Полная версия

Главная arrow Журналистика arrow Интегрированные коммуникации: Массовые коммуникации и медиапланирование

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Навыки анализа: задачи по тренировке навыков работы с базами данных

Рассмотрим, как медиапланеры и медиаисследователи решают встающие перед ними задачи при помощи специализированных баз данных. Задача данного раздела проста: дать будущим специалистам, приходящим в рекламную отрасль, представление о тех технологиях, с которыми им придется столкнуться на практике. Как показал опыт, молодые специалисты, внимательно изучившие принцип работы с базами данных, гораздо быстрее приобретают необходимые профессиональные навыки на рабочем месте.

Решаем задачи с Galileo

В настоящее время базы данных, поставляемые TNS/Gallup Media, являются основным стандартом на российском рынке. Все большее количество людей вовлекается в пользование продуктом этой компании. Работа с информационными базами TNS/ Gallup Media включена в практикум студентов Московского международного института рекламы.

К сожалению, начинающим специалистам бывает непросто разобраться с процедурами решения реально возникающих на практике задач, а инструкции по пользованию базами данных не содержат конкретных примеров. Попробуем на примере решения двух типовых задач показать работу с Marketing Index и разобраться, как можно использовать полученные результаты. Воспользуемся выдержками из пользовательского руководства TNS/Gallup Media, описывающими статистические показатели на каждом из этапов. Представленный материал полезен начинающим работникам рекламных агентств и сотрудникам рекламно-маркетинговых подразделений рекламодателей.

Задача 1. Определение уровня известности, вовлечения в потребление и лояльности к марке для медицинских препаратов-антацидов, динамики этих показателей за 1999-2000 гг. для целевой аудитории мужчин и женщин 25~35 лет с высоким доходом.

Итак, входим в программу Galileo (рис. 6.5).

Рис. 6.5

Для работы на русском языке устанавливаем в правом верхнем окошке “Российские СМИ”, а для работы на английском языке — “Russian media”.

Структура данных позволяет нам загрузить одновременно только один полугодовой отчет. Нужный нам отчет выбираем в левом верхнем окошке (рис. 6.6).

Рис. 6.6

Через некоторое время, когда внизу появится надпись Ready, можно приступать к набору параметров для таблицы данных. Для этого нажимаем на кнопку с изображением чистого листа {New) и в открывшемся окне видим список подпрограмм для решения ряда задач.

  • Planner — построение медиаплана “вручную”.
  • Ranker — ранжирование и отбор носителей.
  • Optimiser — оптимизация медиаплана.
  • Cross table — кросстаблицы, маркетинговый анализ.
  • Cover table — анализ структуры аудиторий.
  • Frequency Distribution table — расчет охвата N+ для медиапланов.
  • Duplication table — пересечение аудиторий.
  • Cover Build Up table — накопление аудиторий в зависимости от количества выходов.
  • Cluster Analysis — кластерный анализ.
  • Report Template — формирование шаблонов для таблиц, перечисленных выше; служебная функция.

Для решения поставленной перед нами задачи выбираем Cross table (рис. 6.7).

Рис. 6.7

Кросстабуляция позволяет создавать любые пересечения переменных — как двухмерные, так и одномерные.

В нижней строке кнопок выбираем Add demogr. edge to row (рис. 6.8). На фоне существующего окна появляется новое — с перечнем товарных категорий, которые можно внести в строки нашей кросстаблицы в качестве переменных (рис. 6.9).

Рис. 6.9

Выбираем интересующую нас категорию — “Лекарства”, в ней выбираем подкатегорию “Средства от желудочно-кишечных заболеваний” (рис. 6.10), входим в нее.

Рис. 6.10

Рис. 6.11

Выбираем сначала переменную “Знание марок...” и при нажатой клавише Ctrl выбираем из списка интересующие нас препараты (рис. 6.11). Нажимаем кнопку ОК. Получим таблицу следующего вида (рис. 6.12).

Рис. 6.12

Чтобы к таблице добавить новые строки, можно нажать на ту же кнопку Add demogr. edge to row или кликнуть правой кнопкой мыши на уже введенной переменной. При этом появится окно для добавления и редактирования переменных в строках (рис. 6.13).

Рис. 6.13

Чтобы добавить новую переменную, следует нажать на кнопку со знаком “+” (она стоит первой в активном окне) и в появившемся уже знакомом нам окне выбора переменных выделить необходимую позицию (рис. 6.14).

Рис. 6.14

Повторяем описанную процедуру до тех пор, пока не выберем все интересующие нас параметры и марки.

Рис. 6.15

Итак, мы получили таблицу с данными по известности, потреблению и лояльности за вторую половину 2000 г. (рис. 6.15). Но эти цифры относятся ко всему населению, а нас, как правило, больше интересует целевая аудитория.

