Инструментальные средства повышения экономической эффективности интернет-рекламы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Михалев, Сергей Александрович

• Михалев, Сергей Александрович
• кандидат экономических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Михалев, Сергей Александрович

ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ В СРЕДЕ ИНТЕРНЕТ.

1.1. Роль рекламы в сетевой экономике.

1.2. Анализ современных приемов в интернет-рекламе и выделение способов повышения их экономической эффективности.

1.3. Обзор приемов персонализации в интернет-рекламе.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ И ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕКЛАМНЫХ КАМПАНИЙ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ

2.1. Теоретические основы моделирования рекламных интернет-кампаний с применением персонализации рекламы.

2.2. Разработка модели реакции посетителей интернет-сайтов на рекламные сообщения.

2.3. Разработка методики оценки и повышения эффективности рекламных интернет-сообщений.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕКЛАМНЫХ СООБЩЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ СИСТЕМЫ ТАРГЕТИНГА ПО ТИПУ ВОСПРИЯТИЯ.

3.1. Описание проекта системы таргетинга интернет-рекламы по типу восприятия.

3.2. Описание реализации информационной системы.

3.3. Оценка экономического эффекта от внедрения системы.

Выводы по третьей главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Инструментальные средства повышения экономической эффективности интернет-рекламы»

ПОКАЗ - демонстрация баннера пользователю. ПОСЕЩАЕМОСТЬ - количество посетителей шеЬ-сайта (или его определенной страницы) за единицу времени (день, месяц и т.д.). Некоторые вкладывают в понятие трафика не кол-во посетителей, а кол-во хитов за единицу времени.

РАЗМЕР АУДИТОРИИ САЙТА - количество уникальных посетителей, побывавших на сайте за определенное количество времени. РЕКЛАМНАЯ ПЛОЩАДКА - см. Издатель.

РЕКЛАМОДАТЕЛЬ - физическое, юридическое или виртуальное лицо, размещающее за плату свою рекламу (в нашем случае баннер) на \уеЬ-сайте издателя. Рекламодатель имеет свой (или не совсем) web-сайт, на который ведет ссылка с размещаемого баннера. • РУНЕТ - российская часть Интернет.

ТАРГЕТИНГ - показ рекламного баннера только определенному кругу пользователей (целевой аудитории), наиболее интересному для рекламодателя.

ХИТ - обращения пользователя к странице, исключая перезагрузки. Повторный хит засчитывается при повторном обращении пользователя к странице по истечении не менее 60 секунд. В случае постоянной перегрузки страницы (например, в чате) посетителю будет засчитан только один хит. ХОСТ - в терминологии интернет-маркетинга уникальный 1Р-адрес посетителя.

ЧАСТОТА ПОСЕЩЕНИЯ СТРАНИЦЫ - усредненная величина, показывающая, как часто посетители возвращаются на веб-сайт, что вполне характерно для сайтов с регулярно обновляющимся содержанием. Ф ЧАТ - средство интерактивного общения посетителей сайта (или специализированного сервера), в котором общение происходит в реальном времени, а сообщения обычно выводятся в общем потоке. ЭЛЕКТРОННАЯ КОММЕРЦИЯ - любая форма деловой сделки, которая проводится с помощью информационных сетей.

ЭЛЕКТРОННЫЙ БИЗНЕС - преобразование основных бизнес-процессов при помощи Интернет-технологий.

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Развитие коммерческих отношений между продавцом и покупателем невозможно без сбалансированной маркетинговой стратегии продавца. Именно она обеспечивает построение успешных отношений с клиентами и представление им производимых товаров или услуг. Интернет-маркетинг относится к сфере электронного бизнеса и представляет собой вид человеческой деятельности, направленной на удовлетворение нужд и потребностей с использованием интернет-технологий или, другими словами, это форма маркетинга, при которой используются возможности Интернет по установлению интерактивных связей с каждым клиентом в рамках традиционного и электронного бизнеса.

Электронный бизнес представляет собой любой вид экономической деятельности, который организация осуществляет посредством сети. Иными словами, это преобразование ключевых бизнес-процессов с применением Интернет-технологий, позволяющее достичь большей производительности.

Концепция интернет-маркетинга исходит из того, что ключевым фактором обеспечения эффективного маркетинга является отношение к каждому потребителю как к индивидуально особой личности. Интернет-маркетинг предполагает использование диалога с потребителем для предоставления ему товаров и услуг с характеристиками, необходимыми именно этому человеку.

