Применение рейтинговых оценок в рекламной отрасли Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2019. № 45

УДК 338.242.2

DOI: 10.17223/19988648/45/18

А.В. Катернюк

ПРИМЕНЕНИЕ РЕЙТИНГОВЫХ ОЦЕНОК В РЕКЛАМНОЙ ОТРАСЛИ

Основная цель данной статьи - рассмотреть возможность оценки конкурентоспособности фирм с помощью рейтинговых оценок. Рейтинги используются давно и успешно для оценки самых различных явлений, предметов и процессов. Используются рейтинги и в оценке конкурентоспособности рейтинговых агентств (РА). Автор ставит перед собой следующие задачи: обосновать необходимость использования рейтинговых оценок для оценки конкурентоспособности фирм; рассмотреть основные виды рейтингов, используемых для оценки РА; предложить простую и понятную методику расчета конкурентоспособности РА (на основе функции желательности). Гипотеза - автор предполагает, что использование функции желательности при оценке конкурентоспособности РА позволит получить простую и эффективную методику, которую можно будет использовать на практике в расчете рейтинга РА. Инструменты исследования: анкетирование, статистические методы обработки информации, оптимизация с использованием функции желательности Харринг-тона. Выводы о проделанной работе: все запланированные задачи были успешно решены, выдвигаемая гипотеза получила подтверждение. Была предложена методика, которая через расчет интегрального рейтинга способна облегчить выбор РА для заказчиков.

Ключевые слова: конкуренция, конкурентоспособность, рейтинг, шкала интервалов, функция желательности, функция Харрингтона, нормирование, рекламные агентства.

Введение. Для чего нужны рейтинги РА

Рейтинг применяется в качестве универсального показателя для оценки успешности/конкурентоспособности товаров, услуг, фирм, профессий, навыков, стран и т.д. Если хочется быстро понять, на каком месте находится какой-либо объект по определенному параметру, многие из нас тут же обращаются к соответствующим рейтингам.

Например, применительно к телерекламе с помощью рейтинга рекламодатели могут рассчитать аудиторию потребителей, которые могут увидеть их рекламный ролик, а телеканалы, оперируя той же информацией, рассчитывают стоимость рекламы в определенных программах и в заданные интервалы времени. Поэтому рейтинг - это шкала оценки зрительского/потребительского интереса к той или иной программе, личности, товару, фирме и способ оценки того, насколько и как этот оцениваемый объект можно «монетизировать» (т. е. превратить в деньги).

Нас интересуют не рейтинги отдельных программ или СМИ, а рейтинги рекламных агентств (РА), которые рассчитать несколько сложнее. Занимаются расчетом как рейтингов СМИ, так и рейтингов самих РА специализированные исследовательские компании, такие как TNS (MediaScope), Эспар-аналитик, AC Nielsen, Gfk Russia, IposComcom, Ромир, АКАР и т.д.

Самыми известными в нашей стране медиаисследователями считаются TNS (MediaScope) и AC Nielsen, которые являются основными конкурентами в предложении подобного рода услуг как для самих каналов, так и для посредников, использующих их информацию для собственных исследований (в упрощенном виде для медиапланирования как обычные РА, а в более сложном виде - для создания рейтингов РА - как АКАР). Компания Эспар-аналитик - самый известный в нашей стране исследователем Outdoors (уличной) рекламы [1, 16].

Примитивно рассчитать рейтинг любого РА можно по формуле

(Потребители, которые предпочитают наше РА) (Л ч

РейтингРА- ------— . (1)

(Все потребители, имеющие возможность работать с РА)

С одной стороны, это самый простой метод, с другой - самый сложный и затратный. Проблема в том, что в разных регионах рейтинги разных СМИ и РА могут быть разными. К тому же процесс опрашивания с регулярной периодичностью значительные массы потребителей по самым различным вопросам не только затратен, но и сложен физически. Поэтому все исследовательские компании разделились на уровни исследований: одни добывают первичную информацию, а другие ее перерабатывают, используя собственные аналитические методики [15, 16].

Логика в данном случае достаточно проста, например, компания Medi-aScope сделала срез популярности рекламных каналов (популярность считается не только в рейтингах, но и в заработанных ими средствах), следующий шаг заключается в том, чтобы сгруппировать имеющиеся у каналов данные по крупнейшим компаниям-рекламодателям (и отраслям-рекламодателям). Тогда дальнейшим шагом будет установить, через какие агентства были пропущены эти деньги и посчитать, кто из РА больше всего заработал на своих клиентах (условно это и будет позицией в рейтинге для самих РА). При этом расчет рейтинга РА ведется не только через подобную многоуровневую аналитику, но и через специальные первичные исследования (анкетирование) самих агентств, желающих принять участие в рейтинге РА (а они не все жаждут откровенно отвечать на вопросы анкеты, мотивируя это коммерческой тайной и защитой интересов своих клиентов, которые не хотят открывать свои реальные рекламные бюджеты). Нужно выслушать мнения как от РА, довольных своими рейтингами, так и от РА, не согласных с их результатами рейтингов, и сделать выводы для себя по преимуществам и недостаткам участия в подобного рода рейтингах (напомним, что мы рассматриваем рейтинг РА «АКАР»):

«Если оценивать наши результаты по сравнению с результатами прошлого года, мы увеличили свои показатели (в %) более чем рынок в целом. Мы привлекли новых клиентов через предложение новых услуг для наших партнеров. Это предмет нашей особой гордости...» (Барская О., OMD OM Group) [17].

