Разработка системы моделей рекламных коммуникаций 08. 00. 13 Математические и инструментальные методы экономики

Вид материала

Автореферат диссертации

Содержание Красс Максим Семенович Богачкова Людмила Юрьевна Подшивалов Геннадий Карнильевич Общая характеристика работы Степень разработанности проблемы. Цели и задачи исследования. Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи Объектом исследования Методологическая и теоретическая основа исследования Область исследования. Научная новизна Теоретическая и практическая значимость исследования. Апробация результатов исследования. Объем и структура диссертации. Основные положения диссертационной работы X - количество рекламных блоков, показанных на канале за период РК; x Рис. 2. Анализ чувствительности модели ОАРК на телевидении Рис. 3. 16 видов осведомленности о рекламируемом продукте 2.2. Определены 3 группы факторов, влияющих на ключевые показатели деятельности организации 2.3. Проанализировано влияние факторов эффективности наружной рекламы на «Узнаваемость постера» и «Запоминаемость бренда». ... Полное содержание

Подобный материал:

• Программа вступительного экзамена по специальности 08. 00. 13 «Математические и инструментальные, 555.96kb.
• Реферата по специальности 08. 00. 13 «Математические и инструментальные методы экономики», 141.02kb.
• Рефератов по специальности 08. 00. 13 «Математические и инструментальные методы экономики», 114.15kb.
• Многоуровневые модели зависимости экономического роста от инвестиций: эконометрический, 321.8kb.
• Инструментарий анализа качества ассортимента и оценки рейтингов товаров предприятий, 286.28kb.
• Рабочая программа дисциплины «экономико-математические методы и модели», 129.59kb.
• Программа вступительного экзамена в аспирантуру по специальности 08. 00. 13 «Математические, 180.85kb.
• Программа кандидатского экзамена по специальности 08. 00. 13 «Математические и инструментальные, 376.3kb.
• Рабочая программа дисциплины «информационные системы и технологии в экономике», 107.55kb.
• Задач и эффективная их экспансия в новые экономические приложения, 49.14kb.

На правах рукописи


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

Москва

2011

Работа выполнена на кафедре «Математическое моделирование экономических процессов» ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации».



Защита состоится «2» 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 «28» января 2011 г. и размещен на официальном сайте ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»: ссылка скрыта


Ученый секретарь совета Д 505.001.03,

кандидат экономических наук, доцент О.Ю. Городецкая

1. 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 выполнимо 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 консалтинговой 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 выполнено 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 дополнительного 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 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 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 CPP – 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 CPT (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 и 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 пополнении 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 CPT.
  
• 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 2009); «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 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.

Публикации. 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.

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, иллюстрировано 1 таблицей, 29 рисунками, имеет 2 приложения. Список литературы включает 109 наименований.

2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ
   
   1. Проанализированы и оценены модели российских и зарубежных исследователей 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 полках 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 (РК) на основании формулы гипергеометрического закона распределения с четырьмя переменными:

_{, (1)}

где X - количество рекламных блоков, показанных на канале за период РК; x - количество рекламных блоков на канале, которое увидит каждый i-й респондент за период РК; Q – план РК по количеству показов; ξ – количество блоков, в которых i-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 каждого респондента, то есть это количество людей, видевших рекламный ролик кампании k и более раз:

, (2)

где I – объем выборки из целевой аудитории.

Охват аудитории РК и накопленный рейтинг рекламной кампании связаны соотношением

_. (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 . По модели для достижения заданного охвата нам нужно купить 601 рейтинг (см. рис. 1).




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 (Х), тем меньше вероятность увидеть ролик конкретной рекламной кампании, т.е. с увеличением Х ОАРК уменьшается.
  
• При увеличении планируемого количества показов ролика (Q) вероятность увидеть ролик увеличивается, соответственно возрастает ОАРК.
  
• Чем больше люди смотрят телевизор, тем выше вероятность просмотра ролика рекламной кампании, т.к. с увеличением x растет ОАРК.
  

В модели TNS учитывается расстановка рейтингов по каналам (channel 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 предпосылке, 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.



Рис. 2. Анализ чувствительности 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 моделей¹ знания бренда в момент t учитывает базовый уровень знания марки без рекламы, знание марки в предыдущий момент времени, показатель ослабевания эффекта 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-го 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 дополнительных 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.

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

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 полках. Иногда это создает значительную разницу, особенно когда агрессивный конкурент доминирует на полках.

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 РК.

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 бренда, отношение к бренду, лояльность к марке, утрата рекламной информации (забывание рекламы), изменение креатива рекламы, сила привлечения внимания i-го 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 мультиколлинеарность, 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 дополнение 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 исполнение (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 за счет рекламы разработана регрессионная нелинейная модель.

В отличие от Кевина Кленси и Питера Крейга⁵ – основателей консалтинговой 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. , (4)

здесь - тренд, t – время наблюдения;

– сезонность, которая описывается фиктивными переменными , m – номер квартала (m может быть и номером месяца)

– 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),

– цена в периоде t (вычисляется как выручка от розничных продаж, в денежном выражении, деленная на объем розничных продаж в штуках/литрах и т.д.),

– затраты на рекламу на ТВ в периоде t*,

– затраты на рекламу в прессе в периоде t*,

– затраты на рекламу в наружной рекламе в периоде t*,

– затраты на рекламу на радио в периоде t*⁶,

– коэффициенты (параметры) модели,

- случайные возмущения.

Выбор именно такой функции регрессии был сделан по следующим соображениям:

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:

1. прирост выручки на вложенный в рекламу рубль:
   

(5)

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

(6)

_{- отдача всей рекламы на единицу затрат на нее;}

2. прирост продаж, созданный рекламой:
   

_{; (7)}

3. эластичность продаж по факторам
   

, (8)

. (9)

Возможны также варианты учета в модели продаж фактора забывания рекламы: , (10)

где d – скорость забывания рекламы (d=0.3 означает, что в периоде t 30% людей забыли информацию, рекламируемую в периоде t-1);

Для оценки параметров функции (4) применим общий алгоритм линеаризации, базирующийся на предположении о гладкости исходной функции в окрестности известных приближенных компонент вектора параметров параметров: . (11)

Здесь - неизвестные поправки к известным приближенным значениям коэффициентов. Принимая обозначения

, (12)

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

(13)

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

(14)

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

2.5. Уточнение факторов, влияющих на расчет CPT (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 CPT (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 – пиплметры (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.



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

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

• вышеперечисленная разница в методиках измерения аудитории в разных СМИ;
  
• различное 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. 5).

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

На тему оценки отдачи рекламы есть интересная статья «».

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 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 алгоритма выполняется 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

**CPT – 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 агентства 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 медиапланирования [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.Ризниченко]. - Д.: ОИЯИ, 2008. – с. 239 (0,1 п.л.)