Моделирование параметров медиаплана при использовании мультимедийного подхода тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Тихонов, Дмитрий Владимирович
- Место защиты
- Санкт-Петербург
- Год
- 2011
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
Автореферат диссертации по теме "Моделирование параметров медиаплана при использовании мультимедийного подхода"
На правах рукописи
Тихонов Дмитрий Владимирович
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МЕДИАПЛАНА ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ МУЛЬТИМЕДИЙНОГО ПОДХОДА
Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
4848095
2 ИЮН 2011
Санкт-Петербург - 2011
4848095
Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет»
НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ: заслуженный работник высшей школы РФ,
доктор экономических наук, профессор Дуболазов Виктор Андреевич
ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ: доктор экономических наук, профессор
Тютюкин Виктор Константинович
кандидат экономических наук, доцент Ершов Евгений Михайлович
ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ: ГОУ ВПО Санкт-Петербургский
государственный инженерно-экономический университет
Защита состоится «16» июня 2011 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.229.23 при ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет» по адресу: 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29, III учебный корпус, ауд. 506.
С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет» по адресу: 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29.
Автореферат разослан «16» мая 2011 г.
Ученый секретарь диссертационного совета доктор экономических наук, профессор (Л^о-е^----Сулоева С.Б.
I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Рост числа рекламодателей и медианосителей определяет потребность в научно обоснованных параметрах медиаплана с целью более эффективного расходования рекламного бюджета и повышения результативности рекламы. Исследовательские и рекламные агентства, не имеющие собственных подходов к медиапланированию или не использующие существующие модели и инструменты медиапланирования, проигрывают в конкурентной борьбе. Их клиенты теряют свои рыночные позиции и не достигают задач проводимых рекламных кампаний.
Новые подходы к медиапланированию, в том числе мультимедийный подход, требуют разработки новых научных методов определения параметров медиаплана. В условиях отсутствия и несовершенства методов, недоступности и закрытости исследовательских данных, программных средств и подходов к медиапланированию необходима разработка методов и моделей, решающих локальные задачи медиапланирования. Простое применение разработанных западными специалистами методов уже не имеет такого распространения как раньше, поскольку российский рынок рекламы имеет свои тенденции развития и особенности, которые требуют создания отечественных моделей и методов медиапланирования.
Несмотря на мировой финансовый кризис, приведший к сокращению рекламных бюджетов, рекламодатели не отказываются от рекламы, а оптимизируют затраты на рекламу. Это обусловливает потребность в инструментах, позволяющих специалистам по медиапланированию определять, как и на что будут потрачены денежные средства. При этом они сталкиваются с информационными и временными ограничениями. Тенденция к увеличению числа рекламодателей ведет к тому, что к рекламе все больше приходят небольшие фирмы, не имеющие квалифицированных специалистов ло маркетингу и рекламе. Они либо полагаются на интуицию, либо оставляют всю работу по планированию рекламных кампаний рекламным агентствам. Поскольку рыночные ситуации и задачи фирм могут кардинально отличаться, должны быть разработаны методы и модели, позволяющие их решать.
Таким образом, низкая активность в развитии новых методов и моделей медиапланирования у всех участников рынка, недоступность и ограниченность информационных, финансовых и временных ресурсов, слабое развитие отечественных моделей медиапланирования ведут к тому, что в области медиапланирования существует множество проблем, которые необходимо решать комплексно. Практическая значимость, теоретическая и методологическая непроработанность данной проблемы обусловили актуальность темы диссертационного исследования.
Методологическую и теоретическую основу исследования составили монографии и труды ведущих отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области планирования рекламных кампаний и анализа их эффективности, теории нечетких множеств, математических методов в экономике, статистики и маркетинговых исследований, теории принятия управленческих решений, а также аналитические материалы и методы исследовательских и рекламных агентств TNS Gallup Media, Сотсоп, Mediaplan, FCB, Gortis, AC Nielsen. Обоснованность и достоверность результатов исследования обеспечены
применением комплекса методов, соответствующих объекту, цели, задачам и логике исследования, а также непротиворечивостью полученных научных результатов.
Целью диссертационного исследования является разработка комплекса взаимосвязанных экономико-математических моделей определения охватно-частотных характеристик медиаплана при использовании мультимедийного подхода, а также специальных чек-листов, способствующих использованию комплекса специалистами по медиапланированию. Комплекс моделей должен отвечать современным требованиям в области планирования и анализа результатов рекламных кампаний и быть направлен на эффективное распределение рекламного бюджета рекламодателей, достижение целей рекламных кампаний и обеспечение эффективной работы рекламных агентств.
Для достижения поставленной цели необходимо рассмотреть и решить следующие задачи:
1. Показать место медиапланирования в процессе планирования рекламных кампаний. Рассмотреть основные тенденции на российском и мировом рынках рекламы. Выявить основные проблемы теории и практики медиапланирования, показать их актуальность.
2. Раскрыть сущность основных медиапараметров, описать способы их определения. Описать возможные подходы к планированию рекламных кампаний. Провести обзор моделей определения медиапараметров.
3. Раскрыть понятие мультимедийного подхода при планировании рекламных кампаний, описать его этапы, представить методы определения параметров медиаплана, обосновать возможность их применения.
4. Разработать экономико-математическую модель определения минимальной результативной частоты медиамикса. Предложить модель распределения медиапараметров по средствам рекламы. Разработать чек-листы, призванные помочь специалистам по медиапланированию в практическом использовании предложенных моделей.
5. Разработать экономико-математические модели, позволяющие решать задачи оптимизации результативных параметров медиаплана и оптимизации затрат на рекламу.
Объектом исследования является процесс планирования коммерческой рекламы в средствах массовой информации.
Предметом исследования являются параметры медиаплана при мультимедийном подходе к планированию рекламных кампаний.
Наиболее существенные результаты и научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем:
1. Введены понятия номинальных и реальных параметров медиапланирования с учетом вероятности контакта с рекламным объявлением. Показана связь между номинальными и реальными медиапараметрами, определившая необходимость корректировки стоимостных показателей рекламной кампании. Выведены функции расчета предельного охвата в прессе и на радио, позволяющие определить число выходов рекламы, после которого цена дополнительного процента охвата резко возрастает.
2. С применением методов экспертных оценок и нечеткой математики разработана экономико-математическая модель, позволяющая определить минимальную результативную частоту контакта при мультимедийном подходе.
3. Приведена аргументация использования методов теории вероятностей в медиапланировании, позволяющих произвести расчет научно обоснованных медиапараметров при мультимедийном подходе.
4. С применением экспертных опросов получены соотношения влияния рекламного объявления на целевую аудиторию и предложена модель распределения параметров медиамикса между СМИ с помощью коэффициентов пересчета, позволяющих корректировать результативные медиапараметры в зависимости от используемого типа СМИ, длительности рекламной кампании и физических характеристик рекламного объявления.
5. Разработаны экономико-математические модели определения параметров медиаплана, позволяющие решать задачи максимизации результативного охвата при установленном рекламном бюджете и минимизации затрат на рекламу при заданном уровне результативного охвата.
6. Предложенные модели и разработанные чек-листы объединены в методику определения медиапараметров медиамикса, позволяющую составить оптимальный план размещения рекламных объявлений в СМИ.
Практическая и теоретическая значимость исследования состоит в разработке методологии медиапланирования, включающей экономико-математические модели определения минимальной результативной частоты медиамикса и распределения медиапараметров между СМИ при мультимедийном подходе к планированию рекламных кампаний. Предлагаемая методика позволяет повысить результативность рекламы и эффективность затрат на рекламные кампании и может использоваться как специалистами по медиапланированию со стороны рекламодателей, так и специалистами рекламных агентств. Разработанные экономико-математические модели могут быть заложены в программные комплексы по медиапланированию. Основные положения диссертации могут быть использованы в учебных дисциплинах «Медиапланирование» и «Маркетинговые коммуникации».
Апробация результатов исследования. Основные положения диссертации были представлены и опубликованы в материалах ежегодной международной научно-практической конференции молодых ученых, студентов и аспирантов «Неделя науки СПбГПУ» (Санкт-Петербург, СПбГПУ, 2007-2010 гг.); международной научной школы для молодежи «Методология и организация инновационной деятельности в сфере высоких технологий» (Санкт-Петербург, 2010); международной научно-практической Интернет-конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований» (Украина, г. Одесса, УкрНИИМФ, ОНМУ, УкрГАЖД, 2011); на семинарах аспирантов и заседаниях кафедры «Предпринимательство и коммерция» (Санкт-Петербург, СПбГПУ, 2009-2010 гг.). Результаты исследования используются в практической деятельности ООО «Исследовательская фирма «Гортис», что подтверждается актом о внедрении результатов исследования.
