Firma Aktualności Produkty Projekty Teksty Muzeum Pobierz Kontakt Mapa RSS English
YAC Software Teksty Badania mediów Effective Reach a Optymalizacja Spelunka Trybików
  Wróć

Spis

Dane

Excel

Badania mediów

Badania rynku

Kwoty respondentów

SPSS

VBA

YAC Data Language

Effective Reach a Optymalizacja
Wstęp

A niniejszym tekście omówione zostały pewnie niuanse optymalizacji media planów prasowych, gdzie nałożone zostały kryteria na wskaźnik Effective Reach lub na wskaźniki CPP (Cost per Point) lub CPT (Cost per Thousand) w ich wersjach opartych na wskaźniku Effective Reach.

Wpierw, ustalmy terminologię, wg tej wprowadzonej w optymalizatorze: media planów prasowych w programie YAC Data Analyzer.
  • media plan prasowy
    lista liczb wejść w tytułach prasowych (gazetach, czasopismach); dla każdego tytułu możemy zdefiniować 0 lub więcej wejść
  • optymalizator media planów prasowych
    proces wyszukiwania najlepszego media planu biorący pod uwagę definicje kryteriów nałożonych na wskaźniki czytelnictwa; kryteria te mogą być zdefiniowane dla pojedynczego pisma lub grup pism (a także dla całego media planu - tj. grupy wszystkich wybranych do analizy pism); np. możemy ograniczyć wybór media planu do tych, które mają nie więcej niż 10 wejść i których budżet mieście się w granicy 10.000 kredytów; wreszcie, co najmniej jeden wskaźnik musi być zdefiniowany jako ten, po którym będzie przebiegać optymalizacja - minimalizacja, jak np. budżetu, lub maksymalizacja, np. zasięgu.
  • Effective Reach (Zasięg Efektywny)
    jest to udział respondentów, do których przekaz media planu dotrze co najmniej n razy; zatem ER 1+ przedstawia zasięg media planu (przekaz dotrze co najmniej jeden raz), a ER 3+ przedstawia udział tych respondentów, do których przekaz dotrze co najmniej 3 razy; w programie YAC Data Analyzer, można też definiować dokładna liczbę kontaktów:
    • ER 1 - przekaz dotarł dokładnie raz
    • ER 1:3 - przekaz dotarł 1, 2 lub 3 razy
    • ER :3 - przekaz dotarł co najwyżej 3 razy
  • CPP (Cost per Point) (Koszt per Punkt)
    jest to koszt media planu podzielony przez liczbę punktów wygenerowanych przez media plan; w programie YAC Data Analyzer mamy trzy wersje tego wskaźnika:
    • CPP-G - punkty wg wskaźnika GRP (Gross Rating Points)
    • CPP-R - punkty wg wskaźnika Zasięg
    • CPP-ER - punkty wg wskaźnika Zasięg Efektywny
    dla CPP-ER należy zdefiniować liczbę kontaktów; zatem, dla tego wskaźnika, w rzeczywistości będziemy mieli np. CPP-ER 3: lub CPP-ER 1:3
  • CPT (Cost per Thousand) (Koszt per Tysiąc)
    jest to ten sam wskaźnik, co CPP, przy czym procent respondentów estymowany jest na tysiące widzów; i także jest dostępny w trzech wersjach (CPT-G, CPT-R, CPT-ER)
No dobra, mając to za sobą, wróćmy do zagadnienia głównego.

Definiując parametry optymalizacji bazujące na ER (w tym CPP/CPT w ich wersjach ER), należy być ostrożnych z określaniem liczby kontaktów dla tych wskaźników. Dosyć łatwym jest wprowadzenie takich definicji, przy których optymalizator nie będzie mógł znaleźć pasującego do wszystkich kryteriów media planu!

Poniżej, będziemy mówili tylko o Effective Reach, ale dotyczy to także wskaźników CPP-ER i CPT-ER.

Są dwa typy kryteriów, które można zdefiniować dla wskaźników czytelnictwa w optymalizatorze YDA:
  • zakres dopuszczalnych wartości,
  • minimalizacja / maksymalizacja.
Rozważmy następnie każdy z tych typów:

Zakres dopuszczalnych wartości

W tym przypadku oczekujemy, aby końcowy media plan spełniał zadane kryteria dla danego wskaźnika. Zatem, można np. zdefiniować dla całego media planu, aby ER 1: był większy niż 20% (gdy np. minimalizujemy budżet).

Jednakże, nawet w tym prostym przypadku, można zdefiniować wartość nieosiągalną - może się zdarzyć, że nawet z wieloma wejściami we wszystkich pismach, całkowite dotarcie media planu nie osiągnie 20%. W YDA zostanie to przedstawione na wykresie - brak media planów spełniających wszystkie kryteria. Wtedy należy albo usunąć niektóre kryteria, lub nieco je "poluzować" (np. poprzez obniżenie powyższych 20% do 15%).

