Реклама должна быть эффективной, иначе она не имеет смысла. Оценка эффективности рекламы состоит в сопоставлении данных, характеризующих "мощность" проведенных рекламных мероприятий, затрат на рекламную кампанию с маркетинговыми результатами: ростом продаж, прибыли, доли рынка, поддержанием благоприятной конъюнктуры и т.д.
В оценке эффективности рекламы видное место отводится методу целевых альтернатив, который состоит в сопоставлении планируемых и фактических параметров, оцениваемых как результат вложения средств в рекламную кампанию.
Например, планируются вложения в рекламу 200 млн. руб. , за счет этого объем продаж должен вырасти на 1,6 млрд. руб. , а прибыль на 600 млн. руб. Фактически прибыль увеличилась на 500 млн. руб.
Выводы:
1) стимулирование сбыта принесло фирме 300 млн. руб. прибыли (500-200);
2) прогнозируемый эффект не был достигнут, так как фактическая прибыль на 100 млн. руб. меньше плановой (600-500);
3) ничем не доказано, что рост продажи и прибыли обусловлены рекламой (необходима дополнительная информация);
4) на складе осталось непроданной рекламируемой продукции на 3 млрд. руб. , следовательно, с этой позиции реклама оказалась неэффективной;
5) целевая альтернатива была реализована лишь на 75%.
Другой метод характеристики эффективности рекламы состоит в оценке соотношений затрат на рекламу и числа запросов на рекламируемую продукцию (рассмотрим пример в табл. 8.1).
Таблица 8.1 Расчет стоимости одного рекламного контакта
Вид рекламы |
Затраты) млн. руб. |
Число запросов от рекламополучателей |
Стоимость рекламного контакта, тыс. руб. |
Рекламное объявление в прессе |
35 |
4000 |
8,75 |
Рекламный ролик по ТУ |
200 |
12500 |
16,00 |
Прямая почтовая реклама |
15 |
1500 |
10,00 |
ИТОГО |
250 |
18000 |
13,89 |
При сохранении показанной в табл. 8.1 структуры затрат на рекламу прирост в 1000 покупателей можно обеспечить за счет дополнительных расходов на рекламу примерно в 13 млн. руб. (13,89 тыс. руб. / чел. x 1000 чел. = 13,89 млн. руб.).
В литературе описаны и другие методы оценки эффективности рекламы, в том числе регрессионные, адаптивные и иные модели.