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 9 работ общим объёмом 3,3 печатных листа, в том числе 3 публикации в журнале «Научно-технические ведомости СПбГПУ» и 1 публикация в сборнике тезисов по результатам международной научно-практической Интернет-конференции «Современные направления теоретических и
прикладных исследований», включённых в перечень ВАК.
Структура и объём диссертационного исследования. Диссертационное исследование состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Исследование содержит 166 страниц основного текста, 40 таблиц, 57 рисунков, 7 приложений, библиографический список из 111 наименований.
II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 1. Понятия номинальных и реальных параметров медиапланирования, их соотношение. Функции для расчета предельного охвата в прессе и на радио
Параметры медиапланирования (медиапараметры) - охватно-частотные характеристики медиаплана, в том числе выступающие в качестве ограничений или целевых функций в задачах оптимизации медиапланов.
Номинальные медиапараметры получают с помощью социологических исследований.
Реальные медиапараметры учитывают вероятность контакта с рекламным объявлением.
Рассмотрим способы определения номинальных и реальных медиапараметров при различных вариантах выхода рекламных объявлений.
Вариант 1. Используются одинаковые рекламные объявления в одном СМИ
1. Охват (Reach) - количество людей из целевой аудитории рекламного воздействия, которые увидели рекламное объявление хотя бы один раз в момент времени или за период рекламной кампании, измеряется в тыс. чел. или в процентах как доля от целевой аудитории:
Л(«)=-^.Ю0; Gi„) = R(ri).p, (1)
где Щп) - номинальный охват или охват 1+ за п выходов рекламного объявления, %; Е(п) -число представителей целевой аудитории, имевших контакт с рекламой хотя бы один раз за п выходов рекламного объявления, тыс. чел.; W - размер целевой аудитории, тыс. чел.; п -общее число выходов рекламного объявления, шт.; G(n) - реальный охват за п выходов рекламного объявления, %; р - вероятность контакта при размещении одинаковых рекламных объявлений в одном СМИ; Р(и) = 1-(1-/))и, где р - вероятность контакта с рекламным объявлением за один выход.
2. Рейтинг рекламного объявления (Rating) - это охват целевой аудитории за один выход рекламного объявления:
Rat = R(\) =^100, (2)
где Rat - рейтинг рекламного объявления, %; R(l) - номинальный охват за один выход рекламного объявления, %; £(1)- число представителей целевой аудитории, имевших контакт с рекламой за один выход объявления, тыс. чел.
3. Суммарный рейтинг - сумма рейтингов всех выходов рекламного объявления:
GRJiRatn; RRP=P-Ratn, (3)
где GRP - номинальный суммарный рейтинг, %; RRP - реальный суммарный рейтинг, %.
4. Средняя частота (Frequency) - среднее количество контактов с рекламным объявлением, приходящееся на одного человека из группы охвата:
где AF(n) - номинальная средняя частота за п выходов рекламного объявления, конт./чел.;
RF(n) - реальная средняя частота за п выходов рекламного объявления, конт./чел.
5. Частотное распределение охвата (Frequency Distribution):
F F
*(«)= I rf(n); ОД = Eg) С), (5)
/ = 1 M
где /у (и) - номинальная доля людей из группы охвата, имевшая / контактов с рекламным
объявлением за п его выходов, %; f - возможное число контактов, которое равно количеству всех выходов рекламы во всех СМИ, конт./чел.; gy(/i) - реальная доля людей из группы
охвата, имевшая / контактов с рекламным объявлением за п его выходов, %:
л! f«-nf-Sl (6)
gf(n)=rf("HJ^.p-°-р) 1
Вариант 2. Используются разные рекламные объявления в одном СМИ
Представим расчетные формулы медиапараметров, для которых они будут отличаться.
1. Охват:
ед=ад-я, (7)
где Я(м) - номинальный охват за п выходов рекламного объявления, %; G(n) - реальный
охват за п выходов рекламного объявления, %; Н - вероятность контакта при выходе разных
Z "г
объявлений в одном СМИ; Н = \- П Р:) ,PZ - вероятность контакта с рекламным
z = 1
объявлением 2-й группы; - количество объявлений в z-й группе, шт.; Z - число групп
объявлений с разной вероятностью.
2. Суммарный рейтинг:
z z
GRP = ~£nz Ratг\RRP = Yj"z Ra'z - Pz' (8)
г-1 1
где Rat. - рейтинг рекламного объявления z-й группы, %.
3. Частотное распределение охвата:
= (9)
Вариант 3. В рекламной кампании используются несколько СМИ одного типа
Для расчета основных медиапараметров в данном случае необходимо учесть два фактора: необходимость использования дополнительного индекса - индекса СМИ; возможность пересечения аудиторий СМИ (рис. 1). 1. Охват:
Л(/7) = (£я;(пу))-( 1-и)-Д GinXA-j^Rjin^-uyD-A, 00)
И н
где Rj(n}) - охват j-м средством рекламы за щ выходов рекламного объявления, %; j -
общее число используемых средств рекламы, ед.; щ - число выходов рекламного объявления в
у'-м СМИ. А ~ вероятность контакта при выходе разных объявлений в разных СМИ; £> - сумма двойных пересечений охвата между аудиториями разных СМИ, %; и - поправочный коэффициент пересечений порядка больше двух, и е [0,1].
j г и, л=1- П П 0-/>„■) 4
í-\z-\
ГУ
(11)
где Рг/- - вероятность контакта с рекламным объявлением г-И группы в у'-м СМИ;я2у -количество объявлений г-й группы ву'-м СМИ.
Рис. 1. Возможное пересечение аудиторий двух и трех СМИ
2. Суммарный рейтинг:
J L Z J L Z
GRP = х ORPj - J, Т. П -Rat.', RRP= Y. RRP,= z Т.п.-Ral .-p (12)
i -ti J J i • i i J J J
J = 1 j = \z = \ j = I j = \z = \
где Ratzj - рейтинг объявления z-й группы рекламных объявлений в j-м СМИ, %; Ру- -
вероятность контакта с рекламными объявлениями z-й группы в у'-м СМИ; GRP^
номинальный суммарный рейтинг у-го СМИ, %; RRP - реальный суммарный рейтинг у'-го
СМИ, %.
3. Частотное распределение охвата:
J Z п ¡I и.-/
" ~ Jí 1-й .1 Z]
g Jn) = rArí\- П П ---р .■> (\-р .) J (13)
f f jíuUP-("zj-1Г 21 ZJ
У
Разница между номинальными и реальными медиапараметрами была рассмотрена для случаев с разной вероятностью контакта с рекламным объявлением, при различном числе выходов рекламного объявления, на различных уровнях охвата.
В качестве примера на рис. 1-3 приведены графики нарастания номинального и реального охвата за пять выходов рекламного объявления с различной вероятностью контакта одного и нескольких объявлений, а также нарастания номинального и реального охватов с частотой контакта более 3 при различной вероятности контакта.
Проведенные нами исследования позволяют сделать следующие выводы:
1. Для показателя охват при достаточном числе выходов рекламного объявления (более 10) номинальные и реальные значения не имеют существенной разницы, если вероятность контакта более 0,25.
2. Для суммарного рейтинга, средней частоты и охвата различной частоты номинальные и реальные значение могут иметь значимые отклонения. Это говорит о необходимости
поправки полученных характеристик медиаплана, которые в свою очередь повлияют на корректировку стоимостных характеристик медиаплана.
60 50 40
гя
2 30
И
X
° 20 10 о
Номинальный охват
•Реальный охват
1 2 3 4 5 Количество выходов рекламы
60
50
5? 40
re 30
X
О 20
10
0
■ Номинальный охват
»Реальный охват
Количество выходов рекламы
Рис. 2. Кумулятивные номинальный и реальный охваты при вероятности контакта 0,75
3 5 10 20
Количество выходов рекламы
Рис. 3. Кумулятивные номинальный и реальный охваты при вероятности контакта с первыми тремя выходами рекламы - 0,5, а с оставшимися двумя - 0,75
»Номинальный охват 3+, %
■ Реальный охват 3+ с вероятностью 0,25, %
Реальный охват 3+ с вероятностью 0,55, %
Реальный охват 3+ с вероятностью 0,75, %
Рис. 4. Соотношение реального и номинального охватов 3+ при различном числе выходов и
вероятности контакта
Охват после каждого выхода рекламы прирастает. При этом для различных типов медиа и для различных средств рекламы характеристики этого прироста различны.
