CC BY
273
08.00.05
УДК 338.467; 339.13
DOI: 10.24411/2227-9407-2021-10008
Оценка эффективности разработки рекламной кампании
Л. М. Туктамышева, Р. К. Муллабаева
Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия * lmtuktamisheva@mail.ru
Аннотация
Введение. В последнее время рекламный бизнес переживает один их самых сложных периодов, связанный с введением карантинных мер и падением спроса на рекламные услуги. В этой связи представители рекламного бизнеса особо заинтересованы в оценке эффективности рекламной кампании, сделанной с привлечением не только внутренних показателей, но и внешних, основанных на мнениях компаний-клиентов, с учетом их требований и ограничений, выраженных не только в размере бюджета, но и других субъективных мнениях относительно выбора средств массовой информации или других предпочтениях заказчиков.
Материалы и методы. В исследовании использовались данные анкетирования компаний-клиентов рекламного агентства, а также данные внутренней отчетности рекламного агентства. В работе использованы общенаучные, статистические и математические методы. Рассмотрены основные этапы предлагаемой методики оценки эффективности разработки рекламной кампании, под которой в работе понимается качественная экспертная оценка степени удовлетворённости проведением рекламной кампании, которую дали руководители компаний-клиентов.
Результаты. В результате апробирования методики оценки эффективности разработки рекламной кампании выявлено, что на степень эффективности рекламной кампании наибольшее влияние оказывают рекламный бюджет, телереклама, время разработки рекламной кампании. Учет факторов размещения рекламы на телевидении и размер рекламного бюджета приводят к большему удовлетворению клиентов. С увеличением времени разработки рекламной кампании вероятность повышенной оценки эффективности увеличивается. Однако слишком большое количество потраченного времени на разработку рекламной кампании приводит к отрицательному эффекту. В связи с этим было определено оптимальное время (18 дней), при котором вероятность повышенной оценки эффективности максимальна. На основе экспериментального анализа рекламной кампании рекомендуется проводить рекламные мероприятия в рамках одной системы (торговой площадки). Формирование оптимального плана размещения рекламы с применением предложенной модели способствует обоснованной разработке бюджета рекламной кампании, тем самым повысить качество обслуживания клиентов. Обсуждение. Выбор методов моделирования может варьироваться в зависимости от выбора перечня показателей и информационной базы.
Заключение. Применение в практической деятельности компании предлагаемой методики позволит осуществлять прогнозирование результатов проведения рекламной кампании, что также представляет интерес для рекламных других агентств и организаций, занимающихся организацией рекламных кампаний.
Ключевые слова: бинарная модель, задача линейного программирования, коэффициент синергии, логит-модель, оптимальный план рекламной кампании, оптимальный размер бюджета, пробит-модель, рекламная кампания, экономико-математическая модель, эффективность рекламной кампании.
Для цитирования: Туктамышева Л. М., Муллабаева Р. К. Оценка эффективности разработки рекламной кампании // Вестник НГИЭИ. 2021. № 1 (116). С. 93-104. DOI: 10.24411/2227-9407-2021-10008
© Туктамышева Л. М., Муллабаева Р. К., 2021
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
Evaluation of the efficiency of advertising campaign development
L. M. Tuktamysheva, R. K. Mullabaeva
Orenburg State University, Orenburg, Russia * lmtuktamisheva@mail.ru
Abstract
Introduction. Recently, the advertising business has been going through one of the most difficult periods associated with the introduction of quarantine measures and a drop in demand for advertising services. In this regard, representatives of the advertising business are especially interested in evaluating the effectiveness of an advertising campaign, made with the involvement of not only internal indicators, but also external ones, based on the opinions of client companies, taking into account their requirements and restrictions, expressed not only in the amount of the budget, but also in others. Subjective opinions regarding the choice of media or other preferences of customers.
Materials and methods. The study used survey data from companies-clients of an advertising agency, as well as data from internal reporting of an advertising agency. The work used general scientific, statistical and mathematical methods. The main stages of the proposed methodology for assessing the effectiveness of the development of an advertising campaign are considered, which in the work means a qualitative expert assessment of the degree of satisfaction with the advertising campaign, which was given by the heads of client companies.
Results. As a result of testing the methodology for assessing the effectiveness of the development of an advertising campaign, it was revealed that the degree of effectiveness of an advertising campaign is most influenced by the advertising budget, TV advertising, and the development time of advertising campaign. Taking into account the factors of TV ad placement and the size of the ad budget leads to greater customer satisfaction. With an increase in the development time of an advertising campaign, the likelihood of an increased efficiency assessment increases. However, spending too much time developing an advertising campaign has a negative effect. In this regard, the optimal time (18 days) was determined, at which the probability of increased efficiency assessment is maximum. On the basis of an experimental analysis of an advertising campaign, it is recommended to conduct advertising activities within one system (trading platform). Formation of an optimal advertising plan using the proposed model contributes to the reasonable development of an advertising campaign budget, thereby improving the quality of customer service. Discussion. The choice of modeling methods can vary depending on the choice of the list of indicators and information base.
Conclusion. The application of the proposed methodology in the company's practical activities will make it possible to predict the results of an advertising campaign, which is also of interest to other advertising agencies and organizations involved in organizing advertising campaigns.
Keywords: binary model, linear programming problem, synergy coefficient, logit model, probit model, optimal plan of an advertising campaign, optimal budget size, advertising campaign, economic and mathematical model, effectiveness of an advertising campaign.
