Охват или частота? В модели Recency!

Profile

F3^©

Постов: 4827
Дата регистрации: 25.08.2004

Цитата, автор Равшан:

П.С. Ну а вообще же, я продолжаю настаивать на том, что в реальности способ сбора информации не имеет большого отношения к решению практических задач, если привязываться к отклику.

Равшан, ну как же так? Я же доходчиво объяснил.
Кто может гарантировать, что для другого метода измерений и методики расчета охватов заявленные 100 и 30 пунктов для ТВ и радио будут давать аналогичные результаты по эф. частоте?
Неужели не согласны?
Именно по этому просил бы автора расчетов уточнять на каких данных сделан вывод.
P.S. Вы когда-нибудь считали охват и частоту при наличии исключительно данных о дневных и недельных охватах? А я считал. Оч. любопытные получались цифры. ТВ отдыхает. ;)

--------
Следует отличать неразвитые мысли от тщательно развитых не-мыслей.

15.10.2005 15:36

Profile

Михаил Дымшиц^©

Постов: 2758
Дата регистрации: 31.08.2005

Цитата, автор Fetch_aka_GB:

А как известно 80% покупок делаются всего 20% людьми

кстати, подумалось, а чего єто вдруг так должно быть всегда?
мне вот, например трудно представить, чтобы 20% домохозяек покупали 80% всего стирального порошка или зубной пасты, или чтобы у 20% людей было 80% холодильников...

Вообще-то именно такое соотношение получается если считать распределение капитала у населения. В конкретных товарных группах все-таки получается не так: есть группа потребителей, демонстрируемых самую большую частоту потребления, она обычно колеблется вокруг цифры 40%. Вот они и обеспечивают 60-70%%покупок за несколько циклов потребления. Учитывая, что они чаще и покупают более дорогие позиции, то в деньгах их доля еще выше, до 80-85%%. Но это точно не 20% - получить частоту потребления в 4 раза больше, чем в среднем среди покупателей, это,наверное, только среди посетителей стрип-клубов. Среди домохозяек такое различие, хоть в чем-нибудь, фиг найдешь.

--------
http://www.dnp.ru

15.10.2005 16:13

Profile

Михаил Дымшиц^©

Постов: 2758
Дата регистрации: 31.08.2005

Цитата, автор Гость:

Цитата, автор Михаил Дымшиц:

Цитата, автор Равшан:

Цитата, автор Михаил Дымшиц:

При случайном размещении выходов в неделю до 150 GRP результат по охвату более устойчив, чем при "фиксированном" размещении, это абсолютно точно.

Кстати, Михаил, все забываю уточнить, что значит "фиксированное" размещение? Размещение в одной передаче?

"Фиксированное размещение" это размещение в конкретном рекламном блоке, "свободное" - канал (сейлер) сам раскидывает выходы по сетке с обязательствами (как они их понимают) по GRP за время кампании.

Я так и подумал, но тогда мне не совсем понятно, почему результат при случайном более устойчив, чем при фиксированном, разве они чем-то по сути отличаются?

Равшан,
они отличаются вмещательством мнения пленера о изменении предпочтений телезрителей: в мнении всегда есть ошибка, полностью эти тенденции не угадываются никогда (если не по направлению, то по дате изменения - точно). А при случайном размещении все изменения взаимокомпенсируются.

--------
http://www.dnp.ru

15.10.2005 16:15

Profile

F3^©

Постов: 4827
Дата регистрации: 25.08.2004

Михаил, а как же субъективизм селера? ;)
Может на федеральном уровне расстановка и осуществляется автоматически, но в регионах это явно делается руками и кости при этом никто не бросает. :)

--------
Следует отличать неразвитые мысли от тщательно развитых не-мыслей.

15.10.2005 16:24

Profile

Равшан^©

Постов: 3376
Дата регистрации: 26.04.2005

Цитата, автор F3:

Равшан, ну как же так? Я же доходчиво объяснил.
Кто может гарантировать, что для другого метода измерений и методики расчета охватов заявленные 100 и 30 пунктов для ТВ и радио будут давать аналогичные результаты по эф. частоте?
Неужели не согласны?

Конечно, не согласен. Я специально поэтому подчеркнул, что при работе с откликом, вас перестают интересовать незначительные расхождения в таких промежуточных параметрах, как охват и частота. Значит, еще раз: эффективная частота, равно как и эффективный охват, при работе с откликом (знание, покупка и т.д.) вам не нужны.