Это значит, что существует некий предельный охват, который достигается при бесконечно большом числе выходов рекламного объявления:
Я°°= lim ОД. (14)
«—><»
Достижение предельного охвата возможно теоретически при постоянном размещении рекламы в одном и том же СМИ на протяжении длительного периода времени, но это экономически нецелесообразно. На основе данных исследовательских компаний о накоплении охвата были выведены функции аппроксимации охвата для прессы и для радио:
R(n) = Rat+k\nn; R(n) = Rat+\,ln0-s, (15)
где к - поправочный коэффициент периодичности выхода печатных СМИ; п - число выходов рекламного объявления, шт.; n а 2 .
Функции (15) позволяют определить точку, после которой темпы роста охвата резко падают, а цена каждого дополнительного процента охвата резко возрастает.
2. Модель определения минимальной результативной частоты медиамикса на основе экспертных оценок и теории нечетких множеств
В теории планирования рекламных кампаний в СМИ существуют две концепции:
1) концепция новизны (Recency), которая предполагает, что потребитель помнит последнюю увиденную им рекламу, а для рекламодателя важно постоянно присутствовать в рекламном пространстве;
2) концепция результативной частоты (Effective Frequency), которая утверждает, что для достижения целей рекламы необходимо определенное число контактов представителя целевой аудитории с рекламным объявлением.
При этом выбор концепции зависит от задач рекламой кампании, рекламируемого продукта, рыночной ситуации.
Результативная частота (Effective Frequency) - минимальное количество контактов целевой аудитории с рекламным объявлением, необходимое для достижения коммуникационных и экономических целей рекламной кампании.
Результативный охват (Effective Reach) - это доля целевой аудитории, имевшая не менее Ci количество контактов с рекламным объявлением за n выходов этого объявления в СМИ.
Запишем определение результативного охвата через частотное распределение:
F
R(n,Q.+)= I г An),
f = Q (16)
где Л(п, £1+) - результативный охват за n выходов рекламного объявления с частотой контакта
более fi, %;fi - минимальная результативная частота, конт./чел.; F - максимально возможное
число контактов с рекламным объявлением, конт./чел.
Мультимедийный подход к планированию рекламных кампаний подразумевает использования медиамикса - набора используемых в рекламной кампании медианосителей различных медиаканалов (рис. 5).
Рис. 5. Схема традиционного и мультимедийного подходов к медиапланированию
В рамках мультимедийного подхода можно использовать обе концепции медиапланирования, но для обеспечения возможности использовании концепции результативной частоты необходима разработка моделей, позволяющих определить величину минимальной результативной частоты.
Для решения проблемы предложена модель определения минимальной результативной частоты медиамикса (МРЧМ). Общий подход отличается от существующих моделей тем, что на первоначальном этапе факторы, влияющие на минимальную результативную частоту, разбиты на группы с той целью, что при определении МРЧМ учитываются оценки по группам факторов в целом, а внутри групп некоторые факторы могут быть не определены или недоступны лицу, принимающему решение (ЛПР) (рис. 6).
Рис. 6. Общая схема определения минимальной результативной частоты медиамикса
Существенная неопределенность, свойственная рекламе, трудности с определением значений факторов, взаимное влияние факторов, неравноценность и различная природа факторов накладывают определенные ограничения к подходу определения их значений. В качестве такого подхода был выбран нечет ко-множественный.
В условиях отсутствия статистических данных о факторах модели пороговые значения количественных факторов и уровни качественных факторов были определены с помощью экспертного опроса. Экспертный опрос проходил в три этапа и ставил перед экспертами следующие задачи: определение рыночных ситуаций, пригодных для использования концепции результативной частоты; уточнение состава факторов модели, оценка их влияния на величину МРЧМ; определение уровней факторов и направления их влияния на величину МРЧМ, определение границ уровней для количественных факторов; соотношение рекламных объявлений в разных типах СМИ при различной периодичности рекламной кампании и размерах рекламного объявления.
В табл. 1 приведен состав факторов модели определения МРЧМ с разбиением на группы.
Таблица 1
Факторы, определяющие минимальную результативную частоту
Группы факторов Факторы
Характеристики целевой аудитории 1. Внимание к средству рекламы 2. Личное влияние в товарной категории 3. Тип целевой аудитории рекламной кампании
Характеристики медиаплана и рекламы 1. Коммуникационные задачи рекламы 2. Поддержка других средств продвижения 3. Тип календарного плана-графика 4. Уникальность коммуникации или креатива
Характеристики рынка и товара I. Характеристика товара 2. Тип рынка, активность конкурентов 3. Последняя рекламная активность
Оценка факторов, значимости факторов и значимости групп факторов осуществляется с помощью экспертных опросов с использованием пятибалльной шкале и весов важности экспертов по формулам (17). Согласованность экспертов проверяется с помощью коэффициента вариации.
—
I Ьэ в5 ' 5 ^
' = 1 6 = 1 5 = 16 = 1 (17)
где \\> - оценка фактора х^ , и-^ е [0,1]; ^ - значимость фактора х^, г^ е [0,1]; Р^ -
оценка значимости фактора х^ 1-м экспертом; а/ - вес важности 1-го эксперта; Л - общее
число экспертов; д - общее число факторов в ,?-й группе факторов; 5 - общее число групп
факторов; г - значимость группы факторов хг. б[0,1].
Проведем классификацию факторов модели определения МРЧМ по уровню факторов.
Для каждого фактора х^ введем лингвистическую переменную = {«уровень фактора
Х/,1»}. Необходимо каждому значению лингвистической переменной, которое по своему построению является нечетким подмножеством значений интервала [а^, Ь/„] ~ области значений фактора Л'/,,, сопоставить функцию принадлежности значения фактора Хы, соответствующему нечеткому подмножеству.
1-низкий
5 = 1,...,5', Ь = \,...,В3., к= 2-средний 3-высокий
Количественные факторы из-за отсутствия статистики и разной уверенности экспертов в их оценке определены в виде нечетких классификаторов. Общеупотребительными функциями принадлежности в этом случае являются кусочно-линейные функции.
Верхние прямые линии соответствуют полной уверенности эксперта в правильности своей классификации, а нижние - уверенности в том, что никакие другие значения интервала не попадают в выбранное нечеткое подмножество. Неуверенность эксперта в классификации
убывает (возрастает) линейно. Такие функции принадлежности удобно описывать трапециевидными нечеткими числами вида а(а/, а?!, аз, сц).
Очевидно, что для описания качественных факторов, определяемых наличием того или иного состояния, классификаторы будут отличаться тем, что границы между терм-множествами будут не наклонными, а прямыми (четкими) линиями (рис. 6).
!*1(хы)
1
1
<
(
.....:.......!..;...:;:...;:..
»
I
.............................$................................
;,..„_______________Д...........................
\
.....Л
/ \ ................Г""........................... ....................\........................
.................... .....\ ...... !
.............................\......... .....................\......................
.!.................../...............Л......... \
—Ни » ии
Средний Высокий
0.1 0.2 0.1 0.4 0.5 0.6 0.7 0.3 0 5 1
0.3 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.2 0,9
Рис. 6. Вид нечёткого трёхуровневого классификатора для количественных и качественных
факторов
Для качественных факторов функция принадлежности будет всегда равна 1, а подмножество будет определяться наличием низкого, среднего или высокого уровней фактора. Для количественных же характеристик необходимо определить точки трапециевидных классификаторов, значение которых определяются с помощью экспертного опроса (табл. 2).
Таблица 2
Нечеткие классификаторы количественных факторов
Нечеткие числа для значений лингвистической переменной /?',:
Факторы Низкий ¡¡1, Средний р^ Высокий р1г
а, аг а, а4 а, а. а, а4 а, а2 а. а,
Внимание к средству рекламы (%) оо оо 181,7 112,5 181,7 112,5 100 72,.5 100 72,5 0 0
Поддержка других средств продвижения (шт.) оо 00 3 2 3 3 1 0 1 0 0 0
Уникальность товарного предложения (шт.) 0 0 0 2 0 2 4 6 4 6 ОО 00
Тип рынка (%), 100 100 55,14 30,2 55,14 30,2 18,57 2,5 18,57 2,5 0 0
активность конкурентов (шт.) 0 0 2,67 6 2,67 6 8 10 8 10 00 00
Последняя рекламная активность (мес.) 0 0 2,5 1 2,5 5 7 5 7 00 00
Аналогично задается лингвистическая переменная для групп факторов. Для группы факторов ^задаем лингвистическую переменнуюр'^ {«уровень группы факторов^»}.
