Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ эффективности рекламных кампаний в среде интернет 10
1.1. Роль рекламы в сетевой экономике 10
1.2. Анализ современных приемов в интернет-рекламе и выделение способов повышения их экономической эффективности 17
1.3. Обзор приемов персонализации в интернет-рекламе 44
Выводы по первой главе 48
ГЛАВА 2. Разработка методики оценки и повышения эффективности рекламных кампаний в сети интернет 50
2.1. Теоретические основы моделирования рекламных интернет-кампаний с применением персонализации рекламы 50
2.2. Разработка модели реакции посетителей интернет-сайтов на рекламные сообщения 78
2.3. Разработка методики оценки и повышения эффективности рекламных интернет-сообщений 104
Выводы по второй главе 117
ГЛАВА 3. Разработка и оценка эффективности инструментальных средств обеспечения методики оценки эффективности рекламных сообщений на примере системы таргетинга по типу восприятия 121
3.1. Описание проекта системы таргетинга интернет-рекламы по типу восприятия 121
3.2. Описание реализации информационной системы 134
3.3. Оценка экономического эффекта от внедрения системы 142
Выводы по третьей главе 152
Заключение 153
Библиография
- Анализ современных приемов в интернет-рекламе и выделение способов повышения их экономической эффективности
- Обзор приемов персонализации в интернет-рекламе
- Разработка модели реакции посетителей интернет-сайтов на рекламные сообщения
- Описание реализации информационной системы
Введение к работе
Актуальность темы. Развитие коммерческих отношений между продавцом и покупателем невозможно без сбалансированной маркетинговой стратегии продавца. Именно она обеспечивает построение успешных отношений с клиентами и представление им производимых товаров или услуг. Интернет-маркетинг относится к сфере электронного бизнеса и представляет собой вид человеческой деятельности, направленной на удовлетворение нужд и потребностей с использованием интернет-технологий или, другими словами, это форма маркетинга, при которой используются возможности Интернет по установлению интерактивных связей с каждым клиентом в рамках традиционного и электронного бизнеса.
Электронный бизнес представляет собой любой вид экономической деятельности, который организация осуществляет посредством сети. Иными словами, это преобразование ключевых бизнес-процессов с применением Интернет-технологий, позволяющее достичь большей производительности.
Концепция интернет-маркетинга исходит из того, что ключевым фактором обеспечения эффективного маркетинга является отношение к каждому потребителю как к индивидуально особой личности. Интернет-маркетинг предполагает использование диалога с потребителем для предоставления ему товаров и услуг с характеристиками, необходимыми именно этому человеку.
Интернет-реклама как часть комплекса интернет-маркетинга на сегодняшний день является важнейшим фактором развития традиционной и сетевой форм экономики, а также одним из наиболее эффективных способов продвижения товаров/услуг. Более того, интернет-реклама может использоваться в обоих видах коммерции — традиционной и электронной. Во многих исследованиях подчеркивается, что на сегодняшний день интернет-реклама является наиболее высокобюджетным, и в то же время высокоэффективным способом продвижения товаров и услуг в Интернет. Факторами эффективности в данном случае являются запоминаемость, интерес, формальная и содержательная привлекательность применительно к разным целям - например, для повышения интереса к продукту или выработки осведомленности о торговой марке.
С другой стороны, рекламодатели в Интернет, несмотря на большие преимущества интернет-рекламы по сравнению с традиционными приемами, не имеют средств прогнозирования результатов и оценки эффективности рекламных мероприятий. Основным подходом к измерению эффективности рекламных кампаний является либо сравнение затрат и рекламного отклика (рост продаж, числа клиентов), характерный для традиционных приемов, либо подмена эффективности рекламной кампании эффективностью рекламного сообщения (показатель CTR).
Несмотря на то, что эффективность рекламных кампаний в Интернете может измеряться на основе рекламного отклика, оцениваемого обычно в изменениях продаж (который не всегда бывает адекватным, поскольку в рекламной кампании помимо рекламы обычно задействуется множество других аспектов маркетинга - качество обслуживания, ценовая политика и т.д.), вопрос способа измерения эффективности рекламных сообщений остается открытым. Более того, рекламное сообщение рассматривается в исследовании как основа для измерения эффективности интернет-рекламы в целом.
