CC BY
56ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ТИЗЕРНОЙ РЕКЛАМЫ
Цой Марина Евгеньевна,
к. э. н., доцент, зав. кафедрой экономики сервиса, Новосибирский государственный технический
университет (НГТУ) (630073, Новосибирск, пр. К. Маркса 20)
mtsoi@adm.nstu.ru
Щеколдин Владислав Юрьевич,
к. т. н., доцент кафедры теории рынка, Новосибирский государственный технический университет (НГТУ)
(630073, Новосибирск, пр. К. Маркса 20)
raix@mail.ru
В статье рассматриваются вопросы оценки эффективности размещения рекламы в сети Интернет при помощи тизеров. На основе комбинации АВС-анализа и метода матрицы 2х2 разрабатывается методика совместного использования двух показателей эффективности тизерной рекламы для выявления групп тизеров, сходных по реакции потребителей. На примере компании, разрабатывающей тизерную рекламу, проведена апробация методики, сделаны качественные выводы. Было проанализировано более 90 тизеров различной тематики, дизайна и структуры. Представленная методика позволила разделить их на группы в зависимости от их привлекательности и доходности. Предложенная методика носит универсальный характер и ее можно использовать не только для определения эффективности тизеров любого другого характера или другой компании, но и для анализа любых других видов интернет-рекламы.
Ключевые слова: тизер; тизерная реклама; эффективность рекламы; АВС-анализ; подход «матрица 2х2».
За последние 10 —15 лет наблюдается существенное смещение ориентации рекламной деятельности большинства компаний в сторону использования глобальной сети Интернет в качестве эффективного инструмента информирования, привлечения и стимулирования целевой аудитории к покупкам. Это во многом объясняется кризисными явлениями в экономике, которые привели к существенному удорожанию традиционных видов рекламы, таких, как наружная реклама, реклама в печатных СМИ, реклама на радио и телевидении и др. В свою очередь, 80% рынка интернет-рекламы обеспечивается контекстной рекламой, что делает ее наиболее привлекательным и эффективным средством для компаний любого уровня, особенно в свете существенного сокращения рекламных бюджетов в целях оптимизации затрат.
В современных реалиях рекламодатели постоянно вынуждены придумывать новые и необычные методы продвижения, для которых сеть Интернет является идеальной стартовой площадкой вследствие высокого уровня восприимчивости, динамизма и относительной дешевизны рекламных продуктов. Как правило, рекламодатель может выбирать из целого ряда различных вариантов рекламы в Интернете: предваряющая реклама (так называемый «пре-ролл», демонстрируемый во время буферизации); реклама на экране во время просмотра контента (без прерывания просмотра); реклама, периодически прерывающая просмотр; рекламные блоки в виде стандартных баннеров.
При выборе того или иного вида рекламы не последнюю роль играет отношение к ней потребителя, у которого она может вызывать как положительные, так и нега-
тивные эмоции вследствие повторяемости и однообразности. На рисунке 1 представлены результаты исследования авторов в области измерения отношения потребителей к перечисленным видам рекламы.
Следует отметить, что «наименее раздражающей» рекламой потребители считают предваряющую рекламу, загружающуюся во время буферизации, что свидетельствует о ее перспективности: гораздо меньше людей внесет такую форму рекламы в категорию «спам» или проигнорирует ее, тогда как прерывающая реклама вызывает наиболее негативные впечатления.
Относительно новым видом рекламы в сети Интернет является тизерная реклама. Термин «тизер» происходит от английского teaser, означающего нечто привлекательное или дразнящее [1]. С точки зрения интернет-рекламы, тизер-
ную рекламу можно рассматривать как некий синтез текстовой и баннерной рекламы, поскольку типичный тизер представляет собой, как правило, небольшой, но бросающийся в глаза баннер, содержащий надпись провокационного характера, которая позволяет обеспечить высокую степень кликабельности подобных объявлений.
