охвате аудитории РК (задача оптимизации). Для оптимизации бюджета применен специальный программный инструмент (ПО, разработанное Initiative Worldwide), который основан на модели ОАРК во всех СМИ и использует для этого исследование о медиапотреблении россиян, цены различных СМИ и кривые охватов аудитории в каждом возможном СМИ. В свою очередь, принцип построения этих моделей расписан для прессы, наружной рекламы, радио (на основе имеющихся данных исследований и специализированного ПО). А для ТВ вероятностная модель охвата аудитории изложена подробно.

3. По результатам модели Reach All media были сделаны выводы, что при имеющемся бюджете в 540 тысяч доларов и изначальном плане по размещению рекламы в различных СМИ можно было достичь 80% Reach All media 3+, а при фиксированном охвате Reach All media 3+ = 80% и оптимальном распределении бюджета по СМИ сэкономить 19%. Если же максимизировать охват при фиксированном бюджете в 540 тысяч доларов, то можно получить 90% Reach All media 3+ при оптимальном распределении бюджета по СМИ. Вывод таков, что с использованием математического моделирования можно сэкономить бюджет либо достичь большего эффекта от рекламы за счет перераспределения средств между различными каналами коммуникаций.

4. Выводом из модели ОАРК на ТВ является количество рейтингов, которое необходимо купить на ТВ для охвата фиксированного количества целевой аудитории с частотой контакта с рекламой не менее 6 раз, а конкретно: для охвата 50% целевой аудитории на ТВ по модели планировалось купить 601 рейтинг, фактически оказалось, что было набрано 710 рейтингов и охват 47,3%. Ошибка прогноза составила 15,4% по рейтингам и 5,7% по охвату, что легко объясняется отсутствием детальной информации по мониторингу телесмотрения и допущениями, которые исходят из него же. Цель построения данной модели - изучение взаимосвязей охвата и вероятности просмотра целевой аудиторией рекламного сообщения -достигнута, анализ чувствительности ОАРК к факторам и определение минимальной выборки для устойчивости результатов.

5. Поскольку метод оптимизации бюджета на основе модели Reach All media является дорогим способом выбора СМИ для рекламной кампании, то можно использовать более дешевый метод, имеющий свои недостатки (невозможно вычислить охват кампании), - сравнение СМИ на основе стоимости за тысячу контактов с аудиторией.

6. В оценке эффективности наружной рекламы прямого влияния отдельных факторов не выявлено, все факторы влияют на эффективность наружной рекламы в совокупности. Сформулируем факторы, влияние которых на Узнаваемость постера и Запоминаемость бренда анализировалось: количество сторон, креативное испонение (знакомые элементы-ассоциации с брендом на постере, юмористические надписи), известность бренда, затраты на рекламную кампанию во всех СМИ, поддержка рекламируемого бренда в других СМИ, нестандартность креатива, длительность размещения, смена креатива.

Заключение

Несмотря на то, что рассчитать эффективность рекламы точно практически невозможно, существует несколько методов расчета эффективности. К расчету эффективности подходят с разных сторон: можно оценивать экономическую эффективность с точки зрения увеличения выручки или прибыли после проведения рекламной кампании, можно оценивать психологическую эффективность, например такие параметры как изменение знания марки, рекламы и т.д., а можно оценивать количественные показатели отклика на рекламу, такие как количество посетителей магазина, число звонков в компанию после рекламы. Расчет охвата аудитории PK отнесем к эффективности планирования размещения рекламы, которая является предварительным этапом на пути к оценке отклика на рекламу и оценке экономической эффективности PK, ведь если сравнивать 2 плана размещения за один и тот же бюджет, то лучшим будет тот, который позволит охватить рекламным сообщением максимум целевой аудитории. Если в расчете экономической эффективности главной проблемой является то, что реклама не дает поного эффекта сразу, кроме того рост товарооборота нередко бывает вызван нерекламными факторами (изменение цены, покупательской способности, появлением нового конкурента); то в расчетах неэкономической эффективности основная проблема - это наличие нужных и достоверных исследований. Конкретный метод оценки эффективности выбирается исходя из задач PK и наличия данных для оценки.

