Литтл, Дойль, Амблер и S-образная кривая

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 4Следующая ⇒

(41)

То есть эффект от будущей рекламы, выраженный в приросте объема продаж, представляет собой разность

-      ожидаемого удельного рекламного эффекта

и

-      объема потерь, которые мы бы понесли, если бы не рекламирова­лись вообще.

При этом ожидаемый рекламный эффект зависит, в свою оче­редь, от:

-      насыщенности рынка,

-      нашей доли на нем

и

-      коэффициента к, с помощью которого наши рекламные инвестиции возвращаются к нам в виде про­даж.

Из формулы Видаля - Вольфа вытекают несколько простых выводов:

•      во-первых, нетрудно видеть, что в статичном виде эта модель не дает нам широких просторов для анализа эффективности вложений[3].

Критерии оптимальности наших рекламных затрат по формуле (39) вполне прозрачны: максимизировать к и попытаться свести  к нулю:  

Однако в таком виде он нам практически бес­полезен: мы добавили в формулу такие понятия, как насыщенность рынка и гомеостатический уровень рекламного воздействия, но не избавились от проблемы отыскания к, связывающего рекламные затраты и рекламный эффект. Без большого объема аналогичных дан­ных по предыдущим кампаниям, другим фирмам, рынкам, прошлым периодам и т.д. мы не сможем адекватно и точно оценить ни , ни к;

•      во-вторых, модель Видаля - Вольфа можно назвать формулой для сравнительного анализа, т.е. с ее помощью очень удобно сравнить разные рекламные кампании между собой. Например, кампанию это­го года с прошлогодней, или рекламные усилия двух конкурирующих фирм и т.д. Разумеется, и первое, и второе допустимо лишь при усло­вии четкого понимания многих факторов:

-      динамики рынка,

-      расценок на рекламу в СМИ,

-      позиций игроков,

-      особенностей их предложений и т.д.

Если вся эта необходимая информация доступна и поддается ана­лизу настолько, что есть возможность проводить корректные сравне­ния, то можно сформулировать следующие критерии эффективности рекламы, по Видалю—Вольфу:

· для рекламных кампаний одной фирмы, проведенных в разные пе­риоды времени t1 и t2 можно говорить, что кампания периода t2 успешнее аналогичной в период t1 если имеет место:

· для рекламных кампаний двух (предположим, l и h) конкурирую­щих

на одном и том же рынке игроков с объемами продаж Уl и Уh, соответственно можно говорить, что кампания l-того игрока эф­фективнее, если:

· в-третьих, из формулы (41) прямо извлекается

одна из многочислен­ных формул расчета перспективного рекламного бюджета (пожалуй, наиболее ценный эффект модели Видаля — Вольфа):

(42)

РАССМОТРИМ, КАК ЭТО МОЖЕТ БЫТЬ ПРИМЕНЕНО НА ПРАКТИКЕ:

Допустим, не­которая компания имеет оборот 100 тыс. условных единиц (У= 100). Через год оборот планируется увеличить в полтора раза ( У= 50), а уровень насы­щения рынка данным товаром составляет 600 тыс. у.е. (М = 600).

Предположим, что эмпирическим путем мы установили значения к = 2,  = 0,05. Тогда согласно Видалю и Вольфу, необходимая для реализации поставленных це­лей величина рекламного бюджетаI должна составить 4500 у.е.

Стоит также отметить, что данная модель неоднократно подвергалась критике за избыточный абстракционизм - слишком много очень важных факторов остается за границами рассмотрения.

-      Например, цена продукта

-      или представленность в торговой сети

-      ограниченная применимость к некоторым типам рынков, например, В2В, она мало подходит.

Поэтому в большинстве изданий, описывающих функцию, предложенную Видалем и Вольфом, делается указание, что эта модель рекомендуется для планирова­ния и прогнозирования на длительные сроки и применяется наряду с други­ми в случае приблизительных стратегических расчетов.

А. Кюн попытался обойти недостатки модели Видаля—Вольфа, предло­жив свой вариант моделирования рекламного процесса. Понятно, что даль­нейшее развитие здесь было возможно только путем разбивания слишком общего к (из формулы 41) на составные части. Поэтому Кюн ввел в свою мо­дель уже семь переменных, которые определяют будущий объем продаж:

•      доля потребителей, которые предпочитают товар фирмы в общей численности потребителей;

•      темп уменьшения числа таких потребителей;

•      процент потребителей, не имеющих четкого отношения ни к товару данной фирмы, ни к товарам ее конкурентов;

•      емкость всего рынка и темпов его роста;

•      относительное значение факторов, влияющих на реализацию данно­го товара (потребительские свойства, качество, цена, формы реали­зации, средства рекламы);

•      взаимосвязь характеристик товара и рекламы;

•      действенность различных рекламных расходов.

