Модель для сборки. Зачем страховщику эконометрика

Формируя рекламный бюджет на 2006-2007 годы, в «АльфаСтраховании» выделили основную задачу — повышение узнаваемости бренда у представителей целевой аудитории. По словам Татьяны Пучковой, директора по маркетингу и поддержке клиентов «АльфаСтрахования», компания сначала проанализировала изменения ключевых маркетинговых показателей, выяснив, что они во многом зависят от уровня знания бренда. Но именно уровень знания демонстрировал явную тенденцию к снижению.

Без скачков и падений

В новой маркетинговой стратегии компания решила использовать ранее незадействованный инструмент — ТВ-ролики. Но предполагаемый бюджет не позволял заметно выделиться из общего рекламного клаттера в категории.

Когда марка неизвестна, ее основная задача — представить бренд потребителям и создать определенный уровень знания. Выполнить ее относительно просто — выделить бренд из «шума» в категории с помощью высокого медиавеса или нестандартной креативной концепции. Но повысить уже имеющийся уровень знания бренда гораздо сложнее: этот процесс, как известно, происходит медленнее, без заметных скачков и резких прорывов.

Менеджмент «АльфаСтрахования» стремился как можно правильнее спланировать коммуникации с ЦА, понимая, что для этого требуется точный прогноз возможных результатов будущей рекламной кампании. Для подобных прогнозов необходимы особые методики и инструменты, выходящие за рамки компетенции аналитических отделов медиа-агентств. В частности, навыки по построению модели множественной регрессии (модель влияния маркетинговой активности на ключевые показатели бренда. — Прим. ред.), оценка отдачи проведенных кампаний, прогнозирование необходимого бюджета для выполнения поставленных клиентом целей.

Но для того чтобы с наибольшей пользой распорядиться выделенными денежными средствами, мало получить сведения о роли каждого СМИ в решении задачи. Здесь надо заранее оценить в процентах вклад каждого СМИ в рост знания бренда.

Конечно, анализ эффективности рекламных инвестиций на российском рынке имеет свои особенности. В условиях быстро растущих темпов инфляции все труднее становится сделать прогноз относительно развития рынка, потребительского спроса, рентабельности инвестиций. Тем не менее широко распространенный за рубежом метод эконометрического моделирования в последнее время стал активно применяться и в России, внедряясь в процесс стратегического планирования и прогнозирования («Индустрия рекламы» № 3, 2008).

Агентство PHD, с которым «АльфаСтрахование» работает с 2003 года, изначально прибегло к классическому способу выхода из подобной ситуации, проанализировав активность конкурентов с точки зрения медиамикса, сезонности, минимально достаточного уровня присутствия и прочих факторов.

По результатам работы над проектом «АльфаСтрахование» специалисты агентства убедились, что проанализированных факторов недостаточно для формирования гарантированного прогноза роста знания бренда. Дело в том, что даже при отсутствии значимой рекламной активности некоторые бренды удерживают исторически высокий уровень знания на протяжении многих лет. Слишком большие рекламные затраты обычно не изменяют уровень знания у сильных брендов, тогда как небольшие инвестиции в телерекламу для брендов с невысоким уровнем знания оказываются эффективными.

Игра по-крупному

Вопрос распределения средств стоит особенно остро для любого рекламодателя. Безусловно, телевидение — самый затратный канал, который в большинстве случаев считается также самым эффективным. Однако бренд «АльфаСтрахование», находясь между сильными и слабыми страховыми компаниями по уровню знания, мог как выиграть в случае ТВ-кампании, так и проиграть, поскольку заявленный рекламный бюджет не позволял заметно выделиться из общего рекламного ТВ-клаттера категории.

Как утверждают в PHD, планировать кампанию в таких условиях — все равно что отправлять клиента на минное поле. Допустим, медиа-агентству удалось обнаружить три условные мины, но нет никакой гарантии, что рядом не лежат еще тридцать три. Для более тщательного анализа рисков и поиска пути оптимизации плана кампании сотрудники PHD обратились за помощью к коллегам из BrandScience. Это маркетинг-консалтинговое агентство группы OMD MD&PHD проводит анализ деятельности компании за прошлые периоды, адаптированный для каждого клиента, категории, бренда. В результате агентство выдает оценку эффективности стратегий предыдущих периодов, рекомендации для оптимизации последующих маркетинговых инициатив и прогноз результатов реализации стратегий, выраженных в изменении KPI (Key Performance Indicator) клиента.

