Je merk is ontwikkeld. De verandering is zichtbaar en de buzz is voelbaar. Maar hoe meet het effect van je merkstrategie? In dit artikel behandel ik klassieke principes, veelgebruikte methodieken en eigentijdse formules.
Meet 2 duidelijke effecten
Gewoontegetrouw sla ik zaken graag eerst plat. Een sterk merk heeft in de kern 2 effecten, beide zijn in beginsel makkelijk te meten.
Effect 1: als je merk sterker is dan concurrerende merken, kiezen klanten eerder voor jou en vergroot je je marktaandeel.
In de basis is het meten van dit effect eenvoudig. Kies een algemeen product en geef het verschillende afzenders. Stel, je bent een energiemaatschappij. Je kunt een fictief pakket Groene Stroom aanbieden voor €105 per maand en dit zowel doen namens jouw merk als concurrenten. Wordt er gemiddeld vaker of minder vaak voor jou gekozen?
Effect 2: als je merk sterker is dan andere merken in je categorie, zijn je klanten minder prijsgevoelig. Je verbetert dus je marges. In dit geval kun je eerst meten hoeveel klanten willen betalen voor een neutraal product uit jouw categorie, zonder duidelijk merk, bijvoorbeeld een blanco flesje bier.
Vervolgens toon je hetzelfde biertje met jouw logo. Als het goed is, zijn klanten nu bereid significant meer te betalen. Dezelfde vraag stel je als je het logo van een concurrent op het flesje plakt.
Kortom: mensen kiezen eerder voor sterk merk en zijn dan minder prijsgevoelig. Een gadget wordt eerder omarmd als het Apple-logo erop staat en een hoge prijs wordt sneller geaccepteerd. Een nieuw product met het Lenevo-logo wordt minder snel gekozen en de prijs wordt kritischer bekeken.
Een sterker merk leidt daarmee stapsgewijs tot een groter marktaandeel en een beter resultaat. Organisaties met sterke merken zijn daardoor meer waard en Apple heeft dan ook een hogere beurswaarde dan Lenevo.
Meet de weg
Uiteraard is het bovenstaande een basale weergave van de werkelijkheid. Het klopt, maar als je vandaag je merk versterkt, kiezen klanten morgen niet gelijk eerder voor jou of zijn ze ineens minder prijsgevoelig. En het duurt ook wel even voordat je bedrijf meer waard wordt.
Ofwel: alle wegen leiden naar Rome, maar je komt er niet in 1 dag. Daarom is het belangrijk om te begrijpen welke stappen hiertussen zitten. Hoe kun je meten of je op de goede weg bent?
Meet je toegevoegde waarde
Om te beginnen bestaat merkbouwen uit allerlei fases. Behulpzaam is een klassiek model, het CBBE-model van Keller. Dit gaat er vanuit dat een merk stapsgewijs bouwt aan een grotere voorkeur. Hoe hoger je in de onderstaande piramide zit, hoe groter de toegevoegde waarde van je merk.
In laag 1 is je merk makkelijk inwisselbaar en sterk afhankelijk van verkooppromoties. Merken in laag 4 hebben een structurele voorkeur en kunnen een hogere prijs vragen.
Volgens Keller is het eerst belangrijk de bekendheid van je merk te meten. Immers, als weinig mensen je kennen, is de kans kleiner dat je wordt gekocht.
Meestal wordt er een verschil gemaakt tussen spontane bekendheid (“Als u denkt aan een groene energie, welke merken schieten u dan te binnen?”) en geholpen bekendheid (“Hoe goed bent u bekend met de volgende biermerken?”). Je kunt de gemiddelde score van jouw merk vergelijken met die van andere merken in jouw categorie.
Vervolgens zijn de associates die mensen bij je merk hebben van belang. Ook hier zijn er spontane merkassociaties (“Waar denkt u aan bij het zien van dit merk?) en geholpen (“Welke van deze eigenschappen passen goed bij dit merk?”).
Bij elke laag in het model passen bepaalde associaties. “Nooit van gehoord” zit in laag 1 (bekendheid), “Laagste prijsgarantie” bij laag 2 (begrip), “Betrouwbaar” bij laag 3 (oordeel) en “Mijn vaste keus” bij laag 4 (verbondenheid).