Problem się dalej komplikuje, gdy nałożymy ograniczenia np. na ER 1 (lub podobne, np. ER 2:4). Wartości tych wskaźników (które definiują dokładne liczby kontaktów) mogą być całkiem niskie. I często, przy zwiększaniu liczby wejść w media planie, wartości tych wskaźników mogą maleć. Np. mając media plan z zasięgiem całkowitym wynoszącym 50%, ER 1 może nie być wyższy niż kilka procent. Zatem dodając warunek, że ER 1 musi być większy niż, powiedzmy, 5%, może znowu doprowadzić do tego, że optymalizator nie będzie mógł znaleźć media planów spełniających ten warunek (i wszystkie pozostałe).

Przypadek definiowania ER z dokładna liczbą kontaktów jest także omówiony w punkcie poniżej.

Minimalizacja / maksymalizacja

Inny problem pojawia się, gdy staramy się optymalizować po wskaźniku ER.

Po pierwsze, ostrożnie z optymalizacją takich wskaźników jak ER 10: (co najmniej 10 kontaktów) dla pojedynczych pism lub małych grup pism. Całkiem możliwe, że ze względu na inne warunki media plan będzie ograniczony tylko do kilku wejść w piśmie / grupie. Wtedy ER 10: zawsze będzie równy zero. Zatem, optymalizacja znajdzie różne rozwiązania, lecz wyniki będą mocno losowe (wszystkie media plany będą miały wartość maksymalną na ER 10: równą zero).

Po drugie, należy uważać z optymalizacja wskaźników takich jak ER 1 (nie ER 1:, ale ER z dokładną liczbą kontaktów lub małym zakresem kontaktów- ER 1:3). Zachowanie tego wskaźnika nie jest intuicyjne - jego wartość może maleć (od pewnego momentu) wraz ze wzrostem liczby kontaktów. Np. ER 1 na ogół ma największą wartość dla jednego wejścia.



Proszę spojrzeć na wykres powyżej. Przedstawione zostały trzy wskaźniki dla liczby wejść od 1 do 10:
  • ER 1: - na niebiesko,
  • ER 1 - na czerwono,
  • ER 5 - na zielono.
Zwróćmy uwagę, że ER 1: jest monotoniczne - jego wartość rośnie wraz z liczbą wejść. Zatem maksymalizacja ER 1: będzie działać jak tego oczekujemy - im większa liczba wejść, tym większa wartość ER 1:.

Jednakże, proszę zwrócić uwagę, że najwyższą wartość ER 1 ma przy pojedynczym wejściu. Zatem, gdyby maksymalizować ER 1, optymalizator będzie "krążył" wokół tego jednego wejścia. Natomiast, gdyby minimalizować ER 1, optymalizator albo wybierze zero wejść (gdy ER 1 = 0%) lub, gdy inne warunki tego nie zabronią, będzie zwiększał liczbę wejść bez ograniczeń (jako że wartość ER 1 będzie ciągle maleć).

Wreszcie, ER 5 osiąga największą wartość przy 5 wejściach, maleje do 8 wejść, następnie znowu zaczyna rosnąć. Teraz, gdybyśmy maksymalizowali po ER 5, optymalizator zapewne trzymałby się 5 wejść, jako że nie ma większych wartość ER 5, lub te wartości są zbyt "daleko" - dla zbyt dużych liczb wejść (optymalizator nie zmienia liczby wejść o zbyt dużo wartość). Minimalizując ER 5 (ale z innymi warunkami wykluczającymi zero wejść), optymalizator będzie oscylował wokół 8 wejść. Bez tych dodatkowych warunków, otrzymamy losową liczbę wejść między 0 a 4...

Podsumowanie

Optymalizator w programie YAC Data Analyzer jest potężnym narzędziem pozwalającym na definiowanie warunków i optymalizacji na wielu różnych wskaźnikach czytelnictwa. Jednakże, należy zwracać baczną uwagę na wybór wskaźników w optymalizacji, a w szczególności przy korzystaniu ze wskaźników Zasięgu Efektywnego z ograniczoną z góry liczbą kontaktów. W takich sytuacjach wartości wskaźników przy różnych liczbach wejść mogą zachowywać się całkiem nieoczekiwanie.

Góra

Komentarze
Kurczę!
Na razie brak komentarzy...

Góra

Dodaj komentarz (pola z gwiazdką są obowiązkowe)
Imię / ksywa *
Mail (pozostanie ukryty) *
Twoja strona
Komentarz (bez tagów) *
Wpisz tekst wyświetlony poniżej *
 

Góra

Tagi

Badania mediów