Поиск пути

Однако и BrandScience столкнулось с определенными трудностями в работе с кампанией «Альфа Страхования». Для достижения наибольшей точности прогнозов необходим массив непрерывных детальных измерений, проводимых по единой методике на протяжении трех-четырех лет. Но на момент планирования кампании таких данных в распоряжении «Альфа Страхования» не было, а значит, и полноценную эконометрическую модель, учитывающую все KPI бренда, создать было невозможно. Поэтому перед специалистами BrandScience в итоге поставили задачу составить прогноз знания бренда в случае продолжения актуальной стратегии размещения PHD (без использования телевидения) и при условии, что драматического изменения поведения категории не произойдет.

По словам Армана Джамалова, старшего менеджера по стратегическому планированию BrandScience, несмотря на упрощенность модели, в нее были заложены все известные медиафакторы: историческое поведение основных игроков категории, медиа-инфляция, динамика знания брендов по волнам MMI (регулярное исследование стиля жизни и потребительских предпочтений) компании TNS Gallup Media Russia с 2002 года и многое другое.

Таким образом, был проведен многофакторный анализ с использованием математических моделей прогнозирования. В результате стало ясно, что при отсутствии ТВ-рекламы бренд «АльфаСтрахование» будет все менее заметен на рынке (график «Что было, что будет»).

«Мы построили модель множественной регрессии, которая учитывала специфику поведения категории страхования, эффективность влияния различных медианосителей в зависимости от объема вложенных в них инвестиций, а также, что очень важно, был учтен эффект убывающей отдачи, — поясняет Арман Джамалов. — Это значит, что растить знание марки с начального уровня, например когда бренд знают 2% целевой группы, до 10% намного дешевле и быстрее, чем с 32% до 40%, поскольку отдача на каждый инвестированный доллар уменьшается. Это необходимо учитывать при прогнозировании результатов и оценке эффективности инвестиций в рекламу».

С одной стороны, полученный результат оказался неутешительным: он подтверждал поступательное снижение эффективности традиционной стратегии агентства и, соответственно, темпов роста знания бренда. Но с другой стороны, он указывал новый путь — кардинальное изменение медиамикса со второго полугодия. Специалистами BrandScience были предложены оптимальный медиамикс и эффективное распределение бюджетов «АльфаСтрахования» по медиа-каналам.

Пользуясь результатами анализа, специалисты PHD приступили к тактическому планированию кампании. В соответствии с предложенным планом распределения средств по каналам на выходе знание бренда «АльфаСтрахование» должно было составить 32,5% в терминах исследования MMI компании TNS Gallup Media Russia. Это потребовало точечного, ювелирного планирования в очень жесткие временные рамки (график «Реальные результаты»).

«Когда после проведения первого флайта кампании мы получили очередную волну MMI, — вспоминают сотрудники PHD, — мы увидели, что прогнозы BrandScience подтверждаются с высокой степенью точности. Однако мы все-таки волновались, потому что оставалась вероятность случайного совпадения. Мы с нетерпением дожидались второй волны, которая принесла уверенность: прогнозы наших коллег и наши расчеты оправдались».

Фактическое значение знания бренда по итогам кампании составило 31,7% по данным TNS Gallup Media Russia. Точность прогноза, таким образом, составила 97% — впечатляющий показатель, особенно если учесть скудные данные на начальном этапе анализа.

Та же модель прогнозирования и планирования была задействована и для кампании «АльфаСтрахования» 2007 года. Как утверждают в PHD, созданная модель стала надежным инструментом, позволяющим прогнозировать результаты рекламной кампании в терминах индустриальных исследований, без дополнительных затрат клиента на индивидуальные исследовательские проекты.