Waarom de toekomst van campagne-effectmeting bij mediabureaus ligt

Geschreven door: Marcel Vogels

De vraag is vaak gesteld; “Hoe krijgen we onze data & insights afdeling rendabeler?” En ondanks de opkomst van AI zijn mediabureaus nog steeds naarstig op zoek naar betere manieren om de winstmarge van onderzoek veilig te stellen.

Een mooi voorbeeld betreft de zogenaamde crossmedia-effect rapportages. De grotere bureaus produceren jaarlijks veel van deze rapporten. Als een crossmediale campagne is ingekocht en uitgeleverd dan wil de klant inzichten. Ergens in het mediabureau-gebouw, meestal bij de afdeling data & insights, wordt een kort bericht gestuurd naar de samenwerkende veldwerkpartij: “Kunnen jullie de effectmeting opstarten?”

Vanaf dat moment start een bekend proces. De researchpartner zet het veldwerk uit en levert uiteindelijk de data aan. Het mediabureau moet dan nog wel data uit mediaplatforms verzamelen. Maar ook exposed en non-exposed groepen samenstellen. Significanties moeten worden getest. Tabellen worden gegenereerd. Tabellen worden gewogen. Diepere analyses worden gemaakt. Grafieken gebouwd en aangepast. Een verhaallijn voor de eindrapportage wordt bedacht. Daarna worden heel veel slides gevuld (en ook weer weggegooid). Eventueel worden er ook nog andere externe bronnen toegevoegd, zoals aantal transacties, omzet en zelfs temperaturen. Na een lang proces is de PowerPoint klaar en gaat de client director en een senior researcher richting de klant om verslag te doen.

Aandachtspunt: reporting als eindproduct
Het grootste aandachtspunt van campagne effect-onderzoek zit uiteindelijk niet in de analyse. Die is vaak uitstekend. Alhoewel, het analyse-proces zorgt regelmatig wel voor onnodig lange doorlooptijden. De lange doorlooptijden zijn het resultaat van beperkte specialistische Fte’s die met SPSS of R kunnen toveren. Een subtiele toename in het aantal crossmediaprojecten zorgt dan al snel voor filevorming en dus langere doorlooptijden. En dan maar hopen dat er niemand op vakantie gaat, ziek wordt of vertrekt naar een ander bureau.

Maar het grootste probleem en zakelijke fout zit in de organisatie van ‘Research als een Rapport’
Zo’n rapport wordt telkens opgebouwd als een uniek en specifiek eindproduct met een hart en een ziel. Als iets dat telkens opnieuw moet worden vormgegeven. Juist in die eindeloze herhaling wordt onnodig veel tijd en marge verloren.

Omdenken: reporting als onderdeel van een research-infrastructuur
Een betere benadering is om reporting als een vast onderdeel van een researchinfrastructuur te zien. Simpelweg als een verzamelpunt van gevalideerde data- en insights.

Bijvoorbeeld: stel dat de koppeling tussen mediadruk, merkeffect en sales niet telkens handmatig hoeft te worden gemaakt? Wat als exposed versus non-exposed automatisch wordt doorgerekend en gegroepeerd. Wat als inzichten direct beschikbaar en bevraagbaar zijn. Maar vooral; hoe zou het zijn als reporting- en benchmarking zich in seconden opbouwen, inclusief diepe, relevante en nieuwe analyses?

Wat als die rapportages grafisch en inhoudelijk beter zijn dan de traditionele PowerPoints? Wat als de meerwaarde van een mediabureau juist de duiding en strategie is? Wat als dit allemaal kan zonder herhalende en stressvolle uren? Wat als fluctuatie in de research-aanvragen geen impact heeft op de doorlooptijd of de grootte van het benodigde team. Wat als je binnen 24/48 uur met je klant kan evalueren?

Zou dat niet veel beter zijn? Voor de klant, voor het vak, voor de veldwerkpartij en voor het bureau en vooral voor de reseachers zelf die zich meer kunnen toeleggen en profileren richting ‘chargeable’ consulting.

