VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

Введение.

Для развития современной экономики необходимо изучить множество различных факторов, каждый из которых могут оказать огромное влияние на рост или спада сектора. В своей работе автор хочет проанализировать воздействие рекламы на увеличение сбыта продукции. В данной статье мы будем рассматривать взаимосвязь «Объем рекламы – объем продаж». Для анализа мы берем «агрессивную» рекламу, которая за основу берет частое воздействие на одну и ту же аудиторию, исключая методы изменения типа рекламы, ее целевой аудитории и количество вложенных в рекламу средств.

При проведении анализа берется маркетинговая теория о том, что частота воздействия рекламы на аудиторию имеет четыре стадии:

1. Малая частота, при которой реклама не замечается, и не вызывает реакцию у целевой аудитории.

2. Увеличение частоты рекламы, которое вызывает внимание и позитивную реакцию.

3. Еще большее увеличение частоты начинает надоедать и приводит аудиторию к раздражению.

4. Слишком частая реклама вызывает резко негативное отношение.

Таким образом нам необходимо учитывать состояние покупателей магазина до введения рекламных роликов и тех, кто остается после резкого спада.

Цель научной статьи: вывести зависимость между частотой рекламного воздействия и количества покупателей.

Средства: регрессионный анализ в таблицах Excel, изучение взаимосвязей.

Практическая часть.

Введем необходимую нам для работы функцию отдачи , которая будет зависеть от частоты рекламного воздействия. Результат будет считаться только для людей, купивший товар после рекламного внедрения.

Итак, введем несколько свойств для данной функции:

1. Величина A обозначает ту аудиторию, которая пользуется услугами анализируемого заведения без рекламного воздействия. Это считается начальным порогом.

2. Величина B обозначает аудиторию, которая согласна пользоваться услугами анализируемого заведения при условиях неограниченного количества рекламы.

3. задает следующие условия для : возрастает на луче и убывает при . Это демонстрирует аудиторию, чей интерес увеличивается с увеличением количества рекламы до , а после снижается.

Общий график изображен на рис. 1.

Рисунок 1

На графике явно прослеживаются четыре стадии:

1. Точка А – отображает количество покупателей до введения рекламы.

2. От 0 до отображает рост, или вторую стадию, когда увеличивается интерес и соответственно увеличивается количество покупателей.

3. После идет спад, что символизирует спад интереса, вызванный увеличением частоты рекламного воздействия.

4. Нижняя граница В показывает ту часть потребителей, кто готов пользоваться услугами предприятия вне зависимости от количества рекламы.

В своей статье автор будет использовать несколько функций, которые можно будет переменить для использования регрессионного анализа. Разберем правила для параметров a, чтобы они удовлетворяли всем свойствам введенной нами функции.

Экспоненциальная функция:

Для удовлетворения первого свойства необходимо, чтобы . Для второго свойства вводим существование конечного предела, для которого необходимо . Для нахождения локального максимума данной дифференцируемой функции нам необходимо уравнение: Из которого мы выводим, что , что помогает нам найти верное решение: .

Данные параметры могут быть использованы только при условии , то есть чрезмерное воздействие на потребителя с помощью рекламы дают гораздо меньшую отдачу, чем без использования рекламы вообще.

Дробно-рациональная функция:

Для удовлетворения первого свойства необходимо , тем самым мы сразу обеспечиваем неотрицательность данной функции. Для второго свойства также необходимо существование конечного предела:. И для удовлетворения третьего свойства пользуемся производной: . После решения которой выводим следующее уравнение: . Далее мы сможем найти единственно верное выражение, что позволяет определить нам наш экстремум: .

Необходимо уточнить, что дробно-рациональная функция позволяет рассматривать оба варианта: . Когда количество покупатель до использования рекламы может быть меньше, больше или равно количество покупателей с использованием большого количества рекламы.

Линейно-показательная функция:

Для удовлетворения первого свойства необходимо, чтобы . Для второго свойства вводим существование конечного предела, для которого необходимо и . Для третьего свойства мы будем использовать производную нашего уравнения (). Данную производную приравниваем к нулю и получаем единственно верное решение: .

Линейно-показательная функция позволяет нам смоделировать две ситуации . Выбор варианта будет задаваться параметром , если он положителен, то мы идем по первому варианту, в противном случае получаем отсутствие отрицательного эффекта у рекламного воздействия (четвертая стадия).

Перейдем к самому анализу и работе с таблицами и графиками в Exel.

Сначала представляем анализируемые данные в таблице. Мы используем изученные данные магазина «N», где частота воздействия отображает количество рекламных роликов по телевидению в неделю, а в другой колонке описывается количество покупателей в зависимости от частоты рекламного воздействия.

Рисунок 2

И соответствующий график, на котором видно, что соответствует показателю 8 – самый эффективный показатель, далее результаты идут на спад.

