Видеомаркетинг, как способ продвижения товара или услуги

По большей части мы рассмотрели виды интернет-видеомаркетинга, к которым, к слову, можно так же отнести распространение видеоматериалов через социальные сети и проведение вебинаров. Но в тоже время есть и другие направления видеомаркетинга, которые не связаны с Интернетом. К таким можно отнести трансляцию видео, например, на выставках, которые проводятся в Иркутском СибЭкспоЦентре, и подобных. Мы часто можем видеть, что у некоторых павильонов весят телевизоры, где транслируется то или иное тематическое видео. Это так же один из ярких примеров видеомаркетинга. В рамках выставки могут проводиться конференции, где тоже может быть представлен товар или организация по средствам эффектной видеопрезентации. Безусловно, и это будет являться ярким примером видеомаркетинга.

В дальнейшем мы еще будем приводить примеры видеомаркетинга, в данном же параграфе мы поставили перед собой цель показать, что есть видеомаргетинг и какие его виды мы можем встретить. Подытожить можно общим определением, что видеомаркетинг, - это, конечно же, продвижение товара или услуги по средствам работы с видеоконтентом.

 

Глава 2. ВИДЕОМАРКЕТИНГ И ТЕОРИЯ ФИРМЫ

§2.1. Видеомаркетинг, как информационно-коммуникационная система

Если мы начнем рассматривать видеомаркетинг подробно, то мы сможем отметить, что он состоит из таких технологий, как непосредственно производство видеоконтента (видеография), а так же технологий эффективного его продвижения. Однако что нам необходимо на данном этапе, это абстрагироваться от деталей и построить некую модель, с которой мы сможем работать. Итак, под видеомаркетингом мы предлагаем понимать не что иное, как работу с информационными системами. И действительно, мало того, что рассматриваемый нами видеохостинг может служить элементом, например, корпоративной информационной системы (мы не раз выполняли соответствующие заказы для различных организаций, в частности для Сбербанка), но и в целом видеомаретинг очевидно представляет собой некую информационную систему, что важно, с обратной связью (в отличие, скажем, от телевидения) и только с одной поправкой. А именно, в случае с корпоративной информационной системой (далее КИС), мы подразумеваем под информацией некоторые команды, которые необходимо выполнить, в случае же с видеомаркетингом такие команды, как «отдать предпочтение некоторому продукту» подаются естественно завуалировано, не прямым текстом и не требуют выполнения, а именно склоняют к тому, чтобы они были выполнены. Но данное различие говорит нам лишь о том, что видеомаркетинг является более сложной по своей структуре и содержанию информационной системой, чем в силу определения более строгая и упорядоченная КИС.

Но рассматривая КИС, мы вынуждены признать, что не умеем оценивать ее экономическую эффективность [6]. И не смотря на то, что нам, безусловно, нужна именно экономическая оценка, мы вынуждены прибегнуть к построению оценки «технической» эффективности систем управления. На помощь здесь нам приходит теория информации.

Мы знаем, что существуют некие затраты на содержание информационной системы. Имеем ли мы дело с таким частным случаем, как работа с видеохостингом или говорим о таком общем понятии, как рыночное регулирование. О затратах в видеомаркетинге мы можем сказать, что они связаны с уже упомянутыми нами технологиями создания и продвижения видео. Когда же мы говорим о затратах в КИС, мы говорим о таком понятии, как транзакционные издержки, которые ввел в рассмотрение Р. Коуз. [21] Дело в том, что целесообразность функционирования фирм существует в силу снижения объема согласований внутри фирмы относительно внешней среды. Однако данный положительный момент, как заметил Р. Коуз, с определенного момента при развитии фирмы нивелируется ростом транзакционных издержек, что мешает дальнейшему росту фирмы. Очевидно, что упомянутые транзакционные издержки имеют одинаковую природу с интересующими нас издержками в видеомаркетинге, т.к. последние являются ничем иным, как частным случаем. Именно поэтому хотелось бы, пусть поверхностно, но рассмотреть некие заключения относительно транзакционных издержек, которые сделал Р. Коуз.

Допустим, есть фирма Ф, которая может принимать F состояния. Состояния принимаются в зависимости от внешней среды, при этом F мы считаем некоторой случайной дискретной величиной. Набор и частоту состояний мы определяем только по структуре фирмы, внешняя же среда выступает как некоторый рандомизатор, генерирующий значение случайного состояния из доступного множества. При этом не все случайные значения F одинаково желательны и перед нами встает вопрос, как это положение исправить? Очевидно, в изначально случайный процесс мы внедряем процесс контроля или управления. Условно мы это обозначим, как регулятор P будет воздействовать на Ф по средствам потока управлений R. Целью данного внедрения мы можем назвать то, чтобы некоторая дискретная величина E содержала бы в себе те же состояния, что и F, но вероятность выпадения желательных состояний была больше.

 

Рисунок 6 – Схема влияния регулятора на состояние фирмы.

