Разработка системы моделей рекламных коммуникаций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Богданова, Марина Евгеньевна

• Богданова, Марина Евгеньевна
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Богданова, Марина Евгеньевна

Словарь рекламных терминов.

Список сокращений.

Введение.

Глава 1. Анализ теоретических основ планирования и оценки эффективности рекламной кампании.

1.1. Планирование рекламной кампании.

1.1.1. Цели и задачи рекламной кампании.

1.1.2. Методы и этапы стратегического планирования рекламной кампании.

1.1.3. Выбор каналов коммуникаций для повышения эффективности рекламной кампании.

1.2. Исследования аудитории различных СМИ.

1.2.1. Пресса.

1.2.2. Телевидение.

1.2.3. Наружная реклама.

1.2.4. Радио.

1.3. Модели оценки эффективности рекламной кампании.

1.3.1. Модель знания марки (рекламы).

1.3.2. Модель продаж на основе вероятности покупки.

1.3.3. Модель Discovery.

1.3.4. Оценка эффективности наружной рекламы.

Глава 2. Исследование и разработка методов планирования и оценки эффективности рекламных кампаний.

2.1. Факторы, влияющие на ключевые показатели деятельности организации.

2.2. Модель оценки вклада рекламы в продажи.

2.3. Имитационное моделирование.

2.4. Моделирование охвата аудитории PK на ТВ.

2.5. Модель Reach All media.

2.6. Генетический алгоритм (ГА).

Глава 3. Практическое применение разработанных методов при формировании системы моделей рекламных коммуникаций.

3.1. Система моделей рекламных коммуникаций.

3.2. Оценка вклада рекламы в продажи.

3.3. Модели охвата аудитории рекламной кампании.

3.3.1. Модель охвата аудитории PK на ТВ.

3.3.2. Модели охвата аудитории PK в остальных СМИ.

3.4. Оптимизация бюджета.

3.5. Выбор СМИ на основе СРТ.

3.6. Исследование эффективности наружной рекламы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка системы моделей рекламных коммуникаций»

Суть и актуальность проблемы. По данным Ассоциации коммуникативных агентств России (АКАР) за период с 1992 по 2001 годы объем рекламного рынка увеличился в 29 раз. В период с 2001 по 2008 рекламный рынок вырос в 2,5 раза, в 2009 наблюдалось падение на 28% (объем рекламного рынка составил 255,7 млрд руб.) [91] по сравнению с 2008 годом в связи с кризисом. Если в начале 90-х годов на потребительском рынке России постоянно присутствовали 200 разнородных товарных групп и только 3-5 конкурирующих марки в каждой, то сегодня потребительский рынок представлен более, чем 2200 товарными .группами, а количество микроконкурентов достигает десятки, а в некоторых товарных группах -сотни. Всего на Российском рекламном рынке сейчас представлено более 65 000 брендов1. Увеличение насыщенности российского рынка товарами вызвало кардинальные изменения потребительского поведения: современный потребитель нуждается в значительно большем объеме информации о товарах на рынке, чтобы иметь возможность их свободного выбора. 90-е годы прошлого столетия стали не только для России, но и для всего мира рубежом, когда объем информации стал удваиваться каждые год-полтора [98].

Реклама становится связующим элементом рынка, поскольку для совершения актов купли-продажи потенциальным продавцам и покупателям необходимо обозревать рынок, располагать определенным минимумом сведений о движении спроса и предложения. Распространяя информацию о наличии товаров, условиях их покупки и потребления, реклама участвует в формировании товарного предложения, а тем самым и спроса с точки зрения его конкретной направленности» [38]. Реклама является частью экономики страны, хотя ее стоимостной объем и составляет менее 1% ВВП. В настоящее время, пожалуй, нет ни одного человека, которого так или иначе не касалась бы реклама. Это может радовать, раздражать, но реальность такова. Так как

1 По данным мониторинга TNS Media Intelligence. реклама связана с движением денежных потоков, то многие участники рекламной деятельности подвержены рискам, которые необходимо сокращать.

Для минимизации рисков и устранения неэффективной траты денег на размещение рекламы необходимо оптимально распределять рекламный бюджет и прогнозировать возможный эффект от размещения рекламы. Необходим также постоянный мониторинг позиции компании на рынке, чтобы вовремя предсказать негативные последствия и принять решение по улучшению ситуации. Решение подобных задач маркетинга невозможно без применения формализованных подходов. Математические методы широко используются при изучении потребительского рынка, стимулировании сбыта, формировании характеристического портрета потребителя, управлении товарными запасами, прогнозировании показателей эффективности, таких как объем продаж, охват аудитории рекламной кампании, знание марки, лояльность к марке и др.

