100 learnings uit het maken van 250 categorieplannen (in willekeurige volgorde)

  1. Begin met de consument
  2. Begin met de retailer
  3. Begin met de shopper
  4. Begin met de trends
  5. Begin dus met trends en inzichten op basis van zowel consument als shopper als retailer: tegelijk!
  6. Maak helder wat de èchte insights zijn
  7. Insights kunnen gaan over consumptie en/of aankoop
  8. Combineer data uit verschillende bronnen
  9. Google is je beste vriend voor aanvullende informatie
  10. Volg je doelgroep op social media, jij bent niet de consument/shopper
  11. Combineer resultaten van consument- en shopperonderzoek tot één geheel
  12. Aankoopfrequentie is niet gelijk aan consumptiefrequentie (en daar kun je heel veel uit leren)
  13. De bereider is niet altijd de consument
  14. De shopper is niet altijd de consument
  15. De aankoop van jouw categorie staat niet op zich
  16. Motivaties en occasions zijn vaak heel grote drijvers
  17. Als je een insight hebt, dat niemand wil geloven, zit je vaak helemaal goed
  18. Soms heb je meer tijd en verschillende middelen nodig om zo’n bommetje te droppen
  19. Reken door wat het oplevert
  20. Verdiep je in de wensen van je contactpersoon
  21. Verdiep je in de formule(voorschriften) van je klant
  22. Denk vanuit de categorie en niet vanuit je merk
  23. Vind een goede balans tussen zelf uitwerken en in een groep co-creëren
  24. Stel tijdig vast wat je niet weet en onderzoek dat alsnog
  25. Maak het concreet
  26. Neem de tijd
  27. Groeidrijvers gaan altijd over penetratie x frequentie x hoeveelheid x waarde
  28. Groeidrijvers gaan altijd over inspiratie, activatie, educatie en optimalisatie
  29. Ga dus een stapje dieper om ècht aansprekende groeidrijvers te formuleren
  30. Focus overigens liefst op penetratie òf frequentie òf hoeveelheid (en niet alles tegelijk)
  31. Zorg dat de groeidrijvers bij jouw categorie horen (en niet bij een ander)
  32. Je hoeft niet per se groeidrijvers te formuleren om goede groeistrategieën te bepalen
  33. Groeistrategieën kun je baseren op doelgroepen
  34. Groeistrategieën kun je baseren op occasions
  35. Groeistrategieën kun je baseren op aanpalende categorieën
  36. Groeistrategieën kun je altijd kwantificeren (hoe onmogelijk het ook lijkt)
  37. Je hebt niet altijd een beslisboom nodig
  38. Het gaat niet alleen over het schap
  39. Je moet een stapje dieper gaan dan de clichés
  40. Je hebt niet altijd een categorievisie nodig
  41. Vergeet de definitie van je categorie niet
  42. Houd rekening met de rol van de categorie voor de retailer
  43. Zorg dat je categorievisie kan landen bij je retailer
  44. Bedenk een communicatieplan voor je categorievisie
  45. Maak een korte versie van je categorievisie
  46. Je kunt best onderzoeken van 10 jaar oud gebruiken
  47. Zorg dat je gedateerde feitjes via een slim onderzoekje valideert
  48. Stel KPIs vast om de voortgang van je categorievisie te monitoren
  49. Laat buitenstaanders naar je categorievisie kijken
  50. Laat iemand met ervaring meedenken
  51. De meeste trade marketeers maken in hun carrière nog geen tien keer een categorieplan
