Učinkovit marketing, kreativnost in številke

Opažam, da je prenekateri oglaševalski agenciji oziroma njihovim kreativcem bolj pomembno z oglasom opozoriti nase kot pa sama korist za oglaševalca. Pogosto je glavni cilj kreativcev, z oglasi uspeti na oglaševalskih festivalih. Če oglaševalec v svojem naročilu postavi preveč zahtev, je označen za premalo pogumnega, rezultat dela pa za oblikovalsko neuspešen kompromis. Moje stališče je, da je uspešen oglas vedno usmerjen v učinkovitost, kreativnost pa mora biti le v funkciji le-te.

Kreativci tudi medsebojno izvajajo pritisk: pravi džek je tisti, ki od oglaševalca uspe iztisniti sredstva za oglas, katerega prva ciljna publika so kolegi na festivalu, ne pa bodoči potrošniki. A festivalska publika postane spričo množice oglasov v povprečju marketinško otopela, zato njene pozornosti ne vzbujajo več dobri učinkoviti oglasi, pač pa pretežno odbite provokacije.

Odmeven korak v smer poudarjanja učinkovitosti je lani v Sloveniji naredil Aleš Lisac z organizacijo državnega prvenstva v direktnem marketingu. To je bilo prvo tovrstno tekmovanje na svetu. V prihodnosti lahko pričakujemo organizacijo prvenstva na svetovnem nivoju.

Spodaj še nekaj besed namenjam prvenstvu, ob tem bom na konkretnem primeru razkril bistvo statistike. 🙂

 
Sporočilo tekmovanja sem razumel kot poudarek, da učinke marketinga lahko merimo in da jih pametni oglaševalec tudi mora meriti. Prvič, ker na tak način lahko objektivno primerja svoje marketinške aktivnosti, in drugič, ker je lahko tudi merjenje marketing. Za ponazoritev: učinkovitost oglaševanja izračunamo s pomočjo vrnjenih kupončkov za popuste. Stranka je motivirana, da kuponček vrne, kar že samo po sebi pomeni gradnjo pozitivnega odnosa.

Na prvenstvo v marketingu se lahko prijavi kdorkoli. Ideja je, da o uspehu tekmovalcev ne odloča nobena komisija, ampak zgolj njihovi kvantitativno merljivi prodajni rezultati. Tekmovanje poteka v več krogih, v vsakem krogu nekaj tekmovalcev izpade. Vtisi s prvega prvenstva so nadvse spodbudni. Med udeleženci je vladala pozitivna tekmovalnost, na koncu so vsi izrazili zadovoljstvo z bogatim naborom doseženih novih znanj.

Osebno me pri organizaciji tekmovanja moti, da je pri doseganju rezultatov v (pre)veliki meri pomembna tudi sreča. V kvizu je treba nekatere rešitve bolj ali manj uganiti, pa tudi merjenje klikov na spletu je lahko v določenih pogojih vprašljivo. S tega vidika bi bilo treba pravila še nekoliko izpiliti.

Poglejmo konkretni primer kvantitativne analize rezultatov. Tri tekmovalke in tekmovalec so v polfinalu napisali prodajno pismo za računovodski servis. Njihova pisma so bila poslana na naključno izbrana podjetja – seveda v vsako izbrano podjetje samo eno pismo. Uspeh pisem so izmerili preprosto z merjenjem odziva podjetij na posamezno pismo.