For citation: Tuktamysheva L. M., Mullabaeva R. K. Evaluation of the efficiency of advertising campaign development // Bulletin NGIEI. 2021. № 1 (116). P. 93-104. DOI: 10.24411/2227-9407-2021-10008
Повышение спроса на рекламу в последнее десятилетие привело к возникновению большого числа различного рода рекламно-производственных организаций, занимающихся организацией рекламных кампаний. Однако эпидемиологическая ситуация, сложившаяся в 2020 году, и введение карантинных мер привели к падению спроса на рекламу, что ужесточило конкуренцию. В таких условиях ведения бизнеса в изучении процесса разработки рекламной кампании необходимы содержательные выводы, сделанные за счет привлечения больших массивов информации и учета значительного коли-
Введение
чества факторов. Речь идет о расширении возможностей оценки эффективности рекламных кампаний за счет привлечения информации как по внутренним показателям деятельности, так и внешним показателям, выраженным мнением клиентов-заказчиков в удовлетворенности проведенных кампаний, а также представленных данными о росте объемов их продаж и т. д.
Для оценки эффективности рекламных кампаний исследователи часто прибегают к использованию математических методов. Например, в работах Дресвяниной Н. П., Каменского Д. В., Иванова А. Е., Ольховской А. Б. при оценке эффективности ре-
кламных кампаний используются эконометрические модели, имеющие в качестве зависимой переменной количественные показатели, такие как прибыль или рентабельность [1; 2; 3; 4]. Ряд исследователей, например, Казачков П. А., Курьяков И. А., Каштанов Н. Н., Николаенко Н. Н. придерживаются мнения о том, что эффективность рекламной кампании следует оценивать исходя из удовлетворенности клиентов, то есть качественными показателями [5; 6]. Такой подход действительно имеет некоторые преимущества, что связано с привлечением большего числа факторов к оценке эффективности рекламной кампании и учитывает мнение потенциальных клиентов.
При разработке рекламной кампании необходимо учитывать требования клиентов, связанные не только с ограничением в бюджете, но и зачастую связанные с предубежденностью клиентов относительно эффективности рекламы в сети Интернет или телевизионной рекламы. Другими словами, ставится задача определения оптимального плана рекламной кампании в условиях ограничений. В работах Кара-бановой И. С., Музыка А. Ю., Грачевой С. С., Пер-шина М. А., Соловьева С. И., Кульчиций О. Ю., Боб-кова С. П., Широкой О. А., Филимонова А. В., Ка-тернюк А. В. на основе применения методов оптимизации решаются задачи, связанные с оценкой эффективности рекламных кампаний [7; 8; 9; 10; 11; 12]. В частности, предлагается максимизация прибыли, минимизация затрат на рекламную кампанию. Следует отметить, что методы оптимизации можно использовать не только при определении прибыльности, но и установлении оптимального числа рекламных акций или рекламных объявлений.
Применение разрозненных методов для решения задачи оценки эффективности разработки рекламных кампаний и решения отдельных задач не дает возможности рекламным агентствам полноценно оценивать ситуацию, определять перспективы в эффективности разработки рекламных кампаний.
Материалы и методы
Предлагаемая методика оценки эффективности разработки рекламной кампании обладает рядом отличительных особенностей:
- учитывается предыдущий опыт разработки рекламных кампаний на основе мнений компаний-клиентов;
- методика использует как количественные, так и качественные показатели для оценки эффективности разработки рекламной кампании;
- используются данные как по прошлому опыту разработки рекламной кампании, так и данные нынешних клиентов;
- в расчетах учитываются не только количественно выраженные требования клиентов по разработке рекламной кампании, но и субъективные мнения клиентов относительно выбора вида СМИ или других аспектов рекламной кампании.
Основные этапы предлагаемой методики оценки эффективности разработки рекламной кампании:
- формулирование перечня вопросов и разработка макета анкеты;
- отбор и анкетирование компаний- клиентов, для которых разработана рекламная кампания;
- оценка удовлетворенности и степени удовлетворенности компаний- клиентов в зависимости от ряда внутренних и внешних факторов;
- определение оптимального плана размещения рекламы при заданных клиентом требованиях относительно рекламной кампании;
- выработка рекомендаций с учетом индивидуальных особенностей компаний-клиентов и предъявляемых ими требований.
Апробация методики проведена на данных рекламного агентства, функционирующего на территории Оренбургской области, а также данных анкетирования 102 предприятий-клиентов (компании, заказавшие рекламные кампании за последние пять лет). Анкета включала 11 вопросов, включая два вида экспертной оценки удовлетворенности проведенной рекламной кампании и характеристики, ранее заказанных рекламных кампаний, а также вопросы, характеризующие различные аспекты деятельности компаний-клиентов (перечень факторов представлен в таблице 1). На вопросы анкеты отвечали директор компаний или специалисты отдела маркетинга, ответственные за проведение рекламной кампании.
Для оценки эффективности рекламной кампании использован качественный, а не количественный показатель, как это предлагается делать в работах Казачкова П. А., Курьякова И. А., Каштанова Н. Н., Николаенко Н. Н. [5; 6]. Под эффективностью рекламной кампании в исследовании будем понимать субъективную оценку степени удовлетворённости проведением рекламной кампании, которую дали руководители компаний-клиентов. Такая трактовка эффективности разработки рекламной кампании определяет выбор методов исследования.
Для изучения зависимости эффективности рекламной кампании, организуемой рекламным агентством, от факторов внешней и внутренней среды использованы модели бинарного выбора по не сгруппированным данным и модели упорядоченного множественного выбора. Общий вид моделей и
методы оценки их параметров представлены в [13; 14; 15].