Несколько альтернативным вариантом генеральной линии на умноже­ние числа сущностей является модель DAEMON. Самостийность этого подхо­да во многом определяется его задачами: данная модель изначально строи­лась для расчета оптимального запуска и продвижения исключительно но­вых товаров и брендов.

Отсюда и главный принцип DAEMON: рассмотрение пути от рекламы к продажам в виде многостадийного процесса:

-      информи­рование,

-      пробная покупка,

-      доля постоянных покупателей и т.д.

Своего рода, это одна из немногих попыток применения принципа иерархических моде­лей (подробнее см. главу 5) на практике.

Согласно DAEMON количество по­купателей, совершающих пробные покупки, определяется тремя фактора­ми:

•      затратами на прямую рекламу;

•      мероприятиями по рекламированию нового товара и стимулирова­нию спроса на него;

•      системой товародвижения.

Логика этой модели выглядит следующим образом:

-      затраченные на рек­ламу средства вначале проявляются в определенном

объеме рекламы - ко­личестве объявлений, экземпляров рекламных листовок, времени на радио- и телерекламу.

-      Эта реклама достигает определенного охвата аудитории и доводится до

потребителей с некоторой частотой, необходимой для усвое­ния нашего сообщения.

-      В результате определяется процент потребителей, на которых реклама

оказала воздействие. По модели DAEMON в число таких потребителей включаются все запомнившие рекламное обращение. Пред­полагается, что уровень фактического воздействия рекламы, взаимодейст­вуя с уровнем эффективности мер по рекламированию нового товара, сти­мулированию спроса на него, а также с уровнем развития системы товаро­движения, показывает примерное количество (процент) потребителей, которые захотят купить новый товар. Данные об этих функциональных взаимосвязях и их анализ в рамках модели позволяют разрабатывать раз­личные варианты плана рекламной деятельности для выбора оптимального.

-      Предполагается, что некоторая часть потребителей, сделавших проб­ную покупку товара, становится его постоянными покупателями.

-      Произве­дение числа этих покупателей на частоту покупок и цену товара покажет ожидаемый объем продаж.

-      Если из него вычесть все затраты, то получится прибыль (доход).

Общим, что объединяет модели Видаля - Вольфа, Кюна, DAEMON и еще ряд аналогов, которые нам сейчас малоинтересны, является их прямолиней­ность. Каковы бы ни былик,   прочие параметры модели, они неизменно фигурируют здесь либо в качестве множителей (делителей), либо в роли слагаемых (вычитаемых). Поэтому, если строить график этих функций в осях «рекламные затраты» (по оси абсцисс)/ «продажи» (по оси ординат), как ни старайся, но всегда получится прямая линия. Параметры модели будут так или иначе задавать ее наклон, определять точки пересечения с осями, но никак не повлияют на ее характер. Между тем множество наблю­дений свидетельствует о принципиальной нелинейности функции «затраты»/«продажи». Поэтому элементарная прямая, возможно, и отражает ка­кую-то генеральную зависимость (например, рост вложений - рост про­даж), но все-таки является слишком упрощенной иллюстрацией этого процесса.

Каков же тогда нелинейный вариант формулы (38)? Все классики в едином порыве сообщают нам о двух базовых графиках:

-      S-образной кривой (с которой мы в общих чертах познакомились в разделе 6.2)

-      и некоей вы­пуклой монотонно возрастающей функции вида:

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               (43)

где

а - некий поправочный коэффициент,

а n е[0;1].

Удобства ради назовем этот случай «малой степенной функцией» (поскольку n положительно и меньше единицы; случай n больше единицы станем называть «большой сте­пенной функцией») и рассмотрим в следующем разделе. А здесь мы сосре­доточимся на первом варианте: S-образной[4] кривой вида:

       (44)

где

I - затраты на рекламу,

Y - ожидаемый результат (как правило, знание марки),

 ,  - корректирующие параметры.

