Александр Назайкин - Медиапланирование на 100%

Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 211.

Там же.

Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 107.

Там же. С. 112

Рязанов Ю.Г., Шматов Г.А. Медиапланирование. – Екатеринбург: Экском, 2002. – С. 89.

«За исходный уровень мы берем 1 контакт за рекламный цикл. Затем мы добавляем или вычитаем контакты в соответствии со следующими четырьмя стратегическими факторами: внимание к средству рекламы; целевая аудитория; цели коммуникации; личное влияние…

Таким образом, в методе Росситера–Перси базовый уровень минимальной эффективной частоты принят равным 1, корректирующие пункты, задающие масштаб изменения коэффициентов, – это числа, кратные 1 (от -1 до средней частоты контакта главного конкурента fK, увеличенной на 1 или на 2).

Используя эти коэффициенты, Росситер и Перси предлагают рассчитывать величину МЭЧ на один рекламный цикл (обычно равный циклу покупки) по следующей формуле:

fэфф = 1 + А (Т + Сp + CL + I).

Теперь опишем, как изменяются коэффициенты А, Т, СP, CL и I, учитывающие различные факторы, влияющие на эффективность рекламы.

Внимание к средству рекламы учитывается коэффициентом А, который принимает два значения:

1 – для средств рекламы с сильным уровнем внимания (теле сериалы, телепрограммы в прайм-тайм, покупные газеты и журналы, стационарная наружная реклама),

2 – для средств рекламы со слабым уровнем внимания (остальные телепередачи, радио, случайно читаемая пресса, передвижная наружная реклама).

Специфика целевой аудитории учитывается коэффициентом Т, который принимает следующие значения:

0 – для лояльных потребителей марки,

1 – для непостоянных потребителей,

2 – для непостоянных потребителей других марок,

fK + 1 – для новых потребителей, где fK – средняя частота контакта главного конкурента. Зависимость эффективной частоты от fK позволяет учесть влияние, оказываемое рекламой конкурентов, на рекламу фирмы, направленную на новых потребителей». (Шматов Г. А. Основы медиапланирования: эвристический подход. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2005. – С. 134)

Источник: Joseph W. Ostrow, «Setting Effective Frequency Levels», Effective Frequency (New York: Research Foundation, 1982). Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 214–216.

Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 118–119.

Батра Р., Майерс Дж.Дж., Аакер Д.А. Рекламный менеджмент. – М.–СПб.–К.: Вильямс, 1999. – С. 635.

Там же. – С. 633.

Бузин В.Н., Бузина Т.С. Медиапланирование для практиков. – М.: Вершина, 2006. – С. 319.

Брайант Дж., Томпсон С. Основы воздействия СМИ. – М.: Вильямс, 2004 – С. 326.

Брайант Дж., Томпсон С. Основы воздействия СМИ. – М.: Вильямс, 2004. – С. 326.

Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 212.

Quelch J., Farris P. Cases in Advertising and Promotion Management. – Richard D. Irwin Inc., 1991. – С. 420–421.

Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 122.

Шматов Г.А. Основы медиапланирования: эвристический подход. – Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2005. – С. 125.

Стоимость создания медиаплана обычно варьируется в пределах 1–5% от суммы медиабюджета.

Щепилов К.В. Медиаисследования и медиапланирование. – М.: РИП-хол-динг, 2004. – С. 152.

Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 122.

С понятием OTS существует определенная путаница. В США контакты обозначают как Impressions, в России часто именно как OTS. Хотя в некоторых странах под OTS подразумевают частоту размещения рекламы.

Понятие «рекламный голос» будет рассмотрено ниже.

Очень часто задается: уровень GRP, средняя частота, охват 1+, охват с рекомендуемой эффективной частотой.

Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 277.

Сиссорс Дж., Бэрон Р. Рекламное медиа-планирование. – СПб.: Питер, 2004. – С. 362.

Например, «линейное программирование – один из самых часто используемых инструментов прикладных исследований. Его функция – работать с оптимальным распределением скудных ресурсов между конкурентными деятельностями с учетом ограничений, накладываемых конкретной ситуацией. Данные ограничения могут иметь финансовый, технологический, маркетинговый или организационный характер, но при этом они выражены в форме математического неравенства. Иными словами, линейное программирование – это метод математического представления планирования возможно лучшего размещения ограниченных ресурсов в случаях, когда применяемая модель использует линейные функции.