Для эффективного управления определимся, прежде всего, с объектом управления. С этой целью совершим небольшой экскурс в историю происхождения используемых терминов, попутно классифицировав их для того, чтобы привязать к используемому способу маркетинговой коммуникации.
В общем случае под партизанским маркетингом понимаются маркетинговые мероприятия, выходящие за рамки общепринятых способов и средств маркетинговой коммуникации, и продвижения товара. Впервые этот термин, как описывающий вид маркетинга, был упомянут американским маркетологом Джемом Левинсоном в 1983г. в его книге «Готовься, целься, пли». При этом Левинсон считал его главным отличием – использование креативного мышления и весьма простыми и малозатратными способами продвижения товара или услуги на рыке.
В соответствии с материалами Википедии скрытый маркетинг осуществляет маркетинговые приемы не за счет прямого продвижения продукта, а за счет нерекламного продвижения, когда информация о новом продукте как бы «случайно» доносится до потребителя. При этом потребитель и не предполагает, что подвергается воздействию рекламы. Сам скрытый маркетинг в Википедии считается подвидом «партизанского».
Термин «вирусный маркетинг» упоминается впервые в 1994г.в книге Дугласа Рушкофа (Douglas Ruskoff) «Media Virus» и определяется как реклама, которая рассчитана на поддающихся убеждению пользователей, она заражает их нужной информацией и в дальнейшем распространяется этими пользователями. При этом сами пользователи могут и не преследовать цели – распространения рекламного сообщения. Срабатывает эффект «новизны» и этой новостью «вирусоноситель» стремится поделиться с окружающими, знакомыми. В качестве коммуникационного канала часто подразумевается интернет ввиду легкости охвата больших аудиторий.
Отметим, что первое широко известное упоминание о применении «вирусного маркетинга» относится к бизнесменам Тиму Драперу (Tim Draper) и Стиву Юрвентсону (Steve Jurventson), которые организовав бесплатную рассылку Hotmail-писем, размещали в них рекламные сообщения.
Как разновидность скрытого маркетинга можно упомянуть «маркетинг слухов» или «сарафанное радио». Для более полного ознакомления организации этого вида маркетинга отошлем читателя к работам [3;4].
Под «сарафанным ради» применительно к маркетингу, по определению Д.А.Шевченко, понимаются «неформальные формы и способы передачи устной информации о товаре от потребителя к потребителю» [5].
При внимательном взгляде ясно, что «сарафанное радио» вовсе не обязательно поддерживается по цепочке «потребитель» → «потребитель», а скорее по цепочке «суррогатные (виртуальные) потребители» → «потенциальные потребители».
Из нашей повседневной жизни мы понимаем, что «сарафанное радио» или «маркетинг слухов» обычно не вызывают то, к чему стремится «вирусный маркетинг» - взрыву (эпидемии) роста покупателей.
Именно с позиции управления рассмотренными подвидами партизанского маркетинга в дальнейшем проанализируем ниже приведенную модель. Рассматривая вводимые ограничения и допущения и оценим их последствия, прежде всего с позиции возможного «взрыва» или «эпидемии» роста численности потенциальных покупателей.
При этом ставится цель на основе достаточно наглядной и простой математической модели, в которой учтены основные показатели, определяющие особенности подвида маркетинга, перейти к осмысленному процессу управления им.
Уместно будет здесь привести высказывание Р.Бэллмана: моделирование представляет «вечное балансирование перед болотами переусложненения и … переупрощения» [6]. Поэтому используем линейные модели с минимальным набором параметров и переменных, позволяющие, на наш взгляд, оценить основные закономерности поведения анализируемых процессов.
Предполагаем, что в некоторой замкнутой аудитории имеется источник распространения информации.
Далее допустим, что вероятность приема информации группой людей из N человек пропорциональна N/N0, где N0 – общее количество людей в этой аудитории. Остается принципиальным вопрос, чему пропорционально приращение:
или (1)
(2)
Решения уравнения (1) и (2) достаточно подробно проанализированы, например, в [7]. Отметим, что уравнение (1) приводит к логистической зависимости, а (2) – к экспоненциальной. Принципиальное различие будет здесь в зависимости скорости роста, ознакомившихся с распространяемой информацией.
С точки зрения активности поведения аудитории уравнения (1) и (2) соответствуют различной позиции «приемников» информации.
В соответствии с уравнением (1), та часть «приемников», т.е. число N людей, которые получили информацию, просто остается пассивной и не проявляет дальнейшей активности.
Уравнение (2) соответствует статусу активных «приемников». Их активность будет пропорциональна количеству получивших информацию.
