Annotation 2 страница

Стоимость рекламы на тысячу контактов (СРМ) ($) = Затраты на рекламное объявление/Рекламные контакты (тыс.)

= 4 000 долларов/(120 000/1000)

= 4 000 долларов/120 = 33,33 доллара

Источники данных, сложности и предостережения

При проведении рекламной кампании совокупные затраты на привлечение СМИ могут включать в себя, помимо расходов на время и место в средствах рекламы, агентский гонорар и затраты на создание исходных творческих материалов. Маркетологи должны также обладать предварительными данными в отношении количества рекламных воздействий, ожидаемых или достигнутых в ходе рекламной кампании, на соответствующем уровне детализации. Доступ к этим данным часто легче получить специалистам интернет-маркетинга (см. раздел 9.7).

Показатель СРМ является только отправным пунктом анализа. Не все рекламные контакты одинаково ценны. Следовательно, с коммерческой точки зрения за рекламные воздействия из одного источника, может быть, имеет смысл платить больше, чем из других.

При расчете СРМ маркетологи должны также учитывать свою способность фиксировать общие затраты на рекламную деятельность. Статьи расходов обычно включают в себя суммы, выплачиваемые творческим агентствам за разработку рекламных материалов; деньги, выплачиваемые организации, которая продает средства массовой информации; а также оплату Интернета и затраты, связанные с отслеживанием рекламы.

Соотнесенные показатели и понятия

Стоимость одного рейтингового пункта (СРР). Расходы на
рекламную кампанию по отношению к полученным рейтин-
говым пунктам. Таким же образом, как и СРМ, стоимость
одного рейтингового пункта определяет СРР рекламной
кампании путем деления затрат на рекламу на количество
полученных рейтинговых пунктов.

9.3 Охват, чистый охват и частота рекламного воздействия

Охват - это то же самое, что и чистый охват; оба эти показателя определяют количество или процентную долю лиц в заданной совокупности, которые, как минимум, один раз подвергались воздействию рекламы. Частота рекламного воздействия определяет, сколько раз, в среднем, каждый такой человек видел рекламное объявление.

Рекламные контакты (#) = Охват (#) х Частота рекламного воздействия (#)

Чистый охват и частота рекламного воздействия являются важными понятиями при описании рекламной кампании. Кампания с высоким показателем чистого охвата и низкой частотой рекламного воздействия рискует затеряться в насыщенной рекламной среде. Кампания с низким показателем чистого охвата и высокой частотой может чрезмерно воздействовать на некоторые целевые аудитории, но полностью пропускать другие. Показатели охвата и частоты рекламного воздействия помогают маркетологам корректировать их планы использования средств рекламы с поправкой на стратегические маркетинговые планы.

Цель: разделить совокупные воздействия на количество людей, охваченных рекламой, и среднюю частоту, с которой эти люди подвергаются воздействию рекламы

Чтобы выяснить разницу между охватом и частотой рекламного воздействия, давайте проанализируем то, что мы узнали в разделе 9.1. При объединении рекламных впечатлений, полученных из многочисленных публикаций, результаты часто называют общим числом рекламных контактов или общей суммой рекламных впечатлений. Когда общее число рекламных контактов выражается в виде процентной доли общей совокупности, этот показатель называется валовым рейтинговым коэффициентом (GRP). Например, представим себе, что средство распространения рекламы охватывает 12% совокупности. Это средство будет иметь охват по одной публикации в 12 рейтинговых пунктов. Если компания дает рекламу в 10 таких средствах массовой информации, то она получит 120 пунктов GRP.

А сейчас давайте взглянем на то, как образуются эти 120 пунктов GRP. Предположим, мы знаем, что 10 рекламных объявлений имеют показатель чистого охвата в 40%, а средняя частота рекламного воздействия - 3. Тогда, валовой рейтинговый коэффициент может быть рассчитан как 40 х 3 = 120 пунктов GRP.