  52. Laat je inspireren door heel andere categorieën
  53. Evalueer en stel bij, zowel intern als met de retailer
  54. Stel vast wat het kernissue is in jouw categorie
  55. Een kernissue komt voort uit consumentengedrag
  56. Een gestage daling in gebruik is een voorbeeld van een kernissue
  57. Onbekendheid van de categorie is een voorbeeld van een kernissue
  58. Een grote verschuiving naar andersoortig gebruik is een voorbeeld van een kernissue
  59. Zeer infrequent de categorie nodig hebben is een voorbeeld van een kernissue
  60. Een niet kloppend prijshuis is geen kernissue
  61. Weinig opleverende promoties zijn geen kernissue
  62. Zorg dat je tactics aansluiten op je groeistrategieën
  63. Dit kan impliceren dat je hele promostrategie op de schop moet
  64. Wees fair over je eigen positie
  65. Wees niet bang een NPD terug te trekken als hij echt niet in de visie past
  66. Een consumentenbeslisboom is iets heel anders dan een shopperbeslisboom
  67. Niet ieder marktonderzoeksbureau weet dat
  68. Zorg dat je goed weet welke onderzoeksmethode nodig is om de boom te bepalen
  69. Een beslisboom heeft vaak vrij weinig te maken met beslissen
  70. Betrek je marketing- en salescollega’s
  71. Er is geen optimale schapindeling voor de categorie
  72. De optimale schapindeling hangt af van wat je wilt bereiken
  73. Twee concurrenten kunnen dus prima een ander schapvoorstel doen
  74. Voor de retailer is het meest belangrijk wat het zijn formule oplevert
  75. Jij bent niet de consument en ook niet de shopper
  76. Bedenk vooraf wat je wilt bereiken als je een categorievisie maakt
  77. Oefen je presentatie voor je hem bij de retailer gaat doen (meerdere keren)
  78. Houd rekening met de ontwikkeling van de bevolking (zie CBS)
  79. Respecteer de positie van je concurrent
  80. Ontzorg de retailer
  81. Laat de retailer meedenken, maar vraag niet te veel tijd
  82. Pak minimaal je fair share aan zendtijd
  83. Maak een promotieplan voor de hele categorie, inclusief je concurrenten
  84. Wees realistisch in welke tijdspanne je succes kunt halen
  85. Test zeer vernieuwende retailconcepten eerst uit
  86. Maak het visueel
  87. Houd rekening met randvoorwaarden van de retailer
  88. Zorg ervoor dat het makkelijk te begrijpen is
  89. Zet de kernboodschap en de kernondersteuner op je slide
  90. Zorg voor alle aanvullende informatie “onder water” in PPT of een apart FAQ-document
  91. Houd rekening met je rol ín de categorie (challenger of captain)
  92. Tactics: assortiment, schap en promoties zorgen voor 80% van het resultaat
  93. De tactics moeten naadloos op elkaar aansluiten
  94. Veel innovatie vergt een andere promotiestrategie
  95. Zorg voor heldere KPIs per groeistrategie
  96. Spreek duidelijke taal: mensen kopen ongeveer eens per maand ipv 11,3 keer per jaar
  97. Goede hypotheses vooraf leiden tot scherpere insights
  98. Bezoek regelmatig veel winkels (en ook andere schappen)
  99. Kijk als het nodig is veel verder dan je eigen categorie/segment
  100. Maak samen met mij je categorievisie, dat helpt bij het winnen van de industributietrofee en het realiseren van groei 😊