De associaties waarmee mensen komen, evalueer je op 3 manieren.
Als 1e turf je hoeveel associaties respondenten gemiddeld bij je merk hebben. Hoe meer dit er zijn, hoe meer lading je merk heeft. Vergelijk het met mensen, je hebt meer associaties met je partner dan met de buren. En je hebt waarschijnlijk meer associaties bij Apple dan Lenevo.
Als 2e is van belang of deze associaties uniek zijn. Dus je vergelijkt de associaties met jouw merk met die van je concurrenten: op welke scoor jij significant beter? In lijn van het eerdere voorbeeld: als het goed is, heb je met je partner associaties die je niet met andere mensen hebt. Zo zijn er ook associaties die wel passen bij Apple, maar niet bij de meeste andere tech-merken, zoals klasse of exclusief.
Als 3e is het gevoel van de associaties belangrijk. In dit geval verdeel je de associaties in positief (bijvoorbeeld: vriendelijk) en negatief (bijvoorbeeld: arrogant). Je kunt met je partner unieke associaties hebben, maar als deze grotendeels negatief zijn, heeft jullie relatie weinig toekomst. Zo kun je ook een boel unieke associaties hebben met een politieke partij, zonder dat deze past bij je politieke kleur.
Ook staat een assocatie niet in elke situatie voor hetzelfde gevoel. Groot kan in het ene geval passen bij betrouwbaar en solide, de andere keer bij afstandelijk en anoniem.
Vervolgens kun je de scores van jouw merk vergelijken met de gemiddelden in je branche. Zo ontdek je welke punten de norm zijn (“Points of Parity“). Voor webwinkels kan dit een helpdesk zijn die snel reageert. Het is dus belangrijk dat je hier goed op scoort, maar daar onderscheid je je niet perse mee.
Je ziet ook of er punten zijn waarop jouw merk zich duidelijk onderscheid, jouw webwinkel valt bijvoorbeeld op met z’n extra persoonlijke benadering (“Points of Difference”).
Meet je mentale beschikbaarheid
De bovenstaande metingen kunnen een aantal beperkingen hebben. Vraag mensen om de automerken te noemen die hen te binnen schieten en je kunt Ferrari en Porsche als reactie krijgen, zonder dat dit serieuze koopopties zijn.
Verder kunnen klanten merken kopen waarvan ze zich de naam niet eens herinneren. Je klant staat bijvoorbeeld slechts incidenteel voor het schap met motorolie en kiest meestal “die gele fles dan maar”.
Of je klant kiest een merk zonder na te denken, bijvoorbeeld omdat ze de telefoon aan haar oor heeft tijdens het winkelen. Dus ook al zitten er allerlei associaties in haar hoofd, het betekent niet dat ze op het moment van de waarheid eruit komen.
Het succes van je merk draait dan ook om de mate waarin het lukt om op het juiste moment de juiste signalen te geven. Bijvoorbeeld de gekleurde repen Tony’s Chocolonely’s die op een opvallende plek in de winkel staan.
Goed is daarom om ook naar je mentaal beschikbaarheid (Brand Salience) te kijken: aan welke merken denken mensen op het moment van een aankoop? Mentale beschikbaarheid gaat verder dan een algemene bekendheid en kijkt hoe groot de kans is dat jouw merk daadwerkelijk wordt opgemerkt, herkend en herinnerd op het moment dat het er toe doet.
Belangrijk hierbij is aanwezigheid, mentaal, maar ook fysiek. Zo’n aanwezigheid creëer je bijvoorbeeld met een opvallende signatuur (de kleur magenta voor T-Mobile of de M voor McDonald’s), een duidelijke aanwezigheid (een product op ooghoogte of een toegankelijke site) of een actieve herinnering (je denkt aan de zorgverzekering die je iedere ochtend op de radio hoort).
Als je je mentale beschikbaarheid wilt meten, houd dan rekening met 3 factoren.
