CC BY
60
УДК 339.138
УПРАВЛЕНИЕ ВИРУСНОЙ МАРКЕТИНГОВОЙ КАМПАНИЕЙ С ПОЗИЦИЙ СИНЕРГЕТИЧЕСКОГО ПОДХОДА
© Роман Рашидович ТОЛСТЯКОВ
Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, Российская Федерация, доктор экономических наук, зав. кафедрой общетеоретических дисциплин, e-mail: tolstyakoff@mail.ru © Екатерина Михайловна БАКЛАНОВА Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, Российская Федерация, аспирант, кафедра общетеоретических дисциплин,
e-mail: catherine_b@mail.ru
Дается обоснование применения синергетического подхода в управлении вирусной маркетинговой кампании, разрабатывается система индикаторов для оценки эффективности развития вируса. Приводится новый подход анализа рекламного вируса, основанный на построении матрицы текущего состояния.
Ключевые слова: вирусный маркетинг; синергетика; модели управления; маркетинговые кампании; жизненный цикл; флуктуации; синергетический подход.
В наше время большинство традиционных методов маркетинга уступают свои позиции новым, таким как вирусный маркетинг, который обретает все большую популярность. Данная тенденция вызвана трансформацией внешней информационной среды и трансформацией, в первую очередь, самих медиа. В данных условиях фактором развития и успешности той или иной маркетинговой кампании становится уже не сама информация, а скорость ее распространения и усваивания.
Меняется не только структура и форма представления медиа, но и задачи коммуникационного канала, которые состоят не столько в информировании потребителя, сколько в формировании интереса к получению информации. При этом потребитель сам трансформируется из получателя в посредника в коммуникационном канале, чему способствует лавинообразная популярность социальных сетей, всевозможных онлайновых сообществ и блогов [1-5].
Не сама информация, а интерес к ее получению, форме представления, передачи является основой и идеей вирусного маркетинга. Задача вирусного маркетинга - повлиять на клиента так, чтобы он «заразился» идеей распространения предлагаемого продукта и сам стал активным его рекламоносителем.
Современная практика показывает, что классические методы планирования марке-
тинговой кампании являются недостаточным в случае с вирусным маркетингом, т. к. не затрагивают процесс взаимодействия всех субъектов системы. Природа вирусного маркетинга такова, что трудно предсказать по какому пути пойдет его развитие, т. к. базовым элементом его развития выступает пользователь, поведение которого с системных позиций является неустойчивым, причем в условиях глобальной информатизации данная неустойчивость возрастает. Данный эффект связан с индивидуализацией потребительского поведения, эпоха «скованных одной цепью» давно сменилась на эпоху «скованных одной сетью».
Посторенние системы оценки эффективности и управления вирусным маркетингом в таких условиях целесообразно осуществлять с позиций синергетического подхода, который должен стать не только новым способом планирования и управления современными рекламными кампаниями, но и динамичным, многофункциональным и мультиэффектив-ным направлением интегрирования маркетинга и менеджмента.
Подобные маркетинговые вирусные объекты являются открытыми системами и обладают способностями к самоорганизации и адаптации, поэтому представляется перспективным подход к управлению этими объектами через распознавание, анализ, прогнозирование и управление процессами самоорганизации. Этот подход является главной со-
ставной частью системного управления и предполагает рассмотрение системы управления вирусом как целостной совокупности элементов.
В этой сфере синергетические модели нужны для выявления «узких мест», возникающих в ходе развития вируса. В случае построения адекватных моделей могут быть проанализированы альтернативные страте -гии управления вирусом и дан прогноз его развития при различных управляющих воздействиях. Кроме того, в ходе верификации моделей становится ясно, какой информацией об исследуемой системе мы не располагаем. Это может стать важным стимулом для проведения дальнейших исследований поведения вируса.
Недостатком практически всех моделей является отсутствие учета влияния системообразующих и субъективных причин (в т. ч. влияние состояния окружающей социальноэкономической среды) на развитие вируса.
Между тем, такие характерные особенности развития вирусной рекламы, как лавинообразный характер начала процесса развития, природа скачков на логистических кривых, субъективность (стохастичность процесса) невозможно объяснить в рамках эконометрических и имитационных моделей. Эти особенности связаны с нелинейностью процесса развития вирусного сообщения и для его объяснения можно использовать синергетический подход.
