Бесплатный фрагмент - Измерения и прогнозы в киноиндустрии

В книге использованы результаты научных исследований, проводимых при финансовой поддержке Российского научного фонда (Проект №14—18—01999), в том числе полученные в ходе работы над кандидатской диссертацией автора. Примеры исходных данных и некоторые результаты приведены в приложениях к диссертации (Татарников, 2016), размещенной на сайте Центрального экономико-математического института Росси

Введение

Кино как явление можно рассматривать с разных сторон. Социологи увидят социальную функцию, необходимую для сохранения самобытности и выживания цивилизации, экономисты — растущую отрасль экономики, а большинство простых людей — доступное развлечение. И это — далеко не все.

«Кинематограф и общество находятся в постоянном функциональном взаимодействии. При этом общество выполняет детерминационную функцию, с одной стороны, тем, что снабжает кино неким „строительным“ материалом, а с другой — посредством целенаправленного воздействия на содержательные и художественные особенности производимых фильмов. Общество объективно заинтересовано в том, чтобы кино являлось не пассивной, но, по возможности, более активной его частью, чтобы создание и распространение фильмов выступало как позитивное социальное действие, оказывало влияние на сознание и поведение миллионов людей. Кинематографу задаются, а порой и навязываются конкретные социальные функции… Кино — это не только художественно-эстетическая ценность — так или иначе, оно играет значительную идеологическую роль, хотя она, по недоразумению, нередко отрицается. Являясь одной из главных форм культурного досуга населения, кино имеет также немалое социально-экономическое значение. Современная экономика без него немыслима. Оно совершенно необходимо для нормального функционирования ее главной производительной силы» (Жабский, 2002).

Режиссеры и сценаристы, в свою очередь, могут видеть в киноискусстве самовыражение и творчество в чистом виде. Как известно, творческий процесс создания художественного фильма начинается с драматургической основы — сценария — и дальше включает в себя искусство режиссера, актеров, оператора, художника, композитора и т. д. Кинематограф — это одновременно и литература, и театр, и живопись, и музыка.

Ну, а продюсеры увидят бизнес. Сегодняшний кинорынок является высоколиквидным и оперирует миллиардами долларов, но самые высокие прибыли получали кинопроизводители в 20—30-х годах прошлого столетия. В связи с этим бытует мнение, что изначально кино создавалось как бизнес. В экономике авторского права киноиндустрия занимает особое место, поскольку, с одной стороны, кино — это не только экономика, но и искусство, с другой стороны, кино в гораздо большей степени экономика, чем, например, музыка или литературы. Современный фильм — это крупный инвестиционный проект, связанный с рисками, самый существенный из этих рисков — нежелание зрителей смотреть фильм.

Кино в своем развитии все более превращается в отрасль экономики, где действуют законы конкуренции и все более заметную роль играет маркетинг, а фильмы (за исключением авторского кино) рассматривается как инвестиционные проекты. Вместе с тем, маркетинг в данной отрасли имеет свою специфику, определяемую соединением в кинематографе искусства и бизнеса. Отделить одно от другого бывает достаточно сложно, а выживаемость кино как искусства во многом зависит от его успешности как бизнеса. Об этом очень ярко говорил Александр Митта в интервью по завершении фестиваля «Кинотавр» в 2013 году. В том же интервью он ссылается на Ингмара Бергмана, который считал, что кино, как и музыка, «воздействуют на наши эмоции непосредственно, минуя интеллект». Также на Бергмана ссылается Никита Михалков: «Искусство должно потрясать, проникая сразу в сердце, минуя промежуточную посадку в области интеллекта». Хотя интерпретации мысли Бергмана в двух приведенных выше цитатах различаются, общее в них есть, и оно очевидно. Очень трудно заподозрить Бергмана в том, что он делал кассовое кино в ущерб кино как искусству, однако указанный им путь проходит через эмоции «сразу в сердце», минуя интеллект. Так или иначе, сказанное выше касается и элитарного (авторского), и массового кино.

По своей сути фильм — инвестиционный проект. А потому, как в случае с любым инвестиционным проектом, необходимо обоснование его экономической целесообразности, объёма и сроков осуществления инвестиций, а также оценка рисков. Каждый проект имеет свой коммерческий потенциал, для кинопроекта это способность привлечения целевой аудитории в кинотеатры. Его количественным выражением служит сумма кассовых кинотеатральных сборов и поступлений от реализации прав на демонстрацию картины в других странах, прав на реализацию DVD, BlueRay и цифровых копий фильма в интернете, которые могут быть получены в пределах определённой территории при заданных внутренних и внешних условиях. В данной работе любой фильм рассматривается именно как инвестиционный проект, а задача состоит в том, чтобы повысить его привлекательность за счет снижения рисков.

Следует также отметить высокую роль, которую отрасль возлагает на институт авторского права. Считается, что развитие техники свело издержки копирования до пренебрежимо малой величины, и в этой связи под угрозой оказываются не только сборы от продажи дисков DVD и BlueRay, но и кассовые сборы кинотеатров, поскольку новинки кинорынка достаточно быстро оказываются доступны пользователям Интернета практически бесплатно. Такая аргументация стимулирует кинопроизводителей объединяться в отраслевые организации для отстаивания экономических интересов, в том числе, путем тесного сотрудничества с органами власти. При этом отраслевые организации всячески подчеркивают роль киноиндустрии в национальной экономике, апеллируя не только к обороту киностудий, но и числу рабочих мест в отрасли. Так, например, Американская ассоциация кинокомпаний (Motion Picture Association of America, MPAA) приводит следующие данные: в киноиндустрии и на телевидении трудоустроены 1,9 млн. человек, а их общая заработная плата в 2014 году составила 121 млрд долларов. Существует также аргументированная позиция, которая заключается в том, что на авторское право возложена слишком большая роль, и, во-первых, масштабы его нарушения могут быть завышены, а, во-вторых, принуждение к соблюдению авторского права имеет и негативные последствия, как, например, ограничение доступа к культуре (подробнее об исследовании правоприменения и воздействия медиа пиратства на экономику см. (Karaganis, 2011) (Козырев и др., 2016)). Такие дебаты — с цифрами и иллюстрацией механизмов функционирования отрасли — демонстрируют, что киноиндустрия действительно является значимой отраслью со своими экономическими интересами, лобби и рисками.

Помимо предоставления рабочих мест персоналу, занятому непосредственно производством кино, киноиндустрия способствует повышению туристической привлекательности страны-производителя фильмов, что приводит к появлению рабочих мест в туристической сфере. Например, экономический эффект от вклада киноиндустрии Великобритании в развитие туризма в 2011 году по своему объему сопоставим с экспортом национальной аудиовизуальной продукции — по 3 миллиарда 100 миллионов долларов. Благодаря суперуспешным трилогиям «Хоббит» и «Властелин колец», с 2004 года порядка пятидесяти тысяч туристов ежегодно приезжают в Новую Зеландию, для того чтобы посмотреть места съемок этих блокбастеров. Экономический эффект от туристического бизнеса в Новой Зеландии составляет 5,7 миллиарда долларов в год, фильмы режиссера Питера Джексона по произведениям Джона Рональда Руэла Толкиена обеспечили туристической индустрии 47% роста. За период съемок первых трех фильмов страна заработала 600 миллионов долларов. Взаимосвязь отраслей туризма и кино наблюдается также в Нигерии, обладающей самой продуктивной кино-отраслью, ежегодно производящей более двух с половиной тысяч кинокартин. Нигерийское кино чрезвычайно популярно на Африканском континенте, что способствует ежегодному увеличению регионального туризма на 3% (Роднянский, 2013). Также, по сведениям Ж. Шапрона и П. Жессати, Марсель благодаря фильмам «Такси» осуществил политику реконструкции города и экономического ускорения (скоростная железнодорожная линия TGV и т. д.) (Шапрон, Жессати, 2014).