Таким образом: (1) – соответствует пассивной аудитории при получении информации, а (2) – активной аудитории. Применение и реализация той или иной модели распространения информации будет определяться ценностью информации для «приемника».
Дополним эти зависимости еще одним параметром – старением распространяемой информации и зададим ее широко используемой экспоненциальной зависимостью [8]. Соответственно в линейном приближении представим уравнения (1) и (2) в виде:
(3)
(4)
В итоге мы получили уравнения распространения информации в однородной среде «приемников» с учетом ее старения во времени.
Решение (3) представим в виде ( замена ;n(0)=n(t=0)):
и при α = 0 (5)
На рис.1 представлена зависимость n(t) для значений A = 1 n(0) = 10-4 , при этом n0(t) α= 0; n1(t) α= 0,01 n2(t) α= 0,01 n3(t) α= 0,2
В рассматриваемом случае распространение информации происходит без практически существенного старения для α ≤ 0,01, т.е. периода старения информации . При больших значениях α (соответственно, меньших Тстар ) влияние старения информации на динамику ее распространения уже существенно.
Условием достижения информационного «насыщения», т.е. режима с можно считать выполнение неравенства:
(6)
Неравенство (6) соответствует ситуации, когда начальный уровень знания о продукте n(0) и амплитуда интенсивности информационного воздействия таковы, что распространение информации в пределах выбранной аудитории происходит за время, много меньшее времени «старения» информации
Рис.1. Зависимость роста численности n(t) для случаев: A = 1 n(0) = 10-4 ; n0(t) при α= 0; n1(t) при α= 0,01; n2(t) при α= 0,01; n3(t) при α= 0,2
Это самый простой способ распространения на уровне обыденных слухов и управление им возможно как за счет первоначального знакомства части аудитории с предметом слуха, так и увеличения амплитуды интенсивности слухов.
Для уравнения (4) аналогично находим решения:
и при α = 0 (5)
Условие информационного «взрыва» в соответствии с (5) определяется обращением в нуль соответствующего знаменателя. Ниже на рис. 2 приведен пример такой ситуации.
Рис.2. Зависимость роста численности n(t) для случаев: A = 1 n(0) = 10-4 ; n0(t) при α= 0; n1(t) при α= 5х10-5.
Случай, рассмотренный на рис.2 показывает, теоретически «взрывной» характер нарастания численности возможен, однако время увеличилось с в первом случае (рис.1) до t1 = 104 (α = 0) и t2 = 1,38x104 (α = 5x10-5).
Условие «взрыва» для первого уравнения в (5) находится из решения уравнения:
(6)
Очевидно, что уравнение имеет решение при , т.е должно выполняться . Это имеет простую интерпретацию: за время, когда должен произойти «взрыв» информация не должна состариться.
Увеличение времени «взрыва» более, чем на три порядка в рассматриваемой ситуации свидетельствует о том, что реальная информация просто устареет и не произойдет «взрывного» нарастания численности аудитории.
Таким образом, нужны более действенные методы продвижения информации, и это, прежде всего, должны быть центры, стимулирующие продвижение информации, которые расположены не вне, а внутри выбранной аудитории. Т.е. анализ ситуации с распространением информации в однородной среде привел к необходимости рассматривать аудиторию уже как неоднородную среду для достижения более эффективного управления распространением информации.
Рассмотрим далее вновь аудиторию, состоящую из N0 человек. В ней имеются две категории людей: «ретрансляторы» информации и «приемники» информации. Обозначим N1 – группа «ретрансляторов», которые принимают распространяемую информацию и передают ее далее «приемникам» - группа N2. Для «ретрансляторов» считаем, что вероятность приема ими для дальнейшего распространения информации составляет .
Скорость изменения их численности будет пропорциональна (вероятности восприятия информации) х (количество людей в аудитории, еще не подвергшихся воздействию информации):
, (7)
где N1 – «ретрансляторы», N2 – «приемники», а – амплитуда интенсивности воздействия, α – коэффициент старения информации.
Появление группы N2 в (7) обусловлено тем, что мы никак не разделяем эти группы в рассматриваемой аудитории. Вероятность приема группой N2 , на которую ретранслирует информацию группа N1 при условии приема-передачи один в один будет . Уравнение для скорости роста численности приемников того можно представить в виде:
(8)
Разделив обе части уравнений (7) и (8) на и сделаем замену переменных:
(9)
В итоге этих преобразований получаем предельно простую систему обыкновенных дифференциальных уравнений, содержащую две переменные и , и управляющий параметр β :
(10)
Стационарное решение системы (10) соответствует ситуации, когда =0 и из (10) находим:
или (и) (11)
или (и)
В соответствии с (11) возможны случаи:
а) при n1 = 0 значение n2 – любое, т.е. реально эта ситуация может возникать, когда после первоначального роста n1 количество «ретрансляторов» устремляется к нулю, при этом может быть достигнуто и значение n2 = 1;
б) случай n2 = 0 требует n1 + n2 =1 или n1 = 0, т.е при n2 = 0 у нас либо вообще отсутствуют «ретрансляторы» (n1 = 0), либо их количество достигло максимума n1 =1 и дальнейшего «вирусного» распространения не происходит.
