Модель CMDC

(Canadian Media Director Council Model)

При помощи этой модели прогнозируется динамика различных по­казателей марки, прежде всего известности, в зависимости от интен­сивности рекламной кампании. Модель позволяет рассчитывать опти­мальное время и затраты для достижения определенной позиции марки

на рынке. Данная модель учитывает и механизмы социальной инерции, когда увеличение интенсивности рекламного воздействия не повыша­ет эффективности рекламы, а прекращение рекламного воздействия не ведет к моментальному забыванию марки*. Модель описывается следующими формулами:

где:

А параметры описываются следующим образом: Effect, — уровень знания марки за период времени t\ Effect_max — максимально возможный уровень знания марки (установ­лен в 98 % для всех категорий продуктов);

Ь — коэффициент отклика (различается для разных категорий про­дуктов);

Adweight, — вес рекламной кампании, который представляет собой суммарное GRP за несколько периодов / с учетом коэффициента забы­вания;

GRP, -GRP за период/;

г — коэффициент забывания рекламного сообщения Эта модель была протестирована на 88 рекламных роликах, было опрошено более 7000 человек.

Сейчас предложен новый вариант этой модели, который учитывает не только максимально возможный уровень известности, но и началь­ный уровень известности марки:

где

— нижняя граница уровня известности, до которой падает известность марки при отсутствии рекламной поддержки; — функция отклика на рекламное воздействие.

* Первоначально модель была описана в Rice M. and Davis В. The Canadian Media Direc­tors' Council Television Commercial Awareness Model. In Proceedings of ESOMAR/EMAC/ AFM Symposium on Information Based Decision Making in Marketing, Paris, 17-19 November 1993. - Amsterdam: ESOMAR, 1993.

На рисунке 2.24 показано, как выглядит построение известности в первой модели — это экспоненциальная зависимость, и в новой мо­дели, где такая зависимость носит S-образный характер.

Рис. 2.24. Два варианта модели CMDC*

Трудность использования этой модели состоит в том, что для ее по­строения нужно каждый раз, под конкретный бренд, путем проведения экспериментальных исследований определять входящие в модель ко­эффициенты. Причем для замеров коэффициента отклика приходится изучать динамику потребительского поведения для конкретного товара, в лучшем случае можно использовать имеющиеся данные внутри одной категории продукта. Коэффициент забывания тоже нуждается в экспе­риментальном определении под каждый конкретный ролик.

Модель NRP (Net Accumulated Rating Points)

Модель накопленных рейтингов построена, как и все модели, свя­занные с забыванием сообщений, на проведенном в 50-х годах XX века эксперименте Цилске. Испытуемые были разбиты на две группы, каж-

• Приводится по: Crftnholdl L. Advertising effect modelling. A tool for optimizing the media plan. - ESOMAR. 19%.

дой из которых рекламное объявление предъявлялось по особому гра­фику. Первой группе рекламное объявление показывалось ежедневно («массированная реклама»), а второй — 1 раз в месяц (каждые 4 недели, «распределенная реклама»). Каждый из респондентов в обеих группах увидел рекламное объявление 13 раз. Для изучения динамики процесса запоминания обе группы были разделены на подгруппы, которые ин-тевьюировались в определенные недели. Были получены следующие результаты (рис. 2.25).

Рис. 2.25. Результаты эксперимента Цилске по запоминанию рекламного сообщения*

Результатом эксперимента стал вывод о том, что массированная реклама дает большее знание марки, но после 17-й недели в результате забывания более высокие показатели дает распределенное предъявле­ние рекламного сообщения. Однако в реальном планировании мы не всегда можем опираться на результаты лабораторных экспериментов, тем более что эксперимент относился к рекламе продуктов питания и переносить эти закономерности, например, на рекламу автомобилей не стоит.

* Приводится по. Simon J. L. What do Zielske's real data really show about pulsing? // Journal of Marketing Research, 1979. — № 16. — Pp. 415-420.

Одним из продолжений этого эксперимента явилась модель накоп­ленных рейтингов— NRP-модель, используемая в прогнозировании рекламных кампаний сетевыми агентствами международной сети Zenith.

Суть модели, как и многих аналогичных, состоит в учете фактора за­бывания рекламного сообщения с течением времени. Единицами изме­рения в этой модели являются неделя и процент забывания рекламного сообщения за неделю, суммарный целевой рейтинг за неделю. Уровень забывания должен рассчитываться для каждого конкретного продукта и для каждого конкретного ролика, но можно пользоваться и прибли­зительными оценочными значениями для трех уровней новизны про­дукта. Так, для нового продукта уровень забывания будет максималь­ным, а минимального значения уровень забывания ролика достигает для хорошо известных продуктов.

Величина накопленного рейтинга рассчитывается следующим об­разом:

Общая формула расчета NRP:

Пример расчета приведен на рис. 2.26.

Каким образом мы можем использовать накопленные рейтинги в планировании рекламной кампании, показано на рис. 2.27. Допустим, что после этапа запуска продукта нам необходимо поддерживать опре­деленный уровень знания марки, соответствующий При по­мощи наших накопленных рейтингов мы определяем точку снижения и именно в этот момент планируем начать новую рекламную кампанию, подбирая нужную интенсивность таким образом, чтобы с минимальными затратами добиться нужного веса рекламной кампа­нии в терминах N RP.

Рис. 2.26. Динамика накопленных рейтингов в течение рекламной кампании (весом 100 GRP в неделю) и их отличие от «чистых» рейтингов