Что нужно знать об эконометрическом моделировании в рекламе

Эконометрика использовалась в рекламе на протяжении десятилетий, а сэр Мартин Соррелл назвал ее «святым Граалем» маркетинга еще в 2005 году. Поскольку реклама стала более сложной с ростом цифровых каналов, эконометрика только увеличила свою ценность. Ольга Меринова, генеральный директор NM Science (агентство входит в холдинг NMi Group) рассказала, чем эконометрика может быть полезна маркетингу

Самое верное и точное планирование под практически любые задачи происходит на основе эконометрического моделирования, осуществляемого с учетом любых KPI, которые ставит перед собой клиент, будь то продажи или показатели здоровья бренда или коммуникации. При этом сбору этих показателей на стороне клиента не всегда уделяется должное внимание. Большое значение также имеет выбор правильного партнера и верной методологии аккумулирования данных, поскольку любые изменения откатывают процесс на начальный этап.  

Эконометрика или моделирование маркетингового микса

Эконометрика — это создание и использование математических моделей для представления экономических систем в реальном мире в масштабах всей экономики, отрасли или отдельной компании. Она также помогает определить факторы, которые стимулируют рост, эффективность маркетинга и факторы, снижающие спрос на продукт или услугу. 

В рамках маркетинга эконометрика часто понимается как моделирование маркетингового микса, то есть набор методов статистического анализа, применяемых к данным маркетинга или продаж для прогнозирования эффективности различных маркетинговых мероприятий. 

Основы

Эконометрика — это практика, в которой используются статистические методы для описания экономических отношений.

Экономисты используют эконометрику для построения моделей, которые они могут использовать для прогнозирования. Используя пример, не связанный с рекламой, экономист может захотеть понять, как на среднюю заработную плату влияет экономический рост. Они могли бы использовать эконометрику, чтобы описать эту взаимосвязь, показывая, насколько изменяется средняя заработная плата при росте экономики. Затем они могут использовать это для прогнозирования изменений заработной платы в зависимости от ожидаемого роста экономики.

Эти же приемы можно использовать в рекламе. Например, маркетолог может захотеть показать взаимосвязь между тем, сколько они тратят на телевизионную рекламу и ростом продаж. В этом им поможет эконометрика.

Эти эконометрические модели можно использовать для измерения (показывающего рентабельность инвестиций от прошлых кампаний), а также для прогнозирования (показывающего ожидаемое влияние будущих кампаний).

Техническая деталь

Эконометрика использует регрессии (статистический метод) для поиска и описания взаимосвязей в данных. Регрессия анализирует исторические данные, чтобы показать, как на результат (например, продажи продукта) повлияли другие факторы (например, расходы на телерекламу).

Затем рекламодатели могут использовать эконометрические модели, чтобы предсказать, как изменения в их маркетинговой стратегии могут повлиять на продажи или другие результаты. Например, бренд может использовать эконометрическое моделирование, чтобы спрогнозировать, что, если они увеличат свои расходы на телевизионную рекламу на 200 миллионов рублей, они должны ожидать увеличения общих продаж на 400 миллионов рублей.

Рекламодатель может захотеть запустить регрессию для создания моделей на основе собственных данных. Или компании и организации могут использовать отраслевые данные для создания моделей, которые могут использоваться всей отраслью. Например, эконометрика использовалась для ответа на вопросы о том, как долго длится эффект от рекламной кампании и даже о том, эффективна ли вообще реклама, какие каналы дают наибольшую отдачу.

Регрессии можно использовать для измерения воздействия нескольких каналов одновременно, показывая, как каждый конкретный канал повлиял на конечный результат. Вот почему эконометрику в рекламе часто называют «моделированием медиа-микса» или «моделированием маркетингового микса».

Эти модели маркетингового комплекса позволяют рекламодателям оценивать свои прошлые кампании, показывая, какие каналы оказывают наибольшее влияние на результаты. Кроме того, модели можно использовать для оптимизации, помогая рекламодателям понять, на что им следует тратить бюджет в будущем.