Интернет-реклама как часть комплекса интернет-маркетинга на сегодняшний день является важнейшим фактором развития традиционной и сетевой форм экономики, а также одним из наиболее эффективных способов продвижения товаров/услуг. Более того, интернет-реклама может использоваться в обоих видах коммерции — традиционной и электронной. Во многих исследованиях подчеркивается, что на сегодняшний день интернет-реклама является наиболее высокобюджетным, и в то же время высокоэффективным способом продвижения товаров и услуг в Интернет. Факторами эффективности в данном случае являются запоминаемость, интерес, формальная и содержательная привлекательность применительно к разным целям - например, для повышения интереса к продукту или выработки осведомленности о торговой марке.

С другой стороны, рекламодатели в Интернет, несмотря на большие преимущества интернет-рекламы по сравнению с традиционными приемами, не имеют средств прогнозирования результатов и оценки эффективности рекламных мероприятий. Основным подходом к измерению эффективности рекламных кампаний является либо сравнение затрат и рекламного отклика (рост продаж, числа клиентов), характерный для традиционных приемов, либо подмена эффективности рекламной кампании эффективностью рекламного сообщения (показатель СТЯ).

Несмотря на то, что эффективность рекламных кампаний в Интернете может измеряться на основе рекламного отклика, оцениваемого обычно в изменениях продаж (который не всегда бывает адекватным, поскольку в рекламной кампании помимо рекламы обычно задействуется множество других аспектов маркетинга - качество обслуживания, ценовая политика и т.д.), вопрос способа измерения эффективности рекламных сообщений остается открытым. Более того, рекламное сообщение рассматривается в исследовании как основа для измерения эффективности интернет-рекламы в целом.

Как показал анализ наработок в этой области, все проводимые ранее исследования были направлены на оценку эффективности традиционных видов рекламы, где невозможно количественно оценить эффективность рекламных сообщений, либо же не рассматривали эффективность рекламного сообщения как таковую.

Таким образом, актуальность темы определяется необходимостью выявления основных факторов, характеризующих успешное применение интернет-рекламы, и разработки на их основе методики оценки и повышения экономической эффективности рекламных кампаний в сети Интернет с применением математических моделей рекламных процессов в разрезе восприятия рекламных сообщений посетителями интернет-сайтов. Одно из направлений повышения эффективности рекламных сообщений реализуется на основе персонализации интернет-рекламы по типам восприятия текста и предполагает создание инструментария для фокусировки рекламных показов.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является увеличение эффективности интернет-рекламы за счет нового приема ее персонализации. Цель достигается решением следующих задач: Классификация приемов и инструментов рекламы в интернет-маркетинге и анализ их эффективности. Анализ видов персонализации интернет-рекламы как приоритетного направления повышения экономического эффекта рекламных сообщений. Анализ и выделение факторов эффективности рекламных сообщений в Интернете. Разработка модели реакции посетителей на рекламные интернет-сообщения. Разработка методики оценки и совершенствования интернет-рекламы за счет повышения эффективности рекламных сообщений. Разработка информационной системы показов целевой рекламы по типу восприятия. Оценка экономического эффекта предложенного инструментария.

Предмет исследования. Способы продвижения товаров и услуг в сети Интернет.

Объект исследования. Организации, обеспечивающие размещение рекламы на своих интернет-сайтах.

Метод исследования. В качестве методов научного исследования использовались статистические методы регрессионного анализа, контент-анализ, методы разработки информационных систем.

Источники информации. В процессе исследования использовались работы отечественных и зарубежных исследователей и специалистов в области экономики, маркетинга, моделирования рекламных процессов, математической статистики, а также исследования зарубежных компаний-аналитиков в рекламной сфере. Основу для моделирования составили статистические данные рекламных кампаний, собранные с российских сайтов-издателей.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Произведена классификация приемов интернет-рекламы со сравнительным анализом эффективности и перспектив развития каждого из них. Анализ показал необходимость повышения эффективности для каждого приема интернет-рекламы, в качестве приоритетного направления для которого была избрана баннерная реклама. Данный выбор объясняется универсальностью, постоянным ростом бюджетов и технологическим преимуществом интернет-рекламы.

2. Проведен анализ существующих видов таргетинга и рассмотрены перспективы развития данного способа повышения эффективности интернет-рекламы. Полученные результаты говорят о том, что существующие виды таргетинга неэффективны для некоторых видов рекламных кампаний. Поэтому был сделан вывод о необходимости доработки комплекса таргетинговых приемов новым видом -таргетингом по типу восприятия.

3. Предложен новый подход к оценке эффективности рекламного сообщения - на основе отношения показателей СТЯ (отношение количества переходов по ссылке в рекламном сообщении к числу показов) к стоимости размещения/изготовления рекламного сообщения.