Naključno izbiranje naslovnikov (podjetij) je pri statističnem preverjanju ključni element. V statističnem računu namreč najprej predpostavimo, da se odziv podjetij ne bo razlikoval glede na samo prodajno pismo. Predpostavljamo torej, da je vseeno, katero podjetje je katero pismo prejelo oziroma da so bila vsa štiri pisma enako dobra. To je bistvo statistike! V naslednjem koraku s statističnim računom preverimo, ali so razlike med uspehom posameznih pisem statistično značilne. Če so, zavrnemo ničelno domnevo (ta pravi, da med pismi ni bistvene razlike), in z določenim statističnim tveganjem (tipično 5 %, a raje 1 % ali še manj) razglasimo zmagovalca. Če razlika med uspehom pisem ne bi bila statistično značilna, bi se lahko odločili, da prvo nagrado podelimo vsem štirim. Vračunano tveganje, ki ga lahko matematično natančno izračunamo, pomeni verjetnost, da razlike kljub statistično izračunani razliki sploh ni. To bi bila napaka 1. vrste. Seveda pa obstaja tudi tveganje, da statistične značilne razlike ne izračunamo, čeprav v resnici razlika obstaja. Temu sledeče napačno sklepanje imenujemo napaka 2. vrste. Nadaljnja literatura za tiste, ki bi radi iz tega diplomirali: Blaženka Košmelj, Jože Rovan: Statistično sklepanje (založila Ekonomska fakulteta v Ljubljani).

Rezultati pri tej nalogi so bili sledeči (odziv/število naslovnikov): Mirjam 339/6652, Mojca 505/6651, Peter 292/6651, Polona 683/6651. Očitno najbolje sta se odrezali Polona in Mojca. Pa je razlika tudi statistično značilna? Izračunajmo, bomo videli! 😉

Posamezni prodajni uspeh (Pi) izrazimo kot kvocient odziva (Oi) in števila poslanih pisem (Ni). Prodajni uspehi Pi so torej deleži, in sicer so to srednje vrednosti naših vzorčnih ocen. Potem izračunajmo 95 % intervale zaupanja vzorčnih ocen (predpostavimo torej statistično tveganje 5 %). Namesto o natančni vzorčni oceni zato govorimo o  spodnji in zgornji meji vzorčne ocene.

Srednje vrednosti vzorčnih ocen P=O/N: Mirjam 5,1 %, Mojca 7,6 %, Peter 4,4 %, Polona 10,3 %. Standardni odklon vzorčne porazdelitve računamo po formuli SE=koren iz (P*(1-P)/N). Ob predpostavljenem petodstotnem tveganju izračunamo polovično širino intervala z množenjem SE*1,96. V zadnjem koraku izračunamo spodnje in zgornje meje vzorčnih ocen Pi. Spodnja meja je Pi minus širina intervala, zgornja meja je Pi plus šririna intervala. Tako izračunani intervali zaupanja vzorčnih ocen so: Mirjam [4,6 %, 5,6 %], Mojca [7,0 %, 8,2 %], Peter [3,9 %, 4,9 %], Polona [9,5 %, 11,0 %].

Ali še vemo, kaj smo računali? Interpretacija je preprosta: če se katera dva od intervalov zaupanja prekrivata, s 5 % statističnim tveganjem za tisti par tekmovalcev ne moremo sklepati, da je katero od dveh pisem bolj uspešno od drugega. Polonino pismo je po tej logiki prepričljivo zmagovalno, Mojčino je drugo najboljše, medtem ko med uspehom Mirjaminega in Petrovega ni statistično značilne razlike.

Po enakem postopku lahko preverjamo še uspešnost pri drugih nalogah. 😉

Naj povem, da je v statističnem računu bolj udobno kot deleže primerjati povprečja. Pri teh morajo biti izpolnjene še nekatere dodatne predpostavke, so pa zato izračunane razlike statistično značilne že pri manjših vzorcih. Namen tega zapisa ni forsirati kvantitativne anketne raziskave. Poanta je, da je marsikatero obstoječo prakso mogoče izraziti s številkami. Kjer je v igri veliko denarja, pa je nujno, da uspešnost merimo objektivno, statistično.

Statistics can be fun!

