Достоверность и надежность результатов, полученных в ходе маркетинговых и др. исследований.

Различные рекламные агентства составляют медиа-планы, высчитывают охват, частоту, индексы соответствия и многие другие столь же интересные показатели, чтобы потом клиент мог сравнить эффективность предлагаемых ему планов. Сравниваются же планы именно на основании соотнесения этих показателей.

Казалось бы, все логично, славная наука медиапланирования начала свое бурное и стремительное развитие на нашей российской почве. Но, как это часто бывает, не учтены некоторые национальные особенности, а именно - достоверность и изначальные погрешности данных, на которые в начале своей работы опирается специалист по медиапланированию.

Итак, что же получается, если пунктуально все посчитать?

Вопрос первый - какая выборка обеспечит уверенные результаты для работы со средствами рекламы, имеющими рейтинги от 1 до 5? А рейтинги от 1 до 5 являются весьма важными, поскольку для прессы, например, из более 100 изданий, распространяющихся по России, около 80 имеют рейтинги в этих пределах.

Так вот, пусть объем выборки будет такой, чтобы получаемый рейтинг с вероятностью 90% имел точность + 0.5. Так вот, чтобы обеспечить такие параметры, надо опросить не менее 27 000 человек. Замечу еще, что повышение точности в два раза ведет к увеличению объема выборки в четыре раза (В. Феллер "Введение в теорию вероятностей и ее приложения", том первый).

Зная, какого объема волновые исследования представлены на российском рынке, попытаемся оценить точность представляемых данных. Отмечу сразу, что речь пойдет об объеме выборки в одной волне, а не во всем исследовании за, скажем, год, поскольку иначе часть данных, собранная год назад, уже может устареть.

В таблице, приведенной ниже, даны доверительные интервалы, в которые попадает с вероятностью 95% значение рейтинга в опросе, если в генеральной совокупности рейтинг такой, как указан в заголовке таблицы. Иначе говоря, если среди населения в целом рейтинг издания равен единице, то при заданном объеме выборке он окажется в пределах, указанных в процентах от самого рейтинга в таблице. Напомню еще, что доверительным интервалом называют тот интервал значений, в который с заданной вероятностью попадет рейтинг в выборке, если в генеральной совокупности он таков, как указано в заголовке таблицы.

Таблица

Применительно к составлению медиа-планов это означает, что при выборе рекламоносителя на основании исследования медиа-предпочтений с выборкой, например, 1000 респондентов, статистически неразличимыми оказываются рейтинги в интервалах от 03 до 1.6 (т.е. берем один процент от 1000, сначала отнимаем значение погрешности - 62.8%, получаем.37, затем прибавляем 62.8%, получаем 1.63) или от 3.7 до 6.35 (т.е. 5 + 27.5%, получается аналогично), при исследовании объемом 5 000 респондентов, неразличимы будут рейтинги в интервалах от 0.7 до 1.3 (т.е. 1 + 28%%, получается аналогично), или от 4.4 до 5.6 (т.е. 5 + 12%%, получается аналогично). Ну, и так далее.

С этой информацией в руках попробуем решить простенькую задачку.

Пусть, на основании исследования телесмотрения, например, в Москве, с объемом выборки 1000 респондентов, составлен медиа-план включающий:

• 2 спотов с рейтингом в целевой группе - 3 процента,
• 10 спотов с рейтингом 10,
• 5 спотов с рейтингом 20.

Целевая же группа составляет 50% всей аудитории.

Более подробно результаты этой таблицы можно описать так: во-первых, для объема выборки 500 таким же образом, как в таблице 1 определяется доверительный интервал. Для рейтинга 3 это будет + 36%; для рейтинга 10 - + 26.8%; для рейтинга 20 - + 12.6.

Теперь посчитаем суммарное значение GRP для этого медиа-плана. Два медиа-плана, построенные на выборке в 1000 респондентов для целевой группы, составляющей половину генеральной совокупности, статистически неразличимы, если они используют рекламоносители с рейтингами не более 20, но имеют разницу в показателях охвата целевой группы около 30%.

Возьмем другой пример и другой срез данных. Речь пойдет о прессе. Пусть мы имеем исследование медиа-предпочтений по России в целом с объемом выборки 10 000 респондентов, и хотим оценить издание с тиражом 200 000 и рейтингом среди населения в целом - 3%. Итак, если примерно оценить население России в 150 млн. человек, и предположить, что две трети из них имеют возможность и способность читать (по возрасту и состоянию здоровья), получается вот что: тираж в 200 000 экз. должно прочитать около 3 млн. человек (3% населения, способного читать), то есть каждый экземпляр прочитывает в среднем 15 (!) человек. Посмотрим с другой стороны: если каждый номер в среднем читает 3 человека (более ли менее разумное число), то, восстанавливая по данным опроса численность генеральной совокупности, получим, что население России, которое в состоянии читать, составляет 20 млн. человек, т.е. около 13% всего населения России.