4. Адаптирована одна из моделей охвата рекламных кампаний для использования в условиях интернет-рекламы

5. Впервые с применением методов регрессионного анализа построена модель реакции посетителей интернет-сайтов на рекламные сообщения. В результате анализа существующие модели рекламных процессов интегрированы в единый комплекс при помощи новой модели.

6. Создана новая методика оценки эффективности рекламных кампаний на базе модели оценки эффективности рекламного сообщения.

7. Разработан новый инструмент повышения эффективности рекламных сообщений - наращивание их содержательной привлекательности путем персонализации. Данный инструмент включен в созданную методику в качестве приема усовершенствования рекламных сообщений.

8. Разработан, полностью описан и частично внедрен инструментарий для практического использования методики оценки и повышения эффективности рекламных кампаний в виде информационной системы таргетинга интернет-рекламы по типу восприятия.

Практическая ценность работы и апробация. Повышение эффективности интернет-рекламы за счет целенаправленного воздействия с применением инструментальных средств: реализация информационной системы таргетинга позволяет владельцам рекламных площадок предоставлять портрет пользователя в новом разрезе - по способу восприятия - тем самым позволяя более четко позиционировать рекламные сообщения. Внедрение такого инструментария облегчает планирование рекламных кампаний, снижает рекламные бюджеты (сокращается число холостых» показов рекламы), увеличивает прибыль рекламных площадок. Кроме того, описываемый инструментарий является экономически эффективным и окупает себя за 15 месяцев использования.

Практические результаты исследования нашли применение в одном из рекламных агентств, специализирующемся на интернет-маркетинге. Была разработана информационная система таргетинга по типу восприятия и внедрена на сайте одного из клиентов, что способствовало привлечению новых клиентов и повышению рекламных доходов данной площадки.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 5 печатных работы общим объемом 1,65 п. л. Основное содержание диссертации отражено в 4 публикациях.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, обобщенных выводов исследования, списка использованной литературы из 115 наименований. Основная часть работы изложена на 160 страницах машинописного текста, содержит 18 рисунков, 25 таблиц и 3 приложения.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Михалев, Сергей Александрович

Выводы по третьей главе

В данной главе мы рассмотрели пример реализации системы таргетинга по типу восприятия. Подводя итоги, можно сделать следующие выводы:

1. Информационная система таргетинга по типу восприятия основана на методике оценки и повышения эффективности рекламных кампаний и представляет собой инструментарий, обеспечивающий практическую реализацию одного из направлений методики повышения эффективности рекламы за счет повышения показателя содержательной привлекательности рекламного сообщения.

2. ИСТТВ разработана в виде набора дополнительных модулей к существующей системе размещения рекламных сообщений.

3. Основным направлением разработанной ИС является баннерная реклама.

4. ИСТТВ обеспечивает интерфейс администратора, позволяющий гибко нацеливать рекламные показы на любые целевые группы.

5. ИС может развиваться в сторону включения других приемов интернет-рекламы (почтовые рассылки во всех видах и текстовая реклама).

6. В процессе разработки рабочего проекта ИС был проведен анализ экономической эффективности внедрения данного инструментария, и рассчитан срок окупаемости равный 15 месяцам.

7. Данная информационная система может быть интегрирована с системой территориального, тематического и любого другого вида таргетинга, позволяя более четко нацеливать рекламные кампании на нужные группы аудитории.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате диссертационного исследования были получены следующие результаты:

1. Проанализированы и классифицированы приемы интернет-рекламы наряду со сравнительным анализом эффективности и перспектив развития каждого из них. Этот анализ показал необходимость повышения эффективности интернет-рекламы для каждого из рассмотренных приемов. В качестве приоритетного направления была выбрана баннерная реклама, ввиду низкой эффективности по сравнению с прочими приемами.

2. Выделены способы повышения эффективности интернет-рекламы и выполнен сравнительный анализ их качества по критериям универсальности, стоимости, приросту эффективности непосредственно рекламы. В результате анализа самым перспективным способом был избран таргетинг или персонализация рекламного воздействия.

3. Анализ видов таргетинга показал недостаточную его эффективность и универсальность для некоторых типов рекламных кампаний, поэтому был разработан новый вид таргетинга - по типу восприятия рекламных сообщений разными группами пользователей.

4. Проведенный анализ моделей рекламных процессов показал необходимость разработки новой модели реакции посетителей для оценки эффективности рекламного сообщения, измеряющейся коэффициентом СТЯ.

5. Модели реакции посетителей являются связующим звеном между моделями охвата/частоты и моделями рекламного отклика, что позволило увязать все модели рекламных процессов в единый комплекс. Для этого адаптированы существующие модели охвата/частоты с целью использования их в интернет-рекламе в целом и в модели оценки эффективности рекламных сообщений в частности.

