ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ПОВТОРНОЙ ПОКУПКИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ЧАСТОТЫ РЕКЛАМНЫХ КАСАНИЙ

ESTIMATING THE CHANCE OF A REPURCHASE DUE TO THE FREQUENCY OF ADVERTISING TAPPINGS

Akhrem Valeryia Andreevna

Student, Department of Management, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

Adamiuk Hanna Valeryevna

Student, Department of Management, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

Fedosiuk Ludmila Petrovna

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Faculty of Engineering and Economics, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

АННОТАЦИЯ

В условиях цифровой трансформации экономики обостряется конкурентная борьба за ограниченный ресурс потребительского внимания. Перед компаниями возникает дилемма: с одной стороны, растут расходы на привлечение новых клиентов (Customer Acquisition Cost, CAC), с другой – наблюдается снижение лояльности уже существующей клиентской базы. В данной парадигме стратегии, нацеленные на индукцию повторных покупок, трансформируются из тактического инструментария в стратегический приоритет. Совершение повторных транзакций оказывает непосредственное влияние на ключевые показатели эффективности бизнеса, в частности, на пожизненную ценность клиента (Lifetime Value, LTV) и общую рентабельность.

ABSTRACT

In the context of the digital transformation of the economy, the competition for limited consumer attention is intensifying. Companies are facing a dilemma: on the one hand, the cost of acquiring new customers (Customer Acquisition Cost, CAC) is increasing, and on the other hand, the loyalty of existing customer bases is declining. In this paradigm, strategies aimed at inducing repeat purchases are transforming from a tactical tool into a strategic priority. Repeated transactions have a direct impact on key business performance indicators, such as customer lifetime value (LTV) and overall profitability.

Ключевые слова: повторная покупка, частота рекламных касаний, email-маркетинг, оптимизация маркетинга, логистическая регрессия, кривая отклика, усталость от рекламы, Lifetime Value (LTV).

Keywords: repeat purchase, ad touch frequency, email marketing, marketing optimization, logistic regression, response curve, ad fatigue, Lifetime Value (LTV).

Верификация исследовательской гипотезы осуществлялась с применением комплекса статистических методов. На первом этапе проведен дескриптивный анализ переменных для оценки распределения и выявления аномалий. Основным инструментом верификации выступила бинарная логистическая регрессия, позволяющая смоделировать вероятность наступления события (совершения повторной покупки). Для учета нелинейности эффекта воздействия в предикторы модели был введен полиномиальный компонент второй степени – квадрат переменной «Частота». Функциональная форма модели представлена ниже: Модель имеет вид:

Введение квадратичного члена (Частота²) позволяет захватить нелинейный эффект.

Проведем анализ показателей. Средняя частота рекламных касаний в выборке составила 6.2 в месяц (стандартное отклонение = 3.1). Общая доля клиентов, совершивших повторную покупку, составила 28%.

Таблица 1.

Результаты логистической регрессии

Как видно из таблицы, коэффициенты при частоте (β₁ = 0.405) и Частоте² (β₂ = -0.038) являются статистически значимыми (p-value < 0.001). Положительный знак β₁ и отрицательный знак β₂ подтверждают выдвинутую гипотезу о перевернутой U-образной зависимости.

На основе коэффициентов модели была рассчитана и построена кривая отклика.

Рисунок 1. Кривая отклика

Максимум функций был найден путем взятия производной уравнения регрессии по переменной частота и приравнивания к нулю:

Результаты регрессионного анализа, представленные в таблице, демонстрируют высокую статистическую значимость (p < 0.001) ключевых независимых переменных. Положительный коэффициент β₁ (0.405) и отрицательный β₂ (-0.038) подтверждают гипотезу о наличии инвертированной U-образной зависимости между частотой контактов и вероятностью покупки. Среди контрольных переменных значимое отрицательное влияние оказывает время с последней покупки, что согласуется с теорией угасания клиентской активности.

Список литературы:

1. Иванов, А. В., & Петрова, С. К. (2021). Влияние частоты коммуникаций на лояльность потребителей в цифровой среде // Российский журнал маркетинга, 15(3), 45-62. URL: https://cyberleninka.ru/article/v/vliyanie-chastoty-kommunikatsiy-na-loyalnost-potrebiteley-v-tsifrovoy-srede  (дата обращения: 10.11.2025).
2. Сидорова, Е. Н. (2020). Customer Lifetime Value: методы оценки и управления в российских компаниях // Экономика и предпринимательство, 12(4), 125-130. URL: https://cyberleninka.ru/article/v/customer-lifetime-value-metody-otsenki-i-upravleniya-v-rossiyskih-kompaniyah (дата обращения: 10.11.2025).
3. Козлов, Д. А., & Лебедева, М. И. (2019) // Оптимизация маркетингового бюджета: от классических моделей к цифровым алгоритмам. Маркетинг и маркетинговые исследования, (5), 334-349. URL: https://cyberleninka.ru/article/v/optimizatsiya-marketingovogo-byudzheta-ot-klassicheskih-modeley-k-tsifrovym-algoritmam (дата обращения: 10.11.2025).