Drie tips om meer uit je bestaande data te halen

Om een goed marketingplan te maken heb je data en inzichten voor nodig. Maar niet elk bedrijf heeft het budget om nieuwe marktonderzoeken aan te schaffen voor tienduizenden euro’s. Hoe los je dat op?

In dit blog bespreek ik drie tips die je kunt toepassen op je bestaande data en die tot nieuwe inzichten kunnen leiden.

1. Maak gebruik van de techniek n=1, n=veel
Veel data wordt in percentages of totalen gepresenteerd. Andere inzichten kunnen ontstaan wanneer je de percentages omzet in absoluten en/of de totalen in n=1-getallen. Wat bedoel ik hiermee? Het bekendste voorbeeld dat al wel vaak gebruikt wordt is de rotatie: hoeveel verkoopt één winkel per week. Maar wat je ook kunt uitrekenen is: hoeveel shoppers kopen eigenlijk die categorie in één winkel in één week. Of wat koopt een gemiddelde shopper in één week? Of niet: de aankoopfrequentie is 8 keer per jaar, maar een shopper koopt ongeveer eens in de 6 weken de categorie. Deze techniek kan je helpen getallen beter te begrijpen (je maakt het concreter), en vaak ook je inzicht aansprekender te maken voor handelspartners.

2. Duik opnieuw in oude onderzoeken
Marktonderzoeken van een paar jaar oud kunnen nog steeds heel waardevol zijn. Ik kan je garanderen dat als je ze nu nog eens leest, je er andere waardevolle inzichten uithaalt. Misschien is het onderzoek wel begeleid door jouw voorganger, dus door jouw andere kijk, haal je er ook andere dingen uit. Daarnaast is er in 2-3 jaar ook van alles gebeurd in de markt en in je bedrijf, dus let je ook op andere punten. Onlangs dook ik zelfs bij een klant in een onderzoek van 10 jaar oud. Daar haalden we veel nieuwe inzichten uit. Uiteraard wil je niet in je handelspresentatie zetten: Bron: Onderzoek X, 2012. Maar door deze exercitie waren we in staat de zaken die we echt wilden gebruiken met een zeer beperkt onderzoek (tegen geringe kosten) te bevestigen. Dit heeft de klant zeker tienduizend euro bespaard!

3. Stel heldere doelstellingen en vertaal deze naar hypotheses
Het komt nog vaak voor dat een marktonderzoek wordt gebriefd met: “ik wil alles weten over de shopper/consument/de markt”. Uit angst dat anders unieke zaken niet aan bod zullen komen of over het hoofd worden gezien. Maar zo’n generieke vraag levert ook vaak generieke antwoorden op. Beter is het om echt vanuit scherpe doelstellingen voor je bedrijf en je afdeling hypotheses op te stellen over hoe je middels de shopper je targets kunt behalen. Als je die hypotheses hebt, kun je met gebruikmaking van tips 1 en 2 al heel ver komen. Wat dan nog aan kennis ontbreekt is dan hopelijk te behappen met het beperkte budget dat je nog hebt.

Wil je op een effectieve en kostenefficiënte manier inzichten in je consument en/of shopper, Spinos | Research & Analytics kan voor bepaalde vraagstukken binnen 1-2 weken al resultaten opleveren. Altijd voor een scherpe prijs, altijd met een concreet advies als resultaat. Neem gerust contact op voor meer informatie.

Data die Marketeers vaak over het hoofd zien en waar dat toe leidt

We leven in een wereld vol data, en die neemt alleen maar toe. Eén weekenduitgave van de New York Times bevat net zoveel informatie als een persoon in de zeventiende eeuw in zijn hele leven tegenkwam. In 2020 zullen we bijna vijftig keer meer data produceren en dus tot onze beschikking hebben dan nu. Des te belangrijker dus om het kaf van het koren te scheiden.

Achtereenvolgens zal ik toelichten welke data Marketeers vaak over het hoofd zien en vervolgens een aantal redenen benoemen waarom dat regelmatig problemen oplevert.

1. What you get is what you see
Hoewel we in Nederland zo ongeveer de meest uitgebreide accountspecifieke Nielsen en/of IRI-data ter wereld hebben, geeft die informatiebron inmiddels geen compleet overzicht meer. Mensen doen hun boodschappen namelijk niet meer alleen in supermarkten, maar in toenemende mate ook in andere kanalen (denk aan Action, Hema, maar ook het petrolkanaal etc). Of eigenlijk: de shopper denkt al lang niet meer zo specifiek in kanalen als de shopper marketeer. En daarom zie je een stuk van de markt meestal niet.