Определим в качестве носителя ее терм-множества действительную переменную X, на интервале [0,1]. Математически вышесказанное запишется следующим образом:
Р', = К^ (19)
/-низкий
2- средний
3- высокий
Для оценки МРЧМ рассчитывается максимально возможная частота, которую можно получить по данной модели, определяемая через влияние факторов на величину МРЧМ:
конт./чел. МРМЧ должна быть целым числом, поэтому при определении ее числового значения воспользуемся функцией «потолок»
П^-П™*], (20)
где П - минимальная результативная частота медиамикса, конт./чел.; - функция
принадлежности МРМЧ, Ги е [0, /].
Чтобы получить величину , необходимо произвести агрегирование факторов и
групп факторов. Для агрегирования можно построить матрицу, качественный вид которой представлен в табл.3.
Таблица 3
Матрица агрегирования факторов
Группы факторов, X Значимость, гя Значения функции принадлежности,
Низкий (сй1) Средний (¿=2) Высокий (сЬ3)
X, п м\ А,2 3 /"1
х2 п м! \
X, п Л
Для определения ^ * необходимо провести агрегирование факторов на втором уровне дерева логического вывода:
где Ь - индекс текущего фактора; В, - количество факторов в х-й группе факторов; -
степень принадлежности значения фактора Х^ нечеткому подмножеству - значимость
фактора Хь,, в агрегировании.
Таким образом, значение минимальной результативной частоты медиамикса определяется по формуле двойной свертки Недосекина:
в ^
Рм = 2></'1л> (22)
гд еа</ - узловые точки стандартного трёхуровневого нечётко - множественного классификатора; 5 - число групп факторов; я - индекс текущей группы факторов; О - число уровней нечётко - множественного классификатора; с! - индекс текущего уровня нечётко -множественного классификатора; /// - функция принадлежности значений 5-й группы
факторов нечеткому подмножеству р/ ; г, - значимость s-й группы факторов в агрегировании; fu е [0.1] -
Рассмотрим ситуацию, когда ЛПР при пользовании моделью МРЧМ не имеет данных о некоторых факторах модели. Возникает вопрос о возможности определения МРЧМ и ее значимости.
В качестве замены неизвестному фактору рекомендуется выбрать четкое определение его среднего уровня с узловой точкой 0,5. Тогда при определении возможных интервалов минимальной результативной частоты можно рассчитать ошибки, взяв за основу оценку факторов:
ДП=
5* в]
5 = 16 = 1
(23)
* »
где о, - общее число неизвестных факторов в 5-й группе факторов, 5 - число групп с неизвестными факторами; - изменение МРЧМ от оценки и>5(,.
Нулевая гипотеза предполагает, что величина МРЧМ в реальности равна нулю. Тогда для расчета «-критерия необходимо отнести расчетное значение МРЧМ к его ошибке и сравнить с табличным значением двустороннего критерия Стьюдента при выбранном уровне значимости (р) и числе степеней свободы (с!/):
'рас¿/ = А/-ЛГ-1, (24)
где М- общее число факторов модели; N - общее число неизвестных факторов модели. 3. Расчет медиапараметров медиамикса
При вычислении охвата медиамиксом из СМИ одного типа или медиамиксом СМИ разных типов часть авторов и исследовательских агентств предлагают использовать формулу
J
Л(я) = 1- П (1-й :(«, )), (25)
7 = 1 У
где /? .(п - охват за лувыходов рекламного объявления ву'-м СМИ, доля; У-общее число
используемых СМИ, ед.
Однако исследований, доказывающих обоснованность ее использования в медиапланировании, ранее не проводилось. Нами были проведены расчеты в специализированных компьютерных программах по медиапланированию, которые позволили сравнить результаты расчета охватов, получаемых по формулам (25) и (10). На основе проведенных исследований был сделан вывод о возможности использования формулы (25), которая позволит в принципе рассчитывать медиапараметры медиамикса и экономить время на эти расчеты, а также затраты на получение информации о пересечениях аудитории СМИ.
Для расчета результативного охвата необходимо рассчитать охваты на различных уровнях частоты, при этом охват различной частоты в каждом СМИ будет подчиняться распределению Бернулли:
rt t"j) = [ „, ,IR,'У-'))«,-
где гц(п) - охват с частотой /за п выходов рекламы в у'-м СМИ, доля; п) - общее число выходов объявления в у'-м СМИ, шт.; Ла^ - рейтинг одного выхода в у'-м СМИ, доля; Щ" -предельный охват у'-м СМИ, доля.
»у (я, + л2 + и3 ) = (1 - Я(л2 )Х1 - Л(«з ))гл (л,) + (1 - й(л, »(1 ~ Я("3 ))>у2 (л., ) + (1 - «(и, )(1 - Д(л2 ))г/3 <л3 ) +
+ (1-Я(л3))/у1 2(я) +«2) + (1 - Я(и2))г^.] 3(л1 + л3) + (1- Я(я1))г^.2 3(л2 + л3) + г^ 23(л] + л2 + л3),
где «1,п2,п3- число выходов рекламного объявления в каждом из трех СМИ соответственно, шт.; Д(«|),Л(п2),Д(и3)- охваты трех СМИ соответственно, %; 2 3("1 +"г +"з'~ свертка охватов
трех СМИ с частотой /
Таким образом, можно сделать вывод о возможности расчета показателей охвата и результативного охвата медиамиксом по следующим схемам (рис. 7).
Охват Пресса
Охват Пресса 3+
62% 42% 28%
50% 30% 30%
Охват
Результативный охват 5+
84%
75%
Рис. 7. Пример определения охвата и результативного охвата медиамикса
4. Соотношение влияния рекламного объявления на целевую аудиторию в различных средствах массовой информации. Методика определения медиапараметров медиамикса
Методика определения результативных параметров медиаплана включает в себя несколько этапов.
Этап 1. После определения МРЧМ необходимо определить результативные частоты для каждого СМИ. С помощью экспертного опроса были определены соотношения между контактами с рекламным объявлением в разных типах СМИ с различным размером (длительностью) и различными периодами рекламной кампании:
= (27)
где - минимальная результативная частота у-го СМИ с ?-м периодом рекламной
кампании и у-м размером рекламного объявления;у - тип СМИ, kjtv- коэффициент пересчета
минимальной результативной частотыу'-го типа СМИ с /-м периодом рекламной кампании и V-м размером рекламного объявления; / - индекс цикла (периода) рекламной кампании, дней; V — индекс размер рекламного объявления (длительность рекламного ролика), кв. см. (сек.). Этап 2. Ограничения использования рекламных объявлений: 1. По минимально значимому рейтингу >Ла1т^п,
где Каг;у- рейтинг выхода /-го рекламного объявления в у'-м СМИ, %; А<"тт- минимально
,2
значимый рейтинг для данной целевой аудитории, %; --г. где т - объем выборки,
т+1
чел.; М - объем генеральной совокупности, чел.; Г - коэффициент доверия (определяется исходя из уровня надежности, задаваемого исследователем, с помощью распределения Лапласа).
2. Креативные составляющие и понятие вероятности контакта с рекламным объявлением накладывают ограничения по размеру (длительности) рекламного объявления У у > Ут-т,
где ('тш - минимально возможной размер (длительность) рекламного объявления, кв. см. (сек.), устанавливаемый исходя из требований креативных составляющих рекламного сообщения и вероятности контакта с рекламным объявлением; У у - размер (длительность) /-го
рекламного объявления ву'-м СМИ, кв. см. (сек.).
Этап 3. Окончательный выбор СМИ и расчет результативных медиапараметров. Концепция результативной частоты предполагает решение двух задач медиапланирования:
1.ЛПР необходимо определить, какой процент целевой аудитории должен быть охвачен медиамиксом с заданной частотой. Эта величина устанавливается исходя из целей рекламной кампании и не моделируется. Таким образом, задачей медиапланирования становится минимизация затрат на рекламную кампанию. Математическую постановку данной задачи медиапланирования можно записать следующим образом:
^ ^ . где й(х„,п+)- результативный охват медиамикса, %;
**\х)~ 2. 2. Су'Ху
' = 17 = 1 ЦТ - целевой результативный охват медиамикса, %;
К
_ . ' . „„ х.. - количество выходов г-го рекламного /фг..,П+)= 2 гЛх..)>11Т /у
/" = £2
I объявления ву'-м СМИ, шт.; /- общее число выходов (28)
X хп -(?.- /-го объявления в у'-м СМИ, шт.; ,/ - общее число
/ = 1
х~ 20,цслосчисло медианосителеи, шт.,; () 1 - число выходов
рекламного сообщения в у'-м СМИ, шт.; си — цена
выхода /-го рекламного объявления в у'-м СМИ, руб.; г/Ху) - охват медиамикса с частотой /за х,у выходов /го рекламного объявления в у'-м СМИ, %. Во втором случае предполагается, что ЛИР обладает фиксированным рекламным бюджетом, что приводит к решению задачи максимизации результативного охвата: Р
Р(х) = I /у(л:ц)->тах / = ЕР 1
I J
Е Е Су ■ Ху < С
* = 'у = 1 где С - рекламный бюджет, руб. (29)
х-. > 0, целое число
В заключении приведены основные результаты диссертационного исследования и показано их значение для повышения эффективности планирования рекламных кампаний, а также направления дальнейшего развития исследований.
