Een discussie die in mijn beleving nooit is weggeweest lijkt weer op te laaien. Werkt reclame eigenlijk wel? Worden de investeringen in reclame en media wel terugverdiend? Artikelen uit de Correspondent worden regelmatig in verschillende gremia aangehaald: een stuk over onderzoek naar de effectiviteit van TV reclame waarin onderzoek van Shapiro waarin geconcludeerd wordt dat adverteerders gigantische hoeveelheden geld verspillen aan televisiereclames die niet werken, en wetenschappers bergen reclame-onderzoek publiceren dat eigenlijk niets aantoont. Een nog uitgebreider artikel getiteld ‘Dit is de nieuwe Internetbubbel: online advertenties’, laat zien hoe moeilijk het is om de daadwerkelijke effecten van reclame op Internet en in zoekmachines te meten.
Wat is er dan zo moeilijk? We sturen onze reclame en mediastrategieën allemaal op gedrag en intenties. Dit betekent dat adverteerders en bureaus veel advertenties richten op mensen die al van plan waren iets te doen, te vinden of te kopen. Vervolgens worden die effecten of aankopen aan ads toegekend. We weten alleen niet in hoeverre iemand die aankoop ook had gedaan zónder ads. Dat is het zogenaamde selectie-effect. Om te meten of een reclame echt werkt, moet je het ‘selectie-effect’ (mensen zien jouw advertentie, maar gaan toch al kopen) onderscheiden van het ‘advertentie-effect’ (mensen zien jouw advertentie, en gaan daarom tot aankoop over).
Selectie effect?
In de Correspondent artikelen wordt een mooi levendig voorbeeld gegeven om selectie-effect uit te leggen: ‘Stel je even voor dat pizzeria Napolitana drie pubers betaalt om kortingsbonnen uit te delen. Na weken flyeren blijkt één van de drie een marketinggenie. De ene na de andere klant gebruikt de kortingsbonnen die hij uitdeelde. De andere twee snappen er niks van: hoe dan? Na enig aandringen legt hij zijn truc uit. ‘Ik sta in de foyer van de pizzeria.’ Iedereen begrijpt dat die puber geen marketinggenie is. Een pizzeria trekt niet meer klanten door kortingsbonnen uit te delen aan mensen die binnen vijf minuten een quattro stagioni gaan bestellen.’
Duidelijk verhaal tot dusver. Het selectie-effect zit diep verankerd in alle reclame inzet, zowel op Internet als offline. Maar heel eerlijk is het selectie-effect het meest voelbaar bij een aantal vormen van advertising, bijvoorbeeld branded SEA (het adverteren in AdWords op de eigen merknaam). Want als je bol.com googled, dan ga je naar www.bol.com toch? Wat heeft het dan voor zin om daarop te adverteren en voor die persoon te betalen? De bol zoeker ís al van plan naar bol.com te navigeren en gebruikt Google als simpele manier om niet de hele URL in te hoeven typen… en klikt dan op de betaalde bol.com link.
Geldverspilling? In dit geval zeker, maar sinds Google het ook voor concurrenten mogelijk maakt elkaars naam te kunnen kopen ben je eigenlijk door hen veroordeeld om je eigen naam te kopen… Anders staat er straks Amazon.nl en CoolBlue bovenaan de zoekresultaten als je bol intypt…. In dat perspectief adverteren we soms dus om de concurrentiepositie te behouden. Een defensief ‘moetje’. Maar goed, als je weinig concurrenten hebt is het natuurlijk een goed idee om te testen of je zonder branded SEA kunt.
Hoe voorkomen we dat selectie-effect?
Selectie-effect is moeilijk meetbaar en moeten we zoveel mogelijk voorkomen en, indien mogelijk, testen. Een andere vorm waarbij er vermoedelijk behoorlijk wat ‘selectie-effect’is, is retargeting. Je hebt kekke laarsjes gezien op Zalando en wilt ze eigenlijk wel hebben. Je wacht nog even met kopen tot je salaris is gestort. Vervolgens geeft Zalando een hoop geld uit om je die laarsjes via allerlei online kanalen opnieuw te laten zien. Nog erger scenario: je hebt de laarsjes al gekocht op Zalando en krijgt vervolgens nog heel wat ads voor je kiezen. Absoluut geldverspilling en irritant op de koop toe. Het lijkt erop dat wat dieper in de funnel de kans op selectie-effecten groter zijn dan in het begin van de funnel.
Dieper in de funnel meer kans op selectie-effect
Specifiek targeten op mensen die ‘in-market’ zijn vergroot ook de kans op selectie-effect. Want die mensen zijn immers al van plan iets te vinden of kopen. Belangrijk om ook hier specifiek te kijken welke dynamiek er in een markt is. Ook hier geldt namelijk dat in een concurrerende markt, met veel kapers op de kust, adverteren zin kan hebben om de aankoop (die wel al gepland staat) bij jou te laten plaatsvinden en niet bij de concurrent. Voor het meerendeel van de adverteerders dus wél zinnig om te doen. Voor monopolisten minder noodzakelijk.