С точки зрения разработчиков и владельцев сайтовтизерная реклама, несомненно, имеет ряд преимуществ. Например, вследствие своего размера, тизеры могут размещаться в достаточно произвольных местах веб-страницы, имеют большое число параметров для наиболее эргономичного встраивания в структуру сайта, а также большую возможность загрузиться в ситуации, когда применяются разнообразные блокираторы рекламы. С другой стороны, рекламодателям тизерная реклама позволяет осуществлять максимальный охват заинтересованной аудитории и обеспечивать скорейшее продвижение рекламного предложения, причем по относительно невысокой цене.
Для эффективной тизерной рекламной кампании имеет смысл пользоваться услугами так называемых тизерных сетей — групп партнерских сайтов, дающих возможность рекламы одного и того же товара или услуги в разных местах. Тизерные сети обладают интуитивно-продуманным интерфейсом, широким и гибким спектром настроек, как по выбору необходимой аудитории, так и по таргетингу. При этом выделяется несколько привлекательных для рекламодателей вариантов тарге-тинга: таргетинг пользователей по интересам; таргетинг по тематическим площадкам; геотаргетинг, позволяющий ограничить зону
показов тизерной рекламы; социально-демографический тарге-тинг, предполагающий ориентацию на половозрастные, социальные характеристики пользователей, учитывать их финансовое положение и т. д.
Важно отметить, что тизерная реклама может эффективно использоваться не только для развлекательных интернет-ресурсов. Перспективно ее размещение также на различных социальных площадках — местах для общения и обмена информацией между людьми, т. е. на форумах, блогах, в социальных сетях и т. д. При этом особое внимание должно уделяться правильному выбору тематики тизерной рекламы, которая должна соответствовать интересам целевой группы.
В России долгое время тизерная реклама в основном была направлена на раскручивание броских заголовков «желтой прессы» [2]. Неудивительно, что в связи с этим у пользователей Рунета доверие к подобным средствам продвижения было на достаточно низком уровне. Однако в последние 3—5 лет качество тизерной рекламы существенно повысилось, поскольку ее сегмент стали активно осваивать такие крупные игроки медийного рынка, как РБК и Интерфакс. Это привело к тому, что ка-
чество оформления и содержания тизеров возросло, а установка тизерной рекламы на сайтах, блогах и форумах перестала портить их репутацию.
ПОКАЗАТЕЛИ ОЦЕНКИ
ЭФФЕКТИВНОСТИ
ТИЗЕРНОЙ РЕКЛАМЫ
При выборе тизерной рекламы, как разработчикам, так и владельцам сайтов необходимо определять эффективность размещения того или иного тизера, для чего используются различные статистические показатели, характеризующие, например, степень доходности тизера, число просмотров и т. д. Для этого существуют и могут разрабатываться различные модели и методики, например, позволяющие оценить эффективность тизера по таким показателям как фиксированная повременная оплата, относительная стоимость показов или кликов баннеров, оплата по числу привлеченных на ресурс посетителей и т. д.
Впервые ценовая модель рекламной системы, основанная на применении тизерной рекламы, была представлена компанией Goto.com в 1998 году. На основе этой идеи через год была реализована рекламная поисковая система от компании Google [3].
60 40 20
□ Крайне раздражает
54
Преролл
Реклама во время
28 27
Пк
Прерывающаяся реклама
Рекламные блоки
□ В принципе раздражает
□ Легко могу смириться
□ Не мешает
Рис. 1. Распределение отношения потребителей к некоторым видам интернет-рекламы
40
30-30
30
25
22
21
18
15
14
9
0
30
40
54
30
22
30
25
28
30
21
14
27
18
9
7
15
Чаще всего эффективность ти-зера может оцениваться на основе значений двух показателей — ^ и EPC [4, 5].
CTR (от английского СПск-Through-Rate, или «кликабель-ность») — одна из наиболее популярных базовых характеристик для оценки эффективности интернет-рекламы, определяемая как отношение количества кликов к количеству показов, т. е.
^ = N(^€^/N^16^/), (1) где ЩсНск) — число кликов на ти-зер, N(view) — число показов ти-зера посетителям сайтов, на которых размещен тизерный блок партнерской программы.
