Применение нечетко-интервального подхода к оценке эффективности директ-рекламы

Интернет – глобальная компьютерная сеть и главный ее сервис WWW (World Wide Web), в настоящий момент, находятся на этапе очень бурного развития. Интернет — это глобальный виртуальный электронный рынок, не имеющий каких-либо территориальных или временных ограничений, позволяющий производить интерактивную покупку товаров и значительно изменяющий возможности фирм в продвижении.

К основным видам интернет-рекламы относят баннерную рекламу; Email рассылку; группы новостей, доски объявлений; рассылку сообщений на интернет пейджеры, а также директ-рекламу.

Вопрос оценки экономической эффективности рекламы в сети Интернет, как в российском так и в мировом масштабе является на сегодняшний день актуальным поскольку серьезно увеличилась финансовые и материальные затраты на проведение и подготовку рекламных кампаний. В настоящий момент существует две облачных сервиса, позволяющие вести рекламные кампании в сети: Яндекс-Директ и Google Adwords. Но эти сервисы не позволяют оценивать общую эффективность проведенной рекламной компании.

Составим математическую модель исследуемой проблемы можно формализовать достаточно просто и понятно, например, так:

Y = f ( X ) ,      где                             (1)

Y – вектор, описывающий искомый результат (объем продаж, конверсия и т.п.).

X – вектор затрат на Интерне-рекламу (вложенные деньги, количество рекламных кампаний и т.д.).

Но становится очевидным тот факт, что такую обобщенную оценку на основе используемого традиционного математического аппарата получить нельзя. Однако, если определить некие критерии оценки, определить количественные параметры модели и провести исследования в заданном сегменте рынка, то построение такой модели, возможно, осуществить с учетом возникающей неопределенности.

Построим модель оценки эффективности рекламы по самому простому критерию – «увеличению конверсии».

Конверсия – это отношение числа пользователей, которые совершили покупку товара или услуги на вашем сайте, к числу пользователей, которые посетили ваш ресурс

Выберем сначала переменные, значимо влияющие на конверсию сайта с точки зрения выбранного критерия, и учтем, что они являются функциями времени:

P(t) – совокупные продажи некоторого товара или услуги;

q(t) – удельная прибыль, то есть сумма зарабатываемая нами на продаже каждой единицы товара или услуги;

C(t) – совокупная стоимость рекламной кампании.

S1(t), S2(t) – совокупная прибыль от рекламной кампании, полученная от продаж некоторого товара или услуги до и после. Тогда коэффициент эффективности рекламной компании может быть вычислен так:

л ( t ) =

Д S ( t ) _ S 2 ( t) - S 1 ( t) _ P ( t ) • q ( t) - P ( t ) • q ( t )

C ( t )         C ( t )

C ( t )

, где

Полученная формула в математике называется функционалом, поэтому эффективность рекламы можно оценить, как некоторый функционал. По смыслу формулы легко видеть, что если

0 ^ E(t) <1 - рекламная кампания не эффективна, то есть прирост продаж не оправдал средств затраченных на рекламу.

E ⁽ t ) — ¹ - в этом случае рекламная кампания эффективна.

Как видно из формулы (2) для расчета эффективности по предложенной методике необходимо определиться с тем как выбранные модельные показатели зависят от времени. Простые корреляционнорегрессионные связи здесь не спасут, поскольку в силу специфики формализуемого процесса нет достаточной информационной базы, практически все показатели и трактуются на естественном языке примерно так «недельные продажи товара колебались от 3 до 4», первоначальные затраты на рекламу составили «около 30 тысяч рублей» и т.д. То есть являются не просто числами, а некоторыми интервалами. Такие высказывания могут быть закодированы с помощью специальных чисел, которые принято называть нечеткими. Такой подход к вычислению коэффициента эффективности рекламной кампании позволит учесть риск, возникающий практически во всех видах рекламных компаний и других видов экономической деятельности.

Для оценки параметров построенной модели оценки эффективности, в качестве первого приближения и нечеткой классификации можно использовать трапезоидные или треугольные числа, поскольку они позволяют учесть неопределенность и стохастическую составляющую моделируемого процесса.

Рассмотрим пример оценки показателя рекламной эффективности в сети Интернет, основанный на предлагаемом подходе.

Интернет-магазин товаров и аксессуаров для авто оптовой и розничной торговли ведет свою деятельность по продажам. Большую часть времени продажи автоаксессуаров колебались от 40 до 70 в неделю, в конце ноября 2014 и начале декабря 2014 была проведена рекламная акция общей стоимостью 30 тысяч рублей, в результате продажи автоаксессуаров выросли и составили около 160 в неделю. Удельная прибыль от продажи каждого аксессуара составила 1 300 рублей. А время действия акции 3 недели.

Кодируя продажи в неделю как некоторые трапециевидные и треугольные нечеткие числа, получим используя правила операций над трапезоидными числами, что коэффициент эффективности рекламы имеет следующее интервальное значение: ^1,3 - E ( t ) < ^1,9

Полученное значение свидетельствует о достаточно высокой эффективности проведенной интернет-кампании, а модуль разности разность левого и правого конца о возможном риске проведения рекламной кампании.

В заключении хотелось бы отметить, что такие исследования наукоемки и не могут быть проведены в каждой фирме, которая занимается оптимизацией сайтов в сети Интернет, поскольку требуют определенной квалификации специалистов и экспертов. На наш взгляд, такие услуги можно оказывать на условиях аутсорсинга, который позволит компании-заказчику экономить расходы, значительно снизить затраты на IT-инфраструктуру компании, сконцентрироваться на основных бизнес-процессах компании, не отвлекаясь на вспомогательные.