Рис. 6.16

Для того чтобы ввести в колонки информацию о параметрах выбранных марок для различных групп населения, можно воспользоваться кнопкой в нижнем ряду Add demogr. edge to columns (рис. 6.16). Нажав эту кнопку, входим в уже знакомое нам окно выбора параметров и открываем раздел “Демографические данные” (рис. 6.17).

Рис. 6.17

Если нас интересуют стандартные показатели, входящие в этот раздел, то процедура ничем не отличается от описанной выше процедуры добавления переменных в строки. Включим в таблицу колонку “Доход”, выбрав переменную “Группа дохода” (рис. 6.18).

Кросстаблица становится большой, поэтому мы можем отредактировать ее, убрав те статистики, которые нам не пригодятся, например Universe и Row%. Нажав в нижнем ряду кнопку Edit statistical edge, мы можем убрать или добавить ряд статистических показателей.

  • Universe — выражение в тысячах человек (например, 133 100 мужчин знают марку Kinley).
  • Col% — процент по столбцу.
  • Row% — процент по строке.
  • Affinity (Index) — отношение процента в группе к проценту среди всего населения, умноженное на 100. Этот индекс показывает, насколько выраженность признака в группе отклоняется от его выраженности в среднем.
  • Weighted Sample — размер выборки.
  • Quantity Mean — среднее арифметическое; рассчитывается только для количественных переменных (например возраст, доход).
  • Universe Percent — процент от Target Audience.
  • Chi Square Weighted Sample — значение параметра у}, рассчитанное для данной клетки таблицы.
  • Chi Square Significance Weighted Sample показывает степень зависимости переменных (“++++” — сильная положительная связь, “----” — сильная отрицательная связь). Целесообразно в диалоге Options | Statistics | Levels установить следующие значения Levels: 0.01, 0.05, 0.08, 0.1.

Очень неплохо включать в данные статистический параметр Sample, который показывает нам, сколько человек по данной переменной давали ответ (рис. 6.19, 6.20).

Рис. 6.20

Если же нам интересна какая-то специальная аудитория, то придется создавать новую переменную. Делается это так же просто. Открываем окно добавления переменных в колонки, нажимаем кнопку New variable (рис. 6.21) и попадаем в окно формирования новой переменной (рис. 6.22).

Рис. 6.21

Рис. 6.22

Назовем сразу нашу новую переменную “25-35 с” и, нажав на кнопку fx, попадаем в окно, позволяющее сформировать новую переменную (рис. 6.23).

Рис. 6.23

Используя логические функции в верхней строке кнопок, набираем нужное сочетание демографических параметров: возраст 25-35 лет с высоким доходом (рис. 6.24).

Рис. 6.24

Получаем итоговую таблицу с нашей целевой аудиторией (рис. 6.25) (стоящая перед этим переменная “Доход” оставлена в качестве примера добавления стандартной переменной).

Рис. 6.25

Для дальнейшей работы с данными их следует перенести в электронные таблицы MS Excel. Кнопка копирования в данном случае непригодна, для этого существует специальная функция Copy Special (рис. 6.26).

Рис. 6.26

При проведении процедуры копирования русскоязычной информации надо следить за тем, чтобы и в окне Galileo, и в окне Excel был установлен русский язык.

Полученные табличные данные можно представить графически непосредственно в Galileo, а также в виде рисунка перенести в любое приложение. Для этого необходимо удалить из таблицы переменные Total, выделить данные, подлежащие переводу в графический вид (в данном случае это данные по потреблению препаратов), и при помощи мыши “перетащить” иконку Statistics из правого верхнего угла над таблицей в левый верхний

Рис. 6.27

Наши данные переводятся в графический вид (рис. 6.28).

Рис. 6.28

На графике достаточно наглядно представлено распределение потребления препаратов по уровню доходов. “Гастал” и “ Аль- магель” — препараты для низко- и среднедоходной групп населения, остальные препараты употребляет прежде всего высокодоходная часть населения. Особо выделяется группа населения в наиболее активном возрасте и с высоким доходом — ее представители главным образом предпочитают “Фосфалюгель”.

Чтобы получить данные за другие полугодия, необходимо проделать все операции с самого начала, причем нестандартные переменные придется задавать в каждой волне исследований.

Итак, поскольку возможности работы с выведенными данными в Galileo ограничены, переносим их в электронные таблицы Excel через Copy Special (рис. 6.29), обращая внимание на то, чтобы в обоих приложениях в правом нижнем углу была надпись RU, а не EN, поскольку мы переносим русскоязычный документ.