На практике значение показателя CTR зависит от размеров тизе-ра, его яркости и контрастности, а также от местоположения на веб-странице. Кроме того, на величину CTR влияет структура, содержание, дизайн и подача рекламного объявления, следовательно, если необходимо выбирать наилучшую рекламную площадку, то следует осуществлять размещение одинаковых тизеров в одних и тех же местах веб-страниц. При этом надо учитывать, что стоимость размещения рекламы в верхней части страницы сайта существенно дороже, чем внизу.
Численные значения показателя CTR могут колебаться от нуля (когда не делается никаких кликов) до единицы (когда каждый просмотр тизера ведет к соответствующему клику), такого «идеального» варианта достичь практически невозможно. Важно также понимать, что при больших значениях показателя CTR может наблюдаться низкий уровень конверсии среди посетителей сайта, т. е. аудитория может «кликать» на заманчивое объявление, но потом разочаровываться в самом товаре или в услуге, и не покупать
их. Следовательно, наряду с CTR необходимо использовать и другие показатели эффективности тизеров, в частности, EPC.
Величина EPC (от английского Earnings-Per-Click, или «средний уровень дохода за клик») представляет собой показатель для оценки финансовой эффективности тизера, т. е. дохода, получаемого с одного клика. Иными словами, это отношение стоимости всех оплачиваемых рекламодателем действий, связанных с конкретным тизером, к количеству кликов по этому тизеру. Для вычисления EPC используется следующая формула
EPC = ^^ . (2)
N( click) , (2)
где N(ieads) — количество действий, оплачиваемых партнерской программой (лидов) для одного тизера, N(ciick) — число кликов по тизеру, P(iead) — цена за один лид.
Очевидно, что если величина ЕРС больше, чем цена за один клик, то это означает, что вебмастер (или любое другое лицо, размещающее тизер) получает доход, а противном случае он терпит убыток.
Поскольку показатели CTRи EPC характеризуют различные свойства тизеров, то необходима разработка методики оценки эффективности, учитывающей оба показателя (1) и (2) одновременно. Для этого может быть использован подход 2 х 2, рекомендованный Ф. Худом и А. Лоули [6].
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ
ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ТИЗЕРНОЙ РЕКЛАМЫ
Компании, использующие ти-зерную рекламу в коммерческих целях, безусловно, заинтересованы в определении наиболее эф-
фективных вариантов тизеров, обеспечивающих как популярность, так и высокий уровень дохода. Это приводит к необходимости разработки специальной классификации тизеров на основе анализа значений и характеристик эффективности, в данном случае — ^ и ЕРС.
Авторами предлагается следующая методика для оценки эффективности тизерной рекламы:
1.Разработка и наполнение базы данных, содержащей информацию об используемых тизерах и значениях показателей эффективности соответствующих им.
2. Применение методов классификации для разбиения тизеров на группы однородности на основе метода кумулятивных кривых по показателям CTR и ЕРС.
3. Построение двумерной классификации на основе использования подхода Ф. Худа и А. Лоули.
4.Анализ структуры выделенных групп тизеров и определение неэффективных тизеров.
Данная методика основывается на предыдущих работах авторов по применению методов классификации в маркетинговых исследованиях [7, 8, 9].
Апробация методики была проведена на примере одной из крупнейших в РФ компаний, предоставляющей услуги по рекламе в сети Интернет и имеющей в своем распоряжении несколько тизер-ных сетей, обладающих широким геолокационным охватом: тизеры, используемые в компании, транслируются практически на весь мир. Компания также отличается относительно низкой ценой за клик, что позволяет постоянно привлекать рекламодателей, заинтересованных в выгодных и долгосрочных взаимоотношениях.
Компания позиционирует своей основной целевой аудиторией женщин, большая часть из которых в возрасте от 25 до 50 лет. Обычно эта аудитория больше всего интересуется темами косметики, красоты, похудения, спортивных и оздоровительных упражнений, ухода за собой, а также различными слухами, пикантными подробностями из жизни знаменитостей, «желтой прессой» и прочими схожими темами.
На рисунке 2 приводится пример выбора тематики платформ, наиболее часто используемых при создании тизеров компании. Стрелками указаны выбираемые составляющие для формирования соответствующего тизера.