Качественная переменная степени удовлетворенности принимает значение «1», если компания -клиент удовлетворен проведением рекламной кампании, переменная принимает значение «0», если
клиенты не были удовлетворены организацией рекламной кампании.
В качестве объясняющих переменных, оказывающих влияние на эффективность рекламной кампании, выбраны показатели, которые представлены в таблице 1.
Таблица 1. Факторы, влияющие на эффективность рекламной кампании Table 1. Factors affecting the effectiveness of an advertising campaign
Классификация факторов / Classification of factors
Обозначение факторов / Designation of factors
Отобранные факторы / Selected factors
Характеристики заказчика / Customer characteristics
Характеристики рекламных носителей / Characteristics of advertising media
X,
X0
X7
X7
X,
X4
Бюджет рекламной кампании (в рублях) /
Advertising campaign budget (in rubles) Сфера деятельности организации (пищевая промышленность, техника, косметика) / Field of activity of the organization (food industry, technology, cosmetics) Размер организации (количество сотрудников) / Organization size (number of employees) Количество рекламных носителей / Number of advertising media Доля основного рекламного носителя/ Share of the main advertising medium Наличие TV-рекламы (1, если имеется, 0 - иначе) / The presence of TV advertising (1, if available, 0 - otherwise)
Характеристики рекламной кампании / Characteristics of an advertising campaign X5 Время разработки рекламной кампании (дней) / Advertising campaign development time (days)
Взаимоотношения Проводилась/не проводилась раньше рекламная
с заказчиком / Relationship Хб кампания / Advertising campaign has/has not
with the customer been carried out before
Внешняя среда / External environment X8 Условия конкуренции (1 - жесткая конкуренция, 0 - иначе) / Competition conditions (1 - tough competition, 0 - otherwise)
Источник: составлено авторами на основе проведенного анкетирования
Следует отметить, что при размещении рекламы необходимо помнить закон увеличения любого из ресурсов - предельная эффективность является убывающей функцией, поэтому при оценке коэффициентов моделей бинарного выбора некоторые количественные характеристики, как время разработки рекламной кампании, были возведены в квадрат [13, с. 45].
Для достижения цели исследования предлагается для каждой рекламной кампании разрабатывать оптимальный план на основе задачи линейного программирования. Для решения этой задачи использовались данные по находящейся в разработке рекламной кампании, включающие в себя характеристики компании-клиента, требования заказчика и ограничения по бюджету рекламной кампании. Задачу линейного программирования можно решать с помощью электронной таблицы Excel или с помощью специализированных программ [16, с. 62].
Общий вид модели линейного программирования (1):
X c ■ xj ^min(max);
i=1 n
XX
i=1 n
XX
i=1
(1)
a ■ x = b ,i=1,2,...,k;
i i i
ay ■ Xj > b,i = к + 1,...,m;Xj > 0,i = 1,2,...,n.
В системе три уравнения: линейная целевая функция на минимум с известными коэффициентами сц допустимые множества решений (второе уравнение и третье неравенство) с известными коэффициентами aiJ и ограничениями Ьъ. Оптимальный план - это вектор x=(xl, X2,..., xn). Этот вектор соответствует системе ограничений, определив его значения, найдем минимум целевой функции.
Целью данного исследования является выработка рекомендаций по повышению эффективности разработки рекламной кампании.
Результаты
Предварительно оценены логит- и пробит-модели оценки эффективности рекламной кампании.
Оценка логит-модели имеет вид (2-3):
P(y = 1 х) = ^ : (1 + ^ ), (2)
s = -5,79+ 0,00003■ x1 +1,024■ x4 + 0,72■ х5 - 0,02 -(х5)2.
(2,02) (0,00001) (0,61) (0,31) (0,012) (3)
Оценка логит-модели адекватна выборочным данным: гипотеза о равенстве нулю параметров моделей отвергнута на уровне значимости 0,01. Показатель качества модели, рассчитываемый для моделей бинарного выбора близок к 1 (Псевдо-И2 составил 0,624).
Оценка пробит-модели имеет вид (4-5):
P = ( У = 1
1 1
x)=Ф(5) = f-• e т
2-ж
dt,
5 = - 3,24+ 0,00002Х, + 0 ,59 x4 + 0 ,4 x5 - 0,11 x52
(4)
(5)
(1,05) (0 ,022) (0,35) (0,16) (0,006)
Оценка пробит-модели адекватна выборочным данным: гипотеза о равенстве нулю параметров моделей отвергнута на уровне значимости 0,01. Показатель качества модели, рассчитываемый для моделей бинарного выбора, близок к 1 (Псевдо-Я2 составил 0,61).
На основе полученных результатов можно сделать следующие выводы:
- количество значимых коэффициентов в про-бит-модели и логит-модели одинаковое;
- коэффициент псевдо-Я2 логит-модели больше коэффициента псевдо-Я2 пробит-модели;
- общий процент корректно распознанных наблюдений в логит-модели больше, чем в пробит-модели;
- значения информационных критериев логит-модели меньше, чем в пробит-модели;
- значение площади под ЯОС-кривой в про-бит-модели меньше, чем в логит-модели.
Исходя из вышесказанного, делаем вывод о том, что логит-модель является предпочтительней пробит-модели.
В разработанной модели значимо отличны от нуля такие параметры:
- коэффициент для переменной «время разработки рекламной кампании»;
- коэффициент для переменной «величина рекламного бюджета»;
- коэффициент при фиктивной переменной «наличие телерекламы»;
- коэффициент для переменной «время разработки рекламной кампании» введенной в модель, возведенная в квадрат.