Advertisements

17 komentarjev to “Učinkovit marketing, kreativnost in številke”

  1. Sunshine Says:

    Ob branju sem samo čakala kdaj mi bo na vrata potrgala teta Omladič ali pa Škulj. Ah, spomini na faks. 😉 😀

  2. Saška Says:

    Joj, si se pa poglobil! Ti lahko povem iz prve roke, da je veliko odvisno od sreče, sama sem v tekmovanju sodelovala in do prvih 8 prišla tudi s srečo in najbrž izpadla tudi z malce nesreče. Pa ne bi takole statistično razpredala, lahko povem le konkretne občutke ob vsaki nalogi:
    1. vsi (oz. večina) nas je za kvalifikacije morala pripraviti kratko reklamno sporočilo – sponzorirano novost za na najdi.si. Pojma nimam, kako so se kliki šteli, ampak zdi se mi, da kakšni kompjuter freaki znajo tole pravilno “porihtati”. No, tukaj sem imela srečo in prišla skozi.
    2. Z nasprotnikom sva v začetku januarja (takoj po novem letu) prodajala Dormeo vzglavnike. Sem vedela, da bo borba huda in da bo odločala čista sreča, kajti v tem času se povštri res ne prodajajo. Tukaj sem dobila boj z malo sreče pa najbrž tudi zvitosti. Popust, ki so mi ga “dali”, sem ponudila le ob nakupu 2 vzglavnikov, nasprotnik pa tako, kot mu je bilo v osnovi ponujeno, ob nakupu vsakega. Oba sva dobila LE 2 kupca, le da je to pri meni pomenilo 4, pri njemu 2
    3. Naslednja naloga; sreča po mojem. Elektronsko pismo, kjer nas je 16 prodajalo seminar Sugermana. Ker sem v poslu seminarjev, sem svoja pisma podpisovala s svojim imenom, ker sem računala, da je to referenca, ki bi morda pomagala. In je. Sreča čista, da je pismo prišlo v roke osebe, ki me pozna iz prejšnje službe. Sedaj je direktor in glede na to, da mi je verjel, je na seminar pripeljal 8 ljudi. Sicer bi šla naprej tudi brez tega, vendar je bila to precej velika številka, ki pove, kako lahko samo en pravi naslov, pomaga do zmage
    4. Čista nesreča. Uganjevali smo, katera prodajna kartica je …karkoli že. Kartice so si bile izredno podobne (ni bilo zelo slabih ali napačnih) in kljub temu, da sem v reševanje vključila velik vzorec ljudi in vse skupaj še preverila skupaj še z enim tekmovalcem, sva oba “popušila”. Ugibanje pač ni najina močnejša stran. Še slabše se je godilo enemu od najinih sotekmovalcev, ki je od 12 možnih, zadel 7, kar je zelo dobro (jaz sem zadela le 2), vendar ta je imel za nasprotnico tekmovalko, ki jih je zadela največ in to 8. Odpadel je. Če bi imel za nasprotnico mene, bi šel naprej.

    Od tu naprej pa ne vem več, kajti moje usode ni več krojila sreča. Kljub vsemu je bilo zabavno in poučno in jaz sem se za naslednje leto ponovno prijavila.

  3. Αναμαρια Says:

    Stric Omladič utegne biti še večji fantom 😉 (=spomini in slutnje).

  4. Sunshine Says:

    Z njim nisem imela opravkov. A lahko rečem na srečo? 😉

  5. Αναμαρια Says:

    Verjetno res 😉

  6. ervinator Says:

    @Sunshine, jaz ob omembi Omladičke najprej pomislim na matematične teorije o človekovi soci(et)alni naravi – teorijo iger in podobne.

    @Saška, hvala za “pričevanje” iz prve roke. Eno od tekmovalk tudi sam poznam, zato sem z radovednostjo spremljal tekmovanje. Kot sem napisal, ideja in organizacija sta super, vendar pa sam zahtevam še več. 😉

  7. Aleš Lisac Says:

    Odlična analiza. Naj priznam, da sem eno leto študiral matematiko izpita pri dr. Omladiču pa nisem naredil (algebra). Sem pa potem uspel, mislim, da celo z desetko (ok, morda 9) narediti izpit, pri gospe Omladič na FSPN. 🙂 Skratka statistika je zanimiva reč in včasih tudi zabavna.