ПРИМЕР. Рекламный ролик показывают один раз в каждом из трех промежутков времени. Компания Nielsen отслеживает, какие семьи имеют возможность его посмотреть. Этот рекламный ролик выходит в эфир на рынке, состоящем из пяти семей: А, Б, В, Г и Д. Промежутки времени 1 и 2 имеют рейтинг 60, поскольку в это время телевизор смотрят 60% семей. Промежуток времени 3 имеет рейтинг 20.

Промежуток времени	Семьи, имеющие возможность увидеть рекламное сообщение	Семьи, не имеющие возможность увидеть рекламное сообщение	Рейтинговые пункты промежутка времени
	АБД	В Д
	АБВ	ГД
	А	Б В Г Д
		GRP

GRP — Рекламные контакты/Совокупность = 7/5= 140 (%)

Рекламный ролик смотрят семьи А, Б, В и Д, но не Г. Таким образом, он формирует рекламные впечатления у четырех из пяти семей, что равно охвату в 80%. В пяти охваченных семьях рекламный ролик посмотрели всего семь раз. Следовательно, средняя частота его рекламного воздействия может быть рассчитана как 7/4 или 1,75. Исходя из этого, мы можем рассчитать валовой рейтинговый коэффициент рекламной кампании следующим образом:

GRP = Охват (%) х Средняя частота рекламного воздействия =4/5 ^х 7/4 = 80% х 1,75 = 140 (%)

Если не оговорено иное, то простые показатели общей численности аудитории (такие как GRP или рекламные контакты) не разграничивают кампании, которые воздействуют на более многочисленные аудитории меньшее число раз, и кампании, которые воздействуют на менее многочисленные аудитории, но большее число раз. Другими словами, эти показатели не проводят различие между охватом и частотой рекламного воздействия.

Охват, будь то чистый охват или просто охват, относится к не дублируемой рекламной аудитории, состоящей из отдельных лиц, подвергнутых воздействию рассматриваемого рекламного объявления, по меньшей мере, один раз. Охват может быть выражен или как количество индивидуумов в совокупности, или как процент лиц в означенной совокупности, видевших рекламное объявление.

Охват. Количество индивидуумов в совокупности или процент лиц этой совокупности, подвергнутых воздействию рекламного объявления.

Частота рекламного воздействия рассчитывается путем деления общего числа рекламных контактов на охват. Частота равна среднему количеству рекламных контактов индивидуумов, которые были подвергнуты, как минимум, одному воздействию рассматриваемого рекламного сообщения. Частота рекламного воздействия рассчитывается только среди тех индивидуумов, которые были подвергнуты воздействию данного рекламного сообщения. Исходя из вышесказанного, можно вывести такую формулу: Общее число рекламных контактов = Охват х Средняя частота рекламного воздействия.

Средняя частота рекламного воздействия. Среднее количество рекламных контактов в расчете на одного охваченного индивидуума.

Медиапланы могут различаться по охвату и частоте рекламного воздействия, но по-прежнему давать такую же цифру общего числа рекламных контактов.

Чистый охват. Этот термин используется для того, чтобы акцентировать внимание на том факте, что охват множественных размещений рекламы не рассчитывается путем простого сложения всех индивидуумов, охваченных каждым из этих размещений. Иногда слово «чистый» опускается, и этот показатель называется просто охватом.

ПРИМЕР. Возвращаясь к нашему предыдущему примеру с 10 публикациями медиаплана на рынке, чья совокупность состоит из пяти человек, мы можем рассчитать охват и частоту рекламного воздействия означенного плана путем анализа следующих данных. Как было сказано ранее, в нижеприведенной таблице цифрой «1» обозначена OTS, а цифра «О» говорит о том, что человек не имел возможности ознакомиться с конкретной публикацией.

Индивидуум

Публика- ция	А	Б	В	г	д	Кол-во реклам ных контактов	Рейтинговые пункты (Контакты/Совокупность)
Всего

Охват равен количеству индивидуумов, видевших, по меньшей мере, одно рекламное объявление. Четыре из пяти человек в совокупности (А, Б, Г и Д) видели, как минимум, одно рекламное объявление. Следовательно, охват (#) = 4.