1. Inventariseer door welke signalen je klant wordt beïnvloed, bewust en onbewust. Zijn dit specifieke kleuren en vormen (“ik kies altijd die wijn met dat speelse etiket”) en heeft jouw merk in dit kader genoeg onderscheidende kenmerken? Hangt haar keuze vooral af van de situatie (“ik meestal iets voor de snelle trek”) en voldoet jouw merk dan aan de basisvoorwaarden? Of kijkt ze naar specifieke voordelen (“ik wil een deksel die makkelijk te openen is”) en heeft jouw product dan de juiste eigenschappen?
2. Meet de prestaties van je merk niet in een geïsoleerde situatie, maar direct in vergelijking met die van je concurrenten. Zo benader je beter de praktijk, waar jouw merk ook niet de enige optie zal zijn.
3. Meet niet alleen hoe klanten je merk evalueren op een aspect (“evalueer onze service op een 5-puntsschaal”). In de praktijk bedenkt een klant vaak simpelweg of een merk een eigenschap wel of niet heeft (“had deze telefoon nou een goede camera of niet?”). In dit geval is het verstandig “ja / nee”-vragen te stellen.
Meet je positie
Als je goed naar je meetresultaten kijkt, zie je waarschijnlijk een patroon in de feedback: veel associaties sluiten op elkaar aan. Zo is er in vriendelijk, benaderbaar, dagelijks, gewoontjes en vlak een patroon herkenbaar. Net als in klasse, stijlvol, arrogant, duur en afstandelijk.
Dit soort patronen meet je met een cluster-analyse. Je kijkt of je groepjes kunt maken van de associaties die vaak voor jouw merk worden genoemd. Deze groepjes kun je vervolgens in een positioneringsmodel plotten.
Deze modellen draaien meestal om 2 assen: de ene as gaat over persoonlijkheid: draaien de associaties om individualiteit (ik, egocentrisch, winnen) of om collectiviteit (wij, sociaal, verbinden). De andere as gaat over de oriëntatie: gaan de associaties over vrijheid (dynamiek, rebels) of stabiliteit (orde, traditie)?
Hieronder een voorbeeld van zo’n model, deze komt van Ipsos.
Je kunt meten of jouw categorie een duidelijke positie heeft. Financiële instellingen draaien in de regel meer om controle (het zwarte vlak), chips gaan meer over plezier (het gele vlak).
Daarna kijk je of je merk goed genoeg scoort op de basisassociaties binnen jouw categorie. Een digitale bank kan vernieuwend en eigentijds naar buiten treden, maar daardoor te laag scoren op betrouwbaarheid en veiligheid. Bekendheid vertaalt zich dan niet perse naar gebruik.
Binnen een categorie zijn er meestal ook verschillen te zien. Sommige financiële merken zijn wat avontuurlijker, andere zijn bovengemiddeld menselijk. Er is chips in een luxe, zwarte verpakking en chips met cartoonfiguurtjes. Je meet nu welke relatieve positie jouw merk heeft ten opzichte van concurrerende merken en kijkt of deze positie verschilt per doelgroep (bijvoorbeeld jongere vs oudere mensen).
Belangrijk is dat je de plek die jouw merk heeft in het hoofd van mensen respecteert. Een veilig, maar wat ingeslapen merk wordt niet zomaar een uitdagende, vernieuwende speler. Net zoals je vriendelijke, maar burgerlijke buurman niet ineens street-credibility krijgt.
Dat betekent niet dat een verandering van positie niet mogelijk is. De boodschap is vooral dat deze verschuiving binnen een bepaalde bandbreedte moet zitten. Je buurman kan best van korfbal naar bootcamp overstappen, maar breakdancing is vooralsnog een brug te ver.
Pas hierbij op dat je met je analyse niet te ver inzoomt op triviale verschillen. Merkbouwers overschatten structureel het onderscheid dat klanten tussen merken zien. De meeste merken zijn voor hen één pot nat (“als het veren heeft, is het een vogel”). Een 5% hogere score op avontuurlijk betekent niet gelijk dat jouw merk een uniek plekje in het hoofd van mensen heeft.
