Замечаемость наружки: попытка формализации явления. Часть вторая.
Итак, в прошлый раз мы остановились на том, что замечаемость
наружной рекламы носит вероятностный характер, и описывать эту вероятность мы
будем логистической функцией
где:
-
— вероятность того, что респондент, проходя мимо щита, заметит
рекламное изображение, размещенное на нем;
-
t — некоторый
фактор (аргумент);
-
a и b — коэффициенты.
Теперь же попробуем найти зависимость между
частотой прохода мимо конструкции (аргумент
t) и вероятностью
.
В состав анкеты был включен вопрос: «Как часто
Вы появляетесь в данной местности?» Он предусматривал пять вариантов ответа:
- каждый день;
- раз в неделю;
- раз в месяц;
- очень редко;
- первый раз в жизни.
.
Напомним, что перед проведением опроса
изображение на щитах не менялось в течение минимум месяца. Следовательно, тот,
кто выбрал ответ «каждый день», имел минимум 22 потенциальных контакта с
конструкцией — по числу рабочих дней. Те, кто выбрал вариант «первый раз в жизни»,
имел один потенциальный контакт — за несколько секунд до опроса (и им неважно,
сколько провисела эта картинка на щите — месяц или год). Исходя из этих же
соображений, получаем, что вариант «очень редко» соответствует также одному
потенциальному контакту (проходу мимо конструкции), «раз в месяц» — двум (в
день опроса и в день, когда это изображение повесили), «раз в неделю» — пяти.
Дальше все просто или все сложно — в
зависимости от того, что вы делали в студенческую эпоху на парах по статистике
;-)
Считаем эмпирическую вероятность по анкетам и
получаем следующую табличку:
А дальше с помощью метода наименьших квадратов (вспоминаем вузовский курс
статистики) подбираем коэффициенты
a и
b для нашей функции. Получаем, что
a=−2,6996, а
b=0,0680, то есть исходная формула приобретает вид
(Для тех, кто статистику помнит: среднее
квадратичное отклонение составило 0,0230, что можно считать неплохим
результатом подбора коэффициентов.)
Ну и для наглядности построим график
зависимости:
(Каждая вертикальная пунктирная линия — начало нового месяца.)
На сегодня это все, а в следующий раз мы
попробуем установить зависимость замечаемости от пола и возраста пешеходов.
Автор: Александр Сальников, кандидат экономических наук, доцент по кафедре маркетинга