Учитывая, что в нашей системе распространение информации происходит опосредованно: «ретрансляторы» → «приемники», хотя рост идет одновременно, стационарные режимы могут быть интерпретированные следующим образом:
Размножение «ретрансляторов» таково, что они составляют всю аудиторию (n1 =1), а эффективность воздействия на «приемники» низка и их количество n2 = 0. «Эпидемия» развиваться не может. В случае начала развития эпидемии количество ретрансляторов достигнув своего максимума (не обязательно n1 =1) начинает снижаться и устремляется к нулю, т.е. все они переходят уже в «приемники» информации
Учитывая, что во времени изменения величины n1 предшествует n2 , рассмотрим как предельный случай начальную стадию процесса. Для этого в (10) положим без учета старения информации (γ = 0) и интегрируя первое уравнение находим уравнение для зависимости количества «ретрансляторов»:
(12)
Зададим условие насыщения положив . С учетом малости n1(0) находим . Соответственно, выполним оценки: .
Оценим теперь собственно фазу развития «взрыва». В соответствии с ранее выполненными оценками считаем, что мы уже имеем величину , т.е. группа «ретрансляторов» достигла насыщения. Из второго уравнения (10) без учета старения, запишем:
(13)
Решая это уравнение методом разделения переменных с учетом , находим:
(14)
Из (14) приравнивая знаменатель к нулю, находим время «взрыва» или всплеска развития «эпидемии»:
(15)
Положив значения , получаем , т.е. критическое значение времени равно количеству циклов за которые начальный уровень концентрации «приемников» достиг предельно максимального. Как видно из (15), влиять на в группе «приемников» можно за счет роста величин b и N2(0). Из (15) очевидна обратно пропорциональная зависимость критического времени развития «эпидемии» от интенсивности b, и начальной концентрации n2(0).
Таким образом, в развитии «эпидемии» чрезвычайно важна роль интенсивности воздействия «ретранслятор» → «приемник» (коэффициент b).
Воздействие старения информации состоит в увеличении и если информация стареет так быстро, что , то эпидемический порог, приводящий к информационному взрыву, может и не наступить.
Для анализа системы (10) как с учетом старения, так и без него используем численный метод решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений с помощью методы Рунге-Кутта четвертого порядка с переменным шагом, реализуемый функцией Rkadapt(y,x1,x2,M,D) из пакета Mathcad 14. Отметим также, что эта функция имеется и в более ранних версиях этого программного продукта.
(а) (б)
Рис.3. Зависимость n1(τ) от времени для начальной стадии роста (3а) и спада (3б) при условии β = 1 (u<1>); β = 2 (g<1>); β = 3 (p<1>).
Рис.4. Зависимость n2(τ) от времени при условии β = 1 (u<1>); β = 2 (g<1>); β = 3 (p<1>).
На рис.3 и 4 приведены результаты численного решения системы (10) при отсутствии старения информации (γ = 0).
В соответствии с оценками (14) и (15) критическое время подчиняется зависимости . Ниже приведен листинг одной из вычислительных процедур:
(16)
Графики на рис.4 показывают достаточно длительное время, необходимое для взрывного развития процессе распространения при соотношении «ретрансляторы» : «приемники» по вероятности как р1 : р2 . Это соответствует попаданию одного «приемника» на канал распространения «ретранслятора». Для повышения эффективности взаимодействия считаем, что к каждому «ретранслятору» как агенту влияния привязано k «приемников». Для описания этого состояния второе уравнение в (10) заменим на следующее:
(17)
Ниже приведен листинг и результаты расчета для модернизированной системы (10) с учетом (17) в предположении отсутствия старения информации (γ = 0):
(18)
(а) (б)
Рис.5. Зависимость n1(τ) от времени для начальной стадии роста (4а) и спада (4б) для β = 0,001 при условии k = 1 (u<1>); k = 4 (g<1>); k = 10 (p<1>).
Рис.6. Зависимость n2(τ) от времени для β = 0,001 при условии k = 1 (u<2>); k = 4 (g<2>); k = 10 (p<2>).