Рис. 6.29

Затем открываем новое окно в Excel и копируем данные (рис. 6.30).

Преобразуем данные в таблицу, более подходящую для построения графиков (рис. 6.31).

Рис. 6.31

Строим график, предварительно выделив область данных (рис. 6.32).

Рис. 6.32

Выбираем нужный нам вид графика, предварительно про- ранжировав данные по наиболее важному для нас параметру, строим график и добавляем линии тренда (рис. 6.33).

Рис. 6.33

Конечный результат для целевой группы мужчин и женщин 25-35 лет с высоким доходом выглядит следующим образом (рис. 6.34).

Рис. 6.34

Задача 2. Выбор изданий для публикации рекламы лекарств- антацидов, рассчитанной на целевую аудиторию — мужчин и женщин 25-35 лет с высоким доходом, региональ- ностъ — Москва. Необходимо добиться максимального охвата аудитории. Длительность рекламной кампании — 4 месяца.

Для решения задач выбора изданий можно использовать отчеты NRS (National Readership Survey), если нас интересует Москва или Санкт-Петербург (можно Marketing Index, но лучше пользоваться специальным отчетом).

Нужный отчет, как и в предыдущем случае, выбираем в левом верхнем окне. Затем выбираем нужную нам функцию программы. Сейчас это будет Ranker (рис. 6.35).

Входим в Ranker (рис. 6.36).

Рис. 6.36

Теперь нам необходимо задать целевую аудиторию (рис. 6.37).

Рис. 6.35

Это делается через кнопку New Variable по процедуре, описанной в разборе задачи 1 (рис. 6.38).

Рис. 6.38

Нажав кнопку ОК, подключаем созданную целевую аудиторию (рис. 6.39).

Рис. 6.39

Доля нашей аудитории по Москве составляет 4,2%. Переходим к следующему шагу {Next) (рис. 6.40).

Предположим, что наш креатив подразумевает размещение только в цветных журналах, поэтому ежедневные издания сразу исключаем из рассмотрения.

Для загрузки изданий в отчет нажимаем на кнопку со стрелкой Select, а затем Finish (рис. 6.41).

Рис. 6.42

В данном окне (рис. 6.42) мы можем отбирать издания, ранжируя их по возрастанию или по убыванию по всем имеющимся параметрам. Отсекая издания с низким охватом и низким индексом соответствия, оставляем несколько, пригодных для дальнейшего рассмотрения (рис. 6.43).

Теперь нам нужно посмотреть основные медийные показатели для размещения рекламы в этих изданиях. Для этого выделяем и копируем выбранные издания, открываем окно Planner (рис. 6.44).

Рис. 6.44

Нажимаем кнопку ОК, затем Finish (рис. 6.45, 6.46).

Рис. 6.46

Рис. 6.43

Рис. 6.45

Затем простой операцией нажатия двух клавиш Ctrl и V, вставляем выбранные издания (рис. 6.47).

Рис. 6.47

Добавим это как новый план, нажав кнопку ОК (рис. 6.48).

Рис. 6.48

Теперь посмотрим, какие максимальные и минимальные (при одном выходе в каждом издании) показатели можно получить при размещении рекламы в данных изданиях в течение четырех месяцев. Введем нужное количество выходов в соответствующие ячейки и нажмем значок суммы в верхнем ряду кнопок (рис. 6.49).

Рис. 6.49

Далее начинается процесс оптимизации, который, как правило, проводится вручную, исходя из наличного бюджета. Изменяем количество выходов в том или ином издании и пересчитываем показатели, нажимая кнопку суммирования.

Задача 3. Определение целевой аудитории для рекламы стиральных машин средней ценовой категории.

Итак, входим в программу Galileo (рис. 6.50) и повторяем те же шаги, как при решении задачи 1.

Рис. 6.50

Для работы на русском языке устанавливаем в правом верхнем окошке “Российские СМИ”, а для работы на английском языке —- “Russian media”.

Нужный нам отчет загружаем в левое верхнее окошко. Через некоторое время, когда внизу появится надпись Ready, можно приступать к набору параметров для таблицы данных. Нажимаем на кнопку с изображением чистого листа {New) и в открывшемся окне видим список подпрограмм для решения ряда задач.

Для решения нашей задачи выбираем Cross table (рис. 6.51).

Рис. 6.51

Кросстабуляция позволяет создавать любые пересечения переменных — как двухмерные, так и одномерные (рис. 6.52).

Рис. 6.52

В нижней строке кнопок выбираем Add demogr. edge to columns и на фоне существующего окна получаем новое окно, в котором будем создавать новую переменную.

Рис. 6.53

Выбираем интересующую нас категорию — “Крупная бытовая техника”, затем “Стиральные машины” и входим в нее (рис. 6.53).

