В любой отрасли знания можно найти примеры, когда тот или иной процесс в силу своей сложности не поддается прогнозированию. Сфера маркетинга и рекламы не исключение: так, задача любой рекламной кампании заключается в том, чтобы заставить бесконечно сложные объекты — людей — с разными стереотипами и ценностями, находящихся в различных ситуациях, под воздействием уникальных комбинаций внешних факторов, делать одно и тоже — покупать. Задача, на первый взгляд, практически невыполнима.

С одной стороны, маркетинг, как наука об общих стереотипах покупательского поведения, призван преодолевать индивидуальные различия и находить в людях то общее, что заставляет их действовать одинаково, т. е. покупать. Поэтому маркетинговый инструментарий расчета стоимости контакта, прогнозирования будущей известности разработан достаточно хорошо. Однако есть и качественные показатели, которые не поддаются прогнозированию, такие как лояльность потребителя или ассоциации, связанные с товаром или услугой.

Итак, мы имеем, с одной стороны, просчитываемые и прогнозируемые процессы, с другой стороны — непрогнозируемые, связанные со сложностью человеческого восприятия и установок.

Еще одно обстоятельство, затрудняющее прогнозирование эффективности рекламной кампании, заключается в высокой информационной динамичности данной сферы — в рекламе много общих правил, но еще больше частных решений. При этом с оценкой эффективности рекламы за прошлые периоды не возникает затруднений: по факту можно посчитать все, что угодно — замерить известность, оценить уровень лояльности. Измерить и оценить можно то, что было ВЧЕРА. Как же быть с прогнозированием эффективности? Можно ли спланировать РК, исходя из ожидаемых экономических показателей?

Любое прогнозирование всегда базируется на актуальных аналогиях в прошлом или настоящем (соответственно, используются трендовые или факторные модели). Однако хорошая рекламная кампания всегда должна быть живой: меняются комбинации СМИ, варьируется текст обращений и, как уже говорилось, быстро движется окружающая информационная среда. Исключение составляют только стандартные BTL-акции, которые можно повторять в разных супермаркетах. Во всех остальных случаях собственная история помочь практически не может — реклама не любит повторений. Копирование рекламной кампании вслед за оригиналом на одной и той же ЦА дает заведомо более слабый эффект. Единственный возможный вариант — трансляция неких рекламных решений, обкатанных в одних регионах, на другие, причем, только похожие и с поправкой на местную специфику, локальные СМИ и пр.

Так можно ли прогнозировать эффективность рекламной кампании? Да, можно!

Управление рекламной кампанией сравнимо с автогонкой. Перед сезоном команды готовят свои машины, исходя из собственных целей и ресурсов, имеющихся в распоряжении. На этапе старта учитывается рекламная история компании, портрет и лояльность ЦА, имеющиеся ресурсы, доступные каналы коммуникации и ограничения (максимальный бюджет). План РК формируется по принципу «Best, but not final», исходя не из ожидаемой эффективности, а из целей, окружения, ресурсов и ограничений.

Важным этапом является многократное тестирование «машины»: все принципиальные рекламные решения должны проходить апробацию. Но при этом необходимо помнить, что в ходе гонки двигатель все равно может загореться, а антикрыло — оторваться; то же самое может случиться и с конкурентами, но у всех будут пит-стопы и поддержка команды механиков.

Загорается зеленый свет, и начинается прогнозирование — но не долгосрочное статическое, а краткосрочное динамическое. На старте гонки никогда нельзя спрогнозировать ее исход. Однако при ведении автомобиля прогнозирование осуществляется каждую секунду — в горизонте длины тормозного пути, на основании короткой истории и траекторий движения конкурентов.

Эффективность рекламной кампании определяется ростом количества продаж. Что нужно для того, чтобы представитель ЦА сделал покупку? Во-первых, товар должен быть хорошо известным целевой аудитории: под известностью подразумевается идентификация рекламного образа с товаром, степень его узнаваемости. Во-вторых, уровень лояльности по отношению к данному товару также должен быть высоким — покупатель покупает тот товар, с которым связаны положительные эмоции. Наконец, важны ассоциации потребителя, вызываемые товаром, т. е. качество товара конкретной марки, как оно воспринимается представителем ЦА. Все три показателя поддаются количественному измерению, что дает возможность следить за динамикой их изменений.

Поэтому самый простой, но эффективный инструмент для краткосрочного прогнозирования и управления рекламной кампанией можно представить в виде следующей трехкоординатной модели:

Данная модель позволяет оценивать эффективность РК (в том числе сравнительно с конкурентами), а также прогнозировать ее изменения в краткосрочной перспективе, чтобы можно было вовремя повернуть руль и исправить траекторию.

Если все три показателя растут, РК можно считать эффективной — вероятность того, что представитель ЦА сделает покупку, приближается к 100%. Если какой-то из показателей зафиксирован или снижается, следует проанализировать, что нужно изменить в РК. Так, например, если известность растет, а степень лояльности к товару находится на прежнем уровне, значит, коммуникационные каналы выбраны правильно, но нужно изменить message.

В процессе рекламной «гонки в режиме реального времени» нужно держать руку не только на собственном пульсе, но и на пульсе конкурентов: для них так же выстраивается траектория движения, замеряются указанные выше параметры и оценивается эффективность их РК — для того, чтобы всегда быть на шаг впереди.

Регулярность замеров основных показателей зависит от «скорости движения», т. е. от изменчивости информационной среды, которая, в свою очередь, во многом определяется уровнем конкуренции.

Необходимо сопоставлять траекторию нашего движения в данном пространстве с затратами на рекламу и фактическими продажами (или, корректнее, с обращениями от целевой аудитории, для рынков, где такой замер представляется возможным). Также полезно совместно анализировать такие показатели, как количество покупателей, средняя частота покупки и средний чек.

При исследовании влияния рекламы на продажи данная модель работает следующим образом. В начале года формируется максимально реалистичный прогноз продаж с учетом сезонности. На достаточно емких рынках методы прогнозирования продаж (в отличие от рекламы) работают хорошо, поскольку уровень потребления — медленно меняющаяся функция. Далее ставится реалистичный план (например, прирост +20%) и накладывается на прогноз с шагом 1 месяц. На основании исторических данных можно определить среднее влияние рекламы на прирост продаж (например, 30%) — это и есть ориентир. Далее запускается реклама, и начинается отслеживание, по какой траектории движутся продажи. Данный процесс мониторинга носит также воспитательный характер. Важен каждый месяц, а из месяцев незаметно складывается финансовый год.

Во время гонки не бывает неважных эпизодов. Реклама сегодня влияет на продажи завтра — значит, «завтра» уже началось. Не отвлекайтесь от дороги, и победа гарантирована!