2. What happens in Vegas, stays in Vegas
Als je als marketeer voor hondenvoeding werkt, dan kijk je de gehele dag naar hondenvoeding en de kanalen waarin hondenvoeding verkocht wordt. Een paar keer per jaar hoor je algemene markttrends tijdens een congres. Maar die zijn zo veralgemeniseerd dat je er weinig concreets mee kunt doen. Wat je niet ziet zijn die ontwikkelingen in vergelijkbare (of juist totaal andere) markten waar je echt wat nieuws van kunt leren voor jouw job.

3. What you need is never what you get
In elk bedrijf staan er targets die aan het eind van het (fiscale) jaar gehaald moeten worden. Vaak zijn die targets niet eens gebaseerd op een heel scherpe marktanalyse (mede dankzij punt 1 en 2) en ligt er ook geen concreet, volledig doorgerekend plan aan ten grondslag. Door de hoge druk in de huidige markt ontbreekt ook vaak de tijd om verschillende databronnen met elkaar te combineren om ervoor te zorgen dat je ècht weet met welk activiteitenpakket je je targets kunt halen.
Kortom, marketeers kijken vaak té beperkt naar té beperkte data. Overigens kun je zeker wel leren om dit veel beter te doen. Dat vereist een aantal slimme data-analysetechnieken en oefening.

Is die beperkte blik eigenlijk erg? Want met zoveel data kun je sowieso niet alles bekijken en vermoedelijk is ook niet alle data nodig om tot de beste conclusie te komen? Inderdaad, maar het kan wel tot problemen leiden in de volgende drie gevallen:

1. Blind voor de databron
In sommige bedrijven is er een Nielsen scorecard. Daar zit alleen data in van het supermarktkanaal. Als titel staat daar dan bijvoorbeeld: “De markt voor categorie X daalt”. Vervolgens gaat men in consumentenonderzoek op zoek naar een verklaring voor het verminderde gebruikt van deze producten. Terwijl het goed kan zijn dat deze producten elders gekocht worden.

2. Opblazen van de databron
Ok, velen zullen echt wel weten dat andere kanalen in opkomst zijn, en daar niet geheel blind voor zijn. Maar elke maand de gebruikelijke accounts monitoren is echt anders dan af en toe een week lang geconcentreerd naar één nieuw account of kanaal te kijken. Je kent het wel, “hoger management” heeft dan ineens stress daarover en er moet een rapport worden opgeleverd. Ineens zie je dan een week niks anders. En is het het waard, als je naar het marktaandeel en het groeipotentieel van dit account kijkt, om daar een hele week full time met een heel team aan te spenderen?

3. Verkeerd interpreteren van de databron
Standaardgegevens die marketeers dagelijks gebruiken, vormen inmiddels geen geheimen meer. Maar als ik klanten zie werken met GfK-data, zie ik al dat die data moeilijk te interpreteren zijn. Laat staan nog andere bronnen. Vooral als bepaalde informatie ontbreekt hebben veel marketeers moeite om een goede schatting te maken.

Dat kan allemaal anders! Ik kan je helpen beter met je bestaande data om te gaan en snel en makkelijk nieuwe data te verkrijgen. Neem gerust contact op voor meer informatie.

Bewerken

Je kunt meer met data dan je denkt!

Mailboxen van (shopper) marketeers en sales managers zitten vol met rapportages: de weekomzet, de marktaandelen, een analyse van een onderzoeksbureau, een trendrapport, etc. Vaak heb ik de indruk, dat er te weinig uit de beschikbare data wordt gehaald. Zó jammer! Maar ook weer heel begrijpelijk. In deze blog eerst drie belangrijke oorzaken voor het beperkte gebruik van data en dan een aantal adviezen tot verbetering.

Beperkt gebruikmaken van beschikbare data zou je kunnen wijten aan “tijd”, maar dat vind ik wat beperkt. De oorzaak zit iets dieper dan dat.