Een manier om dit nauwkeuriger te bestuderen kan neuromarketing zijn: via hersenscans kun je meten of jouw merk inderdaad een speciaal plekje heeft veroverd.
Meet je klanttevredenheid
Het beeld dat mensen hebben van jouw merk ontstaat uiteraard niet zomaar. Voor een deel komt dit door wat je merk doet.
Een bekende wijze om te meten of je daden goed aansluiten op je woorden is NPS, de Net Promoter Score. Deze ken je vast. Het fijne van deze score: hij is simpel te berekenen. Uitgangspunt is de vraag of iemand het merk zou aanbevelen bij anderen. Het antwoord wordt gegeven op een schaal van 0 tot 10.
De NPS krijg je door eerst het percentage mensen te nemen dat een 9 of 10 geeft (promoters), daar vanaf trek je het percentage dat een score van 6 of lager geeft (afhakers). Een NPS kan zo variëren tussen −100 (100% van de respondenten haakt af) en +100 (100% van de respondents zijn promoters).
Ook hier geldt dat de gemiddelde score verschilt per categorie. Kijk dus in eerste instantie of je het beter of slechter doet dan het gemiddelde van je branche, banken of telecom-bedrijven hebben bijvoorbeeld meestal een lage NPS. Daarna kun je je NPS vergelijken met die van grote, bekende merken.
Het voordeel van NPS, de eenvoud, kan ook het nadeel zijn. NPS wordt regelmatig te snel ingezet of op manieren gebruikt waarvoor het niet is bedoeld. Daardoor is er ook kritiek op de populaire methode.
Mogelijke alternatieven zijn CSAT (“hoe beoordeel je jouw ervaring met ons?”) of CES (“de organisatie heeft het probleem makkelijk voor mij opgelost…”), bijvoorbeeld als je een dienstverlener bent.
Meet je zichtbaarheid
Naast wat je doet, verandert het beeld van je merk ook door de wijze waarop je zichtbaar bent. Bijvoorbeeld door de reclames die je maakt, de PR die je creëert en hoe er over je wordt gesproken.
Veel van deze meetmethodieken draaien om tracking: je meet onder een grote groep mensen hoe deze jouw merk percipieert, doet dat over een langere periode en leert van de trend die zichtbaar wordt.
Bekende begrippen zijn de 0-meting (een meting die je doet voordat je start), de continue meting (je meet de prestaties van je merk continu) en de periodieke meting (je meet bijvoorbeeld 1 keer per jaar).
Het liefst doe je de meting onder een doorsnede van de bevolking, met kenmerken die voor jouw merk relevant zijn (“bezit een auto en werkt zelfstandig”). Je stelt vragen rond de bekendheid, de associaties en het gebruik van jouw merk en een aantal concurrenten. Belangrijk is dat dit steeds dezelfde vragen zijn, zodat je de antwoorden van andere periodes kunt vergelijken.
Waar mogelijk vraag je dit aan een groep mensen waarvan je weet dat ze je merk recentelijk zijn tegengekomen (“exposed”) en een groep waarbij dit niet zo is (“non-exposed”). Als groep 1 positiever naar je merk kijkt dan 2, is de kans groot dat je strategie werkt.
Het nadeel: een dergelijk onderzoek is vrij duur en intensief. Je hebt een grote, neutrale groep respondenten nodig die actief wordt ververst. Verder verandert het imago van je merk niet zomaar. Je merk kan een langere tijd stabiel rond de 3.7 scoren (op een 5-puntsschaal), waarbij een plotselinge stijging naar 3.8 vooral een statistische toevalligheid is. Het kan meerdere jaren duren voordat trends duidelijk zichtbaar worden.
Voor veel merken is het niet haalbaar om dit soort onderzoek frequent te doen. Daardoor is er geen sprake van echte tracking en zijn verschuivingen lastiger te volgen.
Een populair alternatief is om tracking te doen via eigen kanalen (pop-up op de website: “Wilt u meedoen aan deze enquête, dat duurt slechts 3 minuten.”).
Het voordeel is dat dit makkelijk continu kan, waardoor je op elk moment een vinger aan de pols hebt, bijvoorbeeld via een online dashboard. Let op dat je zo’n enquête slechts voorschotelt aan een beperkt deel van je bezoekers en je dezelfde klant niet meermaals achter elkaar benadert.