В работе детально представлены 2 метода: один - в виде системы моделей - для планирования, другой - для оценки результатов рекламной кампании. Также в работе описаны 2 модели: вероятностная модель охвата аудитории рекламной кампании на ТВ, на основе которой в ПО TV Planet исследовательской компании TNS Россия можно распределить рекламный бюджет на ТВ между каналами таким образом, чтобы при фиксированном бюджете максимизировать ОАРК, либо при фиксированном охвате минимизировать бюджет; регрессионная модель продаж, которая позволяет вычислить вклад рекламы в прирост продаж.

Суммируем основные результаты исследования, отраженные в главах диссертации.

1. Рассмотрены возможные цели и задачи рекламной кампании, методы и этапы стратегического планирования рекламной кампании, выбор каналов коммуникаций для повышения эффективности РК, применяемые при планировании кампаний маркетинговые исследования, принцип ценообразования на телерынке, существующие модели оценки эффективности рекламных кампаний. Были сделаны основные выводы: успех любой РК во многом зависит от постановки цели, которая ставится исходя из положения фирмы на рынке, ее перспектив и возможностей. Главное, что правильно организованная и хорошо спланированная рекламная деятельность может значительно увеличить финансовые результаты.

2. Изучены модели для оценки эффективности рекламных кампаний. Основные выводы: применимость той или иной модели зависит от задач РК, имеющихся данных и возможности получить необходимые данные. Каждая модель является уникальной в своем роде и использует свои допущения и ограничения, также в каждой модели используются экспертные оценки. Сравнить качество моделей невозможно по причине специфичности рекламного рынка и сложности оценки восприятия рекламы и отклика на нее. Любой прогноз на будущее относительно эффекта от рекламы является вероятностной величиной с большим отклонением в ту или иную сторону, поэтому в модели ОАРК и находит применение теория вероятностей и имитационное моделирование.

3. Рассмотрены теоретические аспекты методов, примененных в главе 3 на практике для планирования и оценки эффективности рекламных кампаний, а именно: перечислены факторы, которые нужно учитывать при моделировании ключевых показателей деятельности компании; рассмотрена модель оценки вклада рекламы в продажи, выбраны показатели для проверки ее качества и адекватности; описан агоритм имитационного моделирования, который применяется в модели охвата аудитории рекламной кампании на ТВ; подробно рассмотрена вероятностная модель ОАРК на ТВ; минимально подробно (ввиду коммерческой тайны) рассмотрена модель ОАРК во всех СМИ и изложена суть генетического агоритма, который применяется при оптимизации бюджета РК с использованием модели Reach All media.

4. Для оценки вклада рекламы в продажи, вычисления отдачи от рекламы в каждом виде СМИ и расчета эластичности продаж по затратам на рекламу целесообразно использовать модель вида (2.1), предложенной автором.

5. Для повышения вклада рекламы в продажи необходимо правильно реализовать процесс планирования рекламной кампании, согласно этапам медиапланирования, изложенным в первой главе, и системе, приведенной на рис.3.1, то есть для достижения целей рекламной кампании надо, как один этап из комплекса маркетинговых мер, максимизировать охват аудитории рекламной кампании при фиксированном бюджете либо минимизировать бюджет при фиксированном охвате аудитории РК (задача оптимизации). Для оптимизации бюджета применен специальный программный инструмент (ПО Initiative Worldwide), который основан на модели ОАРК во всех СМИ и использует для этого исследование о медиапотреблении россиян, цены различных СМИ и кривые охватов аудитории в каждом возможном СМИ. В свою очередь, принцип построения этих моделей расписан для прессы, наружной рекламы, радио (на основе имеющихся данных исследований и специализированного ПО). А для ТВ вероятностная модель охвата аудитории изложена подробно для изучения чувствительности ОАРК к факторам.