Основные положения диссертационного исследования отражены в следующих публикациях:
1. Климии А.И., Тихонов Д.В. Методы вычисления охвата целевой аудитории при использовании медиамикса // Научно-технические ведомости СПбГПУ.— СПб., 2011 .— №2, т.2 : Экономические и гуманитарные науки. - С. 198-203.
2. Тихонов Д.В. К вопросу о вероятностном подходе в медиапланировании // Научно-технические ведомости СПбГПУ.- СПб., 2010. - №2, т.2 : Экономические и гуманитарные науки. - С. 176-181.
3. Дуболазов В.А., Тихонов Д.В. Использование нечетко-множественного подхода при анализе результатов маркетинговых исследований //Научно-технические ведомости СПбГТУ.—СПб., 2006. —MS, т.2: Экономические и гуманитарные науки. - С. 180-184.
4. Климин А.П., Тихонов Д.В. О вероятности контакта с рекламным сообщением // Современный направления теоретических и прикладных исследований '2011: Материалы международной научно-практической Интернет-конференции. [Электронный ресурс/. Режим доступа: http://sworld. сот. ua/index.php/ru/management-and-marketing/marketing-research/2806-tikhonov-dv-klimin-ab.
5. Тихонов Д.В. Теория минимальной эффективной частоты медиамикса // Международная научная школа для молоделси «Методология и организация инновационной деятельности в сфере высоких технологий». Сборник трудов. - СПб.: Изд-во Политехи. Унта, 2010. - С. 186-190.
6. Тихонов Д.В., Шомысова Я. О. Использование поведенческих и психографических характеристик при выборе средств рекламы // XXXVIII Неделя науки СПбГПУ: Материалы межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов. Ч VII. -СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. - С. 307-309.
7. Тихонов Д.В. Внимание к средству рекламы как фактор при определении эффективной частоты // Экономические реформы в России : сб. научных трудов. - СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2009. - С. 251-255.
8. Тихонов Д.В. Оценка экономической эффективности рекламных мероприятий на предприятии /J Экономические реформы в России : сб. научных трудов,- СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2008. - С. 203-209.
9. Тихонов Д.В. Проблемы оценки эффективности рекламных мероприятий // Современные аспекты экономики. - 2008. -№9 (134). - С. 291-294.
Лицензия ЛР № 020593 от 07.08.97
Подписано в печать 13.05.2011. Формат 60x84/16. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100. Заказ 7625Ь.
Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в Цифровом типографском центре Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29. Тел.:(812)550-40-14 Тел./факс: (812) 297-57-76
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Тихонов, Дмитрий Владимирович
ВВЕДЕНИЕ.
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ И ПРОБЛЕМЫ МЕДИАПЛАНИРОВАНИЯ.
1.1. Современные тенденции на рынке рекламы и медиаизмерений.
1.1.1. Рынок рекламы.
1.1.2. Рынок медиаизмерений.
1.2. Понятие медиапланирования и его место в процессе планирования рекламных кампаний.
1.2.1. Реклама и комплекс продвижения.
1.2.2. Средства рекламы и их характеристики.
1.2.3. Определение медиапланирования и медиастратегии.
1.3. Основные проблемы медиапланирования.
2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОСНОВНЫХ ПАРАМЕТРОВ МЕДИАПЛАНИРОВАНИЯ.
2.1. Основные параметры медиаплана.
2.2. Применение теории вероятностей в медиапланировании.
2.2.1. Медиапараметры одного СМИ.
2.2.2. Учет разной вероятности контакта с рекламой.
2.2.3. Медиапараметры нескольких СМИ одного типа.
2.3. Связь между номинальными и реальными медиапараметрами.
2.4. Результативная частота и результативный охват.
2.4.1. Соотношение охвата и частоты.
2.4.2. Результативная частота.
2.4.3. Результативный охват, компромисс между охватом и частотой.
2.4.4. Предельный охват.
2.5. Медиапараметры медиамикса.
2.5.1. Охват при медиамиксе.
2.5.2. Статистическая значимость рейтингов.
2.5.3. Результативный охват медиамикса.
3. МОДЕЛИРОВАНИЕ МИНИМАЛЬНОЙ РЕЗУЛЬТАТИВНОЙ ЧАСТОТЫ МЕДИАМИКСА.
3.1. Задачи медиапланирования.
3.2. Модели определения минимальной результативной частоты при традиционном подходе.
3.3. Минимальная результативная частота (МРЧ) при мультимедийном подходе.
3.3.1. Общая схема определения МРЧ.
3.3.2. Характеристики целевой аудитории.
3.3.3. Характеристики медиаплана и рекламы.
3.3.4. Характеристики рынка и товара.
3.3.5. Определения влияния факторов модели на величину МРЧ.
3.3. б. Построение классификаторов факторов.
3.3.7. Определение минимальной результативной частоты медиамикса.
3.3.8. Отсутствие данных о факторах и интервалы минимально результативной частоты.
3.4. Распределение медиапараметров между типами СМИ.
4. ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МИНИМАЛЬНОЙ РЕЗУЛЬТАТИВНОЙ ЧАСТОТЫ МЕДИАМИКСА.
4.1. Обеспечение модели.
4.2. Апробация модели.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование параметров медиаплана при использовании мультимедийного подхода"
Актуальность темы исследования. В современных условиях проблема более или менее точного определения охватно-частотных характеристик меди-аплана стоит достаточно остро. Новые разработки в области подходов к медиа-планированию, в том числе мультимедийный подход, требуют разработки новых методов определения параметров медиаплана. Рост числа рекламодателей и медианосителей увеличивают риск неверного определения медиапараметров, вследствие чего происходит неэффективное расходование рекламного бюджета и низкое достижение результативности рекламы. Исследовательские и рекламные агентства, не имеющие собственных подходов к медиапланированию или не использующие существующие модели и инструменты медиапланирования, проигрывают в конкурентной борьбе. Их клиенты, соответственно, теряют свои рыночные позиции и не достигают задач разработанных рекламных кампаний.
В условиях отсутствия и несовершенства методов, недоступности и закрытости исследовательских данных, программных средств и подходов к медиапланированию необходима разработка методов и моделей, решающих локальные задачи медиапланирования. Разработка новых методов определения охватно-частотных характеристик медиаплана является на данном этапе развития маркетинга одной из важных и приоритетных задач медиапланирования. При этом в разработке таких методов заинтересованы все участники процесса планирования рекламных кампаний. Рост профессионализма в отрасли приводит к тому, что специалистов уже не устраивают предлагаемые по цепочке медиасел-лерами и рекламными агентами медиапланы, в которых нет объяснения рассчитанных показателей. А также целесообразности использования именно этих средств рекламы и именно в этих объемах.
Простое применение разработанных западными специалистами методов уже не имеет такого распространения как раньше, поскольку российский рынок рекламы имеет свои тенденции развития и особенности, которые требуют создания отечественных моделей и методов медиапланирования.
Несмотря на мировой финансовый кризис, приведший к сокращению рекламных бюджетов, рекламодатели не отказываются от рекламы, а лишь пытаются оптимизировать свои рекламные бюджеты. Это обуславливает потребность в инструментах, позволяющих специалистам по медиапланированию определять, как и на что будут потрачены денежные средства. При этом они сталкиваются с информационными и временными ограничениями. Первое связано с тем, что, используя рекламные кампании в регионах или нестандартные рекламоносители, медиапланер зачастую не имеет возможности оценить охватно-частотные характеристики средств рекламы. Второе связано с тем, что закупка рекламного пространства должна осуществляться заранее, так как в некоторых средствах рекламы существует ажиотажный спрос, а также требуется время на различные согласования и оплату.
Тенденция к увеличению числа рекламодателей ведет к тому, что к рекламе все больше приходят небольшие фирмы, просто не имеющие квалифицированных специалистов по маркетингу и рекламе. Они либо полагаются на интуицию, либо оставляют всю работу рекламным агентствам. Поскольку рыночные ситуации и задачи фирм могут кардинально отличаться, то должен быть доступен подход к управлению такими заказами и планированию рекламной кампании.