В первой главе осуществлён обзор существующих подходов и методик прогнозирования кассовых сборов. Во второй главе дано обоснование предлагаемого подхода и описание пилотного исследования. В третьей главе представлены результаты использования предложенных моделей прогнозирования кассовых сборов, описание эмоциональных факторов принятия решения о просмотре фильма и экономическое обоснование их применения. В заключении сформулированы выводы и намечены направления дальнейших исследований.

1. Кассовые сборы и методы их прогнозирования

Мировой рынок кинопроката

В цепочке производства и распространения продукции на кинорынке можно выделить четыре основных звена. Первое — это кинокомпания, являющаяся производителем контента, далее следует дистрибутор, который занимается тиражированием и логистикой физических и нематериальных носителей контента, третьим звеном выступают различные ритейлеры, такие как кинотеатры, онлайн кинотеатры, телевизионные компании, а также продавцы дисков DVD и BlueRay. Последним и самым главным звеном являются зрители. Исходя из предложенного описания схемы движения кинопродукции от производителя к зрителю, можно выделить основные сегменты рассматриваемой отрасли. Речь идет о рынках кинопроизводства и услуг для кинопроизводства, кинодистрибуции и розничном кинорынке, включающим в себя бокс-офис кинотеатрального проката (Крол, 2010). Именно кинотеатральный прокат является основным источником доходов в киноиндустрии.

Мировым лидером в данной сфере является Голливуд — совокупный объем кассовых сборов на внутреннем рынке, включающем также Канаду, в 2015 году составил 11,1 млрд долларов. Голливуд является родиной крупнейших игроков на этом рынке, в то время как на долю независимых производителей приходится 75% кинофильмов, выходящих в североамериканский прокат («The Digital Dilemma 2», 2012). Наличие всевозможных рыночных институтов существенно упрощает процесс создания независимого фильма, рассчитанного на массовую аудиторию. Немаловажную роль играют различные посреднические структуры, например, институт агентов, представляющих интересы сценаристов и являющихся связующим звеном между сценаристом и продюсером. В нашей стране на сегодняшний день картина выглядит намного проще — в виду отсутствия многих институтов, представленных в США, большая нагрузка ложится на продюсеров (Роднянский, 2013).

Согласно данным статистического отчета американской ассоциации кинопроизводителей (MPAA, 2015). мировой бокс-офис в 2015 году вырос на 5% в сравнении с 2014 годом, при этом, темпы роста самого крупного североамериканского рынка в два раза превысили темпы роста международного (в американском представлении) рынка. Данные приведены на рисунке 1.1.

Лидером по позитивной динамике на мировом рынке, как видно на рисунке 1.2, является азиатский регион с 13% роста.

На рисунках 1.3 — 1.5, приведенных ниже данные ежегодных отчетов МРАА по кассовым сборам на международных рынках. (MPAA, 2013) (MPAA, 2014) (MPAA, 2015). Как видно — четыре из пяти лидеров (не считая североамериканский рынок) по объему кассовых сборов являются представителями азиатского региона — это Китай, Япония, Индия и Южная Корея. Основным драйвером азиатского кинорынка, несомненно, является Китай, демонстрирующий фантастические темпы роста.

Китай занимает третье место в мире по посещаемости кинотеатров и второе место по кассовым сборам. Исходя из данных по посещаемости на душу населения, составляющей порядка 0,6 раза в год на каждого жителя, и доступностью кинотеатров — 1,8 экрана на 100 тысяч жителей, по данным показателям у Китая существуют все возможности для дальнейшего роста.

В 2015 году общее количество экранов в Поднебесной достигло 31 627 за счет открытия 1 200 новых кинотеатров с 8 035 экранами. В текущем году Китай вполне может превзойти США по количеству экранов и стать мировым лидером по этому показателю — тем более, что по объему кассовых сборов опыт опережения США у него уже имеется. Так, по сообщениям The Hollywood Reporter, в феврале 2015 года китайские кинопрокатчики заработали на 10 миллионов долларов больше, чем их американские коллеги — 650 миллионов долларов против 640 миллионов. Стоит отметить, что большую часть прибыли принесли фильмы китайского производства.

За период с 2013 по 2014 год китайский рынок вырос на 1,2 млрд долларов, что сопоставимо, например, с общим объемом российского рынка на 2014 год. А 2015 год ознаменовался самыми высокими темпами роста за последние пять лет, достигнув отметки в 49%. Общие кассовые сборы составили 44 миллиарда юаней или 6,8 миллиарда долларов.

Рост посещаемости кинотеатров в Китае в течение последних пяти лет находится на уровне 30—40% годовых. Количество проданных билетов в кинотеатрах в 2009 году составило 182 миллионов, а в 2014 — уже 880 миллионов. В 2015 впервые в истории количество проданных билетов превысило отметку в миллиард, составив 1,26 миллиарда. Тем не менее, посещаемость на душу населения все еще меньше одного раза в год.

Отрицательная динамика японского рынка кинопроката, отраженная в отчете MPAA, связана скорее не с негативными тенденциями на этом рынке, а с девальвацией местной валюты по отношению к американскому доллару, так как 2015 год стал одним из самых успешных за всю его историю. Объем кассовых сборов составил 217 миллиардов иен, совсем немного не дотянув до рекорда пятилетней давности в 220 миллиардов. Рост рынка в местной валюте составил почти 5%, тогда как в долларовом эквиваленте наблюдается спад на 10%. Рост связан, в первую очередь, с повышением цены билетов в кинотеатры. Посещаемость кинотеатров в Японии в 2015 году, в свою очередь, выросла на 3,4% — 166,6 миллионов проданных билетов против 161,1 млн в 2014 году. Увеличилось и число экранов — с 3364 до 3437.

Азиатский регион выступает в качестве локомотива мирового рынка кассовых сборов (четыре из шести крупнейших рынков находятся в Азии), по прогнозам многих аналитиков Китай уже в обозримом будущем способен потеснить США с первого места по объему внутреннего рынка кассовых сборов, причем, вполне возможно, что это произойдет за счет голливудских фильмов. Однако, при этом, пока не наблюдается намечающейся экспансии азиатских блокбастеров на мировые рынки — в этом плане Голливуд «может спать спокойно». Более того, крупнейшие мейджоры могут возглавить этот восходящий азиатский тренд, если им удастся договориться с китайцами по поводу увеличения проникновения своих проектов на крупнейший азиатский рынок. В данном случае все упирается в пресловутые квоты — китайцы умеют защищать свой внутренний рынок, не обращая внимания на то, насколько демократичны принимаемые ими меры. Зато такая политика позволяет им развивать своих производителей, в том числе и за счет приобретения иностранных компаний вместе со всем их опытом. Так, в начале 2016 года появилась информация о приобретении китайской Dalian Wanda Group контрольного пакета акций голливудской кинокомпании Legendary Pictures, а также о планах приобретения еще и крупного европейского кинопроизводителя. Таким образом, вполне возможно, что скоро в мировом прокате будут лидировать картины совместного голливудско-китайского производства.

Отечественный кинорынок

Во времена СССР киноиндустрия находилась на передовых позициях по части наполнения бюджета. Бывший зампред Госкино СССР Борис Павленок в интервью изданию «Коммерсант. Власть», говоря о рентабельности советского кинематографа, приводит цифру 900% годовых. Советский Союз являлся одним из лидеров по посещаемости кинотеатров: так, в 1970-х годах посещаемость кинотеатров находилась на уровне 4 миллиардов посещений в год, в те годы функционировало более пяти тысяч кинотеатров. В 1986 году было продано 4 миллиарда билетов по средней цене в 33 копейки, что принесло 1,33 миллиарда рублей (Пичугин, 2009).