Het nadeel is uiteraard dat je website-bezoekers niet perse representatief zijn voor je totale doelgroep (ze kennen je merk bijvoorbeeld al), waarschijnlijk een bepaald profiel hebben (vooral jongeren bezoeken je website, oudere klanten bellen eerder) of alleen deelnemen aan een enquête in specifieke gevallen (klanten doen het om hun ontevredenheid te uiten).
Hoe speel je hierop in? Je kunt de representativiteit van je enquête vergroten door deze ook te delen op media van derden. Zo bereik je eerder mensen die jouw merk niet goed kennen.
Het profiel van de respondenten kun je ijken met de “Gouden Standaard”. Stel: 22% van de Nederlandse bevolking is onder de 19, maar bij jouw enquête is dit maar liefst 36%. Dan kun je de antwoorden van willekeurig gekozen jongeren verwijderen, zodat hun aandeel ook in jouw dataset daalt van 36% naar 22%.
Zo kun je ook de verdeling van regio, geslacht, opleiding etcetera representatiever maken. Hoe meer respondenten je hebt, hoe nauwkeuriger je zo’n ijking kunt maken.
Opmerking: overigens speelt representativiteit ook bij andere soorten onderzoek een rol, er zal altijd een groep mensen zijn die eerder meedoet dan andere.
Als duidelijk wordt dat mensen alleen in specifieke gevallen op je enquête reageren, bijvoorbeeld als ze ontevreden zijn, kun je beter niet alleen naar de absolute aantallen kijken. Als het percentage negatieve reacties 59% is, betekent dat niet perse dat 59% van alle klanten ontevreden is. Het is verstandig om ook naar de trend achter de cijfers te kijken. Als dit percentage een half jaar geleden nog 66% was, ben je waarschijnlijk goed bezig: de lijn gaat omlaag.
Een andere uitdaging: een meting op je eigen website zit dicht op de laatste productervaring. De vraag is daarmee wat je meet: het imago van je merk? Of het gemak waarmee was door te klikken naar de juiste pagina? Ook hier is het verstandig om op andere, externe plekken aanvullende metingen te doen.
Meet het gedrag
Je doel is niet alleen dat mensen anders naar je merk kijken, ze wilt ook graag dat ze anders gaan handelen. Dus meet je ook of het gedrag onder je doelgroep verandert.
Pas hierbij op voor short-termism. Iets dat op korte termijn werkt (“Nu 50% korting”) hoeft niet effectief te zijn op langere termijn. De kans dat klanten ook voor je merk kiezen bij de normale prijs, kan juist kleiner worden.
En iets dat op korte termijn niet meetbaar is, kan op langere termijn veel effect hebben. Mensen sluiten bijvoorbeeld niet vaak een nieuwe autoverzekering af, dus ook al verbetert het imago van je verzekeringsmerk, de vertaling naar gedrag zal vertraagd plaatsvinden.
Dus ook in dit artikel de kanttekening dat het tijd kost voordat de reputatie van je merk is verbeterd, mensen veranderen hun overtuigingen niet zomaar. Het duurt nog wat langer voordat dit leidt tot nieuw gedrag. Ga er daarom vanuit dat het gemiddeld een half jaar kost voordat je het effect van merkbouwen terug ziet in gedrag.
Het goede nieuws is dat voor gedrag makkelijker een continue meting is te doen. Je organisatie houdt al grotendeels bij hoeveel inschrijvingen, bezoekers, verkopen, herhaal-verkopen en doorverwijzingen er dagelijks zijn. Zo meet je snel of er een korte termijn impuls is (als je merk is besproken in een TV-programma, zie je dat de volgende dag vast terug in de bezoekcijfers) of dat er een structurele trend omhoog is (de reputatie van je merk is verbeterd).
Meet de bron
Een volgende vraag: je bouwt je merk met allerlei activiteiten via allerlei kanalen. Hoe meet je deze appels en peren?