Обычно тизеры подразделяются на подгруппы по типу изображений: с полными женщинами и/или худыми; с сексуальным подтекстом; с фруктами и овощами; с косметикой; с товарами для похудения и др. Необходимо отметить, что большинство созданных компанией тизеров являются статическими, поскольку некоторые рекламные площадки блокируют динамические элементы содержащейся в них анимации.
При благоприятных обстоятельствах тизеры компании могут собирать до 100 тысяч кликов за сутки, что свидетельствует об успешности компании на рынке интернет-рекламы. Примеры тизеров компании представлены на рисунке 3.
Изучение эффективности ти-зерной рекламы компании было проведено в течение 2014—2015 годов на различных информационных платформах Рунета. Для исследования было отобрано 93 тизера различной тематики, дизайна и структуры. В течение периода исследования с марта по апрель 2015 года собирались и обобщались данные об использовании этих тизеров, рассчитывались значения выбранных показа-
телей эффективности (CTRи EPC). Распределения значений этих показателей представлены на рисунке 4.
Анализ построенных гистограмм позволяет заключить, что среди изучаемых тизеров существуют достаточно обособленные группы, соответствующие высоким, средним и низким значениям показателей эффективности. При этом, если рассматривать показатель CRT, можно заметить, что
Клтегорнч:
I.. I .1 клип Категории слитое: £
Косметика/ Красота/Угод за собой Н г \
\ 0-В1 |г 4
Потметить все
□ нИесМи
□ Авто * Моторов)
О Бизнес и финансы {123)
□ веб-мастеру ^ЗЕО сев) П Для детей <ев)
□ ДОМ. СеМЬЯ (24Э)
0 Женские сайты сзв*> 0 Здоровье / Медицина .¿озэ
□ Знакомства (1Эв>
□ Игры ДО1) О Интернет П КИНО (1123)
□ Компьютеры <ее)
Е Косметика / Красота / Уход зэ собой .чв) О Кулинария/Рецепты
П Культура! Ис кусство г
Рис. 2. Основные тематические категории тизерной рекламы
Рис. 3. Примеры разработанных тизеров
31,18% 34,41%
16,13%
0.01-0.10 0.10-0.20 0.20-0.29 0.29-0.39 0.39-0.48 0.48-0.57 0.57-0.67 0.00-0.29 0.29-0.58 0.58-0.87 0.87-1.17 1.17-1.46 1.46-1.75 1.75-2.05
CRT EPC
Рис. 4. Наполнение классов однородности тизеров по эффективности
24,73%
большинство тизеров (почти 80%) обладают низкой кликабельностью (со значениями до 0.29), тогда как для EPC наибольшее число тизе-ров обладает средними значениями показателя (от 0.58 до 1.46 — примерно две трети от общего числа). При этом максимальными значениями эффективности по CRT обладают лишь около 3% тизеров, а по EPC — 7.5%.
В процессе исследования были выявлены общие характеристики тизеров, попавших в ту или иную группу. Самыми эффективными по показателю CTR оказались тизе-ры, использующие наиболее яркие и привлекающие внимание изображения, а также наиболее эмоционально окрашенные тексты с использованием слов-меток типа «шок», «секрет», «скандал» и т.п. По показателю EPC высокие значения эффективности показали тизеры, у которых изображение, текст и рекламируемый товар наиболее тесно связаны между собой, а тема пользуется большой популярностью у потребителей. Например, если тизер посвящен идеальной диете, а рекламируемый товар — это пояс для похудения, то потребители, которых интересовала именно диета как средство похудения, откажутся приобретать товар.
Несомненно, на практике наибольший интерес будут представлять именно те тизеры, которые при высоких значениях CRTобла-дают и высокими значениями EPC. При этом само понятие «высокие значения» нуждается в конкретизации, поскольку очевидно, что в любой реальной ситуации они будут полностью определяться тем набором тизеров, для которых проводится исследование. Применение методов классификации, в частности, метода кумуля-
тивных кривых в АВС-анализе, позволяет решить эту проблему алгоритмическим путем, оставляя, однако, необходимым проводить повторные вычисления границ «высоких значений» при получении новых порций данных об использовании тизеров на рекламных площадках.