Средняя частота рекламного воздействия = Рекламные контакты/Охват = 22/4 = 5,5

Когда в рекламную кампанию вовлечены множественные средства рекламы, маркетологам необходима информация о взаимном на ложении этих средств, а также сложные математические методики для определения охвата и частоты рекламного воздействия. Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, может быть использован пример с двумя носителями СМИ. Наложение может быть представлено графически в виде диаграммы Венна (см. рис. 9.1).

ПРИМЕР. Чтобы проиллюстрировать эффект наложения, давайте рассмотрим два примера. Журнал Aircraft International обеспечивает 850 000 рекламных контактов в расчете на одно рекламное объявление. Второй журнал, Commercial Flying Monthly, обеспечивает 1 000 ООО контактов на одно объявление.

Пример 1. Деятели рынка, которые размещают рекламные объявления в обоих журналах, не должны рассчитывать на то, чтобы охватить 1,85 миллиона читателей. Предположим, что 10% читателей журнала Aircraft International читают также и журнал Commercial Flying Monthly. Исходя из этого, чистый охват будет таким: (850 000 х.9) + 1 000 ООО = 1 765 000 однозначно определенных читателей. Из них 85 000 человек (10% читателей журнала Aircraft International) получили два рекламных воздействия. Оставшиеся 90% читателей журнала Aircraft International имели только один рекламный контакт. Наложение двух разных типов СМИ называется внешним наложением.

Пример 2. Для повышения частоты рекламного воздействия, маркетологи часто используют многократные публикации в одном и том же средстве распространения рекламы (например, в июльском и августовском выпусках одного и того же журнала). Даже если расчетная численность аудитории одинакова в течение двух месяцев, каждый месяц этот журнал будут читать не одни и те же люди. Для иллюстрации этого примера предположим, что участники рынка разместили публикации в двух разных выпусках журнала Aircraft International, и что только 70% читателей июльского выпуска также прочитало и августовский выпуск. Исходя из этого, чистый охват не будет равен 850 тысячам человек (тираж каждого выпуска журнала
Aircraft International), поскольку эти две публикации смотрели не одни и те же группы читателей. Таким образом, чистый охват не будет равен 2 х 850 000 или 1,7 миллиона, так как означенные публикации смотрели не абсолютно разные группы. Чистый охват будет скорее таким: 850 000 + (850 000 х 30%) = 1 105 000.

Причина. 30% читателей августовского выпуска не читало июльский выпуск, и не имело возможности видеть июльскую публикацию данного рекламного объявления. Эти читатели — и только эти читатели – представляют собой приращенное число тех, кто просмотрел рекламное объявление в августе, и поэтому они должны быть добавлены к цифре чистого охвата. Оставшиеся 70% августовских читателей были подвергнуты рекламному воздействию дважды. Их общее количество представляет собой внутреннее наложение или дублирование.

Источники данных, сложности и предостережения

Хотя мы акцентировали ваше внимание на важности охвата и частоте рекламного воздействия, обычно легче всего установить показатель рекламных контактов. Эти контакты можно собрать в единое целое на базе исходных данных, полученных из средств распространения массовой информации, вовлеченных в рекламную кампанию. Чтобы определить чистый охват и частоту рекламного воздействия, маркетологам необходимо знать или установить наложение целевых аудиторий разных СМИ, или одного и того же средства массовой информации, но в разное время. Большинство маркетологов не способно точно определить охват или частоту рекламного воздействия, не имея доступа к частным базам данных и алгоритмам. Такие услуги обычно предоставляют рекламные агентства с полным циклом услуг и компании по закупкам средств рекламы.

Основной задачей является определение наложения. Хотя наложение можно определить путем опроса потребителей, это сложно сделать с высокой степенью точности. Иногда достаточными могут быть предварительные оценки, базирующиеся на мнениях менеджеров.

9.4 Частотные функции ответных реакций

Частотные функции ответных реакций помогают маркетологам моделировать эффективность множественных воздействий рекламы. Мы обсудим три типичных допущения в отношении того, как люди реагируют на рекламу: линейная реакция, реакция по кривой обучения и пороговая реакция.