1.       Signaleren ipv analyseren of concluderen wordt steeds belangrijker in tijden van crisis.

Vanwege de slechtere resultaten van veel bedrijven (en de druk om “naar boven toe” te laten horen dat het goed gaat, wordt scherp op de resultaten gestuurd. Zo scherp, dat wekelijks, soms zelfs dagelijks in detail de resultaten worden bekeken en bediscussieerd. Dit lijkt niet veel tijd te kosten (een kwartiertje per dag oplopend tot een half uur als er echt brand is), maar dat is opgeteld toch gauw een uur of twee die je ook bezig kan zijn met doorbraakdenken, en echt veranderingen teweeg brengen. Als je alleen achterom kijkt, bots je zo tegen de muur.

2.       Input en output niet gerelateerd

In veel bedrijven wordt per jaar wel een omzet- en winstdoelstelling vastgesteld (die vaak ambitieus is), maar er wordt nog te weinig nagedacht over de precieze blokken die deze target gaan opleveren. Hoeveel % groei wordt veroorzaakt door marketing, wat gaat die Facebookcampagne opleveren, en hoeveel gaan we precies groeien in winst door promoties? Als we dan achterblijven, is het ook zoeken naar de verklaring. Het kan overal nog in zitten. Wanneer je de effectiviteit van je verschillende activiteiten vooraf goed ingeschat hebt, weet je vooraf goed hoe reeel je target is, en kun je achteraf ook veel makkelijker verklaren waarom het wel of niet goed gaat.

3.       Systemen werken niet mee

Als je dan eens een dag de tijd hebt of neemt om de diepte in te duiken, en echt de oorzaak achter de dalende omzetten (of kansen voor groei) bloot te leggen, dan ben je eerst uren bezig de juiste data te verzamelen. Marktaandelen uit Nielsen of IRI, ex –factorycijfers uit SAP, je GRPs van het mediabureau, GfK-gegevens etc.  De ene is op weekbasis, de ander heeft het over kwartalen. Alles is in een andere format en indelingen zijn ook niet altijd hetzelfde (is dit nou met of zonder geschenkverpakkingen?).

De adviezen tot verbetering zitten wat mij betreft ook precies in bovenstaande drie punten:

–          Kijk niet teveel achterom. Uiteraard, weekomzetten blijven belangrijk, maar wat kun je nog beinvloeden als je per dag naar de resultaten kijkt? Dat is slechts in bepaalde markten en omstandigheden (bijvoorbeeld de opbouw van het ijsseizoen of zonnebrandseizoen) van belang. En dan ook nog alleen op bepaalde KPIs (bijvoorbeeld distributie).

–          Bouw in je business plannen heldere blokken op, die de omzet en winst gaan brengen. Investeer daartoe wellicht één keer in het goed bepalen van de effectiviteit van bepaalde activiteiten.

–          Probeer je systemen voor je, en niet tegen je te laten werken. Maak daarin ook onderscheid tussen rapportage (wat willen we wekelijks monitoren, wat is cruciaal van belang), analyse (wat zijn de logische relaties tussen onze activiteiten en de opbrengsten daarvan in onze markt) en insightsgeneratie (hoe kom ik los van de dagelijkse druk om echt vernieuwende activiteiten voor de toekomst te ontwikkelen)?

Behoefte om hier eens over te sparren? Neem gerust contact op, vind ik leuk om te doen.

Wat moeten Marketeers met Big Data? Zes slimme tips!

Big data is hot! Door de razendsnelle ontwikkelingen van internet, maar ook van digitale onderzoeksmethoden, komen er steeds meer datapunten beschikbaar. Meer data, meer inzichten, meer goede concepten, zou je denken. Maar dat is helaas niet het geval. Meer data leidt vaak tot verwarring bij marketeers. Waar moeten we beginnen? Zien we niks over het hoofd? Ook lijkt de ene databron de andere regelmatig tegen te spreken. Wat is nu de waarheid? Hoe kun je nou aan deze “verlamming” ontsnappen? En waar moet je op letten als je aan de slag gaat met Big Data?