Метод кумулятивных кривых в АВС-анализе имеет широкое применение в многочисленных теоретических и прикладных областях современных исследований как естественнонаучных, так и сугубо технических направлений [10, 11]. Основная идея метода состоит в описании совокупности исследуемых объектов по выделенному показателю (или по набору показателей) на основе анализа важности каждого из объектов для рассматриваемой совокупности. При этом сначала строится вариационный ряд, затем последовательным суммированием его элементов определяются координаты опорных точек кумулятивных кривых. Далее на основе методов регрессионного анализа подбираются наиболее точные аппроксимации кривых по опорным точкам, что позволяет получить конкретные аналитические представления этих кривых. Последним этапом этого метода является разбиение полученных кривых на классы однородности, в рамках которых попадающие в них элементы обладают наиболее схожими значениями изучаемых характеристик.
Изучение данных об использовании исследуемого набора тизе-ров и применение парного регрессионного анализа и известных аналитических представлений кумулятивных кривых [12] позволило определить, что наилучшими параметризациями для кумулятивных кривых оказались: для показателя CTR — кривая Раше с параметрами (а, в) = (1.85, 0.77), для EPC — радикальная кривая с параметрами (а, в) = (0.89, 1.50).
Применение аналитического метода ^fiC-анализа [13, 14] позволяет определить границы классов однородности для групп тизеров с «высокими», «средними» и «низкими» значениями изучаемых показателей, а так же процентное наполнение этих классов. Применение техники Ф. Худа и А. Лоули к полученным таким образом данным приводит к возможности выявления наиболее эффективных тизеров с учетом значений обоих показателей эффективности [15]. Результаты представлены в таблице.
Первое, что бросается в глаза при анализе данных таблицы, — это достаточно разное наполнение классов по каждому показателю, что существенно снижает эффективность тизеров при попытке учесть обе величины CRT и EPC. Также видно, что при переходе от более успешных тизеров к менее успешным количество последних увеличивается (практически в два раза). Еще одно свойство
Таблица
Результаты применения подхода 3 х 3 и АВС-анализа
EPC CRT min 1.150 0.775 0.000 Итого
max 2.050 1.150 0.775
min max классы A B C
0.279 0.673 A 9% 11% 6% 26%
0.140 0.279 B 5% 15% 14% 34%
0.000 0.140 C 8% 12% 20% 40%
Итого 22% 38% 41% 100%
построенных разбиений состоит в том, что ширина каждого из классов (по значениям показателей эффективности) уменьшается с переходом к менее успешным ти-зерам. Кроме того, заметно существенное различие между классификацией по эффективности, строящейся на основе гистограммы, и АВС-классификацией, что подтверждает необходимость привлечения методов типа анализа кумулятивных кривых вместо подходов первичного статистического анализа для получения более корректных результатов [16].
Далее проведем более подробное рассмотрение содержимого полученных классов. При этом будет использоваться двойная кодировка классов: первая буква означает класс разбиения по показателю CRT, а вторая — по EPC.
АНАЛИЗ
ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
Рассматривая полученные результаты расчетов эффективности тизеров можно сделать вывод, что в группу СС (20%) попали самые непопулярные и непривлекательные тизеры, которые следует исключить из дальнейшего использования как не приносящие прибыль, либо провести серьезную модификацию их структуры, дизайна и/или отдельных составляющих.
Тизеры из групп BC и CB (14% и 12% соответственно) проявили себя как слабоэффективные, возможно в силу того, что в них ис-
пользуются относительно «спокойные» формулировки, которые не могут удивить пользователей и не провоцируют нажать на них. Эти тизеры рекламируют товары, относительно которых люди не испытывают серьезного желания приобретать, например, некоторый особый сорт брокколи, стимулирующий похудение. Их следует «модифицировать», сделать более интересными, или ввести слова-магниты, а затем вернуть через какое-то время и проанализировать изменение их эффективности.
Группу BB (15%) составили ти-зеры, которые также показали не очень большую эффективность, но достаточную, чтобы оставить их в использовании. Это может быть в большей степени связано с тем, что в зависимости от сезона предпочтения потребителей меняются, и тизеры становятся более или менее привлекательными; то же самое происходит и с рекламируемым товаром. Например, тизеры, связанные с овощами (диеты, маски), становятся менее привлекательными из-за недоступности овощей в зимний период.