Развал СССР отразился абсолютно на всех отраслях народного хозяйства, и киноиндустрия не стала исключением. Однако снижение посещаемости кинотеатров наблюдалось уже с начала 1980-х годов, чему способствовало появление видеомагнитофонов и видеосалонов (Березин, 2014), предоставлявших возможность смотреть зарубежные кинофильмы, которые, с одной стороны, пользовались большой популярностью у населения, а с другой — не были представлены в кинотеатральном прокате. В результате, к 1992 году наблюдалось сорокапроцентное снижение посещаемости кинотеатров, по сравнению с 1970-ми годами, когда число посещений на душу населения находилось на уровне 19 в год.

Рост посещаемости кинотеатров начался после 2000-х годов: в 2002 году количество посещений кинотеатров на душу населения составляло 0,28. Развитие экономики России, рост таких ключевых показателей, как ВВП и средний доход на душу населения, оказали положительное влияние и на киноиндустрию. Строительство большого количества торгово-развлекательных центров влекло за собой увеличение числа экранов кинотеатров в нашей стране, что, в свою очередь, способствовало увеличению инвестиций в кинопроизводство (Пичугин, 2009). К концу 2005 года отечественный кинорынок находился на необычайном подъеме, рынок кинопроката демонстрировал темпы роста в 20—30% годовых, ставя все новые рекорды кассовых сборов, что не могло остаться незамеченным со стороны крупных отечественных инвесторов. Показатели отечественного кинорынка отражены на рисунке 1.6 и в таблице 1.1.

В июле 2011 года компанией «Тройка Диалог» был зарегистрирован первый российский инвестиционный кинофонд «Тройка Диалог — 3D кино». Одним из первых проектов по привлечению профессиональных инвесторов в отечественную киноиндустрию стал полнометражный мультфильм «Смешарики». Стоит отметить, что до данного проекта частные инвесторы участвовали в финансировании кинопроектов на благотворительных началах.

Однако высокие риски и непредсказуемость финансовых результатов негативно сказываются на числе доступных источников финансирования. Как и в остальных отраслях, коммерческий успех большинства проектов во многом зависит от доступного финансирования, которое позволяет привлечь необходимые для реализации ресурсы.

Финансирование кинопроизводства

В разных странах кинопроизводителям доступны различные инструменты для обеспечения своих проектов, и финансовые институты стремятся развиваться, пытаясь удовлетворить потребность отрасли в финансировании. Одной из характерных особенностей системы финансирования киноиндустрии в Соединенных Штатах Америки является отсутствие законодательно установленных государственных источников финансирования. Поиск частных капиталовложений, как правило, осуществляется при помощи специалистов по инвестициям и финансовым рынкам. Крупные киностудии (мейджоры) выступают в качестве основного источника финансирования, приобретая кинопроект у независимых киностудий на одном из начальных этапов производства, принимая на себя все дальнейшие расходы, что позволяет минимизировать возможные риски для продюсеров как одной, так и другой киностудии. Минимизация рисков для мейджора в данном случае заключается в том, что, покупая проект на более поздней стадии, уменьшается неопределённость. Независимая студия-производитель же получает деньги за свой не до конца реализованный проект.

В качестве альтернативных форм финансирования в США используются также различные субсидии и гранты, пожертвования, средства хедж-фондов, инвестиционные кредиты. Еще один способ финансирования связан с созданием общественных организаций, сосредотачивающих денежные средства физических лиц при помощи эмиссии акций, держатели которых получают свою прибыль после выхода фильма в прокат (Гетигежев, 2012).

В США существуют специализирующиеся на кредитовании киноиндустрии банки,, специалисты которых могут адекватно оценивать риски, связанные с каждым конкретным кинопроектом. Среди европейских стран наиболее благосклонно к предоставлению кредитов на производство кино относятся в Германии и Франции. В Великобритании всего три банка рассматривают киноиндустрию как объект для инвестиций: The Royal Bank of Scotland, Bank of Ireland и Comerica. Правительствами некоторых стран Евросоюза предусматривается компенсация потерь банкам. Так, во Франции, в случае провала картины в прокате, потери банка уменьшаются вдвое, а испанские государственные фонды полностью покрывают банковские риски («Банковское кредитование кино в Европе», 2013).

С некоторых пор европейскими частными фондами практикуется предоставление экспертной помощи банкам при проведении оценки кинопроектов, что способствует более взвешенному принятию решений о кредитовании участников киноиндустрии. Компании, претендующие на финансовую поддержку банка, помимо сведений обо всех реализованных проектах и финансовых активах, должны предоставить бизнес-план, содержащий в себе подробную информацию о проекте, под который берется кредит. В указанный документ входят данные об источнике финансирования картины, ее жанре, составе съемочной группы, планы расходов и ориентировочных доходов. Важным условием для положительного решения о выдаче кредита является анализ успешности деятельности компании за несколько последних лет, что существенно усложняет возможности получения займа небольшими и развивающимися кинокомпаниями.

Высокие риски в киноиндустрии во многом связаны с тем, что производственный бюджет осваивается в короткие сроки, в то время как получение прибыли, размер которой сложно спрогнозировать, может быть растянуто на несколько лет. В связи с этим, управление рисками — одна из ключевых задач при организации финансирования производства кино. Минимизация рисков достигается за счет реализации различных мероприятий, таких как привлечение экспертов в качестве посредников между финансистами и продюсерами. Данная практика достаточно широко применяется в Великобритании, где деятельность по оценке стоимости прав на аудиовизуальное произведение и страхованию рисков осуществляется страховыми агентами по продажам, специализирующимися на кинорынке, что обеспечивает дальнейшее финансовое участие банков. Дополнительное страхование на этапе проката также способствует снижению возможных рисков. В отдельных европейских странах применяется система государственных гарантий, которая позволяет частным инвесторам снижать риски. Еще одним инструментом снижения рисков является диверсификация — инвестирование сразу нескольких проектов крупных киностудий.

Вместе с новыми источниками финансирования приходит и ответственность за использование выделенных средств. Оценка и дальнейшая диверсификация рисков выглядит вполне резонным и логичным решением при любом инвестировании, тем более, в кинопроекты. Привлекая ресурсы, адекватные ожидаемым кассовым сборам, участники рынка могут снизить риски, связанные с реализацией проекта. Иногда определенным гарантом выступает наличие государственной поддержки, но и это не исключает необходимость прогнозирования потенциальных кассовых сборов, способного существенно облегчить задачу контроля рисков.

Повышенные риски кинобизнеса

Киноиндустрии, в сравнении со всеми остальными отраслями, присущи повышенные риски, связанные со спецификой, характерной для аудиовизуальных произведений, являющихся одновременно продуктом творческой и коммерческой деятельности. Помимо стандартных рисков, возникающих при реализации любого инвестиционного проекта, для кино характерны риски, связанные с творческой составляющей человеческого капитала, также заметную роль играют вкусовые и гедонистические предпочтения потенциальных потребителей аудиовизуальной продукции. Еще одно существенное отличие от проектов, производящих материальную продукцию — более высокий уровень неопределенности поведения потребителей и инвесторов, а также творческого потенциала исполнителей. Высокая непредсказуемость стимулируется также появлением кинопроектов, которые способны устанавливать новые тенденции на этом рынке, от вкусовых предпочтений аудитории, до принципов монтажа или проведения рекламной кампании фильма. Повышенный уровень неопределённости факторов и условий достижения коммерческого успеха кинопроекта влечет за собой повышенные риски этого бизнеса (Спивакова, 2013).