В модели линейной реакции предполагается, что на каждое рекламное воздействие люди реагируют одинаково. Модель реакции по кривой обучения предполагает, что сначала люди слабо реагируют на рекламу, а затем, в течение некоторого времени, откликаются активнее, пока не будет достигнута точка насыщения, после чего реакция на рекламное сообщение идет на убыль. В модели пороговой реакции предполагается, что люди пассивно реагируют на рекламу до тех пор, пока не будет достигнут некий критический порог, В этой точке их реакция мгновенно достигает максимума. Частотные функции ответных реакций не являются показателями, которые следует рассматривать в техническом смысле. Однако, понимание того, как люди реагируют на частоту, с которой они подвергаются воздействию рекламы, является важнейшей частью медиа планирования. Модели реакции напрямую определяют рас четы эффективной частоты рекламного воздействия и эффективного охвата - показатели, описанные в разделе 9.5.

Цель: установить допущения в отношении влияния
частоты рекламного воздействия

Допустим, что для рекламной кампании компания разработала обращение, а ее менеджеры уверены в том, что они выбрали нужное средство распространения рекламы. Сейчас они должны решить: Сколько раз они должны размещать это рекламное сообщение? Компания хочет купить достаточно места для размещения рекламы с тем, чтобы гарантировать эффективность передачи данного рекламного обращения. Но, в то же время, они хотят не тратить лишние деньги на формирование ненужных рекламных контактов.

Чтобы принять решение, маркетолог должен сделать допущение в отношении частоты рекламного воздействия. Основное соображение здесь должно быть таким: какова предполагаемая ценность повторения рекламного объявления? Продумать это нам помогут частотные функции ответных реакций.

Частотная функция ответных реакций. Предполагаемое соотношение между результатами рекламного воздействия (обычно в штучном или денежном выражении) и его частотой.

Существует ряд возможных моделей построения кривых ответных реакций, которые могут использоваться в медиапланах. Их выбор для конкретной кампании будет зависеть от рекламируемого продукта, используемого средства массовой информации и субъективного мнения участника рынка. Три наиболее широко распространенные модели описаны ниже.

Линейная реакция. При использовании функции линейной реакции основное допущение заключается в том, что каждое рекламное воздействие имеет одинаковую ценность, вне зависимости от того, сколько ему предшествовало других контактов с этим же рекламным объявлением.

Реакция по кривой обучения. Модель кривой обучения или S-образной кривой основывается на допущении о том, что реакция потребителей на рекламу следует принципу прогрессии: Целевая аудитория не реагирует на рекламное сообщение в течение первых нескольких показов. При повторении оно все глубже проникает в сознание аудитории и становится более эффективным по мере его восприятия людьми. В конце концов, однако, эффективность означен ного рекламного сообщения падает, а доходы сокращаются. Маркетологи считают, что на этом этапе те люди, которые хотели получить определенную информацию, уже получили ее, и на них не может быть оказано какое-либо
дополнительное влияние; другие же просто ей не интересуются.

Пороговая реакция. При использовании этой модели главное допущение заключается в том, что реклама не оказывает никакого влияния до тех пор, пока ее воздействие не достигнет определенного уровня. В этой точке рекламное обращение становиться максимально эффективным. За этим порогом дальнейшее рекламирование становится излишним, и затраты на него будут напрасными.

Эти три метода являются общепринятыми для оценки частоты рекламного воздействия. Может использоваться любая функция, которая точно характеризует эффект рекламной кампании. Как правило, однако, к каждой конкретной ситуации применима только одна функция.

Конструкция

Частотные функции ответных реакций особенно полезны, если они могут использоваться для количественного определения влияния дополнительных показов рекламы. Чтобы проиллюстрировать построение трех кривых, описанных в этом разделе, мы перевели в табличную форму несколько примеров.

В табл. 9.2 и 9.3 показана предполагаемая возрастающая эффективность каждого рекламного контакта при проведении определенной рекламной кампании. Предположим, что реклама достигает максимальной эффективности (100%) при восьми контактах. Проанализировав эту эффективность в контексте различных функций ответной реакции, мы можем определить, когда и как быстро это произойдет.

