スライド 1

コミュニケーションと広告
コミュニケーション・ミックス
1.
広告
明示された広告主による、アイデア、財、サービスに関する有料の
非人的な提示とプロモーション。
2.
販売促進
製品やサービスの試用、購入を促進するための様々な短期的イン
センティブ。
3.
パブリック・リレーションおよびパブリシティ
企業のイメージや個々の製品に対するプロモーションと保護のため
に計画された様々なプログラム。
4.
人的販売
見込み客との対面による接触であり、プレゼンテーション、質問へ
の返答、注文獲得を目的としている。
5.
ダイレクト・マーケティング
郵便、電話、FAX、電子メール、インターネットを使い、特定顧客や
見込み客との直接的なコミュニケーションを行い、また直ちに反応
を求めること。
コミュニケーション・ミックス
広告
販売促進
PR
人的販売
印刷広告
放送広告
映画
ポスター
チラシ
ビラ
屋外広告
ディスプレ
イ広告
賞金
くじ
ゲーム
サンプリン
グ
クーポン
リベート
講演
実演販売
セミナー
販売会
年次報告
スポンサー
機関誌
イベント
DM
カタログ
郵便
テレマーケ
ティング
テレビ・
ショッピン
グ
コミュニケーションの役割とプロ
セス
広告の特徴
• 公共性
多くの人が同じメッセージを受け取る
• 普及性
メッセージを何度も繰り返すことができる
• 表現の多様性
写真、音、色など
• 非人格性
対話型コミュニケーションではなく、一方通行である
広告の役割
• 製品に対する消費者の選好の増加
• 企業イメージの改善
• 顧客の購買行動の促進
コミュニケーション・プロセス
発信者
エンコー
ディング
メッセージ
メディア
デコー
ディング
ノイズ
フィード
バック
反応
受信者
広告のマネジメント・プロセス
広告マネジメント・プロセス
目
的
の
明
確
化
と
目
標
の
設
定
広
告
予
算
の
決
定
メ
デ
ィ
ア
選
択
と
メ
デ
ィ
ア
計
画
広
告
内
容
の
決
定
評
価
広告効果
AIDAモデルにおける広告効果指標
消費者反応プロセス
広告効果指標
注意(Attention)
助成/非助成認知利率・知名度
興味(Interest)
商品評価,イメージ,ブランド選好
欲求(Desire)
購入意図
行動(Action)
売上
広告反応関数（分布ラグモデル）
St = α + βAt + λβAt-1 + λ2 βAt-2 + … + εt
St = α* + λS t-1 + βAt + ε*t
St = t 期における売上高、　At = t 期における広告量
α* =( 1-λ) α, ε*t = εt - λεt-1 , 0<λ<1
広告の短期的・長期的効果
短期的効果 = β
長期的効果 = β+ λβ+ λ2 β+λ3 β+…
=
β
1-λ
広告効果の諸側面
• 効果の型
線形なのか、Ｓ型なのか
• 効果の動的側面
広告効果の弾力性、上限と下限、広告効果のタイ
ムラグ
• 他のマーケティングミックスとの相互効果
価格、販売促進、流通チャンネル
広告の予算決定
広告予算の決定
• 支払い可能額法
企業の可能な予算額による予算決定
• 売上高定率法
a=-
γ
η
R
a = 広告費, R = 売上高
γ= 広告弾力性、η= 価格弾力性
広告予算の決定
• 競合対抗法
競合企業の広告予算を考慮した予算決定
• 客観的目標達成法
– 目標の具体化
– 目標実現のためのプログラムの設定
– プログラムを実行するための費用の見積もり
広告予算の決定
• モデルによる広告予算の決定法
? ?
?
j t
t
max Z =   S t( {At},{Cjt}) ×m -  At
At
?
s.t.  At ≦ B (予算制約）
t
At = 期間ｔの広告費
S t = 期間ｔの売上高
m = マージン
{At} = 実現可能な広告費の全体
Cjt = 競合他社の広告費
メディア計画
リーチ、フリークエンシー、GRP
• リーチ(R)：ある期間中にその広告キャンペーンに最
低１回は接触した人々の、ターゲット・グループに対
するパーセンテージ。
• フリークエンシー:広告キャンペーンを最低１回は見
た人々の平均接触回数。
• ＧＲＰ = R×F
• インパクト：特定の媒体に関する露出効果の数量的
な価値。
知覚とリーチの関係
F=5
I = 1.5
知
覚
F=5
I=1
F=1
I = 1.5
リーチ
メディアの決定
max y(x1 ,…,xn )
s.t. c(x1 ,…,xn )≦B
x1 ,…,xn = それぞれの媒体に投下する広告量
y = 広告効果
ｃ = 広告費用
広告内容の決定
広告の訴求内容
• 情報提供型
• 説得型
• リマインだー型
宿題
• 分布ラグモデルを使って広告の短期的・長期
的効果を推定しなさい。（Ads data.xls)
• 提出期限：１２月１１日

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