Одной из проблем рассматриваемой отрасли является наличие провальных фильмов. Причин тому несколько, как на уровне идеи и производства — неоригинальный и неинтересный сюжет, так и на уровне продвижения готового фильма — слабая рекламная кампания. Также причинами являются некачественная работа со своей целевой аудиторией и отсутствие адекватной прокатной базы при распространении картины (Крол, 2010). Большая часть фильмов не окупаются в прокате, меньшая часть окупает затраты на своё создание, и лишь единицы становятся блокбастерами, которые не только окупаются, но и покрывают убытки от провальных картин. В этой связи многие голливудские студии в последнее время все чаще в качестве своей основной стратегии выбирают установку на производство блокбастеров (Элберс, 2015). В то же время, неудивительно, что студии заинтересованы снизить долю провальных фильмов — особенно это касается небольших независимых киностудий, не располагающих возможностями снимать высокобюджетные фильмы. В качестве эффекта они получат рост общей выручки и смогут повысить бюджеты на производство новых картин — ведь, как известно, съёмки новых фильмов финансируются, в том числе, и за счёт выручки киностудии.

Еще одна давняя проблема кинематографа — нельзя заранее узнать рынок фильма — в рамках данной работы, его кассовые сборы. Чтобы получить хоть какое-то представление об этом, предпринимаются попытки определить порядок величины: строятся регрессионные модели, проводится кластерный анализ. Чтобы снизить неопределённость выручки, производители не только привлекают известных актёров, режиссёров и работают над сюжетом картины, но и планируют рекламную кампанию. Известно, что рекламный бюджет очень сильно коррелирует как с количеством сообщений в социальных сетях и СМИ, так и с кассовыми сборами. При этом рекламные методы, по-видимому, имеют одинаковую эффективность на вложенный рубль для различных производителей и различных картин.

Для успешной реализации кинопроекта важно снижение неопределенности на каждом из его этапов. Наличие качественного сценария, звездного состава создателей фильма, продюсера, режиссера и актеров не гарантируют кассового успеха без подобающей маркетинговой стратегии и профессионального управления проектом (Крол, 2010). Для повышения эффективности управления бизнес-процессами в киноиндустрии необходима разработка инструментов снижения неопределенности в доходах, что повлечет за собой снижение инвестиционных рисков в сфере кинопроизводства. Прогнозирование показателей экономической эффективности кинопроекта необходимо также для разработки рекламной кампании фильма (Сарымсаков, 2010).

Заинтересованность в прогнозах со стороны производителей и дистрибьюторов обусловлена их непосредственной деятельностью. Первым необходимо формировать бюджеты, вторым — распределять прокатные копии среди кинотеатров, и очевидно, что прокатчики заинтересованы в приобретении как можно более привлекательных для зрителя картин, которые принесут высокую выручку. Принимая во внимание тот факт, что кассовые сборы фильмов сильно коррелируют с доходами по другим каналам распространения, таким как телевидение и продажи на физических носителях, вопрос прогнозирования кассовых сборов фильмов оказывается интересен не только киностудиям, дистрибьюторам фильмов и кинотеатрам, но и инвесторам киноиндустрии, представителям розничной торговли и представителям телевизионных каналов. В то же время сложность стоящей задачи, обусловленная спецификой кино как продукта одновременно коммерческой и творческой деятельности, а также уникальными особенностями распространения и неопределенностью характера спроса на фильмы, привлекают к задаче прогнозирования кассовых сборов и независимых исследователей.

Прогнозирование кассовых сборов

Проблема снижения рисков при кинопрокате рассматривалась многими исследователями и с различных позиций, в первую очередь в США, а также в европейских странах и гораздо меньше в нашей стране. Важно подчеркнуть, что в данном контексте речь идет о весьма специфических рисках, связанных не с техническими или чисто экономическими факторами типа соотношения цены и качества, а с эмоциональными и вкусовыми факторами. Такие риски характерны не только для киноиндустрии, но и для всей индустрии развлечений или, как минимум, для большей ее части.

Рассматривая американский кинорынок как объект для инвестиций, Марк Феррари и Эндрю Радд отмечают, что цены на кинопроекты назначаются на несовершенном и неэффективном рынке, где затруднена и практически невозможна стоимостная оценка, что подразумевает необходимость активного управления проектом (Ferrari, Rudd, 2008). Многие исследователи обращали внимание на наличие огромного количества тонкостей и нюансов, связанных с процессом производства и распространения кинофильма на любом из этапов его жизненного цикла, которые гарантируют аналитикам трудности при прогнозировании показателей экономической эффективности конкретного кинопроекта.

В последнее время появляется множество эмпирических исследований широкого спроса на отдельные фильмы. В то же время, все эти работы направлены не столько на получение точных и информативных результатов, сколько на составление методологии и вариаций моделирования отдельных доходов фильма как функции от ряда объясняющих переменных. В качестве таких переменных могут выступать производственный и рекламный бюджеты, количество прокатных копий, наличие различных премий, обзоры критиков, наличие звезд, жанр, пользовательские оценки в интернете и т. д. Несмотря на наличие статистически значимых моделей, часто имеющих высокий показатель точности прогноза, получаемые результаты во многом интуитивны. У исследователей растет понимание того, что детализация подобных моделей требует особого внимания, в виду наличия таких сложностей, как тяжелые хвосты распределения дохода и потенциально эндогенные объясняющие переменные.

Прогноз кассовых сборов конкретного кинофильма является достаточно сложной задачей, что всегда привлекало ученых и различных исследователей, как независимых, так и аффилированных с крупными производственными студиями. Некоторых аналитиков эта тема привлекала в значительной степени благодаря трудности и неопределенности, связанной с предсказанием спроса на продукцию (Litman, 1983). Такая непредсказуемость спроса делает кинобизнес одним из самых рискованных предприятий для инвесторов в сегодняшнем мире. «Никто не сможет Вам сказать, как поведет себя фильм на рынке… до тех пор, пока он не выйдет на экраны и в темном зале кинотеатра будет представлен на суд зрителю», — утверждал Джек Валенти, бывший президент американской кинематографической ассоциации (MPAA). Противоположная позиция — кассовые сборы и успех фильма предсказать можно, вопрос лишь в том, какой информацией мы располагаем и какую модель используем (Sharda, Delen, 2002).

Западные исследователи, в основном, используют два класса моделей — количественные и поведенческие. Количественные модели опираются на имеющиеся у исследователей базы данных по кинопроектам, откуда выявляются факторы, влияющие на кассовые сборы выходящих фильмов, например, такие как: жанр, размеры производственного и рекламного бюджета, наличие звездных исполнителей (режиссера или актеров), а также стратегия дистрибуции и другие. Далее, при помощи различных статисти­ческих процедур реализуется поиск зависимостей и строится прогноз. Качественные или поведенческие модели базируются на процессе принятия потребительского решения по выбору человеком конкретного фильма из множества возможных вариантов. Параметры, оказывающие влияние на поведение разных групп потребителей, выступают в качестве дополнительных факторов успеха фильма в прокате. Отдельные исследователи указывают на значимость источников информации о фильме, а также разделения намерения посмотреть фильм и фактического просмотра (Ведерников, Чириков, 2008).

Существует также и другой вариант классификации моделей прогнозирования кассовых сборов, используемых западными исследователями. Факторы, влияющие на кассовый успех картины, разделяют на две группы — внутренние и внешние. К внутренним относятся характеристики фильма, такие как жанр фильма, состав актеров и режиссер. Внешними факторами являются: дата выпуска фильма в прокат, конкуренты по дате, время года, маркетинговая кампания в поддержку фильма, также к этой категории можно отнести уровень ожидания картины аудиторией и т. д. (El Assady et al, 2013), (Jäger et al, 2013).

