ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 07.04.2021
Просмотров: 3755
Скачиваний: 8
116
достижения планируемой доли рынка фирме необходимо в течение
продолжительного времени «держать» ДРР в полторадва раза выше,
чем планируемая доля рынка (ДР).
Ниже мы приводим графики для нашего примера. На
рис. 40
показан частотный спектр ДРР, а на
рис. 41
тот же самый спектр, но в
накопительном варианте (
f+
, т.е.
f
и более контактов) :
Рис. 40.
Частотный спектр ДРР S(f).
Рис. 41.
Зависимость S(f+) = S(j) от частоты f.
Еще раз приведем результаты расчета с использованием инфор
мации о спектрах долей рынка.
Фирма F:
G(1+)
=98%,
f
=24,
V
=$500т.,
ДРР
=
S(1+)
=60%.
Фирма К:
G
K
(1+)
=94%,
f
K
=21,
V
K
=$500т .,
ДРР
K
=
S
K
(1+)
=40%.
Область применимости модели
f
j=f
max
Σ
117
Глава VIII. Рекламные стратегии
Таким образом, несмотря на близость интегральных характерис
тик рекламных кампаний («средняя температура по госпиталю»), ве
личины ДРР, вычисляемые на основе более детальной информации
о системе (спектры), различаются очень существенно – ДРР фирмы
F на
50%
(
!
) больше ДРР фирмы K. Как говорится, комментарии из
лишни.
Таким образом, возможности программы не ограничены лишь
расчетами в модели бинарного рынка. Стандартная процедура опти
мизации по
G(f+)
, когда конкуренцией можно пренебречь, и расши
ренный режим оптимизации по ДРР с учетом активности конкурен
тов – вот неполный перечень ее возможностей.
3.
О целесообразности использования развиваемого в нашей кни
ге подхода к расчету мультимедийного охвата (часто упоминается в
литературе как media mix) мы хотели бы сказать следующее.
Действительно, оправданность планирования рекламы в СМИ
разных типов по единой схеме дискуссионна. Главное препятствие,
на наш взгляд, состоит в том, что не существует (да и не будет суще
ствовать)
единого определения приведенного рекламного контакта
СМИ разной природы
, корректно описывающего совокупный частот
ный спектр. По большому счету, аналогичные трудности «контакт
контакту рознь» существуют и в рамках СМИ одного типа. Самый
простой пример – показ одного и того же ролика на центральном и
региональном каналах. Аналогично могут различаться и контакты в
прессе. Искушенные читатели скажут, что такие различия – сущие
пустяки по сравнению с разницей в контактах «наружки» и TV. Мы
согласимся! Однако и в этом случае дискуссии не получится, посколь
ку в пять минут можно придумать десятки ситуаций как в пользу «на
ружки», так и в пользу TV. Например, как оценить контакты на TV:
«прогноз погоды представляет фирма…» или «поддержка концерта
фирма1, фирма2…» по сравнению с контактами от прокатов роликов
глубоких по содержанию и художественному исполнению? Чем не
аналог примера с «наружкой» и TV?
Просим ни в коем случае не причислять нас к ярым привержен
цам планирования по мультимедийному охвату, просто в достаточно
большом числе случаев такое планирование, с нашей точки зрения,
оправдано. Естественно, что рейтинги СМИ разных типов и соответ
ствующие им выходы (или
GRP
) должны быть подвергнуты особой
ревизии со стороны медиаплэнера, но и это не является определяю
щим. Ревизии при планировании по мультимедиа должно подвергать
ся, прежде всего, само
рекламное обращение,
и в этом мы видим ключ
118
к решению проблемы. В этом смысле
рекламный пакет должен фор"
мироваться по признаку «
родства
» действия рекламных контак"
тов на потребителя
. Творчество и знание менеджером основ психо
логии восприятия рекламы – непременное условие получения кор
ректных результатов при работе с программой. А существующее табу,
сложившееся у рекламистов относительно планирования по мульти
медиа, мы считаем анахронизмом.
Главное наше достижение, как нам кажется, в том, что впервые
осуществлена сама возможность визуально наблюдать распределе
ние рекламных контактов СМИ разных типов в общем частотном
спектре и механизм управления спектром в приближении экспонен
циального изменения эффективности контактов СМИ разной при
роды. В конечном счёте, дело вкуса — выбирать приемлемый меха
низм планирования. Никто не мешает планировать отдельно в рам
ках одного типа СМИ, и в программе
Excom Media Planer
реализо
вана эта возможность. Более того, на первом этапе планирования
очень полезно работать с каждым типом СМИ по отдельности, руко
водствуясь принципом «родства» рекламного контакта, и точечно ре
шать задачи необходимого числа контактов с рекламным сообщени
ем. В итоге, соединив все рекламные коммуникации в едином плане,
получим то, что принято называть ИМК (интегрированные марке
тинговые коммуникации), а для бюджета — это
хорошая оценка
сверху
! Далее, как говорится, дело техники и творчества плэнера –
экономить рекламный бюджет
. Суть ИМК и состоит в том, чтобы
увеличить эффективность контактов и снизить уровень затрат на дуб
лирование различных каналов информации (коммуникаций).
Тонкая структура спроса
1.1. Время жизни товара (услуги)
В Главе II для моделирования рекламного процесса была сфор
мулирована бинарная модель рынка. Там же сказано, что хотя реаль
ность и сложнее любой модели, конструктивной альтернативы мате
матическому моделированию сложных процессов не существует.