6. По результатам модели Reach All media были сделаны выводы, что при имеющемся бюджете и изначальном плане по размещению рекламы в различных СМИ можно было достичь одного показателя Reach All media 6+, а при том же фиксированном охвате Reach All media 6+ и оптимальном распределении бюджета по СМИ сэкономить часть бюджета. Если же максимизировать охват при фиксированном бюджете, то можно получить больший показатель Reach All media 6+ при оптимальном распределении бюджета по СМИ. Вывод таков, что с использованием математического моделирования можно сэкономить бюджет либо достичь большего эффекта от рекламы за счет перераспределения средств между различными каналами коммуникаций.

7. Выводом из модели ОАРК на ТВ явилось количество рейтингов, которое необходимо купить на ТВ для охвата фиксированного количества целевой аудитории с эффективной частотой контакта с рекламой. Проведен анализ чувствительности ОАРК к изменению основных факторов и анализ устойчивости к изменению выборки. Цель построения данной модели -изучение взаимосвязей охвата и вероятности просмотра целевой аудиторией рекламного сообщения - достигнута.

Поскольку метод оптимизации бюджета на основе модели Reach All media является дорогим способом выбора СМИ для рекламной кампании, то можно использовать более дешевый метод, имеющий свои недостатки (невозможно вычислить охват кампании), - сравнение СМИ на основе стоимости за тысячу контактов с аудиторией, принимая во внимание факторы, влияющие на расчет СРТ в каждом из видов СМИ.

Любой здравомыслящий человек понимает, что эффективность рекламной кампании зависит от многих факторов: оценки конкурентной среды, правильно разработанной стратегии, креативности сообщения, грамотно составленного медиаплана, расчета основных статистик и показателей эффективности и прочих, предложенная модель - это всего лишь один из вариантов оценки эффективности рекламы. Именно использование математического аппарата и уже существующих технологий позволяет как профессиональным, так и разбирающимся клиентам, проводить успешные кампании, недаром Романов A.A., Панько A.B. сказали Если не сможешь измерить, то не сможешь и управлять [11, с.342].

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Богданова, Марина Евгеньевна, Москва

1. Бывшев В.А. Эконометрика. М: Финансы и статистика, 2008

2. Веселов С. В. Маркетинг в рекламе. Часть I. Рекламный рынок и его изучение. Издательство: Издательство Международного института рекламы, 2003 г.

3. Веселов С. В. Маркетинг в рекламе. Часть II. Комплекс маркетинга в рекламной деятельности. Издательство: Издательство Международного института рекламы, 2003 г.

4. Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов статистика и Excel. М.: Форум-Инфра-М, 2004.

5. Дэвис Д. Д. Исследования в рекламной деятельности: теория и практика, М-СПб-Киев, 2003.

6. Кленси К.Дж., Крейг П.С., Вольф М.М. Моделирование рынка: как спрогнозировать успех нового продукта, пер. с англ. Бодышевой A.B. М.: Вершина, 2007

7. Котлер Ф. Маркетинг Менеджмент. СПб.: Питер, 2000.

8. Котлер Ф. Маркетинг от А до Я. 80 концепций, которые дожен знать каждый менеджер. Издательство: Нева, 2003 г.

9. Красс М.С. Математика в экономике. Основы математики. М.: ФБК-Пресс, 2005. - 462 с.

10. Ламбен Ж.Ж. Стратегический маркетинг. Издательство: Наука, СПб., 1996 г.

11. Романов A.A., Панько A.B. Маркетинговые коммуникации. М.: Эксмо, 2006 г.

12. Юданов А.Ю. Опыт конкуренции в России: причины успехов и неудач, М.: Финансовая компания ИНТРАСТ; КНОРУС, 2007.

13. TNS Россия, Projects guid, 2009

14. Chip Conley, Eric Friedenwald-Fishman Marketing that matters: 10 practices to profit your business and change the world, Berret-Koehler Publisher, Inc., San Francisco, 20061. Диссертации

15. Астафьева E.B. Математическая модель влияния рекламы на деятельность фирмы, производящей однородную продукцию: диссертация к.ф.-м.н.: 05.13.18 Томск, 2006

16. Бородина И.П. Разработка и анализ систем управления рекламными коммуникациями фирмы на потребительском рынке: диссертация к.э.н: 05.13.10 Таганрог, 2005 Ссыка на домен более не работаетdiss/cont/54456.html