Положительный коэффициент при времени разработки рекламной кампании увеличивает вероятность высокой оценки эффективности рекламной кампании. Однако при возведении этого коэффициента в квадрат модель показала, что слишком большое количество потраченного времени на разработку рекламной кампании приводит к отрицательному эффекту [15, с. 141].
По разработанной модели есть возможность определения оптимального времени, для которого вероятность высокой оценки эффективности рекламной кампании примет наибольшее значение. Одновременно расхождение от этого оптимального срока снижает такую вероятность. Воспользуемся следующей формулой (6):
ß
X5
072
2-ß , 2-(-0,02)
(X5)2
= 18 (дней), (6)
где х - оптимальное количество дней; и )2 -
оценки коэффициентов при факторе времени при разработке рекламной кампании.
Параметры бинарных моделей интерпретируются на основе определения предельных эффектов, которые отражают силу влияния значимого фактора на зависимую бинарную переменную, выражающуюся в отклонении вероятности при изменении фактора на одну единицу его измерения. Результаты оценки предельных эффектов логит-модели представлены в виде следующей диаграммы (1).
На основе проведенных расчетов были сформированы следующие выводы:
- наиболее значимыми факторами, влияющими на оценку эффективности рекламной кампании, являются рекламный бюджет, наличие ТУ-рекламы, время разработки рекламной кампании;
- вероятность повышенной оценки эффективности разработки рекламной кампании увеличивается на 1,3 процентных пункта с увеличением рекламного бюджета;
- при размещении рекламы на телевидении вероятность повышенной оценки эффективности разработки рекламной кампании выше на 16 %;
- оптимальное время разработки рекламной кампании равно 18 дням;
- из 60 организаций, распознанных моделью как те компании, которые довольны организацией проведения рекламной кампании, в 51 организации действительно разработка рекламной кампании была эффективной.
*
Рис. 1. Результаты оценки предельных эффектов логит-модели Fig. 1. Results of evaluating the marginal effects of the logit model Источник: составлено авторами на основе расчетов по проведенному анкетированию
Для более детального исследования зависимости оценки эффективности процесса разработки рекламной кампании от ряда факторов были использованы модели упорядоченного множественного выбора [14, с. 75]. В качестве показателя эффективности СУ2) выбрали субъективную оценку степени удовлетворенности компаний, которые заказывали ранее разработку рекламной кампании. Значение один порядковая переменная принимает в случае, если компания-клиент не удовлетворена результатами. Переменная принимает значения 2 и 3 при средней и высокой степени удовлетворенности результатами рекламной кампании.
Результаты оценки порядковой
логит-модели
Оценка порядковой логит-модели для вероятности повышенной оценки эффективности разработки рекламной кампании имеет вид (7-11):
.у = 0,00001■ x1 + 1,58 ■ x4 + 0,65 ■ x5 - 0,018■ (x5 )2
(0,022) (0,001) (0,0001) (0,002)
у =
у < 5,01;
*
5,01 < у < 7,01; У* > 7,01;
P(у=1x)=
e
5,01-у
1 + e
5,01-у*
P (у = 2
x) = ■
e
7,01-у
e
5,01-у
1 + e
* * 7,01-у 1 + e5,01-у
P (у = 3\x) = 1 -
a7,01-у
1 + e
7 ,01 - у*
. (7) (8)
(9) (10) (11)
Значение псевдокоэффициента детерминации равно 0,657. Согласно полученным результатам увеличение рекламного бюджета на 1 балл приводит к росту шансов 1,000013 раза на то, что клиент будет оценивать результаты проведения кампании как высокие. При этом выбор TV-рекламы как одного из способов рекламы приводит к росту таких шансов в 4,86 раза. При прочих равных условиях быстрое оказание услуги по разработке рекламной кампании увеличивает шансы на получение ответа о высокой степени удовлетворенности почти в 2 раза.
Результаты оценки порядковой пробит-модели.
Значение псевдокоэффициента детерминации для модели равно 0,659. При сравнении оценок псевдокоэффициента детерминации моделей упорядоченного множественного выбора можно сделать вывод о том, что порядковая пробит-модель наиболее предпочтительней логит-модели. С помощью этой модели можно получить прогнозные оценки о степени удовлетворенности каждого клиента. Например, для объекта наблюдения с номером 5 оценка вероятности низкой степени удовлетворенности составляет 0,7, средней степени удовлетворенности составляет 0,24, высокой степени удовлетворённости 0,05. Таким образом, вероятность первой категории является и, следовательно, именно эта категория принимается за прогнозную для рассматриваемого наблюдения.
Таблица 2. Результаты оценки коэффициентов порядковой пробит-модели Table 2. The results of evaluating the coefficients of the ordinal probit model
Коэффициент / Coefficient
Оценка коэффициента / Coefficient estimation
Стандартная ошибка / Standard error
Уровень значимости / Significance level
X1
X,
(x5)2
0,02 0,92 0,36 -0,01
0,008
0,27
0,1 0,003
0,012 0,001 0,0001 0,003
Источник: составлено авторами на основе расчетов по проведенному анкетированию
Известен тот факт, что при одновременном появлении рекламы на различных носителях или СМИ достигается синергетический эффект. Убедимся в достоверности этого утверждения на основе полученных в результате проведения эксперимента следующих показателей, которые представлены в виде таблицы 3.