«Мы довольны инициативой по развитию (методологии) рейтинга РА. По замерам биллингов часть новых клиентов перешла к нам...» (Алексеева Е., Publicis Media) [17].

«Данная методология не отражает фактического биллинга и может вести к его значительному занижению (до 50%), но даже такой результат -это событие, которое позволит увидеть приближенные цифры...» (Туро-вец В., GroupM) [17].

Итак, рейтинги призваны выполнить две основные функции: привлечь в данное РА новых клиентов и поддержать выбор, уже сделанный в пользу данного РА, существующими клиентами; установить «реальную» позицию среди компаний-конкурентов на рынке рекламных услуг и выработать способы повышения своей конкурентоспособности для того, чтобы превзойти конкурентов.

Методология расчетов и основные виды рейтингов РА

Обобщенно можно выделить пять основных видов рейтингов РА:

1) рейтинг РА по закупкам рекламы в медиа (биллингу);

2) рейтинг РА по опросам экспертов (по разработанной шкале);

3) рейтинг РА по участию в рекламных фестивалях и по занятым там местам;

4) рейтинг РА по опросам популярности у клиентов (по анкете);

5) рейтинг РА по «миксовой» системе (комплекс из четырех приведенных ранее методик).

Рассмотрим обобщенно перечисленные видов рейтингов РА.

«.Индустриальный» рейтинг РА по закупкам рекламы в СМИ (бил-линг). Данный рейтинг относится и к первому и к пятому виду рейтингов, приведенных ранее (берутся данные бюджетов MediaScope и дорабатываются экспертами исходя из их опыта). Методология данного рейтинга была создана рабочей группой АКАР, в которую были приглашены сами представители крупнейших российских медиагрупп. Все расчеты идут на основе данных MediaScope по объемам, вложенным крупнейшими рекламодателями в разные СМИ: «ТВ», «Пресса», «Радио», «Наружная реклама» и «Интернет». Общий биллинг (всех РА, участвующих в рейтинге АКАР) по итогам 2018 г. вырос на 13%. (РРадио, Рпресса, РтУ, Риаружка, Рмнт. - соответственно рейтинг каждого участвующего РА в соответствующих медиа). В некоторых формулах есть поправка («1.18») на величину НДС, для тех, у которых она не указана, она «зашита» внутри [12, 14].

Ррадио = Бюджет бренда по TNS / Средняя скидка на радио х 1,18, (2)

Р,

Пресса

= Бюджет бренда по ТИБ х (

Объем рынка прессы по АКАР Объем рынка прессы ТИБ

) х 1,18, (3)

Рт, Рейтинг х СРР,

ТУ

ТУ

(4)

СРР - стоимость пункта рейтинга для выбранной группы рекламодателей.

Группы рекламодателей формируются по размеру рекламного бюджета (по биллингу).

Таблица 1. Группы рекламодателей по величине бюджета на рекламу ($ в мес.)

Группа 1 Группа 2 Группа 3 Группа 4 Группа 5 Группа 6

от $60тыс. от $30тыс. до $60тыс. от $15тыс до $30тыс. от $8тыс. до $15тыс. от $3тыс. до $8тыс. до $3тыс.

Агентства, участвующие в рейтинге, помогли экспертным путем определить размер СРР для каждой группы рекламодателей:

РНаружка = Бюджет бренда по ТИБ х х Коэф. надбавки за формат размещения. (5)

Бюджет бренда по ТЫ Б был рассчитан, учитывая каждый город, участвующий в рейтинге, и сезон размещения рекламы РА. Коэффициент надбавки за стандартный формат рекламы = 1,1, за нестандартный формат = 1,2:

Р = Бюджет оффлайн биллинга х Инт. ^^

Коэф. категории ■ Доля биллингов АКАР Ср. доля по опросам экспертов

(6)

Бюджет оффлайн биллинга - совокупный бюджет бренда для всех оф-флайн-каналов, который считается на основе собственной методологии каждого медиа.

Приведенная доля биллинга АКАР от оффлайн бюджетов - средний коэффициент, согласованный и принятый группой экспертов АКАР для каждой группы рекламодателей.

Существенной поправкой является то, что доля поисковой и контекстной рекламы в общем объеме рекламного рынка значительна, а в бил-лингах агентств, принимающих участие в рейтинге, она весьма низка, поэтому при расчете рейтинга принимается во внимание лишь медийная интернет-реклама (видео и банеры).