Заметим, что хотя синергетические модели позволяют лишь качественно (на концептуальном уровне) описать исследуемые явления, тем не менее, с их помощью можно выявлять различные нелинейные особенности изучаемых процессов, что невозможно сделать в рамках имитационных моделей.
Кроме того, ценность этих моделей состоит в том, что они позволяют исследовать влияние различных эндогенных и экзогенных факторов на поведение траекторий изучаемого вируса.
Развитие специализированного «вируса» можно разделить на две стадии, принципиально отличающиеся друг от друга по организации и управлению. Первая стадия - это стадия проектирования, создания и посева. Вторая стадия - самораспространение ролика в среде социально ориентированных пользователей Web 3.0.
Первая стадия развития включает в себя разработку, непосредственное создание и далее посев вируса. Под посевом понимается первоначальная рассылка сообщения определенному количеству потребителей, входящих в сегмент лиц, которые должны заинтересоваться сообщением и в дальнейшем ретранслировать его.
Данная стадия имеет четкую структуру и управление на каждом своем этапе, начиная от постановки задачи, определения основной гипотезы потребительского восприятия и в соответствии с этим создания и распространения вирусного видео. Вторая стадия - неопределенности или саморазвития вирусного сообщения, т. е. под влиянием различных факторов внешней и внутренней среды, возможно несколько путей трансформации вируса (рис. 1).
Главным показателем перехода из структурированной стадии в стадию неопределенности можно считать включение в процесс пользователей, другими словами - запуска контента в свободное пространство, где под действием цепной реакции вирус начинает распространятся и охватывать новых пользователей.
I стадия Г у
структурированная У*
• / • / • / II стадия ^
1 1 1 / 1 1 1 1 / неопределенности
І I
Рис. 1. Жизненный цикл вируса
Однако изначально предсказать реакцию конкретного пользователя на вирус сложно. Но реципиентов можно классифицировать с позиций просмотров и передачи информации (вирусных сообщений). При условии, что один ролик (ссылка) адресован конкретному пользователю:
- негатив: 0 просмотров, 0 передач;
- пассив: 1 просмотр, 0 передач;
- пассивный смотритель: более 2-х
просмотров в сутки, 0 передач;
- смотрящий актив: более 2-х просмотров в сутки, 1 передача;
- активатор: более 2-х просмотров в сутки, более 2-х передач.
Для оценки эффективности развития вируса можно выделить две группы основополагающих критериев: количество просмотров и количество передач (контакты). Каждая группа будет включать статистические и динамические индикаторы.
Статистические индикаторы являются динамично вычисляемыми и показывают общую статистику за весь период жизни вируса, но не дают информации о его текущем состоянии.
Vsum (view) - количество просмотров:
N
Vsum
, где Vi, это количество просмот-
i=0
ров видео на каждой площадке (хостинге) Xsum - общее (суммарное) количество кон-
N
тактов: Xsum =£ X , где Xi - это количест-
i=0
во контактов на каждой площадке.
Динамические индикаторы, отражающие текущее состояние вируса за определенный период, минимально сохраняемым периодом являются сутки, все посуточные данные сохраняются для отслеживания динамки развития вируса и вычисления укрупненных динамических и суммарных индикаторов.
Vtime (view) - прирост количества просмотров за фиксированный период:
N
Vtime
, где Vi - это прирост количества
i =0
просмотров видео на каждой площадке.
Xtime - прирост количества контактов за
N
фиксированный период: Xtime = 1X. где
i=0
Xi - это прирост количества контактов на каждой площадке.
Вирус как экономическая система с позиции синергетического подхода подвержен флуктуациям (колебаниям, изменениям), которые могут быть как внутренними, так и внешними по отношению к системе.
С ростом числа флуктуаций система постепенно становится неустойчивой, чувствительной даже к малым воздействиям. Посте -пенно колебания параметров усиливаются, и когда они превысят некоторые критические значения, наступает момент, когда сколь угодно малое изменение параметров приводит к скачкообразному переходу системы в качественно новое состояние.
