Influence-маркетинг: как измерить и максимизировать влияние?

Журнал Time ежегодно проводит рейтинг самых влиятельных людей планеты из самых разных сфер жизни: от политики и науки до спорта и творчества. Просматривая такие списки, невольно задаешься вопросом: неужели влияние действительно можно как-то измерить? Порассуждали об этом в новом материале.

Оценивать влияние Луны на приливы и отливы люди научились уже очень давно. А вот как оценить влияние на человечество Гутенберга, Эйнштейна или Стива Джобса? И возможно ли это вообще?

Если задуматься, то влияние — несложный процесс, подразумевающий, что один объект изменяет состояние другого:

Мы видим, что здесь нет ничего сверхъестественного. Идея проста ровно настолько же, насколько просты идеи, лежащие в основе работы печатного станка, теории относительности и айфона.

Однако очевидно, что простейшую идею распространения влияния легко развить до грандиозных масштабов. Максимизировав влияние, можно добиться больших успехов. В эру блогерского бума тема кажется весьма актуальной.

Распространение влияния изучалось в разрезе военного дела, а первые формальные модели появились в эпидемиологии. Особенно популярны они стали во время COVID-19.

Предлагаем взглянуть на картинку ниже:

Красным кружком обозначен человек, больной вирусом, желтые кружочки — это здоровые люди, а соединяющие их линии обозначают возможность контактирования друг с другом. Не знакомы с теорией графов? Не беда — все равно вы легко догадаетесь, что на левом графе болезнь будет распространяться гораздо быстрее, чем на правом.

В данном случае под влиянием понимается заражение вирусом, но точно по такой же схеме могут распространяться и сведения, которые способны побуждать людей к самым разным действиям. А раз так, то почему бы не попробовать извлечь из этого выгоду? Реклама — это тоже информация, которая способна кого-то подтолкнуть к покупке.

Давайте разберем простой пример. Допустим, у нас есть 10 подписчиков и три блогера: А, В и С. Проанализировав связи между ними, мы изобразили граф, который может выглядеть, например, вот так:

Допустим, нашего бюджета хватит на закупку рекламу только у двух блогеров. Как сделать оптимальный выбор?

С одной стороны, если мы купим рекламу у блогеров А и С, то мы увеличим охват:

С другой стороны, не всегда реклама побудит подписчика сразу совершить покупку. Вполня вероятно, что отклик будет гораздо сильнее у подписчиков, которые увидели рекламу дважды:

Поэтому покупка рекламы у блогеров А и В также может оказаться оптимальной.

Конечно, когда смотришь на такие простые картинки, поиск лучшего выбора кажется тривиальным. На практике, когда речь идет о сотнях блогеров и сотнях тысяч подписчиков, поиск наилучшего решения становится крайне трудоемким. К тому же работать приходится с графом, а это крайне «капризная» структура данных. Эта задача широко известна как Influence maximization, и для нее имеется ряд эффективных методов решения.

В своей практике мы столкнулись с проблемой максимизации влияния в контексте конкуренции нескольких авиакомпаний.

Такие задачи чаще всего рассматриваются в теории игр — обычно в них все сводится к максимизации прибыли. Но, как оказалось, величина (или степень) влияния авиакомпании на рынке может быть определена формально и, точно так же, как и прибыль, может быть максимизирована. Всё это не приводит к максимизации прибыли, потому что «заработать по максимуму сейчас» иногда означает «ничего не заработать потом», но в долгосрочной перспективе приводит к победе. Самое удивительное то, что стратегии, которые появляются благодаря таким решениям, позволяют добиваться успеха в конкурентной борьбе даже небольшим авиакомпаниям.

Получается, что влияние — это не просто абстрактное понятие, а реальный инструмент, который можно измерить и оптимизировать. Понимание механизмов распространения влияния и их применение в конкурентной среде может стать решающим фактором для долгосрочного успеха. В мире, где конкуренция становится все более жесткой, способность максимизировать влияние запросто может стать ключевым конкурентным преимуществом.