Медиапланирование на 100%
Шрифт:
Скорость создания медиаотчета во многом зависит от возможностей мониторинга выхода рекламных сообщений в тех или иных медиа. Эффективность медиаплана можно рассчитать, применив как стандартные (периодические для всех), так и специальные (под конкретную задачу) исследования.
Коррекция медиаплана
После анализа реализованного медиаплана производится его коррекция, направленная на повышение эффективности оставшейся части рекламной кампании или на будущую рекламную кампанию со схожими исходными данными и параметрами.
Компьютерная обработка
Планирование крупных рекламных кампаний, принятие решений при выборе носителей, значений охвата, частоты и других параметров – очень сложный процесс. Всегда существует множество различных вариантов, огромные массивы информации по рекламоносителям (количественный и качественный состав аудитории, ротация аудитории, дублирование, стоимость). Кроме выбора параметров, всегда желательно иметь и несколько вариантов медиаплана.
В связи с объективными сложностями, возникающими при планировании больших рекламных кампаний, специалисты используют специальные компьютерные программы, которые существенно облегчают медиапланирование.
Работа над программами для медиапланирования велась с начала 60-х годов XX века. С ростом вычислительной мощности компьютеров учитывались все новые и новые параметры. В 90-х появилась возможность не только верстать медиаплан, но и моделировать рыночную ситуацию с учетом влияния широкого спектра маркетинговых факторов на объем продаж. Например, консалтинговая служба Media Marketing Assessment (MMA) при анализе деятельности своих клиентов учитывает следующие данные:
• «недельные GRP, отсортированные по времени суток и размеру объявлений;
• каналы распространения продукции;
• количество магазинов, в которых продается товар;
• цена продукта и аналогичных продуктов конкурентов;
• недельные GRP главных конкурентов;
• даты проведения и характеристики рекламных акций по стимулированию сбыта (также сюда входят различные купоны, скидки и так далее);
• сводка погоды (средняя недельная температура), если это влияет на продажу продукта;
• сезонные тенденции» [90] .
90
Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 362.
Такие модели позволяют прогнозировать поведение рынка в зависимости от объема рекламы и ее насыщенности, быстро и экономично тестировать рынок. При этом отпадает необходимость в долгом и дорогом маркетинговом тестировании.
Специалисты выделяют три метода моделирования в медиапланировании: методы математической оптимизации, имитационные модели и эвристические модели.
Методы математической оптимизации (методы линейного [91] , нелинейного, целочисленного, динамического или целевого программирования) были опробованы в целях максимизации степени охвата аудитории или уровня частоты в рамках установленных бюджетных и прочих ограничений.
91
Например, «линейное программирование – один из самых часто используемых инструментов прикладных исследований. Его функция – работать с оптимальным распределением скудных ресурсов между конкурентными деятельностями с учетом ограничений, накладываемых конкретной ситуацией. Данные ограничения могут иметь финансовый, технологический, маркетинговый или организационный характер, но при этом они выражены в форме математического неравенства. Иными словами, линейное программирование – это метод математического представления планирования возможно лучшего размещения ограниченных ресурсов в случаях, когда применяемая модель использует линейные функции.
Линейное программирование как техника решения подобных проблем была разработана Джорджем Дантцигом в 1947 году как способ помочь решению военных проблем, возникших у военно-воздушных сил США. Его открытие – простой метод – в сочетании с вычислительными способностями компьютеров обеспечивал ответ на множество прежде неразрешимых проблем планирования, возникавших у властей и у бизнеса. Модель может быть выражена как максимизация линейных ограничений. Рассмотрим формулирование следующего совсем упрощенного примера, в котором рекламодатель может использовать приемы линейного программирования с целью нахождения „лучшей” комбинации размещения в трех различных СМИ.
Если рекламодатель желает максимизировать количество невзвешенных показов путем покупки рекламы в одном ежемесячном журнале (v1) и двух еженедельных изданиях (v2 и v3), то тогда функция может быть выражена следующим образом: совокупная невзвешенная стоимость показов (Total unweighted exposure value – UEV) = aUEV + bUEV + cUEV, где a, b и c – номер размещения в v1, v2 и v3, соответственно.
Рекламодатель может захотеть сделать это в рамках ограничений, наложенных скудным рекламным бюджетом, и в этом случае это ограничение будет представлено как следующее неравенство: общий рекламный бюджет <= a (цена размещения в v1) + b (цена размещения в v2) + c (цена размещения в v3). Из-за очевидной ограниченности количества выпусков, как их максимального количества, так и минимального, будут иметь место следующие зависимости:
a <= 12
b <= 52
c <= 52
a <= 0
b <= 0
c <= 0
Дополнительные ограничения могут выражать желание рекламодателя использовать v2 как минимум три раза чаще, чем v3, что будет представлено как b >= 3 c. Без этого простого метода решение данной проблемы пришлось бы искать методом проб и ошибок».
(Quelch J., Farris P. Cases in Advertising and Promotion Management. – Richard D. Irwin Inc., 1991. Р. 430–431.)
Из-за многих жестких ограничений методы математической оптимизации не получили широкого распространения.
Более современный тип – имитационные модели, основанные на обработке реальных данных о степени охвата аудитории и имитации возможной степени охвата и уровня частоты при заданных графиках использования средств распространения рекламы. Имитационные модели используют данные статистических исследований рынка и аудитории. К недостаткам этого типа моделей относят неспособность оценить большое количество возможных вариантов из-за ограничений в вычислительных ресурсах.
Эвристические модели основаны на использовании фактических данных о поведении потребителей и позволяют оценивать фактическую степень охвата и частоту рекламных контактов, которые достигаются реальными рекламными обращениями.
Для каждого носителя может использоваться отдельная программа, учитывающая его специфику. Так, например, для планирования в прессе используется программа Galileo, для работы с телевизионной информацией – программа Palomars, для планирования радио – Super Nova.
Следует принимать во внимание, что каждая программа имеет собственную базу данных и не может эффективно обсчитывать миксмедиапланы.
Стоит компьютерное обеспечение, включающее собственно программу и обновляемые данные, достаточно дорого – десятки тысяч долларов. Естественно, такие суммы по карману далеко не всем рекламодателям. В России современными компьютерными программами медиапланирования оснащены лишь ведущие рекламные агентства. Таких на рубеже XX и XXI веков в стране насчитывалось порядка 50.
Важно, чтобы использованные данные были точными. Однако сегодня в России тиражи многих изданий не аудируются, данные по аудитории СМИ в ряде регионов страны отсутствуют.
Для работы со сложными программами нужны специалисты соответствующего уровня, а во многих регионах их нет.
Но когда есть и программы, и профессионалы, работающие с ними, важно, чтобы специалисты, увлеченные компьютерными технологиями, не забывали о здравом смысле. А это, увы, случается.
После завершения работы над медиапланом определяются, в соответствии с концепцией всей рекламной кампании, требования к изготовлению объявлений, роликов, макетов других рекламных продуктов, которые будут размещены в выбранных печатных, эфирных СМИ и других рекламоносителях.
Выбор рекламоносителя
В процессе медиапланирования с характеристиками потенциального покупателя товара или услуги следует сопоставить характеристики рекламного средства (например, телевидения или газеты). В аудитории рекламоносителя должно быть как можно больше потенциальных покупателей, а затраты на их мотивирование – минимальными.