Er zijn verschillende initiatieven die proberen om hier standaardisatie in aan te brengen, bijvoorbeeld door metingen voor reclame op TV en Facebook met elkaar te ijken.
Zo’n standaardisatie maakt het bijvoorbeeld makkelijker om al jouw uitingen en die van de concurrentie op te tellen, ook al verschillen de kanalen van karakter.
Zo kun je meten hoe groot de stem van jouw merk is en deze vergeleken met alle uitingen binnen jouw categorie (Share of Voice). Eerder schreef ik dat merken groeien als hun stem structureel groter is dan hun marktaandeel (Extra Share of Voice).
De appels en peren maken het ook lastig om te meten waaraan een verandering in het gedrag van klanten is te danken. Een klant kan een advertentie in een huis-aan-huis-blad hebben gezien, een reclame op TV of een bericht op Facebook. Welke uitingen hebben haar het meeste beïnvloed?
Digitaal maken veel merken de fout dit gedrag te relateren aan het laatste contact, omdat dit het makkelijkste is te meten. Dus als een klant een aankoop doet na een klik op een banner, krijgt deze banner alle credits. Andere contactpunten worden genegeerd, terwijl deze waarschijnlijk flink wat voorwerk hebben gedaan.
Als voorbeeld: een klant komt voor het eerst op je site via een klik op een Google Ad. Een week later komt ze terug via een bericht op Facebook. Dezelfde dag is ze een 3e keer op je website dankzij een promotionele email. Een paar uur later doet ze een aankoop door direct de URL van je website in te typen.
Er zijn diverse manieren waarop je het effect van deze uitingen kunt meten.
Laatste interactie – Je rekent het gedrag alleen toe aan het laatste contactpunt: de website krijgt alle credits voor de aankoop.
Laatste niet-directe klik – Nu negeer je het directe bezoek op je website en onderzoek je welke promotie de klant over de streep haalde, je meet immers het effect van je promotionele activiteiten. In dit voorbeeld gaan alle credits naar de email.
Laatste betaalde klik – Je kunt ook kijken welke betaalde klik een rol heeft gespeeld, zodat je de aankoop kunt relateren aan je mediabudget. In dit geval krijgt de Google Ad alle credits.
Eerste interactie – De aanname is hier dat het begin het moeilijkste is. Dus krijgt het eerste contactpunt de erkenning: wederom de advertentie op Google.
Lineaire verdeling – Je kunt ook alle contactpunten gelijke credits geven. In dit voorbeeld zijn dat er 4: een Google Ad, een bericht op Facebook, een promotionele email en een direct bezoek op de website. Elk krijgt 25% van de credits voor de verkoop.
Tijdsverloop – Hier houd je rekening met de factor tijd. Het contactpunt dat het dichtste op de aankoop zit, krijgt het grootste effect toegekend. De website en de email krijgen dus de meeste credits, de Google advertentie het minste.
Positieverdeling – Nu vind je de eerste en laatste stap het belangrijkste. Dus gaat 40% van de credits naar het eerste en laatste contactpunt: de betaalde zoekopdracht en de website. De overige 20% worden evenredige verdeeld naar de andere kanalen: Facebook en email krijgen beide 20%.
Data-gedreven – De bovenstaande metingen zijn allen modelmatig, omdat ze zijn gebaseerd op aannames. Idealiter verdeel je de credits op basis van een concrete data-analyse, waarmee je het effect van de verschillende kanalen op basis van actuele data probeert in te schatten.
Stel, je promoot je restaurant. Het kan zijn dat klanten op diverse uitingen klikken, voordat ze een reservering maken, bijvoorbeeld op een betaald zoekresultaat en een reclame op Instagram.
Op basis van data-analyse kun je bijvoorbeeld zien dat gasten die eerst op je betaalde zoekopdracht klikken en daarna op je uitingen op Instagram vaker een reservering doen dan mensen die alleen op Instagram klikken. En dus krijgt de betaalde zoekopdracht meer credits voor de reservering, omdat dit een cruciale sleutel voor de conversie is gebleken.
Voor dit soort analyses zijn verschillende formules ontwikkeld, bijvoorbeeld het Shapley-algoritme. Deze formule is gebaseerd op de speltheorie en kent elk contactpunt credits toe op basis van een kansberekening.