В этой таблице представлена динамика поступления клиентов компании-клиента (вид деятельности - установка пластиковых окон) с 1 по 17 неделю от воздействия таких видов рекламы, как буклеты и телерекламы. Рассмотрим несколько методов по установлению рекламного бюджета. После выхода телерекламы на 6-й неделе количество откликов на буклет-рекламу начало возрастать с ростом откликов на телерекламу. Для того, чтобы удостовериться, что действительно есть зависимость между приростом
клиентов и рекламой на буклетах и телевидении рассчитаем коэффициент корреляции, который показывает степень связи между показателями и изменяется в пределах от -1 до 1. Если он близок к 1, то связь тесная положительная. В данном случае расчеты показали, что коэффициент корреляции равен 0,74. По таблице Чеддока такое значение коэффициента корреляции позволяет утверждать, что есть положительный значимый эффект от телевизионной рекламы и рекламы в буклетах.
Оценим синергетический эффект S по данным таблицы 3 [18, с. 347]. Для этого рассчитаем суммарное количество клиентов при распространении буклет-рекламы и телерекламы ^2), в различных городах составит (12):
S1 = z1 + z2 = 11 +14 = 25 (чел.). (12)
Таблица 3. Количество откликов на каждый вид рекламы Table 3. Number of responses for each type of advertisement
Вид рекламы / Advertising type
Количество откликов в неделю / Number of responses per week
z (Буклеты/ brochures) 1 0 1 0 2 2 3 1 2 4 5 4 3 3 3 2 1
z (TB/TV) 0 0 0 0 0 0 1 0 1 3 3 4 1 1 0 1 1
Недели/ weeks 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Источник: составлено авторами
При распространении рекламы в одном городе (13):
S2 = + 222 = 31 +16 = 47 (чел.). (13) На основе полученных результатов найдем показатель синергетического эффекта (14):
(14)
JC = S2 — S1
s,
47 — 25 25
= 88%.
Согласно полученным результатам показатель синергетического эффекта зависит от момента выхода рекламы на телевидении. На основе проведенного исследования можно сделать вывод о том, что при распространении различных видов рекламы в абсолютно разных местах скопления людей, направленных на продвижение одной и той же
услуги (продукта), эффективность рекламной кампании значительно ниже. При разработке рекламной кампании учет этого фактора позволит повысить экономическую и коммуникативную эффективность. Именно в этом проявляется эмерджнос-ный эффект рекламной кампании [17; 18, с. 349].
Как известно, в современной рекламной отрасли существует достаточное количество нерешенных проблем, одна из которых - проблема составления оптимального плана рекламной кампании. Возникает необходимость определения перечня СМИ, количества рекламных блоков всего и в каждом из них. Кроме того компания-клиент предъявляет свои требования, связанные с ограничениями бюджета, с
предпочтениями по СМИ, различного рода условиями по распространению рекламы и т. п. Также при составлении плана учитывает закон снижения отдачи от рекламы, заключающийся в том, что постоянное увеличение какого-либо факторного ресурса приводит к отрицательному результату [19, с. 17].
Для того чтобы разработать оптимальный план рекламной кампании, необходимо выбрать
Реклама на радио/ Radio advertising Телереклама / TV advertising Наружная реклама / Outdoor advertising Реклама в ежедневной газете / Advertising in the daily newspaper Источник: составлено авторами
Из опыта проведения рекламных кампаний известно, что при многократном повторении степень воздействия рекламы снижается. В частности, считается, что десятый показ ролика менее эффек-
Реклама на радио / Radio advertising Телереклама / TV advertising Наружная реклама / Outdoor advertising Реклама в ежедневной газете / Advertising in the daily newspaper Источник: составлено авторами
Руководство компании-клиента, исходя из своего предыдущего опыта и других причин, определило ряд условий, которые выразились в том, что любой вид средств массовой информации должен представлять не более 25 объявлений. Клиент ожидает, что его выручка в результате проведения рекламной кампании возрастет за счет продажи 1 500 000 единиц товара. Желательно, чтоб не менее 25 % всех рекламых объявлений приходилось на TV-рекламу.
Запишем математически модель линейного программирования [7; 8; 10; 12]. Для удобства обозначим: реклама на радио (x1, y1); реклама на телевидении (x2, y2), реклама на баннере (x3, y3), реклама в газете (x4, y4). Каждое из них не должно превышать 10 объявлений; b1 = 25 (шт.) - максимальное количе-
правильную целевую функцию. Проведем математическое моделирование рекламной кампании на примере фирмы-заказчика, который производит кондитерские изделия. Рекламодателем были представлены количественные показатели о воздействии рекламы на целевую аудиторию, которые представлены в таблице 4.
Стоимость одного рекламного объявления, рублей / Cost of one advertisement, rubles 35 000 2 000
60 000 5 000
10 000 3 000
45 000 550
тивен, чем первые и вторые показы [20, с. 70]. Ниже представлена таблица 5, в которой указаны показатели эффективности воздействия объявлений в различных СМИ, измеряемые в баллах.
ие объявления / announcements 60 40
80 55
50 15
70 35
ство объявлений в каждом СМИ; b2 = 10 (шт.) - максимальное количество первых 10 объявлений; b3 = 80 000 (руб.) - максимальный размер рекламного бюджета; b4 = 1500000 (ед. изделий) - ожидаемый максимальный объем продаж.