Тизеры из групп AB и BA (11% и 5%) можно считать достаточно эффективными. Их следует использовать в дальнейшем, а также попытаться найти их общие характеристики, чтобы составлять на их основе новые эффективные тизеры.
Самую важную группу АА (9%) составили тизеры, являющиеся особенно эффективными, по-
скольку именно они приносят основную прибыль. Они содержат наиболее яркие и привлекающие внимание изображения, и/или провокационные и шокирующие заявления, любопытные для пользователей факты или интриги. На их основе следует создать ряд тизеров с небольшими отличиями, но которые будут обладать такой же популярностью, в целях охвата целевой аудитории и увеличения прибыли.
Предложенная методика носит универсальный характер и ее можно использовать не только для определения эффективности тизеров любого другого характера или другой компании, но и для анализа любых других видов интернет-рекламы, в которых используются подобные показатели как CTR и EPC.
Дальнейшие исследования могут быть направлены на исследование отдельных категорий тизерной рекламы среди ряда определенных целевых аудиторий. Кроме того, представляется интересным рассмотреть анализ эффективности тизерной рекламы в динамике на относительно большом временном промежутке, чтобы отследить изменения движения тизеров по группам, оценить стадии жизненного цикла тизеров, предложить эффективные рекомендации по разработке новых и модернизации текущих программ продвижения и т. д.
ИСТОЧНИКИ
1. Trehan K., Maan G.S. Teaser Campaigns: An Effective Advertising Execution for Varied Goods, Services and Ideas. // Journal of Mass Communication & Journalism, 2012. Vol. 2, Issue 11.
2. ИвановИ.Д Тизерная реклама // Энциклопедия маркетинга, 2014. — Режим доступа: http://www.marketing.spb.ru/ lib-comm/advert/teaser.htm.
3. БарановА.Е. Три правила успеха интернет-маркетинга (практическое руководство). М.: РИОР, 2011.
4. Trehan K., Maan G.S. (2012). Указ. соч.
5. Цой М.Е., Щеколдин В.Ю. Определение эффективности акций по стимулированию сбыта на основе АВС-анализа / / Вестник ТГЭУ. № 3. 2010. С. 53—62.
6. Hood P., Lowy A. The power of 2x2 matrix. Jossey-Bass, 2004.
7. ЩеколдинВ.Ю. Выявление потребителей услуг интернет-магазинов на основе АВС-модификации факторного анализа // Логистика-евразийский мост: материалы VI междунар. науч.-практ. конф. (Красноярск, 2—3 марта 2011 г.). Красноярск: Изд-во КГАУ, 2011. Ч. 2. С.186—192.
8. Цой М.Е., Щеколдин В.Ю. Исследование восприятия популярных брендов детской и подростковой целевой аудиторией // Практический маркетинг, 2013. № 7 (197). С. 4—15.
9. Цой М. Е., Щеколдин В. Ю. Современные методы исследований в маркетинге // Маркетинг. 2014. № 2. С. 19—32.
10. Щеколдин В.Ю. (2011) Указ. соч.
11. Модели и методы теории логистики / Под ред. В.С. Лукинского. СПб.: Питер-Пресс, 2007.
12. Модели и методы теории логистики. Указ. соч.
13. Щеколдин В.Ю. (2011) Указ. соч.
14. Aaberge R. On the problem of measuring inequality // Discussion Paper No. 14, Research Department, Statistics Norway, 1986.
15. Цой М.Е., Щеколдин В.Ю. (2010) Указ. соч.
16. Тимофеев В.С., ФаддеенковА.В., Щеколдин В.Ю. Эконометрика. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009.