17. Михалев О.В. Экономическая эффективность рекламной деятельности фирм. Диссертация к.э.н. Омск, 1994, Ссыка на домен более не работаетmarket/arhiv/2003/2/5.html

18. Радченко Д.М. Разработка агоритмов и методов управления эффективностью рекламной деятельности: диссертация к.т.н.: 05.13.10-Барнаул, 2006, Ссыка на домен более не работаетdiss/cont/180904.html

19. Репина Е.Г. Статистическое исследование эффективности деятельности рекламных организаций на региональном рынке: На примере Самарской области: диссертация к.э.н.: 08.00.12 Самара, 2005, Ссыка на домен более не работаетcatalog/218501 .html

20. Статьи в периодических изданиях

21. Батищев Д.И., Исаев С.А. Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических агоритмов./Межвузовский сборникнаучных трудов "Высокие технологии в технике, медицине и образовании", Воронеж, ВГТУ, 1997г, стр.4-17.

22. Белогородский A.A. Частота контактов с целевой аудиторией и ее влияние на эффективность кампании. Маркетинг в России и за рубежом, 2006, № 2 (52)

23. Богданова М.Е. Факторы изменения объема продаж и модель оценки эффективности рекламы// Вестник ФА. М., 2010. - № 4. С. 48-52

24. Богданова М.Е. Система моделей медиапланирования// Экономические науки. М., 2010. - № 1(62). С. 439-444

25. Бут И., Шевчукова А., Расходы на рекламу: логика хаоса, "Маркетинг и маркетинговые исследования", 11.02.05.

26. Бушуева Л.И. Методы прогнозирования объема продаж//Маркетинг в России и за рубежом, №1, 2002

27. Веселов C.B. Рекламные посредники. Агентства-селеры. Ценообразование на ТВ рекламном рынке

28. Веселов C.B. Построение прогноза развития медиарекламного рынка на основе многокритериальной модели//Реклама. Теория и практика. 2008. -№1(25)

29. Веселов C.B. Построение прогноза развития медиарекламного рынка на основе многокритериальной модели//Реклама. Теория и практика. 2009. -№2

30. Давние В.В., Тинякова В.И. Современные методы анализа и прогнозирования в задачах обоснования маркетинговых решений. Маркетинг в России и за рубежом, 2006, № 2 (52).

31. Ершов А. О пользе планирования рекламных бюджетов, Рекламодатель: теория и практика, №6, июнь 2004, Ссыка на домен более не работает600000106/

32. Ефремов А. Морлоки, орки и трекинги// Индустрия рекламы № 21,2002

33. Кузьменко А. Промоакции помогли увеличить выручку Х5 Retail Group// РБК Daily, 19 января 2010

34. Макиенко И., Рекламный бюджет: методы определения, Маркетинг в России и за рубежом, № 2, 2003

35. Надеин A. Brand Dinamics методика нацеливания брэнда в лучшее будущее// Рекламные идеи - 2004, - No. 1. Ссыка на домен более не работаетlibrary/BrandDynamicsRussian.pdf

36. Осипов М. Методика определения объема рекламных бюджетов: основные модели и российская специфика// Реклама. Теория и практика, №4, 2004 г.

37. Поляков В.А. Анализ становления мирового рекламного рынка и рекламы в России. Маркетинг в России и за рубежом, 2006, №2.

38. Ранде Ю.Л. Удовлетворенность и лояльность персонала как главные показатели эффективности внутреннего маркетинга, Маркетинг в России и за рубежом, 2006, № 3.

39. Столярова А. Особенности рекламной политики компаний, производящих коммерческую продукцию. Цена вопроса //Реклама и жизнь: теория и практика. 2004. - №4

40. Фурсов М. Оценка эффективности рекламы на основе ROI// Рекламодатель, май 2005 Ссыка на домен более не работает?id=332

41. Andraz Zorko, "A cost-effective way for testing outdoor creatives", Slovenia, 2005

42. Anne Cunningham, Renita Coleman (Manship School of Mass Communication, Louisiana, USA ), "Outdoor advertising recall", 2003

43. Billett John, Fermor Ian The Agenda of Media Accountability, The Billet Consultancy, show how a systematic approach can effectively measure media's contribution.

