Прогнозирование эффективности рекламной кампании: гонка в режиме реального времени

…Недавно мне пришло письмо с предложением подписаться на услуги курьерской службы. Я уже собирался выкинуть его в корзину, когда заметил, что в конверт вложен маленький бумажный самолетик. Очень красивый, красный. Всегда очень приятно наблюдать эффективные маркетинговые решения. Во-первых, это 100% попадание в ЦА - конверт на имя Генерального директора, а генеральные директора в большинстве своем мужчины, которые когда-то были детьми и запускали бумажные самолетики. Во-вторых, это приятный подарок, формирующий положительные ассоциации с детством.

Тем не менее, договор с курьерской службой я не подписал. Почему? Выяснилось, что самолетик… не летает! Я попытался его запустить, но он не пролетел и метра. Я сразу понял, что детство не вернуть - меня обманули. Теперь эта курьерская служба у меня четко ассоциируется с нелетающим самолетиком.

Задача любой рекламной кампании заключается в том, чтобы заставить бесконечно сложные объекты (т.е. людей) с разными стереотипами и ценностями, находящихся в различных ситуациях под воздействием уникальных комбинаций внешних факторов делать одно и тоже (т.е. покупать).

С одной стороны, маркетинг - на то и наука об общих стереотипах покупательского поведения, чтобы преодолевать индивидуальные различия и находить в людях то общее, что заставляет их действовать одинаково - покупать. Поэтому портрет потребителя и стоимость контакта успешно считаются, а будущая известность неплохо прогнозируется.

С другой стороны, к известности всегда прочно привязаны ассоциации и лояльность, которые формируют отношение и реакцию потребителя. Это то, что прогнозируется очень плохо. Забыли протестировать самолетик, он упал и вместе с ним "упала" вся рекламная кампания.



Еще одно обстоятельство, затрудняющее прогнозирование эффективности рекламы, заключается в высокой информационной динамичности данной сферы. В рекламе много общих правил, но еще больше частных решений. При этом с оценкой эффективности рекламы за прошлые периоды все понятно. По факту можно посчитать все, что угодно: замерить известность, оценить уровень лояльности. Проще говоря, измерить и оценить можно то, что было ВЧЕРА. Как же быть с прогнозированием эффективности? Можно ли спланировать рекламную кампанию, исходя из ожидаемых экономических показателей?

Природа решила так, что прогнозировать можно не все процессы. Приведу классический пример из теории колебаний, когда в детерминированной системе появляется хаос.

Есть система, которая состоит из двух элементов: тележки и шара. Форма тележки описывается определенной функцией, масса шара также известна. Если в системе присутствует трение, то его коэффициент тоже определен. Начинаем качать тележку из стороны в сторону:



Как показывает практика, траектория движения шара в тележке абсолютно не прогнозируема. Итак, возвращаясь к началу примера, в абсолютно детерминированной системе мы получаем хаотические колебания (т.е. возникает хаос).

Но в принципе, если природа процесса позволяет, то любое прогнозирование всегда базируется на неких актуальных аналогиях в прошлом или настоящем (соответственно, трендовые или факторные модели). Однако хорошая рекламная кампания всегда должна быть живой: меняются комбинации СМИ, варьируется текст обращений и, как уже говорилось, быстро движется окружающая информационная среда. Исключение составляют разве только стандартные BTL-акции, которые можно повторять в разных супермаркетах. Во всех остальных случаях собственная история нам поможет слабо. Реклама не любит повторений. Копирование рекламной кампании вслед за оригиналом на одной и той же ЦА заведомо дает более слабый эффект. Единственный возможный вариант - трансляция неких рекламных решений, обкатанных в одних регионах на другие, причем, только похожие. С поправкой на местную специфику, локальные СМИ и пр. Но это очень частный случай.

Так можно ли прогнозировать эффективность? Да, можно!

Управление рекламной кампанией (РК) очень похоже на автогонку. Каждый год начинается новый этап. Перед сезоном команды готовят свои машины, исходя из собственных целей и ресурсов в распоряжении. На старте мы учитываем нашу рекламную историю, портрет и лояльность ЦА, имеющиеся ресурсы (каналы коммуникации) и ограничения (максимальный бюджет). Мы формируем план рекламной кампании по принципу "Best, but not final", исходя не из ожидаемой эффективности, а из целей, окружения, ресурсов и ограничений. Мы планируем, а не прогнозируем! Важный момент: мы многократно тестируем нашу машину, т.е. все принципиальные рекламные решения проходят апробацию. Но при этом мы отдаем себе отчет, что в ходе гонки двигатель все равно может загореться, а антикрыло - оторваться. И то же самое может случиться с конкурентами. Но у всех будут пит-стопы и поддержка команды механиков.

Загорается зеленый свет… и здесь начинается прогнозирование. Но не долгосрочное статическое, а краткосрочное динамическое. На старте гонки никогда нельзя спрогнозировать ее исход. Но когда мы ведем машину, мы прогнозируем развитие событий каждую секунду - в горизонте длины тормозного пути, на основании короткой истории и траекторий движения конкурентов. Поэтому самый простой, но эффективный инструмент для краткосрочного прогнозирования и управления рекламной кампанией можно представить в виде следующей трехкоординатной модели:



В данной модели под уровнем идентификации подразумевается известность, а под воспринимаемым качеством - ассоциации, связанные с рекламируемым продуктом или услугой. Все эти три показателя поддаются количественному измерению, что дает возможность следить за динамикой их изменений. При этом важно сопоставлять траекторию нашего движения в данном пространстве с затратами на рекламу и фактическими продажами (или, корректнее, с обращениями от целевой аудитории, для рынков, где такой замер представляется возможным). Также полезно совместно анализировать такие показатели, как количество покупателей (дает возможность смотреть на прирост клиентов "в головах"), средняя частота покупки и средний чек. Данная модель позволяет оценивать эффективность РК и ее изменения (в том числе сравнительно с конкурентами), а также прогнозировать ее изменения в краткосрочной перспективе. Так, чтобы можно было вовремя повернуть руль и исправить траекторию.

Регулярность замеров основных показателей зависит от "скорости движения", т.е. изменчивости информационной среды, которая, в свою очередь, во многом определяется уровнем конкуренции. Например, для сотового оператора мы измеряем ее ежемесячно, для производителя пива - раз в квартал.

Еще один важный момент, касающийся влияния рекламы на продажи. Здесь эта модель работает так. В начале года мы формируем максимально реалистичный прогноз продаж с учетом сезонности. На достаточно емких рынках методы прогнозирования продаж (в отличие от рекламы) работают хорошо, поскольку уровень потребления - медленно меняющаяся функция. Далее мы ставим реалистичный план (например, прирост +20%) и накладываем его на прогноз с шагом 1 месяц. Получаем везде дельты. На основании исторических данных можно определить среднее влияние рекламы на прирост продаж. Допустим это 30%. Вот и ориентир. Запускаем рекламу и смотрим, по какой траектории движутся наши продажи. Этот процесс мониторинга еще сам по себе носит воспитательный характер. Каждый месяц важен, из них незаметно складывается финансовый год.

В гонке не бывает неважных эпизодов. Реклама сегодня влияет на продажи завтра. Наше завтра уже началось в нашем сегодня. Не отвлекайтесь от дороги, и вы будете побеждать чаще!

14.11.2006