Обращаем внимание, что параметр интенсивности β был уменьшен на два порядка. Общие закономерности предложенной модели сводятся к следующему:
• первоначально в аудитории происходит быстрый рост «ретрансляторов»;
• после достижения насыщения «ретрансляторами» всей аудитории начинается рост количества «приемников». Количество «ретрансляторов» уменьшается и они сами становятся «приемниками», т.е.заражаются распространяемой информацией;
• существенно сократить время насыщения аудитории «приемниками» можно привязав к каждому «ретранслятору» по несколько «приемников». В соответствии с проведенными расчетами сократить время «эпидемического порога», после которого наступает лавинообразный рост числа «приемников» можно на два порядка.
Эти выводы подтверждают известный вывод маркетологов о том, что наиболее эффективен «вирусный» маркетинг, реализуемый в сетях с высокой скоростью коммуникации и большой охватываемой аудиторией, т.е. в Интернет-сети.
Конечно, на первый взгляд допущение об отсутствии каких-либо количественных ограничений, т.е. «ретрансляторы» занимают только часть аудитории, кажется значительно влияющим на скорость размножения «приемников». Для устранения его, допустим, что в аудитории возможное количество «ретрансляторов» не превышает 20%. Это типичное допущение в соответствии с правилом Парето 20/80.
Для дальнейших расчетов в соответствии с эти допущением запишем первое уравнение в (10) в виде:
(19)
Численное решение было выполнено при условии: . Результаты расчета представлены на рис.7,8.
Результаты численного расчета, приведенные на рис.7 и 8 показывают, что общие закономерности, отмеченные при отсутствии ограничения на n1max сохраняются: сохраняется пороговый механизм развития «эпидемии», хотя скорость развития становится существенно ниже и форма кривой для приближается скорее к логисте.
Однако при снижении предельного значения «ретрансляторов» в 4 раза ( с 1 до 0,2) время начала развития резкого роста n2(τ) увеличилось примерно в 1,5 раза. Таким образом, даже столь неблагоприятное ограничение на количество «ретрансляторов» подтверждает жизнеспособность предложенной модели.
Рис.7. Зависимость n1(τ) от времени при условии n1max = 0,2 (u<1>); n1max = 1 (g<1>).
Рис.8. Зависимость n2(τ) от времени при условии n1max = 0,2 (u<2>); n1max = 1 (g<2>).
Выводы:
1. Рассмотрена модель скрытого распространения маркетинговой информации («партизанский» маркетинг).
2. На основе аналитического и численного анализа модели показано, что наиболее эффективен «вирусный» маркетинг, ведущий к взрывному росту количества потребителей информации.
3. Модель вирусного маркетинга по схеме «ретрансляторы» → «приемники» наиболее эффективна, когда имеется не вероятностная, а детерминированная связь между «ретранслятором» и «приемником» и каждый ретранслятор может одновременно взаимодействовать с несколькими преемниками. Этот схема типична для случая использования Интернет-сети и результаты ее анализа подтверждаются многочисленными практическими рекомендациями маркетологов, полученными ранее эмпирически.
2.3 Анализ эффективности рекламной деятельности ООО «РемСтройМеханизация»
Значение и эффективность рекламной деятельности заключается в экономической функции рекламы, которая заключается в создании спроса, увеличении объема продаж, улучшении показателей, характерных для товарного обращения (рост товарооборота, дохода, прибыли, сокращение товарных запасов и издержек). Анализ экономической эффективности рекламных мероприятий позволил ей убедительно доказать их долговременное влияние на рост прибыли: несмотря на снижение со временем доли затрат на рекламу в выручке, доля прибыли в выручке продолжает увеличиваться.
В ООО «РемстройМеханизация» распределения издержек обращения в рамках использования потоварно-группового метода отражен в табл. 1.
Таблица 1. Распределение издержек обращения на рекламу по товарным группам в ООО «РемстройМеханизация»
N
п/п Товарные
группы Объем товарооборота Фактические издержки
на рекламу
Сумма, руб. Уд. вес, % Сумма, руб. Уд. вес, %
1 1 2 000 000 32,47 270 000 64,30
2 2 3 460 000 56,17 103 800 24,72
3 3 600 000 9,74 42 000 10
4 4 100 000 1,62 3 780 0,9
Итого 6 160 000 100 419 850
Подобный анализ позволяет отобрать товарные группы и виды товаров с высоким уровнем рентабельности и, соответственно, низким уровнем издержкоемкости. Потоварно-групповому анализу и коммерческой калькуляции следует подвергать все товарные группы в целях определения тенденций и закономерностей торговой деятельности, поиска путей повышения рентабельности продаж, доходоемкости и минимизации издержкоемкости. Кроме того, рекомендуется проведение такого анализа по каждой статье издержек обращения для сравнительной оценки их емкости и отбора наиболее издержкоемких статей. Разумеется, потоварно-групповой анализ торговых затрат обусловливает значительную трудоемкость учетно-вычислительных работ, в то же время наличие и использование персональных компьютеров, прикладных программ экономического анализа будут способствовать уменьшению объема расчетных операций. Предлагается использование электронных таблиц Microsoft Excel для реализации расчетов распределения издержек обращения по товарным группам, в которых однократное введение алгоритма расчета позволит автоматически рассчитывать все необходимые параметры при вводе исходных данных. Наглядности подобных расчетов будет способствовать использование графиков и диаграмм в среде названной прикладной программы.