Целевая функция (15):
F = 60xI + 40yI + 80x2 + 55y2 + 50x3 + 15y3 + 70x4 + 35y4 ^ max. (15)
Ограничения (16):
x + y] < 25; x2 + y2 < 25; x3 + y5 < 25; x4 + y < 25;
fa (i = 1,... ,4) < 10; y, (i = 1,... ,4) < 10; (16)
2000■(x1 + y1) + 5000■(x2 + y2) + 3000■(x3 + y3) + 550-(xf + y4) < 80000;
3500■(x, + yt) + 60000■(x; + y2) + 25000■(^ + y3) + 45000■(^ + y4) < 1500000.
При этом необходимо отметить, количество рекламных объявлений должно быть целым числом. В ходе выполнения задачи оптимизации получили следующие результаты (таблица 6).
Таблица 4. Показатели о воздействии рекламы на целевую аудиторию Table 4. Indicators on the impact of advertising on the target audience
Размещение рекламы / Advertising placement
Число единиц изделий, купленных благодаря рекламе/ Number of items purchased through advertising
Таблица 5. Показатели эффективности воздействия объявлений в различных СМИ Table 5. Indicators of the effectiveness of the impact of ads in various media
Размещение рекламы / Advertising placement
Первые 10 объявлений / First 10 ads
Последующи Subsequent
Таблица 6. Результаты оптимизации плана размещения рекламы в различных СМИ при заданном размере бюджета
Table 6. Results of optimization of the plan for advertising in various media for a given budget
Размещение рекламы / Advertising placement
Первые 10 объявлений / First 10 ads
Последующие объявления / Subsequent announcements
Реклама на радио / Radio advertising Телереклама / TV advertising Наружная реклама / Outdoor advertising Реклама в ежедневной газете / Advertising in the daily newspaper Источник: составлено авторами
Таким образом, при получении максимальной эффективности от воздействия рекламы при заданных ограничениях ожидаемый объем продаж составит 1 485 000 единиц изделий, оптимальный размер бюджета составит 79 600 рублей. Максимальная эффективность воздействия рекламных объявлений составит 2 230 баллов (F).
Обсуждение При разработке эконометрических моделей перечень факторов можно расширить в зависимости от специфики компании или других характеристик. Данные для моделирования поступают от компаний - клиентов, следовательно, при расширении клиентской базы информационная база должна обновляться, а параметры моделей пересчитываться. При этом выбор может быть сделан в пользу другой модели, если показатели качества будут выше (псевдокоэффициент детерминации будет ближе к единице).
Задача линейного программирования составляется для каждого из клиентов в отдельности, так как отличаются требования по ограничениям: бюджету, ожидаемому изменению объема продаж и т. п. Определение максимального количества рекламных объявлений в первый день рекламной кампании и максимального количества объявлений в каждом СМИ требует определения в каждом конкретном случае в зависимости от целей и специфики деятельности компании-клиента.
Заключение Таким образом, для оценки эффективности рекламных кампаний предлагается использовать методику, включающую пять этапов, которая учи-
10
9 2
10
тывает факторы, влияющие на эффективность процесса разработки рекламной кампании. На основе статистических показателей медианосителей из прошлого опыта деятельности рекламного агентства разработаны модели, позволяющие сформировать оптимальный план размещения рекламы.
По итогам исследования сформулируем следующие выводы и рекомендации:
- в результате построения эконометрических моделей бинарного и упорядоченного множественного выбора было выявлено, что на степень эффективности рекламной кампании наибольшее влияние оказывают следующие факторы: рекламный бюджет, телереклама, время разработки рекламной кампании. На основе оценок предельных эффектов рекомендуется не превышать сроков оказания услуги по разработке рекламной кампании. Необходимо отметить, что учет факторов размещения рекламы на телевидении и размер рекламного бюджета приводит к большему удовлетворению клиентов. Применение в практической деятельности компании модели упорядоченного множественного выбора позволит осуществлять прогнозирование результатов проведения рекламной кампании. На основе экспериментального анализа рекламной кампании рекомендуется проводить рекламные мероприятия в рамках одной системы (торговой площадки);
- формирование оптимального плана размещения рекламы с применением предложенной модели способствует обоснованной разработке бюджета рекламной кампании, тем самым повышается качество обслуживания клиентов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Дресвянина Н. П. Эконометрическое моделирование и анализ эффективности рекламы // Новая экономика - новое общество. Материалы VII научно-практической конференции (г. Вологда). 2012. № 7. С. 6-10.
2. Каменский Г. В. Оптимизация рекламных расходов с применением производственной функции // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2013. № 1. С. 54-56.
3. Иванов А. Е. Априорная оценка синергетического эффекта интеграции на основе нечетко-множественной модели определения коэффициента синергетического роста // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 42. С. 33-42.
2
4. Ольховская А. Б. Теоретико-прикладные основы оптимизации рекламного бюджета фармацевтических предприятий с применением экономико-математического моделирования // Управление, экономика и обеспечение качества в фармации. 2017. № 3. С. 39-50.
5. Казачков П. А. Об оценке эффективности рекламных кампаний // Экономика и математические методы. 2005. Т. 41. № 2. С. 74-83.
6. Курьяков И. А., Каштанов Н. Н., Николаенко Н. Н. Экономическая эффективность рекламы // Сибирский торгово-экономический журнал. 2008. № 7. С. 45-49.
7. Карабанова И. С. Построение математической модели оценки экономической эффективности рекламной кампании // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2011. № 41 (258). С. 167-170.
8. Музыка А. Ю. Проведение оптимизации рекламной кампании на примере интернет-магазина домашнего текстиля // Практический маркетинг. 2012. № 4. С. 31-36.