Nu worden veel TV campagnes op vrij brede doelgroepen ingezet. Er wordt nog niet of nauwelijks op specifiek gedrag of intenties getarget omdat dit doorgaans (nog) niet kan in Nederland. Dat is in de VS met addressable TV wel anders trouwens: daar worden selectie-effecten dan ook groter verondersteld dan in Nederland. Anyway, veel TV campagnes hebben niet het doel om direct extra sales te genereren. Dat is inderdaad een stuk ‘magie’ waarbij we veronderstellen dat mensen een voorkeur krijgen voor merken die bijvoorbeeld sporthelden sponsoren, rondom kerst een tearjurker uitzenden, aandacht vragen voor duurzaamheid of goede doelen, enzovoort. Daarbij zit ook een stuk corporate responsibility. Voor veel FMCG merken is TV reclame trouwens ook soms een ‘moetje’ om schappositie te behouden in de Albert Heijn,. Dat de ROI dan kleiner is dan 1 is lullig maar speelt dan geen rol. De ROI is in feite ook niet nul als je het scenario zou doorrekenen van sales met minder schapruimte of zichtbaarheid van je product in de winkel.
De onderzoekers die in de artikelen in de Correspondent zijn aangehaald hebben zich gericht op het effect van reclame op sales. Dat zijn doorgaans effecten die je meteen verwacht te zien in een dataset. Veel producten hebben echter een langere consumer journey dan 1 dag of 1 week… Die langere-termijn-omzet-effecten zijn niet meer te herleiden met de methodieken die hedendaagse onderzoekers en statistici in de gereedschapskist hebben. En dat maakt het eigenlijk nog veel moeilijker om het effect van reclame goed te kwantificeren. Daar loopt de in de Correspondent aangehaalde onderzoeker Shapiro ook tegenaan. Byron Sharpe trouwens ook, die met vergelijkbare data verbanden heeft gezocht tussen sales en reclame. Beiden leveren waardevolle analyses en inzichten vind ik, maar komen wel met totaal verschillende conclusies…
De vraag is ook of er selectie-effecten zijn voor andere doelstellingen dan sales. Dus bijvoorbeeld om een bepaalde boodschap over te brengen aan een groep mensen waarvoor dat relevant is. Bijvoorbeeld een overheidscampagne over de gevaren van vuurwerk. Dit wordt dan meestal met vragenlijsten gemeten in hoeverre de boodschap is overgekomen. Je zou de campagne kunnen richten op mensen die erg slordig omgaan met vuurwerk of slecht geinformeerd zijn. Omdat we dat niet weten richten we die campagnes op iedereen. Of mensen op basis van die informatie vervolgens hun gedrag veranderen hangt van heel veel factoren af.
Omarm een experimentele cultuur
Wat is nu de afdronk van deze artikelen en wat moeten we ermee? Ik houd er zelf de volgende gedachten op na:
- Ga niet uit van benchmarks of meta-studies waarin de effecten van honderden adverteerders op één hoop zijn gegooid. In feite wat Byron Sharp, Les Binet, Shapiro allemaal doen. Bouw je eigen meetinstrumentarium zodat je daadwerkelijk meet wat in jouw specifieke markt en business relevant is. En waarvan je effecten verwacht. De uitkomsten van meta studies kunnen we wel gebruiken om de werkelijkheid te vereenvoudigen en toepasbare vuistregels op te stellen. Maar ik zie Byron Sharpe en Les Binet meer als religie dan wetenschap. Een overtuiging en geloof in de werking van reclame. Weliswaar onderbouwd door analyses, maar zeker nog lang niet de waarheid.
- Omarm een experimentele cultuur met betrekking tot Marketing Communicatie. Ontwikkel je eigen religie en beliefs passend bij de markt waarin je opereert en in lijn met je merk identiteit. Doe dit op basis van feiten en experimenten. Stel hypothesen op en toets deze op een zo wetenschappelijk mogelijke manier. Het experiment is daarbij een belangrijk instrument: varieer media inzet, meet de effecten, zet dingen aan en weer uit, maak experimenten meetbaar door ze overtuigend en met voldoende schaal uit te voeren.
- Er zijn veel meer variabelen van invloed op je marktaandeel, omzet en transacties dan alleen reclame. Zorg dat je deze variabelen kent en hun invloed kwantificeert. Denk hierbij ook aan de specifieke dynamiek in de markt en het concurrentieveld. Hoeveel alternatieven zijn er voor de consument? Je concurrent ‘out-smarten’ is een spel op zich. Baseer je dus niet alleen op de data uit adservers om effecten af te leiden en door te rekenen.
- Wees kritisch op (onderzoeks)bureaus die ongenuanceerde conclusies trekken. Vaak is dat op basis van veel te kleine steekproeven met grote foutmarges en dus ongefundeerd. Natuurlijk wil een onderzoeker of bureau liever stellig advies kunnen geven dan toegeven dat ze het niet zeker weten. Want waarvoor betaal je ze anders? Ik zie veel concullega’s in die valkuil stappen. Om dingen simpel en duidelijk te houden worden er misleidende analyses gemaakt of onrealistische verwachting gewekt. Belangrijk is het daarbij ook dat je als opdrachtgever ruimte laat voor nuance en niet gefrustreerd raakt van oprecht advies en soms ‘ik weet het niet’.
- Ontwikkel algoritmes die juist zoeken naar éxtra kliks, éxtra kopers, níeuwe groepen. Dmv DMP technologie kunnen bestaande klanten gedetecteerd worden zodat je geen geld aan werving besteed aan deze groep. Dit soort technologie helpt dus om het selectie-effect te verkleinen. Denk ook aan data activatie trajecten waarbij je in CRM data hele concrete groepen kunt maken (mensen die weinig kopen of gaan churnen bijvoorbeeld).
De suggestie van de artikelen in de Correspondent dat reclame niet werkt en zelfs minder sales genereert is gedeeltelijk waar, maar alleen binnen specifieke markten, strategieen en situaties. Het is niet generaliseerbaar over alles en iedereen. Het geeft wel aan dat de hedendaagse marketeer heel alert, visionair en slim moet zijn. Of heel religieus….