Применение дисперсионного анализа для анализа эффективности элементов рекламной компании | Статья в журнале «Молодой ученый»

Автор:

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №7 (141) февраль 2017 г.

Дата публикации: 19.02.2017

Статья просмотрена: 37 раз

Библиографическое описание:

Хоршикян Г. В. Применение дисперсионного анализа для анализа эффективности элементов рекламной компании // Молодой ученый. — 2017. — №7. — С. 293-296. — URL https://moluch.ru/archive/141/39888/ (дата обращения: 28.05.2018).



Исследования М.Вонке в области разработки рекламной компании крупных брендов показали зависимость доверия потребителей тому, кто предоставляет причины такого доверия. Был рассмотрен вопрос о количестве причин, которые реклама должна содержать для обеспечения эффективности.

Ключевые слова: дисперсионный анализ, эффективность рекламы, факторы, гипотеза

Эффективность производства зависит от большого количества факторов, среди которых можно отметить инвестиционную привлекательность, эффективность управления, условия налогового обложения, ценовую политику и многое другое. Одним из факторов также является маркетинговая составляющая. Данная работа будет посвящена разбору и рассмотрению исследования М. Вонке, в котором центральной темой была рекламная компания такого широко известного бренда, как «BMW». Специфичность разрабатываемой рекламной кампании состояла в необходимости соревноваться с другим крупным автомобильным брендом, представляющим модели в схожей ценовой категории: Mercedes.

Ключевым моментом рекламы, противопоставляющей «BMW» и «Mercedes», являлось предложение всем зрителям самим назвать причины для того, чтобы предпочесть BMW. Такой рекламный ход был выбран в результате масштабного обзора литературы, посвященной социальной психологии. Вкратце и упрощенно, принцип работы такой рекламы сводится к человеческой склонности больше доверять тому, для чего им предоставляют причины, пусть даже абсурдные: по этому принципу построены знаменитые слоганы Pedigree: «Потому что я люблю собак» и L’Oreal: “Because We’re Worth It.” Дополнительный эффект достигается при помощи того, что в рекламе не даются причины прямо, а предлагается назвать их самому: вне зависимости от реального отношения к бренду человек неосознанно начинает их искать и, в конце концов, находит, повышая лояльность к нему.

Вопрос, рассматриваемый исследователями, состоял в определении числа причин, которые реклама предлагала бы назвать: много (десять) или всего одну. Значимость такого, казалось бы, незначительного момента становится ясной, когда речь идет об очень крупных брендах. Эта проблема встает перед многими крупными брендами и сейчас, спустя десятки лет: маркетинг вышел на новый уровень, и привычные методы работы с целевой аудиторией уже не дают такого же эффекта, как раньше. Активный ребрендинг, проводимый многими компаниями в последние годы, подтверждает этот тезис. Для настоящих гигантов рынка, которых в каждой отрасли индустрии не так уж и много, ключевым моментом является превосходство именно над основными конкурентами, поэтому рекламные технологии, направленные на это, сейчас крайне востребованы.

В одной из групп респондентам предлагалось назвать десять причин предпочесть BMW, в другой — одну. В двух других группах просили назвать десять или одну причину не выбирать BMW. Чтобы контролировать фактор первого предъявления, половину каждой группы просили оценить сначала BMW, а другую половину — сначала Mercedes. Предварительные исследования показали, что оба бренда оцениваются положительно, с небольшим превосходством BMW, а любая формулировка рекламы является достаточно приятной и не раздражающей для данной выборки без каких-либо значимых различий между ними. Всего в исследовании приняло участие 160 респондентов мужского пола с достатком выше среднего (целевая аудитория брендов).

В данном исследовании представлено два фактора — оценка бренда и указанное в рекламе количество причин. У первого фактора — два уровня (за и против BMW), у второго — тоже два (одна причина и десять причин). Так как фактора два, в данном исследовании был применен метод двухфакторного дисперсионного анализа при наличии трех нулевых гипотез: H0A, H0B, H0AB. Данные нулевые гипотезы говорят об отсутствии влияния на зависимую переменную предрасположенности к бренду (первый фактор), количества причин (второй фактор) и их совместного влияния. Нулевой гипотезе противопоставляют альтернативную (или конкурирующую) гипотезу Н1, представляющую собой логическое отрицание Н0. Принятие решения о справедливости для генеральной совокупности той или иной гипотезы будет принято после применения того или иного статистического критерия к данной выборке, в данном случае — F-критерия Фишера.