Исходя из этого оценка интернет-бюджетов в биллингах РА рассчитывается с понижающим коэффициентом.

Рейтинг РА по опросам экспертов (по разработанной шкале). Помимо указанного ранее индустриального способа расчета рейтинга, необходимо провести качественную оценку рынка медиасервисных услуг, чтобы понять, как к самим агентствам относятся их заказчики.

Схема исследования была разбита на три блока вопросов (интерес к сотрудничеству с определенным агентством; анонимный опрос клиентов о

качестве услуг имеющихся у них на данный момент рекламных подрядчиков; вопросы для клиентов по состоянию рынка и основным тенденциям его развития) [4, 7] :

1. Опрос клиентов, названных самими рекламными агентствами, участвующими в рейтинге, по тому, насколько они довольны результатами сотрудничества со своими сегодняшними или прошлыми агентствами (нужно было назвать 3 агентства, которые клиент желал бы увидеть в числе участников тендера на свои услуги).

2. Опрос клиентов для оценки работы определенных агентств по анонимной анкете, в которой они могли бы оценить деятельность своих рекламных подрядчиков по 5 группам вопросов и оценить уровень их сервиса:

1. Оценка медиасервиса:

- Оценка стратегии: соответствует ли выбранная стратегия размещения задачам, сформулированным заказчиком?

- Оценка медиапланирования: насколько оно обосновано, эффективно, результативно.

- Оценка медиабаинга: используются ли все возможности для получения дополнительных скидок при закупках медиа (Negotiations Skills).

2. Оценка уровня сервиса для клиентов:

- Communication Skills: понимание интересов клиента, конструктивная беседа, механизм обратной связи, нацеленность на развитие клиента за счет предложения различных механизмов оптимизации его затрат и предложения дополнительных бесплатных сервисов.

- Managing Skills: эффективное и результативное управление командой менеджеров, входящих в проект и занимающихся выполнением различных его частей.

- Оперативность: быстрота и точность в выполнении всех запросов клиента.

3. Оценка адекватности цен:

- Адекватность: насколько цены адекватны и конкурентоспособны?

- Гибкость: есть ли возможность сделать для клиента индивидуальный сервис под его запросы?

- Разумное планирование: не превышают ли РА согласованные бюджеты, а в случае превышения насколько оперативно проходит корректировка отдельных направлений?

4. Оценка интеллектуального развития РА:

- Research Skills: развито ли собственное аналитическо-прогности-ческое подразделение?

- Know How: есть ли у РА собственные полезные опции в виде интеллектуальных разработок?

- Креативный подход: насколько интересны и креативны предложенные РА идеи?

5. Оценка инновационности РА:

- Диджитальность: насколько широко применяются в РА современные сетевые, интерактивные и цифровые технологии в процессе работы?

- Мультимедийность: есть ли возможность задействовать во всех проектах РА возможности звука, цвета, света, объема и движения?

- Продвинутость: насколько РА владеет всеми современными теоретическими и практическими наработками, имеющимися в практике современных мировых агентств?

3. В третьем блоке преобладали вопросы, связанные с пониманием клиентом современных тенденций развития рекламного рынка и профессиональным развитием самого клиента (и его насущными запросами).

Данное анонимное исследование проводится через онлайн-анкетирование клиентов РА.

Расчет рейтинга РА по участию в рекламных фестивалях и по занятым там местам. При участии в любом из указанных далее рекламных фестивалей РА-участник получает оценочные баллы в зависимости от того, как высоко оно поднялось при распределении мест [3, 9, 10].

1. За попадание в основной конкурс фестиваля в любой из номинаций РА присуждается 1 призовой балл (кроме номинаций: инновации, рекламные кампании, эффективность, теле- и кинореклама - где присваиваются 2 балла).

За третье место в зависимости от сложности и комплексности номинаций присуждается от 3 до 6 баллов.

За второе место в зависимости от сложности и комплексности номинаций присуждается от 6 до 8 баллов.

За первое место в зависимости от сложности и комплексности номинаций присуждается от 8 до 10 баллов.

За выигрыш Гран-при рекламного фестиваля присуждается 15 баллов.

2. Коэффициенты за участие в рекламных фестивалях 2018 г. (табл. 2).

Таблица 2. Коэффициенты за участие в рекламных фестивалях 2018 г.

Рекламный фестиваль Вес «авторитетности»

ADNAK! 0,2

WOW DONE AWARDS 0,5

AdBlackSea 0,5

ЛАМА 1

КМФР 2

Белый Квадрат 2

Red Apple 2

Golden Hammer 2

AD STARS 2

Golden Drum 4

Epica 6

Eurobest 6

European Design Awards 6

Red Dot 6

London International Advertising Festival 8

New York International Advertising Festival 8

Cannes Lions 20

При расчете рейтинга коэффициент умножается на количество баллов, набранных на данном фестивале.