Очевидно, что с ростом конкуренции масштабы рекламы неограниченно возросли. Следовательно, возросло количество проблем и вопросов, связанных с ней. И это действительно так, но не потому, что для нас реклама является малоизученной. Определение эффективности рекламных кампаний, как важного контролирующего элемента рекламной деятельности, является актуальной проблемой. При достаточном количестве переводной и отечественной литературы по рекламе ощущается недостаток идей и новых решений в области оценки эффективности рекламных кампаний. Поэтому диссертационная работа посвящена разработке моделей рекламных коммуникаций, увеличивающих и оценивающих их эффективность.

Следует учитывать, что на эффективность рекламы влияет целый ряд факторов: затраты на рекламу, цена, дистрибуция, качество товара, экономический климат в стране, покупательская способность населения, известность бренда, лояльность покупателей к нему, наличие конкурентов, скорость забывания рекламы, время и место получения информации о товаре, креативное представление рекламного материала, сила привлечения внимания конкретного носителя рекламного сообщения, рост/спад в категории, эффект зонтичного бренда (например, Palmolive шампунь и гель для душа) и другие. Таким образом, существует большое количество факторов, отрицательно влияющих на эффективность рекламной деятельности. Для современных российских компаний возрастает актуальность тщательного, научно обоснованного планирования и управления рекламными затратами.

Степень разработанности проблемы. Тема оценки эффективности РК с точки зрения восприятия и реакции потребителей рассматривалась в работах многих авторов: Адамова С. «Методы измерения эффективности рекламы», Пишняк А.И. «Эффекты массовой коммуникации: влияние телевизионной рекламы на потребительское поведение (на примере российских рынков напитков)», Тиханова О. «Математическая модель достижения необходимого уровня известности товара (услуги)», Романова А.А., Панько А.В. «Маркетинговые коммуникации» и других. Применение методов оптимизации вложений в рекламу и определения рекламного бюджета были рассмотрены в работах Радченко Д.М. «Разработка алгоритмов и методов управления эффективностью рекламной деятельности», Бородиной И.П. «Разработка и анализ систем управления рекламными коммуникациями фирмы на потребительском рынке», Астафьевой Е.В. «Математическая модель влияния рекламы на деятельность фирмы, производящей однородную продукцию». Ранее эта тема рассматривалась с разных углов: либо с точки зрения креативных (средство визуального представления рекламного сообщения) и психологических концепций, либо моделирования отдельных показателей эффективности рекламы товаров в узком сегменте. Кленси К.Дж., Крейг П.С., Вольф М.М. - основатели консалтинговой маркетинговой компании Copernicus - написали книгу «Моделирование рынка: как спрогнозировать успех нового продукта», где рассказали о моделировании продаж и знания марки нового продукта, при этом они оценивали эффективность рекламы и будущие продажи продукта с помощью создания тестового магазина (дорогой метод оценки будущих продаж). Среди авторов, изучающих вопросы оптимизации и моделирования в рекламе, следует отметить Радченко Д.М., которая комплексно подошла к этой проблеме и разработала свою систему оценки рекламы, которая, как и все, не лишена недостатков: стоит отметить превалирование метода экспертных оценок, опирающихся на опыт и наличие большого объема статистической информации по рекламным кампаниям одной фирмы.

Отличительными особенностями рассматриваемой темы являются как анализ эффективности рекламы конкретной фирмы с применением определенного набора методик, с одной стороны, так и подход к проблеме с позиций общей теории - с другой стороны. Преимуществом анализа эффективности рекламы конкретной фирмы является практически применимый метод; его недостаток - узость использования ввиду необходимого наличия специфической информации. Преимущество подхода к проблеме с позиций общей теории в том, что он дает общее понимание проблемы, однако его применение на практике затруднено в основном из-за отсутствия информации, а также сложности ее формализации для использования в модельных расчетах.

Для устранения указанных недостатков существующих подходов в диссертации выполнено комплексное исследование проблемы, базирующееся на применении системного анализа и математических методов к моделированию рекламной деятельности.

В настоящее время существует вероятностная модель для оценки охвата аудитории планируемой рекламной кампании на телевидении (она будет рассмотрена далее), которую использует исследовательская компания ТЫБ Россия, но ее применение требует дополнительного анализа.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка системы (иерархии) моделей рекламных коммуникаций, позволяющей эффективно планировать размещение рекламы, оптимально распределять рекламный бюджет, количественно оценивать отдачу от вложений в рекламу.

Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие исследовательские задачи:

Проанализировать и оценить имеющиеся модели российских и зарубежных исследователей в области математического моделирования показателей эффективности рекламной деятельности.