44. Brown, G "Modelling Advertising Awareness" The Statistician Vol. 35 (1986)

45. Cain Peter Limitations of conventional market-mix modeling// Admap Magazine, April 2008, Issue 493

46. Campaigns, Journal of Advertising Research, Vol. 34, No. 2, March/April1994

47. Cusick Brian, Abens Rick Evaluating The ROI Of Radio And Billboards (A fast moving consumer goods case study).

48. Danaher, Peter J. and Roland T. Rust. Determining the Optimal Level of Media Spending, Journal of Advertising Research, January/February 1995.

49. Danaher, Peter J. Optimizing Response Functions of Media Exposure Distributions, Journal of the Operational Research Society, July 1991.

50. Darrel Whitley "A Genetic Algorithm Tutorial", 1993.

51. Field Peter Boosting returns from smaller budgets// Admap Magazine, September 2007, Issue 486

52. Field Peter, Binet Les The conflict between accountability and effectiveness// Admap Magazine, June 2007, Issue 484

53. Grnholdt Lars (Copenhagen business school, Denmark) Advertising effect modelling. A tool for optimizing the media plan.

54. Gugel Craig (Optimedia International U.S, Inc.), Cheryl Idell (Intermedia Advertising Group, Inc.) The ROI Ratio: Assessing individual media impact on cross-media advertising campaigns

55. Initiative, Радарная установка // Индустрия рекламы, № 1-2, 2007.

56. Kaplan, Robert S. Discount Effects on Media Plan // Journal of Advertising Research.Vol.il. -No.3. 1971.

57. Krueger, Josheph. Developing a Marketing Budget, Target Marketing, October 1996.

58. Lex van Meurs, Mandy Klerkx, лRecognized in a Split Second. The effectiveness of outdoor posters

59. Lynch, James and Graham J. Hooley. Increasing Sophistication in Advertising Budget Setting, Journal of Advertising Research, February/March 1990.

60. McDonald Colin Is your advertising working? A Guide to Evaluating Campaign Performance// International Journal of Advertising

61. McMeekin, Gordon. How to Set Up an Advertising Budget, The Journal of Business Forecasting, Winter 1988-1989.

62. Mitchel, Lionel A. An Examination of Methods of Setting Advertising Budgets: Practice and Literature // European Journal of Marketing. Vol. 27. - No. 5.- 1993.

63. Mukesh Bhargava, Naveen Donthu and Rosanne Caron "Improving the Effectiveness of Outdoor Advertising: Lessons from a study of 282

64. Outdoor Advertising Association of America, Inc, "Colour Combinations & Contrasts"

65. Sexton Don (Columbia University, The Arrow Group) Managing communications ROI.

66. Spencer Claire Accountability: in search of the holistic grail// Admap Magazine, May 2008, Issue 494

67. The Perception Research Survey "Eye Tracking Studies", Validating Outdoor's Impact in the Marketplace, 1999-2000, USA

68. Thomas Jerry Advertising effectiveness// Admap Magazine, February 2008, Issue 491

69. Tobias Blickle and Lothar Thiele "A Comparison of Selection Schemes used in Genetic Algorithm", 1995, 2 Edition.

70. Turner, Augustino. Cost-Effective Advertising, Marketing, May 1989.

71. Vuokko P. The determinants of advertising repetition effects. // Measuring advertising effectiveness. London: Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, 1997.

72. Ware Britta С. (Meredith Corporation), Bahary Judy (Starcom Worldwide), Calder Bobby (Northwestern University), Malthouse Ed (Northwestern University) The Magazine Maximizer: A model for Leveraging Magazine Engagement Dynamics

73. White Roderick Accountability and practicality Admap Magazine// June 2007, Issue 484

Похожие диссертации

• Развитие розничных торговых сетей на основе реинжиниринга бизнес-процессов
• Разработка и реализация рекламных кампаний продовольственных товаров
• Концепция и агоритмизированная модель формирования системы интегрированных маркетинговых коммуникаций российских компаний
• Формирование стратегии финансового маркетинга предприятия-эмитента на фондовом рынке