15.10.2005 16:36

Profile

Равшан^©

Постов: 3376
Дата регистрации: 26.04.2005

Цитата, автор Михаил Дымшиц:

они отличаются вмещательством мнения пленера о изменении предпочтений телезрителей: в мнении всегда есть ошибка, полностью эти тенденции не угадываются никогда (если не по направлению, то по дате изменения - точно). А при случайном размещении все изменения взаимокомпенсируются.

Михаил, а разве вмешательство плэннера - не случайный процесс? Не может же плэннер вмешиваться всегда однонапрвленно во вред охвату?

Цитата, автор F3:

Михаил, а как же субъективизм селера?

Good point. :)

Цитата, автор F3:

P.S. Вы когда-нибудь считали охват и частоту при наличии исключительно данных о дневных и недельных охватах? А я считал. Оч. любопытные получались цифры. ТВ отдыхает. ;)

Интересно. Расскажите подробнее про то, как считали и что за цифры получались.

15.10.2005 16:48

Profile

Равшан^©

Постов: 3376
Дата регистрации: 26.04.2005

Интересно. Расскажите подробнее про то, как считали и что за цифры получались.

15.10.2005 19:40

Profile

Михаил Дымшиц^©

Постов: 2758
Дата регистрации: 31.08.2005

Цитата, автор Равшан:

Цитата, автор F3:

Михаил, а как же субъективизм селера?

Good point. :)

Это всегда есть. Я же подчеркивал, что это модельный расчет. А любое вмешательство человека ухудшает решение. То есть, в первые недели улучшает в пределах 10%, а в последующие - ухудшает.

--------
http://www.dnp.ru

15.10.2005 19:55

Profile

Юрий Рязанов^©

Постов: 2128
Дата регистрации: 07.04.2005

Цитата, автор Fetch_aka_GB:
...........................
... а при третьем 1/5, 2/5 и т.д, и тогда
1 выход рекламы в неделю 1/7 + 1/6(1-1/7) + 1/5{1-[1/7 + 1/6(1-1/7)]}
2 выхода рекламы в неделю 2/7 + 2/6(1-2/7) + 2/5{1-[2/7 + 2/6(1-2/7)]}
3 выхода рекламы в неделю 3/7 + 3/6(1-3/7) + 3/5{1-[3/7 + 3/6(1-3/7)]}
4 выхода рекламы в неделю 4/7 + 4/6(1-4/7) + 4/5{1-[4/7 + 4/6(1-4/7)]}
5 выходов рекламы в неделю 5/7 + 5/6(1-5/7) + 5/5{1-[5/7 + 5/6(1-5/7)]} = 1

БРАВО!!!
Я очень рад, что вы решили верно!!! Оранжевая Украина сделала нас Россиян :( (я вообще то махровый шовинист, но правда дороже):)

Для тех кому эта задача еще интересна, объясню ее решение максимально просто:

Пусть Равшан :) ходит в магазин 2 раза в неделю. А за неделю он имел всего 1 КОНТАКТ с рекламой.
Вероятность того, что его 1-ый заход в магазин совпадет с днем контакта p= 1/7
Вероятность того, что его 2-ый заход в магазин совпадет с днем контакта p= 1/6

Мы имеем два события 1/7 и 1/6, теперь подсчитаем их ОХВАТ, др. словами сложим эти события (как в медиа) и вычтем их пересечение (при выч. Охвата мы пересечения вычитаем):
Т.о. для Равшана, вероятность того, что его поход в магазин совпадет с днем рекламного контакта:

E(f)=E(1)=1/7+1/6-(1/7*1/6) = 28.6%

Я не люблю рекуррентных формул, они не удобны для расчета. Оказывается можно эту формулу записать в аналитическом виде:

E(f)=1-Произ[1- p(i)]

где i =[от1 до N], N-число «походов», а p(i)=f/(7- i+1)

2 Fetch_aka_GB , можете проверить, эта на вид простая формула, сопадет с вашей рекуррентной. Вы молодец!

15.10.2005 20:15

Profile

butaev^©

Постов: 2114
Дата регистрации: 01.09.2005

Добрый вечер Юрий.
О географии.
Задача, поставленная Вами аудитории несколько постов назад, была с точки зрения тер. вера почти элементарна. Я уверен, что ее все за час решили, просто многим коллегам не хотелось мешать плавно текущему здесь обсуждению.
Меня лично до сих пор волнует правомерность оптимизации распределения по вероятности заметить РО на базе тех покупаемых данных, которыми располагает планировщик. Но, т. к. никакая другая парадигма, кроме этой, пока серьезно не разработана, я упорно жду переосмысления основ. Рихтовка отдельных частных моделей мне менее интересна.

