Våren 2005: Institutt for reklame- og mediestatistikk (IRM) har akkurat publisert sin årlige rapport om hvor mye skandinaviske annonsører hvert år bruker på medieinvesteringer. Tallet lå på svimlende 10 milliarder euro. Dotcom-festen var over. Mange markedsavdelinger var helt lammet av budsjettkutt og nedskjæringer. Alle unntatt markedssjefer snakket om ROI og ROMI.
Jeg bestemte meg for å ta en kopp kaffe med alle markedssjefer jeg hadde jobbet med i løpet av de 15 siste årene. Hvorfor hadde de ikke fokusert på avkastningen av sitt budsjett? Hvorfor utfører vi så mange analyser uten å ta økonomi med i beregningen?
Jeg valgte å stille dem et enkelt spørsmål: Sett at jeg hadde vært din sjef, og at vi nå diskuterer neste års markedsbudsjett. Jeg er villig til å gi deg samme beløp som du har hatt i år. Hvordan kan du gi meg høyere avkastning på dette beløpet neste år?
Etter 20 kopper kaffe fikk jeg kun ett gyldig svar. Kun én av de 20 markedssjefene kunne forklare hvordan de målte og forbedret kampanjer og dermed deres økonomiske avkastning fra ett år til det neste. Jeg var mildest talt overrasket over grunnene til at de ikke kunne gi meg et godt svar. Dette fikk meg til å forstå hvorfor markedsavdelinger ofte sees på som interne kostnadskilder snarere enn inntektskilder.
Som strategikonsulent og partner i min egen bedrift, som jobbet med 40 % av de største annonsørene i Skandinavia, burde jeg egentlig være glad. Men så fikk jeg spørsmålet: Hva ønsker du å oppnå i ditt yrkesliv? Svaret var enkelt. Jeg ville løse et stort problem i markedsføringsbransjen. Dette ville jeg ikke oppnå gjennom å bygge opp et konsulentfirma.
Jeg hadde nå muligheten til å løse et reelt og betydelig problem innenfor markedsføring. Alle manglet en systematisk tilnærming til å dra lærdom av sine markedsaktiviteter. Jeg fortsatte med mine kaffemøter med ytterligere 20 markedssjefer i Stockholm og København, og forsøkte å legge frem ideer rundt hvilken type løsning som kunne løse dette problemet.
Det var i bunn og grunn tre “hinder” som lå i veien for at de systematisk kunne ta lærdom av markedsaktiviteter:
Jeg la merke til at mange markedsavdelinger ikke kunne sammenligne resultatene på sine kampanjer med beste eller verste praksis. Hvordan kan du vite om en kampanje er vellykket dersom du ikke har hatt en mislykket kampanje? Dette spørsmålet stilte jeg til et dusin markedssjefer, og alle var enig i at det ikke er mulig. Mitt oppfølgingsspørsmål var da “hvorfor gjør dere ikke dette i dag?” og fikk til svar at de ikke har noen benchmarkdatabase som de kan bruke. Noen fortsatte med å si at enkelte byråer påstod at de hadde tilgang til det, men at man ikke kunne vite om disse benchmarkene var relevante for deres kampanjer. Andre hevdet at dette ikke lar seg gjøre, ettersom bransjer og kategorier varierer.
Var dette sant? Måler vi virkelig kampanjer på ulike måter fra bransje til bransje? Finnes det mange ulike måter å utføre merkevare- og kampanjeundersøkelser på? Min hypotese var at spørsmålene og metodikken er relativt like uansett bransje og kategori, med mindre forskjeller på hvilke KPI-er man bruker. To år senere beviste vi at vi hadde rett. Dette gjorde det mulig for oss å skape en database med relevante benchmarks per bransje.