Так наступает точка бифуркации - переломный, критический момент в развитии системы, точка, в которой происходит смена состояния. На протяжении жизненного цикла вируса могут возникать несколько точек бифуркации, которые приводят к смене аттрактора развития вируса. Условно можно выделить три поля аттракторов (сценария развития), по которому идет вирус: рост, устойчивость, угасание. Однако заранее невозможно предсказать, какой аттрактор займет вирус, но можно оценить посредством предложенных индикаторов текущий сценарий развития, в соответствии с которым предпринять ряд управляющих воздействий, например, в форме дополнительного посева или частичном изменении вируса, действие которых наряду с внешними флуктуациями приведет к новой точке бифуркации, после чего возможен выбор наиболее благоприятного сценария развития.
Учитывая все данные показатели, жизненный цикл вируса, точки бифуркации и атракторы развития можно построить графики соответствия жизненного цикла и текущего состояния вируса на конкретной площадке посева (рис. 2).
Каждое поле аттракторов (рост, устойчивость, угасание) характеризуется соответственно темпом роста, уровнем устойчивости и темпом угасания. Основное отличие сценарного подхода к оценке развития вируса в отличие от графика жизненного цикла заключается в том, что точка бифуркации может перевести систему из одного состояния в другое в рамках одного поля аттракторов, при этом общий сценарий не изменятся, но изменятся его качественные характеристики.
К (просмотров / пользователей)
Темп роста
Уровень устойчивости
Темп угасания
Невозможно предсказать точную картину флуктуаций, но можно оценить их статистические свойства, тем самым рассчитать, в каком положении находится вирус на данный момент и приближается ли он к очередной точке бифуркации.
Учитывая сценарии развития вируса (рост, устойчивость, угасание) предлагается построить матрицу текущего состояния вируса как аналитический инструмент стратегического планирования, позволяющий выбрать одно из возможных типовых положений вируса, которое он занимает в соответствии с индикаторами, оценивающими количество просмотров и количество передач (контакты) пользователями.
Идея матрицы заключается в том, что существует взаимосвязь между количественным приростом просмотров видеовируса
пользователями У«те и прироста новых пользователей, взаимодействующих с данным вирусом Хите. Стратегия развития вируса определяется через взаимное изменение количества пользователей и количества просмотров. Инструментом анализа результативности вируса может быть матрица текущих ситуаций (рис. 3).
Разумеется, наиболее логически развитие вируса происходит в рамках диагонали матрицы 1-5-9, где прослеживается линейная связь между новыми пользователями и количеством просмотров. Ситуации 3-7 скорее является статистическими выбросам, но, тем не менее, с позиций системного подхода необходимо рассмотреть все возможные состояния для выработки тактики управления вирусом на всем протяжении его жизненного цикла.
V (прирост количества просмотров)
>8
о
8
сс
о
о
С
£
ы
сс
о
н
а
£
о
к
т
о
о
оир
Л
X
1
\
х
Г
1. ч ч 2. 3.
ч ч ч Рост просмотров'- ^ Проымотры ста- Просмотры
рост новых бильны - рост падают -
пользователей новых польнзовыа-х рост новых
ч ч ч ч ч ч теплоелйьзователей ч ч ч ч ч ч пользователей
/ / / / / тг 5. Ч ч 6.
РоРстосптропсрмосомтроотвр ов - ч Просмотры ста-ч Просмотры
стабильность билыпл- стабиль-'ч падают - новые
новых ьость новых пользователи
зопвоалтьезлоевйателей пользопоалтьезлоевйателей ч ч ч ч ч ч ч ч ч стабилььы ч ч ч ч ч ч ч ч ч ч ч
7. 8. ЧЧ / / / / 0\
Просмотры пада-
РоРстосптропсрмосомтроотвр ов - Просмотры ста- ют - количество
упадок новых билыьы - упадок пользователей
полпьзоолвьазтоевлаетйелей новых уменьшается
пользователей ч ч ч ч ч
Рис. 3. Матрица текущего состояния вируса
1. Рост просмотров - рост новых пользователей.
Наиболее благоприятная ситуация, в которой явно прослеживается перспективность развития вируса. Однако в данном положении оказываются практически все новые выпущенные в интернет-пространство ролики. Успешность вируса можно охарактеризовать, если данное положение сохраняется на протяжении определенного цикла.
2. Просмотры стабильны - рост новых пользователей.
Прирост количества просмотров не изменяется, однако увеличивается охват новой аудитории. Это означает, что пользователи не пересматривают ролик, но делятся информацией с другими - тем самым увеличивая прирост новых пользователей.
3. Просмотры падают - рост новых пользователей.
