TonW_MIE

Marktonderzoek 2020: First Party Data, First Party Data!

Over de lange termijn waarde van hypothese gedreven experimenten

Vorige maand vond in de Jaarbeurs in Utrecht het Marketing en Insights Event (MIE) plaats. De MIE wordt ieder jaar georganiseerd door de MOA (de markt onderzoek associatie, hoewel ze zich tegenwoordig Center for Information Based Decision Making & Marketing Research noemen). Zoals ze zichzelf omschrijven stelt de MOA zich ten doel “de kwaliteit van survey based en non-survey based information, in de breedste zin van het woord te bevorderen, ontwikkelen en stimuleren.”

De MOA behartigt de belangen van (virtuele) respondenten, gebruikers en aanbieders van digital analytics, marketing research en opinie- en beleidsonderzoek. Deze mensen opereren op de markt die als doel heeft om relevante (markt)informatie voor bedrijven te verzamelen. Deze bedrijven gebruiken die informatie dan weer om hun producten en dienstenaanbod te verbeteren en/of aan te passen of gebruiken de inzichten als input voor innovatieprojecten.

TonW

Ik werd uitgenodigd door MOA om op de MIE mijn visie op online experimenten en marktonderzoek te presenteren aan hun doelgroep. De presentatie werd goed beoordeeld, maar bereikte in mijn ogen te weinig mensen. Daarom schreef ik dit artikel als reflectie op mijn presentatie en de wereld van marktonderzoek. Dank aan Kyra voor het meehelpen aan de uitwerking van dit artikel.

“To gain customer insights, we must understand that we are prisoners of what we know and what we believe.”
Mohanbir Sawhney.

Het thema van de MIE was dit jaar ‘insights’. Hoe wordt een insight relevant en waardevol voor je bedrijf? Hoe vertaal je een insight naar een onderscheidende propositie en een effectieve marketingstrategie? De onderzoeks- en marketing disciplines gaan bij het beantwoorden van deze vragen meer dan ooit hand in hand. Maar hoe komen de marktonderzoekbureaus aan dit soort insights?

Third, second or first party data?

In marktonderzoek onderscheidt men drie soorten data:

  1. Third Party Data: (geaggregeerde) data van externe bronnen.
  2. Al het bekende marktonderzoek is voornamelijk Third Party Data. Bedrijven die de markt bevragen, trends spotten, hiervan mooie rapporten maken en deze presenteren aan hun klanten (of verwerken in algemene trendrapportages en die verkopen). Op basis van wat mensen zeggen (expert interviews, enquêtes etc.) en in het algemeen doen worden bedrijven geadviseerd waar ze hun budgetten aan moeten uitgeven.

  3. Second Party Data: first-party data van anderen gekoppeld aan jouw platform.
  4. Second Party Data is erg in opkomst in marktonderzoek. Bedrijven maken steeds meer gebruik van First Party Data afkomstig van andere organisaties die actief zijn bij een doelgroep waar ze zelf nog geen bereik hebben, maar in de toekomst wel willen hebben. Deze data kan in dat geval zeer waardevol zijn. Ook al is deze Second Party Data vaak geaggregeerde data, het geeft al een goed beeld van de kracht die First Party Data kan hebben.

  5. First Party Data: data verzameld door het bedrijf zelf.
  6. De grootste waarde zit in de data die je zelf als bedrijf verzameld, oftewel, je analytics. Niet voor niets heeft de MOA gekozen ook deze vorm van data en analyse te vertegenwoordigen als branche organisatie. Je eigen data is de basis voor de optimalisatie van je producten en diensten en voor innovatie binnen de klantsegmenten die je al bereikt.

Van First Party Data naar Online Experimenten

Betere klantervaringen vragen om betere data. Bedrijven moeten begrip krijgen van de patronen in het gedrag van individuen en hun publiek. Wat willen klanten en wanneer willen ze dat? Door je eigen First party data te verzamelen kom je er bijvoorbeeld achter wat populair is en wat niet, waar ruimte voor groei is en waar niet. Maar het vertelt je nog niet wat online bezoekers motiveert, welke behoeften ze werkelijk hebben, wat wel relevant voor ze is en wat niet. Natuurlijk kun je dit vragen aan je bezoekers, maar dan zullen de antwoorden net zo waardevol zijn als Third Party data. Mensen beantwoorden deze vragen namelijk rationeel: Ze bedenken zelf waarom ze een bepaald soort gedrag vertonen. Deze redenen wijken vaak af van de realiteit.