Модели также могут определять отношения между различными медиаканалами. Например, увеличение расходов на телевидение может повысить эффективность социальной рекламы бренда, а эконометрика может помочь определить эти отношения.

При этом эконометрическое моделирование - это не то же самое, что моделирование атрибуции. Они похожи друг на друга в том, как они используются для выявления влияния различных медиаканалов. Но эти два метода различаются по своему применению. Моделирование атрибуции использует более детализированные данные для выявления краткосрочных тенденций и взаимосвязей, тогда как эконометрика использует менее детализированные данные и показывает долгосрочные и широко применимые взаимосвязи.

Так, например, моделирование атрибуции можно использовать, чтобы показать влияние рекламы в социальных сетях на загрузки приложений для одной конкретной кампании. Это достигается через наблюдение за поведением отдельных потребителей - какую рекламу они видели и как с ней взаимодействовали. 

За и против

Эконометрика помогает избавиться от догадок в рекламе, давая брендам направление, куда им следует распределять свои рекламные расходы. Она также помогает доказать ценность новых каналов и форматов (после накопления определенной базы данных), обосновывая инвестиции в них.

Но эконометрическое моделирование очень сложно, а также занимает много времени и может быть дорогостоящим. Эконометрика лучше всего работает с большими наборами данных, и сбор, организация и обработка этих данных могут быть медленным процессом. Кроме того, по мере развития рекламного ландшафта эти эконометрические модели имеют ограниченный срок годности, а это означает, что их необходимо регулярно настраивать, обновлять.

Последний важный вопрос — это данные. У брендов может вообще не быть данных, необходимых для построения модели, которую они хотят. Даже когда у брендов действительно есть правильные данные, эконометрике в некоторых случаях будет сложно определить влияние более мелких каналов или отчленить влияние одного медиа канала от другого, если все идет в параллели.

Например, консультационная компания Ebiquity хотела использовать эконометрику, чтобы доказать ценность  influencer-маркетинга, поскольку клиенты все больше интересовались данными о его эффективности. Но компания не смогла провести общенациональный тест с использованием эконометрического моделирования, потому что маркетинг влияния - слишком маленький компонент кампаний большинства брендов. Телекоммуникационные компании и ритейлеры так много тратят на другие средства массовой информации, особенно на телевидение, что трудно обнаружить какой-либо сигнал среди шума. Но иногда эту проблему можно решить, просто перестроив тест. Например, Ebiquity протестировала небольшие региональные эконометрические модели и обнаружила, что они более эффективны.

Другой кейс эконометрического моделирования: российская компания по производству макарон. Бренд хотел понять эффективность своих рекламных кампаний, чтобы оптимизировать комплекс акций, сократить расходы и максимизировать отдачу. После получения данных эконометрического моделирования удалось снизить затраты на продвижение на 18%, увеличить эффективность продвижения на 11% и получить предполагаемый общий годовой эффект в размере 50 млн рублей за счет перераспределения затрат внутри медиа микса и других каналов продвижения, которые были оцифрованы и положены в модель.

Моделинг не умрет никогда, он будет только развиваться и дополняться, углубляться в диджитал, автоматизироваться, я мечтаю, чтобы в него были добавлены данные по креативным составляющим или учитывались наличия призывов к действию или имиджевых составляющих. Моделинг интересен, информативен и вечен, поскольку содержит множество направлений с разными целями и влиянием на действия. Мы просим не бояться, не стесняться и не откладывать сбор данных. Начав сейчас, бренд может получить рабочий инструмент уже через год. Профессионалы, рекламные агентства знают, какие данные собирать. Только грамотный, замотивированный и истинный партнер в работе может помочь своему клиенту – рекламодателю со списком, а так же настройками сбора, порекомендует подрядчика по сбору данных, ибо агентства – партнеры радеют за бизнес своего клиента, как за свой, так как это зависимость в хорошем смысле слова. Агентства могут проанализировать имеющиеся данные, они видят очень много этих самых данных на своей стороне, знают, что и откуда можно достать, у кого какая панель, как на них работает математика…