    Kar se tiče državnega prvenstva – res je, da vedno razlika med tekmovalci ni bila statistično značilna, čeprav smo se trudili z velikim vzorci. Če statistične razlike ni bilo, je šel naprej tisti tekmovalec, ki je imel absolutno boljši odziv. V tem primeru je res prevladalo tisto, kar Saša imenuje sreča. Zato pa to tudi je državno prvenstvo, v športu včasih tudi odloča sreča. Ne sicer na dolgi rok …

    Pomembno pa je, da smo vedno merili učinkovitost in da ni bilo nobene žirije. Še enkrat pohvale za statistično analizo. Vsaka čast. 🙂

  8. Αναμαρια Says:

    Torej se tukaj kopičimo Omladič (oz. algebraični) fani 😉

  9. Saška Says:

    Ava..apra, karkoli je že tukaj vmes :), izjeme potrjujemo pravilo. Jaz sem daleč od algebre, statistike in Omladičev 😉
    Mi je pa zelo všeč, da se je oglasil celo Aleš Lisac. Sedaj vidim, da budno spremlja nekatere bloge, ga ne smem preveč kritizirati 😉

  10. Ziga Says:

    Jaz tud ne poznam Omladičev, sem premlad.
    Saša, zdaj vsaj veva, zakaj nisva prišla med prvih 4. Hvala Ervinator, pride mogoče kdaj prav, ko iščem izgovore, zakaj samo med prvih 8.

  11. Αναμαρια Says:

    Če ju ne poznaš, to pomeni kvečjemu, da nisi bil njun študent 😉 (o letih pa ne pove ničesar)

  12. Aleš Says:

    Res lepa analiza, predvsem razlaga, izračun je kolikor jest vem iz mojih časov pisanja člankov pretty basic. Brez takega določanja signifikantnih razlik se v znanosti debata namreč niti ne začne. Res pa je, da tega skoraj nihče ne dela sam, ampak se da to lokalnemu statistiku, v lažjih primerih pa enostavno vrže v kakšen SSPC ali kar excel.

    No, kar sem pa hotel povedati, je pa to, da me je pri tvoji osnovni predpostavki nekaj zmotilo – namreč to, da si sicer predpostavil, da so vsa štiri pisma enako dobra, nisi pa (verjetno samo nisi napisal, oziroma si omenil samo implicitno) predpostavil, da je vzorec podjetij enak (torej reprezentativen za ta primer ali kakorkoli se že reče).
    Verjetno je to samoumevno. sploh glede na delež (Slovenskih?) podjetij, ki so bila vključena, ampak glede na natančnost tvoje analize mi omemba tega vseeno manjka. Verjetno ni vseeno ali se pošlje tako pismo recimo 6000 s.p.-jem ali 6000 velikim podjetjem, da o vrsti dejavnosti niti ne govorim.

    @Lisac – sej, če so pravila jasna vnaprej, ni problema tudi če kdaj odloči “sreča”, problem je le, če si jih kdo zmišljuje sproti…(p.s. nimam pojma, kako ste delali v vašem tekmovanju)

  13. ervinator Says:

    Aleš (ki očitno ni Lisac), opisal sem nabolj enostavni primer, kjer so vse predpostavke izpolnjene. Sicer sem v prvotni različici še vključeval višjo znanost in napotoval na knjigo Graham Kalton & Vasja Vehovar, Vzorčenje v anketah, potem pa vse skupaj zreduciral na osnove. Tvoj komentar potrjuje moje stališče, da je statistika temelj vseh znanosti, to trdim tudi za matematiko. Naslednji sklep sicer ni logična posledica, vendar trdim, da se astrologija (pa ne tista, ki je objavljena na zadnjih straneh ženskih revij) obnaša kot znanost, in to ena najstarejših.

    Predpostavka, da je vzorec podjetij reprezentativen, ni potrebna. Ne dokazujemo namreč neke lastnosti podjetij, ampak lastnosti pisem. Glede na število naslovnikov so bila verjetno vključena vsa podjetja (in še espeji), z upoštevanjem določenega filtra, ki je lahko število zaposlenih, na primer vsaj 5 ali pa vsaj 10. V tem primeru je pomembno le, da je izbiranje naslovnikov iz danega seznama za posamezno pismo naključno.