По результатам регрессионной статистики можем увидеть, что R-квадрат, который определяет на сколько хорошо спрогнозируемая модель объясняет изменчивость. В данном случае этот коэффициент составляет 0,6 – довольно хорошо составлена модель. Множественный R показывает зависимость переменных X и Y.

Дисперсионный анализ
	df		MS	F	Значимость F
Регрессия	1	96031,22309	96031,22	25,15813	0,000106019
Остаток	17	64890,77691	3817,105
Итого	18	160922

	Коэффициенты		Стандартная ошибка			t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	643,9896252		22,70848566			28,35898592	9,33788E-16
0	-6,38038822		1,272060891			-5,015788368	0,000106019
Нижние 95%		Верхние 95%		Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
596,0789084		691,900342		596,0789084	691,900342
-9,064202103		-3,696574336		-9,064202103	-3,696574336

ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение	Предсказанное 500	Остатки	Стандартные остатки
1	637,6092369	-117,6092369	-1,958782421
2	631,2288487	-101,2288487	-1,685966975
3	624,8484605	-74,84846051	-1,246601479
4	618,4680723	-38,46807229	-0,640685934
5	612,0876841	-12,08768407	-0,201320438
6	605,7072959	14,29270415	0,238045058
7	599,3269076	35,67309237	0,594135529
8	592,9465194	87,05348059	1,449876149
9	586,5661312	77,43386881	1,289661467
10	580,185743	56,81425703	0,946241731
11	567,4249665	57,57503347	0,958912466
12	554,6641901	45,33580991	0,755068138
13	541,9034137	48,09658635	0,801048883
14	529,1426372	31,85736278	0,530584534
15	516,3818608	3,618139224	0,060260127
16	484,4799197	-5,479919679	-0,091268089
17	452,5779786	3,422021419	0,056993784
18	420,6760375	-42,67603748	-0,710769615
19	388,7740964	-68,77409639	-1,145432915

По выводам остатка видим на сколько каждый из показателей отклоняется от предсказанной нами величины. Чем меньше показатели, тем сильнее идет отклонение от максимума.

ВЫВОД ВЕРОЯТНОСТИ
Персентиль	500
2,631578947	320
7,894736842	378
13,15789474	456
18,42105263	479
23,68421053	520
28,94736842	520
34,21052632	530
39,47368421	550
44,73684211	561
50	580
55,26315789	590
60,52631579	600
65,78947368	600
71,05263158	620
76,31578947	625
81,57894737	635
86,84210526	637
92,10526316	664
97,36842105	680

По выводу вероятности выводятся по порядку возможные значения, распределенные в порядке возрастания от нашего минимума до максимального количества клиентов.

На графике подбора отображено, насколько наши предсказания отличаются от действительности.

Выводы.

В современной стадии рыночной экономике и таком разнообразии товаров один из самых главных и законных способов конкуренции – реклама. Поэтому очень важно знать уровень воздействия рекламы на потребителя, будет ли оно положительным или отрицательным.

В нашем случае рассматривалась агрессивная реклама, чья цель постоянное воздействие на одну и ту же аудиторию, и конечно же, в агрессивной рекламе должна быть граница, после которой люди начинают негативно ее воспринимать. Именно данный вопрос и был разрешен в нашей статье с помощью регрессионного анализа в таблицах Excel.

Было изучено влияние частоты воздействия рекламного воздействия на увеличение количества покупателей за счет телевизионной рекламы. Мы вывели оптимальное число рекламных роликов – в нашем случае 8 в неделю. По данной системе мы можем найти оптимальное решение для любого из магазинов, если будем проводить эксперимент с увеличением количества рекламы и изменением в количестве покупателей. Конечно же, доводить до отрицательного результата нежелательно, и таблицы позволят нам спрогнозировать будущее решение, а уже готовый наш эксперимент демонстрирует, что среднее оптимальное решение – 8 показов в неделю.

Подобный эксперимент можно провести с газетными публикациями, промо-акциями и т.п.

Так же, с помощью регрессионного анализа мы смогли рассмотреть возможные ошибки результатов, выведение остатков и прогнозируемые вариации.

Список литературы.

Книжные издания

1. Елисеева И.И. «Эконометрика». «Финансы и статистика», 2011, - 344 с.

2. Ф. Котлер, Г. Армстронг, В. Вонг, Дж. Сондерс «Основы маркетинга», 5-е европейское издание, издание «Втльямс», 2012 – 159 с.

3. Шанченко, Н. И. Лекции по эконометрике : учебное пособие / Ульяновск : УлГТУ, 2008. – 139 с.

Интернет-источники.

1. Международный эконометрический журнал на русском языке «Квантиль» - http://quantile.ru/

2. Федеральный образовательный портал ЭСМ - http://ecsocman.hse.ru/

Другое.

1. Научно-практический журнал «Прикладная эконометрика», включенный в список периодический изданий ВАК.

Код для цитирования: Скопировать