9. Грачева С. С., Першин М. А. Дискретная задача оптимизации рекламной политики компании в случае линейной модели динамики спроса // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2013. № 3 (51). С. 26.
10. Соловьев С. И., Кульчиций О. Ю. Оптимизация планов рекламной кампании по двум критериям эффективности // Дифференциальные уравнения и процессы управления. 1998. № 1. С. 418-436
11. Бобков С. П., Широкая О. А., Филимонов А. В. Оптимизация расходов на рекламу в условиях ограниченности ресурсов // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2010. № 4 (24). С. 20-25.
12. Катернюк А. В. Оптимизация затрат на привлечение клиентов как фактор конкурентоспособности // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2019. № 6 (108). С. 172-182.
13. Huetmann F., Linke Ju. Assessment of different link functions for modeling binary data to derive sound inferences and predictions // Lecture Notes in Computer Science. 2003. V. 2669. P. 43-48.
14. Peel M. J., Goode M. M. H. Estimating consumer satisfaction: ols versus ordered probability models // International Journal of Commerce & Management. 1998. Vol. 8. № 2. P. 75-93.
15. Liao T. F. Estimated precision for predictions from generalized linear models in sociological research // Quality and Quantity. 2000. Vol. 34. № 2. P. 137-152.
16. Волкович А. В. Алгоритм программы решения задач линейного программирования // Информатика и образование. 2012. № 8. С. 62-64.
17. Видищева Е. В. Теоретические аспекты разработки рекламной кампании // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). 2015. № 2 (46). С. 283-295.
18. Семиглазов А. М., Семиглазов В. А., Иванов К. И. Математическое моделирование рекламной кампании // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2010. № 2-1 (22). С. 342-349.
19. Калашникова И. А., Калашникова С. С. Алгоритм оптимизации затрат на рекламу на инновационном предприятии // ЭКОНОМИНФО. 2017. № 3. С. 12-21.
20. Байкова И. А., Петров А. И. Видеореклама как эффективный маркетинговый инструмент продвижения предприятий индустрии развлечений // Петербургский экономический журнал. 2019. № 3. С 68-76.
Дата поступления статьи в редакцию 22.10.2020, принята к публикации 27.11.2020.
Информация об авторах: ТУКТАМЫШЕВА ЛИЛИЯ МУХАММАДИЕВНА,
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Математические методы и модели в экономике» Адрес: Оренбургский государственный университет, 460018, Россия, Оренбург, проспект Победы, 13 E-mail: lmtuktamisheva@mail.ru Spin-код 9585-0967
МУЛЛАБАЕВА РАСИЛЯ КАЛИМОВНА,
студент кафедры «Математические методы и модели в экономике»
Адрес: Оренбургский государственный университет, 460018, Россия, Оренбург, проспект Победы, 13 E-mail: rasilyamullabaeva@mail.ru
Заявленный вклад авторов:
Туктамышева Лилия Мухаммадиевна: научное руководство, формулирование основной концепции исследования, анализ научной литературы и отчетных документов, участие в обсуждении материалов статьи, подготовка окончательного текста статьи.
Муллабаева Расиля Калимовна: статистическая обработка эмпирических данных, проведение анкетного опроса (сбор и интерпретация данных), оформление таблиц с результатами исследования, участие в обсуждении материалов статьи.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи
REFERENCES
1. Dresvjanina N. P. Jekonometricheskoe modelirovanie i analiz jeffektivnosti reklamy [Econometric modeling and analysis of advertising effectiveness], Novaja jekonomika - novoe obshhestvo. Materialy VII nauchno-prakticheskoj konferencii [New economy - new society. Materials of the VII scientific-practical conference], Vologda, 2012, No. 7, pp. 6-10.
2. Kamenskij G. V. Optimizacija reklamnyh rashodov s primeneniem proizvodstvennoj funkcii [Optimization of advertising costs using the production function], Ekonomika, statistika i informatika. Vestnik UMO [Economics, statistics and informatics. Bulletin of the educational and methodological department], 2013, No. 1, pp. 54-56.
3. Ivanov А. E. Apriornaja ocenka sinergeticheskogo jeffekta integracii na osnove nechetko-mnozhestvennoj modeli opredelenija kojefficienta sinergeticheskogo rosta [Apriori assessment of the synergistic effect of integration based on a fuzzy-multiple model for determining the coefficient of synergistic growth], Ekonomicheskij analiz: teoriya i praktika [Economic analysis: theory and practice], 2012, No. 42, pp. 33-42.
4. Ol'hovskaja A. B. Teoretiko-prikladnye osnovy optimizacii reklamnogo bjudzheta farmacevticheskih predprijatij s primeneniem jekonomiko-matematicheskogo modelirovanija [Theoretical and applied foundations of optimization of the advertising budget of pharmaceutical enterprises using economic and mathematical modeling], Upravlenie, ekonomika i obespechenie kachestva v farmatsii [Management, Economics and Quality Assurance in Pharmacy], 2017, No. 3, pp. 39-50.
5. Kazachkov P. A. Ob ocenke jeffektivnosti reklamnyh kampanij [Evaluating the effectiveness of advertising campaigns], Ekonomika i matematicheskie metody [Economics and mathematical methods], 2005, Vol. 41, No. 2. pp.74-83.
6. Kur'jakov I. A., Kashtanov N. N., Nikolaenko N. N. Jekonomicheskaja jeffektivnost' reklamy [Economic efficiency of advertising], Sibirskij torgovo-ekonomicheskij zhurnal [Siberian trade and economic journal], 2008, No. 7, pp. 45-49.