В соответствии с моделью линейной реакции каждое рекламное воздействие до достижения точки насыщения формирует одну восьмую или 12,5% общей эффективности.

Модель кривой обучения более сложная. На этой кривой возрастающая эффективность каждого рекламного контакта увеличивается до четвертого контакта, а затем идет на убыль.

В соответствии с моделью пороговой реакции никакого эффекта не наблюдается до четвертого контакте. В этой точке, однако, воздействие рекламы реализуется сразу на 100%. После этого порога дополнительное рекламирование не принесет никакой пользы. Все последующие рекламные контакты будут бесполезными.

Возрастание эффективности этих рекламных контактов по нарастающей показано в табл. 9.3. Из нее видно, что максимальная эффективность достигается тогда, когда ответная реакция на рекламу доходит до 100%.

Таблица 9.2. Пример эффективности рекламы

Частота рекламных Линейная модель контактов	Кривая обучения или S-образная кри- вая	Пороговая вели- чина
	0,125	0,05
	0,125	0,1
	0,125	0,2
	0,125	0,25
	0,125	0,2
	0,125	0,1
	0,125	0,05
	0,125	0,05
Таблица 9.3.	Допущения: возрастание эффективности рекламы по нарастающей
Частота рекламных Линейная модель контактов	Кривая обучения или S-образная кри- вая	Пороговая вели- чина
	12,5%	5%	0%
	25,0%	15%	0%
	37,5%	35%	0%
	50,0%	60%	100%
	62,5%	80%	100%
	75,0%	90%	100%
	87,5%	95%	100%
	100,0%	100%	100%

Мы можем построить кривую зависимости возрастания эффективности от частоты рекламного воздействия для каждой модели (см. рис. 9.2). Линейная функция представлена простой прямой линией. Эффективность по пороговой модели круто идет вверх, пока при четырех контактах не достигает 100%. При использовании кривой обучения возрастающая эффективность вычерчивает S-образную кривую.

Частотная функция ответной реакции; линейная. В соответствии с этой функцией возрастающий эффект рекламы (до точки насыщения) может рассматриваться как произведение частоты рекламных контактов и эффективности в расчете на каждый контакт.

Частотная функция ответной реакции; Линейная (I) = Частота рекламного
воздействия (#) х Эффективность в расчете на каждый рекламный контакт (I)Концепции эффективности рекламы

Частотная функция ответной реакции; кривая обучения.

Функция кривой обучения может быть вычерчена в виде нелинейной кривой. Ее форма зависит от условий конкретной рекламной кампании, включая выбор средств рекламы, целевой аудитории и частоты рекламных контактов.

Частотная функция ответной реакции; пороговая. Пороговая функция может быть представлена в виде условного логического выражения, а именно:

Частотная функция ответной реакции; Пороговая величина (I) = «Если» (Частота рекламного воздействия (#) > Порог (#), 1, 0).

Определим это иначе. Если при использовании функции пороговой реакции частота рекламного воздействия превышает или равна по роговому уровню эффективности, то рекламная кампания эффективна на 100%. Если частота рекламного воздействия не доходит до порогового значения, то эффект будет нулевым.

Рис. 9.2. Пример возрастающей эффективности рекламы

Источники данных, сложности и предостережения

Частотную функцию ответной реакции можно рассматривать как систему допущений, принятых маркетологами при планировании эффективности рекламной кампании. Для обоснования таких допущений наиболее полезную информацию маркетолог может получить, проанализировав эффективность прошлых рекламных кампаний. Однако функции, подтвержденные прошлыми данными, будут точны, если существенно не изменились соответствующие обстоятельства (такие как СМИ, творческая обстановка, цена и продукт).

Если сравнивать три модели, описанные в данном разделе, то функция линейной реакции имеет преимущество: она основывается на простом допущении. Однако такая модель представляется нереалистичной, поскольку трудно себе представить, чтобы каждый рекламный контакт в ходе кампании обладал бы одинаковой эффективностью.