В качестве одной из проблем, на наш взгляд, можно отметить и то, что в российской практике рыночных отношений иногда до сих пор в управлении используется субъективно-волевой подход. Он предполагает, что руководитель самостоятельно решает многие вопросы, в том числе и с выбором средств рекламы. Специалисту по рекламе будет проще убедить руководство в своей правоте, если он будет апеллировать к неким инструментам, методам и конкретным показателям, а не к тезисам и лозунгам.
Таким образом, низкая активность в развитии новых методов и моделей медиапланирования у рекламодателей, СМИ, рекламных и исследовательских агентств, специалистов, недоступность и ограниченность информационных, финансовых и временных ресурсов, слабое развитие отечественных моделей медиапланирования, ведет к тому, что в области медиапланирования существует множество проблем, которые необходимо решать комплексно. При этом, по нашему мнению, в решении вопросов и проблем невозможно найти четкий и универсальный ответ и решение некоей фундаментальной задачи, но максимальное число подходов и гипотез позволит эмпирически описать и рассмотреть любую проблему медиапланирования всесторонне. Практическая значимость, теоретическая и методологическая непроработанность данной проблемы обусловили актуальность темы диссертационного исследования.
Методологические и теоретические основы исследования. Исследования, посвященные планированию и анализу эффективности рекламы, связывают с именами следующих отечественных и зарубежных исследователей: Амб-лера Т., Бузина В.Н., Бэрона Р.Б., Данахера Д., Дэвиса Дж.ДЖ., Евстафьева В.А., Климина А.И., Кутлалиева А.Х., Назайкина А.Н., Перси Л., Попова A.B., Росситера Дж.Р., Сиссорза Дж.З., Уэллса У., Хопкинса К., Шматова Г.А., Яссо-нова В.Н. и многих др.
Большой вклад в развитие теории нечетких множеств, которая широко используется в решении рассматриваемых проблем, теорию и практику построения. нечетких моделей внесли следующие отечественные и зарубежные ученые: Алтунин А.Е., Асаи К., Бэлман Р., Гольдберг Д., Заде Л., Кофман, Ма-салович А.И., Недосекин О.В., Петровский А.И., Пилиньский М., Птускин A.C., Сугэно М., Ягер Р. и многие др.
Применению основных положений и методов теории вероятностей и экспертных систем в различных сферах большое внимание уделяют авторы: Андронов A.C., Гмурман В.Е., Джарратоне Дж., Джексон П., Красс М.С., Райли Г., Самарский A.A., Солодовников A.C., Чупрынов Б.П. и др.
В области разработки вопросов экономико-математического моделирования и принятия управленческих решений следует отметить работы отечественных ученых: Акулича И.Л., Глухова В.В., Дуболазова В.А., Ильина И.В.,
Кузина Б.И., Кузьменкова А.И., Мхитаряна B.C., Ройша П., Тютюкина В.К., ШелобаеваС.И., Эриашвили Н.Д., Юрьева В.Н. и др.
Целью диссертационного исследования является разработка комплекса взаимосвязанных экономико-математических моделей определения охватно-частотных характеристик медиаплана при использовании мультимедийного подхода, а также специальных чек-листов, способствующих использованию комплекса специалистами по медиапланированию. Комплекс моделей должен отвечать современным требованиям в области планирования и анализа результатов рекламных кампаний и быть, направлен на эффективное распределение рекламного бюджета рекламодателей, достижение целей рекламных кампаний и обеспечение эффективной работы рекламных агентств.
Для достижения поставленной цели необходимо рассмотреть и решить следующие задачи:
1. Показать место медиапланирования в процессе планирования рекламных кампаний. Рассмотреть основные тенденции на российском и мировом рынках рекламы. Выявить основные проблемы теории и практики медиапланирования, показать их актуальность.
2. Раскрыть сущность основных медиапараметров, описать способы их определения. Описать возможные подходы к планированию рекламных кампаний. Провести обзор моделей определения медиапараметров.
3. Раскрыть понятие мультимедийного подхода при планировании рекламных кампаний, описать его этапы, представить методы определения параметров медиаплана, обосновать возможность их применения.
4. Разработать экономико-математическую модель определения минимальной результативной частоты медиамикса. Предложить модель распределения медиапараметров по средствам рекламы. Разработать чек-листы, призванные помочь специалистам по медиапланированию в практическом использовании предложенных моделей.
5. Разработать экономико-математические модели, позволяющие решать задачи оптимизации результативных параметров медиаплана и оптимизации затрат на рекламу.
Объектом исследования является процесс планирования коммерческой рекламы в средствах массовой информации.
Предметом исследования являются параметры медиаплана при мультимедийном подходе к планированию рекламных кампаний.
Методы исследования. Обоснованность и достоверность результатов исследования обеспечены применением комплекса методов, соответствующих объекту, цели, задачам и логике исследования, а также непротиворечивостью полученных научных результатов. При решении поставленных задач использовались методы математического анализа, экспертные методы, методы теории нечетких множеств, подходы и методы теории оптимизации. Методологическую основу исследования составили монографии и труды ведущих отечественных и зарубежных учёных в области планирования рекламных кампаний, теории вероятностей, экспертных систем, нечеткой логики, а также законодательство в сфере рекламы, статистические данные и аналитические материалы отечественных и международных рекламных ассоциаций, исследовательских институтов и агентств.
Информационной базой исследования являются базы данных социологических опросов исследовательских компаний Gortis, TNS Gallup, Сотсоп, А. С. Nielsen; программные средства исследовательских кампаний и рекламных агентств {Galileo, Super Nova, Plan Media, Excom Media Planner, STATISTICA); материалы периодической печати; экспертные оценки, расчёты и результаты экспериментов.
Наиболее существенные результаты и научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем:
1. Введены понятия номинальных и реальных параметров медиапланиро-вания с учетом вероятности контакта с рекламным объявлением. Показана связь между номинальными и реальными медиапараметрами, определившая необходимость корректировки стоимостных показателей рекламной кампании. Выведены функции расчета предельного охвата в прессе и на радио, позволяющие определить число выходов рекламы, после которого цена дополнительного процента охвата резко возрастает.
2. С применением методов экспертных оценок и нечеткой математики разработана экономико-математическая модель, позволяющая определить минимальную результативную частоту контакта при мультимедийном подходе.
3. Приведена аргументация использования методов теории вероятностей в медиапланировании, позволяющих произвести расчет научно обоснованных медиапараметров при мультимедийном подходе.
4. С применением экспертных опросов получены соотношения влияния рекламного объявления на целевую аудиторию и предложена модель распределения параметров медиамикса между СМИ с помощью коэффициентов пересчета, позволяющих корректировать результативные медиапараметры в зависимости от используемого типа СМИ, длительности рекламной кампании и физических характеристик рекламного объявления.
5. Разработаны экономико-математические модели определения параметров медиаплана, позволяющие решать задачи максимизации результативного охвата при установленном рекламном бюджете и минимизации затрат на рекламу при заданном уровне результативного охвата.
6. Предложенные модели и разработанные чек-листы объединены в методику определения медиапараметров медиамикса, позволяющую составить оптимальный план размещения рекламных объявлений в СМИ.
Теоретическая значимость настоящей диссертации состоит в том, что основные положение и выводы, сформулированные в работе, развивают теоретические и методологические основы медиапланирования, а также создают необходимую базу для совершенствования планирования рекламных кампаний в средствах массовой информации при мультимедийном подходе. Основные положения диссертации могут быть использованы в учебных курсах «Медиапла-нирование» и «Маркетинговые коммуникации».
Практическая значимость исследования. Разработанная методика может стать основой планирования рекламных кампаний в средствах массовой информации при применении концепции минимальной результативной частоты и мультимедийного подхода. Предложенная методика применима как специалистами по медиапланированию со стороны рекламодателей, так и специалистами рекламных агентств. Экономико-математическая» модель, заложенная в программные оболочки, может дополнить существующие пакеты прикладных программ различных исследовательских компаний. На основе предложенной методики можно сформировать практические модели принятия решений о размещении рекламы в средствах массовой информации. Материалы диссертационного исследования используются в учебном* процессе кафедры «Предпринимательство и коммерция» ГОУ ВПО «СПбГПУ».
Апробация результатов исследования. Основные положения диссертации были представлены и опубликованы в материалах: ежегодной международной научно-практической конференции молодых ученых, студентов и аспирантов «Неделя науки СПбГПУ» (Санкт-Петербург, СПбГПУ, 2007-2010 гг.);
- международной научной школы для молодежи «Методология и организация инновационной деятельности в сфере высоких технологий» (Санкт-Петербург, 2010); международной научно-практической Интернет-конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований» (Украина, г. Одесса, УкрНИИМФ, ОНМУ, УкрГАЖД, 2011);
- на семинарах аспирантов и заседаниях кафедры «Предпринимательство и коммерция» (Санкт-Петербург, СПбГПУ, 2009-2010 гг.).