6. Проведенный анализ методик оценки эффективности рекламы подтвердил необходимость разработки методики оценки и повышения эффективности рекламных кампаний в Интернет на базе разработанной автором модели реакции посетителя.

7. В процессе разработки методики проанализированы аспекты восприятия текстовых сообщений в интернет-пространстве и классифицированы интернет-пользователи по типу восприятия. На базе этого анализа подробно описан и обоснован один из приемов повышения эффективности на примере увеличения содержательной привлекательности рекламных сообщений с применением информационной системы таргетинга по интернет-рекламы типу восприятия.

8. Разработан, описан и частично внедрен инструментарий для практического функционирования методики оценки и повышения эффективности рекламных кампаний, который был реализован в виде системы таргетинга интернет-рекламы по типу восприятия. Обосновано его применение путем оценки экономической эффективности внедрения проекта.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Михалев, Сергей Александрович, 2004 год

1. Aaker D.A. ADMOD: An Advertising Decision Model. Journal of Marketing Research, 12, 1975, p. 37-45.

2. Abrams DA, Hogg MA, eds. 1988. Social Identity Theory: Constructive and Critical Advances. Hemel Hempstead, UK: Harvester Wheatsheaf

3. ACNielsen.consult The Australian Online Advertising Effectiveness Study -2001

4. Agostini J. M. How to Estimate Unduplicated Audiences. Journal of Advertising Research, 1962, p. 24-27.

5. Banaji MR, Prentice DA. 1994. The self in social contexts. Annu. Rev. Psychol. 45:297-332

6. Bargh JA, Chen M, Burrows L. 1996. Automaticity of social behavior: direct effects of trait construct and stereotype activation on action. J. Pers. Soc. Psychol. 71:230-44

7. Bass, F.M. and R.T. Lonsdale, "An exploration of linear programming in media selection," Journal of Marketing Research, vol. 3, May 1966, pp. 179188.

8. Benesch, Charles, "Sales Tests as a Measure of Advertising Effectiveness," Journal of Marketing, Vol. 17, October, 1952, pp. 178-181.

9. Bodenhausen GV, Macrae CN. 1998. Stereotype activation and inhibition. In Stereotype Activation and Inhibition: Advances in Social Cognition, ed. RS Wyer Jr, 11:1 -52. Hillsdale, NJ: Erlbaum

10. Bower J. Net Audiences of U.S. and Canadian Magazines: Seven Tests of Agostini's Formula, Journal of Advertising Research, 3, 13-20, 1963

11. Cannon H. M. Addressing New Media with Conventional Media Planning -Journal of Interactive Advertising, Volume 1, Number 2, Spring 2001

12. Chandon J.-L.J. A Comparative Study of Media Exposure Models. Unpublished doctoral dissertation, Northwestern University, Evanston, 1976.

13. Corkindale D, John Newall. 1978. Advertising Threshold and Wearout. MCB Publications, Bradford, England.

14. Cross Media Research: Optimizing the Media Mix MSN / IAB / ARF -2003

15. Danaher P.J. An Approximate Loglinear Model for Predicting Magazine Audiences. Unpublished manuscript. 1989

16. DoubleClick Online Marketing Effectiveness research - 1999

17. Dynamic Logic Beyond the Click, June 2002

18. Dynamic Logic Visual Noise: The Role of Site Clutter in Advertising Effectiveness - 2000

19. Dynamic Logic / AdRelevance / 24/7 Media The Five Golden Rules of Online Branding - 2001

20. EllemersN., Russell S., DoosjeB. Annual Review of Psychology Self andsocial identity. Annu. Rev. Psychol. 44:127-171

21. Engel, J.F. and M. Warshaw, "Allocating advertizing dollars by linear programming," Journal of Advertizing Research, vol. 5, pp. 42-48, 1964.

22. Fiske, S., Taylor, S. Social cognition. Reading, MA: Addison-Wesley, 1984.

23. Franzen, G. Advertising Effectiveness: findings from empirical research. Henley-on-Thames: NTC Publications Ltd, 1994.

24. Gensch D.H. Computer Models in Advertising Media Selection. Journal of Marketing Research, 5, 1968, p. 414-24.

25. Gudykunst W.B., Gumbs L.I. Social Cognition and Intergroup Communication. In: Molefi, Kate Asante and William B. Gudylunst (eds.) Handbook of International and Intercultural Communication. Newbury Park L. - New Delhi: Sage Publication, 1989, p. 207.