Отдельной строкой стоит упомянуть ряд работ, посвященных устной рекламе, называемой в западной литературе Buzz, WOM, а по-простому «сарафанному радио». С развитием интернета и социальных сетей появилась возможность оперативно и в больших количествах получать отклики потребителей на определенный продукт. Особенно интересны методы, которые позволяют автоматизировать сбор данных и последующий прогноз. В этом контексте, конечно, на первый план выходят методы, использующие Интернет в качестве источника данных. Так, в последнее десятилетие появилось множество моделей оценки кассовых сборов по данным, собранным в социальных сетях. При этом отзывы, рецензии и комментарии пользователей классифицируются по настроению — чаще положительному или отрицательному, хотя, имеются работы и с более подробной классификацией, а далее используются для построения показателей, коррелирующих с кассовыми сборами. В результате исследований установлено, что эмоциональная окраска сообщений действительно связана с кассовыми сборами, а негативные и положительные отзывы имеют разный вес в объяснении выручки: для того чтобы компенсировать эффект одного отрицательного отзыва, необходимо несколько положительных.

Количественные модели

Количественные методы прогнозирования реализуются с помощью математических моделей, базирующихся на предыстории. Подобные модели строятся в предположении, что данные о поведении процесса в прошлом могут быть распространены и на будущее. Спектр статистических методов, используемых в данных работах, достаточно широк, начиная от простейших линейных регрессионных моделей и заканчивая сложными иерархическими моделями, а также подходами с использованием нейронных сетей.

Наиболее подробные обзоры литературы по экономике кино содержатся в трудах Маккейзи (McKenzie, 2012) и Элиашберга (Eliashberg et al, 2006). Первый уделяет большее внимание непосредственно экономическим исследованиям, тогда как второй сосредоточивается на вопросах маркетинга в киноиндустрии.

Прэг и Касавант были одними из первых исследователей, использовавшими множество объясняющих переменных, подобных вышеперечисленным. В их выборку вошли 652 фильма, вышедших на американский рынок за продолжительный период времени. Рассматриваемый ими набор переменных включает в себя производственный бюджет, критические обзоры, наличие звезд, наличие франшизы, наличие премий, жанр и рейтинг. Кроме того, для подвыборки из 195 картин также учитывается рекламный бюджет. Построенная регрессионная модель выявила положительное влияние на общую кассу следующих факторов: бюджет, отзывы критиков, наличие звезд, франшизы и премий. При включении в модель рекламного бюджета, значимым влиянием обладают только рецензии критиков. Далее авторами исследуются определяющие факторы маркетинговых расходов — в качестве объясняющих переменных используются: бюджет, рецензии критиков, наличие звезд, франшизы, премий, а также жанр и рейтинг. Авторы отмечают значимость бюджета, звезд, премий и двух жанров — боевика и комедии. При этом авторы утверждают, что их не удивляет потеря значимости некоторых переменных. Сделан вывод, что в данных о рекламе, в том числе печатных СМИ, косвенно отражаются данные о наличии звезд и премий, а также о размере бюджета (Prag, Casavant, 1994).

Более позднее исследование, рассматривающее особенности спроса и предложения в киноиндустрии, принадлежит Элберс и Элиашбергу (Elberse, Eliashberg, 2002). Ими рассматривается еженедельный доход картин в прокате одновременно на рынках США, Франции, Германии, Испании и Великобритании с применением модели динамики спроса и предложения. Выборка включает 164 фильма, которые были выпущены в 1999 году и, по крайней мере, однажды входили в топ 25 в США. Авторы моделируют еженедельный доход как функцию от количества экранов на рассматриваемой неделе, включающую зависимые и независимые переменные, которые рассматриваются только для данных за первую неделю. Зависимыми переменными являются: среднее число экранов за неделю, конкурирующие фильмы и сезон выпуска. Независимые переменные включают данные о привлеченных звездных актерах, режиссере и рекламных расходах. Спрос моделируется как функция ожидаемого дохода от решения о распределении сеансов на рассматриваемой неделе. Авторы используют данные Голливудской Фондовой биржи (HSX) в качестве индикатора ожидаемого дохода на первой неделе, для последующих недель используется процедура экспоненциального сглаживания, в которой ожидаемое значение на прошлой неделе обновляется с учетом ошибки предсказания. В случае, когда рассматриваются иностранные рынки, модель дополняется лаговой переменной, учитывающей разницу во времени выхода на рынок по сравнению с американским. Полученные результаты показывают, что существует несколько переменных, непосредственно влияющих на доход. Доказано также соответствующее влияние распределения экранов, так называемой росписи.

Для всех без исключения рассматриваемых рынков количество экранов (прокатных копий) является определяющим фактором, в свою очередь, ожидаемые доходы — главный фактор, определяющий количество экранов. Элберс и Элиашберг также показывают, что реклама выступает главным предиктором и для количества экранов, и для кассовой выручки лишь на премьерной неделе, тогда как сарафанное радио — на последующих неделях. Другое предположение заключается в наличии обратной связи между внутренним и внешним рынком: если прокатчики задерживают релиз картины на одном рынке по сравнению с другим, теряется эффект сарафанного радио.

Де Вани и Уолс (De Vany, Walls, 2004) широко изучают динамику спроса при помощи статистических распределений доходов и возможность их прикладного применения для киноиндустрии. Также они исследуют эффект информационного каскада, вызываемого сарафанным радио, применительно к конкретному фильму (De Vany, Walls, 1996). Используя выборку из 300 фильмов, выпущенных в 1985—1986 и входивших в топ-50 по версии журнала Variety, они уподобляют эффект информационного каскада бозе-эйнштейновской модели физики, где информационная обратная связь имеет потенциал для генерации экстремальных значений кассовых сборов «хитов» и «провалов». Модель Де Вани и Уолса доказывает, что распределение дохода развивается рекурсивно во время жизненного цикла фильма в кинотеатрах в условиях стохастической конкуренции. Получающиеся распределения имеют более тяжелые хвосты, чем у лог-нормального распределения, что, кроме всего прочего, нарушает точную форму закона Парето, подразумевая автокоррелированную модель роста доходов, и интерпретируется авторами ими как «возрастающая отдача информации».

В последующем исследовании Де Вани и Уолс исследуют количество недель, проведенных в рейтинге топ-50 по версии журнала Variety для набора 350 фильмов, выпущенных в 1985—1986 годах. Они моделируют продолжительность, используя модель выживания Вейбулла относительно вектора объясняющих переменных, включающего сборы в день премьеры, общую кассу первой недели, количество недель в топ 50 Variety, место в топ 50 Variety и число экранов в день премьеры. Несмотря на то, что все переменные оказались значимыми, авторы выделяют только сборы в день премьеры, утверждая, что увеличение их на 1% ведет к увеличению общей кассы на 11,3% (De Vany, Walls, 1997).

Уолс также использует модель выживания Вейбулла для выборки из 493 фильмов, выпущенных на Гонконгском рынке за период 1994—1996 годов. Используя число недель, проведенных в топ 10 Variety, он рассматривает влияние премьерных сборов и языка фильма (китайский или английский) и приходит к выводу, что касса первой недели положительно воздействует на продолжительность показа, в то время как китайские фильмы, в целом, обладают более коротким жизненным циклом в прокате Гонконга (Walls, 1996).