3. Особые призы от жюри на всех указанных рекламных фестивалях учитываются с поправкой 0,5 по баллу конкурса. Специальные призы от партнеров фестивалей, присужденные без участия профессионального жюри, в рейтинге не учитываются. Если конкурсная работа выдвинута 2 или более РА, общая сумма набранных баллов делится пропорционально числу участвующих РА.

Итак, за участие в рекламном фестивале РА начисляются баллы, которые умножаются на веса (коэффициенты) соответствующего рекламного фестиваля. Все набранные показатели (от участия в конкурсах) для всех РА участников суммируются в течение года и становятся единым рейтингом рекламных агентств.

Рейтинг на основе критериев, по которым заказчики выбирают РА. Построение функции желательности Харрингтона. На основе некоторых приведенных ранее методик расчета рейтингов РА автор решил предложить свою методику. Автором в процессе опроса экспертов (сотрудников РА) были выделены четыре группы вопросов, каждая из которых содержит по пять утверждений, на которые необходимо ответить менеджеру компании-заказчика, принимающему решение о выборе РА в качестве партнера.

При выборе РА клиент, как правило, учитывает следующие основные критерии:

1. Общие данные о РА как о партнере:

- время работы РА на данном рынке;

- наличие успешно законченных проектов;

- репутация РА, подтвержденная другими клиентами;

- наличие текущих активных проектов;

- наличие устойчивого финансового положения РА.

2. Уровень профессионализма РА:

- наличие имеющихся наград на фестивалях и конкурсах рекламы;

- специализация РА соответствует запросам заказчика;

- знание специфики рынка заказчика и понимание его потребителей;

- способность наладить долговременные коммуникации с клиентом после первой встречи;

- наличие в арсенале самых современных технологий и специалистов для производства рекламы.

3. Творческий потенциал РА:

- наличие своего штата дизайнеров, копирайтеров, арт-директоров;

- наличие в портфолио агентства интересных работ, связанных с областью деятельности заказчика;

- наличие креативных идей для развития проектов заказчика;

- наличие реализованных, с точки зрения креатива, проектов, связанных с рынком заказчика;

- возможность участия РА в бесплатном пробном творческом соревновании (тендер на поиск креативной идеи) с другими РА.

4. Медиа-возможности и стоимость услуг:

- наличие собственного подразделения по медиапланированию;

- наличие возможностей по размещению в интересующих заказчика СМИ;

- наличие возможности закупить в СМИ интересующие объемы медиа;

- наличие возможности получить от РА скидки за производство и размещение большие, чем у других РА;

- наличие дополнительных бесплатных сервисов по поддержке и развитию бизнеса клиента.

Эти группы вопросов представлены далее в виде табл. 3-6. Опрос проводился для двух РА, участвующих в тендере (Marco Polo и SunCity). Экспертам предлагалось ответить на пять вопросов по каждому блоку, проставив значения по следующей системе: согласен с утверждением на 100% («Да» = 1 балл); нет информации, но скорее согласен («Неопределе-но» = 0,37 балла); не согласен с утверждением («Нет» = 0,01 балла). Автор не рекомендует присуждать «0», поскольку в случае расчета рейтинга путем перемножения всех значений будет получен «0», а кроме того пусть лучше все параметры будут участвовать в расчетах, даже как самое малое значение, это покажет, что мы учитываем все параметры и ничего не пропустили.

Итоговая оценка считается как средняя арифметическая от всех ответов.

Таблица 3. Общие данные о РА как о партнере (ОД РА)

№ Общие данные о РА как о партнере (ОД РА) РА Marco Polo РА SunCity

1.1 Достаточное время работы РА на данном рынке 1 1

1.2 Наличие успешно законченных проектов 1 1

1.3 Репутация РА, подтвержденная другими клиентами 1 0,37

1.4 Наличие текущих активных проектов 0,37 0,37

1.5 Наличие устойчивого финансового положения РА 0,37 0,01

Итого 0,748 0,550

Три варианта оценки: Да = 1; Неопределенно = 0,37; Нет = 0,01.

Таблица 4. Уровень профессионализма РА (УП РА)

№ Уровень профессионализма РА (УП РА) РА Marco Polo РА SunCity

2.1 Наличие имеющихся наград на фестивалях и конкурсах рекламы 0,37 1

2.2 Специализация РА соответствует запросам заказчика 1 1

2.3 Знание специфики рынка заказчика и понимание его потребителей 1 1

2.4 Способность наладить долговременные коммуникации с клиентом после первой встречи 0,37 0,37

2.5 Наличие в арсенале самых современных технологий и специалистов для производства рекламы 0,01 1

Итого 0,550 0,874

Три варианта оценки: Да = 1; Неопределенно = 0,37; Нет = 0,01.