15.10.2005 20:58

Profile

Юрий Рязанов^©

Постов: 2128
Дата регистрации: 07.04.2005

Цитата, автор Равшан:

для: Юрий Рязанов©

После появления в объяснении аналогии с шарами, стало предельно ясно, что ваша задача не имеет ничего общего с медипланированием и тем более рисенси, кроме самих этих слов. (Еще раз повторюсь: вы уходите от рисенси, как только начинаете охотиться за походами человека в магазин вместо продаж конкретного бренда.)

Корректная задача на рисенси для медиапланера(!) будет звучать скорее так:
Ежедневно N-е количество покупателей приобретает стиральный порошок.
Срок действия рекламы 1 день.
Вопрос: какое количество рейтингов необходимо для охвата максимального количества людей, которые приобретут стиральный порошок завтра.

Равшан, я давно хотел корректно сформулировать задачу рисенси на языке вероятностей и применительно к технологии процесса оптимизации задач плэннига.
Решение (формулу) которую я привел, легко применить и для совпадения контакта на периоде планирования:
- 1 день
- 1 недели (здесь я вел речь о неделе)
- 1Месяца и т.д.
Все дело в том, что в софтах нет понятия ВРЕМЯ. А оптимизация к примеру G1+ .Дает разные плотности КОНТАКТОВ в день на душу населения - при оптимизации на НЕДЕЛЕ и МЕСЯЦЕ!!! А введение функции отклика E(f) –решает в частности и эту задачу стыковки разных периодов планирования.

15.10.2005 21:12

Profile

Юрий Рязанов^©

Постов: 2128
Дата регистрации: 07.04.2005

Цитата, автор butaev:

Добрый вечер Юрий.
О географии.
Задача, поставленная Вами аудитории несколько постов назад, была с точки зрения тер. вера почти элементарна. Я уверен, что ее все за час решили, просто многим коллегам не хотелось мешать плавно текущему здесь обсуждению.
Меня лично до сих пор волнует правомерность оптимизации распределения по вероятности заметить РО на базе тех покупаемых данных, которыми располагает планировщик. Но, т. к. никакая другая парадигма, кроме этой, пока серьезно не разработана, я упорно жду переосмысления основ. Рихтовка отдельных частных моделей мне менее интересна.

Эдуард, давай воздадим должное Fetch, он единственный не заболтал поставленную задачу «сомнениями»!
Тем более она чисто тер.верная, а не МЕДИЙНАЯ.

По сути вопроса: достаточно надежные данные по распределению вероятностей g(f) контактов дают только прямые измерения (пиплы числом >200 на город). Им можно верить! И если бы TNS зашила в софт в частности мою формулу в расчетную процедуру, тогда у всех (кто пользуется) была возможность (не в ручную) оптимизировать по Эффективному охвату (рисенси), хоть на периоде плэннига: 1 день, 1неделя , 1 месяц и т.д.

Я в самих первых своих постах писал, что точность медиа данных не главная задача:

Эфф.Охват: Gэф=Сумм[E(f)*g(f)]

Смотрите, в формуле произведение 2-х величин вероятностной природы. Можно убиться и точно мерить медиапотребление g(f), а отклик на контакты с РО не определен с точностью до: креатива, спроса, конкуренции, качества, дистрибуции и т.д.

Для самих СМИ знать медиапотребление – это вопрос жизни. Для рекламодателя по барабану эта точность вполне можно пользоваться другими методами измерений в т.ч. и брать просто прогнозные. Какой смысл биться за точность, коль отклик E(f) – неопределен!
Так, что Эдуард, вопрос по эффективности рекламы лежит не в плоскости достоверности медиаданных – а как раз в маркетинговой оценке отклика рекламы. А это уже твоя специальность. Вот вы братцы маркетологи и должны давать медиаплэннерам прогноз ОТКЛИКА потребителей в виде функции вероятностей E(f). И далее медиапланирование это уже вопрос техники пусть и порой достаточно сложной в организационном плане.

15.10.2005 21:55

Profile

Юрий Рязанов^©

Постов: 2128
Дата регистрации: 07.04.2005

Цитата, автор Михаил Дымшиц:

Юра,
неправильная метафора задачи (про шары не подойдет, у вас 3000 блоков, причем разного веса, т.е. у них разная вероятность быть вытащенными) и не оттуда заходите. Причем здесь, сколько раз человек ходит в магазин? У него же, покупателя, каждый день набор покупок различный.
………

Миша, задача не МЕДИЙНАЯ! Шары – это дни!!! Я взял 7 дней(шаров)- ваш любимый недельный период плэннига! Применяя мою формулу, столь же успешно можно решать и на 2 неделе(14 шаров) и на месяце (30 шаров) т.д. А черные шары – это дни с рекламными контактами.

