Big data in retail maakt meten campagnes makkelijker

De crossmediale mogelijkheden om een campagne of een promotie te lanceren, zijn vandaag de dag legio. Printadvertenties, trade shows en evenementen worden moeiteloos gecombineerd met tv-commercials, direct mail en online adverteren. Het is niet alleen een enorme uitdaging al deze uitingen op elkaar af te stemmen, maar tevens een hele klus om na lancering van de campagne de juiste gegevens te verzamelen en de online én offline bezoekersaantallen te analyseren. We willen meten hoe effectief de campagne is geweest en daar waar nodig bij kunnen sturen.

Als vanouds komt het voltallige campagneteam na de campagne bijeen. Vol enthousiasme wordt de conversie van de online campagne gepresenteerd. Er is veelvuldig gebruikgemaakt van actiecodes wat de effectiviteit van de campagne nog eens extra onderstreept. Ook de webshopconversie verloopt volgens verwachting. We kunnen tevreden terugkijken, zo is de stemming.

Maar dan komt er een telefoontje: een vestiging van een retailorganisatie is niet blij met de resultaten. Het bezoek aan de winkel viel nogal tegen terwijl de inspanningen groot zijn geweest. Dan komt de hamvraag, waar ligt dit tegenvallende bezoek aan?

Meten is sturen

Marketingbureaus en marketingafdelingen worden geacht hier antwoord op te geven en de feedback te kunnen onderbouwen met cijfers. Anders wordt oorzaak (slechte campagne) en gevolg (weinig bezoekers) een voor de hand liggende conclusie. Hoe komen we erachter welke factor een belangrijke rol heeft gespeeld in het aantal bezoekers en hoe kunnen we daar in de toekomst beter op sturen?

Het effect meten van de campagne

Uit tellingen komt steeds weer naar voren dat factoren als tijd van het jaar, salarisweken en het weer, een enorme impact hebben op de drukte op straat. Deze factoren dienen meegenomen te worden in de berekening en plannen, waardoor een realistisch beeld geschetst kan worden over het effect van de campagne. Deze factoren hebben een grotere impact dan de gemiddelde marketingcampagne.

Capture rate

Het succes voor het gros van de campagnes wordt bepaald door de drukte op straat af te zetten tegen het aantal bezoekers in de winkel. De verhouding passanten voor een winkel en de bezoekers in de winkel noemen we de capture rate. Een goede marketingcampagne zal leiden tot een hogere capture rate en geeft in veel gevallen het beste beeld van het effect van een campagne. Wanneer op deze manier het ‘echte’ aantal extra bezoekers tegen de conversie en het gemiddelde bonbedrag wordt weggezet, ontstaat een reëler beeld van de impact van de marketing.

Customer journey

Na het berekenen van de capture rate is een realistisch beeld ontstaan over de verhouding passanten en aantal bezoekers in de winkel. Deze cijfers kun je vervolgens vergelijken met het online surfgedrag in diezelfde periode, waardoor je inzicht krijgt in het online en offline winkelgedrag gedurende de looptijd van de (crossmediale) campagne. Deze ‘shopping index’ is een weergave van het actuele offline en online winkelgedrag in Nederland. De passantenaantallen in winkelstraten zijn uitgesplitst naar regio en weekdag. De index van het online winkelgedrag kan bovendien verder worden uitgesplitst per branche, zodat je naast het algemene online shoppinggedrag ook in kunt zoomen op specifieke branches.

Nu kan de customer journey van A tot Z in kaart worden gebracht

Wanneer koopt de consument liever online dan wel offline? Welke concurrenten bezoekt hij online en heeft het weer een grote invloed op de drukte in de winkelstraten? Het in kaart brengen van de customer journey zal inzicht geven in deze vragen.

Kortom, wil je de effectiviteit meten van een campagne, dan zijn onderstaande onderdelen onmisbaar in de berekening.

• Bepaal de juiste KPI
• Drukte op straat bepaalt op A1-locaties voor een groot deel of het rustig of druk is in de winkel. Ga na wanneer deze momenten zijn, alvorens campagnes te lanceren. Wat zijn de beste dagen in de week?
• Bepaal de drukte online en kijk op welke dagen er veel wordt gesurfd
• Denk na over tijd van het jaar en de week in de maand (salaris weken)
• Een niet onbelangrijke factor is nog steeds het weer en niets is zo onvoorspelbaar
• Bereken de capture rate, dus de verhouding passanten en winkelbezoekers waardoor een juist beeld ontstaat van het omzetpotentieel

Een campagne kan dus wel degelijk succesvol zijn geweest, maar dankzij ons klimaat letterlijk in het water zijn gevallen. Er is niets zo onvoorspelbaar als het weer en helaas zijn contracten voor mediazendtijd niet altijd uit te stellen.

In het geval van de retailer die ongelukkig was met de bezoekersaantallen kan worden uitgelegd dat tegenvallende aantal passanten effect heeft gehad op zijn winkelbezoek. Een campagne kan dan wel degelijk succesvol zijn geweest ondanks tegenvallende bezoeken. De capture rate geeft een sluitend antwoord op dit soort vragen.

CityTraffic telt passanten en bezoekers van winkels en winkelcentra in Nederland waardoor inzicht in de performance ontstaat dankzij de inzet van ‘real time data’.