Как показал анализ наработок в этой области, все проводимые ранее исследования были направлены на оценку эффективности традиционных видов рекламы, где невозможно количественно оценить эффективность рекламных сообщений, либо же не рассматривали эффективность рекламного сообщения как таковую.
Таким образом, актуальность темы определяется необходимостью выявления основных факторов, характеризующих успешное применение интернет-рекламы, и разработки на их основе методики оценки и повышения экономической эффективности рекламных кампаний в сети Интернет с применением математических моделей рекламных процессов в разрезе восприятия рекламных сообщений посетителями интернет-сайтов. Одно из направлений повышения эффективности рекламных сообщений реализуется на основе персонализации интернет-рекламы по типам восприятия текста и предполагает создание инструментария для фокусировки рекламных показов. Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является увеличение эффективности интернет-рекламы за счет нового приема ее персонализации. Цель достигается решением следующих задач: = Классификация приемов и инструментов рекламы в интернет-маркетинге и анализ их эффективности. = Анализ видов персонализации интернет-рекламы как приоритетного направления повышения экономического эффекта рекламных сообщений. = Анализ и выделение факторов эффективности рекламных сообщений в Интернете. = Разработка модели реакции посетителей на рекламные интернет-сообщения. = Разработка методики оценки и совершенствования интернет-рекламы за счет повышения эффективности рекламных сообщений. = Разработка информационной системы показов целевой рекламы по типу восприятия. = Оценка экономического эффекта предложенного инструментария. Предмет исследования. Способы продвижения товаров и услуг в сети Интернет.
Объект исследования. Организации, обеспечивающие размещение рекламы на своих интернет-сайтах.
Метод исследования. В качестве методов научного исследования использовались статистические методы регрессионного анализа, контент-анализ, методы разработки информационных систем.
Источники информации. В процессе исследования использовались работы отечественных и зарубежных исследователей и специалистов в области экономики, маркетинга, моделирования рекламных процессов, математической статистики, а также исследования зарубежных компаний-аналитиков в рекламной сфере. Основу для моделирования составили статистические данные рекламных кампаний, собранные с российских сайтов-издателей.
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
1. Произведена классификация приемов интернет-рекламы со сравнительным анализом эффективности и перспектив развития каждого из них. Анализ показал необходимость повышения эффективности для каждого приема интернет-рекламы, в качестве приоритетного направления для которого была избрана баннерная реклама. Данный выбор объясняется универсальностью, постоянным ростом бюджетов и технологическим преимуществом интернет-рекламы.
2. Проведен анализ существующих видов таргетинга и рассмотрены перспективы развития данного способа повышения эффективности интернет-рекламы. Полученные результаты говорят о том, что существующие виды таргетинга неэффективны для некоторых видов рекламных кампаний. Поэтому был сделан вывод о необходимости доработки комплекса таргетинговых приемов новым видом -таргетингом по типу восприятия.
3. Предложен новый подход к оценке эффективности рекламного сообщения - на основе отношения показателей CTR (отношение количества переходов по ссылке в рекламном сообщении к числу показов) к стоимости размещения/изготовления рекламного сообщения.
4. Адаптирована одна из моделей охвата рекламных кампаний для использования в условиях интернет-рекламы
5. Впервые с применением методов регрессионного анализа построена модель реакции посетителей интернет-сайтов на рекламные сообщения. В результате анализа существующие модели рекламных процессов интегрированы в единый комплекс при помощи новой модели.
6. Создана новая методика оценки эффективности рекламных кампаний на базе модели оценки эффективности рекламного сообщения.
7. Разработан новый инструмент повышения эффективности рекламных сообщений - наращивание их содержательной привлекательности путем персонализации. Данный инструмент включен в созданную методику в качестве приема усовершенствования рекламных сообщений.
8. Разработан, полностью описан и частично внедрен инструментарий для практического использования методики оценки и повышения эффективности рекламных кампаний в виде информационной системы таргетинга интернет-рекламы по типу восприятия.