В данном исследовании применяется не только многофакторный дисперсионный анализ, но и однофакторный. Для него гипотеза H0 будет сформулирована следующим образом:

‒ Между средними значениями зависимой переменной (оценка бренда) групп с разными уровнями фактора не будет значимой разницы.

Гипотеза H1 будет звучать так:

‒ Средние значения зависимой переменной на разных уровнях фактора различаются

Однофакторная модель включает в себя только одну межгрупповую сумму квадратов, тогда как в двухфакторном дисперсионном анализе в модель включены суммы квадратов для каждого фактора и взаимодействия между ними. Таким образом, межгрупповая сумма квадратов может быть представлена как

Так же раскладываются на компоненты и степени свободы:

Аналогично однофакторному дисперсионному анализу, рассчитывается и внутригрупповая, и межгрупповая изменчивости:

В данных формулах k — количество уровней фактора А, l — количество уровней фактора B, Mij — среднее значение для ячейки ij.

Расчет сумм квадратов для двух факторов происходит по следующим формулам:

Сумма квадратов для взаимодействия факторов — результат вычитания из общей межгрупповой суммы квадратов сумм квадратов факторов А и В.

При делении сумм квадратов на числа степеней свободы мы получим средние квадраты:

Расчет самого критерия для проверки статистических гипотез для каждого фактора производится при помощи следующих F-отношений:

;

Совокупное влияние факторов тоже имеет свою статистическую значимость, рассчитывают по этой формуле:

Уровень значимости каждого F-отношения устанавливается при помощи сравнения результатов с табличными значениями, соответствующими выбранной критической области: правосторонней, левосторонней или двусторонней.

В данном исследовании дисперсионный анализ был проведен несколько раз по всем данным с разных групп (что, строго говоря, статистически не очень верно без поправок), были получены значимые результаты, позволившие принять гипотезу H1 по всем выделенным ими факторам. Это привело к выводу о соответствии данных их первоначальной гипотезе: когда человеку нужно назвать всего одну причину выбрать BMW, это убеждает его в превосходстве бренда куда эффективней, чем 10 причин, причем эффект сохраняется при любом предубеждении респондента.

Для подтверждения полученных, в этом масштабном исследовании, данных, мы провели свое исследование, в котором поучаствовало 9 человек, идентичное предыдущему. Мы сформировали три группы: группа с рекламой о 10 причинах, группа с рекламой об одной и группа с рекламой без упоминания причин выбрать один из брендов. В качестве исследуемых брендов мы взяли Burger King и McDonald’s, активно конкурирующие в РФ.

Гипотезы сформулированы следующим образом:

H0 — Между средними значениями зависимой переменной (оценка бренда) групп с разными уровнями фактора не будет значимой разницы.

H1 — Средние значения зависимой переменной на разных уровнях фактора различаются.

Данные представлены в таблице ниже. Первая строка — номер группы, к которой принадлежит испытуемый, вторая — его оценка бренда. 0 — группа без упоминания причин, 1 — группа с 10 причинами, 2 — группа с 1 причиной.

0

0

0

1

1

1

2

2

2

4

2

3

5

6

4

7

6

8

По этим данным мы вычисляем общее среднее и среднее для каждой группы, внутригрупповые суммы квадратов, наблюдаемое значение F=12, которое превысило табличное значение функции Фишера (6,03). Таким образом, мы принимаем гипотезу H1: в оценке брендов большую роль сыграло наличие в рекламе апелляции к причинам выбора бренда, а наибольший эффект проявился при побуждении к выбору всего одной причины.

На основе проведенной работы, можно выделить следующие рекомендации для PR-менеджеров Burger King и McDonald’s: в рекламе эффективнее отражать одну причину для выбора услуги или товара, нежели несколько.