26. Hofmans P. Measuring the Cumulative Net Coverage of Any Combination of Media. Journal of Marketing Research, 3, 1966, p. 269-278.

27. Horsky D., An empirical analysis of the optimal advertising policy, Management Science, 23, 1037-49, June 1977.

28. IAB / Dynamic Logic What works in Internet advertising, February 2002.

29. IAB / Dynamic Logic Online Builds Brands research - July 2001.

30. IAB / Millward Brown Interactive IAB Internet Advertising Effectiveness Study - 1997

31. IAB / Rex Briggs The Role of Creative Execution in Online Advertising Success- October 2001.

32. IAB/ PricewaterhouseCoopers IAB Internet Advertising Revenue Report -2001 Third-Quarter Results , December 2001.

33. Jones, J. P. When Ads Work: new proof that advertising triggers sales. New York: Lexington Books, 1995.

34. Ju K.-H.and Leckenby J.D. Performance of a Simple Reach/Frequency Model. Proceedings of the American Academy of Advertising, RC27-RC32, 1989.

35. Kaatz, R. B. Improving Agostini Formula for New Audience, Journal of Advertising Research, 3, 43-114, 1963

36. Kim H. G., Leckenby J. D. Creative Factors in Interactive Advertising 2000, paper presented at the Annual Conference of the American Academy of Advertising in Jacksonville, Florida, 2000.

37. Kim H. G., Leckenby J. D. Internet Reach/Frequency Estimation Accuracy by Data Collection Methods paper presented at the Annual Conference of the American Academy of Advertising in Jacksonville, Florida, 2002.

38. Kimball, Some industrial applications of military operations research methods, Operations Research, 5, 201-4, April 1957.

39. Kotler P. Marketing Decision Making: A Model Building Approach. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1971.

40. Kwerel S. Estimating the Unduplicated Audience of a Combination of

41. Media Vehicles: Integrated Theory and Estimation Method. Unpublished doctoral dissertation, Columbia University, New York, New York, 1964.

42. Kuehn A.A., McGuire T.W., and Weiss D.L., Measuring the effectiveness of advertising, 185-94 in R.M. Haas, ed., Science, Technology and Marketing, American Marketing Association, Chicago, 1966.

43. Laudon K.C., Traver C.G. E-commerce: Business. Technology. Society -Pearson Education, 2002.

44. Leckenby and Hsu T. A Large-Scale Test of the Declining Reach Phenomenon in Exposure Distribution Models. In Proceedings of the American Academy of Advertising Convention, Las Vegas, Nevada, 1987.

45. Leckenby J. D., Ju K.-H. Advances in Media Decision Models, Journal of Marketing, Vol. 21, October, 1991, pp. 338-361.

46. Leckenby J.D. Media Exposure Distribution Models in the United States: A Review. Paper presented to European Marketing Academy Conference, Toronto, Ontario, 1987.

47. Lee H.K. Sequential Aggregation Advertising Media Models. Unpublished Ph.D. Dissertation, The University of Texas at Austin, Austin, Texas, 1988.

48. Little J.D.C. Aggregate advertising response models: The state of the art. Journal of Advertising Research, 1992.

49. Little J.D.C. and Lodish L. M. A Media Planning Calculus. Operation Research, 1969, p. 3-35.

50. Lodish L. M. Exposure Interactions Among Media Schedules. Journal of Advertising, 13, 1973, p. 31-34.

51. Metheringham R. Measuring the Net Cumulative Coverage of a Print Campaign. Journal of Advertising Research, 4, 1964, p. 23-28.

52. Morgan Stanley Dean Witter Does Internet Advertising Work? - February 2001.

53. Nielsen//NetRatings The State of Online Advertising Data Covering The Fourth Quarter, 2002, 2003.

54. Parsons L. J., The product life cycle and time-varying advertising elasticities, Journal of Marketing Research, 12, 476-80, November 1975.

55. Pekelman, Dov, Suresh Sethi. Advertising budgeting, wearout and copy replacement. J. Operations Res. Society 29 7 651-659., 1978

56. Ray M. L. and Sawyer A. G. Repetition in Media Models: A Laboratory Technique. Journal of Marketing Research, 8, 1971, p. 20-29.

57. Riorden J. An Introduction to Combinatorial Analysis. New York, New York: John Wiley and Sons, Inc. 1958.

58. Rust R. T. Advertising Media Models: A Practical Guide. Lexington, Mass: Lexington Books, 1986.

59. Simon, Hermann. ADPULS: An advertising model with wear-out and pulsation. J. Marketing Res. 19 1982, 352-363.

60. SpyLog Исследование «Российский Интернет сегодня» - Март 2003 г.60.