Практическая ценность работы и апробация. Повышение эффективности интернет-рекламы за счет целенаправленного воздействия с применением инструментальных средств: реализация информационной системы таргетинга позволяет владельцам рекламных площадок предоставлять портрет пользователя в новом разрезе - по способу восприятия - тем самым позволяя более четко позиционировать рекламные сообщения. Внедрение такого инструментария облегчает планирование рекламных кампаний, снижает рекламные бюджеты (сокращается число «холостых» показов рекламы), увеличивает прибыль рекламных площадок. Кроме того, описываемый инструментарий является экономически эффективным и окупает себя за 15 месяцев использования.
Практические результаты исследования нашли применение в одном из рекламных агентств, специализирующемся на интернет-маркетинге. Была разработана информационная система таргетинга по типу восприятия и внедрена на сайте одного из клиентов, что способствовало привлечению новых клиентов и повышению рекламных доходов данной площадки.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 5 печатных работы общим объемом 1,65 п.л. Основное содержание диссертации отражено в 4 публикациях.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, обобщенных выводов исследования, списка использованной литературы из 115 наименований. Основная часть работы изложена на 160 страницах машинописного текста, содержит 18 рисунков, 25 таблиц и 3 приложения.
Анализ современных приемов в интернет-рекламе и выделение способов повышения их экономической эффективности
Для полноты анализа приемов интернет-рекламы, необходимо сначала ознакомиться с терминологией и измерителями эффективности рекламы в общем смысле. Поэтому нам кажется необходимым привести перечень определений, относящихся к сфере рекламы.
Медиапланирование - планирование рекламных кампаний, смысл которого сводится к выбору оптимальной программы размещения рекламного материала. В качестве критерия оптимальности используют, как правило, один или несколько параметров коммуникативной эффективности плана рекламной кампании [75;77].
Рекламный носитель - в широком смысле - средство информации, используемое для донесения рекламных сообщений до аудитории. В более узком понимании - это конкретное оплаченное место, куда вставляется рекламное сообщение, например, номер газеты, телевизионная передача, интернет-сайт. Под вхождением понимается количество вставок рекламного сообщения внутри одного носителя, например, рекламное сообщение может фигурировать на страницах одного журнала, на разных страницах интернет-сайта и в течение одной передачи [82].
Целевая группа или аудитория рекламного воздействия - множество людей, объединенных по принципу близкого отношения к рекламируемому товару или часть населения (региона), до которой необходимо довести рекламную информацию [81].
GRP (Gross Rating Point) - сумма показателей охвата для всех демонстраций рекламы за определенный промежуток времени трансляции передач и рекламных роликов. GRP - это число возможных контактов с рекламой за определенный промежуток времени, в котором учитываются и неоднократные контакты с рекламой одних и тех же лиц (например, просмотр различных передач, в которых идет одна и та же реклама) [81]. OTS (opportunityo-see) - «возможность увидеть», т.е. вероятная аудитория рекламного обращения. Имеет значение для одного рекламного объявления, т.к. в любом другом случае OTS = GRP [81].
Reach (охват) - часть населения или целевой группы рекламного воздействия, проинформированная при подаче нескольких рекламных обращений (использовании нескольких рекламных носителей) [81]. Frequency (частота) - отношение GRP к охвату [81].
Реклама в сети состоит из двух частей. Первым звеном воздействия является внешняя реклама: баннеры, текстовые блоки и другие рекламные носители, размещаемые на сайтах. Сюда же относится реклама с помощью поисковых систем и каталогов, реклама в списках рассылки, публикации на новостных интернет-сайтах и множество других способов. Все это воздействие принято называть пассивной рекламой, поскольку она не находится под контролем пользователя [73].
Вторым рекламным звеном является то, что пользователь получает после взаимодействия с рекламой. Самой распространенной формой взаимодействия является «клик» на баннер или рекламную ссылку с последующим попаданием пользователя непосредственно на веб-сайт рекламодателя. В любом случае действие было вызвано непосредственно реакцией пользователя на пассивную рекламу (первое звено), а демонстрация веб-сайта (второго рекламного звена) произошла по его воле и под его контролем.
