Орен Харари

Eсли вы вступаете в общество анонимных алкоголиков, то прежде всего вы должны признать, что вы алкоголик. Если вы не соглашаетесь на это, то Общество знает, что вы не изменитесь. Я думаю, что нечто похожее должно произойти с организацией для того, чтобы она изменилась, только в данном случае речь идет не об алкоголизме, а о "коммодизации" товаров или услуг. Другими словами, для того, чтобы произошло настоящее организационное изменение, руководители должны признать, что они производят самые рядовые товары или услуги, или товары или услуги, которые быстро становятся рядовыми.

Один из моих коллег справедливо заметил, что Интернет - это "мать всех коммодизаторов". Если сюда присовокупить влияние глобализации и снятие ограничений со свободного рынка, то вы получите среду, в которой рынки становятся забитыми равными товарами, которые с точки зрения потребителя неотличимы один от другого. Когда вы, как продавец, начинаете жаловаться на то, что ваш рынок стал насыщенным; или на то, что ваши потребители получают огромный выбор из конкурирующих товаров; или на то, как трудно стало новичкам получить место под солнцем; или на то, насколько чувствительными к цене становятся все предложения; или на то, насколько капризны и нелояльны ваши клиенты - то это верный признак того, что вы вступили в область коммодизации, и надо в этом самому признаться и подумать о том, что можно было бы изменить.

Такие процессы происходят повсеместно. Рассмотрим, например, компанию AT&T, которой по-прежнему принадлежит большая доля междугородних и международных переговоров. Но из-за технической революции и жесточайшей конкуренции эти услуги дают такую низкую норму прибыли, что крупнейшие компании воюют друг с другом, предлагая услуги почти по себестоимости. Различные технологии, например, Интернет-телефония, вскоре и вовсе сделают переговоры бесплатными. Перспективой роста обладает объединение голосовой связи, видео и передачи данных в широкополосном диапазоне. AT&T уходит из бизнеса предоставления услуг телефонной связи с тем, чтобы сосредоточить капитал и внимание на тех областях, которые сулят реальный рост. Теперь, когда руководители компании признали, что их основной бизнес превратился в рядовую услугу, компания, в конце-то концов, получила возможность заняться настоящими переменами.

Пару лет тому назад акции Hewlett Packard перестали расти. Ушла в небытие эра бурного роста, связанная с именами Билла Хьюлетта и Дэвида Пакарда. На лицо все признаки коммодизации. Затем ушел на пенсию Лью Платт, и его место заняла Карли Фиорина. Она признала проблему коммодизации и начала возвращать HP к жизни своей философии менеджмента, позволившей обойти эту проблему. "Наступил конец чистого продукта. Продукты становятся более полезными, более ценными и более выгодными, если их обернуть в услуги". Тэд Вайт реформировал поставщика ПК, компанию Gateway, которая столкнулась с такой же перспективой. Заметив, что жесткая конкуренция привела к консолидации рынка и значительному снижению цен (одни из симптомов коммодизации), он пришел к заключению, что "ящика более не достаточно".

"Ящика" достаточно, если он уникален, например, Palm Pilot фирмы 3Com. Как и следовало ожидать, и Фиорина и Вайт инвестируют большие средства в последние разработки, но они понимают, что постоянно получать большую маржу и расти можно только, поддерживая тесные личные отношения с клиентами, что в свою очередь связано с оказанием индивидуальных услуг в области финансов, сервиса, системного инжиниринга, сетевой интеграции, Интранет, консультирования, обучения и совместных разработок приложений следующего поколения.

Таким образом, если вы по-прежнему предлагаете на рынке то, что вы предлагали всегда и ведете свой бизнес по старинке, то не жалуйтесь. Если вы похожи на большинство фирм, то ваши продукты быстро становятся рядовыми. Вам нужно, прежде всего, самим себе в этом признаться. Только тогда вы сможете расти.

Екатерина Ерошкина

Рекламные технологии в России развиваются бурно с первых дней, когда рекламу "разрешили". Медиа-планирование здесь не составляет исключения. Различные рекламные агентства составляют медиа-планы, 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" все 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 объем 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 еще, что повышение точности в два раза ведет к увеличению объема выборки в четыре раза. Откуда я все это взяла, спросите Вы. Из книжки В. Феллера "Введение в теорию вероятностей и ее приложения", том первый, - отвечу Вам я.

Что же, печально, пока еще не смертельно. Идем дальше. Зная, какого объема волновые исследования представлены на российском рынке, попытаюсь оценить точность представляемых данных. Отмечу сразу, что речь пойдет об объеме выборки в одной волне, а не во всем исследовании за, скажем, год, поскольку иначе часть данных, собранная год назад, уже может устареть.

