Структура рекламного бюджета и методы определения величины рекламного бюджета.

Бюджеты, ориентированные на продажи или на долю рынка

Для составления такого бюджета требуется знание функции реакции рынка. В ситуациях, когда реклама является наиболее активной переменной маркетинга, имеется возможность установить влияние различных уровней рекламных расходов на долю рынка или размер прибыли.

Предложен целый ряд моделей расчета рекламного бюджета (Lilien et al., 1992). Самые действенные из них - это модель Видэйла и Волфа (Vidale and Wolfe, 1957) и модель ADBUDG Литтла (Little, 1970). Математические основы этих моделей, а также их достоинства и слабые стороны будут рассмотрены позднее.

Определение оптимального бюджета

Правила оптимизации рекламного бюджета приведены во врезке 13.3. Их можно использовать, чтобы проверить, является ли текущий уровень бюджета избыточным или недостаточным. Проиллюстрируем данные правила на следующем примере.

Цена продаж для рассматриваемой марки равна 6 фр.; предельная прибыль равна 3, 30 фр., или 55% от цены. Эластичность продаж по рекламе равна 0, 190. Рекламные расходы в расчете на 1000 жителей равняются в среднем 3440 фр., а объем продаж равен 4060 единицам. Доля рекламных расходов в выручке составляет таким образом:

a = S/ (Р) x (Q) = 3440 / (6) х (4060) = 14, 4 % .

Оптимальное значение соответствует

a = (е) x ((Р-С)/ Р) = (0, 190) х (0, 55) = 10, 4 % .

Если учитывать только краткосрочные эффекты рекламы, рекламный бюджет представляется завышенным. Его оптимальный уровень может быть рассчитан следующим образом:

Текущий бюджет превосходит оптимальный уровень на 45%. При оптимизации рекламного бюджета объем продаж снизится до 3783 единиц (-6, 8%), а прибыль составит 10112 фр. на 1000 жителей вместо нынешних 9958 фр.: рост на 1, 6%. У фирмы, следовательно, есть выбор между ростом прибыли и потерей части рынка.

Мера эластичности не является абсолютно точной. Если принять, что погрешность оценки составляет % от значения , то оптимальный бюджет заключен в интервале от 1854 до 2949 фр. на тысячу жителей. Отметим, что даже верхняя граница оценки лежит существенно ниже реального бюджета.

В проведенном анализе учитывались только краткосрочные эффекта рекламы. В то же время по аналогии с примером, представленным на рис. 13.4, можно ожидать наличия эффектов запаздывания. Если и в рассматриваемом примере уровень ( ) запоминания рекламы выразить через коэффициент 0, 565 при зависимой переменой Q_t-1 запаздывания продаж и принять коэффициент (r) приведения равным 10%, то приведенное значение общей эластичности по рекламе составит:

Если фирма исходит из долгосрочной перспективы, оптимальный рекламный бюджет составит 4877 фр., что на 42% превосходит текущий бюджет. В этом случае детерминирующим фактором при принятии решения является стратегическая ориентация. Вывод правил оптимизации динамической модели описан в книге Ламбена и Пеетерса (Lambin et Peeters, 1977, с. 13).

В данном примере правила оптимизации описаны применительно к монополии, когда рекламу конкурентов и их реакцию можно игнорировать. Предложена также адаптация этих правил применительно к олигополии (Lambin et al., 1975).

Нормативная ценность подобного экономического анализа, очевидно, невелика в связи с неизбежной неопределенностью в оценках параметров, а также потому, что рекламодатель может ставить себе цели, отличающиеся от максимизации прибыли. Кроме того, учитывается средний уровень качества рекламы (самого сообщения и каналов) по рассматриваемому периоду, тогда как оно может меняться от кампании к кампании. Поэтому подобные экономические результаты в лучшем случае могут служить в качестве рекомендации и должны сочетаться с другими методами.

Модель Видэйла и Волфа

Устанавливает связь между объемом продаж или выручкой и расходами на рекламу. Согласно данной модели, рост продаж в течение определенного периода (ds/dt) равен произведению:

—     предельной выручки на единицу затрат на рекламу при нулевых продажах ( ) и общей суммы инвестиций в рекламу в рассматриваемый период (эффект реакции);

—     скорректированной в зависимости от доли потенциального рынка, которую дополнительно может завоевать данный товар (эффект насыщения);

—     уменьшенной на долю продаж в данный период, которая будет потеряна под влиянием эффекта обесценения, старения или забывания при прекращении всякой рекламы (динамический эффект).

