Элемент не найден!

Кейсы

FMCG продукт

Задача моделирования

  • Определить влияние маркетинговых затрат на объем отгрузок продуктов федеральным сетям и дистрибьюторам на фоне других факторов: изменения цен, дистрибуции и рекламной активности конкурентов
  • На основе результатов моделей составить оптимальные медиамиксы для максимизации продаж при заданных ограничениях на объем инвестиций по продуктам и маркетинговым каналам

Декомпозиция вкладов всех факторов в суммарные отгрузки

  • основные положительные факторы, формирующие рост продаж - дистрибуция, трейд инвестиции и реклама
  • +39.2% Вклад в отгрузки изменения присутствия в местах продаж и трейд-маркетинговых затрат совместно в федеральном и дистрибьютерском канале
  • +18.6% вклада в отгрузки мощного инструмента – рекламы марки
  • +17.2% Вклад ТМА в федеральных каналах
  • -9.3% негативное влияние от рекламы конкурентов

Потенциал работы каналов трейд-маркетинга и оценка текущего размещения

  • Скидки в магазине обладают наибольшим потенциалом увеличения продаж
  • Среднемесячный уровень инвестиций в скидки в магазинах и для федеральных сетей и для дистрибьютеров был выше точки максимальной эффективности

Потенциал работы каналов трейд-маркетинга и оценка текущего размещения

Национальное ТВ создаёт больше продаж, чем Региональное, при любом уровне бюджета. Среднемесячные затраты в Национальное ТВ в периоде Y были на 13% выше уровня максимальной эффективности

Оптимизационная задача: найти максимально эффективное распределение заданного бюджета Х по каналам и месяца, включая ТМА

+10.5% увеличение суммарных продаж

Основные рекомендации для увеличения продаж марки

  • Оказывается эффективнее снизить затраты на скидки в магазине для продукта 1 и увеличить инвестиции в рекламу, несмотря на выявленную синергию между TMA и рекламой,в условиях ограниченного бюджета
  • Оптимальный медиа-микс предполагает снижение доли ТВ рекламы в пользу Интернета, Наружной рекламы и BTL
  • Рекомендуется увеличить долю дистрибьюторских TMA активностей. Исключение – скидки в магазинах для продукта 1: низкая эластичностьпо цене
Назад Следующий кейс

Вопрос-ответ

Это зависит от гранулярности данных так как для корректной оценки модели важно количество наблюдений: • Месячные данные: минимально необходимый период данных – 1,5 года, оптимальный – 3 года и более. • Недельные данные: минимально необходимый период данных – 1 год, оптимальный – 2 года и более.
Обновление модели – это корректировка коэффициентов модели с учетом последних доступных данных и добавление в модель новых факторов, которых не наблюдалось ранее. Модель является рабочей и актуальной до тех пор, пока ошибка прогноза не более 7-9% в зависимости от категории продукта. При отсутствии резких изменений в деятельности бизнеса, в отрасли или во внешних факторах (например, COVID) оптимально обновлять модель раз в год даже при низкой ошибки прогноза для оценки новых медиа кампаний. При необходимости корректировки медиа стратегии в течении года на основе эффективности работы последних флайтов, модель лучше обновлять раз в пол года или раз в квартал.
В зависимости от сложности задачи, новизны модели или ее обновления – модель может создаваться от 5 рабочих дней до нескольких недель Важно, что построению модели предшествует сбор и проверка данных. Модель строится на всем собранном вместе массиве данных
Если задача понять работу различных медиа-каналов и флайта на KPI – можно воспользоваться методикой Media Guidelines , она работает с малым количествои данных и предназначена для понимания работы флайта.
Качество прогноза определяется вариативностью прогнозируемой переменной и качеством модели.  Важно, чтобы ошибка прогноза при зафиксированной формуле и корректных вводных не превышала ошибку модели более чем на 1-3 пп
В рекламе с давних пор существует понятие эффективная частота – количество контактов, которое оптимально с точки зрения восприятия креатива и (или) максимизирует KPI. В кейсе Media Guidelines раскрыты разные подходы измерения эффективной частоты в разных медиа-каналах
Оптимизация медиа-микса -  крайне важное применение моделей. Оптимизируют как медиа-микс при заданном бюджете для максимизации выручки, MACO, или другого KPI. Так же ищут варианты минимального бюджета и распределения его для достижения целей по ключевому показателю
Смотреть все вопросы и ответы