    P.s.: Če nekaj vržeš v SAS, SPSS ali Excel, še ne pomeni, da nisi sam naredil. Vedeti namreč moraš, kaj delaš. 😉

    P.p.s.: Prepričan sem, da so bila pravila vnaprej določena in jasna.

  14. Aleš Says:

    ja SPSS, SSPC mi je pa ušlo zaradi ene od trenutno bolj uporabljanih kratic, lmao.

    Sicer se pa ne strinjam s tabo. V tem primeru res ni pomembno, drugače pa mora vedno biti osnovna predpostavka TUDI, da je izbor strank primerljiv. Reprezentativen verjetno ni prava beseda, se pa ne spomnim boljše – skratka naključno izbran vzorec v tem primeru podjetij mora biti ali dirigirano izbran da predstavlja primerljiv nabor podjetij po kategorijah ali pa (kot v tem primeru) predstavljati procentualno dovolj velik delež podjetij, za katerega se da trditi, da predstavlja primerljiv nabor. Upam, da je kdo kaj razumel…strokovnih izrazov ne poznam ker so nam na faksu ukinili statistiko…grrrr.

  15. ervinator Says:

    Torej, če je v opisanem primeru edini filter število zaposlenih, je “izbor strank primerljiv”. Slednje naj pomeni to, da pri izbiranju naslovnikov ne zagrešimo sistematične napake. Zagrešili bi jo, če bi z izbiro vplivali na to, da bi bil odziv naslovnikov v prid določenemu tipu pisma. Če pride do suma te napake, ga je vedno mogoče post festum preveriti. Pred sistematično napako te v splošnem ne varuje niti ozko definirana reprezentativnost, katero preverjaš (samo) z določenim številom kontrolnih spremenljivk (na primer demografskih; Cati je dosegal zelo dobre napovedi, ko je demografskim spremenljivkam za utež dodal še spremenljivko o odnosu do NATA ). Kljub vsem izpolnjenim predpostavkam pa se še vedno lahko zgodi, da vzorci (v našem primeru štirje nabori naslovnikov) niso uravnoteženi. Zaradi tega je treba pri statističnem sklepanju vedno navesti tudi stopnjo tveganja. To boš pri objavah anketnih rezultatov v medijih le redko videl. Vprašljivo je tudi, koliko verjeti raziskovalcem in izvajalcem. Jasno pa je: če kdo verjame Ninamedii oziroma Nikoli Damjaniću, je politik ali pa nima pojma, in takemu ne gre nič verjeti. 😉

  16. Aleš Says:

    no evo, pa sva prišla skupaj – manjši kot je vzorec, večja je stopnja tveganja zaradi neuravnoteženosti samega vzorca (hmm…zdej se pa počutim zelo učeno, očitno so to pravi izrazi ;))

    btw, si videl porazne rezultate (za Janšo) zadnjih dveh anket?

  17. ervinator Says:

    He he, “uravnoteženi vzorci” ni ravno običajen strokovni pojem, tja sem ga postavil, ker so temule tukaj zelo všeč podobni izrazi. 🙂

    Volitve … Zadnjih anket popularnosti strank ne poznam. Gotovo so zanimive, saj je tudi strankarsko dogajanje zanimivo. Zaresni še niso presegli podobe pobalinčkov, SD-ju se obeta popolni prevzem s strani Kučanovih jastrebov (kar je za stranko gotovo slabo), Drnovšek še naprej bluzi, ustanavljanje nove (liberalne) stranke očitno nima zadostnega zagona. Do predsedniških volitev je še preveč kart odprtih, analize glede parlamentarnih volitev zato v tem trenutku pomenijo le izražanje želja.


Oddajte komentar

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

Komentirate prijavljeni s svojim WordPress.com računom. Odjava / Spremeni )

Twitter picture

Komentirate prijavljeni s svojim Twitter računom. Odjava / Spremeni )

Facebook photo

Komentirate prijavljeni s svojim Facebook računom. Odjava / Spremeni )

Google+ photo

Komentirate prijavljeni s svojim Google+ računom. Odjava / Spremeni )

Connecting to %s

%d bloggers like this: