Моделирование уровня известности рекламных кампаний

В последние годы среди специалистов по медиапланированию ста­ли популярными различные модели. В большинстве же существующих моделей устанавливается математическая зависимость между весом

рекламной кампании, выраженным в GRP, TRP или затратах, и извест­ностью рекламируемой марки среди целевой аудитории.

Подобные модели могут принести пользу рекламодателю только втом случае, если учитываются все трудности их реализации для кон­кретной марки, для конкретной ситуации. Без такого понимания экс­курсы в моделирование могут принести к рискованному для бренда ре­зультату: немалые деньги, выделенные для достижения определенной цели, будут потрачены зря.

Существуют два типа моделей определения уровня известности мар­ки после рекламной кампании (рис. 2.13). Первый тип моделей — это модели соответствия, которые хорошо описывают результаты прошлого опыта, тех рекламных кампаний, на основе которых они были рассчита­ны. В подобных моделях нетрудно подобрать подходящую кривую под определенный набор точек, но всегда остается проблема: как такая мо­дель предсказывает будущее. Это можно определить только с помощью специальных исследований. А поскольку точность предсказания таких моделей весьма сомнительна, то и их применимость ограничена. Итак, предсказывающие модели на медиарынке практически отсутствуют, а ретроспективные модели имеют слабую предсказывающую силу.

Рис. 2.13. Типы моделей

Почему практически все существующие модели используют понятие известности марки? Реклама является одним из важнейших компонен­тов маркетингового микса, особенно для брендов, занимающих более или менее заметное положение на рынке. И для них важно, во-первых, определение качества прошедших и текущих рекламных кампаний, а во-вторых, предсказание эффективности планируемых рекламных кампаний. В этих условиях простейшим способом моделирования яв­ляется установление математической зависимости между прикладыва­емыми усилиями, выраженными в суммарных рейтингах или затратах,

и ответом рынка, измеренным в количестве людей, узнавших об этом усилии, то есть уровнем известности (рис. 2.14). Тем более что медиа-цели определяются как достижение определенного уровня известности рекламируемой марки.

Рис. 2.14. Вес и уровень известности рекламной кампании

Очевидно, что достижение поставленных целей может и не обеспечить успех рекламной кампании. Ведь помимо этого рекламное сообщение, предлагаемое потенциальному потребителю, должно соответствовать целевой аудитории, быть ей понятным, люди должны поверить рекла­ме, предлагаемые ценности должны ассоциироваться с представления­ми о бренде, не вызывая когнитивного диссонанса, усиливать мотивы предпочтения именно этого бренда и, в конечном итоге, определить по­ведение покупателя. Поэтому ограничение модели одним параметром, параметром известности, ничего не говорит об успешности рекламной кампании в целом. Одного диагностического замера явно недостаточно для того, чтобы судить об изменении потребительского поведения, но это ни в коей мере не отрицает важность измерения уровня известности марки.

Рекламная кампания, как правило, сопровождается комплексом маркетинговых мероприятий, влияющих на покупательское поведение. Например, пробы товара в местах продаж во время рекламной кампа­нии могут в значительной степени повлиять на уровень запоминания телевизионной рекламы.

Если рекламное воздействие оценивается без учета параллельно про­водимых маркетинговых мероприятий, то полученная в таком случае

модель при ее использовании даст значительно меньший эффект, не­жели мы ожидаем.

Таким образом, если мы хотим с помощью модели определить только уровень известности марки или сравнить эффективность двух кампаний по уровню известности, не принимая во внимание остальные факторы, то пользоваться такими моделями можно.

Использование в таком типе моделей параметра GRP/TRP говорит нам о суммарной величине приложенного усилия за определенный промежуток времени. Например, усилие в 100 TRP говорит нам о том, что 100 % целевой аудитории увидели наше сообщение 1 раз, или что 50 % целевой аудитории увидели наше сообщение 2 раза, или что не более 25 % целевой аудитории увидели нашу рекламу 4 раза. То есть этот параметр ничего не говорит нам об охвате нашей аудитории. Ведь если охват аудитории невелик, скажем 40 %, то совершенно не важно, сколько раз эти люди увидели рекламу, все равно ее увидели лишь 40 % нашей целевой аудитории. Таким образом, мы приходим к выводу, что сравнивать эффективность двух кампаний по TRP можно лишь в случае одинакового охвата целевой аудитории.

