В сфере рекламных технологий в России наблюдается стремительное развитие, которое началось буквально с момента легализации рекламы. Медиапланирование не является исключением из этой общей тенденции. Разнообразные рекламные агентства занимаются разработкой медиапланов, производя расчеты охвата, частоты, индексов релевантности и прочих не менее любопытных метрик, что позволяет заказчику в дальнейшем сопоставить эффективность представленных вариантов. Критерием для выбора служит именно сравнение этих ключевых показателей.
Внешне все выглядит вполне обоснованно: эта уважаемая дисциплина медиапланирования начала свой активный и быстрый подъем на российской территории. Однако – как это нередко случается – в расчет не были приняты определенные специфические национальные факторы, а именно: надежность и изначальные ошибки в исходных данных, с которыми специалисту по медиапланированию приходится работать на старте.
Поскольку мое первое образование — математическое, тема погрешностей в массивах данных давно не давала мне покоя и занимала мои мысли. И вот, когда я этой зимой слегла с простудным заболеванием, наконец появилось время, чтобы освежить в памяти все детали теории вероятностей и хотя бы частично унять свое беспокойство.
Итак, что же проявится, если произвести этот расчёт, действуя бездумно и с недобрым намерением?
Первоочередной задачей является определение такого объема выборки, который гарантирует достоверность данных при анализе рекламных носителей, чьи рейтинги варьируются от 1 до 5. Напомним, что рейтинг — это доля взрослого населения Российской Федерации, Москвы и так далее, которая регулярно знакомится с печатным изданием, слушает определенную радиостанцию или следит за конкретной телевизионной программой. Диапазон рейтингов от 1 до 5 имеет критическое значение, так как среди печатных изданий, распространяемых по всей России (а их более сотни), примерно 80% попадают как раз в эти рамки.
Итак, давайте установим такой размер выборки, чтобы итоговый рейтинг с вероятностью 90% обладал погрешностью не более чем в плюс-минус 0,5. Не слишком высокая планка требовательности, не так ли? Для достижения таких характеристик требуется опрос как минимум 27 000 индивидов. Стоит также отметить, что для удвоения точности требуется учетверверение размера выборки. Откуда эти цифры? Ответ кроется в труде В. Феллера «Введение в теорию вероятностей и её приложения», первый том.
Что ж, ситуация скорее удручающая, но не фатальная. Продолжим. Учитывая объём волновых исследований, представленных на российском рынке, я постараюсь прикинуть погрешность предоставляемых сведений. Оговорюсь сразу: мы будем рассматривать размер выборки для одного замера (одной волны), а не для совокупного исследования за длительный период, например, год, так как устаревание информации может стать проблемой.
Рассмотрим иной пример и другой сегмент данных. Речь пойдет о печатных изданиях. Допустим, у нас есть исследование медиапредпочтений по всей России с выборкой в 10 000 опрошенных, и мы хотим оценить издание с тиражом 200 000 экземпляров и долей интереса среди всего населения в 3%. Прикинем численность населения РФ в 150 млн человек и предположим, что две трети из них по возрасту и состоянию здоровья способны к чтению. Тогда выходит следующее: тираж в 200 000 должен быть прочитан примерно 3 млн человек (3% от числа читающего населения), что означает, что в среднем каждый экземпляр читают около 15 человек (!). Посмотрим под иным углом: если принять, что среднее число читателей одного номера составляет более или менее реалистичные 3 человека, то, экстраполируя данные опроса на генеральную совокупность, мы получим, что читающее население России составляет 20 млн человек, то есть всего около 13% от общей численности населения страны.
Однако, у внимательного читателя, который следует за моими умозаключениями, наверняка уже давно назрел резонный вопрос: «Так, ладно, допустим, ты меня убедила, что у нас всё не по-людски, а каков дальнейший план действий или следующий шаг?»
Позвольте высказать свое мнение. Прежде всего, если производится сопоставление двух планов на основе их статистических метрик (таких как GRP, распределение по частоте, охваты, индексы релевантности и прочее), то до вынесения суждения о превосходстве одного над другим необходимо произвести расчет погрешностей в полученных данных либо, как минимум, указать объемы выборок, на которых основывались проводимые исследования.
Во-вторых, до того как внедрять западные методики медиапланирования, необходимо трезво оценить и открыто заявить, насколько они релевантны для наших сведений, учитывая имеющийся уровень погрешностей.
В-третьих, не следует торопиться с критикой компаний, которые занимаются сбором и реализацией подобных данных. Фактически, их становление происходило параллельно с нашим, коллеги. И этот дефицит данных обусловлен не столько отсутствием профессионализма, сколько тем, что даже исследования подобного масштаба требуют значительных затрат, а если сделать их воистину репрезентативными, то приобрести их окажется не под силу никому.
И последнее: как же вести работу, когда фундамента статистических данных шаток? Как общеизвестно (вспомним, к примеру, наработки математика Гельфанда), в таких ситуациях спасает опора на систему экспертных суждений. При этом не стоит полагать, что это возврат к архаичным временам, когда медиапланер, оценив обстановку "с потолка", давал клиенту советы по размещению рекламы – что и именовалось "экспертной оценкой". Речь идет о проведении репрезентативного анкетирования самих экспертов (у нас уже имеется готовый проект, как это организовать), по методикам, аналогичным тем, что изложены, например, в «Рабочей книге социолога». Проведение такого исследования целесообразно поручить тем же агентствам, у которых мы сейчас приобрели данные по панельным и волновым исследованиям медиапредпочтений.
В заключение, для тех, кого заинтересует столь же пристально вопрос о надежности упомянутых выше расчетов, я дам исчерпывающее и откровенное описание того, на каких допущениях эти оценки были выведены.
Таким образом, в качестве первой гипотезы мы примем, что ответы, полученные в ходе изучения медиапредпочтений, могут быть смоделированы испытаниями Бернулли. Вторая посылка состоит в том, что распределение опрошенных (будь то читатели, телезрители или радиослушатели) по отношению к конкретному рекламному каналу можно аппроксимировать нормальным законом. И, в завершение, третье допущение заключается в том, что отбор респондентов из всей совокупности производился методом случайной выборки.
Стоит напомнить важный нюанс, касающийся расчета погрешностей в статистическом анализе: величина ошибки выборки определяется исключительно исследуемой вероятностью и численностью самой выборки, но, к сожалению, не зависит от размера генеральной совокупности. На практике это приводит к тому, что для достижения требуемой точности при оценке рейтинга рекламного носителя размер выборки должен быть идентичным, независимо от того, опрашиваем ли мы Москву или всю Российскую Федерацию. Более того, следует учитывать, что погрешность в случае квотированной выборки не будет ниже, нежели при использовании чисто случайного отбора.
Аркадия Залежневич
----------
Подборки :: Аналитика • Бюджет • Маркетинг • Пресса • Реклама • Советы