Наиболее точной характеристикой привлечения посетителей является CTR (click through ratio) - отношение количества пользователей, которые кликнули на рекламу, к общему числу пользователей, которым она была продемонстрирована. Хотя, разумеется, здесь есть и ряд погрешностей, например, если на баннере есть URL, пользователь может набрать адрес сайта в броузере, а не кликать по ссылке мышкой.
На значение CTR влияет множество факторов: = выбор типа площадок, конкретных сайтов, фокусировок рекламы отвечает за "попадание" в целевую аудиторию; = расположение рекламы на странице, выбор формата и типа рекламы будет влиять на долю посетителей сервера веб-издателя, заметивших рекламное обращение; = формат, тип рекламы и непосредственно рекламное воззвание будут влиять на принятие конкретного решения: реагировать на рекламу, просто принять к сведению или оставить без внимания.
Прочие факторы, влияющие на эффективность рекламного сообщения (именно она оценивается показателем CTR), мы выделим в следующей главе в процессе разработки модели оценки эффективности рекламных сообщений. Согласно классификации, предложенной IAB [31], мы можем дать оценку полученному показателю с точки зрения успешности рекламной кампании.
Обзор приемов персонализации в интернет-рекламе
Аудитория любого веб-сайта четко структурируется по ряду критериев. Разделение аудитории на четко очерченные группы (различающиеся своим поведением в сети) облегчает ее дальнейший качественный и количественный анализ. В частности, исследование каждой выделенной группы значительно проще. Для определения структуры аудитории сайта удобно пользоваться многомерной ячеистой моделью представления данных, т.е., вся аудитория сети разбивается на набор подмножеств.
Итак, можно выделить следующие критерии персонализации аудитории [86; 110; 115]: = тематика интересов пользователя; = демографические характеристики (пол, возраст, доходы, деятельность, социальный статус); = место выхода в Интернет и тип доступа; = часовой пояс, территориальное положение, язык;
Тематика интересов пользователя. Любой пользователь Интернет всегда бывает постоянно заинтересован в какой-либо одной или более области. Примером могут служить политика, спорт, музыка, новости. Причем указанные области можно смело делить на более конкретные: российская политика, зарубежная политика, теннис, хоккей, футбол и т.д. Чем более тщательно продуман рубрикатор интересов, тем более адекватно он отвечает параметрам пользователя. Очевидно, что тематические сервера будут удачным выбором для рекламы, предназначенной для определенного сегмента аудитории Интернет. Моторные масла, например, желательно рекламировать на автомобильных сайтах, кухонный комбайн - на кулинарных и др. женских сайтах и т.д. Даже если аудиторией рекламодателя являются все пользователи сети (например, Интернет-сервисы), не следует отдавать предпочтение только тем ресурсам, где минимальна стоимость показа. Для формирования положительной ассоциации важным является не только сама демонстрация рекламы, но и то, в каком контексте пользователь эту рекламу увидел.
Демографические характеристики. К таким параметрам относятся показатели пола, возраста, уровня доходов, социального статуса. Эти параметры позволяют на основе статистических исследований определять основной круг интересов для каждой из групп, выделяемой для каждого показателя. Например, пользователи с возрастом 16-23 года в основном интересуются новостями, развлечениями и музыкой. Кроме того, такой показатель, как материальное положение, напрямую связан с покупательской возможностью и, зачастую, со временем, проводимым в Сети. Таким образом, основываясь на социально-демографических характеристиках посетителей можно узнать вторичные данные, описывающие их тематические предпочтения, количество времени в сети, маршруты в сети, товарные предпочтения и т.д.
Место выхода в Интернет. Процентные соотношения домашней, корпоративной и случайной (те, кто пользуется доступом через библиотеки, интернет-кафе, компьютерные классы школ и вузов, у знакомых) аудитории показывают не только востребованность информации сайта, но также и его известность. Так, чем больше процент случайной аудитории, тем, очевидно, известнее сайт, причем не только в Интернет, но и в оффлайне. Исследование этого параметра необходимо проводить совмещенными методами - анализ пользовательской активности в течение длительного времени, а также прямой опрос населения. В последнем случае достаточно проводить мини-опросы, на которые соглашаются 3-7% посетителей.