Результаты исследования используются в практической деятельности ООО «Исследовательская фирма «Гортис», что подтверждается актом о внедрении результатов исследования.
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 9 работ общим объёмом 3,3 печатных листа, в том числе 3 публикации в журнале «Научно-технические ведомости СПбГПУ» и 1 публикация в сборнике тезисов по результатам международной научно-практической Интернет-конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований», включённых в перечень ВАК.
Структура и объём диссертационного исследования. Диссертационное исследование состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Исследование содержит 166 страниц основного текста, 40 таблиц, 57 рисунков, 7 приложений, библиографический список из 111 наименований.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Тихонов, Дмитрий Владимирович
Основные результаты исследования заключаются в следующем:
1. Проведенный анализ рынков рекламы в России и мире показал рост совокупных рекламных бюджетов, а также позволил выявить факторы этого роста, что обусловило актуальность поиска новых подходов к медиапланированию в новых рыночных условиях.
2. На основе анализа проблем медиапланирования проведена их классификация, и определен объект исследования — определение параметров медиаплана при новых подходах к планированию рекламных кампаний.
3. Исследование связи между номинальными и реальными медиапарамет-рами при различной комбинации используемых СМИ, количества выходов рекламы и вероятности контакта показало, что разница между ними является несущественной для показателя охват и существенной для суммарного рейтинга и результативного охвата.
4. Выведенные функции предельного охвата для прессы и радио позволяют определять точку (выход рекламы), после которой темпы роста охвата резко падают, а значит, затраты на процент охваченной аудитории резко возрастают.
Что позволяет оценить экономическую целесообразность дополнительных выходов рекламного объявления.
5. На основе данных исследовательских компаний обоснована возможность использования методов теории вероятностей для расчета медиапарамет-ров и результативных медиапараметров медиамикса.
6. Анализ существующих моделей определения минимальной результативной частоты выявил необходимость разработки новой модели определения МРЧ для медиамикса. С помощью экспертного опроса определен состав факторов модели определения МРЧМ, источники получения данных о них и направления их влияния на величину МРЧМ.
7. На основе теории нечетких множеств разработана экономико-математическая модель определения минимальной результативной частоты, позволяющая учесть различные стороны состояния фирмы, рынка и самого рекламного сообщения. Анализ практического опыта позволил выявить проблему доступности данных о всех факторах модели, которая решена путем оценки статистической значимости полученной величины МРЧМ.
8. Для модели распределения результативных медиапараметров медиамикса на основе экспертного опроса предложены поправочные коэффициенты для определения МРЧ каждого типа СМИ, учитывающие тип СМИ, длительность рекламной кампании и размер рекламного объявления.
8. Разработана методика определения результативных медиапараметров медиамикса, включающая в себя четкую последовательность этапов, разработанные экономико-математические модели и специальные чек-листы для практического использования модели определения МРЧМ.
10. Проведена апробация методики определения результативных медиапараметров медиамикса, показывающая возможность использования разработанных экономико-математических моделей и позволяющая оценить эффекты от использования мультимедийного подхода. Сделан вывод о необходимости разработки программного модуля для практического использования методики.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящем диссертационном исследовании рассмотрены актуальные вопросы медиапланирования. Появление нового мультимедийного подхода к планированию рекламных кампаний в СМИ выявило необходимость разработки новых методов определения параметров медиаплана. При этом в современных условиях из-за различного рода ограничений необходимо созданий методики, включающей комплекс моделей и чек-листов, позволяющих специалисту по медиапланированию, решить поставленные задачи.
В рамках настоящей работы была разработана методика определения результативных медиапараметров медиамикса, включающая в себя модель определения минимальной результативной частоты и модель распределения медиа-параметров между СМИ.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Тихонов, Дмитрий Владимирович, Санкт-Петербург
1. Федеральный закон № Э8-ФЗ от 13.03.2006 «О Рекламе».
2. Амблер Т. Практический маркетинг. Марочный капитал, маркетинговые войны, позиционирование, парадоксы дзен-буддизма. СПб.: Питер, 2001. — 400 с.
3. Андронов А. М. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов / А. М. Андронов, Е. А. Копытов, Л. Я. Гринглаз. СПб.: Питер, 2004.-461 с.
4. Бастенс Д.-Э. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях / Д.-Э. Бастенс, В.-Н. ванн дер Берг, Д. Вуд. М.: ТВП, 1997.-236 с.
5. Баутов А. Анализ некоторых аспектов оптимального медиапланирова-ния // Маркетинг и маркетинговые исследования в России. 2000. - №4.
6. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.
7. Бузин В. Н. Медиапланирование для практиков / В. Н. Бузин, Т. С. Бузина. М.: Вершина, 2006. - 448 с.
8. Бузин В. Н. Медиапланирование и математика // Рекламный мир. 1998. -№1-2(63).
9. Бузин В. Н. Моделирование уровня известности рекламных кампаний // Рекламные технологии. 2001. - №7 (36).
10. Веселов С. Оценка эффективности рекламной деятельности // Рекламные технологии. 1999. — №4—5.
11. Выбор СМИ по популярности Электронный ресурс. Режим доступа: http://advesti.ru/publish/mediaplan/140309smi.
12. Глухов В.В. Математические методы и модели для менеджмента : учебное пособие для вузов / В.В. Глухов, М.Д. Медников, С.Б. Коробко. 2-е изд., испр. и доп. - СПб.: Лань, 2005 .- 524 с.
13. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов / В. Е. Гмурман 9-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2003. - 479 с.
14. Гребенников А. Н. Измерение аудитории средств массовой информации в России // Маркетинг и маркетинговые исследования в России. — 1996. -№1.
15. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Вильяме, 2001. -624 с.
16. Дойль П. Маркетинг менеджмент и стратегии / П. Дойль, Ф. Штерн. -СПб.: Питер, 2007. 544 с.
17. Дэвис Дж. Дж. Исследования в рекламной деятельности. М.: Вильяме, 2003. - 864 с.
18. Дуболазов В. А., Павлов Н. В. Принятие управленческих решений в маркетинге с помощью компьютерных средств. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2005.-210 с.
19. Евстафьев В. А. Что, где и как рекламировать / В. А. Евстафьев, В. Н. Яссонов. СПб.: Питер, 2005. - 35 с.
20. Ерофеев А. Современное медиапланирование с помощью программы Galileo // YES!. 1997. -№2.
21. Ерошкина Е. Принципы составления media-mix // YES!. — 2000. — №3.
22. Ершов Е.М. Применение многопараметрических моделей оценки отношений для определения имиджа транспортной компании. Монография «Проблемы менеджмента и логистики в транспортном секторе России». Липецк: ЛГТУ, 2007.-158 с.
23. Исследование эффективности рекламных контактов. Эффекты синергии и накопления рекламных контактов Электроны ресурс. Режим доступа: http://mediaplan.ru/publish25 .php.
24. Каменская М. Специализированные неэфирные каналы как новая рекламная площадка // Реклама. Теория и практика. 2009. - №3. — С. 186 — 195.
25. Канаев Д. А. Практика медиапланирования Электронный ресурс. Режим доступа: http://advesti.ru/publish/mediaplan/200405practish.
26. Канаев Д. А. Проблемы оценки эффективности затрат на рекламу Электронный ресурс. Режим доступа: http://marketing.spb.ru/mass/pri/2001/061 .htm.
27. Климин А. И. Медиапланирование своими силами. Готовые маркетинговые решения (+CD). СПб.: Питер, 2007 - 192 с.
28. Климин А. И. Совершенствование методики расчета охвата в медиа-планировании // Научно-технические ведомости СПбГПУ. — 2009. №6, т.2.
29. Колесов Д. Искусство измерять // Медиа-профи. 2008. - №1-2. - С. 72-74.
30. Коломинец В. Рейтинг прогнозный рейтинг фактический // Рекламные технологии. - 2000. — №2. — С. 2 - 5.
31. Комашинский В. И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В. И. Комашинский, Д. А. Смирнов. — М.: Горячая линия — Телеком, 2003. 94 с.
32. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике. СПб.: Питер, 2002. - 208 с.
33. Котлер Ф. Маркетинг. Менеджмент / Ф. Котлер, К. Л. Келлер. СПб.: Питер, 2007.-816 с.
34. Красс М. С. Математика для экономистов / М. С. Красс, Б. П. Чупры-нов. СПб.: Питер, 2005. - 464 с.