Таблица 5. Творческий потенциал РА (ТП РА)

№ Творческий потенциал РА (ТП РА) РА Магсо Ро1о РА БипСИу

3.1 Наличие своего штата дизайнеров, копирайтеров, арт-директоров 1 1

3.2 Наличие в портфолио агентства интересных работ, связанных с областью деятельности заказчика 0,37 0,01

3.3 Наличие креативных идей для развития проектов заказчика 0,37 0,37

3.4 Наличие реализованных, с точки зрения креатива, проектов, связанных с рынком заказчика 0,37 0,01

3.5 Возможность участия РА в бесплатном пробном творческом соревновании (тендер на поиск креативной идеи) с другими РА 1 1

Итого 0,622 0,478

Три варианта оценки: Да = 1; Неопределенно = 0,37; Нет = 0,01.

Таблица 6. Медиа-возможности и стоимость услуг (МВиС)

№ Медиавозможности и стоимость услуг (МВиС) РА Магсо Ро1о РА БипСИу

4.1 Наличие собственного подразделения по медиа-планированию 0,37 1

4.2 Наличие возможностей по размещению в интересующих заказчика СМИ 0,37 1

4.3 Наличие возможности закупить в СМИ интересующие объемы медиа 0,37 0,37

4.4 Наличие возможности получить от РА скидки за производство и размещение большие, чем у других РА 0,37 0,37

4.5 Наличие дополнительных бесплатных сервисов по поддержке и развитию бизнеса клиента 0,37 0,01

Итого 0,370 0,550

Три варианта оценки: Да = 1; Неопределенно = 0,37; Нет = 0,01.

Применение функции желательности для расчета рейтинга РА

Шкала желательности удобна тем, что использует уже готовые таблицы значений по уровню предпочтения в эмпирической и числовой шкале [12, 13].

Таблица 7. Шкала желательности Харрингтона

Желательность Оценка по шкале желательности

Отлично 0,80 < а< 1,00

Хорошо 0,63 < а< 0,80

Удовлетворительно 0,37 < а< 0,63

Плохо 0,20 < а< 0,37

Очень плохо 0,00 < а< 0,20

Любое ие отдельное значение, переведенное в безразмерную шкалу желательности, будет обозначено как di (/' от 1 ..., п) и называться частной желательностью. Шкала желательности имеет размеренность от «0» до «1». Все значения делятся на пять уровней: от «очень плохо» до «отлично» - и

имеют интервалы, по которым для любого значения можно подобрать его интервал. Величина Ф = 0,37 находится на границе приемлемых значений.

Перед тем как применить этот метод для расчета «интегрального» рейтинга, нужно определить границы значений (у) для всех потенциальных значений (от самых больших до самых малых). Если шкала допустимых значений говорит о том, что ограничения должны быть однонаправленными (более чем или менее чем), то значению ф, равному 0,37, на шкале желательности присвоен уровень «удовлетворительно». Весь дальнейший рост от данного показателя может рассматриваться и считаться приемлемым. В случае применения двусторонних ограничений (которые здесь не рассматриваются) шкала желательности будет ограничена и «снизу» и «сверху».

Примеры построения функции желательности для односторонних и двусторонних ограничений показаны на рис. 1.

Рис. 1. Примеры построения функции желательности

В случае если ограничения односторонние, функция желательности, соответствует шкале желательности и может быть выражена уравнением

Ф = е

1

(6)

где у - это величина параметра у, переведенная в шкалу желательности.

После того как все частные параметры (у) переведены в свои желательности (<И), начинают интегральную оценку названную функцией желательности О. Функция желательности может быть построена как среднее геометрическое частных желательностей или как произведение взвешенных на свою важность частных желательностей:

- у

е

у

е

е

D =

n¡d х d2 х d , (7)

\ 1 2 n

£>' = ё™1 х ё™2 х (8)

1

Итоговая величина, полученная в результате расчета функции желательности, проецируется на ту же шкалу предпочтительности (табл. 1).

В случае если при расчетах одно из значений равно «0», общее значение тоже будет равно «0». Поэтому для нивелирования этого эффекта возможно присваивать значение «0,01» вместо «0».

Для «стандартной» функции желательности, описанной Харрингтоном, перевод размерных показателей в безразмерные, учитывая линейную зависимость, описывается формулой

у = a0 + х • al, (9)

где a0 и a1 - коэффициенты, которые необходимо рассчитать.

Двойное логарифмирование представленного ранее уравнения (9) даст нам

- у = 1п (1 / 1п (1 /ё)) . (10)

Объединив оба уравнения, мы получаем:

а0 + х х а 1 = 1п (1 / 1п (1/ё,)) (11)

Представив все в виде системы уравнений получаем:

ta0 + x1 х a1 = ln (1 /ln (1/d1)) la0 + x 2 х a1 = ln (1 / ln (1 / d 2))

(12)

Решение системы уравнений, приведенных ранее позволит найти коэффициенты а0 и а1. В итоге результатом станет нахождение решения по объединению показателей различного происхождения в одну шкалу значений. Подставив в данное уравнение исходные значения мы можем найти решение для задачи определения рейтингов РА.