Литература:

  1. Ахмадеев Р. Г., Быканова О. А., Агапова А. А. Налоговое регулирование инвестиционных процессов в экономике // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2016. Т. 5. № 3 (16). С. 38–41.
  2. Ахмадеев Р. Г., Быканова О. А., Косов М. Е. Налоговые поступления в бюджет: перспективы роста // Успехи современной науки и образования. 2016. Т. 4. № 12. С. 42–44.
  3. Быканова О. А., Филиппова Н. В. О подходе интеграции обучения математики и экономическим дисциплинам по летним школьным программам // Инновации и инвестиции. 2015. № 5. С.159–162.
  4. Горина Г. А., Ахмадеев Р. Г. Горизонтальный налоговый мониторинг — международный опыт // Финансы и кредит. 2014. № 38 (614). С. 26–31.
  5. Косов М. Е. Проблемы развития системы налогового контроля и пути их решения/Авторское исследование // Вестник Российского государственного торгово-экономического Университета (РГТЭУ). 2010. № 11. С. 47–53.
  6. Косов М. Е. Налоговый контроль в системе государственного финансового контроля, его особенности // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета (РГТЭУ). 2010. № 1. С. 64–69.
  7. Косов М. Е. Значение резидентства физических лиц для исчисления налогов с получаемых доходов // Вопросы экономических наук. 2008. № 2.С.123–126.
  8. Косов М. Е., Ахмадеев Р. Г. Введение прогрессивной шкалы по НДФЛ: палитра мнений // Вестник Московского университета МВД России. 2015. № 1. С.205–212.
  9. Косов М. Е., Киреева А. В. Анализ формирования системы налогового контроля как искусственной организационно-управленческой системы // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета (РГТЭУ). 2011. № 3.
  10. Косов М. Е., Киреева А. В. Ресурсная концепция налогообложения и налогового контроля // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета (РГТЭУ). 2011. № 1. С. 59–68
  11. Мотовилова М. А., Агапова А. А. Административная и налоговая ответственность за правонарушения в бухгалтерском учете // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. 2012. № 9. С.60–67.
  12. Павлова Л. П., Блошенко Т. А., Понкратов В. В., Юмаев М. М. Теория и практика формирования и администрирования налоговой базы в отраслях минерально-сырьевого комплекса. — М.: Финансовый университет, 2014. — 200с.
  13. Понкратов В. В. Налоговые инструменты изъятия природной ренты при добыче нефти и газа // Экономика. Налоги. Право. 2014. № 3. С. 28–32.
  14. Понкратов В. В. Базовые критерии дифференциации ставки НДПИ по природному газу // Финансы. 2006. № 2. С. 36–38.
  15. Филиппова Н. В., Быканова О. А. Представительские лекции о финансовой грамотности как часть профориентационной работы // Сборники конференций НИЦ Социосфера. 2016. № 38. С. 146–151.
  16. Akhmadeev R. G., Bykanova O. A., Knyazeva A. V. World sovereign funds: management efficiency // Сборники конференций НИЦ Социосфера. 2016. № 61. С. 7–12.
  17. Akhmadeev R. G., Bykanova O. A., Tretyakova D. A. The ways to overcome the negative phenomena in the Russian economy // Ekonomicke trendy. 2016. № 3. С. 44–51.
  18. Wanke, M., G. Bohner and A. Jurkowitsch ‘There are many reasons to drive a BMW: does imagined ease of argument generation influence attitudes?”// Journal of Consumer Research, 24. 1997. P. 170–77.
Основные термины (генерируются автоматически): Вестник Российского государственного, Российского государственного торгово-экономического, оценка бренда, суммы квадратов, государственного торгово-экономического университета, разными уровнями фактора, разных уровнях фактора, дисперсионный анализ, Сборники конференций НИЦ, налогового контроля, конференций НИЦ Социосфера, системы налогового контроля, сумм квадратов, гипотезу h1, упоминания причин, средними значениями, сумм квадратов факторов, значимой разницы, Вестник Российского экономического, Burger King.


Ключевые слова

факторы, дисперсионный анализ, гипотеза, эффективность рекламы

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle
Задать вопрос