Период на котором проводится оптимизация – очень важен и с технической точки зрения в т.ч.

Простой пример. У вас денег/возможность только на 1 выход в неделю в передачАХ с рейтингом Ro

Если вам надо планировать 4 нед. Рекламы. Вы будете вынужденно повторять этот 1вых. еженедельно в одной и тоже передаче, если оптимизируйте по 1 неделе! А это конечно не верно.

Вы абстрагируйтесь пжл. от медийной задачи. Давайте считать, что в результате ЛЮБОГО размещения (пусть и недельного это не важно в общем случае) ЦА получила вот такое распределение по контактам – g(f) (!) И все!

Вот я и предложил решить задачу нахождения эффективного охвата в модели Recency
Получается, что распределение по контактам g(f) – для не больших весов (<150GRP) может быть любым, т.о. способ оптимизации для рисенси не важен, важен GRP

Gэфф=Сумм[E(f)*g(f)], для любого набора распределения контактов g(f) среди ЦА

E(f)=1-Произ[1- p(i)]

где i =[от1 до N], N-число «походов», а p(i)=f/(7- i+1)

А вместо «7» в знаменателе вы можете ставить другой период оптимизации, если месяц то 30 дней и т.д.

15.10.2005 23:30

Profile

Равшан^©

Постов: 3376
Дата регистрации: 26.04.2005

Цитата, автор Юрий Рязанов:

Вот я и предложил решить задачу нахождения эффективного охвата в модели Recency

Юра, я все же еще раз попытаюсь обратить ваше внимание на то, что в задаче нет рисенси. Это не рисенси. По сути своей. К продвижению брендов неприменима.

Ваша находка скорее - на оптимизацию, точнее отсутствие необходимости оптимизации охвата для контакта с посетителями магазинов. Я даже нашел практическое применение к вашей задаче: реклама торговых комплексов.

16.10.2005 13:32

Постов: 2758
Дата регистрации: 31.08.2005

Цитата, автор butaev:

Меня лично до сих пор волнует правомерность оптимизации распределения по вероятности заметить РО на базе тех покупаемых данных, которыми располагает планировщик. Но, т. к. никакая другая парадигма, кроме этой, пока серьезно не разработана, я упорно жду переосмысления основ. Рихтовка отдельных частных моделей мне менее интересна.

Эдуард,
принципиальных проблем в индустриальных рейтингах нет, нужно понимать, что и почему различается у разных измеретелей и т.д., но, повторюсь, принципиальных проблем в этой сфере нет (опять же, если исключить банальную недобросовестность). В индустриальных данных плохо отображаются специальные и малые группы, но они и не обещаются покупателю.

А вот с "основами" действительно очень плохо. На рекламу повесили задачи, которые она решить не может в принципе. Прежде всего - информирование и обучение новым техническим решениям. Реклама эту задачу не может решить в принципе, но является необходимым фоном для работы промоуторов: только лично мы можем научить друг друга что-то делать иначе, чем делалось до этого. Реклама может только перераспределять между брендами в пределах товарной группы, даже задачу вторичной конкуренции реклама решить не может.
Чем меньше и специфичнее становятся целевые группы, тем больше внимания надо уделять личным контактам, а не накачивать рекламные бюджеты. ПОнятно, что набор и обучение персонала это сложнее, чем раздувать рекламный бюджет, но другого эффективного пути нет.

--------
http://www.dnp.ru

16.10.2005 19:53

Постов: 2128
Дата регистрации: 07.04.2005

Цитата, автор Юрий Рязанов:

..........................
Я в самих первых своих постах писал, что точность медиа данных не главная задача:

Эфф.Охват: Gэф=Сумм[E(f)*g(f)]

Смотрите, в формуле произведение 2-х величин вероятностной природы. Можно убиться и точно мерить медиапотребление g(f), а отклик на контакты с РО не определен с точностью до: креатива, спроса, конкуренции, качества, дистрибуции и т.д.

.........