Таблица 8. Исходные данные для расчетов

№ Рекламное агентство ОД РА УП РА ТП РА МВиС

1 РА Marco Polo 0,748 0,550 0,622 0,370

2 РА SunCity 0,550 0,874 0,478 0,550

Вес Показателей 0,2 0,3 0,15 0,35

Таблица 9. Интервалы для шкалы желательности, рассчитанные экспертным путем

№ Рекламное агентство ОД РА УП РА ТП РА МВиС

1 Отлично 0,80-1,00 1,00-1,20 0,80-1,00 0,80-1,00

2 Хорошо 0,60-0,79 0,75-0,99 0,60-0,79 0,60-0,79

3 Удовлетворительно 0,40-0,59 0,50-0,74 0,40-0,59 0,40-0,59

4 Плохо 0,20-0,39 0,25-0,49 0,20-0,39 0,20-0,39

5 Очень плохо 0,0-0,19 0,0-0,24 0,0-0,19 0,0-0,19

Перед тем как перейти к расчетам рейтинга (особенно если нет понимания стандартов значений, установленных для определенных процессов и методик), желательно произвести их простое нормирование:

= (Х - Хо)/( Х1 - Хо), (13)

где Х - величина единичного показателя, который мы будем рассчитывать, а Хп и Х0 являются наиболее и наименее желательными значениями. В данном случае нормирование не производилось, поскольку мы ориентировались скорее на экспертные оценки интервалов. Но если информации о величине перехода от «удовлетворительно» к «отлично» нет, тогда проще использовать нормирование шкалы оценки (распределив ее на соответствующие отрезки).

Далее приведены расчеты по представленным ранее формулам:

f a0 + 0,8 х a1 = ln(1 /ln(1 /0,8))= 1,5; = - 1,48; У = - 148 + * x 3'725;

{a0 + 0,4 х a1 = ln (1/ln (1 /0,37))= 0,01; {a1 = 3,725;

a1 = ln (1/ln (1 /0,8))= 1,5; = - 1,48; У2 = - 1,48 + * х 2,98^

/ ln (1/0,37 )) = 0,01; {a 1 = 2,98;

Г a0 + 1 х a1 = ln (1/ln (1 /0,8))= 1,5; Ja0

{a0 + 0,5 х a1 = ln(1 /ln (1/0,37)) = 0,01; {a 1

f a0 + 0,8 х a1 = ln(1 /ln(1 /0,8))= 1,5; J"a0 = - 1,48; У3 = - 1,48 + * х 3,725 /

{a0 + 0,4 х a1 = ln (1/ln(1 /0,37))= 0,01; { = 3,725;

fa0 + 0,8 х a1 = ln(1 /ln(1 /0,8))= 1,5/ fa0 = - 1,48; У4 = - 1,48 + * х 3,725; {a0 + 0,4 х a1 = ln(1/ln (1 /0,37))= 0,01; {a1 = 3,725;

Таблица 10. Результаты расчетов по приведенным формулам

РА Marco Polo РА SunCity

y1 = - 1,48 + 0,748 х 3,725 = 1,3063 . y2 = - 1,48 + 0,55 х 2,98 = 0,159 . y3 = - 1,48 + 0,622 х 3,725 = 0,8369 . y4 = - 1,48 + 0,37 х 3,725 = - 0,1017 y1 = - 1,48 + 0,55 х 3,725 = 0,5687 . y2 = - 1,48 + 0,874 х 2,98 = 1,1245 . y3 = - 1,48 + 0,478 х 3,725 = 0,3005 . y4 = - 1,48 + 0,55 х 3,725 = 0,5687

РА Marco Polo РА SunCity

EXP(-EXP(-1,3063)) = 0,7628; EXP(-EXP(-0,159)) = 0,4261; EXP(-EXP(-0,8369)) = 0,6485; EXP(-EXP(0,1017)) = 0,3305 EXP(-EXP(-0,5687)) = 0,5677; EXP(-EXP(-1,1245)) = 0,7227; EXP(-EXP(-0,3005)) = 0,4769; EXP(-EXP(-0,5687)) = 0,5677

РА Marco Polo РА SunCity

D = "N0,7628 х 0,4261 х 0,6485 х 0,3305 = 0,5138; D = N0,5677 х 0,7227 х 0,4769 х 0,5677 = 0,5773

D = 0,76280,2х 0,42610,3х 0,64850,15х 0,33050,35 = 0,4665 D = 0,56770,2х 0,72270,3х 0,47690,15х 0,56770,35 = 0,5946

Таблица 11. Итоговая таблица шкалы желательности по рейтингам РА

Желательность Оценка о шкале желательности Размещение итоговых значений D и D'

Отлично 0,80 < d< 1,00 РА Marco Polo (удовлетв.) D = 0,5138 и D'= 0,4665 РА SunCity (победитель) D = 0,5773 и D'= 0,5946

Хорошо 0,63 < d< 0,80

Удовлетворительно 0,37 < d< 0,63

Плохо 0,20 < d< 0,37

Очень плохо 0,00 < d< 0,20

Заключение и выводы

Итак, используя шкалу желательности, мы свели воедино различные параметры, полученные при расчете рейтинга РА, и определили «победителя» (т.е. РА, которое обладает большей конкурентоспособностью (рейтингом) и с которым мы можем заключить договор как с партнером).