Данная ситуация характеризует незаинтересованность пользователей в данном вирусном сообщении. На практике такая ситуация встречается не часто, т. к. новый пользователь, получивший вирусный ролик -просмотрит его хотя бы один раз - тем самым увеличит количество просмотров. Однако, если распространение вируса происходит искусственным путем (компанией, заинтересованной в привлечении новых клиентов и увеличения охвата аудитории), то в данном случае через некоторое время вирус постепенно умрет, т. к. новые пользователи не просматривают ролик, а значит вирус не достигает своей цели.
4. Рост просмотров - стабильность прироста новых пользователей.
Просмотры увеличиваются за счет набранной аудитории, которая повторно просматривает ролик. Стабильность новых поль-
зователей может быть обусловлена ограниченностью целевой аудитории данного вируса.
5. Прирост просмотров и новых пользователей - стабильны.
Данная ситуация характеризует стабильность вируса - он уже набрал свою аудиторию и количество просмотров, и для того, чтобы ему двигаться дальше, необходим новый импульс, либо, в том случае, если вирус достиг своей цели, он постепенно будет угасать. Компания может принять решение о новой вирусной кампании либо продолжить существующую, дополнив новыми вирусными сообщения в том же ключе.
6. Просмотры падают - стабильность прироста новых пользователей.
Аудитория постепенно начинает терять интерес к ролику, однако пользователи продолжают делиться роликом, что обеспечивает стабильный прирост новых пользователей.
7. Рост просмотров - упадок новых пользователей.
Увеличение количества просмотров обусловлено повторными взаимодействиями аудитории с вирусным сообщением. Однако у новых пользователей интереса к вирусу не возникает, причиной тому может быть то, что вирус уже охватил целевую аудиторию и для привлечения новых пользователей необходимы дополнения к вирусной кампании.
8. Просмотры стабильны - упадок новых пользователей.
Характеризует постепенное угасание вируса. Повторные просмотры обеспечивают стабильность, однако через определенное время вирус перейдет в состояние уменьшения числа просмотров.
9. Просмотры и прирост новых пользователей - падают.
Ситуация умирания вируса, интереса у пользователей он не вызвал. Разрешением данного положения может быть сворачивание кампании или же поиск благоприятного момента для повторного посева вируса той же целевой аудитории (это могут быть ситуации в обществе, политические и экономические изменения в стране и т. п.)
Данная матрица представляет собой схему, предназначенную для помощи менеджерам в принятии решения о выборе тактических действий по управлению вирусным маркетингом, а также служит диагностическим инструментом. В случае адаптации матрицы под конкретную площадку посева и развития вируса, она может быть дополнена другими элементами, которые используются при оценке специфического вируса на выбранной площадке по соответствующим показателям, таким как социальный граф, посты, количество показов, конверсия, вовлеченность, расшаривания.
1. Эш Т. Повышение эффективности интернет-рекламы. Оптимизация целевых страниц для улучшения конверсии. М., 2011.
2. Кошик А. Веб-аналитика 2.0 на практике. К., 2011.
3. Вертайм К., Фенвик Я. Цифровой маркетинг. Как увеличить продажи с помощью социальных сетей, блогов, вики-ресурсов, мобильных телефонов и других современных технологий. М., 2010.
4. Колесников А.А. Синергетические методы управления сложными системами: теория системного синтеза. М., 2006.
5. Милованов В. П. Синергетика и самоорганизация: общая и социальная психология // Синергетика в гуманитарных науках. М, 2010.
Поступила в редакцию 16.09.2012 г.
UDC 339.138
VIRAL MARKETING MANAGEMENT FROM THE POINT OF SYNERGISTIC SCIENCE
Roman Rashidovich TOLSTYAKOV, Tambov State Technical University, Tambov, Russian Federation, Doctor of Economics, Head of General Theoretical Disciplines Department, e-mail: tolstyakoff@mail.ru
Ekaterina Mikhailovna BAKLANOVA, Tambov State Technical University, Tambov, Russian Federation, Post-graduate Students, General Theoretical Disciplines Department, e-mail: catherine_b@mail.ru
The rationale of synergistic approach in the viral marketing management is described, the system of indicators to assess the effectiveness of the virus are developed. Also a new approach in analysis of advertisement virus, based on the construction of the matrix of the current virus state, is given.
Key words: viral marketing; synergy; management models; marketing campaigns; life cycle; fluctuations; synergetic approach.