Следующий параметр, практически не учитываемый в моделях, — это длина ролика, ведь вполне можно предположить, что ролик дли­тельностью 30 секунд оказывает на зрителей иное воздействие, чем ролик длительностью 15 секунд. Короткие ролики хороши на стадии закрепления и поддержания в сознании потребителей уже появляв­шегося развернутого сообщения, поскольку «пробить» нынешнего по­требителя простым сообщением весьма сложно. И известность, полу­ченная в результате воздействия длинного ролика, будет качественно отличаться от известности, полученной в результате воздействия ко­роткого ролика.

Моделирование без учета качественной стороны уровня известности, связанной с длительностью рекламного сообщения, возможно, но мо­дели с учетом этого фактора будут более релевантны. Простейшие мо­дели без учета фактора длительности могут быть подвержены опасности неточного предсказания результатов, если длительность ролика, неявно заложенная в модель, не совпадает с планируемой.

Еше один параметр, учет которого влияет на точность моделирова­ния, — это наличие одного или нескольких вариантов роликов в рек-

ламной кампании, поскольку если мы имеем два варианта ролика и можем купить 100 TRP, то на каждый из вариантов придется всего по 50 TRP. Запоминаемость ролика в этом случае будет отличаться от ситуации, когда у нас есть только один вариант ролика и все 100 TRP приходятся только на него.

Учет доли рекламного рынка как учет SOV (Share Of Voice — доля рейтинга) и/или SOS (Share Of Spending — доля затраченных средств) (рис. 2.15) влияет на уровень внимания к предлагаемому сообщению в ряду других. Как правило, этот параметр в используемых на нашем рынке моделях не учитывается, хотя если SOV нашего сообщения со­ставляет 100 %, то его эффективность будет очевидно отличаться от его эффективности при SOV 1 %. При работе с SOV возникает проблема, как этот параметр посчитать. Можно воспользоваться данными мо­ниторинга, посчитать количество потраченных каждым из участников денег и определить SOS, но это возможно только при открытой поли­тике скидок в медианосителях, а при существующей в России политике предоставления весьма неопределенных, хотя и значительных допол­нительных скидок (бонусов), которые в основном зависят от массы субъективных факторов, весьма затруднительно точно рассчитать за­траченные бюджеты для определения SOS.

Рис. 2.15. Оценка долей по SOS (деньгам) и SOV (рейтингам)

Можно посмотреть на доли рекламной активности, выраженные через приведенные и неприведенные рейтинги (рис. 2.16). Оценим преимущества и недостатки каждого из этих подходов. Оценка доли ре­кламного рынка по SOS в принципе правильная, но только при условии,

что мы точно знаем реальные расходы на рекламу каждого из рекламо­дателей. Существующая система представления информации о расходах рекламодателей построена на минутных прайс-листах, в то время как продажа осуществляется по рейтинговому прайс-листу. Структура ски­док от рейтингового прайс-листа также не способствует знанию точных цифр бюджетов рекламодателей, поскольку размер «дополнительной» скидки зависит от ряда рыночных и нерыночных факторов и с трудом поддается оценке, к тому же ряд «своих» агентств может получить «спе­циальные» сезонные скидки и наценки. Так, например, для одного из рекламодателей «свое» рекламное агентство получило сезонную нацен­ку в октябре 0 %, ноябре и декабре — 5 % вместо общих 10 % на октябрь и 15 % на ноябрь и декабрь, что особенно важно в ситуации тендеров, когда на первый взгляд все участвующие в нем рекламные агентства получают одинаковые дополнительные скидки. Все это не позволяет точно оценить соотношение бюджетов рекламодателей, особенно когда речь идет о телевидении. С прессой и наружной рекламой дело обстоит немного проще, хотя конкретные рекламодатели с большими объемами могут также размещать свою информацию на особых условиях, которые оговариваются индивидуально при покупке рекламных площадей. Воз­вращаясь к вопросу о различии представления SOV по приведенным и неприведенным рейтингам, нужно отметить, что неприведенные рей­тинги позволяют оценить давление на рынок, но без учета длительности ролика, хотя можно предположить (и такие работы есть), что короткий ролик оказывает меньшее воздействие на аудиторию, чем длинный.