Выделить этапы медиапланирования - планирования рекламных кампаний, смысл которого сводится к выбору оптимальной программы размещения рекламного материала: выбора конкретных средств массовой информации (каналов коммуникации), а также частоты (интенсивности) и длительности выхода рекламных сообщений. Программа размещения считается оптимальной, когда достигнут эффект от вложений в рекламу, т.е. выполнены цели РК.

Сформулировать факторы, влияющие на ключевые финансовые показатели деятельности организации.

Определить влияние факторов на эффективность наружной рекламы.

Воспроизвести модель исследовательской компании TNS охвата аудитории РК на ТВ (в MS Excel с применением объектно-ориентированного языка программирования VBA), определить по ней влияние основных факторов на охват аудитории с целью оптимального планирования РК на телевидении.

Смоделировать охват аудитории РК в нескольких СМК2.

На основе модели из предыдущего пункта оптимизировать бюджет РК за счет перераспределения его между различными каналами коммуникаций.

Привести альтернативный метод выбора СМИ для РК и уточнить факторы, влияющие на расчет и сравнение СРТ в разных СМИ.

Разработать модель оценки вклада рекламы в увеличение продаж и создать систему (иерархию) моделей рекламных коммуникаций.

2 На смену термину СМИ пришла уже вполне устоявшаяся аббревиатура СМК - средства массовой коммуникации. Провести практическую апробацию разработанных методов при планировании рекламных кампаний клиентов рекламного агентства Initiative с целью повышения эффективности рекламной деятельности клиентов.

Предмет и объект исследования. Предметом исследования являются методы планирования и модели оценки эффективности рекламных кампаний.

В качестве объекта исследования и практического применения предлагаемого подхода выбрана рекламная деятельность компаний.

Методологическая и теоретическая основа исследования состоит из методологических разработок и теоретических положений, изложенных в трудах отечественных и зарубежных авторов, отчетах и разработках рекламных агентств в следующих областях: маркетинг, менеджмент, экономико-математическое моделирование, системный анализ, теория вероятностей и математическая статистика. Программно-технический комплекс для построения модели охвата аудитории РК на телевидении реализован с использованием табличного процессора MS Excel и объектно-ориентированного языка программирования VBA. Для оптимизации бюджета (предполагает либо максимизацию охвата аудитории РК при фиксированном бюджете, либо минимизацию бюджета при фиксированном охвате за счет перераспределения его по видам СМИ) использовалось специализированное ПО, разработанное компанией Initiative Worldwide и применяемое в комплексе с исследованием по медиапотреблению (затраты времени в неделю на различные виды СМИ) россиян, проведенным компанией Initiative Moscow в 2007 году.

В диссертации применялись методы теории вероятностей, имитационное моделирование и регрессионный анализ.

Область исследования. Содержание диссертационного исследования соответствует специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Информационную основу исследования составили монографии, журнальные статьи, диссертации, научные доклады и материалы научных конференций и семинаров в области медиапланирования, оценки эффективности рекламы и моделирования показателей ее эффективности, а также результаты исследований компаний TNS Россия и Эспар-Аналитик в области измерения аудиторных показателей рекламы в разных видах СМИ, инструментальные разработки компании Initiative Worldwide, цены на рекламу в СРР - стоимость за пункт рейтинга).

Научная новизна исследования заключается в разработке эконометрической модели оценки вклада рекламы в продажи и в соединении моделей рекламных коммуникаций в единую систему.

Новыми являются следующие научные результаты, выносимые на защиту:

1. Оценены преимущества и недостатки имеющихся моделей оценки эффективности рекламных кампаний.

2. Определена совокупность рекламных и маркетинговых факторов, влияющих на ключевые показатели деятельности организации; определены факторы, влияющие на эффективность наружной рекламы, которая оценивается показателями «Узнаваемость постера» и «Запоминаемость бренда».

3. Разработана регрессионная модель для расчета вклада рекламы в прирост продаж, в которой существенную роль играет коэффициент отдачи -отношение прироста выручки за счет рекламы к затратам на рекламу.

4. Обоснована уточненная совокупность факторов, влияющих на расчет СРТ (cost per thousand - стоимость за тысячу контактов с аудиторией) в разных СМИ.

5. Разработана иерархия логически взаимосвязанных моделей медиапланирования, позволяющая наиболее эффективно планировать рекламные кампании.

Теоретическая значимость научных результатов заключается в том, что они: являются базой для дальнейших исследований в области моделирования рекламной деятельности организации, а также в расширении области

11 применения таких экономических наук, как эконометрика и маркетинг; в пополнении методологической базы медиапланирования и оценки эффективности рекламных кампаний.

Практическая значимость научных результатов состоит в том, что предложенный комплексный подход ориентирован на широкое применение как рекламными агентствами, планирующими размещение рекламы для клиентов, так и рекламодателями.

Практическое значение имеют: результаты исследования влияния факторов на эффективность наружной рекламы; модель оценки вклада рекламы в продажи, позволяющая также оценить и отдачу от инвестиций в рекламу; уточнение факторов, влияющих на расчет СРТ. методика комплексного подхода к медиапланированию, в частности система моделей рекламных коммуникаций;

Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при обучении и повышении квалификации специалистов в области маркетинга и экономико-математического моделирования.

Апробация работы и публикации. Основные положения и результаты исследования были изложены и обсуждены на следующих конференциях и семинарах: международная научная конференция «Молодежь и экономика» (Ярославль, ВФЭИ, 18 апреля 2007 г., 15 апреля 2009); «круглый стол» для аспирантов по теме «Финансовые аспекты инновационного развития экономики России», проведенный под научным руководством д.э.н., проф. JI.H. Красавиной (Финакадемия, март 2009 г.); международный семинар «Международная школа молодых исследователей. Летняя академия - 2009» по теме «Мировой финансовый кризис и его влияние на развитие финансовых систем» (Финакадемия, июнь 2009 г.).

Диссертационная работа связана с научно-исследовательскими работами, проведёнными в Финансовом университете в рамках комплексной темы «Инновационное развитие России: социально-экономическая стратегия и финансовая политика» по подтеме «Экономико-математический подход к измерению инновационного роста».

Разработанная в диссертационном исследовании система моделей рекламных коммуникаций внедрена в практику работы рекламного агентства ООО «Эффект Медиа» (Initiative). Предложенные модели позволяют как более эффективно планировать, так и оценивать размещение рекламных кампаний. Внедрение данной системы моделей в практику работы рекламного агентства даёт возможность снизить риск неэффективных инвестиций клиентов в рекламу и увеличить отдачу от вложения средств в РК.

Материалы диссертации используются кафедрой «Математическое моделирование экономических процессов» ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» в преподавании учебной дисциплины «Имитационное моделирование экономических процессов».

Применение результатов исследования подтверждено соответствующими документами.

Основные положения диссертации изложены в 5 статьях общим объёмом 2,15 п.л. (авторский объем 2,0 п.л.). Две статьи, общим объемом 1,2 п.л., в т.ч. авторский объем 1,2 п.л., опубликованы в изданиях, определённых ВАК.

Цели и задачи исследования определили структуру диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 3-х глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Исследование изложено на 110 страницах, иллюстрировано 1 таблицей, 29 рисунками, имеет 2 приложения. Список литературы включает 109 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Богданова, Марина Евгеньевна

Выводы по третьей главе.

1. Для оценки вклада рекламы в продажи, вычисления отдачи от рекламы в каждом виде СМИ и расчета эластичности продаж по затратам на рекламу целесообразно использовать модель вида (2.1).

2. Для повышения вклада рекламы в продажи необходимо правильно реализовать процесс планирования рекламной кампании - согласно этапам медиапланирования, изложенным в первой главе, и системе, приведенной на рис. 3.1, т.е. для достижения целей рекламной кампании надо, как один этап из комплекса маркетинговых мер, максимизировать охват аудитории рекламной кампании при фиксированном бюджете либо минимизировать бюджет при фиксированном охвате аудитории РК (задача оптимизации). Для оптимизации бюджета применен специальный программный инструмент (ПО, разработанное Initiative Worldwide), который основан на модели ОАРК во всех СМИ и использует для этого исследование о медиапотреблении россиян, цены различных СМИ и кривые охватов аудитории в каждом возможном СМИ. В свою очередь, принцип построения этих моделей расписан для прессы, наружной рекламы, радио (на основе имеющихся данных исследований и специализированного ПО). А для ТВ вероятностная модель охвата аудитории изложена подробно.

3. По результатам модели Reach All media были сделаны выводы, что при имеющемся бюджете в 540 тысяч долларов и изначальном плане по размещению рекламы в различных СМИ можно было достичь 80% Reach All media 3+, а при фиксированном охвате Reach All media 3+ = 80% и оптимальном распределении бюджета по СМИ сэкономить 19%. Если же максимизировать охват при фиксированном бюджете в 540 тысяч долларов, то можно получить 90% Reach All media 3+ при оптимальном распределении бюджета по СМИ. Вывод таков, что с использованием математического моделирования можно сэкономить бюджет либо достичь большего эффекта от рекламы за счет перераспределения средств между различными каналами коммуникаций.

4. Выводом из модели ОАРК на ТВ является количество рейтингов, которое необходимо купить на ТВ для охвата фиксированного количества целевой аудитории с частотой контакта с рекламой не менее 6 раз, а конкретно: для охвата 50% целевой аудитории на ТВ по модели планировалось купить 601 рейтинг, фактически оказалось, что было набрано 710 рейтингов и охват 47,3%. Ошибка прогноза составила 15,4% по рейтингам и 5,7% по охвату, что легко объясняется отсутствием детальной информации по мониторингу телесмотрения и допущениями, которые исходят из него же. Цель построения данной модели - изучение взаимосвязей охвата и вероятности просмотра целевой аудиторией рекламного сообщения -достигнута, анализ чувствительности ОАРК к факторам и определение минимальной выборки для устойчивости результатов.

5. Поскольку метод оптимизации бюджета на основе модели Reach All media является дорогим способом выбора СМИ для рекламной кампании, то можно использовать более дешевый метод, имеющий свои недостатки (невозможно вычислить охват кампании), - сравнение СМИ на основе стоимости за тысячу контактов с аудиторией.

6. В оценке эффективности наружной рекламы прямого влияния отдельных факторов не выявлено, все факторы влияют на эффективность наружной рекламы в совокупности. Сформулируем факторы, влияние которых на Узнаваемость постера и Запоминаемость бренда анализировалось: количество сторон, креативное исполнение (знакомые элементы-ассоциации с брендом на постере, юмористические надписи), известность бренда, затраты на рекламную кампанию во всех СМИ, поддержка рекламируемого бренда в других СМИ, нестандартность креатива, длительность размещения, смена креатива.

Заключение

Несмотря на то, что рассчитать эффективность рекламы точно практически невозможно, существует несколько методов расчета эффективности. К расчету эффективности подходят с разных сторон: можно оценивать экономическую эффективность с точки зрения увеличения выручки или прибыли после проведения рекламной кампании, можно оценивать психологическую эффективность, например такие параметры как изменение знания марки, рекламы и т.д., а можно оценивать количественные показатели отклика на рекламу, такие как количество посетителей магазина, число звонков в компанию после рекламы. Расчет охвата аудитории PK отнесем к эффективности планирования размещения рекламы, которая является предварительным этапом на пути к оценке отклика на рекламу и оценке экономической эффективности PK, ведь если сравнивать 2 плана размещения за один и тот же бюджет, то лучшим будет тот, который позволит охватить рекламным сообщением максимум целевой аудитории. Если в расчете экономической эффективности главной проблемой является то, что реклама не дает полного эффекта сразу, кроме того рост товарооборота нередко бывает вызван нерекламными факторами (изменение цены, покупательской способности, появлением нового конкурента); то в расчетах неэкономической эффективности основная проблема - это наличие нужных и достоверных исследований. Конкретный метод оценки эффективности выбирается исходя из задач PK и наличия данных для оценки.

В работе детально представлены 2 метода: один - в виде системы моделей - для планирования, другой - для оценки результатов рекламной кампании. Также в работе описаны 2 модели: вероятностная модель охвата аудитории рекламной кампании на ТВ, на основе которой в ПО TV Planet исследовательской компании TNS Россия можно распределить рекламный бюджет на ТВ между каналами таким образом, чтобы при фиксированном бюджете максимизировать ОАРК, либо при фиксированном охвате минимизировать бюджет; регрессионная модель продаж, которая позволяет вычислить вклад рекламы в прирост продаж.

Суммируем основные результаты исследования, отраженные в главах диссертации.

1. Рассмотрены возможные цели и задачи рекламной кампании, методы и этапы стратегического планирования рекламной кампании, выбор каналов коммуникаций для повышения эффективности РК, применяемые при планировании кампаний маркетинговые исследования, принцип ценообразования на телерынке, существующие модели оценки эффективности рекламных кампаний. Были сделаны основные выводы: успех любой РК во многом зависит от постановки цели, которая ставится исходя из положения фирмы на рынке, ее перспектив и возможностей. Главное, что правильно организованная и хорошо спланированная рекламная деятельность может значительно увеличить финансовые результаты.

2. Изучены модели для оценки эффективности рекламных кампаний. Основные выводы: применимость той или иной модели зависит от задач РК, имеющихся данных и возможности получить необходимые данные. Каждая модель является уникальной в своем роде и использует свои допущения и ограничения, также в каждой модели используются экспертные оценки. Сравнить качество моделей невозможно по причине специфичности рекламного рынка и сложности оценки восприятия рекламы и отклика на нее. Любой прогноз на будущее относительно эффекта от рекламы является вероятностной величиной с большим отклонением в ту или иную сторону, поэтому в модели ОАРК и находит применение теория вероятностей и имитационное моделирование.

3. Рассмотрены теоретические аспекты методов, примененных в главе 3 на практике для планирования и оценки эффективности рекламных кампаний, а именно: перечислены факторы, которые нужно учитывать при моделировании ключевых показателей деятельности компании; рассмотрена модель оценки вклада рекламы в продажи, выбраны показатели для проверки ее качества и адекватности; описан алгоритм имитационного моделирования, который применяется в модели охвата аудитории рекламной кампании на ТВ; подробно рассмотрена вероятностная модель ОАРК на ТВ; минимально подробно (ввиду коммерческой тайны) рассмотрена модель ОАРК во всех СМИ и изложена суть генетического алгоритма, который применяется при оптимизации бюджета РК с использованием модели Reach All media.

4. Для оценки вклада рекламы в продажи, вычисления отдачи от рекламы в каждом виде СМИ и расчета эластичности продаж по затратам на рекламу целесообразно использовать модель вида (2.1), предложенной автором.

5. Для повышения вклада рекламы в продажи необходимо правильно реализовать процесс планирования рекламной кампании, согласно этапам медиапланирования, изложенным в первой главе, и системе, приведенной на рис.3.1, то есть для достижения целей рекламной кампании надо, как один этап из комплекса маркетинговых мер, максимизировать охват аудитории рекламной кампании при фиксированном бюджете либо минимизировать бюджет при фиксированном охвате аудитории РК (задача оптимизации). Для оптимизации бюджета применен специальный программный инструмент (ПО Initiative Worldwide), который основан на модели ОАРК во всех СМИ и использует для этого исследование о медиапотреблении россиян, цены различных СМИ и кривые охватов аудитории в каждом возможном СМИ. В свою очередь, принцип построения этих моделей расписан для прессы, наружной рекламы, радио (на основе имеющихся данных исследований и специализированного ПО). А для ТВ вероятностная модель охвата аудитории изложена подробно для изучения чувствительности ОАРК к факторам.

6. По результатам модели Reach All media были сделаны выводы, что при имеющемся бюджете и изначальном плане по размещению рекламы в различных СМИ можно было достичь одного показателя Reach All media 6+, а при том же фиксированном охвате Reach All media 6+ и оптимальном распределении бюджета по СМИ сэкономить часть бюджета. Если же максимизировать охват при фиксированном бюджете, то можно получить больший показатель Reach All media 6+ при оптимальном распределении бюджета по СМИ. Вывод таков, что с использованием математического моделирования можно сэкономить бюджет либо достичь большего эффекта от рекламы за счет перераспределения средств между различными каналами коммуникаций.

7. Выводом из модели ОАРК на ТВ явилось количество рейтингов, которое необходимо купить на ТВ для охвата фиксированного количества целевой аудитории с эффективной частотой контакта с рекламой. Проведен анализ чувствительности ОАРК к изменению основных факторов и анализ устойчивости к изменению выборки. Цель построения данной модели -изучение взаимосвязей охвата и вероятности просмотра целевой аудиторией рекламного сообщения - достигнута.

Поскольку метод оптимизации бюджета на основе модели Reach All media является дорогим способом выбора СМИ для рекламной кампании, то можно использовать более дешевый метод, имеющий свои недостатки (невозможно вычислить охват кампании), - сравнение СМИ на основе стоимости за тысячу контактов с аудиторией, принимая во внимание факторы, влияющие на расчет СРТ в каждом из видов СМИ.

Любой здравомыслящий человек понимает, что эффективность рекламной кампании зависит от многих факторов: оценки конкурентной среды, правильно разработанной стратегии, креативности сообщения, грамотно составленного медиаплана, расчета основных статистик и показателей эффективности и прочих, предложенная модель - это всего лишь один из вариантов оценки эффективности рекламы. Именно использование математического аппарата и уже существующих технологий позволяет как профессиональным, так и разбирающимся клиентам, проводить успешные кампании, недаром Романов A.A., Панько A.B. сказали «Если не сможешь измерить, то не сможешь и управлять» [11, с.342].

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Богданова, Марина Евгеньевна, 2011 год

1. Бывшев В.А. Эконометрика. М: «Финансы и статистика», 2008

2. Веселов С. В. Маркетинг в рекламе. Часть I. Рекламный рынок и его изучение. Издательство: Издательство Международного института рекламы, 2003 г.

3. Веселов С. В. Маркетинг в рекламе. Часть II. Комплекс маркетинга в рекламной деятельности. Издательство: Издательство Международного института рекламы, 2003 г.

4. Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов статистика и Excel. М.: Форум-Инфра-М, 2004.

5. Дэвис Д. Д. Исследования в рекламной деятельности: теория и практика, М-СПб-Киев, 2003.

6. Кленси К.Дж., Крейг П.С., Вольф М.М. Моделирование рынка: как спрогнозировать успех нового продукта, пер. с англ. Болдышевой A.B. М.: Вершина, 2007

7. Котлер Ф. Маркетинг Менеджмент. СПб.: «Питер», 2000.

8. Котлер Ф. Маркетинг от А до Я. 80 концепций, которые должен знать каждый менеджер. Издательство: Нева, 2003 г.

9. Красс М.С. Математика в экономике. Основы математики. М.: ФБК-Пресс, 2005. - 462 с.

10. Ламбен Ж.Ж. Стратегический маркетинг. Издательство: Наука, СПб., 1996 г.

11. Романов A.A., Панько A.B. Маркетинговые коммуникации. М.: Эксмо, 2006 г.

12. Юданов А.Ю. Опыт конкуренции в России: причины успехов и неудач, М.: Финансовая компания «ИНТРАСТ»; «КНОРУС», 2007.

13. TNS Россия, Projects guid, 2009

14. Chip Conley, Eric Friedenwald-Fishman Marketing that matters: 10 practices to profit your business and change the world, Berret-Koehler Publisher, Inc., San Francisco, 20061. Диссертации

15. Астафьева E.B. Математическая модель влияния рекламы на деятельность фирмы, производящей однородную продукцию: диссертация к.ф.-м.н.: 05.13.18 Томск, 2006

16. Бородина И.П. Разработка и анализ систем управления рекламными коммуникациями фирмы на потребительском рынке: диссертация к.э.н: 05.13.10 Таганрог, 2005 http://www.lib.ua-ru.net/diss/cont/54456.html

17. Михалев О.В. Экономическая эффективность рекламной деятельности фирм. Диссертация к.э.н. Омск, 1994, http://www.dis.rU/market/arhiv/2003/2/5.html

18. Радченко Д.М. Разработка алгоритмов и методов управления эффективностью рекламной деятельности: диссертация к.т.н.: 05.13.10-Барнаул, 2006, http://www.lib.ua-ru.net/diss/cont/180904.html

19. Репина Е.Г. Статистическое исследование эффективности деятельности рекламных организаций на региональном рынке: На примере Самарской области: диссертация к.э.н.: 08.00.12 Самара, 2005, http://www.dissland.com/catalog/218501 .html

20. Статьи в периодических изданиях

21. Батищев Д.И., Исаев С.А. Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов./Межвузовский сборникнаучных трудов "Высокие технологии в технике, медицине и образовании", Воронеж, ВГТУ, 1997г, стр.4-17.

22. Белогородский A.A. Частота контактов с целевой аудиторией и ее влияние на эффективность кампании. «Маркетинг в России и за рубежом», 2006, № 2 (52)

23. Богданова М.Е. Факторы изменения объема продаж и модель оценки эффективности рекламы// Вестник ФА. М., 2010. - № 4. С. 48-52

24. Богданова М.Е. Система моделей медиапланирования// Экономические науки. М., 2010. - № 1(62). С. 439-444

25. Бут И., Шевчукова А., «Расходы на рекламу: логика хаоса», "Маркетинг и маркетинговые исследования", 11.02.05.

26. Бушуева Л.И. Методы прогнозирования объема продаж//Маркетинг в России и за рубежом, №1, 2002

27. Веселов C.B. «Рекламные посредники. Агентства-селлеры. Ценообразование на ТВ рекламном рынке»

28. Веселов C.B. Построение прогноза развития медиарекламного рынка на основе многокритериальной модели//Реклама. Теория и практика. 2008. -№1(25)

29. Веселов C.B. Построение прогноза развития медиарекламного рынка на основе многокритериальной модели//Реклама. Теория и практика. 2009. -№2

30. Давние В.В., Тинякова В.И. Современные методы анализа и прогнозирования в задачах обоснования маркетинговых решений. «Маркетинг в России и за рубежом», 2006, № 2 (52).

31. Ершов А. О пользе планирования рекламных бюджетов, «Рекламодатель: теория и практика», №6, июнь 2004, http://www.extra-rn.ru/600000106/

32. Ефремов А. Морлоки, орки и трекинги// «Индустрия рекламы» № 21,2002

33. Кузьменко А. Промоакции помогли увеличить выручку Х5 Retail Group// РБК Daily, 19 января 2010

34. Макиенко И., «Рекламный бюджет: методы определения», Маркетинг в России и за рубежом, № 2, 2003

35. Надеин A. Brand Dinamics методика нацеливания брэнда в лучшее будущее// Рекламные идеи - 2004, - No. 1. http://www.armi-marketing.com/library/BrandDynamicsRussian.pdf

36. Осипов М. Методика определения объема рекламных бюджетов: основные модели и российская специфика// Реклама. Теория и практика, №4, 2004 г.

37. Поляков В.А. Анализ становления мирового рекламного рынка и рекламы в России. «Маркетинг в России и за рубежом», 2006, №2.

38. Ранде Ю.Л. Удовлетворенность и лояльность персонала как главные показатели эффективности внутреннего маркетинга, «Маркетинг в России и за рубежом», 2006, № 3.

39. Столярова А. Особенности рекламной политики компаний, производящих коммерческую продукцию. Цена вопроса //Реклама и жизнь: теория и практика. 2004. - №4

40. Фурсов М. Оценка эффективности рекламы на основе ROI// «Рекламодатель», май 2005 http://www.reklamodatel.ru/?id=332

41. Andraz Zorko, "A cost-effective way for testing outdoor creatives", Slovenia, 2005

42. Anne Cunningham, Renita Coleman (Manship School of Mass Communication, Louisiana, USA ), "Outdoor advertising recall", 2003

43. Billett John, Fermor Ian The Agenda of Media Accountability, The Billet Consultancy, show how a systematic approach can effectively measure media's contribution.

44. Brown, G "Modelling Advertising Awareness" The Statistician Vol. 35 (1986)

45. Cain Peter Limitations of conventional market-mix modeling// Admap Magazine, April 2008, Issue 493

46. Campaigns, Journal of Advertising Research, Vol. 34, No. 2, March/April1994

47. Cusick Brian, Abens Rick Evaluating The ROI Of Radio And Billboards (A fast moving consumer goods case study).

48. Danaher, Peter J. and Roland T. Rust. Determining the Optimal Level of Media Spending, Journal of Advertising Research, January/February 1995.

49. Danaher, Peter J. Optimizing Response Functions of Media Exposure Distributions, Journal of the Operational Research Society, July 1991.

50. Darrel Whitley "A Genetic Algorithm Tutorial", 1993.

51. Field Peter Boosting returns from smaller budgets// Admap Magazine, September 2007, Issue 486

52. Field Peter, Binet Les The conflict between accountability and effectiveness// Admap Magazine, June 2007, Issue 484

53. Grnholdt Lars (Copenhagen business school, Denmark) Advertising effect modelling. A tool for optimizing the media plan.

54. Gugel Craig (Optimedia International U.S, Inc.), Cheryl Idell (Intermedia Advertising Group, Inc.) The ROI Ratio: Assessing individual media impact on cross-media advertising campaigns

55. Initiative, Радарная установка // «Индустрия рекламы», № 1-2, 2007.

56. Kaplan, Robert S. Discount Effects on Media Plan // Journal of Advertising Research.Vol.il. -No.3. 1971.

57. Krueger, Josheph. Developing a Marketing Budget, Target Marketing, October 1996.

58. Lex van Meurs, Mandy Klerkx, «Recognized in a Split Second. The effectiveness of outdoor posters»

59. Lynch, James and Graham J. Hooley. Increasing Sophistication in Advertising Budget Setting, Journal of Advertising Research, February/March 1990.

60. McDonald Colin Is your advertising working? A Guide to Evaluating Campaign Performance// International Journal of Advertising

61. McMeekin, Gordon. How to Set Up an Advertising Budget, The Journal of Business Forecasting, Winter 1988-1989.

62. Mitchel, Lionel A. An Examination of Methods of Setting Advertising Budgets: Practice and Literature // European Journal of Marketing. Vol. 27. - No. 5.- 1993.

63. Mukesh Bhargava, Naveen Donthu and Rosanne Caron "Improving the Effectiveness of Outdoor Advertising: Lessons from a study of 282

64. Outdoor Advertising Association of America, Inc, "Colour Combinations & Contrasts"

65. Sexton Don (Columbia University, The Arrow Group) Managing communications ROI.

66. Spencer Claire Accountability: in search of the holistic grail// Admap Magazine, May 2008, Issue 494

67. The Perception Research Survey "Eye Tracking Studies", Validating Outdoor's Impact in the Marketplace, 1999-2000, USA

68. Thomas Jerry Advertising effectiveness// Admap Magazine, February 2008, Issue 491

69. Tobias Blickle and Lothar Thiele "A Comparison of Selection Schemes used in Genetic Algorithm", 1995, 2 Edition.

70. Turner, Augustino. Cost-Effective Advertising, Marketing, May 1989.

71. Vuokko P. The determinants of advertising repetition effects. // Measuring advertising effectiveness. London: Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, 1997.

72. Ware Britta С. (Meredith Corporation), Bahary Judy (Starcom Worldwide), Calder Bobby (Northwestern University), Malthouse Ed (Northwestern University) The Magazine Maximizer: A model for Leveraging Magazine Engagement Dynamics

73. White Roderick Accountability and practicality Admap Magazine// June 2007, Issue 484