История этой славной функции весьма интересна. В общей сложности она активно используется математиками более ста лет. Ее можно встретить в самых разных исследованиях, посвященных всевозможным областям че­ловеческой деятельности. Начиная с 50-х годов, она появляется в работах по маркетингу. В настоящий момент S-образную кривую можно увидеть почти в каждой серьезной книге на тему рекламы. На нее ссылаются П. Дойль и Т. Амблер, ее можно найти в работах Д.Д.С. Литтла и Д.Ф. Джонса. Откуда та­кая популярность в последние десятилетия? Чем же сигмовидная кривая так полюбилась видным маркетологам? Причина довольно проста: оказывается,    S-образная кривая идеально описывает инновационные процессы. Возьмем, к примеру, рассмотрен­ную нами ранее в разделе 3.2. диффузную теорию - один из наиболее яр­ких примеров инновационного процесса. На рис. 3.8. мы отчетливо наблю­даем классический «колокол» нормального распределения. Попробуем воспроизвести этот график, но уже в виде накопления аудитории, т.е. до­бавляя на каждом этапе новых потребителей к тем, что уже есть (рис. 12.1).

Невооруженным глазом видно, что график стал напоминать латинскую букву S, т.е. процесс накопленного проникновения (диффундирования) рекламы имеет S-образный характер. Зададимся тогда вопросом: почему же распространение рекламы и освоение ею целевой аудитории имеет такую форму? Почему у функции обязательно возникают два перегиба?

-      Д.Ф. ДЖОНС в своей работе The Ultimate Secrets of Advertising Effectiveness(2002) теоретически обосновывает наличие двух перегибов тем качественным скачком узнаваемости, который возникает после кратно­го повтора рекламного сообщения (как правило, считается, что после третьего-четвертого).

-      Последняя концепция, в свою очередь, восходит к ра­ботам ДЖОЗЕФА ОСТРОУ (60-е годы XX в.) (рис. 12.2).

Никаких более фунда­ментальных обоснований S-образности мы не обнаружили

-      почему происходит скачок?

-          почему только два перегиба?

Но подозреваем, что и здесь кор­ни данных закономерностей также следует искать в психике человека. Каж­дый знает, что нам требуется некоторое количество повторов одной и той же информации для того, чтобы ее запомнить. В зависимости

-      от ее важности

-      и эмоциональной яркости

количество необходимых для запоминания повто­ров может колебаться

-      от одного (свадебная фотография)

-      до нескольких де­сятков (зубрежка неправильных латинских глаголов).

Но все равно сущест­вует некий ПОРОГ (threshold), после которого от количества повторов уже ничего не зависит - информация (на какое-то время) усвоена.

       Что же нам дает открытие S-образной кривой? На самом деле - нема­ло. Ведь это практически готовый к работе инструмент. Оказывается, строго по ее законам протекают очень многие инновационные маркетинговые про­цессы. Например, можно с уверенностью утверждать, что запуск новой мар­ки будет иметь именно S-образный характер. Причем чем более яркой и ин­дивидуальной будет марка и чем точнее будет ограничена ниша, на которой мы выступаем, тем чище будет картина.

Рассмотрим наглядный ПРИМЕР:

-          рос­сийский пивной рынок,

-          четко ограниченный сегмент лицензионного пива,

-          причем изучаемую в настоящий момент нишу, по сути, определяют три основные конкурирующие марки: А, В и С {рис. 12.3),

В момент времени t0 картина складывалась таким образом:

-          все три бренда находились на рынке (т. е. были в продаже),

-          но только один бренд (В) продвигался своим вла­дельцем и имел хоть какую-то известность у любителей пива.

-          Остальные марки, не уступая ему ни в качестве, ни в имени, ни в цене, находились в по­ложении маркетингового гомеостаза: т.е. имели свою маленькую аудито­рию верных ценителей, небольшое спонтанное знание на уровне 1% и спо­радические продажи.

В момент времени t1

-          началась рекламная кампания по продвижению марки А[5].

-          Нетрудно видеть, что достаточно быстро (уже к моменту t3) спон­танное знание продвигаемого бренда легко достигло уровня лидера, слегка превзошло его (t4), но на этом рост остановился.

Получается, будто мы пере­шли с одного естественного уровня (гомеостаза) на другой, нормальный для рекламируемых марок в данной нише. Мы выбрали довольно компактный сегмент, так что стабилизация роста знания на уровне 5 - 7% потребителей говорит о том, что практически все любители пива данного вида уже охваче­ны нашей рекламой и (если перед нами, конечно, не стоит задача продви­гать и растить категорию), то дальнейшая задача меняется с освоения на удержание.

Попробуем разобраться в том, насколько полезной для нас может ока­заться эта функция. Понятно, что анализировать ее можно с двух позиций:

-      визуально-технически;

-      аналитически.

С первым все более или менее просто:

-      нам всего-то и надо, что постро­ить график в осях «рекламные затраты - знание»

и

-          расположить на нем ис­следуемые марки, каждая из которых будет иметь координаты

х -  ее рек­ламный бюджет,

у - процент ЦА, который ее знает.