Ik heb het al eerder gezegd, maar herhaling is goed als je iets aan moet leren: begin met de doelstellingen van het bedrijf. Vooral onderzoekers beginnen meteen in de data te wroeten. Ze zijn zó nieuwsgierig naar wat er allemaal inzit. Drie adviezen om het beter te doen:
1. Begin met de doelstellingen of de issues van het bedrijf.
Zo ga je zoeken naar informatie en inzichten die het bedrijf ècht verder kunnen helpen. Bovendien creëer je ook betrokkenheid bij de personen die met de uitkomsten aan de slag moeten. Je geeft ze immers hulp hun doelstellingen te realiseren. Of hun problemen oplossen.
2. Werk vanuit hypothesen
Er is veel impliciete kennis in het bedrijf aanwezig, zeker bij mensen die er al een tijd werken. Of bij mensen die dicht op de klant staan, zoals de buitendienst. Soms is die impliciete kennis eerder een mening dan een objectief gevalideerd feit. Het kan goed zijn data te gebruiken om deze kennis te valideren. Zo kun je ook aantonen dat consumenten toch ècht anders doen dan de buitendienstmedewerker denkt.
3. Gebruik slimme tools
Het is erg verleidelijk op zoek te gaan naar een applicatie die alle data aan elkaar kan koppelen. Het lijkt dan alsof je meer en betere inzichten kunt krijgen. Dat kan zinvol zijn, maar pak dat pragmatisch aan. Begin met het koppelen van de meest gebruikte data en houd hier rekening met punt 1. Bovendien ontslaat het automatisch koppelen van data je er niet van zelf na te blijven denken over de verbanden tussen verschillende bronnen en de implicaties daarvan.

Waar moet je nou op letten bij het onderzoeken van Big Data? Hiervoor heb ik eveneens drie tips:
1. Denk niet alleen vanuit n=veel, maar ook vanuit n=1
Veel databronnen zijn gebaseerd op grote groepen. De data worden dan vaak gepresenteerd in percentages. Ook wordt vaak gerapporteerd in jaaromzetten en –bestedingen. Deze getallen staan relatief ver van je af. Ik probeer data ook altijd te vertalen in het beeld van een gemiddelde consument. Hoeveel geeft één persoon (per week) uit aan de categorie? Hoe ziet één mandje er ongeveer uit? Dit helpt voor je eigen begrip en voor het uitleggen aan stakeholders.
2. Draai het om
Veel data kun je omdraaien: 80% van de shoppers loopt langs ons schap. Omgekeerd: 20% dus niet! Deze zin roept meteen andere vragen op dan de eerste: waarom lopen ze niet langs ons schap, hoe zouden we ervoor kunnen zorgen dat ze dat wel doen, wat voor mensen zijn dat? Omdraaien van een statement kan je helpen aan nieuwe inzichten te komen.
3. Let op bij het aan elkaar koppelen van data
Allereerst is het niet altijd nodig alles aan elkaar te plakken (het moet wel echt wat opleveren) en is het ook lastig alles goed aan elkaar te plakken. Veel databases hebben nl. geen goede sleutel om te koppelen, en bijvoorbeeld productomschrijvingen zijn nooit precies hetzelfde (denk bijvoorbeeld aan LAY’s of LAYS chips). Ten tweede wordt een database vaak trager wanneer het één grote gekoppelde brij is. Ten derde heeft niet elk bedrijf dat data koppelt, verstand van jouw business. Je moet ze dus helpen de data uit te leggen. Bijvoorbeeld dat je distributies niet zomaar bij elkaar op kunt tellen of middelen. Laat je dus goed adviseren voor je hiermee aan de slag gaat.

Één extra tip: kijk niet alleen naar gemiddelden. Denk maar aan het voorbeeld: mijn gemiddelde temperatuur is 37 graden. Ik lig met mijn voeten in de vriezer en mijn hoofd in de oven. Met andere woorden: kijk ook naar de spreiding van de data. Hoeveel mensen kopen jouw product één, twee, drie of zelfs vier keer per week? Zijn dit andere personen?