Research as a Service (RaaS)
Eigenlijk moeten we bij de opbouw van Research-oplossingen principes overnemen die vergelijkbaar zijn met hoe we wereldwijd softwarediensten ontwikkelen. Niet per project opnieuw bouwen, maar één geïntegreerd systeem ontwikkelen dat continu draait en heldere producten levert. Ik noem dit nieuwe model ‘RaaS’: Research as a Service.

RaaS betekent dat je onderzoek niet meer verkoopt als losse deliverables in de vorm van ‘unieke’ PowerPoint rapportages, maar als een doorlopende service die altijd aanstaat. Daarin wordt een veelvoud aan inzichten geleverd. In zo’n model wordt effectmeting geen reactieve exercitie na afloop van een campagne, maar een real-time onderdeel van de campagne zelf. Wanneer je een uitdraai of een rapportage wil, druk je simpelweg op de knop ‘publish report’. Lees deze zin nog een paar keer. Het is de toekomst van insights, zeker voor mediabureaus.

De keuze? De ‘P’ of de ‘L’
De manier waarop crossmedia-effectrapportages zijn georganiseerd kost mediabureaus veel marge. Data-scientists, researchers, teamleiders, PowerPoint goeroes en meer ervaren senior client directors, eventueel aangevuld met een schilletje van ZZP-ers.

De bedrijfseconomische vraag die een verantwoordelijk research director zich zou moeten stellen is niet zozeer of de analyse beter kan, maar of de organisatie slimmer kan.

Researchdiensten moeten net als andere oplossingen bijdragen aan de continuïteit van de organisatie. Hoe nuttig ook, er moet geld worden verdiend. Zeker in deze tijd.

De insightsmarkt en prijzen verder onder druk
Inmiddels is er een flinke prijsdruk op de researchmarkt gaande Als je inzoomt op de Nederlandse Marcom researchmarkt, dan zie je op de eerste plaats steeds meer researchbureaus opduiken met een zeer lage kostprijs. Deze categorie probeert in pitches daarmee het vertrouwen van de klant te winnen. De extra inkomsten voor het bureau komen dan later uit extra ‘strategische’ consultancy, leuke modelletjes gebaseerd op Byron Sharp of extra tools of dingetjes die niet in de pitch stonden. Dit alles voor een lange exclusieve samenwerkingsperiode.

Een tweede en groeiende categorie wordt gevormd door partijen die synthetische AI-inzichten gelijkstellen aan de feedback afkomstig van echte mensen. Dergelijke synthetische oplossingen worden veelal ook voor een appel en een ei aangeboden. Als zo’n platform is gemaakt, dan kan dit alleen worden terugverdiend op schaal. De beste manier is dan een lage prijsstelling.

Mediabureaus het beste gepositioneerd
Op het gebied van crossmedia effectiviteitsbepaling is het mediabureau beter gepositioneerd ten opzichte van researchbureaus. De data en expertise is hier immers al grotendeels aanwezig. En het veelgebruikte argument dat mediabureaus niet onafhankelijk genoeg zouden zijn is inmiddels wel een beetje achterhaald, zeker als research en reporting wordt gepubliceerd vanuit een uniform en onafhankelijk proces. Ik bedoel; research was vroeger echt research, met veel menselijke arbeid en mogelijke interventie, maar heeft de laatste jaren steeds meer de inhoudelijke vorm aangenomen als automatische optimalisatie en beoordelingsinstrument.

Die handschoen past beter bij het mediabureau. Het is niet heel veel anders op een lagere- of middelbare school. Daar beoordeelt een docent volgens vastgestelde regels en normen de performance van de leerlingen. Alle kennis, ervaring en richtlijnen zijn daar immers aanwezig. Op gezette tijden wordt daar een uniform meetmoment naast gezet, bijvoorbeeld een CITO of een landelijk eindexamen. Maar in beide gevallen zal 95% van de eindbeoordeling per leerling gewoon door de docenten zelf zijn gedaan, omdat daar de kennis en ervaring aanwezig is.