Det som er så bra med markedsføring, er at det innbefatter både forståelse for hvordan forbrukerne tenker (oppfatning) og deres adferd. Du må vite hvordan du skal klare å trenge inn i sinnet med et overbevisende argument som resulterer i en spesifikk adferd. Dette definerer også kompleksiteten i markedsføring. Det er vanskelig å danne seg et bilde av både oppfatning og adferd – og enda vanskeligere å forstå sammenhengen mellom disse.
Vi vet fra Millward Browns Brand Z-studie at det er en tydelig korrelasjon mellom merkevarepreferanse og adferd (f.eks. kjøp). En markedsfører må kunne se og forstå hvordan oppfatningen påvirker adferden.
Om du vil forstå dynamikken i forbrukeradferden, må du også forstå konteksten før, under og etter kampanjen. Dette krever at man samler inn en stor mengde data som ligger i ulike kilder, og dette må gjøres manuelt, med f.eks. Excel eller en datafil. Med andre ord hadde de fleste markedsførere for 14 år siden rett og slett ikke tid nok til å kunne se helheten.
Men hva om vi lagde en database som samlet inn data fra alle store medieplattformer i sanntid? Ville vi da kunne unngå det tidkrevende arbeidet med å samle inn data manuelt?
Når markedssjefer gav meg en gjennomgang av et par–tre kampanje- og merkevarerapporter, viste de meg en endeløs rekke av PowerPoint-bilder. En typisk merkevarerapport som skulle forklare hvordan merkevaren ble oppfattet, bestod av alt fra 40 til 200 bilder. Kampanjerapportene lå gjerne på mellom 20 og 50 bilder med diagrammer. Deres læringsverktøy – PowerPoint – manglet henvisninger til historisk data og tok sjelden opp fremtidige scenarier. Sakte men sikkert begynte jeg å forstå hvorfor effekter av markedstiltak ofte dras i tvil av CFOer. Oppgaven var kompleks, og læringssystemet deres bidro ikke til akkumulert kunnskap og læring.
Enkelhet kan imidlertid lett gjøre ende på kompleksitet. Digitale dashboards har den ypperlige egenskapen at de kan gi deg et overblikk og muligheten til å dykke dypere i bestemte områder som vi trenger ta lærdom av. Det er ganske enkelt en god måte å lære på og gjør det enklere å finne viktige læringspunkter.
Jeg inviterte seks av markedssjefene til et møte i juni 2005. Jeg la frem de tre utfordringene som hindrer dem i å forbedre sine resultater. Samtidig foreslo jeg en løsning for dem:
La oss bygge en database som digitalt samler inn dataene du behøver for å kunne vurdere ytelse. Den må inkludere all research, all trafikk, kontekst og salg. Vi bygger den i skyen, da dette gjør det mulig for dere å invitere alle i teamet, inklusive byråer, slik at også de kan få innsikt. I tillegg til dette skaper vi et fleksibelt og selvbetjent dashboard der dere kan se og analysere effekt i en enkel 360-graders visning, med muligheten til å sammenligne resultatene mot benchmarks.
Til slutt presenterte jeg et budsjett på 1 000 000 kroner per deltaker og en tidsramme på to år for å bygge verktøyet. Samtlige deltakere godtok forslaget, og i august 2005 begynte vi å utvikle Penetrace. To år senere, den 27. september 2007, lanserte ANFO Penetrace på deres Performance-seminar for annonsører.
Ti år senere har mer enn 10 000 kampanjer blitt evaluert i Penetrace. Verktøyet brukes av store og små annonsører i alle bransjer, samt en rekke medieforetak som ønsker å dokumentere effekt av kampanjer for sine kunder. Vi legger nå til maskinlæring og et verktøy for prediktiv modellering som vil gi enda bedre forståelse av årsak og virkning.
Vi befinner oss akkurat nå i den meste spennende og mest kompleks tiden innenfor markedsføring. Etter hvert som kompleksiteten vokser, gjør vi ende på den med yin og yang, enkelhet og en 360-graders visning. Dette innebærer at vi kan vise svart på hvitt akkurat hvor viktige resultater markedsføring faktisk gir.