Все задачи, поставленные автором статьи, были успешно реализованы: была разъяснена важность использования рейтингов (как единых и универсальных показателей оценки); были рассмотрены основные виды методик расчета рейтингов РА, используемые на практике; была предложена простая и универсальная методика расчета рейтинга РА на основе функции желательности.

Можно сделать вывод, что применение универсальной и безразмерной функции желательности дает практически неограниченные возможности по объединению показателей различной «природы» в рамках единого интегрального показателя, с помощью которого можно успешно и рационально оценить рейтинг конкурентоспособности любого РА.

Литература

1. Федеральный закон от 13.03.2006 № 38-Ф3 «О рекламе».

2. Федеральный закон от 25.07.2006 № 135-Ф3 «О защите конкуренции».

3. Азоев Г.Л., Челенков А.П. Конкурентные преимущества фирмы. М. : БИНОМ, 2014. 320 с.

4. Евстафьев В.А. Организация и практика работы рекламного агентства. М. : Дашков и Ко, 2016. 512 с.

5. Okumura Y. Free Trade Networks on Non-tariff Barriers // Journal of Industry Competition and Trade. 2015. № 15 (3). Р. 223-238.

6. SchmidtS., EisendM. Advertising repetition: A meta-analysis on effective frequency in advertising // Journal of Advertising. 2015. № 44 (4). Р. 415-428.

7. Пушкарева А. Подводные грабли при выборе рекламного агентства... URL: https://www.sostav.ru/articles/2002/12/02/rec311002/ (дата обращения: 05.02.2019).

8. Викторов Н.Н. Выбор рекламного агентства полного цикла г. Санкт-Петербург. URL: https://www.ronl.ru/stati/marketing/265528/ (дата обращения: 05.02.2019).

9. Алексеев С.Р. Выбор рекламного агентства. URL: https://adindustry.ru/doc/1151 (дата обращения: 05.02.2019).

10. Волгина Н.Н. Как выбрать рекламное агентство? 8 критериев, определяющих профессионалов. URL: https://mediasp.ru/kak-vybrat-reklamnoe-agentstvo/ (дата обращения: 05.02.2019).

11. Ковтун И.П. Как выбрать рекламное агентство. URL: http://prodawez.ru/ reclama/reklamnie-agentstva/kak-vybrat-reklamnoe-agentstvo.html (дата обращения: 05.02.2019).

12. Семиглазов А.М. Математическое моделирование рекламной кампании. URL: http://old.tusur.ru/filearchive/reports-magazine/2010-2-1/342.pdf (дата обращения: 05.02.2019).

13. Великанова Т.В., Толстоногов А.А. Применение экономико-математических моделей для оптимизации коммуникационной политики предприятия. URL: https://nauko-vedenie.ru/PDF/73EVN216.pdf (дата обращения: 05.02.2019).

14. Черноног В.С. Математическая модель маркетинговой кампании, использующей несколько коммуникационных каналов // Молодой ученый. 2015. № 13. С. 54-59. URL: https://moluch.ru/archive/93/20579/ (дата обращения: 05.02.2019).

15. Карабанова И.С. Построение математической модели оценки экономической эффективности рекламной кампании. URL: https://cyberlemnka.ru/article/ri/postroeme-matematicheskoy-modeli-otsenki-ekonomicheskoy-effektivnosti-reklamnoy-kampanii (дата обращения: 05.02.2019).

16. Сатина Г.Н. Модель оптимизации рекламной кампании. URL: https://math.se-mestr.ru/simplex/advertising-campaign.php (дата обращения: 05.02.2019).

17. Уткин П.В. Медиаизмерения 2018: кто и как собирает данные о телесмотрении в России. URL: http://www.telesputnik.ru/materials/tsifrovoe-televidenie/article/mediaizme-reniya-v-rossii-2018/ (дата обращения: 05.02.2019).

18. Говоров С.А. Исследователи измерили сами себя. URL: https://www.r-trends.ru/news/news_1173.html (дата обращения: 05.02.2019).

Katernyuk A.V., Post graduate student, Far Eastern Federal University (Vladivostok,

Russian Federation). E-mail: akmedia4@mail.ru

APPLICATION OF RATINGS IN THE ADVERTISING INDUSTRY

Keywords: competition; competitiveness; rating; scale intervals; a function of the desirability; function Harrington; valuation; advertising Agency.