Hoe wordt een mediabureau succesvoller met insights?
Het perfecte antwoord van mediabureaus op de huidige marktontwikkelingen is; ‘laten we crossmedia-effect reporting organiseren als een procesonderdeel van de crossmediale campagnes zelf’.

Laten we daarin kwaliteitsnormen voorschrijven dat bijvoorbeeld alleen (directe of indirecte) menselijke input wordt gebruikt bij effectbepaling. En dat Insights breder zijn dan alleen ‘Het Rapport’. Insights worden ook gevormd door in de mediabureaus aanwezige collectieve intelligentie, strategische expertise, benchmarking, effect optimalisatie, variëteit aan data, sterke modellen en vooral veel Marcom-ervaring.

De basis van de uiteindelijke oplevering richting de klant wordt dan gevormd door een goed functionerende ‘RaaS’ oplossing. Alles hypersnel, in minuten. En de inzichten direct bespreken na een campagne!

NORM AI en de infrastructuurgedachte
Vanuit de RaaS-gedachte is ook NORM AI ontwikkeld. Niet als een tool, maar als insights- en intelligence infrastructuur. Een infrastructuur met een kwaliteit die grotere mediabureaus goed kan ondersteunen. Zonder investeringen aan de voorkant of ingewikkelde integraties.

Binnen één minuut genereert het platform volledige crossmedia-effectrapportages, inclusief benchmarking. Het koppelt automatisch footfall- en dwelltime-data van meer dan honderd retailers in Nederland en voegt sales-attribution en categorie-inzichten toe. Alles uniform. Alles direct beschikbaar.

Dat is ook precies waar een mediabureau het verschil maakt. Een uniforme en snelle insightstroom om campagnes te kunnen optimaliseren, of, nog strategischer, te kunnen valideren of het merk überhaupt nog op de juiste route zit. Dat is ook waarom merken naar mediabureaus gaan of er juist blijven. Zeker als het bureau veel consumentenmerken- en/of retailers tot haar klanten mag rekenen.

En de research/insights afdeling van het mediabureau? Die neemt in belang toe. Niet alleen inhoudelijk en strategisch, maar ook procedureel en vooral financieel.

Nawoord
De ontwikkelaars van NORM AI hebben een sterke internationale trackrecord opgebouwd met de ontwikkeling van next-gen meetplatforms. Maar wat maakt NORM AI dan toch zo bijzonder en uniek?

NORM AI is geboren vanuit de dagelijkse praktijk. NORM AI is onder de vleugels van RetailMedia.One ontwikkeld. Daarin genereert het wekelijks talloze rapporten, inzichten en trends. Het platform is razendsnel geworden en de schermen, analyses en rapporten zien er grafisch strak uit. Ook voor gebruikers die iets verder van de inhoud afstaan.

Het uitgangspunt van NORM AI is altijd geweest om complexe insights binnen 1 minuut te kunnen beantwoorden met aantoonbaar het beste antwoord, zonder aanwezigheid van persoonsgegevens en over het brede terrein van retail footfall, merk effectiviteit (crossmediaal), gevalideerde sales attribution inclusief verschuivingen in categorie. Dat is gelukt.

Alhoewel NORM AI infrastructuur bij uitstek geschikt is voor grotere nationale retailers ter ondersteuning van de Retail (Media) business, zien wij de Mediabureaus als de meest logische en sterkst gepositioneerde partij om mee samen te werken. Want ook Retailers kunnen ook bij hun mediabureau aankloppen voor footfall analyses, crossmedia brand effect rapportages, sales attribution reports en trends in de categorie. Dat hoeft niet direct bij NORM AI te gebeuren. NORM AI is ‘slechts’ de infrastructuur, de ‘Raas’, de snelweg waarop data, insights, analyses en rapporten worden geleverd. Het mediabureau levert daarin de echte insights, conclusies en (groei)strategie.