В еще одной своей совместной работе Де Вани и Уолс рассматривают математические свойства кассовых сборов (и предполагаемой прибыли), используя данные 2 015 кинофильмов, выпущенных за период с 1985 по 1996 год. Они показывают, что доходы имеют распределение Леви (в классе устойчивых распределений) со смещенным экстремумом и теоретически бесконечной дисперсией. Они утверждают, что не существует так называемого типового кино, потому что размеры кассовой выручки расходятся по всем значениям. Авторы оценивают влияние бюджета, наличия звезд (актеров и режиссера), наличия франшизы, жанр, рейтинг и год выпуска на вероятность создания «хита» в структуре переменных с бинарной зависимостью, где под «хитом» понимается фильм, собравший в прокате более 50 миллионов долларов. Авторы считают, что нельзя приписывать успех фильма отдельным факторам, показывая, что восприятие аудитории (определяемое фиктивной переменной для фильмов, которые идут в кинотеатрах больше десяти недель), является самой важной переменной в определении кассовых доходов (De Vany, Walls, 1999).

Большинство аналитиков попыталось предсказать полные кассовые поступления после релиза фильма в кинотеатрах. При этом, некоторые (Litman, 1983), (Eliashberg, Sawhney, 1994) не получали достаточно точных результатов для поддержки принятия решений. Литман (Litman, Ahn, 1998) суммирует и сравнивает исследования, связанные с прогнозированием финансового успеха кинофильмов. Большинство исследований указывает, что кассовые сборы имеют тенденцию затихать после вводной недели. Литман показывает, что 25 процентов общего дохода кинофильма поступают с первых двух недель проката. Таким образом, на основе сборов первой прокатной недели, итоговые сборы конкретного фильма могут быть предсказаны с очень высокой точностью.

Точная оценка кассовых поступлений перед выпуском фильма в прокат — самая трудная и самая важная задача для индустрии, утверждает Рэмеш Шарда (Sharda et al, 2002). Группа американских ученых из Колледжа Информационных систем Менеджмента Университета штата Оклахома под его руководством одной из первых попыталась использовать нейронные сети для рассмотрения проблемы прогнозирования кассовых сборов. Была создана нейронная сеть, позволяющая классифицировать фильмы на основании их сборов по одной из девяти категорий, в пределах от «провала» к «блокбастеру».

Учёные проводили анализ данных о 588 фильмах, выпущенных между 1997 и 2000 годами. При этом применялись наиболее распространенные среди исследователей отрасли показатели: месяц релиза, рейтинг, присвоенный кинематографической ассоциацией Америки (MPAA), конкурентное окружение, наличие или отсутствие в проекте звездных актеров, жанр картины, наличие или отсутствие спецэффектов, количество экранов и факт, является ли фильм продолжением франшизы.

Вышеуказанные переменные приведены в Таблице 1.2. Используется, в общей сложности, 43 переменных (для 8 категорий).

Несмотря на то, что результаты Рэмеша Шарда не сопоставимы непосредственно с результатами более ранних исследований (потому что используемая им модель позволяет лишь отнести конкретный фильм к тому или иному классу, но не предсказывает точечную оценку сборов), они довольно хороши. Результаты исследования показывают, что можно предсказать кассовые сборы кинофильма с 75% точностью при помещении фильма в тот или иной класс перед его релизом. Для сравнения: Соуней и Элайшберг оценивают точность своей модели, предложенной ими в 1996 году, в 71%. Поскольку модель Шарда разработана для того, чтобы предсказать финансовый успех кино перед выпуском в прокат, она может использоваться в качестве хорошего помощника при принятии решений студиями, дистрибьюторами и участниками рынка. В любом случае, полученные результаты еще раз доказывают ценность нейронных сетей при рассмотрении вопросов прогнозирования.

Помимо привлекательной точности результатов в прогнозировании кассовых сборов, модели нейронной сети также могут быть приспособлены для прогнозирования показателей успешности других медиапродуктов. Экспериментируя с нейронными сетями, менеджер конкретной фирмы может с высокой точностью узнать, насколько существенны для финансового успеха фильма или телевизионной программы наличие конкретного актера, определенная дата выпуска или добавление большего количества технических эффектов.

Калпеш Десаи и Суман Басурой из Университета Баффало в своей статье «Интерактивное влияние жанров, звезд и критических отзывов в индустрии культуры. На примере киноиндустрии» выделяют научные исследования, относящиеся к маркетингу культурных продуктов, таких как бродвейские шоу, книги, музыка и кино. В качестве факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на функционирование рынка отдельного продукта, авторы выделяют жанр, влияние звезд, а также обзоры критиков. Особенностью данного исследования являлось то, что впервые рассматривалось совместное влияние этих факторов. Для проверки гипотезы используются реальные данные двух различных временных периодов. Полученные результаты согласуются между двумя периодами времени и показывают, что для более привычных жанров фильмов, влияние звезд и валентность отзывов критиков имеют меньшее воздействие на производительность фильма на рынке. Напротив, для менее известных жанров — сильнее влияние звезд и большее число положительных отзывов оказывают положительное влияние на кассовые сборы. Отзывы критиков не влияют на производительность фильма, если в нем не снимаются звезды. С другой стороны, для фильмов с большим звездным влиянием, увеличение положительных отзывов оказывает позитивное влияние на производительность фильма (Desai, Basuroy, 2005).

Исследования Остина и Гордона (Austin, Gordon, 1987), а также Де Сильвы (De Silva, 1998) показывают, что жанр фильма выступает наиболее важным фактором для потребителей при принятии решения просмотра конкретного фильма. Более того, студии заинтересованы в подобного рода информации, если решение о производстве фильмов в определенном жанре воздействует на степень влияния звезд, задействованных в этом фильме. Например, производство фильмов в более привычных и популярных жанрах, таких как драмы или комедии, возможно, обеспечит студии большей гибкостью, чем привлечение не самых лучших и высокооплачиваемых звезд. Таким образом, фильм должен иметь меньшие затраты и увеличение прибыли. С другой стороны, зрители могут отказаться от кино, потому что в нем задействованы менее привлекательные звезды. Это может вызывать трудности, потому что зарплаты звезд и другие издержки производства неуклонно растут. Кроме того, неясно, является ли участие более привлекательной звезды гарантией успеха, потому что возможные негативные отзывы критиков могут смягчить влияние звезд на производительность кассы. В последнем сценарии, студии могут попытаться «управлять» процессом производства, о чем говорится у Элайшберга и Сони в их совместном труде (Eliashberg, Sawhney, 1994). Наконец, поскольку негативные отзывы сказываются на производительности, студии могут выбрать более привычные жанры, чтобы снизить риски. Важность этих управленческих решений очевидна.

Уникальная природа кино как товарного рынка, по сравнению с другими рынками, значительно повышает важность жанров. В частности, в отличие от других рынков, в которых множество известных брендов конкурируют между собой, на кинорынке каждую неделю выходят от двух до пяти новых фильмов. Следующий фильм отличается от предыдущего, и каждую неделю или две недели потребители должны решать, какие фильмы смотреть. Если бы не было жанров, по которым можно классифицировать фильмы — потребители нашли бы повторное решение проблем слишком утомительным и напряженным (Desai, Basuroy, 2005).

Алек Кеннеди в своей работе рассмотрел взаимосвязь между кассовыми сборами фильмов и обзорами критиков относительно данных фильмов (Kennedy, 2008). Элайшберг с коллегами с помощью статистических методов обработки текстовой информации выявлена взаимосвязь между содержанием сценария и кассовыми сборами фильма (Eliashberg et al, 2007). Евгений Антипов и Елена Покрышевская из Высшей школы экономики в своей работе пришли к выводу, что для адекватного анализа кассовых сборов первой недели фильмов необходимо раздельно анализировать различные типы фильмов (Antipov, Pokryshevskaya, 2010).

