• Start

Een huis bouwen is meer dan bakstenen stapelen - Van cijfers naar marketingadvies

Om de zoveel tijd laait dezelfde discussie op over de impact van onderzoek op de business. Die impact is zeer bescheiden en dat kan en moet anders. Insights professionals zouden meer ‘toegevoegde waarde’ moeten leveren, meer een sparringpartner moeten zijn voor beslissers en meer de taal van de business moeten spreken.

Dit debat wordt al decennia gevoerd, maar er verandert in de praktijk bar weinig, vindt Robert van Ossenbruggen. Hij schreef er een artikel over en wijst meteen op een tweedaagse online training over het doorgronden van data.

Tekst Robert van Ossenbruggen

Dat onderzoek niet structureel een deuk in een pakje marketingboter slaat wordt meestal als communicatieprobleem gezien. Onderzoeksresultaten zouden meer visueel, meer in de businesscontext geplaatst en meer ‘actionable’ gepresenteerd moeten worden. Ik ben het daar volmondig mee eens. Maar er zit nog wel een stap vóór communicatie: uit de data halen wat erin zit. Dat stuk wordt nogal eens onderschat.

Inzoomen of uitzoomen

Een voorbeeld. Neem een willekeurige tabel of grafiek. Waar kijk je eerst naar? Als je naar cijfers kijkt en je weet niet van tevoren wat er te vinden is, is de kans groot dat je op eenvoudige heuristieken terugvalt; zo werkt ons Systeem 1-brein nu eenmaal. Die heuristiek blijkt in de praktijk dan vooral de focus op hoog en laag. Rapporten zijn vaak ook zo ingericht: we zien een plukje cijfers, er wordt beschreven welke (significant!) hoog of laag zijn met daarbij een mogelijke verklaring.

Ik noem deze aanpak ‘inzoomen’: individuele datapunten worden met elkaar vergeleken. Als ze verschillen, proberen we te begrijpen waarom. Als ze op elkaar lijken, kijken we verder. ‘Inzoomen’ kan interessante inzichten opleveren, maar als het daarbij blijft is de waarde beperkt. Je leert meer als je begint met ‘uitzoomen’. Dat betekent dat je boven de data gaat hangen en probeert te ontdekken hoe dat grotere plaatje eruitziet. Hoe verhouden de verschillen zich ten opzichte van de overeenkomsten? Wat zijn de relaties tussen wat je hebt geanalyseerd? Zijn deze consistent? Gedragen doelgroepen, merken en producten zich volgens een voorspelbaar patroon? Zo ja, zijn er interessante afwijkingen? ‘Uitzoomen’ leidt tot meer fundamentele inzichten in vergelijking met ‘inzoomen’.

Interpretatiefouten

Een voorbeeld om bovenstaande concreet te maken. In een onderzoek voor een dienstverlener worden verschillende merken vergeleken, onder andere op een paar loyaliteitsindicatoren. Deze indicatoren blijven wat achter voor Merk A ten opzichte van Merk B en C. Ook laat het onderzoek zien dat klanten van merk A vaker naar merk B of C overstappen dan andersom. Op basis van een aantal kenmerken van merk B en C wordt advies gegeven hoe merk A kan werken aan loyaliteit en de balans in overstappers kan herstellen.

Voor de opdrachtgever klinkt het advies logisch en deze gaat ermee aan de slag. Gaat merk A het beter doen? Hoogstwaarschijnlijk niet; er worden namelijk in dit voorbeeld twee flinke interpretatiefouten gemaakt. Ten eerste kun je alleen chocola van deze data maken wanneer je rekening houdt met de grootte van dat merk. Zo’n beetje alles wat je meet over merken, heeft een voorspelbare relatie met marktaandeel. Zo ook loyaliteitsindicatoren: grotere merken hebben nagenoeg altijd (iets) loyalere klanten. Deze marketingwet is al meer dan 60 jaar gedocumenteerd, maar ik zie deze kennis slechts sporadisch worden toegepast in marktonderzoek.

Weten wat normaal is

Merk A was in bovenstaand voorbeeld kleiner dan merk B en C en gedroeg zich precies zoals je zou verwachten van een merk met dat specifieke marktaandeel: lagere loyaliteit en dus ook meer overstappers naar grotere merken. Bij merk A hoeft dus niets ‘gerepareerd’ te worden. Weten wat ‘normaal’ is, is een basisvoorwaarde om merk-kpi’s te interpreteren.

Het tweede dat in dit voorbeeld misgaat is dat de kenmerken van merk B en C je niets over het potentiële succes van merk A vertellen. Ondanks het feit dat iedere onderzoeker of marketeer wel eens heeft gehoord dat uit een correlatie geen oorzakelijk verband mag worden afgeleid, zie ik deze denkfout bijna dagelijks voorbijkomen.

Bovenstaande voorbeelden staan niet op zichzelf. Bij het overgrote deel van analyse ligt de nadruk op productie maar nauwelijks op het gebruik van kennis die we in de loop van de jaren hebben opgebouwd. Dat is zonde, want daardoor blijft de volle potentie van data onbenut.

Faster, cheaper, better?

Om het tij te keren zal de manier waarop we tegen onderzoek aankijken moeten veranderen. Onderzoek wordt nu vooral als kostenpost gezien. Het gaat om uren- in plaats van waarde-calculaties. De ‘inzoomen’-aanpak past daar goed bij: je kunt het grotendeels aan een tool overlaten. Bijzonder efficiënt dus, maar niet zo effectief. De ‘uitzoomen’-aanpak vereist kennis en reflectie. Het valt niet te programmeren of uit te besteden aan een lage-lonen land. Het is niet efficiënt, maar wel effectief.

Zowel bureaus als opdrachtgevers moeten serieus nadenken over welk model zij willen hanteren. Natuurlijk streeft iedereen naar faster, cheaper, better. Maar dat deze drie termen altijd met elkaar te verenigen zijn is een illusie. Faster en cheaper draait om efficiëntie, better om effectiviteit. Wie het onderste uit de kan wil en verwacht dat het goedkoper en sneller wordt is óf naïef, óf opportunistisch.

‘Toegevoegde waarde’ leveren begint als insights professional niet bij communicatie, maar bij interpretatie. Wie leert boven de data te hangen en de vaste patronen in consumentkeuze kan herkennen en benoemen, gaat gegarandeerd meer waarde leveren. Zoals marketingrebel Bob Hoffman stelt:
‘data is just a pile of bricks until someone builds a house’. Mijn oproep is dan ook voor zowel individuele insights professionals als voor de branche in zijn geheel: waar wil je om bekend staan? Als een iemand die bakstenen stapelt of iemand die een huis bouwt? 

Intereresse in de training?

Geprikkeld geraakt door dit artikel? Wil je ook ontdekken wat er nog meer verstopt zit in jouw data? Hoe je de belangrijkste valkuilen bij het interpreteren van data vermijdt? Auteur en MOA-trainer Robert van Ossenbruggen geeft op 15 juni een online training "Van cijfers naar marketingadvies"

Bron: Clou 97, april 2020

Meer MOA


Kennispartners van Clou

MOA is een

CRKBO Instelling CMYK

Contact

MOA, Expertise Center voor Marketing-insights, Onderzoek & Analytics

Kingsfordweg 151, 1043 GR, Amsterdam
+31 20 5810710
Dit e-mailadres wordt beveiligd tegen spambots. JavaScript dient ingeschakeld te zijn om het te bekijken.