Математическая модель достижения необходимого уровня известности товара (услуги)
|
|
|
Конечная цель производства любого товара или услуги — его продажа потребителю. Чтобы определить, насколько привлекательны инвестиции в данный товара, фирма вынуждена оценить его будущие продажи. В момент продвижения товара на рынок компания должна стимулировать потребителя, используя все инструменты комплекса маркетинга.
Схема принятия решения потребителем о покупке выглядит следующим образом (схема 1).
Как видно из приведенной схемы, рекламное воздействие осуществляется на втором и третьем этапах процесса принятия решения о покупке. Роль рекламы можно ограничить двумя основными функциями: известность (U) и отношение к марке.
Отношение к марке будем описывать коэффициентом отношения или лояльностью (L) к марке, который определяется как вероятность выбора именно данной марки индивидуумом при прочих равных. Коэффициент L отражает психологическое восприятие марки, 0 < L < 1.
Таким образом, вероятность покупки можно определить по формуле:
P = U*L*F,
где F — коэффициент, отражающий влияние дополнительных маркетинговых факторов на покупку марки (цена, наличие и т. п.), 0 < F < 1.
При прогнозе будущих продаж в формуле учитываются (при наличие истории) усредненные по нескольким товарам данные коэффициентов L и F (либо оцененные в результате специально проведенного исследования), а также известность в процентах от населения в целом или его части.
Рекламное агентство может участвовать в решении задачи увеличения продаж двумя способами: повышая лояльность (креативные разработки) и известность (задача медиапланирования).
Далее рассмотрим более детально как можно увеличить известность при заданном рекламном бюджете.
Известность или информированность о марке строится на основе двух процессов:
• Процесс потребления информации.
• Процесс забывания информации (описывается формулой Y(t)=k*exp(-b*t), где: t — время, k — объем информации, которую помнит человек в момент времени t=0 или количество людей, обладающих информацией, b — константа, характеризующая скорость забывания).
Уровень известности (в % от населения) в момент времени t определяется как сумма трех слагаемых: те, кто знал раньше и не видел рекламу U(ons), но не забыли; те, кто знал раньше и видел рекламу U(os), новые узнавшие о марке за время t U(ot).
U(t) = U(ons)*exp(-bt) + + U(os)*Z + U(ot),
где U(ons) — k в формуле забывания информации;
Z — функция, описывающая процессы потребления и забывания информации для людей, которые знали марку в начальный момент и видели рекламу;
b — константа, характеризующая скорость забывания в случае отсутствия контакта с рекламой (определяется экспериментально).
Известность достигается количеством контактов, таким образом необходимо определить среднюю частоту контактов (AF) по каждому средству рекламы за указанный период (U = количество людей * объем информации, который в среднем помнят).
Схема 1
Процесс принятия решения о покупке
U(os)*Z видели рекламу по-разному, поэтому можно описать как процесс забывания, т. е.
U(os)*Z = U(os)*exp(-b(z)*t)
b(z) = b / AF(z),
где b(z) — усредненный коэффициент забывания для тех, кто видел рекламу;
AF(z) — среднее количество контактов, оптимальное для тех, кто знал марку раньше и видел рекламу.
AF = Gross Impressions / Reach 1+,
где Gross Impressions — общее количество контактов с рекламным сообщением;
Reach 1+ — количество людей, увидевших рекламное сообщение хотя бы один раз.
Таким образом, формула вычисления известности принимает вид
U(t) = U(ons)*exp(-bt) + + U(os)*exp(-b*t*Reach1+ / Gross Impressions) + U(ot)
Чтобы подойти к вычислению U(0t), напомним понятие функции отклика или функции реакции на рекламу, которая показывает зависимость отношения потребителя к марке от рекламного давления. В нашем случае функция отклика означает, какой процент аудитории запомнит рекламное сообщение для различного числа контактов. Функция отклика может иметь разный характер в зависимости от средства рекламы, самого товара, рынка и других факторов (в настоящее время существуют методы, позволяющие оценить ее изначально, а в дальнейшем она, как правило, уточняется экспериментально). Поэтому в данной модели можно полагать, что функция отклика задана априори.
Третий слагаемый формулы вычисления известности представляет собой не что иное, как уровень EffReach (эффективный охват) тех, кто раньше не знал анализируемую товарную марку. В нашем случае эффективный охват определяется, как процент аудитории, запомнивший рекламное сообщение. Уровень EffReach зависит от функции отклика (RF) и представляет собой векторное произведение охвата и функции отклика. Таким образом,
U(ot) = Reach(x) ** RF(x),
где ** — знак векторного произведения;
х — количество контактов с рекламным сообщением.
Аналогично вводя функцию отклика для тех, кто видел рекламу и знал исследуемую марку раньше, получаем другое выражение для U(os)*Z:
U(os)*Z = Reach(u(os)) ** RF(u(os)).
Подставляя эти выражения в формулу вычисления известности, получим окончательное выражение
U(t) = U(ons)*exp(-bt) + + Reach(u(os)) ** RF(u(os)) + + Reach(x) ** RF(x).
Проводимые в настоящий момент компаниями Gallup Media и Comcon Media измерения позволяют с помощью специального программного обеспечения рассчитать Reach для основных медиа, а также оценить эффективность других средств рекламы. Функцию отклика можно определить, используя, например, критерий Острова (Sissors J.Z., Bumba L. Advertising Media Planning. 4-th Edition, NTC Publishing Group, Lincolnwood, Illinois USA, 1993). Таким образом, медиапланировщик может, используя полученное выражение, оценить будущий уровень известности для заданного рекламного бюджета.
Рассмотрим пример работы модели определения рекламного бюджета.
Возьмем период времени t=1 (предположим: 1 месяц (4 недели)). Пусть коэффициент b для некоторой категории товара за указанный период равен 0,1733. Это значит, что мы имеем 50% — забываемость информации за стандартный интервал времени t=1.
В таблице 1 представлен вариант оценки эффективности рекламной кампании.
Известность до начала кампании равна 10.
4 человека не видели рекламное сообщение, т. е. U(ons)*exp(-bt) = 2.
Reach(u(os)) ** RF(u(os)) = 4
Reach(x) ** RF(x) = 2
Итого по истечении указанного периода:
• при отсутствии рекламной кампании марку будут знать 5 чел;
• в случае проведения рекламной акции — 8 чел.
Цифра, как видно из коэффициентов функции отклика может быть дробная (так как оцениваются вероятности), что не страшно при переходе к большим числам.
В рассмотренном примере для заданных параметров, к сожалению для рекламодателя, даже некоторый бюджет, затраченный на рекламу, не позволяет сохранить уровень известности на прежнем уровне.
С помощью полученной формулы можно решить и обратную задачу: определить рекламный бюджет, необходимый для достижения определенного уровня известности. Данный подход позволяет учесть сильные стороны основных методов определения оптимального рекламного бюджета: на основе рекламы конкурентов (Share of Voice) и метод задач (см. статью в предыдущем номере журнала). То есть мы определяем бюджет, исходя из целей кампании, а также с учетом рекламы конкурентов, качества рекламного сообщения и места товара на рынке.
Самым сложным в данной методике является определение для заданного товара коэффициента b (определяется экспериментальным методом). Остальные параметры модели современные исследования и программные средства позволяют определить достаточно точно.
Т. о. задача медиапланировщика сводится к оценке бюджета (можно сделать элементарным подбором) и его минимизации.
Олег Тиханов
Источник: http://www.advertology.ru/