Для систем, изучающих актуальную информацию о пользователе (счетчики, панели), наибольшие трудности вызывает группа пользователей, подключающихся к Интернет через случайные точки доступа. Погрешность идентификации, основанной на IP-адресе (до недавнего времени такой учет был основным методом идентификации), складывается из погрешностей передачи и погрешностей пользования компьютером. В России погрешность идентификации по одному IP-адресу очень высока: в среднем до 40% пользователей не могут быть идентифицированы таким способом.
Территориальная принадлежность (география). Располагая данными о часовом поясе и IP-адресе, а также сеткой распределения IP-адресов между интернет-провайдерами, можно получить данные о географии пользователя с точностью до города или области. От географии пользователя зависит не только относительное время его работы в Сети, но также и его активность, а зачастую его материальное положение. Кроме того, география пользователя -ключевая информация для владельцев интернет-магазинов, так как она влияет на выбор и координацию работы службы доставки. Для информационного проекта этот показатель менее существенен, за исключением тех случаев, когда среди посетителей много зарубежных пользователей. Тогда необходимо учитывать и привычки иноязычных пользователей при разработке интерфейса и формы подачи материала. В то же время географический разброс пользователей крайне существенен для рекламных площадок.
Язык. Несмотря на то, что сайт может быть написан на одном языке, пользователи других стран могут изучать его с помощью многочисленных машинных переводчиков. В то же время, очевидно, что чтение целенаправленно переведенного содержания значительно комфортнее, чем чтение машинного переводчика. Поэтому наличие значительных иноязычных формаций в аудитории сайта приводит издателя к необходимости и своевременности создания соответствующих языковых версий. Следует отметить, что языковые отличия подразумевают под собой и культурные отличия, а, следовательно, и другие привычки и особенности понимания интерфейса.
Разработка модели реакции посетителей интернет-сайтов на рекламные сообщения
Для разработки методики оценки и повышения эффективности рекламных сообщений в Интернет необходимо описать цели и задачи методики, дать ей общую характеристику, затем описать экономико-математическую модель, на основе которой будет осуществляться построение методики (общее описание, формализованное описание), оценить адекватности данной модели и, наконец, дать полное описание методики.
Целью разработки данной методики является оценка эффективности рекламных сообщений как неотъемлемой части рекламных кампаний, проводимых в Интернет. Методика основана на регрессионной модели отклика посетителей рекламной площадки на рекламное сообщение. Другими словами, мы моделируем вероятность положительного исхода (переход по ссылке, заполнение анкеты и т.д.) на основе совокупности факторов, влияющих на принятие решение посетителем. При этом мы не принимаем во внимание такие факторы, как износ рекламы, дублирующиеся показы и проч., поскольку эти факторы буду учитываться в агрегирующих моделях более высокого уровня. Также на этом уровне мы можем абстрагироваться от цели рекламной кампании, поскольку с точки зрения реакции посетителей на рекламное сообщение между сбытовыми и имиджевыми рекламными кампаниями нет никакой разницы.
Построение методики можно разбить на несколько этапов [79]: 1. Разработка регрессионной модели реакции посетителей интернет-сайтов на показы рекламных сообщений. 2. Оценка адекватности полученной регрессионной зависимости с использованием статистических методов. 3. Интерпретация полученных данных. 4. Непосредственное описание методики на основе построенной модели. Итак, методика характеризуется следующими параметрами: 1. Цель - оценка эффективности и построение прогноза исхода рекламной кампании. 2. Используемые средства - экономико-математическое моделирование процесса (регрессионный анализ) взаимодействия посетителей и рекламного сообщения. 3. Исходные данные - данные о посетителях рекламной площадки, характеристики рекламного сообщения. 4. Выходные данные — количество благоприятных исходов действия, заложенного в рекламном сообщении (клик по ссылке, баннеру, заполнение анкеты и т.д.). 5. Ограничения - исследуется только процесс взаимодействия посетителя и PC без анализа дальнейших действий посетителя.