35. Кутлалиев А. Эффективность рекламы: 2-е издание. / А. Кутлалиев, А. Попов. М.: Эксмо, 2006. - 416 с.
36. Ламбен Ж.-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. Стратегический и операционный маркетинг. — СПб.: Питер, 2007. — 800 с.
37. Малхотра Н. К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство (+CD-ROM). М.: Вильяме, 2007 - 1200 с.
38. Масалович А.И. Нечеткая логика в бизнесе и финансах. // PC Week. -1995. -№ 16.-5-6 с.
39. Матанцев А. Н. Эффективность рекламы при осуществлении активных продаж / А. Н. Матанцев., И. Ю. Сурыгина // Маркетинг в России и за рубежом. -2002.-№5.
40. Назайкин А. Н. Медиапланирование на 100% / Александр Назайкин. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. 460 с.
41. Назаров М. Эффективная частота контактов с рекламным сообщением // Рекламные технологии. — 1999. — №5.
42. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций /А.О. Недосекин .- Санкт-Петербург, 2002 -181 с.
43. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технология современного анализа данных. М.: Горячая линия - Телеком, 2008. - 392 с.
44. Однолетков П. Медиаплан Электронный ресурс. Режим доступа: http://advesti.ru/publish/mediaplan/110105inet.
45. Основы медиапланирования Электронный ресурс. Режим доступа: http://advesti.ru/publish/mediaplan/200405osnovi.
46. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.
47. Панкин А. Не слушайте потребителей! Или как понять посетителей магазинов // Маркетинг Менеджмент. 2008 (ноябрь). - С. 57 - 60.
48. Петровский А. Б. Многокритериальное принятие решений по противоречивыми данным: подход теории мультимножеств // Информационные технологии и вычислительные системы. 2004. - № 2.-С. 56-66.
49. Попонов М. Аудитория vs Тираж // Индустрия рекламы СПб. - 2007. - №6. - С. 200-201.
50. Порошин Д.В. Личное влияние при продвижение товаров // Рекламный мир СПб. - 2006. - №2. - С. 144 - 147.
51. Поспелов Д.С. «Серые» и/или «черно-белые» шкалы.// Прикладная эргономика. Специальный выпуск «Рефлексивные процессы». 1994. - №1.
52. Росситер Дж. Р. Реклама и продвижение товаров / Дж. Р. Росситер, Л. Перси. СПб.: Питер, 2001. - 656 с.
53. Рязанов Ю. Арифметика рекламы media-mix Электронный ресурс. Режим доступа: http://mediaplan.ru/publishl.php.
54. Рязанов Ю. Зависимость между спонтанным и наведенным знанием брэндов Электронный ресурс. Режим доступа: http://mediaplan.ru/publish8.php.
55. Рязанов Ю. Медиапланирование (+CD-ROM) / Ю. Рязанов, Г. Шматов. Екатеринбург: Уральский рабочий. — 2002. - 312 с.
56. Самарский А. А. Математическое моделирование. Щей. Примеры. Методы / А. А. Самарский, А. П. Михайлов. 2-е изд., испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.-320 с.
57. Саттон Д. Новая наука маркетинга. Маркетинговое управление предприятием / Д. Саттон, Т. Кляйн. СПб.: Питер, 2004. - 240 с.
58. Сиссорс Дж. 3. Рекламное медиа-планирование. 6-е изд. / Дж. 3. Сис-сорс, Р. Б. Бэрон. СПб.: Питер, 2004. - 416 с.ч 61. Солодовников А. С. Математика в экономике / А. С. Солодовников, В.
59. А. Бабайцев, А. В. Браилов. М.: Финансы и статистика, 2000. — 224 с.
60. Статистика. Методы анализа распределений. Выборочное наблюдение. 3-е изд.: учеб. пособие / Н.В. Куприенко, О.А. Пономарева, Д.В. Тихонов. — СПб.: Изд-во Политехи. Ун-та, 20.09. 138 с.
61. Статистика для менеджеров. 4-е изд.: Пер. с англ / Д. Левин и др. — М. : Изд. дом «Вильяме», 2004. 1312 с.
62. Траут Д. Позиционирование. Битва за умы / Д. Траут, Э. Райе. СПб.: Питер, 2007 - 336 с.
63. Тютюкин В.К. Математические методы календарного планирования. — Ленинград: Изд-во ЛГУ, 1984.
64. Уэллс У. Реклама. Принципы и практика / У. Уэллс, С. Мориарти, Дж. Бернетт. СПб.: Питер, 2008 - 738 с.
65. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. 1104 с.
66. Харрис Р. Психология массовых коммуникаций. М.: Прайм-Еврознак, 2002.-448 с.
67. Хилов К. Обратная связь. До и после. AdEval — методы тестирования рекламы // Реклама и жизнь. 2004. - №2. - С. 2 - 7.
68. Хопкинс К. Реклама: Научный подход. М.: Альфа-Пресс, 2000 — 79 с.
69. Черчилль Г. Маркетинговые исследования / Г. Черчилль, Т. Браун. -СПб.: Питер, 2007. 704 с.
70. Четыре мифа о медиапланировании Электронный ресурс. Режим доступа: http://advesti.ru/publish/mediaplan/4mif.
71. Швец Н. Опыт классификации понятий медиапланирования / Н. Швец, С. Сычев Электронный ресурс. Режим доступа: http://advesti.ru/publish/mediaplan/140309opit.
72. Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: учеб. пособие для вузов / С. И. Шелобаев. М. Юнити-Дана, 2001. -367 с.
73. Шматов Г. Интегрированные массовые коммуникации, медиа-микс и программа ЕМР Электронный ресурс. Режим доступа: http ://mediaplan.ru/publish 10 .php.
74. Шматов Г. А. Медиапланирование: новый подход // Реклама: теория и практика. 2006. - №1. С. 10 - 23.
75. Шматов Г. А. О тонкостях медиапланировочных систем и практике их использования // Марка. 2005. — №6. — С. 28.
76. Шматов Г. А. Основы медиапланирования: эвристический подход: учеб. пособие / Г. А. Шматов. 2-е изд., испр. и доп. — Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, - 2007. - 384 с.
77. Юрьев В.Н. Методы оптимизации в экономике и менеджменте : учеб. пособие / В. Н. Юрьев, В. А. Кузьменков .- СПб. : Изд-во Политехи, ун-та, 2006803 с.
78. Яхъяева Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие / Г.Э. Яхъяева. 2-е изд., испр. - М.: Интернет-Университет информационных технологий : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. -315 с.
79. Ambler Т. The impact of Affect on Memory of Advertising / T. Ambler, T, Bum // Journal of advertising Research. March/April. - 1999.
80. Craig C. S. Using Household-Level Viewing Data to Maximize Effective Reach / C. S. Craig, A. Ghosh // J. of Advertising Research, 1994. V. 33, nr 1. P. 38 -47.
81. Dayer R. F. Decision Support for Media Selection Using the Analytic Hierarchy Process / R. F. Dayer, E.H. Forman, M. A. Musstafa // J. of Advertising, 1992. V. 21, nr 1. — P. 59-72.
82. Pedrick J. H. Evaluating the Impact of Advertising Media Plans: A Model of Consumer Purchase Dynamics using Single-Source Data I J. H. Pedrick, F. S. Zufy-den // Marketing Science, 1991. V. 10, nr 2. P. 111 - 130.
83. Pedrick J. H. Measuring the Reach and Frequency Elasticities of Advertising Media / J. H. Pedrick, F. S. Zufyden // Marketing Letters, 1993. V. 4, nr 3. P. 215 -225.
84. Rose J. The CMO's Dilemma. Can You Reach the Masses Without Mass Media / J. Rose, N. Zuckerman Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.bcg.ru/documents/file213 87.pdf.
85. Rossiter John R. Advanced media planning / John R. Rossiter, Peter J. Danaher. Kluwer Academic Publishers, 1998 - 650 p.
86. Rossiter J. R. Advertising Communication Models / J. R. Rossiter, L. Percy // Advances in Consumer Research. 1985. - Vol. 12.
87. Rossiter J. R. Brain-Imaging Detection of Visual Scene Encoding in Long-term Memoiy for TV Commercials / J. R. Rossiter, R. B. Silberstein, P. G. Harris, G. Nield // Journal of advertising Research. March/April. - 2001.
88. Schoonbeek L. The impact of advertising in a duopoly model / L. Schoon-beek, P. Kooreman. Department of Economics, University of Groningen. - 1999.
89. Surmanek J. Media planning: a practical guide. N. Y.: McGraw-Hill, 2001. -209 p.