First Party Data

Uit het CXL state of the industry rapport 2016 blijkt dat, na digital analytics, A/B-testing als meeste beste methode wordt beoordeeld voor het optimaliseren van de huidige conversie – aanzienlijk beter dan website polls en customer surveys. Door online experimenten (waar A/B-testen onder valt) uit te voeren leer je direct in de praktijk wat wel werkt en wat niet werkt. Bij een goede onderzoeksopzet krijg je antwoord op de vraag wat jouw online bezoekers motiveert, welke behoeften ze werkelijk hebben, wat wel relevant voor ze is en wat niet. Online Experimenten zijn de marktonderzoeksgraal van First Party Data.

Kennis voor de toekomst

De focus van de MIE dit jaar op analytics (First Party Data) kan dan ook alleen maar toegejuicht worden. De volgende vragen speelde een centrale rol tijdens het congres: “Wat moet je wel en niet verzamelen, welke data zijn van belang, welke bronnen kun je nog meer aanboren? Maar vooral: Hoe zet je al die data om in inzichten en hoe gebruik je die kennis om klanten te leren kennen en te overtuigen, nu en in de toekomst?”

Een interessante toevoeging: ‘de toekomst’. Analytics en A/B-testen wordt tegenwoordig immers vooral gebruikt om de bestaande business ‘beter te maken’. Data scientists en webanalisten blijven het moeilijk vinden om klantdata in te zetten voor bredere bedrijfsdoelen. Vaak wordt er te veel gefocust op het verhogen van revenue en rendementsverbetering en te weinig op innovatie. Nieuwe diensten en producten worden voornamelijk ontwikkeld op basis van Third Party Data in plaats van First Party Data – laat staan door First Party Data op basis van online experimenten.

Van Online Experimenten naar Innovatie

First Party Data

Zodra je de juiste product market fit weet te vinden voor jouw dienst of product en je de “discovery” fase voorbij bent kun je starten met geld verdienen met je dienst of product en beginnen met het verzamelen van gebruikersdata. Op basis van deze data kun je online experimenten ontwikkelen en uitvoeren. Deze experimenten hebben maar een doel: sneller groeien dan de concurrentie. De groeicurve in deze zogenaamde “duplicate” fase moet zo stijl mogelijk zijn. Hoe meer data, hoe meer je leert. Maar op een gegeven moment vlakt de groei af van het betreffende product. Dit is het moment waarop nieuwe producten de groei moeten overnemen. In deze innovatie fase wil je de succesratio van nieuwe ideeën zo hoog mogelijk hebben. De kennis die je hebt opgebouwd over je doelgroepen bij het succesvolle product wil je uitbuiten om je nieuwe producten succesvol te maken. Dit is de lange termijn toegevoegde waarde van je online experimenten.

Online experimenten met lange termijn waarde

Lange termijn waarde creëer je bij online experimenten alleen met een gestructureerde onderzoeksopzet, waarbij klantsegmenten en het bijbehorende klantgedrag in kaart worden gebracht. Op basis van informatie uit voorgaande experimenten, bezoekersgedrag, wetenschap, concurrenten, surveys, interviews etc. stel je hypotheses op die duidelijk laten zien welke variabelen het gedrag van deze klantsegmenten zouden kunnen beïnvloeden. De toetsing van deze hypotheses op bestaande digitale kanalen onderbouwt welke hypotheses wel en en welke niet waar zijn. De resultaten van deze experimenten leren je precies welk gedrag binnen jouw markt positief of negatief beïnvloed wordt door jouw inmenging.

First Party Data

Deze First Party Data afkomstig uit de dagelijkse optimalisatie werkzaamheden moeten worden meegenomen naar product en diensten innovatie activiteiten en dienen als onderbouwing voor je innovatie investeringen. Het is de belangrijkste beïnvloeder van het succespercentage van product market fits, waardoor je meer succesvolle vernieuwingen kunt starten binnen hetzelfde budget. Een innovatie team heeft natuurlijk een heel ander DNA dan gestructureerde optimalisatie specialisten, maar de input van de learnings van deze specialisten zal bij succesvolle bedrijven de basis zijn waarop je in de toekomst het verschil maakt.

Ga je wachten tot 2020, of ga je de koppeling tussen online experimenten, marktonderzoek en innovatie nu al maken?

Bekijk de sessie pagina van Ton op de MIE website over “Versnelt jouw continue optimalisatie wel de groei van jouw organisatie?” of download direct de presentatie PDF.

Reacties (1)

  1. Leuk artikel Ton.

    Het lijkt mij een verstandige visie die je uitzet. Ik heb een vraag over first party data:

    wat versta je hieronder? Alle site bezoekers, alleen inloggers/inloggers en E-mail abonnees/impact online naar offline?

Reacties zijn gesloten.