Переведем данный абстрактный пример в интересующую нас плоскость. Так мы размещаем некий контент в открытом доступе в сети. При этом мы можем ожидать, что его найдет с той или иной степенью вероятности случайное множество людей. Нас не устраивают следующие состояния: данное множество пустое или оно не пустое, но в нем не содержится людей, принадлежащих множеству из целевой аудитории. Контролем в данной ситуации будет создание подходящего контента и адекватное его продвижение в сети.

Далее мы снова вернемся к рассмотрению формальной модели, приведенной выше. Но для этого мы введем такой термин, как «энтропия». Изначально данный термин был введен в теорию информации Клодом Шенноном, т.к. им было замечено, что эта мера была весьма схожа по своим свойствам энтропии в термодинамике, которую, в свою очередь, ввел в оборот Людвиг Больцман. Пусть данная мера будет мерой разнообразия величин F и E и будет обозначаться как H. Тогда целью регулятора будет усиление неравенства H(E)<H(F), т.е. уменьшение разнообразия конечного результата по сравнению с исходным по средствам снижения частоты нежелательных и увеличения частоты предпочтительных результатов.

О способности регулятора достигать поставленной задачи говорит закон необходимого разнообразия, который был сформулирован и доказан Ульямом Россом Эшби [12].

 

  (1)

 

Из приведенной формулы легко заметить, что улучшение ситуации, т.е. наиболее эффективное воздействие регулятора достигается с ростом набора состояний самого регулятора. В 60-70-ые годы двадцатого столетия данный закон довольно часто применялся в кибернетике, а так же использовался и для моделирования предприятий [13]. Но стоит отметить, что и сам Эшби и другие теоретики исходили из того, что , в результате закон был довольно тривиальным и говорил именно о том, что сложные системы должны иметь сложное управление и не более того. Однако равенство справедливо в том случае, если реакции регулятора однозначно определены потоком входящих состояний. Другими словами, это значит, что для каждого конкретного значения F регулятор R так же принимает какое-то свое конкретное значение. Проблема в том, что если мы берем кибернетические системы, то так и получается, но если мы говорим о теории фирмы или тем более о видеомаркетинге, то ситуация не может быть столь однозначной.

Изготавливая видеоконтент, производитель задается вопросом выбрать наиболее оптимальный необходимый набор из сюжета, технических средств, общей направленности содержания продукта, с целью угодить целевой аудитории. Покупка нового оборудования, заказ сценария у специалистов, качественная постобработка – все это призвано для того, чтобы увеличить свои возможности по производству. Но именно увеличение возможностей и разнообразия средств приводит к нарастанию неоднозначности того или иного выбора. Для решения данных проблем можно проводить различные исследования, например, опрос фокус-групп и т.д, но так или иначе мы вынуждены признать, что с ростом разнообразия регулятора состояний, растет и неоднозначность выбора состояния самого регулятора. В этом случае мы говорим о том, что . При самом худшем раскладе решения будут приниматься, как попало, тогда увеличение разнообразия управленческих решений будет приводить только к большему хаосу. Скажем, наш заказ состоит в том, чтобы произвести медиаконтент для самых маленьких, вместо этого, т.к. мы можем производить контент с самым разным содержанием, в том числе научную фантастику или видео для взрослых, мы принимаем решение делать что-либо именно с этим содержанием, только потому, что мы это можем. Иначе как нонсенс ситуацию, в которой мы можем производить для детей продукцию «18+», не назовешь. Данная ситуация может являться именно результатом хаоса, когда мы нарастили разнообразие управленческих решений, однако, не имеем возможности адекватно их применять. В такой ситуации мы будем считать, что мы имеем дело с необученным регулятором, что будет значить .

На данном этапе уместно привести наблюдение, что H(R\F) стремится к H(R) при любом изменении R. Другими словами, совершенствование регулятора автоматически требует его обучения. Для оценки данного процесса опять вернемся к теории фирмы. Представим себе фирму, как набор из К элементов, которые могут принимать n состояний. Рабочими элементами могут быть непосредственно сотрудники фирмы, производственные станки и т.д., изменяющие свое состояние так или иначе в процессе работы. Тогда под К мы, например, понимаем количество сотрудников, а под n их универсальность. И количество состояний системы в этом случае мы можем выразить, как

 

,    (2)

 

где k=K (такое обозначение позволит нам в будущем разобрать случай k<K). Данная формализация с одной стороны не несет объективный характер, т.к. мы не можем утверждать, что каждый рабочий элемент должен иметь одинаковое количество состояний, с другой стороны, она позволит нам наиболее наглядно показать зависимость роста числа состояний системы от роста n и k.

Процесс обучения мы обозначим, как процесс передачи сообщений по каналам IF и IE, в силу этого мы назовем их обучающим каналом. В соответствии с теорией информации [21] пропускная способность этого канала не может превышать величину, равную количеству информации Хартли:

 

  (3)

 

Таким образом, является максимальной пропускной способностью канала и не зависит от характеристик самого канала. Нетрудно заметить, что сравнивая (2) и (3) мы увидим, что M растет как экспонента, в то время как , как логарифм от нее, следовательно, рост фирмы довольно быстро упирается в процесс ее обучения, что значительно замедляет этот рост. Приведенная модель наглядно демонстрирует т.н. запрет Коуза.

