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.

IT-конференция МТС True Tech Day 17 мая

Что будет:

• 5 тематических треков: Main, Development, AI/ML, Cloud, Science;
• 50 спикеров с докладами про архитектуру, облачные платформы, NLP4Code, вероятностное программирование, безопасность контейнеров и другое;
• 10 часов нетворкинга;
• Цифровые зоны и digital-интеграции;
• А ещё вечеринка со звездой.

Все спикеры и темы уже на сайте. Регистрируйся на True Tech Day. Участие бесплатное.

Реклама. ПАО «МТС». ИНН 7740000076. ОГРН 1027700149124

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.