Neem het onderstaande voorbeeld: de combinatie van een organische zoekopdracht, display-advertentie en email zorgt voor een kans van 3% op een aankoop. Zonder de display-advertentie zakt deze kans naar 2%. De formule weegt de display-uiting daarom mee voor 50%.
Meet je zoekaandeel
Tussen de regels door is je misschien opgevallen dat dit artikel bestaat uit 2 fundamenteel verschillende manieren om het effect van je merkstrategie te meten.
De ene draait om de lange termijn: het kost tijd om een merk te bouwen en mensen veranderen hun gedachten niet zomaar. Daarom meet je allerlei tussenliggende stappen, zoals bekendheid of associaties.
De andere gaat over de korte termijn: een succesvolle merkactie kan direct leiden tot incidenteel gedrag.
Verder las je dat er steeds meer appels en peren zijn, merken worden immers gebouwd met allerlei offline en online kanalen. Hierdoor is het lastig de totale Share of Voice van je merk uit te rekenen.
Is er een manier om de 2 fundamentele benaderingen en de varieteit aan kanalen bijeen te brengen? De bekende merkonderzoeker Les Binet heeft gezocht naar een eenvoudige meetmethode die goed past bij het digitale tijdperk.
Het ligt hierbij voor de hand om te kijken of het percentage mensen dat over je merk praat op sociale media de groei van je merk voorspelt. Intuïtief zorgt meer rumoer op sociale media voor meer verkoop van je merk.
Zijn conclusie is dat dit niet het geval is. Er is weinig correlatie tussen de mate waarin op sociale media wordt gepraat over je merk en hoe je merk het in de echte wereld doet (!).
Als simpel voorbeeld: er wordt op sociale media veel gesproken over Ferrari, maar weinig mensen kopen er vervolgens eentje. KIA krijgt significant minder rumoer, maar verkoopt aanzienlijk meer auto’s. Verder zijn er merken waarover veel wordt geklaagd, maar die toch veel worden verkocht, bijvoorbeeld telefoonabonnementen.
Volgens Binet is er een andere mogelijke brug tussen de korte en lange termijn en de verschillende mediakanalen. Dit is het zoekaandeel (Share of Search).
Er lijkt een significant verband tussen jouw aandeel in zoekopdrachten (hoe vaak zoeken mensen naar jouw merk in vergelijking met de zoekopdrachten voor alle merken in jouw categorie?) en je marktaandeel (hoe vaak wordt je merk verkocht in vergelijking met de andere merken?).
Het mooie van deze meetmethodiek is dat merkbouwers accepteren dat een sterk merk het beter doet in zoekgedrag. Er is dus een logische correlatie tussen bouwen aan de lange termijn en een directe, actuele meting. Verkopers begrijpen dat hoe meer er naar een merk wordt gezocht, hoe groter de kans is dat er meer van wordt verkocht.
Verder is het effect van allerlei verschillende kanalen terug te brengen tot een simpele, overkoepelende actie: in welke mate leiden deze uitingen tot een grotere hoeveelheid zoekopdrachten?
Binet benadrukt dat meer onderzoek nodig is, maar op het eerste gezicht lijkt Share of Search een methodiek met een mooie toekomst.
Kortom
Merken zijn belangrijk en het uiteindelijke effect is duidelijk meetbaar: sterke merken worden eerder gekozen en kunnen betere marges rekenen. Als je je merk versterkt, wordt je marktaandeel stapsgewijs groter en verbetert je winst.
Maar de weg daarheen gaat over kronkelpaadjes, zijwegen, uitgestelde trips en U-bochten. Belangrijk is goed in de gaten te houden aan welke knoppen je draait, welk effect hierbij is te verwachten en wat wel en niet werkt.
Veel is hierbij te meten rond je merkstrategie. Als je maar goed weet wat je meet, wanneer je het meet en hoe je het meet. Meten is weten. Maar je moet ook weten hoe te meten.
Met dank aan Nathalie van ’t Klooster, Richard Alker en Ralf Hesen voor het meelezen!