7. Karabanova I. S. Postroenie matematicheskoj modeli ocenki jekonomicheskoj jeffektivnosti reklamnoj kam-panii [Construction of a mathematical model for assessing the economic efficiency of an advertising campaign], Vestnik YUzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ehkonomika i menedzhment [Bulletin of the South Ural State University. Series: Economics and Management], 2011, No. 41 (258), pp. 167-170.
8. Muzyka A. Ju. Provedenie optimizacii reklamnoj kampanii na primere internet-magazina domashnego tekstilja [Optimization of an advertising campaign using the example of an online home textile store], Prakticheskij marketing [Practical marketing], 2012, No. 4, pp. 31-36.
9. Gracheva S. S., Pershin M. A. Diskretnaja zadacha optimizacii reklamnoj politiki kompanii v sluchae linejnoj modeli dinamiki sprosa [Discrete problem of optimization of the company's advertising policy in the case of a linear model of demand dynamics], Upravlenie ekonomicheskimi sistemami: elektronnyj nauchnyj zhurnal [Management of economic systems: electronic scientific journal], 2013, No. 3 (51), pp. 26.
10. Solov'ev S. I., Kul'chicij O. Ju. Optimizacija planov reklamnoj kampanii po dvum kriterijam jeffektivnosti [Optimization of advertising campaign plans by two performance criteria], Differentsial'nye uravneniya i protsessy upravleniya [Differential Equations and Control Processes], 1998, No. 1, pp. 418-436.
11. Bobkov S. P., Shirokaja O. A., Filimonov A. V. Optimizacija rashodov na reklamu v uslovijah ogranichen-nosti resursov [Optimization of advertising costs in conditions of limited resources], Sovremennye naukoemkie tekhnologii. Regional'noe prilozhenie [Modern high technologies. Regional application], 2010, No. 4 (24), pp. 20-25.
12. Katernjuk A. V. Optimizacija zatrat na privlechenie klientov kak faktor konkurentosposobnosti [Optimization of customer acquisition costs as a factor of competitiveness], Vestnik Rossijskogo ekonomicheskogo universiteta
imeni G.V. Plekhanova [Bulletin of the Russian Economic University named after G. V. Plekhanov], 2019, No. 6 (108), pp. 172-182.
13. Huettmann F., Linke Ju. Assessment of different link functions for modeling binary data to derive sound inferences and predictions, Lecture Notes in Computer Science, 2003, Vol. 2669, pp. 43-48.
14. Peel M. J., Goode M. M. H. Estimating consumer satisfaction: ols versus ordered probability models. Et al International Journal of Commerce & Management, 1998, Vol. 8, No. 2, pp. 75-93.
15. Liao T. F. Estimated precision for predictions from generalized linear models in sociological research. Quality and Quantity, 2000, Vol. 34, No. 2, pp. 137-152.
16. Volkovich A. V. Algoritm programmy reshenija zadach linejnogo programmirovanija [Algorithm of the program for the solution of problems of linear programming], Informatika i obrazovanie [Computer science and education], 2012, No .8, pp. 62-64.
17. Vidishheva E. V. Teoreticheskie aspekty razrabotki reklamnoj kampanii [Theoretical aspects of developing an advertising campaign], Sovremennye issledovaniya sotsial'nykh problem (elektronnyj nauchnyj zhurnal) [Contemporary studies of social problems (electronic scientific journal)], 2015, No. 2(46), pp. 283-295.
18. Semiglazov A. M., Semiglazov V. A., Ivanov K. I. Matematicheskoe modelirovanie reklamnoj kampanii [Mathematical modeling of an advertising campaign], Doklady Tomskogo gosudarstvennogo universiteta sistem up-ravleniya i radioehlektroniki [Reports of Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics], 2010, No. 2-1 (22), pp. 342-349.
19. Kalashnikova I. A., Kalashnikova S. S. Algoritm optimizacii zatrat na reklamu na innovacionnom predpri-jatii [Algorithm for optimizing advertising costs in an innovative enterprise], EKONOMINFO [ECONOMINFO], 2017. No. 3, pp. 12-21.
20. Bajkova I. A., Petrov A. I. Videoreklama kak jeffektivnyj marketingovyj instrument prodvizhenija predpri-jatij industrii razvlechenij [Video advertising as an effective marketing tool for promoting entertainment enterprises], Peterburgskij ekonomicheskij zhurnal [Petersburg economic journal], 2019, No. 3, pp. 68-76.
The article was submitted 22.10.2020, accept for publication 27.11.2020.
Information about the authors: TUKTAMYSHEVA LILIA MUKHAMMADIEVNA,
candidate of economical science, associate professor of the chair «Mathematical methods and models in economics ». Address: Orenburg State University, 460018, Russia, Orenburg, Avenue Pobedy, 13 E-mail: lmtuktamisheva@mail.ru Spin-Kog 9585-0967
MULLABAEVA RASILYA KALIMOVNA,
learner of the chair « Mathematical methods and models in economics» Address: Orenburg State University, 460018, Russia, Orenburg, Avenue Pobedy, 13 E-mail: rasilyamullabaeva@mail.ru
Contribution of the authors:
Lilia M. Tuktamysheva: research supervision, analysis of basic concepts, analysis of scientific literature and reporting documents, participation in the discussion of article materials, preparation of the final text of the article. Rasilya K. Mullabaeva: performed statistical processing of empirical data, conducted a sociological study and processed data, designed tables with results of the study, participation in the discussion on topic of the article.
All authors have read and approved the final manuscript.