Приведем пример. Один из рекламодателей с небольшим бюджетом хотел обязательно разместить свой ролик на телевидении и причем именно на центральных каналах. В результате был снят 5-секундный ролик, и вдень премьеры рекламодатель сидел перед телевизором в ука­занное время и ждал выхода своей рекламы. И, не увидев ее, позвонил в рекламное агентство с претензией. Спор был разрешен предоставле­нием официальной информации от мониторинговой кампании RPRG, что реклама выходила. Просто рекламодатель не смог заметить свой 5-секундный ролик в ряду других в рекламном блоке. Так что строить модели с учетом SOV по неприведенным рейтингам крайне пробле­матично. Если же мы будем работать с приведенными рейтингами, то сможем достаточно точно оценить баинговые условия на каналах, но определить уровень рекламного воздействия на аудиторию не сможем. Следовательно, не сможем при моделировании рекламной кампании использовать параметр SOV, построенный по приведенным рейтингам. Для того чтобы такую модель построить, нам нужно точно знать, на­сколько снижается эффективность, например, 15-секундного ролика по сравнению с 30-секундным, эффективность которого принимается за 1, и по сравнению, например, с 45-секундным, эффективность кото­рого может быть и не выше, чем у 30-секундного. И все это для конк­ретного ролика по сравнению с роликами конкурентов, которые присут­ствуют на рекламном рынке в данный момент. Как правило, сравнения эффективности роликов проводятся в рамках одного ролика для одного продукта, что позволяет, конечно, приблизительно оценить стоимост­ную эффективность того или иного процентного соотношения основ­ного ролика и его нарезок при прокате. Но есть очень важный момент в этом подходе — оценка должна быть сделана на стадии, когда ролик уже готов, но еще не вышел в прокат. Очень занимательно смотрятся в презентациях рекламных агентств такие фразы: «предполагаем, что эффективность 15-секундного ролика составит 75 % от эффективности полной 30-секундной версии». Однако в 99 % случаев замеры эффек­тивности не проводятся, идет неявная отсылка к «предыдущему опыту», но специфика вопроса состоит в том, что качество креатива оценить заранее, особенно до изготовления ролика, невозможно. Ведь мы зна­ем примеры очень запоминающихся и продающих 15- и 20-секундных роликов и примеры 45-60-секундных роликов, раздражающих своей

затянутостью, но все-таки запоминающихся при частом предъявлении (так называемый проктеровский стиль «Обучение», вполне адекватный для среднестатистических американских домохозяек и малопригодный для российской аудитории).

При оценке доли рекламного рынка по рейтингам дело несколь­ко упрощается, телевизионная панель TNS/Gallup достаточно точно позволяет оценить воздействие (сумму рейтингов) на аудиторию от 18 и старше как в виде приведенных, так и в виде неприведенных рейтин­гов и просчитать затраты через рейтинговые прайс-листы, в которых указаны объемные и сезонные скидки.

Особенно сложно при построении моделей учитывать воздействие поддерживающих медиа, например прессы, кино или радио.

Если мы, используя любую модель, посмотрим на график зависимости уровня знания рекламной кампании от интенсивности воздействия, вы­раженной, например, в суммарных рейтингах, то будет видно, как растет знание при увеличении воздействия на аудиторию: чем выше уровень воздействия, тем выше знание. Весь вопрос только в чувствительности модели к, например, интервалам между рекламными воздействиями. Чувствительность модели определяется способностью учитывать про­шлые воздействия и их след в текущем воздействии и правильно оце­нить их эффективность в будущих кампаниях с учетом распределения воздействия во времени по медиа.

Существующие модели сводятся к трем типам зависимости ответа на воздействие: линейные (а), экспоненциальные (Ь) и s-образные (с) (рис. 2.17). Линейные модели типа а не учитывают забывание во време­ни и ограниченность размера целевой аудитории, и очевидно, что точ­ность их весьма условна. Сложнее обстоит дело с другими двумя: какая из них лучше — не совсем ясно.

Модели типа b впервые были предложены в 1957 году М. ВидалемиХ. Вольфом (модель Видал я—Вольфа) и в дальнейшем были популяризи­рованы М. Брауном, который впервые ввел в модель понятие уровня известности рекламы среди целевой аудитории в период ее отсутствия и определил уровни снижения известности во времени*.