Помимо кассовых сборов, некоторые исследователи пытались прогнозировать рейтинги фильмов, такие как IMDb (Andrei et al, 2012). Остин и Патак создали алгоритм для прогноза рейтинга фильма на основе данных об участниках процесса производства кинокартины: актерах, режиссерах и сценаристах (Achal, Manas, 2011).

Агент-ориентированное моделирование также было использовано для решения задач по построению прогнозов в киноиндустрии. Агент-ориентированное моделирование (АОМ) является средством получения знаний, основанным на построении совокупности агентов с определенным набором свойств (Бахтизин, 2008). Такой вычислительный инструмент позволяет воссоздавать различные общественные процессы — от регулирования светофоров до распространения инфекционных заболеваний. Возможность задать модель поведения отдельных агентов позволяет максимально приблизить модельный мир к реальности. Одними из первых исследователей, воспользовавшихся данным подходом к прогнозированию кассовых сборов, стали Клаудио Панико и Себастиано Алессио Дельре из университета Боккони (Panico et al, 2010). В 2010 году ими была опубликована статья «Конкуренция в Голливуде. Теоретико-игровой метод в сравнении с агент-ориентированной моделью». В этой работе сравниваются два разных подхода, один из которых можно отнести скорее к разряду количественных моделей, а второй — поведенческих. Авторы исследуют дуополию, в которой кинопродюсеры конкурируют за зрительскую аудиторию, неоднородную по своим вкусам и предпочтениям. Устанавливая рекламный и производственный бюджеты, продюсеры влияют на количество зрителей, пришедших в кинотеатры. Авторы рассматривают три периода. В первый период производители одновременно и независимо друг от друга определяют уровни расходов на рекламу и производство. Второй период характеризуется количеством зрителей, пришедших в кинотеатры под влиянием рекламных компаний. В третий период вторая волна посетителей кинотеатров определяется благодаря «сарафанному радио».

Киноиндустрия очень своеобразна во многих отношениях: существует единая цена, огромные инвестиции в маркетинговые компании на первой неделе проката, «сарафанное радио» оказывает влияние на количество зрителей, пришедших в кинотеатры и так далее. Огромные инвестиции в производство и маркетинг, осуществляемые кинокомпаниями в условиях острой конкуренции приводят к сложным стратегическим взаимодействиям. Теоретико-игровой анализ представляется естественным инструментом для изучения этих взаимодействий, помогающим отыскать новый способ понимания сути поведения продюсеров и функционирования отрасли.

Однако, как справедливо отмечают участники киноиндустрии, отраслевые практики нередко полагаются на интуицию и эмпирические правила. Поэтому ряд исследователей строит свои рассуждения, подразумевая, что решения на рынке не полностью рациональны. В этой связи возникает вопрос о том, каким образом различные правила или эвристики влияют на динамику конкуренции и эволюцию отрасли и как это можно сравнить с прогнозами моделей, построенных с учетом полной рациональности.

В своей работе исследователи из университета Боккони анализируют взаимодействия кинопродюсеров, согласовав два различных подхода. Во-первых, моделируется рынок дуополии, чтобы изучить конкуренцию кинопроизводителей, пытающихся привлечь аудиторию в кинотеатры. Авторы учитывают производственные бюджеты, влияющие на качество готового продукта, а также рекламные бюджеты, привлекающие людей в кино. Особенно обращается внимание на следующее: как совокупность потребителей с различными вкусами реагирует на варианты распределения денежных средств между бюджетами и как эффект «сарафанного радио» влияет на размеры зрительской аудитории. Основной результат заключается в том, что поведение производителей в равновесии не противоречит эмпирическим данным, которые говорят о том, что расходы на рекламу, в среднем, составляют 30–35%.

Во-вторых, вооружившись результатами формального анализа, авторы создают агент-ориентированную модель, чтобы сравнить теоретические прогнозы с экспериментальным планом. Ими используются различные эвристики относительно выбора бюджетов и сравниваются результаты моделирования с анализом равновесия формальной модели. Во многих сценариях результаты моделирования определяют уровень прибыли кинопродюсеров, которая выше, чем предполагается по соответствующему равновесию Нэша.

Авторы имитируют поведение производителей с помощью одной из четырех возможных эвристик, которые могут использоваться при распределении бюджета. Путем приведения этих эвристик в АОМ можно изучить изменение рекламного и производственного бюджетов, наплыв зрителей в кинозалы и конечные прибыли.

Эвристика балансирования. Эта эвристика используется продюсером, чтобы сбалансировать бюджеты согласно числу зрителей, привлеченному в результате действия рекламной кампании и «сарафанного радио».

Эвристика конкуренции на рыночных долях. Эта эвристика используется студиями, чтобы скорректировать бюджеты на основании доли конкурентов на рынке. В частности, продюсер увеличивает рекламный бюджет, если его доля на рынке выше в результате прихода зрителей под действием рекламной кампании, и уменьшает его в противном случае. То же самое актуально и для производственного бюджета.

Эвристика роста прибыли. Эвристика роста моделируется одинаковым образом и для рекламного бюджета, и для производственного. Если, например, в предыдущем периоде студия увеличила свои расходы на рекламу и это вызвало увеличение прибыли, то студия продолжает увеличивать рекламные расходы. Напротив, если увеличение рекламного бюджета вызвало сокращение прибыли, то студия уменьшает эти расходы.

Эвристика конкуренции за прибыль. Формализация этой эвристики подобна эвристике роста: студии сравнивают свою прибыль с прибылью конкурента.

Простая модель, предложенная авторами, может быть расширена в различные направления, и модель AOM может вместить такие изменения. Кроме того, более полный анализ равновесия может также сообщить о других возможных развитиях событий на рынке (Panico et al, 2010).

Модели устной рекламы

Помимо описанных выше факторов, значительно влияние оказывает так называемая устная реклама, или «сарафанное радио». Существует масса исследований на эту тему. Сима Пай из Университета Бостона совместно с С. Сидарт из Университета Южной Калифорнии в статье «Влияние устной рекламы на решение о покупке. На примере киноидустрии» рассматривают феномен устной рекламы «Buzz» или «сарафанного радио», создавший несколько легенд маркетинга (Pai, Siddart, 2007). Такие фильмы, как «Битлджус», «Покемон» и «Ведьма из Блэр» являются примерами блокбастеров, коммерческий успех которых обусловлен клиентским ажиотажем. Людям нравится делиться своим опытом друг с другом — о ресторане, где они обедали, о кино, которое они смотрели в минувшие выходные, о компьютере, который они только что купили — и когда эти переживания являются удовлетворительными, то рекомендации могут стать «снежным комом», в результате чего продукт будет иметь ошеломляющий успех. Устная реклама (WOM — Word of Mouth) была признана одним из самых влиятельных источников передачи информации с начала общества, особенно, для экспериментальных товаров, и стала предметом обширных исследований в области маркетинга. В предшествующей литературе коллективно определили три ключевых аспекта связи WOM, которые определяют его эффективность: «кто», «сколько», и «что». «Кто» -измерение относится к источнику информации WOM, «сколько» — указывает на объем или количество WOM, «что» — относится к содержанию или «телу смысла», передаваемому через символические элементы, такие как словесные, музыкальные и живописные сигналы в связи WOM.

Последние технические достижения позволили потребителям легко получать доступ к информации в реальном времени и обмениваться мнениями о предприятиях, товарах и услугах в беспрецедентных масштабах. Появление интернет-сообщества, дискуссионные группы, блоги и сайты изменили потребительское взаимодействие и предоставили новые возможности для устной рекламы. Эти изменения привели к возобновлению интереса к измерению «сарафанного радио» и пониманию его влияния на деятельность компаний.

