Начиная с конца 80-х годов ХХ века в молодой России начал активно развиваться бизнес. Схемы и стиль плановой экономики не вполне подходили для свободной конкурентной торговли, а нужного опыта, зачастую, не хватало. Тем временем, на нейтральных полосах наших рубежей красные гвоздики уступили место белым розам, а невидимые руки свободных рынков быстро потянулись над потерявшими свою статную серьезность пограничными постами. В рамках международной работы, развивающийся российский бизнес начал быстро впитывать и перенимать опыт управления.

Перенимать можно было разное. Одним из важнейших навыков в бизнесе является опыт принятия решений. Желательно, правильных и эффективных. Нельзя сказать, что конкретно в этом вопросе навыков у молодых коммерсантов было мало, однако, во взаимодействии с другими странами, российский бизнес начал постепенно узнавать о том, как это делается в других странах. Условно можно выделить два стиля ведения бизнеса и принятия решений в частности: Западный и Восточный.

На Западе принято строить долгосрочные планы, принимать решения, базируясь на анализе, цифрах и исследованиях, и расписывать шаги к достижению цели. Последняя – ключевой элемент западного подхода, выраженный в конкретных KPI. Современный Восточный стиль также старается планировать, но очень большой важностью обладает собственный опыт главного управленца, его интуиция и мироощущение. Большую важность, чем в Западном стиле, имеет текущая ситуация, бизнес как процесс.

Недаром одна из настольных книг коммерсантов стран, где солнце восходит намного раньше Европы – «Искусство войны» Сунь Цзы, с прекрасной тактикой, но ограниченной стратегией. На Западе часто принимают решения, хорошо все взвесив и распланировав.

Восток же вполне допускает принятие экспериментальных решений, чтобы посмотреть, как все пойдет, сделать выводы, что-то поменять и идти дальше. Наш бизнес столкнулся с обоими подходами, в которых есть свои плюсы и минусы. На первый взгляд, Западный подход нам ближе. Но реальность такова, что в коммерции крайне редко можно столкнуться с задачами, аналогичными строгим и четким школьным примерам из математики: когда есть идеальные условия, машины движутся между буквами алфавита с заданной скоростью, конкурентного трафика на дороге нет, съезд со МКАДа не перекроют, неожиданно не ударит гром рецессии и т.д.

Решения в реальном бизнесе часто принимаются при не самых однозначных и очевидных вводных. Невольно вспоминается Роман Карцев: «Вчера видел больших раков по 5 рублей, а сегодня были маленькие, но по 3. Но очень маленкие. Но зато по 3. Те вчера по 5 были, ну ооочень большие. Хотя и по 5. А сегодня, ооочень маленькие. Но по 3 рубля». А некоторые из вводных вообще бывают непредсказуемыми: например, как поведет себя конкурент, какие цены установит на полке, какой продукт выпустит к концу года? Восточная интуиция важна не меньше.

 


Алексей Рогатинский

 

Особенно в рекламе. Это сфера, где мы имеем дело с поведением человека, разумного существа, поступки и решения которого, вопреки разумности, очень сложно описать простыми законами. Да и если описывать – за время разработки формулы у людей успеют поменяться и мотивы, и вкусы. Так что в области рекламного бизнеса важно брать самое лучшее из обоих подходов.

Россия стоит на стыке Запада и Востока. По крайней мере, географически. И в плане бизнеса у нас свой подход. Можно сказать, что к восточным экспериментам на нашем рынке все же относятся с опаской. Часто используют уже проторенные тропы. Может быть, использование в роликах образов обычной женщины и ее подруги – очень опытной домохозяйки, точно знающей лучшее средство для мытья посуды – несколько консервативно, но ведь работает! А вот зарубежный подход с точным исследованием рыночной ситуации, оценкой потенциала рынка, анализом аудитории, описанием рисков – активно используется.

Но стык, стык! Главная проблема в том, что для Западного подхода требуются инвестиции. Знания не лежат на поверхности – необходимы исследования, замеры и изучение аудитории. А это влечет вложение средств. И, если на Западных рынках практика бюджетирования исследований и оценка эффективности еще на стадии разработки проекта является нормой, то в России крайне важным является сам проект, а вопросы исследований зачастую оказываются вторичными и бюджет на них выделять не спешат.

Если говорить о Медиа-исследованиях в России, т.е. измерениях, кто, что, когда, где и сколько смотрит, читает и слушает, основой работы на рынке являются синдикативные проекты крупных исследовательских организаций (в частности, TNS Россия). Они выгодны по трем причинам:
1) Единая валюта для рынка. Единый источник данных позволяет клиентам, агентствам и селлерам разговаривать на одном языке.
2) Разделение общего бюджета исследований между заинтересованными сторонами, т.е. оптимизация затрат.
3) Как следствие – наличие детальных и надежных данных (синдикативные панели проходят международный аудит) и значительная ретроспектива для выявления динамики.

При этом синдикативные данные измеряют то, что интересно большинству игроков на рынке. Например, многие исследования изучают людей в городах с населением более 100 тысяч человек, т.к. остальные регионы исторически меньше интересовали заказчиков.