Но у следующего за моими рассуждениями доверчивого читателя, наверное, давно уже вертится в голове вопрос: "Ну, хорошо, в том, что все у нас не как у людей ты меня убедили, а дальше что?"

Попробую ответить. Во-первых, если сравниваются два плана по статистическим показателям (GRP, частотному распределению, охватам, индексам соответствия и т.д.), то прежде, чем делать вывод об их качестве, надо посчитать погрешности в данных или хотя бы привести значения объемов выборок в используемых исследованиях.

Во-вторых, прежде чем перенимать западные технологии медиа-планирования, честно ответить себе и окружающим на вопрос, применимы ли они на наших данных с вот такими погрешностями.

В-третьих, не стоит сразу кидаться с обвинениями в адрес фирм, собирающих и продающих такие данные. Собственно, их развитие началось примерно тогда же, когда и наше с вами, уважаемые коллеги. И такое поражение в данных - не от непрофессионализма, а, скорее, оттого, что даже исследования в таком объеме стоят весьма недешево, а уж если сделать опрос представительным во всех отношениях, то его вообще никто купить не сможет.

И последнее, как же работать, если под ногами нет твердой почвы из статистических данных? Как известно (например, из трудов математика Гельфанда), в таких случаях помогает система экспертных оценок. Не думайте, что речь идет о возврате к темному прошлому, когда медиа-плэннер, посмотрев в небо, рекомендовал клиенту размещать рекламу здесь или там, что и называлось "по данным экспертных оценок". Нет, речь о том, чтобы провести представительный опрос экспертов (проект такого опроса у нас уже есть), например, так, как это описывается в "Рабочей книге социолога". А поручить его проведение имеет смысл одной из тех фирм, у которых мы все сейчас покупаем панельные и волновые исследования медиа-предпочтений.

В завершение, для тех, у кого проснется такой же въедливый интерес к оценкам достоверности, приведенным выше, опишу честно и подробно, из каких предположений выводились эти оценки.

Итак, первое предположение - ответы на вопросы исследования медиа-предпочтений можно трактовать как испытания Бернулли. Второе - распределение респондентов (читателей, зрителей, слушателей) для каждого средства рекламы можно считать нормальным. И, наконец, третье - выборка респондентов исследования из генеральной совокупности производилась случайным образом.

Напомню одну интересную особенность вычисления погрешностей в статистических исследованиях - погрешность данных выборочного исследования зависит только от исследуемой вероятности и от объема выборки, но, увы, не от объема генеральной совокупности. Практически это значит, что для получения данных о рейтинге рекламоносителя с желаемой точностью следует брать одинаковую выборку, как для Москвы, так и для России в целом. И еще - в квотированной выборке погрешность не будет меньше, чем в просто случайной.

ГЛАВА 6
≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡
Система оценки рейтинга конкретных рекламных носителей. Интернет: критерии эффективности, оценка эффективности на стадиях взаимодействия интернет-пользователей с рекламной информацией.
Телевидение: измерение телеаудитории, основные показатели телеизмерений.
Радио: особенности радиорекламы, факторы эффективности аудиоспота, основные показатели измерений, методики оценки радио, метод BAAR.
Пресса: особенности прессы и печатной рекламы, тираж, читательская аудитория, основные показатели измерений. Наружная реклама: методики исследований.
≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

6.1.

6.1.Система оценки рейтинга конкретных рекламных носителей. Интернет

6.1.1. Критерии эффективности

В зависимости от целей и задач рекламной кампании в качестве критериев ее эффективности могут выступать различные показатели.

Также как и цели, эффективность рекламы делят на две составляющие: коммуникативная и экономическая эффективность.

При оценке коммуникативной эффективности определяют уровень воздействия рекламы на потребителя: какой сформировался образ товара или фирмы, запоминаемость и узнаваемость рекламы, насколько точно передано рекламное сообщение и т.п.

Экономическую эффективность обычно зависит от коммуникативной, другими словами, уровень продаж зависит от степени психологического воздействия рекламы на потребителя.

Комплексный метод оценки эффективности интернет-рекламы предполагает рассмотрение наиболее полного комплекса коммуникативных и экономических показателей эффективности и их взаимосвязи.

Показатели эффективности интернет-рекламы.

Коммуникативные:

• Число показов
• Число уникальных показов
• Частота показа
• Пересечение аудиторий
• Число кликов
• Число уникальных кликов
• Замеченность
• Запоминаемость
• Узнаваемость
• Число уникальных пользователей
• Число посещений
• Число новых пользователей
• Географическое распределение пользователей
• Число просмотров страниц
• Число действий
• Пути по сайту
• CTR
• Частота клика
• Частота посещения
• Глубина просмотра
• Длина посещения

Экономические:

• Стоимость размещения рекламы
• Число действий
• Число клиентов
• Число заказов
• Число продаж
• Объем продаж
• CPM
• CPUI
• CPC
• CPUC
• CPUU
• CPV
• CPA
• CPO
• CPS
• CPCr
• Частота заказа
• Средняя сумма покупки
• Среднее число продаж на каждого клиента