Модель реакции посетителей интернет-сайтов на показы рекламных сообщений можно смело отнести к моделям, отражающим социальные аспекты экономики, поскольку в нашей модели никаким образом не затрагиваются производственные аспекты. В модели мы не будем использовать наработки в области износа, дублирующейся аудитории, поскольку наша модель является очень узкой моделью, все эти характеристики предполагается реализовать в моделях высшего уровня. Тем не менее, один класс моделей мы положим в основу нашей модели - модели охвата/частоты, - поскольку инструментальные средства интернет-рекламы позволяют нам вносить коррективы в стандартный механизм оценки распределения охвата.
Ниже приведена таблица, содержащая основные классификационные показатели данной модели [69;74;87;93; 100; 107; 113].
Таким образом, мы видим, что данная модель связывает два класса моделей, до этого времени существовавших разрозненно: модели охвата/частоты и агрегирующие модели рекламного отклика.
Перед разработкой модели реакции посетителей, рассмотрим результаты работы с моделями охвата/частоты. Поскольку в результате анализа нами была выбрана модель KGD, имеет смысл рассмотреть ее подробнее на предмет адекватной передачи охвата/частоты интернет-рекламы. Основная формула модели Кверела выглядит следующим образом: 2UB-LB (2.4) то _ m UB + LB где Rm — охват m носителей с единственным вхождением;
В приведенных формулах UB - верхняя граница фигуры охвата, LB нижняя граница фигуры охвата, А - средняя аудитория всех носителей, D -среднее дублирование для всех носителей, А - суммарная аудитория всех носителей, D - суммарное дублирование для всех носителей.
Исходными данными в этой модели являются показатели А( (аудитория единичного вхождения в процентах от суммарной аудитории), Ау (пересечение аудитории носителя і с аудиторией носителя у), т (число носителей в медиаплане).
Эта модель, как и все ранее разработанные модели охвата/частоты рассчитана на традиционные рекламные кампании, поскольку не учитывает самого главного различия с точки зрения охвата/частоты - в традиционных рекламных кампаниях распределение показов и охват считается в зависимости от количества вхождений/носителей, а не от самих показов, как это делается в интернет-рекламе. Поэтому нам необходимо описать модификацию данной модели для условий интернет-рекламы.
В традиционной рекламе один оплаченный показ один человек не может видеть больше одного раза (анализ показал, что такими характеристиками обладает, в основном, только ТВ-реклама, для печатной и наружной рекламы эта цифра определяется эмпирически и приближается к 2), зато много человек могут видеть один показ. В интернет-рекламе один оплаченный показ видит только один посетитель и только один раз. Поэтому в традиционной рекламе единицей распределения показов является вхождение или носитель, а в интернет-рекламе - сами показы. В традиционной рекламе оценивается охват целевой аудитории, а в интернет-рекламе мы можем легко отталкиваться от аудитории сайта, поскольку издатели предоставляют информацию о своей аудитории. Это дает возможность более точно нацелить рекламную кампанию. Для интернет-рекламы мы можем провести аналогию показов уникальному посетителю с вхождениями, характерными для традиционной рекламы. Каждая страница, задействованная в интернет-медиаплане, трактуется как отдельный носитель. Все входные данные для моделирования KGD подходят для интернет-рекламы: носителем является страница сайта, аудиторией одного вхождения являются те, кто увидит страницу один раз. То же самое верно для N показов, суммарная аудитория комбинации носителей: определяется либо внутренней статистикой сайта, либо опросами/механизмами (cookie, агенты) между сайтами.
Описание реализации информационной системы
Подсистема статистики состоит из трех компонент: ядро подсистемы или механизм сбора статистики, общепользовательский и административный интерфейсы. Ядро подсистемы ведет статистику показов рекламных сообщений и переходов по ним. По сути, оно интегрировано с модулем вывода. Общая статистика (процентное распределение аудитории по группам восприятия и статистика наиболее употребительных/излюбленных выражений посетителей) высчитывается в процессе анализа первичных данных и публикуется на любой странице сайта в открытом доступе.