Большая часть современной литературы о последствиях «сарафанного радио» была сосредоточена на аспекте «сколько», то есть на создании самого эффекта, что существенно влияет на объем реализации продукции. Тем не менее, в этих исследованиях либо игнорируются аспект «что», либо показывается, что содержание и валентность «сарафанного радио» не влияет на производительность. Общей характеристикой упомянутых выше исследований является то, что валентность «сарафанного радио» обеспечивается с помощью простого процесса сведения показателей, таких как звезды, которые сопровождают рейтинг обзора, в то время как фактическое текстовое содержание обзоров полностью проигнорировано. Такой подход отбрасывает потенциально ценную диагностическую информацию в самом тексте и полагается на меры, которые могут быть связаны с несовершенством фактического качества, объясняющее нулевой результат для содержимого. Важная цель данного исследования — разработка более обширных мер валентности «сарафанного радио» на основе компьютеризированного текстового анализа различных источников WOM и иллюстрация их влияния на продажи продукта. Кроме того, по отношению к «кто» -измерению, предварительное исследование в целом ориентировано на единый источник «сарафанного радио», а именно, отзывы пользователей о продукте. Однако, поскольку все коммуникации источников не могут быть одинаково эффективны, авторы расширяют сферу предыдущих работ, включая также влияние ряда других источников WOM связи как онлайн, так и в автономном режиме (Basuroy et al, 2003).

С развитием интернета и социальных сетей появилась возможность оперативно и в больших количествах получать отклики потребителей на определенный продукт. Особенно интересны методы, которые позволяют автоматизировать сбор данных и последующий прогноз. В этом контексте, конечно, на первый план выходят методы, использующие Интернет в качестве источника данных. Так, в последнее десятилетие появилось множество моделей оценки кассовых сборов по данным, собранным в социальных сетях. При этом отзывы, рецензии и комментарии пользователей классифицируются по настроению — чаще положительному или отрицательному, хотя, имеются работы и с более подробной классификацией, а далее используются для построения показателей, коррелирующих с кассовыми сборами. В результате исследований установлено, что эмоциональная окраска сообщений действительно связана с кассовыми сборами, а негативные и положительные отзывы имеют разный вес в объяснении выручки: для того чтобы компенсировать эффект одного отрицательного отзыва, необходимо несколько положительных (Beuscart, Mellet, 2012).

Эльдар Садыков, Адитья Парамесварян и Петрос Венетис из Стэмфордского университета в своей статье «Блоги как предикторы успеха фильма» (Sadikov et al, 2009) представляют анализ полного набора возможностей извлечения информации из блогов для прогнозирования продаж фильмов. Авторами используется соотношение, кластеризация и анализ временных рядов для изучения построенных ими функций, обладающих определенной объясняющей силой. В данной работе авторы пытаются оценить, полезны ли данные блогов для прогнозирования продаж фильмов и рейтингов пользователей или критиков.

Несмотря на то, что авторы обнаружили высокую корреляцию характеристик блогов с продажами фильмов, прогнозирование остается трудной задачей. Есть много возможностей, которые можно было бы использовать в дополнение к рассмотренным функциям: сезон выпуска фильма, ряд фильмов, выпущенных в тот же период, а также другие временные события вокруг даты выпуска, которые могут оказать влияние на продажи. Однако, так как количество анализируемых фильмов невелико, увеличение числа признаков не может помочь задаче прогноза. С другой стороны, увеличение числа фильмов также может оказаться невозможным. Фильмы с продажами меньше, чем в топ-300, не могут генерировать необходимого для прогнозирования количества информации (Sadikov et al, 2009).

Группа ученых из Баркер-центра Гарвардского Университета во главе с Омаром Васовым исследовала интересную ситуацию, возникшую на кинорынке после выхода в прокат скандального фильма Бруно. Свои результаты они опубликовали в статье под названием «Может ли Твиттер убить фильм? Эмпирические оценки эффекта Бруно» (Wasow et al, 2010).

По состоянию на пятницу 10 июля 2009 года, фильм Бруно был номером один в кассе и собрал более 18 миллионов долларов. Основываясь на этой начальной производительности, аналитики прогнозировали кассовую выручку в первый уик-энд более 50 миллионов долларов. В субботу, однако, фильм пережил необычайно резкое снижение кассовых сборов на 38%. Некоторые известные журналисты предположили, что замечания по социальной сети Twitter возможно, усилили отрицательное «сарафанное радио» о кино и вызвали драматический спад доходов. Авторы исследуют этот «эффект Бруно» и, вопреки распространенному мнению, обнаруживают, что ни положительные, ни отрицательные отзывы в Твиттере не связаны с изменениями в производительности бокс-офиса. Авторы не находят адекватных доказательств того, что объем твитов, а не изменения потребительского поведения, может дать полезную информацию для прогнозирования производительности кассы в первый уик-энд.

В работе исследуется влияние комментариев в Твиттере на кассовую выручку за первый уик-энд. Повторяя вопросы журналистов и блоггеров, авторы ориентируются, в частности, на «твиты» в пятницу первого уик-энда, связанные с будущими изменениями в доходах, особенно, с процентным изменением в кассовых сборах с пятницы на субботу.

На более широком уровне, авторы рассматривают микроблоги фильмов в Твиттере в качестве объяснительной силы вышеупомянутых моделей для прогнозирования валовых кассовых сборов. Авторы также изучили взаимосвязи между присутствием у фильма странички в Твиттере и целым рядом других показателей его успеха, например, рецензиями критиков. В частности, на примере предложенных комментариев к фильму «Бруно» во время его старта в прокате в первые выходные, проверено, вероятно ли выразить через Твиттер все настроения, которые могут повлиять на кассовые сборы фильма. Вопреки распространенному мнению, авторы не нашли «эффект Бруно», в котором отрицательная устная реклама в Твиттере связана с заметным снижением производительности кассы в первый уик-энд. Тем не менее, исследователи утверждают, что количество «твитов» имеет значительную связь с негативными изменениями доходов с пятницы на субботу. Иными словами, объем, по-видимому, имеет значение, в отличие от тональности отзывов (Wasow et al, 2010).

В тоже время было проведено еще одно маркетинговое исследование отзывов к данному фильму в Твиттере. Его автор Эндрю Хамп пришел к выводу, что негативные отзывы в Твиттере не могли послужить причиной столь резкого снижения производительности фильма в прокате после премьерного показа (Hampp, 2009).

Использование Твиттера для сбора данных и дальнейшего построения прогноза кассовых сборов нашло свое отражение в исследовании сотрудников HP Social Computing Laboratory в Пало-Альто, Калифорния. В данной работе идет речь о прогнозировании кассовых сборов кинофильмов до их выхода в прокат. Для сбора данных авторы использовали API Twitter Search. На протяжении трех месяцев были собраны все твиты с упоминанием 24 фильмов, отобранных исследователями. Результатом сбора данных стала база, содержащая 2,89 миллионов записей, включающих точное время публикации, имя автора и полный текст оставленного сообщения; сканирование осуществлялось один раз в час. Отбирались сообщения, в которых использовались все слова, содержащиеся в названии фильма.

Исследователями был введен специальный твит-коэффициент, который выражает количество твитов о фильме в час. Средний коэффициент корреляции между введенным коэффициентом и суммой кассовых сборов составил 0,9, что говорит о наличии достаточно существенной линейной зависимости между исследуемыми показателями. Далее авторами был проведен регрессионный анализ. Объясняющими переменными в модели выступили семь средних твит-коэффициентов, каждый коэффициент характеризовал отдельный день недели, предшествующей премьере фильма. Построенная модель продемонстрировала довольно высокий коэффициент детерминации 0,93. При использовании в модели дополнительной переменной, обозначающей количество предполагаемых прокатных копий фильма, коэффициент увеличивался до 0,973 (Asur, Huberman, 2010).