Рис. 6.54

Нас будут интересовать две переменные: “Наличие стиральной машины (марка)” и “Намерение купить стиральную машину в ближайшие полгода (марка)” (рис. 6.54). Для того чтобы выделить людей, купивших или собирающихся купить стиральную машину интересующей нас ценовой категории, необходимо такую переменную создать из двух имеющихся. Делается это следующим образом.

Задаем новую переменную (рис. 6.55, 6.56).

Рис. 6.55

Рис. 6.56

Даем название новой переменной, чтобы в дальнейшем она не потерялась среди других, например, “Покупатели стиральных машин” (рис. 6.57).

Рис. 6.57

Начинаем строить новую логическую переменную, нажимая кнопку со значком функции. Попадаем в зону построения новой переменной (рис. 6.58)._

Рис. 6.58

Заходим в категорию “Variables” и ищем там упомянутые

выше переменные (рис. 6.59).

Выбираем нужные марки (рис. 6.60).

Рис. 6.60

Рис. 6.59

Переносим их в зону построения, нажав на кнопку Select со стрелкой (рис. 6.61).

Рис. 6.61

Затем задаем логическую связку И (AND), если нас интересуют и те и другие (либо ИЛИ — если нас интересуют либо те, либо другие, но не те и другие вместе). Переносим ее в поле построения переменой (рис. 6.62).

Рис. 6.62

И добавляем тех людей, которые собираются купить стиральные машины средней ценовой категории тех же марок в ближайшие полгода. Нажимаем кнопку ОК, подтверждая наш выбор (рис. 6.63).

Рис. 6.63

Получаем сформированную новую переменную. Снова нажимаем ОК (два раза) (рис. 6.64, 6.65).

Рис. 6.64

Рис. 6.65

Обнаруживаем, что таких людей в нашей выборке 91, а всего этих людей в России 374 400 человек. Данного объема выборки достаточно, чтобы сделать достоверные выводы по интересующему нас вопросу.

Далее выбираем необходимые статистики и переносим (“перетаскиваем”) их в переменные для более удобного представления результатов (рис. 6.66-6.68).

Рис. 6.66

Рис. 6.67

Рис. 6.68

Далее добавляем строчные переменные. В качестве тако вых выбираем демографические переменные (рис. 6.69).

Рис. 6.69

Для обработки полученных данных переносим их в элек тронные таблицы MS Excel. Сделать это можно только при по мощи функции специального копирования F4 (рис. 6.70).

Рис. 6.70

Приводим таблицу к виду, удобному для восприятия.

Мужчины и женщины составляют примерно равные части покупателей стиральных машин, индекс соответствия для мужчин даже несколько выше, чем для женщин. Основной возраст покупателей — 35-54 года. По группам дохода это люди со средним и высоким доходом. По социальному статусу это руководители, рабочие, специалисты и служащие, но не пенсионеры и не безработные.

При выборе целевой аудитории мы можем использовать самые разные переменные и придумывать самые разнообразные критерии деления людей, входящих в выборку. Главное, чтобы наши выводы были операциональными, т. е. могли быть использованы для дальнейших расчетов в тех или иных базах данных.

Задача 4. Выявление отношения целевой аудитории к рекламе в различных СМИ. Различные способы задания целевой аудитории.

Данная задача не ставит вопрос о том, нравится реклама нашим респондентам или нет. Ответ очевиден — реклама не нравится никому. Нас интересует, насколько часто респонденты обращают внимание на рекламу, доверяют ли информации в СМИ, считают ли ее полезной. Здесь можно обнаружить значительные расхождения между целевыми аудиториями. Посмотрим, как относятся наши покупатели стиральных машин к СМИ.

Задаем новую, дополнительную аудиторию — мужчины и женщины в возрасте 35-54 лет, с доходом выше среднего. Аудитория задается аналогично тому, как мы задавали ее при решении предыдущей задачи (рис. 6.71, 6.72).

Рис. 6.71

Рис. 6.72

Затем редактируем строчные переменные, включая отношение к рекламе и исключая демографические переменные (рис. 6.73), нажимаем ОК (рис. 6.74).

Рис. 6.73

Рис. 6.74

Так же, как и в предыдущем примере, переводим данные в электронные таблицы Excel (рис. 6.75, 6.76).

Рис. 6.75

Рис. 6.76

Как видно из таблиц, различие в способах задания целевой аудитории приводит к различным выводам об использовании СМИ в рекламной кампании. Выбор остается за исследователем, но, независимо от того, какая аудитория выбрана, однажды заданная аудитория должна сохраняться без изменений при всех расчетах во всех базах.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>