Как правильно распределить рекламный бюджет на примере телеком-оператора

Маркетологу недостаточно информации, чтобы обосновать бюджет

Одна из задач маркетолога — посчитать, сколько денег нужно вкладывать в каждый канал продвижения: интернет-рекламу, радио, телевидение.

Бюджет нужно утверждать у руководителя. Последний хочет получить аргументированные цифры, а маркетологу часто не хватает информации, почему другая сумма не принесёт нужных результатов и каких в целом результатов ожидать при большем или меньшем объёме вложений. Ведь на распределение бюджета влияют и особенности каждого канала, и внешние факторы, например, праздники, мероприятия или сезон года.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Чтобы обосновать бюджет, нужен инструмент, который сможет учесть все факторы, рассчитать их влияние и показать, как наиболее выгодно распределить бюджет.

Рассмотрим на примере телеком-оператора, как с помощью маркетинг-микс моделинга построить декомпозицию затрат и узнать, куда лучше инвестировать в зависимости от задач.

Калькулятор оптимального бюджета на примере телеком-оператора

Маркетологам телеком-оператора поставили задачу получить максимальное количество посещений в офлайн-магазинах. Бюджет фиксирован, но его нужно было правильно распределить по медиаканалам.

У оператора были данные за три года:

1. суммы на рекламные кампании по неделям;

2. сводки по медиаканалам — радио, интернет, наружная реклама по всей стране;

3. число клиентов, которые приходили в магазин оператора каждую неделю.

Нам необходимо было определить бюджеты на медиаканалы и факторы, которые влияют на каналы продвижения.

Задача 1: определить бюджеты на медиаканалы

Задача состояла из трёх частей.

1. Найти зависимость между посещениями магазинов и затратами по каждому каналу продвижения. Например, люди начинали массово посещать магазины через неделю-две после запуска рекламы на телевидении и продолжали даже после её завершения.

2. Оптимально распределить фиксированный бюджет по медиаканалам. Например, 100 долларов нужно распределить на диджитал-каналы, печатную рекламу, радио и телевидение.

3. Определить, какой канал лучше подходит для привлечения людей в зависимости от задачи. Например, если нужно добиться длительного притока людей или быстро привлечь максимальное количество посетителей.

Задача 2: определить факторы медиаканалов

Мы предположили, что каждый медиаканал имеет три ключевых фактора, которые влияют на посещение магазина.

1. Непосредственное влияние медиаканала: запустили рекламу — получили приток посетителей.

2. Задержка влияния медиаканала: запустили рекламу, а приток посетителей получили через некоторое время.

3. Затухание влияния медиаканала: рекламный период закончился, и количество посетителей постепенно снижается.

Дополнительно работает постоянный фактор: люди ходят в магазины и без рекламы. На это влияет, в первую очередь, узнаваемость бренда, а также сезонность, праздники, модные тренды.

Когда несколько медиаканалов работают одновременно, возникает эффект наложения, который тоже нужно учитывать при распределении бюджета.

Как считали: Data Science и математика

Data Science предлагает много математических моделей, например, нейронные сети, бустинговые алгоритмы или алгоритмы, основанные на деревьях.

Для задач телеком-оператора выбрали модель, результаты которой просто интерпретировать. А сама модель легко встроится в нужные инструменты и будет работать, когда данных мало.

Первым вызовом были сами данные: их было не очень много, некоторые из них представляли собой раскрашенные графики акций в Excel. Для модели все данные структурировали и привели к единому виду. Также добавили экзогенные переменные, например, уровень потребительского счастья и другие.

Вторым вызовом стала сама модель. Она должна учитывать огромное количество неизвестных переменных при условии ограниченного количества данных.

Чтобы убедиться, что параметры правильные, мы советовались с экспертами.

Результаты проекта: стоимость привлечения одного клиента снизилась в три раза

Оператор сравнил эффективность предыдущего распределения бюджета и новой методологии и выяснил, что стоимость привлечения клиента снизилась в три раза.

Чтобы маркетологам было проще распределять бюджет, мы создали «калькулятор»: специалисты задают сумму и получают оптимальное разбиение.

Например, если бюджет небольшой, то лучше вкладываться в интернет-рекламу. А при крупных суммах — закупать рекламу на телевидении, потому что люди будут идти в магазины благодаря эффекту затухания.

Теперь маркетологи могут посчитать ROAS (return on ad spend) — рентабельность затрат на рекламу. Они понимают, какой доход приносит каждый вложенный доллар.

Новое распределение бюджета

В результате моделирования мы получили следующие данные.

1. Для каждого из каналов определили цифровое значение влияния медиаканала, а также значение постоянного фактора.

2. С помощью построенных моделей определили коэффициенты задержки и затухания, оценили влияние каждого из медиаканалов.

3. Построили модели, которые показывают, что при одной комбинации рекламы приходит 50 человек, а при другой — уже 150.

На основе этих данных определили, как работает каждый медиаканал.

Интернет-реклама эффективна, работает без задержек и без затухания.

Реклама на телевидении эффективна с большим периодом затухания, но и с изначальной задержкой влияния.

Реклама на радио, в прессе или наружная реклама имеют минимальную эффективность, работают с небольшими задержкой и затуханием.

С новым распределением медиа-микса в магазины пришло в три раза больше человек.

По итогу проекта смогли оценить, какую долю клиентов получили благодаря рекламе в интернете, а какую на TV. Определили, сколько человек пришло даже без рекламы — только благодаря узнаваемости бренда и общему спросу на рынке.

Выявили сезонные факторы, например, праздники и отпуска. Благодаря информации о рекламе конкурентов смогли оценить, какую часть клиентов конкуренты «забрали» у нашего заказчика.

Маркетинг-микс моделинг помогает узнать, сколько и во что нужно инвестировать

Маркетинг-микс моделлинг подходит не только телеком-операторам, но и бизнесу во многих других сферах, например: потребительские товары и услуги, ритейл, фармацевтика. Решение уже давно используют многие компании вроде P&G, AT&T, Coca-Cola и Pepsi.

Маркетинг-микс моделинг помогает ответить на несколько главных вопросов маркетолога:

• какой канал принесёт больше клиентов?

• как распределить маркетинговый бюджет в зависимости от задачи?

• сколько нужно инвестировать, чтобы получить максимальную прибыль?

Маркетинг-микс моделлинг построит декомпозицию затрат на основе данных по бюджетам на продвижение за прошлые периоды. Это поможет понять, какое влияние оказывают различные факторы на ваших клиентов: вложения в интернет, ТВ, активность конкурентов, сезонность и другое. А калькулятор бюджета будет рассчитывать оптимальное распределение инвестиций по медиаканалам.

Источник фото на тизере: Isi Parente on Unsplash

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.