Однако эта модель может быть использована не только для планиро
вания рекламы, но и для анализа более широких маркетинговых за
дач, встающих при выборе стратегии рекламы. В этом параграфе мы
рассмотрим некоторые вопросы маркетинга, оставаясь в рамках би
нарной модели.
1
§
Область применимости модели
119
Глава VIII. Рекламные стратегии
Введем некоторые предварительные понятия. Планирование рек
ламной кампании, методика которой описана выше, ограничено по
времени и осуществляется в пределах одного рекламного цикла. В
этой главе мы будем рассматривать вопросы, связанные с анализом
поведения спроса на достаточно больших промежутках времени,
включающих много рекламных циклов. Поэтому для измерения вре
мени удобно ввести число рекламных циклов, которое обозначим
m
.
Вначале рассмотрим следующую задачу: найдем суммарный
спрос
D(m)
,
при условии, что нам известна динамика продаж за один
цикл (
m=1
), обусловленная
новыми
покупателями. Решение этой за
дачи позволит нам сделать весьма важные выводы о целях маркетин
говых мероприятий на конкретном временном интервале развития
рынка. Введем параметр
δδδδδ
1
, характеризующий
процент ухода
поку
пателей с рынка
за один цикл
. Под уходом мы понимаем переход по
требителей на другой (конкурирующий) брэнд или вовсе отказ от по
требления товара (услуги) данной категории.
Смысл параметра
δδδδδ
1
и необходимость его введения вполне оче
видны. Действительно, трудно себе представить, что потребитель
пользуется товаром (услугой) бесконечно долго; даже в том случае,
когда потребитель пользуется товаром постоянно, вступает в силу
физическое ограничение – человек не может жить вечно!
Введем зависимость числа потребителей брэнда от числа реклам
ных циклов (от времени) —
d(m)
и вычислим суммарное число по
требителей, накопившихся ко времени
m"
ого цикла. Оно, очевидно,
дается суммой
D(m) =
(1"
δδδδδ
1
)
j"1
d(m"j+1)
. (1)
Действительно, в
m"
ый цикл мы (по определению) имеем
d(m)
вновь пришедших потребителей, от
m"1
цикла осталось
(1"
δδδδδ
1
) d(m"
1)
потребителей (т.к.
δδδδδ
1
d(m"1) –
ушло), от
m"2
цикла имеем, соот
ветственно
(1"
δδδδδ
1
)
2
d(m"2)
потребителей и т.д. В итоге получаем фор
мулу (1).
Теперь используем бинарную структуру рынка и разделим всех
потребителей на брэндовых (индекс B) и свободных (индекс L). Для
этого введем долю брэндовых потребителей
Х(m)
(процент позици
онирования рынка первых покупок). С учетом сказанного запишем:
D
L
(m) =
[1 " X(m"j+1)] d(m"j+1) (1 "
δδδδδ
1
)
j"1
, (2)
Σ
j=1
m
Σ
j=1
m
120
D
B
(m) =
X(m"j+1) d(m"j+1) ( 1"
δδδδδ
1
)
j"1
. (3)
Весь дальнейший анализ рынка будет связан с анализом след
ствий формул (2) и (3), который может быть проведен, если заданы
функции
d(m)
и
X(m)
. Здесь мы ограничимся следующим модель
ным их представлением, позволяющим получить достаточно простые
выражения, которые могут быть детально проанализированы:
d(m) = 1" (1" d
1
)
m
,
X(m)= 1" (1" x
1
)
m
. (4)
Отметим, что спрос задан в относительных единицах (в едини
цах
максимального
числа
новых
потребителей за
один
цикл), а пара
метры
x
1
и
d
1
задают скорость насыщения доли позиционированных
потребителей и спроса.
Учитывая (4), формулы (1)(2) можно просуммировать, исполь
зуя выражение для суммы геометрической прогрессии:
D(m)=
δδδδδ
(m)/
δδδδδ
1
" (1" d
1
)/(
δδδδδ
1
" d
1
) [
δδδδδ
(m) " d(m)]
,
(5)
D
L
(m)=(1"x
1
)/(
δδδδδ
1
"x
1
) [
δδδδδ
(m) "X(m)] " (1"d
1
)(1"x
1
)
{ [1" d(m)][1"X(m)] " [1"
δδδδδ
(m)]}/[(1"d
1
)(1" x
1
) " ( 1"
δδδδδ
1
)]
,
(6)
где
δδδδδ
(m) = 1" (1"
δδδδδ
1
)
m
.
Зная
D(m)
и
D
L
(m)
,
легко найти брэндовую
часть спроса, поскольку
D
B
(m) = D(m) " D
L
(m)
.
Наконец, из
D
L
(m)
и
D
B
(m)
выделим части спроса, сформиро
ванные за счет
новых
покупателей (для их обозначения будем исполь
зовать индекс
0
):
D
L0
(m) = d(m) [1" X(m)] , D
B0
(m) = d(m) X(m)
. (7)
Подчеркнем еще раз, что
D
L0
и
D
B0
содержатся в
D
L
и
D
B
.
Принимая во внимание, что у части наших читателей громозд
кость полученных выражений может вызвать определенную «сла
бость», скажем, что нам еще повезло, что удалось просуммировать
выражения (2) и (3) и получить такой простой вид формул! При
m
→∞
→∞
→∞
→∞
→∞
полученные выражения еще более упрощаются:
D
пр
= 1/
δδδδδ
1
,
D
Bпр
= 1 /
δδδδδ
1
,
D
Lпр
= 0
,
D
B0пр
= 1
,
D
L0пр
= 0
.
(8)
Σ
j=1
m
Тонкая структура спроса. Время жизни товара