Математическое моделирование: Маркетинг и реклама

При разработке и проведении маркетинговых акций компании стремятся максимизировать их эффективность в соответствии с заявленными целями.

Основными целями проведения маркетинговых акций являются:

—  Увеличение продаж;
—  Привлечение новых клиентов;
—  Вывод на рынок нового продукта;
—  Увеличение/сохранение доли рынка;
—  Увеличение/сохранение уровня прибыли;
—  и др.

При разработке и планировании маркетинговой активности приходится учитывать множество факторов, оказывающих влияние на результат, а именно:

• Характеристики каналов (доступность, стоимость и др.);
• Структура и состав целевой аудитории;
• Показатели конверсий для различных каналов;
• Бюджет компании и стоимость 1 показа;
• Локация показов;
• Интенсивность показов в зависимости от периода рабочей недели, времени года;
• Интенсивность активности (в т.ч. маркетинговой) конкурентов;
• и др.

Все вышеописанные факторы влияют на эффективность вложенных в рекламу средств.

Преимущества использования математической оптимизации

Математическая оптимизация синхронизирует между собой все известные характеристики и ограничения маркетинговых каналов, бюджета и объявленной цели(ей),  и из множества вариантов потенциальных маркетинговых активностей выбирает самый эффективный с точки зрения целей компании и выделенного бюджета.

Таком образом, менеджер компании может сосредоточить свои усилия на развитии профессиональной области знаний (разрабатывать улучшенные стратегии маркетинговых активностей), а масштабные расчеты по наиболее подбору наиболее эффективной инфраструктуры для воплощения новой стратегии  – передать математической оптимизации.

Рассмотрим пример разработки маркетинговой акции вывода на рынок нового продукта (товар для авто), с бюджетом акции – 50 тыс.$.

Для этого, рассмотрим имеющиеся на рынке предложения вещателей рекламы и их характеристики.

Для каждого транслятора характерна своя структура целевых групп:
Рекламную компанию планируется проводить для двух населенных пунктов: г.Минск и г.Гомель. Структура состава аудитории (удельный вес целевых групп) для обоих городов одинаков. Вместе с этим, удельный вес аудитории каждого города в общей аудитории составляет, %:
Следует учитывать, что при достижении определенных значений по количеству показов/прослушивания рекламы, ее эффективность начинает снижаться, %:

Одним из требований данной рекламной компании является необходимость размещения не менее 30% бюджета компании в рекламу на TV.

Необходимо распределить имеющийся бюджет по каналам так, что бы достигнуть следующие цели:

• Максимизировать информирование широкой аудитории о выходе нового продукта;
• Информировать максимальное количество целевой аудитории (лица 25-40 лет, Автомобилисты) о выходе нового продукта;
• Максимизировать общее количество конверсий (покупок) в рассматриваемых городах;
• Максимизировать количество конверсий (покупок) в г.Минск;
• Максимизировать количество конверсий (покупок) в г.Гомель.

Результат применение математической оптимизации

Решение разработано с использованием алгебраического языка моделирования AMPL.

1. Наилучшим решением поставленной в п.1. задачи (с учетом указанных выше значений параметров и требований) является следующий план вложения средств:
2. Наилучшим решением поставленной в п.2. задачи (с учетом указанных выше значений параметров) является следующий план вложения средств:
3. Наилучшим решением поставленной в п.3. задачи (с учетом указанных выше значений параметров) является следующий план вложения средств:
4. Наилучшим решением поставленной в п.4. задачи (с учетом указанных выше значений параметров) является следующий план вложения средств:
5. Наилучшим решением поставленной в п.5. задачи (с учетом указанных выше значений параметров) является следующий план вложения средств:

Представленные результаты решения, являются наиболее эффективным планом (с предоставлением значений всех важных параметров по каждому виду активности) вложения средств и наиболее эффективными видами маркетинговой активности  для достижения объявленных целей с учетом имеющегося бюджета и предпочтений.

В случае необходимости модель может быть адаптирована под дополнительные потребности клиента.

_{* Пример заимствован из учебного пособия: Зайцев М.Г., Варюхин С.Е. “Методы оптимизации управления и принятия решений: примеры, задачи, кейсы.” – 2 изд. испр.-М: Издательство “Дело” АХН, 2008 – 664с.}

1. Загрузить файл шаблон в формате *.xlsx свой компьютер; (Скачать шаблон.xls для ввода данных )
2. Заполнить таблицы файла данными пользователя*;
3.  Отправить файл *.xlsx с данными пользователя на наш сайт.
Загрузить шаблон данных на сайт:

Пользователь
E-mail



Δ

* Ознакомьтесь с условиями расчетов.

Правила использования моделей:

1. Математические модели сгруппированы по отраслям и областям их применения. Ознакомление пользователей c моделью осуществляется в режиме «Demo» (количество переменных < 200). Расчет моделей производится в ofline режиме на основании данных, полученных из заполненного пользователем файла-шаблона.
2. Результаты расчета моделей предоставляются пользователю по E-mail (в зависимости от размера и сложности задачи, время ожидания ответа может составлять до 24-х часов).
3. Решение моделей с количеством переменных >200 (режим «Model») осуществляется на договорной основе.

Предлагаем следующие варианты сотрудничества:

• Расчет представленных пользователями данных в рамках опубликованных моделей в режиме «Demo» / «Model». (количество переменных: < 200 / неограниченно);
• Разработка и сопровождение индивидуальных моделей принятия решений (Количество переменных неограниченно. Проведение анализа чувствительности решения);
• Разработка математических моделей для проведения научных исследований;
• Интеграция математических моделей с приложениями C ++, Java, MATLAB, C # и Python;
• Обмен моделями.