CASE
MMM met een focus op online
Een FMCG partij wilde weten welke optimalisaties mogelijk zijn binnen haar digitale budgetverdeling. We draaiden een MMM op de online data die al beschikbaar was. Hieronder staat wat we zagen, en wat nog niet.
DIGITAAL BUDGET
Enkele honderdduizenden euro's per jaar
DATA
Maandcijfers van omzet en mediabesteding
VRAAG
Waar levert een euro extra het meest op?
Situatie
De organisatie groeit snel en zet ook digitale kanalen in, met een jaarlijks digitaal budget van enkele honderdduizenden euro's. Ons team zocht uit waar extra euro's het meest opleveren.
Vraag
Waar levert het digitale budget het meest op, en welke kanalen leveren minder dan ze kosten?
Data
We gebruikten maandcijfers van omzet en mediabesteding per digitaal kanaal. Voor een eerste indruk is dat genoeg, voor een betrouwbaar model niet.
Er ontbraken
-
omzet per dag en per tak van de organisatie (retail, horeca, evenementen
-
gegevens over evenementen en seizoenspieken
-
correcte start- en einddata van de campagnes bij het grootste zoekkanaal
De cijfers zijn gebaseerd op maandcijfers; met dagcijfers en meer historie zou de bandbreedte kleiner en de uitkomst betrouwbaarder zijn.
Meer winst of meer groei
Op de digitale kanalen zag het model ruimte om het budget slimmer te verdelen. In het rekenscenario was dat meer dan 10% van het digitale budget, in het gunstigste geval ruim 17%. Dit is een indicatie, geen gemeten effect. Het bepaalt welke stappen je kan zetten en binnen welke strategie (winst vs groei) je deze zet.
Wat we leerden
1
Een eerste indruk is mogelijk met beperkte data, maar het volledige beeld vraagt meer historie en meer detail.
2
Voor een organisatie met evenementen en seizoenen zijn dagcijfers en een agenda van evenementen van groot belang.
3
Het grootste werk zit vaak bij het bijeenbrengen van de data, niet bij het model zelf.
Hoe het verder gaat
De logische volgende stap is een volledige run op alle beschikbare data: dagcijfers van omzet en mediabesteding, alle kanalen (ook de offline en lokale kanalen), plus seizoenen, evenementen en weer als verklarende factoren. Daarmee wordt de uitkomst betrouwbaarder en zien we ook welke kanalen elkaar versterken.
STAP 1
Volledige run op alle beschikbare data
STAP 2
Alle kanalen, ook offline en lokaal, plus seizoenen, weer etc.
STAP 3
Kleine test ter bevestiging
Als laatste stap kan een kleine test (een actie bewust wel of niet draaien in vergelijkbare regio's) de uitkomst bevestigen.
Een MMM begint bij de vraag:
welk besluit moet je straks kunnen nemen?
De eerste run liet zien waar het budget mogelijk beter ingezet kan worden en welke data nodig is om dat betrouwbaar te weten.