Tamburin — программа для прогнозирования эффективности рекламных кампаний в оффлайн и онлайн медиа

Ответ на вечный вопрос “сколько продаж я получу, если вложу в ТВ рекламу миллион”

Идея

Результат рекламной кампании должен быть предсказуем и посчитан. В эру big data уже просто неприлично говорить, что реклама не влияет напрямую на продажи, что реклама влияет только на знание бренда или обеспечивает охват аудитории, а вклад в результат вносит еще какой-то ряд мифических факторов

Для digital эта задача успешно решается известными инструментами, а вот в оффлайн рекламе все было довольно печально.

Впрочем, есть эконометрика в рекламе - это способ, позволяющий рассчитать вклад факторов и ответить на вопрос в стиле “ТВ реклама в мае принесла 524 тысячи проданных упаковок, а вторая версия креатива сработала лучше на 20%”

Изначально эконометрика для маркетологов или не преподается, или преподносится в таком виде, что человеку с гуманитарным образованием очень тяжело освоить ее принципы и существующие инструменты для расчетов. Ну или для начала хотя бы понять, что это такое.

Очевидно назрела необходимость в простом, удобном и понятном решении, которое позволило бы дать ответ на вечный вопрос, вынесенный в заголовок.

Продукт

Мы взяли несколько методов эконометрики для профессионалов в рекламе и маркетинге, перевели на понятный язык и сделали удобный, простой и понятный софт для расчетов, который назвали Tamburin.

Теперь можно загрузить данные из файла и за несколько минут получить прогноз эффективности и оценку прошедших рекламных кампаний. А также понять, как на продажи повлияла погода или изменения цены.

При этом можно даже не очень сильно вникать в то, что происходит внутри, главное, что результат можно получить без особых усилий и затрат времени.

Не нужно быть математиком - достаточно знать, какие факторы обычно влияют на категорию. На всякий случай, стандартный набор факторов мы включили в документацию, но обычно все же маркетологи понимают специфику именно своего продукта.

Схема работы проста - загружаем данные, ставим галочки напротив факторов и добиваемся лучшего попадания зеленой линии (модели) в синюю (реальность).

Вот такой простой общий принцип. Потом можно продолжить линию модели и получить прогноз продаж при заданном рекламном бюджете.

Специалисты по анализу данных и машинному обучению, разумеется, заметят тут знакомые мотивы, похожие на иные инструменты, которые они могли видеть или использовать ранее.

Но проблема похожих инструментов в том, что они слишком сложные и требуют понимания внутренних процессов. В случае Tamburin такое понимание конечно тоже не помешает, но, так скажем, не является обязательным.

Что может Tamburin

  • рассчитывать вклад различных факторов в продажи (в штуках, деньгах) или в другие результаты рекламных кампаний (например, трафик в магазин или звонки). При этом не имеет значения, какая реклама размещалась или планируется - оффлайн (ТВ, радио, наружка) или онлайн (онлайн видео, соц сети итд).

  • показывать, какие инструменты не сработали;

  • оценивать, какой креатив принес больше продаж;
  • прогнозировать, сколько продаж принесет инструмент рекламы в будущем и какой бюджет будет оптимален для заданного уровня продаж;
  • рассчитывать, в какой момент инструмент перестает быть эффективен;
  • оценивать отсроченный эффект рекламы в продажах.

Что нужно для работы

Минимум 30 наблюдений (продаж, трафика, бюджетов) - недель, месяцев, иногда подходят дни.

Что планируется:

  1. Стандарты категорий для того, чтобы прикинуть свою эффективность в отсутствии данных;

  2. Автоматический учет погоды, осадков,экономических и прочих внешних факторов.

Как попробовать:

Оставить заявку по ссылке и получить софт в обмен на ваше мнение и оценку. Мы пришлем вам Tamburin и инструкцию по работе в ответ на вашу заявку и хотя бы пару слов о том, для каких задач вы хотите его попробовать.

0
3 комментария
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Nataly Ponyatova

Это все работает только в условиях чистого эксперимента, когда можно выделить абсолютно одинаковый набор условий (помним про сезонность, LFL, погоду и т.д.) "с экспериментом" и "без эксперимента". А если условия не соблюдены, то можно и без эконометрики обойтись.

Ответить
Развернуть ветку
Наталья Ивановская
Автор

Конечно, мы не знаем всех факторов, влияющих на продажи, ведь мы не в идеальном мире. Есть немало условий, которые мы просто не можем учесть - человеческий фактор, например. Но ведь это не значит, что все прогнозы бесмысленны и бесполезны. Мы берем те параметры, которые нам известны и делаем прогнозы с заданной вероятностью (у нас для этого есть показатель значимости, который нам говорит, чему мы можем доверять, а чему лучше не надо). Эконометрика, можно сказать, создана именно для этого - рассчитывать вклад тогда, когда нет чистого эксперимента

Ответить
Развернуть ветку
0 комментариев
Раскрывать всегда