-          Далее, наложив на этот график сигмоиду, можно визуально оценить: марка, лежащая ниже кривой, скорее всего, менее эффективно продвигалась, марка, лежащая выше кривой, скорее всего, более результативно рекламировалась и т.д. (А. Кокорин, 2001).

С аналитическим подходом несколько сложнее. На нем мы остановимся чуть более подробно. Из формулы (44) мы знаем общий теоретический вид S-образной кривой. Различными методами (от простого перебора до по­строения вероятностных бумаг[6]) мы можем подобрать параметры нашей искомой функции. В рассматриваемом случае они оказались следующими:  = 11,8;  = 2,1;  = 0,85,т.е. мы получили следующую формулу:

      

       (45)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      

где единица в конце означает наш средний дорекламный уровень знания (около 1%, насколько мы помним).

Овладение этой функцией может быть очень важно для нас - ведь мы на практике установили зависимость между рекламными издержками (I) и результатом (в данном случае: уровнем зна­ния - Y). Теперь у нас есть все основания полагать, что бренд С или ка­кой-либо новый, если начнет рекламироваться, будет приращивать свою из­вестность именно по формуле, равной или очень близкой к (45). Последняя оговорка довольно серьезна: ведь никто не ожидает, что бренд С прямо ско­пирует медиаплан и творческую идею А. Это столь же нереально, сколь и бессмысленно: новая идея, свежий образ, нетривиальная мысль привлека­ют гораздо больше внимания, нежели неоднократное повторение одного и того же в разных сочетаниях.

Однако вернемся к параметрам функции. Посмотрим, от чего они зави­сят и каков их физический смысл. Из самых общих соображений понятно, что именно                            в коэффициентах , , и  учитывается специфика конкретного товара или рынка, особенности региона или целевой аудитории, сила брен­да или яркость идеи. Где и что учитывается в формуле, нам покажет ее мате­матический анализ. Читатели, знакомые с ним, скорее всего, знают логику параметров изучаемой функции. Для них будет оправданно пропустить в целях экономии времени следующие 2 - 3 страницы. Вниманию остальных мы предлагаем рис. 12.4.

 

На нем изображено целое семейство нормированных S-образных кри­вых.

В центре - НОРМИРОВАННАЯ СИГМОИДА. Она построена при единичных параметрах , , и .

Для всех остальных мы чуть-чуть поиграли каким-то од­ним параметром, оставив два других без изменения. Таким образом, стано­вится понятно, что параметр , вынесенный в числитель дроби, «отвечает» за масштаб S-образной кривой. От значения  зависит оцифровка оси y. Что на нее будет нанесено: доли процента или миллиарды условных единиц. При единичном значении ( = 1) наша функция не выйдет за пределы едини­цы. Это бывает удобно для расчета коэффициента дисконтирования (как это сделано в модели Intrebrand, см. раздел 2.4) или оценки доли ЦА. Что впол­не понятно: коэффициент дисконтирования, как и часть от целого, по при­роде своей меньше единицы. Однако в самом общем случае, когда речь за­ходит о натуральных показателях, именно параметр  приводит график в со­ответствие с реальностью и переводит виртуальные доли и проценты в конкретные тысячи и миллионы условных единиц: тонны, рубли, литры.

От индекса  зависит вертикальный размах кривой.

-      Можно сказать, что он управляет размером эффекта: вычислив , мы можем оценивать, на сколько вырастет знание (Y) в ответ на совершаемые рекламные инвести­ции (I), если сам по себе наш продукт и его марка ничем принципиально не выделяются на фоне прочих.

-      Кроме того, этот параметр важен потому, что он отражает в формуле влияние преимущественно внешних факторов, т.е. причин, которые влияют на знание, но не зависят от самой фирмы - рекламо­дателя и ее товара. Речь идет о заполненности рекламного рынка, плотно­сти конкурентного окружения и т.д. Чем выше плотность рекламы у конку­рентов, чем выше общий «шум» (clutter) в СМИ, тем больше значение . Следовательно, тем больше наше рекламное предложение растворяется среди альтернативных и тем меньше получается эффект, выраженный в Y.

КАК ЭТО ВЫГЛЯДИТ НА ПРАКТИКЕ?

Допустим, компания А одновременно планирует выход с одним и тем же продуктом на двух региональных рынках (M и N).

Ситуация с рекламой на этих рынках в известной мере различается:

-          разные медиа в каждом из регионов по-разному охватывают наших потре­бителей,

-          в СМИ разные расценки на рекламу,

-          разная плотность конкурентно­го присутствия в эфире и т.д.