DOI: 10.17223/19988648/44/18

The main purpose of this article is to consider the possibility of assessing the competitiveness of firms using ratings. Ratings have been used for a long time and successfully to assess a variety of phenomena, objects and processes. Ratings are also used in assessing the competitiveness of Armenia.

The author sets the following tasks: to justify the need to use ratings to assess the competitiveness of firms; to consider the main types of ratings used to assess the RA; to offer a simple and understandable method of calculating the competitiveness of RA (based on the desirability function).

Hypothesis-the author suggests that the use of the desirability function in assessing the competitiveness of the RA will provide a simple and effective method that can be used in practice in calculating the rating of the RA.

Research tools: questionnaires, statistical methods of information processing, optimization using the Harrington desirability function.

Conclusions about the work done: all the planned tasks were successfully solved, the hypothesis was successfully confirmed. A method was proposed that, through the calculation of the integral rating, can facilitate the choice of RA for customers.

References

1. Federalnyj zakon ot 13.03.2006 N 38-FZ «O reklame».

2. Federalnyj Zakon ot 25.07.2006 №135-FZ «O zashhite konkurencii».

3.Azoev G.L., Chelenkov A.P. Konkurentnye preimushhestva firmy. M.: OAO «BINOM», 2014. 320 s.

4. Evstafev V. A. Organizaciya i praktika raboty reklamnogo agentstva. M.: Dashkov i Ko, 2016. 512 c.

5. Okumura Y. Free Trade Networks on Non-tariff Barriers // Journal of Industry Competition and Trade № 15 (3) - 2015, p.223-238.

6. Schmidt S., Eisend M. Advertising repetition: A meta-analysis on effective frequency in advertising // Journal of Advertising, №44(4), 2015 - p. 415-428.

7. Pushkareva A. Podvodnye grabli pri vybore reklamnogo agentstva... https://www.sostav.ru/articles/2002/12/02/rec311002/ (data obrashheniya: 05.02.2019).

8. Viktorov N.N. Vybor reklamnogo agentstva polnogo cikla g Sankt-Peterburg [El-ektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.ronl.ru/stati/marketing/265528/ (data obrash-heniya: 05.02.2019).

9. Alekseev S.R. Vybor reklamnogo agentstva [elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://adindustry.ru/doc/1151 (data obrashheniya: 05.02.2019).

10. Volgina N.N. Kak vybrat reklamnoe agentstvo? 8 kriteriev, opredelyayushhix profes-sionalov [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://mediasp.ru/kak-vybrat-reklamnoe-agentstvo/ (data obrashheniya: 05.02.2019).

11. Kovtun I.P. Kak vybrat reklamnoe agentstvo. [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: http://prodawez.ru/reclama/reklamnie-agentstva/kak-vybrat-reklamnoe-agentstvo.html (data obrashheniya: 05.02.2019).

12. Semiglazov A.M. Matematicheskoe modelirovanie reklamnoj kampanii [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: http://old.tusur.ru/filearchive/reports-magazine/2010-2-1/342.pdf (data obrashheniya: 05.02.2019).

13. Velikanova T.V., Tolstonogov A.A. Primenenie ekonomiko-matematicheskix modelej dlya optimizacii kommunikacionnoj politiki predpriyatiya [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://naukovedenie.ru/PDF/73EVN216.pdf (data obrashheniya: 05.02.2019).

14. Chernonog V. S. Matematicheskaya model marketingovoj kampanii, ispolzuyushhej neskolko kommunikacionnyx kanalov // Molodoj uchenyj. 2015. № 13. S. 54-59. [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://moluch.ru/archive/93/20579/ (data obrashheniya: 05.02.2019).

15. Karabanova I.S. Postroenie matematicheskoj modeli ocenki ekonomicheskoj effek-tivnosti reklamnoj kampanii [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://cyberleninka.ru/ article/n/postroenie-matematicheskoy-modeli-otsenki-ekonomicheskoy-effektivnosti-reklamnoy-kampanii (data obrashheniya: 05.02.2019).

16. Satina G.N. Model optimizacii reklamnoj kampanii [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://math.semestr.ru/simplex/advertising-campaign.php (data obrashheniya: 05.02.2019).

17. Utkin P.V. Mediaizmereniya 2018: kto i kak sobiraet dannye o telesmotrenii v Rossii [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: http://www.telesputnik.ru/materials/tsifrovoe-televidenie/article/mediaizmereniya-v-rossii-2018/ (data obrashheniya: 05.02.2019).

18. Govorov S.A. Issledovateli izmerili sami sebya [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.r-trends.ru/news/news_1173.html (data obrashheniya: 05.02.2019).

For referencing:

Katernyuk A.V. Primenenie reytingovih ocenok v reklamnoy otrasli [Application of ratings in the advertising industry]. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika -Tomsk State University Journal of Economics, 2019, no 45, pp. 267-281.