Дослідження зв язку рекламного звернення з його носіями (стр. 2 из 3)

Припускають, що реакція збуту ринкового сегмента є нелінійною функцією y_st; т_st — середній на одну людину потенціал збуту ринкового сегмента s у період t (грошова одиниця / людина / період часу); g(y_st) — середнє відсоткове відношення очікуваної реакції в сегменті ринку s на час t, досягнутий за вартості експозиції на одну людину y_st.

Довільна величина т_stg(y_st) є нормою збуту, яку буде отримано за даного рівня y_st і n_sт_stg(y_st) — збут, що досягається у сегменті s у періодчасуt зay_st, де n_s — кількість людей у ринковому сегменті s.

Економіко-математична модель МЕDІАК. потребує знаходження x_jtта y_st таким чином, щоб

SSn_sт_stg(y_st)-max,

st

якщо y_st = ay_s(_t-1)+Se_jd_sjtx_jt

j

e_jt£x_jt£u_jt,

SSc_jtx_jt £ B,

t j

e_jt — мінімальна кількість публікацій у вибраному носіїj у період часу t; u_jt — максимальна кількість публікацій у вибраному варіанті jі період часу t; c_jt,— вартість вибраного варіанта j в період часу t; B —бюджетне обмеження.

Цільова функція визначає вартість графіка публікацій.

Бюджетне обмеження не дає змогу вибрати графік публікацій, який вийде за рамки певного рівня бюджету.

Модель МЕDІАК базується на реалістичному, але дещо спрощеному уявленні про дію рекламного процесу: при створенні експозиції рекламного звернення досягається певний розумовий стан y_st, оскільки населення забуватиме повідомлення. Якщо його експозиція (показ) не повторюватиметься, то й потрібний рекламодавцю розумовий стан буде поступово зникати. Відтак концепція зменшуючих повернень уводить функцію g(y_st), яка пов'язує названий розумовий стан, який створюється рекламним зверненням, із рішенням про купівлю товару. Ця функція характеризує таку істину: після того, якy_st, досягає певного рівня, збільшення його вже не має сенсу.

Отже, модель МЕDІАК базується на опосередкованому зв'язку між витратами на рекламу і безпосереднім збутом. Коли такий зв'язок є насправді, модель може бути ефективною. До переваг моделі належить урахування реального часу та пори року. Модифікації моделі використовують імовірнісний розподіл для y_st, що допомагає зменшити викривлення результатів.

Модель АDМОD. Ця модель відрізняється від моделі МЕDIАК двома особливостями: по-перше, вона виходить із іншої операційної концепції рекламного процесу, по-друге, передбачає ймовірність показу (експозицій) рекламних звернень на рівні окремої людини.

У моделі АDМОD увага спрямовується на зміни переконань або рішень споживачів, які реклама намагається прискорити і які мають перспективне значення для фірми. Так, рекламодавець може мати на меті переконати споживача: а) купити торгову марку вперше; б) купити торгову марку повторно, запроваджуючи новий спосіб користування торговою маркою; в) змінити ставлення до торгової марки;г) отримати інформацію про торгову марку тощо. Такі результати рекламної кампанії сприятимуть зростанню виробництва в майбутньому, тобто зростанню збуту або прибутку в наступних періодах.

У моделі АDМОD робиться спроба створити графік показу рекламного звернення в засобах масової інформації, який сприятиме максимізації прибутку в заздалегідь визначений період рекламної кампанії. Основною особливістю використання моделі є визначення показника, який розкриватиме ймовірність того, що пізнання споживача змінюється у потрібному для рекламодавця напрямі і він має на меті зробити бажану для рекламодавця дію (тобто купити те, що рекламується). Спеціалісти з рекламного бізнесу у США вважають, що на цю ймовірність впливає показ (експозиція) рекламного звернення в засобах масової інформації.

Модель АDМОD передбачає обстеження окремих груп населення, відібраних із різних сегментів, а також дослідження імовірності впливу графіка показу на кожну окрему людину з цих груп. Вплив залежить від таких факторів: а) складності чи «вартості» рішення про купівлю (змін у пізнанні), яке може виникнути в результаті показу рекламного звернення; б) кількості експозицій та їх джерел для окремої людини згідно з графіком; в) властивості рекламного звернення реально вплинути на зміни у пізнанні або на рішення про покупку.

Особливістю моделі є також порівняно висока кількість людей у групах кожного сегмента, яка має бути не меншою за 100—200 осіб. Змір групи, що обстежується у сегменті s, позначається п_s а загальний розмір сегмента — N_s. Метою рекламодавця в моделі вважається, як уже було сказано, прискорення змін у пізнанні або рішення про купівлю. Перспективне значення для фірми отримання такого результату від члена сегментаs позначається W_s. Це реальна величина збуту та прибутку, що прогнозується, і яка є результатом змін у пізнанні або в поведінці покупця.

