Limites da Publicidade Online nos EUA

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1962Everett Rogers publica

The Diffusion of Innovations, o segundo

livro mais citado, em Ciências Sociais, no mundo,

descrevendo os diferentes estágios de adoção de uma

inovação

http://en.wikipedia.org/wiki/Everett_Rogers



1969Frank Bass publica A new product growth model for

consumer durables propon-do um modelo matemático dos conceitos de Rogers.

Em 2004 o artigo foi sele-cionado entre os 10 mais

influentes, nos 50 anos da revista Management Science

http://en.wikipedia.org/wiki/Frank_Bass



O modelo de Bass prevê que a maioria das inovações é adotada, ao longo do tempo, segundo uma curva “S”



O Modelo de Difusão de Bass

where:

St = sales/share at time t

p = “coefficient of innovation”

q = “coefficient of imitation”

Adopters = S0 + S1 + • • • + St–1

= Total Potential – Adopters

p Remaining Potential

x Remaining Potential

Adoptersq x x+St =

Innovation Effect Imitation Effect

Remaining Potential



Colour TV -- mainly imitation Frypan -- mainly innovation

Fonte: http://andorraweb.com/bass/index.php



Innovation and Imitation Parameters in Several Product Categories

Fonte: Berkowitz, David; http://cas.uah.edu/berkowd/webpage/MGT690/session7.PPT

Celular

TV Cor

Cobertor eletrico

Ar Cond.

Moteis

McDonalds

Water softner

Secadora roupa

Toca-discos

TV p&b

Ferro de passar

SMH (sem. milho

híbrido)

0

0.9

1.8

0.00 0.02 0.04

Innovation Index (p)

Imitation Index (q)



Traditional innovation S-curve Bi-modal innovation curve

Fonte: http://andorraweb.com/bass/index.php

Cornell’s Life Cycle for Fashion Products

Fonte: Cornell University; copyright 2006

Gartner’s Hype Curve

Multi-version innovation curve

Um “complicador” importante: inovações sucessivas



Freezers

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

1940 1950 1960 1970 1980 1990

y = -0.4515x2 + 0.0863x + 0.0145

R2 = 0.7784

y = -3.9643x2 + 2.8572x - 0.4835

R2 = 0.8362

-0.5%

0.0%

0.5%

1.0%

1.5%

2.0%

2.5%

3.0%

3.5%

4.0%

4.5%

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Fonte: Phister, Jr., Montgomery. 1979. Data Processing Technology and Economics, 2nd Edition. http://www.bassbasement.org

IBM MainframesTrituradores de alimento

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

1962 1967 1972 1977 1982

3 exemplos reais

OK ?

Fonte: Statistical Abstract of the United States; http://www.bassbasement.org/



Agora vamos falar da Web...



Fontes: Análises TABLE PARTNERS; Veronis, Suhler, Stevenson; US Dep. of Commerce

Tudo indicaque, no lado do acesso, a Web

seguiu um padrão normal

de difusão

EUA - Penetração da Web nos Domicílios

67%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

1983 1988 1993 1998 2003 2008 2013

Penetração da Web nos domicílios EUA



SMH (sem. milho

híbrido)

Ferro de passar

TV p&b

Toca-discos

Secadora roupa

Water softner

McDonalds

Moteis

Ar Cond.

Cobertor eletrico

TV Cor

Celular

AcessoWeb

0

0.9

1.8

0.00 0.02 0.04

Innovation Index (p)

Imitation Index

(q)

Innovation and Imitation Parameters in Several Product Categories

Fonte: Análises TABLE PARTNERS; Berkowitz, David; http://cas.uah.edu/berkowd/webpage/MGT690/session7.PPT



Gartner’s Hype Curve

Fonte: Netcraft, August 2008 Web Server Survey; http://news.netcraft.com/archives/2008/08/29/august_2008_web_server_survey.html

Pelo ladoda oferta,

parece ter ocorrido um

pequeno “efeito hype”



Fonte: Netcraft, August 2008 Web Server Survey; http://news.netcraft.com/archives/2008/08/29/august_2008_web_server_survey.html

Mas a

questão mais

importante é:

estará a

oferta web

estacionando?



E, finalmente, a publicidade online...



Online Advertising Share - USAA publicidade web

também passou

(um ano antes da

oferta), por um

“Vale da Desilusão”

Fontes: Análises TABLE PARTNERS; Veronis, Suhler, Stevenson



y = -35.144x2 + 1.742x + 2E-06R2 = 0.923

y = -6.197x2 + 1.235x - 0.035

R2 = 0.953

-1.0%

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

-1% 2% 5% 8% 11%

Freezers

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

1940 1950 1960 1970 1980 1990

y = -0.4515x2 + 0.0863x + 0.0145

R2 = 0.7784

y = -3.9643x2 + 2.8572x - 0.4835

R2 = 0.8362

-0.5%

0.0%

0.5%

1.0%

1.5%

2.0%

2.5%

3.0%

3.5%

4.0%

4.5%

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Tal como os freezers, a publicidade online já viveu duas fases de difusão muito bem definidas

Fontes: Análises TABLE PARTNERS; Veronis, Suhler, Stevenson Statistical Abstract of the United States; http://www.bassbasement.org/

Fases de difusão online ad – EUA

“Web 1.0”

“Web 2.0”




O Modelo de Bass estima que, em 2008, o share da publicidade online, nos EUA, deverá atingir 94% de

seu potencial máximo (de 16,5%)

Share do Online Advertising – USA

R2 = 0.923R2 = 0.953

-1.0%

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

-1% 2% 5% 8% 11%



Os dados de 1S/2008 estão alinhados com a previsão do Modelo de Bass

Media CategoryFirst Half 2007 vs. First Half 2008

% Change

Cable TV 8.1%

Outdoor 1.1%

National Magazine -3.1%

Internet - 6.0% (s/“Google”); +11% (c/“Google”)

Network TV -6.0%

Local Newspaper -7.3%

National Newspaper -8.1%

Total Advertising Spending -1.4%

Source: Nielsen Monitor-Plus (Jan.-June 2007 and Jan.-June 2008)

13,7% x [ (1 + 11%) (1 - 1,4%) ] = 15,4%

Share Dez-07

ShareOnline “2008”

15,5%

Previsão Modelo Bass

Dez-08

http://www.nielsenmedia.com/nc/portal/site/Public/menuitem.55dc65b4a7d5adff3f65936147a062a0/?vgnextoid=a471b18ecb17c110VgnVCM100000ac0a260aRCRD




Share do Online Advertising – USA

Share Traditional x Pure Web USA

Pure Web

Traditional Media Web

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

9%

1999 2001 2003 2005 2007

Online Advertising SharePure Web e Players Tradicionais

É possível que quase todo o crescimento remanescente ocorra em sites de players off-line



As mídias tradicionais, entretanto, estão em estágios muito diferentes de construção de seu share online

Shares Traditional Web USA

Jornais

Broadcast

Pay-TV

Yellow pages

Consumer magazines

0.0%

0.4%

0.8%

1.2%

1.6%

1999 2001 2003 2005 2007 2009

Share das mídias tradicionais no online advertising – USA


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