Teaser Advertising Efficiency Estimation Tsoi Marina Evgenievna,
Candidate of Science (PhD) in Economics, Associate Professor, Head of Marketing and Service Department, Novosibirsk State Technical University; Karl Marx Avenue 20, Novosibirsk, 630073, Russian Federation (mtsoi@mail.ru)
Shchekoldin Vladislav Yurievich,
Candidate in Science (PhD) in Computer Science, Associate Professor of Marketing and Service Department, Novosibirsk State Technical University; Karl Marx Avenue 20, Novosibirsk, 630073, Russian Federation (raix@mail.ru)
In article the efficiency estimation of teaser advertising on the Internet is considered. On the basis of the ABC-approach and the 2x2 matrix method the new technique of simultaneous application of two indicators for teaser advertising effectiveness estimation to identify teaser groups with similar consumer reaction has been developed. On the example of the company that develops teaser advertisements, the technique has been tested and the qualitative conclusions are made. More than 90 teasers of different subjects, design and structure were analyzed. The presented method has allowed dividing teasers into groups according to their attractiveness and profitability. The method is universal and could be used not only to determine the effectiveness of any other teasers or other companies, but also to analyze any other kinds of internet advertising.
Keywords: teaser; teaser advertisements; ads efficiency; ABC-analysis; 2x2 matrix approach.
REFERENCES
1. Trehan K., Maan G.S. Teaser Campaigns: An Effective Advertising Execution for Varied Goods, Services and Ideas. Journal of Mass Communication & Journalism, 2012, vol. 2, Issue 11.
2. Ivanov, I.D. (2014) Tizernaya reklama [Teaser advertisements]. Entsiklopediya marketinga [Enciclopedia of marketing], 2014. Available at: http://www.marketing.spb.ru/lib-comm/advert/teaser.htm.
3. Baranov, A.E. (2011) Tri pravila uspekha internet-marketinga (prakticheskoe rukovodstvo) [Three rules for Internet marketing success (a practical guide)]. Moscow, RIOR Publ., 2011.
4. Trehan K., Maan G.S. (2012). Op. cit.
5. Tsoi, M.E.; Shchekoldin, V.Yu. (2010) Opredelenie effektivnosti aktsiy po stimulirovaniyu sbita na osnove ABC-analiza [Estimation of stocks effectiveness on sales stimulating on the base of ABC-analysis]. Vestnik TGEU [Bulletin of the Pacific State Economic University], 2010, no. 3, pp. 53—62.
6. Hood, P.; Lowy, A. The power of 2x2matrix. Jossey-Bass, 2004.
7. Shchekoldin, V.Yu. (2011) Viyavlenie potrebiteley internet-magazinov na osnove ABC- modifikatsii faktornogo analiza [Identification of online shopping services consumers through ABC-modifying factor analysis]. Logistika — evraziyskiy most: materiali VI mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii (Krasnoyarsk, 2—3 marta 2011) [Logistics-Eurasian bridge: the VI Intern. scientific-practical. Conf. (Krasnoyarsk, March 2-3, 2011)], Krasnoyarsk, KGAU Publ., 2011, chapt. 2, pp. 186—192.
8. Tsoi, M.E.; Shchekoldin, V.Yu. (2013) Issledovanie vospriyatiya populyarnikh brendov detskoy i podrostkovoy tselevoy auditoriey [The study of perception of the popular brands by children and adolescent target group]. Prakticheskiy marketing [Practical marketing], 2013, no. 7 (197), pp. 4—15.
9. Tsoi, M.E.; Shchekoldin, V.Yu. (2014) Sovremennie metodi issledovaniya v marketinge [Modern research methods in marketing]. Marketing, 2014, no. 2, pp. 19—32.
10. Shchekoldin, V.Yu. (2011) Op. cit.
11. Modeli i metodi teorii logistiki [Models and methods of logistics theory]. Eds. V.S. Lukinsky. Saint-Petersburg, Piter-Press Publ., 2007.
12. Modeli i metodi teorii logistiki. Op. cit.
13. Shchekoldin, V.Yu. (2011) Op. cit.
14. Aaberge, R. (1986) On the problem of measuring inequality. Discussion Paper, no. 14, Research Department, Statistics Norway, 1986.
15. Tsoi, M.E.; Shchekoldin, V.Yu. (2010) Op. cit.
16. Timofeev, V.S.; Faddeenkov, A.V.; Shchekoldin, V.Yu. (2009) Ekonometrika[Econometrics]. Novosibirsk, Publishing House of Novosibirsk Technical UniversityState, 2009.