В таблице 1, приведенной ниже, даны доверительные интервалы, в которые попадает с вероятностью 95% значение рейтинга в опросе, если в генеральной совокупности рейтинг такой, как указан в заголовке таблицы. Иначе говоря, если среди населения в целом рейтинг издания равен единице, то при заданном объеме выборке он окажется в пределах, указанных в процентах от самого рейтинга в таблице 1. Напомню еще, что доверительным интервалом называют тот интервал значений, в который с заданной вероятностью попадет рейтинг в выборке, если в генеральной совокупности он таков, как указано в заголовке таблицы.

Таблица 1

объем выборки	доверительный интервал для рейтинга 1	доверительный интервал для рейтинга 3	доверительный интервал для рейтинга 5	доверительный интервал для рейтинга 10	доверительный интервал для рейтинга 20
1 000	+ 62.8%	36%	+ 27.5%	19%	+ 12.6%
3 000	+ 36.3%	20%	16%	11%	+ 7.3%
5 000	+ 28.0%	16%	+1 2%	+ 8.5%	+ 5.7%
10 000	+ 20.0%	+ 11.4%	+ 8 .7%	6%	4%
15 000	+ 16.2%	+ 9.3%	7%	5%	+ 3.3%

Что же это все значит, применительно к составлению медиа-планов? А вот что: при выборе рекламоносителя на основании исследования медиа-предпочтений с выборкой, например, 1000 респондентов, статистически неразличимыми оказываются рейтинги в интервалах от 03 до 1.6 (т.е. берем один процент от 1000, сначала отнимаем значение погрешности - 62.8%, получаем .37, затем прибавляем 62.8%, получаем 1.63) или от 3.7 до 6.35 (т.е. 5+27.5%, получается аналогично), при исследовании объемом 5 000 респондентов, неразличимы будут рейтинги в интервалах от 0.7 до 1.3 (т.е. 1+28%%, получается аналогично), или от 4.4 до 5.6 (т.е. 5+12%%, получается аналогично). Ну, и так далее.

С этой информацией в руках попробую решить простенькую задачку.

Пусть, на основании исследования телесмотрения, например, в Москве, с объемом выборки 1000 респондентов, составлен медиа-план включающий:
10 спотов с рейтингом в целевой группе - 5 процентов,
10 спотов с рейтингом 10
и 10 спотов с рейтингом 15.
Целевая же группа составляет 50% всей аудитории.

Итак, исследуется подмножество выборки объемом 500. Для такой выборки и вероятности 95% попадания в интервал, доверительные интервалы спотов будут:

Таблица 2

рейтинг спота	доверительный интервал
5	от 3 до 7
10	от 7.3 до 12.7
15	от 11.9 до 18.2

Более подробно результаты этой таблицы можно описать так: во-первых, для объема выборки 500 таким же образом, как в таблице 1 определяется доверительный интервал. Для рейтинга 5 это будет +38.4%, или доверительный интервал от 3 до 7; для рейтинга 10 - +26.8%, или интервал от 7.3 до 12.7; для рейтинга 15 - +21.2, или доверительный интервал от 11.9 до 18.2.

Теперь посчитаем суммарное значение GRP для этого медиа-плана. Оно с вероятностью 95% попадает в интервал от 222 до 379 (т.е. в интервал от минимального значения до максимального значения суммы всех рейтингов, значения берутся из таблицы 2). Не правда ли, забавно? А следует из этого результата, что два медиа-плана, построенные на выборке в 1000 респондентов для целевой группы, составляющей половину генеральной совокупности, статистически неразличимы, если они используют рекламоносители с рейтингами не более 15, и имеют разницу в показателях охвата целевой группы около 30%.

Возьмем другой пример и другой срез данных. Речь пойдет о прессе. Пусть мы имеем исследование медиа-предпочтений по России в целом с объемом 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. Тоже интересно, не правда ли?

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 исследования 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 еще - в квотированной выборке погрешность не будет меньше, чем в просто случайной.

Вот и все! Если у кого-то из коллег - медиа-плэннеров возникнет желание продолжить или оспорить эти рассуждения, я буду только рада. Со своей же стороны предлагаю обсудить такие вопросы:

В чем сходные черты и где разница при использовании статистических данных для медиа-планирования в России и, скажем, в Европе?

Или еще: каковы могут быть характеристики качественного медиа-плана?

Для затравки скажу, что для себя, в отделе медиа-планирования, мы уже нашли ответы на эти вопросы, так что как минимум одна точка зрения для обсуждения уже есть.