Общепользовательский интерфейс представляет собой авторизованную точку входа для рекламодателей с использованием имени/пароля полученных от администратора сайта. После авторизации (здесь могут использоваться стандартные средства сервера) посетитель получает следующую страницу:
Помимо текущей информации, страница может содержать в режиме чтения параметры рекламной кампании, заданные администратором. Административный интерфейс подсистемы статистики предназначен для следующих целей:
= Предоставление доступа (интегрирован в административный интерфейс модуля вывода). Представляет собой генератор логина/пароля и средства доставки сгенерированной информации клиентам (обычно по почте). = Просмотр статистики (для каждой рекламной кампании администратор может просматривать ту же самую статистику , что и сам рекламодатель). Ввиду крайне ограниченного набора функций администратора рекламных кампаний, не предполагается введение разграничения административного доступа между перечисленными модулями, однако в случае интеграции с общей системой управления содержанием на портале такие меры необходимы.
В процессе пробного внедрения полностью был реализован только модуль показа рекламных сообщений, поскольку именно он является ядром информационной системы. Исходные коды модуля приведены в Приложении 3.
Следует заметить, что система может быть доработана в следующих направлениях: = импорт/экспорт в текстовые или XML-файлы основных справочников и параметров рекламных кампаний (в перспективе возможен обмен подобной информацией между различными сайтами); = управление почтовыми рассылками (позиционирование рекламных сообщений по группам подписчиков в почтовых сообщениях); = дополнительная статистика (любые данные, получаемые из первичных); = дополнительные параметры рекламной кампании (географический, тематический и прочие виды таргетинга интернет-рекламы).
Основной целью создания системы таргетинга на портале Chat.ru является повышение эффективности интернет-рекламы и как следствие -улучшение имиджа портала и увеличение доходов от рекламы.
При расчете экономической эффективности информационных технологий часто используется определенная схема, с помощью которой оценивается среднегодовая прибыль, главным образом, за счет экономии затрат [108]. Однако, в качестве критериев эффективности функционирования любой составляющей программного комплекса целесообразно рассматривать не только экономические показатели, но и социальные, например, сокращение численности персонала, обеспечение условий для повышения конкретности управленческих решений, достижение нового качественного уровня информационной обеспеченности процесса принятия решений и другие. Прежде чем начать разработку информационной системы, необходимо рассчитать, сколько средств придется затратить на ее создание, внедрение и сопровождение и к каким последствиям это приведет.
Следует отметить, что все приведенные ниже расчеты проведены не в рублях, а в у.е., поскольку основные затраты на проект, равно как и получаемая прибыль, рассчитываются в эквиваленте USD.
При оценке эффективности какой-либо абстрактной технологии (как в данном случае) оперировать конкретными цифрами невозможно, поскольку их величина и даже порядок будут полностью зависеть от процесса реализации этой технологии. Возможно лишь выявить некоторые потенциальные источники экономической эффективности рассматриваемой технологии и сравнить предложенные методы с альтернативными путями решения поставленной задачи. Кроме общих источников эффективности внедрения предложенная в данной работе система обладает собственными преимуществами по сравнению с потенциальными конкурентами. Во первых, она не требует немедленного перепроектирования баз данных, находящихся на использовании портала. Очевидно, что стоимость проектирования и создания БД во много раз превышает стоимость разработки программы-конвертера. В то же время при необходимости перевода БД на более новую платформу этот процесс никак не помешает функционированию системы таргетинга.
Результаты и затраты, связанные с конкретным проектом, можно вычислять с дисконтированием (то есть с учетом приемлемой для заказчика (инвестора) нормы доходности) или без него. Соответственно, получатся два различных набора значений рассчитываемых параметров. Однако методика, предполагающая использование нормы дисконта (доходности) при расчетах является более предпочтительной, так как она более полно отражает реальные рыночные условия и используется в западных странах. В частности введение нормы дисконта показывает наличие альтернативы перед заказчиком (инвестором): он может вложить деньги в другой проект или в банк, получив при этом более высокий доход, нежели от реализации рассматриваемого проекта.