Бюро конъюнктуры рынка, спроса и рекламы продукции отдела маркетинга ООО «РемстройМеханизация» является структурным подразделением отдела маркетинга предприятия и подчиняется начальнику отдела маркетинга (маркетинг-директору). Структуру и штаты бюро утверждает маркетинг-директор, исходя из конкретных условий и особенностей производства, а также объема работ, возложенных на бюро. В своей деятельности бюро руководствуется:
- нормативными правовыми документами, регламентирующими деятельность в сфере рекламы и маркетинга;
- Положением об отделе маркетинга компании и настоящим Положением.
Задачи ООО «РемстройМеханизация»:
1. Разработка краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной стратегии маркетинга.
2. Исследование факторов, определяющих структуру и динамику потребительского спроса на продукцию компании, конъюнктуры рынка.
3. Изучение спроса на продукцию компании и разработка долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных прогнозов потребности в выпускаемой технике.
4. Исследование потребительских свойств производимой компанией продукции и требований, предъявляемых к ней покупателями.
5. Ориентация разработчиков и производства на выполнение требований потребителей к выпускаемой технике.
6. Организация рекламы и стимулирование сбыта продукции.
Функции:
1. Анализ и прогнозирование основных конъюнктурообразующих факторов потенциальных рынков сбыта выпускаемой предприятием продукции:
- коммерческо-экономических, включая экономическую ситуацию и финансовое состояние потенциальных покупателей, реальный платежеспособный спрос на выпускаемую технику и соотношение спроса и предложения на конкретные виды продукции;
- объемов поставки, технического уровня и качества конкурирующей техники, ее преимуществ и недостатков по сравнению с продукцией компании;
- наличия новых рынков сбыта и новых потребителей выпускаемой компанией продукции.
2. Исследование потребительских свойств производимой продукции и сбор информации об удовлетворенности ими покупателей. Анализ соответствия выпускаемой компанией продукции требованиям потребителей.
3. Выявление передовых тенденций в мировом производстве продукции по профилю компании.
4. Изучение спроса на выпускаемую технику на основе сбора заявок о потребности в разрабатываемой и производимой продукции, данных статистической отчетности, использование личных интервью, опроса по телефону, рассылки анкет; анализ и систематизация полученных данных и подготовка их для обработки на электронно-вычислительной технике.
5. Выявление системы взаимосвязей между различными факторами, влияющими на состояние рынка и объем продаж.
6. Анализ конкурентоспособности продукции компании, сопоставление потребительских свойств, цены, издержек производства с аналогичными показателями конкурирующей продукции, выпускаемой другими предприятиями.
7. Разработка на основе изучения конъюнктуры и емкости рынка прогнозов по платежеспособному спросу на новую и серийно выпускаемую технику.
8. Разработка краткосрочной (1 - 2 года), среднесрочной (до 5 лет) и долгосрочной (до 10 - 15 лет) стратегии маркетинга с учетом потребностей производства, емкости рынка, меняющегося платежеспособного спроса, проникновения на новые рынки сбыта, достижений научно-технического прогресса, конкуренции.
9. Расчет емкости рынка для продукции компании.
10. Координация и согласование действий всех функциональных отделов в выработке единой коммерческой политики.
11. Сбор, систематизация и анализ всей коммерческо-экономической информации по конъюнктуре потенциальных рынков сбыта продукции компании. Создание информационно-статистического банка данных по маркетингу, включая данные по заявкам на поставку продукции, ее производству, наличию запасов. Использование этих данных для ускорения сбыта продукции.
12. Определение географического размещения потенциальных потребителей.
13. Определение удельного веса продукции основных конкурентов в общем объеме сбыта на данном рынке.
14. Исследование структуры, состава и организации работы сбытовой сети, обслуживающей данный рынок.
|
обратная связь