Поэтому индексы  и  будут различны. Допустим, ( м = 1,3; м = 20), a ( N = 1,7; N =  19). Таким образом, функции эластичности рекламы для регионов М и N будут различны (рис. 12.5).

По­лучается, что при равных инвестициях в рекламу (допустим 8 тыс. у.е.) спус­тя один и тот же период времени в регионе N знание составит 11%, а на рын­ке М - только 9%.

 

Последний недорассмотренный нами параметр ( ) отвечает, если мож­но так выразится, за скорость реакцииискомого результата на рекламное наше сообщение.

Эта мера не столь количественная - максимальный пото­лок Y для функции  ровно такой же, как у функции с единичными параметрами ( ) - сколь качественная: Yс параметром (μ> 1 «приходит» в точку максимума гораздо быстрее, чем нормированная, где (μ =1). Отсюда можно предположить природу этого параметра: авторы по­лагают, что μ зависит от свойств рекламируемого продукта, а в наибольшей степени - от популярности его бренда, т.е. чем известнее марка това­ра, тем меньше средств нужно затратить, чтобы привлечь к ней внимание и нарастить ее знание в ЦА. Следовательно, круче изгиб кривой и выше значе­ние μ.

Поэтому вопрос, на который этот параметр может нам ответить, за­ключается в том, когда нам ожидать рост знания нашего бренда (Y) при та­ких-то рекламных затратах (I). Так, компания А с параметром μА = 1,8 дос­тигнет уровня знания в 16% при меньших рекламных затратах, нежели компания В, чей бренд еще не так «раскручен» и чья реклама будет более пологой (μB = 1,4) (рис. 12.6).

Следующий вопрос, который неизменно возникает перед любым пытли­вым специалистом - а можно ли применить S-образную кривую в качестве функции зависимости продаж от рекламных усилий? Что говорят на эту тему классики? Классики говорят, что можно.

Например, П. ДОЙЛЬ в своей извест­ной у нас работе «Менеджмент. Стратегия и тактика» декларирует имен­но такую функциональную зависимость продаж от рекламы (рис. 12.7).

Ровно то же рисует и Т. АМБЛЕР в своем «Практическом маркетинге».

Одна­ко ни один, ни другой нигде не поясняют, почему эта зависимость имеет дан­ную кривизну и не приводят формулу этой сигмоиды. Может, так и надо? Мо­жет, S-образная кривая, как функция эластичности рекламы, описана дав­ным-давно, и сколько можно повторять одно и то же? Как ни странно, отнюдь.

Краткий анализ истории данного вопроса показывает, что Дойль, Амблер и многие другие авторы в данном случае просто берут эту кривую из обширного исследования Д.Д.С. ЛИТТЛА (1979). Впрочем, и там не сделано никаких попыток рассмотреть эту функцию в аналитическом виде, задать хотя бы примерный диапазон для ее параметров ( , , и ), которые учитыва­ют специфику конкретного товара, его рекламу, конкурентов, целевую ауди­торию и прочие особенности, переводящие данную абстрактную кривую в область практического использования. Равно как не была сделана попытка оцифровать оси графика. Таким образом, нам предлагается, зная общую форму предложенной функции эластичности, эмпирически подбирать к ней поправочные коэффициенты и пытаться использовать для своих задач. По­этому чуть ниже мы рассмотрим другой, менее умозрительный и значитель­но более подробно изученный подход к проблеме эластичности рекламы - МАЛУЮ СТЕПЕННУЮ ФУНКЦИЮ.

В заключение разговора о сигмоидах скажем, что на практике зависи­мость продаж от рекламы действительно зачастую выглядит коброобразно. Однако всегда необходимо помнить, что тут в дело вступают очень многие нерекламные факторы, начиная от степени представленности товара в сети и заканчивая... его качеством. Первый фактор создает нам обязательное ус­ловие (потенциальный потребитель должен хотя бы иметь возможность ку­пить наш продукт), второй, скорее, достаточное. Ибо наиважнейшая функ­ция рекламы все-таки заключается в обеспечении первой покупки. Все по­следующие, так или иначе, зависят уже не только и не столько от коммуникаций, сколько от много чего другого. И во многом от того, понра­вился ли сам продукт. Поэтому общая закономерность состоит в том, что на­ша функция «объем продаж в зависимости от объема рекламы» будет тем более напоминать S-образную кривую, чем лучше развита наша дистрибуция и чем меньше у нас «отказников» (rejectors) (т.е. тех, кто попробовал то, что мы продвигаем, но отказался от этого по тем или иным субъективным причинам).

⇐ Предыдущая1234Следующая ⇒

Поделиться:

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Тактические действия в защите

История Олимпийских игр

История развития права интеллектуальной собственности