Er zijn dus veel zaken waar je op moet letten, maar Big Data is als een grote berg: je kunt er niet omheen!

Mocht je hierover meer willen weten: Ik heb veel ervaring met het verwerken en interpreteren van grote hoeveelheden data. Daarnaast kan ik snel en slim marktonderzoek voor je uitvoeren via mijn andere bedrijf Spinos | Research & Analytics. Neem gerust contact op voor meer informatie (bel 06-233 977 27 of stuur een e-mail)!

Waarom Insights verzamelen hard werken is

Vaak vraagt een marktonderzoeker of marketeer aan me: “Ik wil graag een marktonderzoek doen, welk bureau raad je me aan?” Mijn antwoord is dan altijd een wedervraag. Zomaar een onderzoek doen, zonder vooraf vastgestelde doelstellingen, vragen of hypotheses leidt namelijk tot een rijtje open deuren als conclusies. Je zou denken dat de meest vernieuwende inzichten ontstaan door de vraagstelling juist heel open en breed te houden. Als je teveel stuurt in een bepaalde richting komt eruit wat je al weet. Maar dat is niet zo. Hoe komt dat nou en wat moet je dan wél doen?

Het meest voor de hand liggende antwoord is dat het marktonderzoeksbureau geen onderzoek kán uitvoeren zonder een briefing vooraf. En daarin zul je vanzelf een afbakening moeten aangeven. Maar goed, die kan dan nog steeds breed zijn. Waarom vind je nou weinig als je niet echt op zoek bent? Dat klinkt tegenstrijdig. Hoe vaak hoor je iemand niet zeggen: “Op vakantie liepen we gewoon te slenteren door dat stadje en inééns kwamen we een pareltje van een restaurant tegen! Wat een ontdekking, dat hadden we nou nooit verwacht!” Bij het zoeken naar insights ben je ook op zoek naar een dergelijke ervaring. Je wandelt wat rond door de data en ineens: PLING! Daar is de insight! Dat zou kunnen gebeuren, maar de kans is erg klein. Om terug te komen op die vakantie: je vindt zeker niet elke dag “toevallig” zo’n pareltje. Veel van de mooie zaken die je tegenkomt op vakantie zijn het gevolg van hard werken: bedenken of je een museum of een kerk wilt bekijken, het samen eens worden over het doel van de dag, via internet, reisgids of de plaatselijke bevolking erachter komen wat de mooiste kerk is, de kerk op de kaart opzoeken, etc. Zo werkt dat ook met insights. De beste (en de meeste) vind je als je weet wat je wilt bereiken.

Nou zijn de meesten van ons wel redelijk ervaren vakantiegangers, dus we weten welke stappen we moeten ondernemen. Bij het verwerven van insights is dat vaak minder het geval. Uiteraard kun je een externe partij inschakelen om je daarbij te helpen. Dat is vaak goed, want dan kun je je zelf op de inhoud concentreren tijdens het proces. Maar het belangrijkste is om je nieuwsgierigheid in te zetten voor het vinden van insights die je gaan helpen bij het realiseren van je doelstellingen. Bijvoorbeeld het realiseren van meer omzet voor je product. De eerste vraag is dan: hoe? Door meer kopers aan te trekken of door bestaande kopers loyaler te maken? Stel dat je je kopersbase wilt vergroten, maar je ziet al een paar maanden dat dat niet lukt. Waar zou dat aan kunnen liggen? Iedere keer probeer je een kleine deelvraag op te lossen. Vaak kan dat met informatie die al lang in het bedrijf aanwezig is. Soms kom je erachter dat je iets nog echt niet weet. En dat kun je dan onderzoeken. Afhankelijk van het type vraag, is het ene of het andere bureau meer geschikt. En by the way: dat toevallige restaurantje had je met goede research óók kunnen vinden!

Dit artikel schreef ik een aantal jaren geleden. Inmiddels kan ik zelf ook markt- en shopperonderzoek voor je uitvoeren via Spinos! Neem gerust contact op voor meer informatie.