Кривая обучения привлекает своей интуитивностью. Кажется, что она лучше улавливает все жизненные сложности в сравнении с линейной моделью. В соответствии с этой моделью возникают проблемы с определением и прогнозированием эффективности рекламы. Возникает три вопроса. В какой точке кривая начинает расти линейно? Какова крутизна кривой? Когда начинается спад? Маркетологи могут получить предварительные данные, проведя значительное количество исследований. Однако если этого не сделать, всегда будут возникать опасения, что функция обучающей кривой обеспечивает только мнимую точность.

Проблема реализации функции пороговой реакции всегда вращается вокруг предварительной оценки компании в отношении того, где лежит порог. Отсюда вытекает необходимость решения важной дилеммы. Если оценка компании будет осторожной, устанавливая порог на слишком высоком уровне, то ей придется платить за неэффективные и ненужные рекламные контакты. Если же компания установит слишком низкий порог, веДИка вероятность купить недостаточно средств распространения рекламы, и ее кампания не достигнет желаемых результатов. При реализации какой-либо модели маркетологи могут выяснить, что на практике между пороговой моделью и более сложной кривой обучения не существует принципиальной разницы.

Соотнесенные показатели и понятия

«Работа на расширение». Требуемая частота рекламного воздействия до того, как данное рекламное обращение или кампания достигнет минимального уровня эффективности.

«Работа на сужение». Частота рекламного воздействия, при которой данное рекламное обращение начинает терять эффективность и даже давать отрицательный эффект.

9.5 Эффективный охват и эффективная частота рекламного воздействия

Понятие эффективной частоты рекламного воздействие основывается на том допущении, что для того, чтобы реклама или рекламная кампания достигла ощутимого эффекта, она должна произвести определенное количество воздействий на индивидуума в течение заданного промежутка времени.

Эффективный охват определяется как количество людей (или процентная доля рекламной аудитории), получающих рекламное обращение с частотой, равной эффективной частоте рекламного воздействия или превышающей оную. То есть эффективный охват - это совокупность, получающая «минимальное» эффективное воздействие рекламы или рекламной кампании.

Цель: определить, до какой степени охватываются рекламные аудитории с достаточной частотой рекламного воздействия

Многие маркетологи считают, что их рекламные обращения требуют повторения, чтобы они «дошли» до адресата. Таким образом, рекламодатели, как родители или политики, часто повторяются. Но необходимо проводить мониторинг эффективности таких повторов. С этой целью маркетологи ввели понятия эффективной частоты рекламного воздействия и эффективного охвата. Основное допущение в отношении данных понятий заключается в следующем: несколько первых контактов людей с рекламным обращением дают незначительный эффект. Только после множественных рекламных воздействий рекламное обращение начинает влиять на аудиторию.

Учитывая это положение, при планировании и проведении рекламной кампании рекламодатель должен определить целесообразное количество повторений рекламного сообщения. Это число и будет эффективной частотой рекламного воздействия. В принципе, это то же самое, что и пороговая частота функции пороговой реакции, описанная в разделе 9.4. Эффективная частота рекламного воздействия кампании будет зависеть от многих факторов, включая состояние рынка, привлекаемые средства массовой информации, тип рекламного объявления и кампании. Однако в качестве эмпирического метода на удивление часто используется оценка трех рекламных контактов в расчете на каждый цикл покупки.

Эффективная частота рекламного воздействия. Сколько раз определенное рекламное объявление должно быть представлено конкретному человеку в течение заданного отрезка времени, чтобы вызвать желаемую ответную реакцию.

Эффективный охват. Количество людей или процентная доля рекламной аудитории, получающая рекламное обращение с частотой, равной эффективной частоте рекламного воздействия или превышающей таковую.

Конструкция

Эффективный охват может выражаться как количество людей, которые видели конкретное рекламное объявление, или как процентная доля совокупности, подвергнутая воздействию означенного рекламного объявления с частотой, превышающей эффективную частоту рекламного воздействия или равной таковой.

Дата добавления: 2015-06-25