Подобные наблюдения относительно общей ситуации имеют довольно интересные применения к другим частным случаям, в том числе и к нашему. Так на основании приведенных выше выкладок можно сделать заключение, что сложно структурированная компания на рынке видеографии сталкивается со значительными проблемами при росте разнообразия заказов (внешней среды) и, следовательно, при вынужденном росте собственных производственных активов (разнообразие внутренних состояний). Это неизбежно приводит к некоторому вынужденному упрощению состояний с одной стороны и к росту издержек, следовательно, и конечной цены для потребителя с другой стороны. В связи с этим нередко можно видеть желание клиента обратиться к конкурирующей фирме только появившейся на рынке, потому что она готова вложиться в вопрос и узнать что же действительно нужно клиенту, в противовес тому, чтобы обращаться к большому медиа-холдингу, который все равно сделает все по-своему. Непомерно завышенные цены за свои услуги так же явление, которое мы легко можем наблюдать, заглянув в прайс-листы больших медиа-холдингов. Так стоимость услуг региональных медиа-холднингов, как правило, находится в районе нескольких сотен тысяч рублей, в то время как для производства медиаконтента для центрального (федерального) телевидения вам понадобиться уже от 30 тысяч у.е. и это только производство, без учета размещения контента в прямом эфире.

Говоря о запрете Коуза, мы вынуждены отметить, что представление деобучения в виде (2) имеет свои недостатки. Так мы предполагаем, что состояния n принимаются случайно и независимо друг от друга, тогда как это очевидно не так. На самом деле, когда мы рассматриваем фирму, они взаимодействуют между собой. Тоже справедливо и для такого частного случая, как видеомаркетинг, - избирая одно средство визуализации, сюжет, набор инструментов и т.д., мы автоматически согласуем их между собой, тем самым ограничивая конечное число возможных состояний.

Давайте рассмотрим идеальный случай. Допустим, два элемента достигли идеального согласования между собой и стали действовать как один элемент. Тогда мы говорим о том, что количество рабочих элементов в фирме по-прежнему остается K, тогда как в формуле (2) мы должны будем вместо k записать . Таким образом, это и является идеальным решением управления, достичь такой согласованности, чтобы каждый элемент принимал самостоятельно состояния, которые требуют от него другие элементы. Если мы признаем подобное поведение, при котором , возможным и правдоподобным, тогда мы вынуждены признать ошибочность наших предыдущих рассуждений и несостоятельность запрета Коуза. Исходя именно из таких рассуждений, мы можем придти к выводу, что идеальное управление возможно. Однако это заключение будет ошибочно, что легко проверить на примере любой фирмы, в частности и на примере компании, занимающейся видеографией. Примененный световой фильтр не означает однозначно выбранный ракурс, и даже отснятый видеоряд оператором не полностью детерминирует поведение монтажера или звукорежиссера, которые имеют свои степени свободы.

В реальном мире запрет Коуза обходится очевидным образом. Т.к. при малых k экспонента растет еще не так быстро (почти линейно), то логичным выходом будет сужение задачи согласования до небольших групп. Так более или менее большие компании и тем более огромные корпорации делегируют полномочия управления небольшими группами (филиалами) руководителям на местах. Чем больше филиал, тем сложнее руководителю, т.к. вновь включается рассмотренная нами закономерность. В таком случае, при росте филиала руководитель опять же делегирует часть своих полномочий своим заместителям, т.е. происходит дальнейшее дробление. Однако успешное согласование между отдельными частями компании это опять же недостижимый идеал и, так или иначе, мы должны учитывать т.н. эффект «сломанного телефона». Конструирование и управление такими иерархичными структурами, – это отдельная тема, которая заслуживает детального рассмотрения и исследования [9].

Проблема «сломанного телефона» существует и в таком частном случае как видеография. Допустим, один работник может взять на себя все задачи по написанию сюжета, съемки, монтажу, работы со звуком. Безусловно, если будет разделение обязанностей и к работе подключаться еще люди, то кто-то должен взять на себя роль регулятора (режиссера) и все равно каждый будет видеть проект по-своему и вопрос согласования становится краеугольным. Хорошим примером здесь могут служить высоко бюджетные фильмы, они требуют колоссальных финансовых и временных затрат – один фильм длительностью полтора часа снимают ни один год с бюджетом несколько миллионов долларов. И, тем не менее, всегда сложно предугадать оправдает ли фильм свой бюджет и если да, то насколько в целом он окажется экономически успешным? Наличие идеального контроля позволило бы значительно сократить время и ресурсы, требуемые на производство медиа-продукции. Мы имеем возможность утверждать подобное благодаря личному практическому опыту, но данное утверждение становится очевидным, если ознакомиться с производством медиа-контента хотя бы на самом поверхностном уровне.