Построение эконометрических моделей на валидированных данных. Здесь мы использовали прямое и обратное преобразование Фурье из пакета numpy (функции np.fft.fft и np.fft.ifft) для извлечения сезонности, кусочно-гладкую аппроксимацию для оценки тренда и модели линейной регрессии (linear_model) пакета sklearn для оценки вклада рекламы.
Обучали модели на динамике заказов интернет-магазинов по месяцам за период с января 2016 по август 2019 года. Данные были предоставлены нам компанией Data Insight в рамках данного совместного проекта. За ответом на вопрос, как Data Insight собирает эти данные, лучше обратиться к первоистоичнику.
1) Согласен, что такой рост для крупных брендов не первый год присутствующих на рынке может показаться странным, но это скорее вопрос к исследовательской кампании. Заказы выражаются в штуках, поэтому они уже очищены от инфляции.
2) В формулировках вопросов респондентам нет указания на место посещения/совершения покупки, поэтому в данном контексте точки контакта могут быть как офлайн, так и онлайн. Т.е. утвердительный ответ на вопрос «Совершали ли вы покупку в магазине электроники Эльдорадо за последние 6 месяцев?» может означать как офлайн, так и онлайн покупку. Аналогично и с посещением.
3) Ряд первых разниц значений знания брендов не коррелирует с приростом онлайн продаж(коэффициент корреляции 0.1): в первую очередь за счёт Детского Мира и DNS, у которых продажи растут опережающим темпом по сравнению со знанием. При этом корреляция с посещением и покупкой, хотя и не значима на уровне 0.95 (коэффициенты корреляции 0.38 и 0.41 соответственно для 15 точек), но заметно выше.
Если же сравнивать изменение продаж в текущем году с изменением знания в предыдущем, то коэффициенты корреляции заметно растут (0.47 для знания, 0.69 и 0.72 для посещения и покупки), но тут мы уже совсем упираемся в потолок по возможности делать вывод на основе анализа выборки из 10 наблюдений.
Спасибо за интерес к материалу!
Постараюсь помочь вам разобраться.
1) На графике есть основная и вспомогательная оси по которым отложены знание/посещение/покупки выраженные в размере аудитории ответевшей утвердительно на вопросы анкеты и динамика заказов в онлайне в абсолютном выражении. Динамики совмещены для упрощения восприятия.
2) В данном случае речь идёт о знании именно бренда, а не онлайн+офлайн.
3) Линия заказы показывает на взаимосвязь между параметрами узнаваемости и использования брендов и их динамикой онлайн-продаж. Мы видим, что это взаимосвязь тесная и высокие значения коэффициентов корреляции подтверждают наше наблюдение. Конечно, знание само по себе не гарантирует положительную динамику продаж в онлайне — о чём свидетельствует история с Эльдорадо, где на фоне растущего знания, онлайн продажи снижаются. Однако и здесь медийная поддержка площадки электронной торговли в 2019 году пололожительным образом сказалась на продажах онлайн и узнаваемости бренда в целом.
В своих исследованиях рекламы мы полагаемся на ститистический анализ закономерностей между инструментами продвижения и бизнес-показателями.
У тех инструментов, которые вы указали есть пара слабых сторон:
1. Чтобы человек пошёл читать обзоры, отзывы, рекомендации от лидеров мнений у него уже должна быть софрмированная потребность. Он должен интересоваться категорией и обладать возможностью воспользоваться предложением. Массовая реклама нужна, чтобы сообщить как можно большей аудитории о существовании предложения. Без рекламы обзоры и отзывы пойдёт читать только малая часть потенциальных потребителей. Охват лидеров мнений также очень сильно ограничен. Продвижение через лидеров мнений может подойти малому бизнесу, стартапам, но для крупных игроков эффективность работы с такими инструментами сильно ограничена как по ёмкости, так и по отдачи инвестиций на вложенный в продвижение рубль.
2. Компания не может управлять спросом через обзоры, отзывы, рекомендации. Всё это должно формироваться потребителями на основе опыта использования. Если такого опыта нет или он негативный, то это не будет помогать растить бизнес. Заказные отзывы и обзоры тоже не приносят особой пользы, если идут в разрез с потребительским опытом.
3. Не стоит обобщать личный опыт, когда дело касается массовых явлений. Все люди разные и у всех разные принципы принятия решения о покупке товара / приобретения услуг. Кто-то может при выборе опираться на отзывы, долго изучать вопрос, советоваться со знакомыми, кто-то будет искать самый дешёвый вариант, кто-то купит то, что вспомнит в первую очередь.
В своих оценках эффективности рекламы мы опираемся не на субъективное мнение, а на научную базу. Конечно мы хотим больше заработать, поэтому мы постоянно занимаемся максимизацией эффективности рекламы для наших клиентов. Если бы обзоры, отзывы и рекомендации от лидеров мнений былий эффективными инструментами с точки зрения отдачи инвестиций, то мы бы их и продавали и зарабатывали на этом. Но на практике для большинства наших клиентов это не работает.
По широкому пулу наших клиентов мы видим, что ТВ реклама остаётся одним из самых эффективных способов донесения сообщения до массовой аудитории с точки зрения отклика в продажи в короткий промежуток времени.
Конечно, как показало исследование, этот вывод не универсальный для всех е-коммов, но для определённых категорий это работает. Плюс, если смотреть как менялась эффективноть ТВ рекламы за последние 10 лет, то мы видим тренд на снижение отдачи, который связан не столько со снижением телесмотрения (оно активно падает только в младшей возрастной группе), сколько с повышением цен на размещение ТВ рекламы.
