Il termine Adstock Planning è stato coniato da Simon Broadbent per descrivere il prolungato e longevo effetto della pubblicità sul soggetto della comunicazione.
L’effetto della comunicazione ha il doppio effetto di promuovere la conoscenza di marca e di influire sulle vendite stesse del prodotto.
Questo effetto, si prolunga nel tempo garantendo un ricordo che rimane inespresso ma presente nella mente del consumatore.
La teoria dell’Adstock pone le sue base sul ricordo di marca generato dall’esposizione al messaggio pubblicitario che, in un primo momento genera accumulazione a supporto della marca, in un secondo momento, provoca una caduta spontanea del ricordo.
La sfida in questo caso è comprendere come varia il ricordo di marca sulla base di frequenze e pressioni differenti con cui si entra in contatto con il futuro cliente.
Simon Broadbent nel 1979 stabilisce un modello per capire come varia esattamente il ricordo, in funzione della pressione pubblicitaria esercitata. Gli studi si basano sulle assunzioni per cui il ricordo, è funzione di due variabili: il livello di pubblicità corrente e la quantità di pressione pubblicitaria esercitata in passato.
Il ricordo viene quindi espresso come variabile dipendente, definita appunto adstock, la quale indica a quanto si attesta la pressione pubblicitaria fino ad un certo tempo (t), la caduta del ricordo (r) e la pressione pubblicitaria (A) .
Adst =(rAt + r2At-1 + r3At-2 + ... + rnAt-n+1)
Sulla base di queste analisi, si cerca di individuare il punto in corrispondenza del quale vi è la caduta del ricordo spontaneo.
Una volta individuato tale livello, per l’effetto di permanenza che sta alla base dell’Adstock planning, investendo la metà, riusciamo a riportare il ricordo al livello di origine.
La vera sfida per il mondo del marketing è trovare la variabile corretta affinché questo tipo di modello si possa applicare in modo pratico.
In sintesi, se andassimo ad analizzare il tipo di attività svolta in relazione al traffico al sito, all’app, al canale e-commerce dei nostri brand, incrociando più variabili, tracciando una baseline massimale di utenti medi, potremmo andare a riscontrare quando il tasso di caduta del ricordo ( traffico) diventa critico e così intervenire.
Non è facile. Ma è molto utile provarci!
NdR: tratto dal libro "Digital Marketing del lusso di A. Da Venezia", in vendita qui
Commenti
Posta un commento