Kerstbeleving in de supermarkt: een contradictio in terminis?

De kerstvakantie is begonnen! Vanmiddag ga ik gezellig op de kerstmarkt een glühwein drinken en kijken bij de kerstkoren die overal in de Leidse winkelstraten zingen. Wat een sfeer, wat een beleving! Albert Heijn probeert, geholpen door Jamie Oliver, de sfeer van een kerstmarkt in de supermarkt te brengen. Met muziek bij de ingang, nephoutsnippers op de vloer en nepchaletdaken aan het plafond. Maar ik begrijp het niet en ik voel die sfeer ook niet. Nou moet je nooit uitgaan van n=1, zeker niet als voormalig marktonderzoeker, dus ik wil dit graag (met jullie) wat verder uitdiepen.

Veel van wat Albert Heijn doet tijdens de (pre)kerstperiode is namelijk gebaseerd op prachtige insights. Er wordt meer thuis gekookt tijdens kerst (bron: Detailhandel Nederland). Moeders willen graag het beste voor hun gezin, ook aan tafel. Ze hebben echter wel stress dat het gerecht niet zal lukken (en wat dan?). Albert Heijn maakt bijzondere gerechten aantrekkelijk door samen te werken met Jamie Oliver. Daarnaast kun je de gerechten op twee manieren aanschaffen. Of je bent een echte waaghals of keukenprinses en je koopt de losse ingrediënten. Op allerhande.nl vind je, naast uiteraard het recept, voor de moeilijke handelingen instructievideo’s. Voor de moeders die minder goed zijn in de keuken is er een “bijna-klaar-versie”, bijvoorbeeld een reeds gekruide rollade die je alleen maar in de oven hoeft te schuiven. Maximale beleving (geur, uiterlijk, smaak), minimale stress!

Een ander insight is dat kinderen van ander eten houden dan volwassenen en liefst in aantrekkelijke vorm. Ook zelf koken vinden kinderen leuk. Daarom bij de gourmetgerechten van Albert Heijn ook een plakje hamburger dat je zelf in de vorm van een ster of een beertje kunt maken. Ook de engelenijsjes en de kerstboomboterhamworst zijn hier een voorbeeld van.

Naast sfeer, familie en lekker eten levert de kerstperiode voor veel mensen ook stress op. Bijna 50% van de vrouwen vindt het organiseren van een kerstdiner het meest stressvolle van het jaar. Omdat er veel en bijzondere producten aangeschaft worden, zullen veel mensen met een (lange) boodschappenlijst gaan winkelen. Ook dan is er stress: is die ene speciale saus er wel (en zo niet: wat moeten we dan kopen?) en koop ik wel het juiste voor dat recept. Bovendien is het druk in de winkels, waardoor het winkelen geen pretje is. Je kunt deze stress compenseren door gebruik te maken van de ruimere openingstijden. Maar is om 7 uur ’s ochtends boodschappen doen op de eerste dag van de kerstvakantie goed voor de sfeer? En zorgt het laten proeven van een plakje mosterdrollade nog voor een andere aankoop? Of wordt gewoon het lijstje gevolgd?

Ik vraag me dus af of deze beleving bij Albert Heijn datgene is waar de shopper op zit te wachten tijdens de kerstaankopen. Mijns inziens zou een concept a la “Albert Heijn maakt uw kerstaankopen makkelijk” beter aansluiten met de insights op het gebied van kerststress. Een uitwerking hiervan zou kunnen zitten in het makkelijker kunnen vinden van alle ingrediënten van een bepaald recept. Of hulp bij het boodschappen doen. Of ben ik een zuurpruim en zie ik het verkeerd? Zit de Nederlandse shopper wel te wachten op een kerstmarkt in de supermarkt? En als je dat vindt, heeft AH dit dan goed ingevuld of zie je nog verbeterpunten? Ik hoor graag jullie mening!