Модель интересна тем, что учитывает главные особенности функций реакции на рекламу и вместе с тем четко выделяет ключевые параметры, подлежащие определению. Проиллюстрируем это следующим примером.

Выручка от продажи марки Х равна 40000 долларам; уровень насыщения соответствует 100000 долларов; предельная прибыль равна 4, причем в случае прекращения рекламы продажи в рассматриваемом периоде падают на 10%. Установив рекламный бюджет в размере 10000 долларов, можно рассчитывать на рост продаж в размере 20000:

ds/dt = 4 • (10000) • [(100000 - 40000) / 100000] - 0, 10 • (40000) = 20000.

Очевидно, задачу можно сформулировать и в терминах расчета бюджета, необходимого для достижения поставленной цели. Для этого выражение, приведенное во врезке 13.4, должно быть решено относительно рекламного бюджета.

Врезка 13.4. Сравнение двух моделей рекламного бюджета.

Источник: Vidale M.L. and Wolfe Н.В. (1957); Little J.D. С. (1970).

Модель Видэйла и Волфа имеет и ряд слабых сторон:

—     не позволяет в явной форме учесть другие маркетинговые переменные типа цены и системы сбыта;

—     игнорирует действия конкурентов, т.е. применима лишь к ситуациям, когда фирма обладает достаточной автономностью по отношению к конкурентам;

—     лишь косвенно учитывает качество рекламы предельная выручка может оцениваться отдельно для каждого канала, а впоследствии и для каждой рекламной темы;

—     оценка уровня насыщения продаж может вызвать значительные трудности применительно к некоторым рынкам.

Хотя модель Видэйла и Волфа имеет интересную концептуальную структуру, область ее применения остается ограниченной.

Модель ADBUDG

Модель ADBUDG, разработанная Литтлом (Little, 1970), ориентирована на стабильный рынок с нерасширяемым глобальным спросом, для которого реклама является детерминантом роста продаж или доли рынка. Согласно модели, ожидаемая доля рынка включает:

—     минимальную долю рынка Pdm(min), т е. долю рынка в конце рассматриваемого периода при нулевой рекламе (эффект снижения):

—     плюс часть максимального изменения доли рынка под действием рекламы; это максимальное изменение равно разности между ожидаемой долей рынка при наивысшем уровне рекламы и минимальной долей рынка, обеспечиваемой в отсутствии рекламы (эффект реакции);

—     при этом уровень реакции зависит от коэффициента интенсивности рекламы, задаваемого двумя параметрами; один из них (у) определяет характер функции реакции, второй коэффициент (5) характеризует ослабление (при максимальной и при нулевой интенсивности рекламы он стремится соответственно к 1 и к 0).

Эта модель, учитывающая большинство характеристик функции реакции на рекламу, интересна во многих отношениях. С ней легко работать на компьютере в интерактивном режиме. Ее основные достоинства заключаются в следующем.

—     Параметры модели могут быть определены на базе экспертных оценок (которыми обычно располагает менеджер по товару) или объективных данных, полученных, например, в эконометрическом исследовании. —     Модель исходит из доли рынка и тем самым учитывает отношения взаимозависимости с конкурентами.

—     Данные по рекламному давлению могут вводиться в форме индексов с единичным базовым значением и корректироваться с учетом качества рекламы. Такие индексы могут строиться на основе результатов предварительных тестов или измерении коммуникационной эффективности.

В принципе возможно введение и других маркетинговых переменных, но это существенно усложняет модель. В подобных ситуациях переходят к модели BRANDAID (Little, 1979).

Первоначально модель ADBUDG была создана для использования в интерактивном режиме на базе экспертных оценок лиц, принимающих решение. Проведенные эксперименты, однако, показали, что подобные надежды часто иллюзорны: большинство руководителей владеет лишь малой долей требуемых данных. Модель, напротив, оказалась весьма полезной для интегрирования всех имеющихся объективных данных из различных источников и для моделирования влияния различных рекламных стратегий на долю рынка и прибыль