|
Как измеряют эффективность BTL-акцийКак измеряют эффективность BTL-акцийКак измеряют эффективность BTL-акцийДмитрий Фролов Как агентства и их заказчики измеряют эффективность BTL-акцийРынок маркетинговых услуг бурно развивается. Заказчиков привлекает видимая эффективность воздействия дегустаций и промоакций на потребителя. Однако пока успешность многих таких мероприятий оценивается чуть ли не на глаз. В прошлом году на непрямую рекламу, или BTL (см. раздел «Что такое BTL»), компании потратили около $1,3 млрд — на 25% больше, чем годом ранее. По прогнозам РАМУ (Российская ассоциация маркетинговых услуг), эти темпы роста сохранятся еще ближайшие два-три года. BTL — сравнительно дорогой инструмент. По оценке LBL Media, стоимость единичного контакта при BTL-активности может превышать $100 за контакт. Но, по мнению Махиры Каримовой, директора по стратегическому и медиапланированию агентства, высокая стоимость оправдана эффективностью воздействия — прямым контактом с потребителем и возможностью детального информирования о продукте. Одна проблема — просчитать эффективность проводимых мероприятий не так-то просто. Как говорят в BTL-агентствах, заказчики в большинстве случаев ориентируются на показатели продаж. Попробуйте одним и тем же молотком забить разные гвозди — это неэффективно и неудобно. Цель непрямой рекламы — не только в увеличении количественных показателей, но и повышении осведомленности, лояльности к бренду и т. д. В общем, чтобы подсчитать эффективность разных акций, нужны разные способы измерения. До и послеНаиболее распространенный способ измерения эффективности — сравнительный анализ продаж до и после проведения акции. «Перед началом акции мы устанавливаем для агентства нормативы по увеличению продаж, а агентство должно приложить все усилия, чтобы их выполнить, — говорит Илья Гамов, директор по маркетингу компании «Айсберри». — В этом случае в задачу агентства входит лишь выполнение определенной механики акции, эффективность которой легко определяется заданной «нормой». Достаточно ли этого для бизнеса клиента — он решает сам. В сентябре 2005 года BTL-агентство InTown Promotion разработало и запустило акцию для крупного производителя средств по уходу за волосами (краски и стайлинг). Акция преследовала две цели: увеличить продажи на 15% и переключить 15% участниц акции с конкурирующих брендов на продукцию компании-клиента. В ходе четырехнедельной кампании, проводимой в московских магазинах, покупательниц «обучали» подбирать средства для окрашивания волос. Посетительницы магазинов получали на входе рекламные флаерсы, предлагающие помощь специалистов в подборе цвета краски, средств окрашивания и стайлинга (в акции участвовали несколько брендов одного производителя). Специально разработанная компьютерная программа тестирования позволяла определить характер женщины и в соответствии с ним выбрать марку краски. Чтобы помочь участницам акции решиться на смену привычного цвета волос, консультанты акции делали компьютерную модель будущего образа с новым цветом. Они фотографировали женщин, прошедших тест, прямо в магазине и «виртуально примеряли» новый цвет с помощью специальной компьютерной программы. Понравившийся вариант моделирования цвета волос вместе с результатами тестирования распечатывался и отдавался участникам акции вместе с «рецептом», где были отмечены подходящие продукты. Если женщина решалась воспользоваться полученной рекомендацией сразу и приобретала продукцию клиента на сумму свыше 200 рублей, то она участвовала в беспроигрышной лотерее. Призами в лотерее служили фирменные полотенце, зонтик или лак для волос. «В результате акции удалось добиться повышения продаж на 30%, половина участниц переключилась с конкурирую щих марок на бренды клиента, — говорит Ирина Герасименко, гендиректор InTown Promotion. — Более того, 70% из них сохранили лояльность к новой марке (клиента) через полтора месяца после акции». Итоговых результатов продаж после проведения акции, по словам Герасименко, у агентства нет. Но о ее успешности можно судить по тому, что клиент решил провести похожие мероприятия в 20 крупных городах. нет данных
|