У моделі використовуються такі компоненти, як функція повторів показу рекламного звернення і вплив носія реклами.

Припустімо, що метою рекламного звернення є залучення члена сегмента до пробної купівлі. Перспективне значення для фірми цієї купівлі відбиватиме валовий прибуток від продажу товарної марки. При цьому коефіцієнт переоцінки (знижка у відсотках) відображатиме собівартість капіталу й неврівноваженість ринку, обсяг купівель у даному асортименті товарів, які здійснює член сегмента, і рівень ставлення до торгової марки після того, як її випробують чи використають. Оцінку ставлення до торгової марки можна здобути різними способами: дослідженням чи просто спостереженнями за частотою повторних купівель. Ця ситуація схожа з тією, коли метою є залучення споживача до використання продукту (виробу) по-новому, для іншої мети. У контексті важливим визначальним фактором W_s, є нові способи використання торгової марки після того, як споживача переконали випробувати (використати, купити вперше) дану торгову марку.

Метою може бути зміна іміджу торгової марки. У цьому випадку завданням може бути збереження прихильності наявних споживачів, зменшення їхньої піддатливості на умовляння конкурентів. Імовірно, що більш високий імідж буде зв'язаний із більш стійким рівнем покупок. Різниця цих рівнів позначається W_s.

Для кожного члена обстежуваної групи, окремої людини і, визначається ймовірність того, що їй буде запропонований кожний носій j, який розглядається у моделі. Ця ймовірність позначається b_ij. Носій j зв'язаний з вибраним варіантом показу. Умовна ймовірність того, що вибраний варіантj справді буде запропонований кожній окремій людині, позначається h_j. Тобто ймовірність того, що людина і читає певний номер якогось журналу позначатиметься b_ij,а ймовірність того, що ця людина побачить відповідне рекламне звернення в ньому —h_j. Результат множення цих двох членів відображає ймовірність того, що окремій людині і буде показаний вибраний варіант носія. Тоді

Р_ij = b_ijh_j

де Р_ij— імовірність того, що окремій людині і буде показаний вибраний носій j.

Модель допускає також уведення показника Z_i, — довільної величини, що відображає кількість показів (експозицій), отриманих людиною i за графіком показу рекламного звернення, який є цільовою функцією. Значення Z_i не може бути встановлено точно, але, знаючи ймовірність показу, можна розрахувати ¦(Z_i), тобто розподілення ймовірності для Z_i для графіка публікацій (показу). Так, коли розглядаються тільки дві публікації, імовірність експозиції, що дорівнює 0, для окремої людини і буде (1–P_i5)(1–P_i7), імовірність однієї експозиції дорівнює P_i5(1-P_i7)+P_i7(1–P_i5), а ймовірність двох експозицій дорівнюватиме P_i5-P_i7. Для спрощення розрахунків¦(Z_i) можна застосувати формулу бінома. При цьому середнє від¦(Z_i), яке отримує окрема людина i, дорівнюватиме:

S Р_ijX_j

j

де X_j — кількість публікацій у вибраному носіїj.

Також рекомендується вирахувати розподіл за формулою

S Р_ij(1- Р_ij)X_j

j

Таким чином, метод АDМОD допускає, що рекламна кампанія певної тривалості намагається змінити поінформованість людини або прискорити її дію (купівлю). Результатом рекламної кампанії має бути ймовірність того, що вона мала успіх у члена сегмента. Цяймовірність позначається через a(1/s). Вона буде однаковою для кожного сегмента, а цифра «1» означає, що вплив джерела інформації (носія) буде максимальним. Імовірність буде залежати від кількості експозицій, які можна провести згідно із графіком публікацій для члена будь-якого даного сегмента Z, тобто в моделі враховується також функція повторень a_s¹(Z_i).

У моделі АDМОD відсутні розрахунки величини фактора забування, як це має місце в моделі МЕDІАК. Однак і модель АDМOD виходить із припущення, що рекламне звернення наприкінці рекламної кампанії повністю забувається, тобто визнається обмежений час дії рекламного звернення. Справді, ті люди, які не прореагували на рекламну кампанію, коли вона була в розпалі, навряд чи реагуватимуть на ту саму рекламу, якщо кампанію буде продовжено. Ось чому в моделі не використовується показник забувань. Функція повторів експозицій зв'язується з оптимальними умовами: журнал чи телевізійна програма, які є носіями рекламного звернення, збільшують вплив рекламного звернення до максимального рівня завдяки таким факторам, як інтерес глядацької аудиторії, престиж носія тощо. Допускається, що вплив джерела (носія) може сягати 1,0 за шкалою 0.....1,0.