В настоящий момент на российском рынке происходит плавная трансформация отношений к исследованиям. Дело в том, что на динамичеси росшем рынке и, как следствие, рекламных бюджетах, вопрос об оптимизации стоял не так остро, как сейчас: предыдущий и текущий кризисы усилили интерес индустрии к оптимизации маркетинговых мероприятий. К тому же, рынок уже освоил и привык к стандартам Digital-рынка, где объем доступных для анализа данных огромен (пресловутая BigData). Однако, кризис не располагает к выделению дополнительных бюджетов на исследования. Увы, сейчас приветствуются улучшения за счет «внутренних резервов».

Одной из альтернатив проведения медиа-исследований является математическое моделирование. Оно не является заменой исследований и обладает рядом слабых сторон, однако может применяться в те моменты, когда необходимо относительно быстро найти ответы на определенные вопросы in-house. Да, такой способ является лишь прогностическим и не дает высокой точности. Но в бизнесе часто нужно принимать решения быстро и в сложных условиях. Бездействие – тоже решение. Именно в таких случаях пригодится моделирование. И заметим, что для моделирования в качестве вводных необходимы те самые синдикативные данные.

В качестве примера мы хотели бы рассказать о подходе HAVAS Media к моделированию Радио-слушания. Дело в том, что в исследовании TNS Россия Radio Index доступны данные по ограниченному списку городов: 27 городов в каждой волне, а также дополнительные в исследовании малых городов Radio Mosaic. От одного из клиентов агентства поступил запрос дать рекомендации по выбору радиостанций в городах, которые не попадают в измерение.

В качестве предсказываемого показателя был выбран недельный охват радиостанций: моделирование AQH (аудитория 15-минутного интервала) могло дать большую погрешность, а моделирование ежемесячного охвата – слишком общие данные. Данные по недельному охвату были взяты из TNS Россия Radio Index.

Следующий вопрос: выбор переменных, определяющих или отражающих недельный охват станций. Это так называемые «влияющие» переменные. Они должны отвечать следующим параметрам:

-Наличие данных обо всех станциях в нужных городах
-Объективность данных (по возможности – единый источник)
-Свежесть данных (что они актуальны на данный момент)

Мы начали искать доступные цифровые данные, которые могут помочь предсказать охват станций. Мы обратили внимание на наличие связи между следующими переменными: обычно поисковых запросов больше на те станции, у которых выше недельный охват. Эти данные объективны, получены из единого источника, доступны по городам и за последний период. Почти у всех радиостанций есть сайты.

Многим слушателям они известны, но у станций постоянно наблюдается определенный поисковый фон. К тому же, искать могут информацию о конкретной программе, ведущих и т.д. В таблице мы видим зависимость между поисковыми запросами, представленными в виде % от населения городов, и недельным охватом в этом городе.

 

 

Эта зависимость не такая значительная, как хотелось бы. Мы начали искать вторичные факторы, способные объяснить те отклонения, которые не объясняются поисковыми запросами.

Во-первых, предложение рождает спрос. Мощность передатчиков станций определяет их потенциальный охват, емкость (в какой-то степени, это аналогично связи уровня дистрибуции и продаж в маркетинге).

Во-вторых, это общее количество FM-радиостанций в городе. На графике мы наглядно видим, что чем больше в городе радиостанций, тем ниже недельный охват пула топовых: слушатели, обладая более широким выбором, распределяются между станциями.

 

 

И, наконец, в-третьих, качество контента влияет на интерес к станции. Качество – субъективная единица измерения. Однако можно предположить, что чем более крупная станция – тем больше у нее средств для закупки качественного контента. Мы ввели в модель индекс, является ли станция федеральной или локальной – у первых намного больше финансовых возможностей для закупки качественного контента.

Далее, с помощью статистического программного обеспечения было подобрано уравнение и его коэффициенты, способные наиболее точно предсказать недельные охваты станций (полученных из TNS Россия Radio Index) на основе четырех влияющих переменных. Зависимости рассчитывались на основе выборки городов из Radio Index: Белгород, Волгоград, Воронеж, Омск, Ижевск, Тюмень, Сочи, Хабаровск.

Мы провели оценку модели на городе, который измеряется TNS Россия, но данные по которому не использовались в процессе моделирования. Для примера мы взяли Владивосток. Фактические охваты станции и наш прогноз приведены на графике.

 

 

Если говорить о качестве самой модели, то квадрат коэффициента корреляции Пирсона, обычно используемый в качестве параметра, отражающего объяснительную способность модели, составил 70-90% в зависимости от города. Т.е. недельный охват на 70-90% определется влияющими переменными и на 10-30% прочими факторами. Мы считаем такой объяснительный уровен приемлимым для построения рэнкигна радиостанций. В качестве примера, мы приводим данные по Воронежу – сравнение фактических охватов (по данным TNS Россия Radio Index) и охватов из модели.

Таким образом, подход HAVAS Media для выбора радио-сплита для региональных кампаний позволил руководствоваться хоть и предсказанными, но цифровыми показателями. И, если не выйти на точные показатели, то хотя бы определить – какие станции охватнее других. Т.е. помочь в решении зачастую самого сложного вопроса в бизнес-планировании – принять решение при недостатке информации.

Автор: Алексей Рогатинский, директор по исследования (Insights & Research Director) Havas Media