На этом фоне видеоформаты рекламы в интернете (в первую очередь реклама на Youtube, который стал телевизором для тех, кто не смотрит телевизор) часто оказываются значительно более выгодными с точки зрения возврата инвестиций в рекламу, хотя и не могут пока обеспечить сопоставимый с ТВ охват аудитории.
Обучали модели на динамике заказов интернет-магазинов по месяцам за период с января 2016 по август 2019 года. Данные были предоставлены нам компанией Data Insight в рамках данного совместного проекта. За ответом на вопрос, как Data Insight собирает эти данные, лучше обратиться к первоистоичнику.
2) В формулировках вопросов респондентам нет указания на место посещения/совершения покупки, поэтому в данном контексте точки контакта могут быть как офлайн, так и онлайн. Т.е. утвердительный ответ на вопрос «Совершали ли вы покупку в магазине электроники Эльдорадо за последние 6 месяцев?» может означать как офлайн, так и онлайн покупку. Аналогично и с посещением.
3) Ряд первых разниц значений знания брендов не коррелирует с приростом онлайн продаж(коэффициент корреляции 0.1): в первую очередь за счёт Детского Мира и DNS, у которых продажи растут опережающим темпом по сравнению со знанием. При этом корреляция с посещением и покупкой, хотя и не значима на уровне 0.95 (коэффициенты корреляции 0.38 и 0.41 соответственно для 15 точек), но заметно выше.
Если же сравнивать изменение продаж в текущем году с изменением знания в предыдущем, то коэффициенты корреляции заметно растут (0.47 для знания, 0.69 и 0.72 для посещения и покупки), но тут мы уже совсем упираемся в потолок по возможности делать вывод на основе анализа выборки из 10 наблюдений.
Постараюсь помочь вам разобраться.
1) На графике есть основная и вспомогательная оси по которым отложены знание/посещение/покупки выраженные в размере аудитории ответевшей утвердительно на вопросы анкеты и динамика заказов в онлайне в абсолютном выражении. Динамики совмещены для упрощения восприятия.
2) В данном случае речь идёт о знании именно бренда, а не онлайн+офлайн.
3) Линия заказы показывает на взаимосвязь между параметрами узнаваемости и использования брендов и их динамикой онлайн-продаж. Мы видим, что это взаимосвязь тесная и высокие значения коэффициентов корреляции подтверждают наше наблюдение. Конечно, знание само по себе не гарантирует положительную динамику продаж в онлайне — о чём свидетельствует история с Эльдорадо, где на фоне растущего знания, онлайн продажи снижаются. Однако и здесь медийная поддержка площадки электронной торговли в 2019 году пололожительным образом сказалась на продажах онлайн и узнаваемости бренда в целом.
У тех инструментов, которые вы указали есть пара слабых сторон:
1. Чтобы человек пошёл читать обзоры, отзывы, рекомендации от лидеров мнений у него уже должна быть софрмированная потребность. Он должен интересоваться категорией и обладать возможностью воспользоваться предложением. Массовая реклама нужна, чтобы сообщить как можно большей аудитории о существовании предложения. Без рекламы обзоры и отзывы пойдёт читать только малая часть потенциальных потребителей. Охват лидеров мнений также очень сильно ограничен. Продвижение через лидеров мнений может подойти малому бизнесу, стартапам, но для крупных игроков эффективность работы с такими инструментами сильно ограничена как по ёмкости, так и по отдачи инвестиций на вложенный в продвижение рубль.
2. Компания не может управлять спросом через обзоры, отзывы, рекомендации. Всё это должно формироваться потребителями на основе опыта использования. Если такого опыта нет или он негативный, то это не будет помогать растить бизнес. Заказные отзывы и обзоры тоже не приносят особой пользы, если идут в разрез с потребительским опытом.
3. Не стоит обобщать личный опыт, когда дело касается массовых явлений. Все люди разные и у всех разные принципы принятия решения о покупке товара / приобретения услуг. Кто-то может при выборе опираться на отзывы, долго изучать вопрос, советоваться со знакомыми, кто-то будет искать самый дешёвый вариант, кто-то купит то, что вспомнит в первую очередь.
В своих оценках эффективности рекламы мы опираемся не на субъективное мнение, а на научную базу. Конечно мы хотим больше заработать, поэтому мы постоянно занимаемся максимизацией эффективности рекламы для наших клиентов. Если бы обзоры, отзывы и рекомендации от лидеров мнений былий эффективными инструментами с точки зрения отдачи инвестиций, то мы бы их и продавали и зарабатывали на этом. Но на практике для большинства наших клиентов это не работает.
Конечно, как показало исследование, этот вывод не универсальный для всех е-коммов, но для определённых категорий это работает. Плюс, если смотреть как менялась эффективноть ТВ рекламы за последние 10 лет, то мы видим тренд на снижение отдачи, который связан не столько со снижением телесмотрения (оно активно падает только в младшей возрастной группе), сколько с повышением цен на размещение ТВ рекламы.
На этом фоне видеоформаты рекламы в интернете (в первую очередь реклама на Youtube, который стал телевизором для тех, кто не смотрит телевизор) часто оказываются значительно более выгодными с точки зрения возврата инвестиций в рекламу, хотя и не могут пока обеспечить сопоставимый с ТВ охват аудитории.