Рекламные технологии в России развиваются бурно с первых дней, когда рекламу «разрешили». Медиа-планирование здесь не составляет исключения. Различные рекламные агентства составляют медиапланы, высчитывают охват, частоту, индексы соответствия и многие другие столь же интересные показатели, чтобы потом клиент мог сравнить эффективность предлагаемых ему планов. Сравниваются же планы именно на основании соотнесения этих показателей.
Казалось бы, все логично, славная наука медиа-планирования начала свое бурное и стремительное развитие на нашей российской почве. Но, как это часто бывает, не учтены некоторые национальные особенности, а именно – достоверность и изначальные погрешности данных, на которые в начале своей работы опирается специалист по медиа-планированию.
Поскольку я – математик по первому образованию, вопрос погрешности в данных грыз и волновал мою душу давно. И вот, наконец, заболев гриппом этой зимой, я нашла время, чтобы вспомнить все подробности теории вероятностей, и, наконец, успокоить свою мятущуюся душу.
Итак, что же получается, если «тупо и злобно» всё посчитать?
Вопрос номер один – какая выборка обеспечит уверенные результаты для работы со средствами рекламы, имеющими рейтинги от 1 до 5? Напомню, что рейтингом называют процент взрослого населения России, Москвы и т.д., регулярно читающего данное издание, слушающего радиостанцию или смотрящего телеканал (передачу). А рейтинги от 1 до 5 являются весьма важными, поскольку для прессы, например, из более 100 изданий, распространяющихся по России, около 80 имеют рейтинги в этих пределах.
Так вот, пусть объём выборки будет такой, чтобы получаемый рейтинг с вероятностью 90% имел точность + 0,5. Не слишком уж точно, неправда ли? Так вот, чтобы обеспечить такие параметры, надо опросить не менее 27 000 человек. Замечу ещё, что повышение точности в два раза ведёт к увеличению объёма выборки в четыре раза. Откуда я всё это взяла, спросите вы. Из книжки В. Феллера «Введение в теорию вероятностей и её приложения», том первый, – отвечу вам я.
Что же, печально, пока ещё не смертельно. Идем дальше. Зная, какого объёма волновые исследования представлены на российском рынке, попытаюсь оценить точность представляемых данных. Отмечу сразу, что речь пойдет об объёме выборки в одной волне, а не во всем исследовании за, скажем, год, поскольку иначе часть данных уже может устареть.
Возьмем другой пример и другой срез данных. Речь пойдет о прессе. Пусть мы имеем исследование медиа-предпочтений по России в целом с объёмом выборки 10 000 респондентов, и хотим оценить издание с тиражом 200 000 и рейтингом среди населения в целом – 3%. Итак, если примерно оценить население России в 150 млн. человек, и предположить, что две трети из них имеют возможность и способность читать (по возрасту и состоянию здоровья), получается вот что: тираж в 200 000 экз. должно прочитать около 3 млн. человек (3% населения, способного читать), то есть каждый экземпляр прочитывает в среднем 15 (!) человек. Посмотрим с другой стороны: если каждый номер в среднем читает 3 человека (более ли менее разумное число), то, восстанавливая по данным опроса численность генеральной совокупности, получим, что население России, которое в состоянии читать, составляет 20 млн. человек, т.е. около 13% всего населения России.
Но у следующего за моими рассуждениями доверчивого читателя, наверное, давно уже вертится в голове вопрос: «Ну, хорошо, в том, что все у нас не как у людей ты меня убедила, а дальше что?»
Попробую ответить. Во-первых, если сравниваются два плана по статистическим показателям (GRP, частотному распределению, охватам, индексам соответствия и т.д.), то прежде, чем делать вывод об их качестве, надо посчитать погрешности в данных или хотя бы привести значения объемов выборок в используемых исследованиях.
Во-вторых, прежде чем перенимать западные технологии медиа-планирования, честно ответить себе и окружающим на вопрос, применимы ли они на наших данных с вот такими погрешностями.
В-третьих, не стоит сразу кидаться с обвинениями в адрес фирм, собирающих и продающих такие данные. Собственно, их развитие началось примерно тогда же, когда и наше с вами, уважаемые коллеги. И такое поражение в данных – не от непрофессионализма, а, скорее оттого, что даже исследования в таком объеме стоят весьма недешево, а уж если сделать опрос представительным во всех отношениях, то его вообще никто купить не сможет.
И последнее, как же работать, если под ногами нет твердой почвы из статистических данных? Как известно (например, из трудов математика Гельфанда), в таких случаях помогает система экспертных оценок. Не думайте, что речь идет о возврате к темному прошлому, когда медиа-плэннер, посмотрев в небо, рекомендовал клиенту размещать рекламу здесь или там, что и называлось «по данным экспертных оценок». Нет, речь о том, чтобы провести представительный опрос экспертов (проект такого опроса у нас уже есть), например, так, как это описывается в «Рабочей книге социолога». А поручить его проведение имеет смысл одной из тех фирм, у которых мы все сейчас покупаем панельные и волновые исследования медиа-предпочтений.
В завершение, для тех, у кого проснется такой же въедливый интерес к оценкам достоверности, приведенным выше, опишу честно и подробно, из каких предположений выводились эти оценки.
Итак, первое предположение – ответы на вопросы исследования медиа-предпочтений можно трактовать как испытания Бернулли. Второе - распределение респондентов (читателей, зрителей, слушателей) для каждого средства рекламы можно считать нормальным. И, наконец, третье – выборка респондентов из генеральной совокупности производилась случайным образом.
Напомню одну интересную особенность вычисления погрешностей в статистических исследованиях – погрешность данных выборочного исследования зависит только от исследуемой вероятности и от объема выборки, но, увы, не от объема генеральной совокупности. Практически это значит, что для получения данных о рейтинге рекламоносителя с желаемой точностью следует брать одинаковую выборку, как для Москвы, так и для России в целом. И ещё – в квотированной выборке погрешность не будет меньше, чем в просто случайной.
Аркадия Залёжная
----------
Подборки :: Аналитика • Бюджет • Маркетинг • Пресса • Реклама • Советы