Для "гуманитариев" поясню, чуть подробней:

Формула эффективности рекламы содержит сумму произведений двух случайных величин: Е*g =Отклик*число людей

Ошибка произведения 2-х случайных величин (квадрат ошибки):

[dGэф/Gэф]^2=[dE/E]^2 + [dg/g]^2

[dE/E]^2 – это квадрат ошибки отклика на рекламу
[dg/g]^2 – это квадрат ошибки медиапотребления

Мораль для всех исследователей всего мира этой формулы такова: основное внимание нужно всегда уделять тем величинам, которые дают НАИБОЛЬШИЙ вклад в окончательную ошибку

Очевидно, что ошибка в прогнозировании отклика E(f) на рекламные контакты дает фантастически гигантский вклад в общую ошибку, что фактически сводит на нет - любые по точности измерения медиапотребления.

Предложенная мною здесь модельная задача «Recency» в рамках которой можно абсолютно точно (без ошибок) записать выражение для E(f) – пожалуй единственно возможный случай, когда это можно сделать. Модель рисенси доказана практикой Д.Ф.Джонса на сотнях брэндов в десятках стран мира.

Из всех Эвристик относительно воздействия рекламы на поведения потребителя – эта эвристика доказана практикой.

16.10.2005 21:29

Постов: 2128
Дата регистрации: 07.04.2005

Цитата, автор Равшан:

16.10.2005 22:15

Постов: 3376
Дата регистрации: 26.04.2005

Цитата, автор Юрий Рязанов:

Равшан, да нет конечно у меня уверенности на 100%, нет. Я с удовольствием поучавствую в обсуждении любой другой формулировки R-модели.

Но. Если это будут одни слова...слова... я их пропущу мимо ушей. Слов мы говорим много. А записать внятную формулу/алгоритм, которым можно руководствоваться в конкретном расчете МЕДИАПЛАНА вот не получается... :(

Конечно, проговорить вопрос, прежде чем что то записать на языке цифр/формул полезно...

Юра, а давайте сделаем так: я опишу рисенси словами, а вы распишите ее в формулах, попробуем?

Рисенси:

Нам неважно, кто и сколько раз в неделю ходит в магазин. Нам неважно, кто и как часто покупает наш бренд. Нам не нужны циклы покупок, ЖЦТ, ЖЦБ и т.д. и т.п.

Все, что нам нужно знать для оптимизации, это:
1. Бренды в нашей категории покупаются ежедневно, но:
- существуют дни в неделе, дни в месяце, месяцы в году, когда продажи в нашей категории бывают существенно выше.
2. Наш продукт продается везде, но:
- существуют различные географические рынки, где наша категория продается существенно лучше,
- существуют географические рынки, где наш бренд продается существенно лучше остальных.
3. Наш продукт покупается и используется всеми, но:
- существуют группы людей, которые покупают его в существенно больших количествах.

Однако, ключевым моментом здесь является то, что наш бренд покупается ЕЖЕДНЕВНО разными людьми. Мы не следим за их жизнью, нам неинтересно, ходил ли он за этим продуктом вчера и придет ли за ним завтра. Мы работаем не с конкретными людьми, а с сегодняшними покупками. Нас интересует не потенциальный покупатель, а только тот, кто точно, на 100%, без вариантов, придет за нашим брендом завтра.

17.10.2005 00:23

Постов: 1920
Дата регистрации: 30.04.2004

[quote]Цитата, автор Юрий Рязанов:

Цитата, автор Равшан:

Равшан, да нет конечно у меня уверенности на 100%, нет. Я с удовольствием поучавствую в обсуждении любой другой формулировки R-модели.

Но. Если это будут одни слова...слова... я их пропущу мимо ушей. Слов мы говорим много. А записать внятную формулу/алгоритм, которым можно руководствоваться в конкретном расчете МЕДИАПЛАНА вот не получается... :(

Конечно, проговорить вопрос, прежде чем что то записать на языке цифр/формул полезно...[/quot

Юр, Равшан прав - это не рисенси.
К сожалению не была у компьютера и дискуссия вот как ускакала вперед.
Еще раз повторюсь..
Это не рисенси.

Равшан очень хорошо описал задачи рисенси...
Вот и нужно подумать-как создать внятную формулу рисенси-которую ты хочешь вложить в софт...

17.10.2005 12:29

Постов: 2457
Дата регистрации: 02.07.2004

Цитата, автор Михаил Дымшиц:
Чем меньше и специфичнее становятся целевые группы, тем больше внимания надо уделять личным контактам, а не накачивать рекламные бюджеты. ПОнятно, что набор и обучение персонала это сложнее, чем раздувать рекламный бюджет, но другого эффективного пути нет.

О!

17.10.2005 13:35