Het moment waarop de consument beslissingen neemt

Door Niels Vink

Veranderingen in het leven van consumenten leiden tot allerlei productbeslissingen. Als marketeer wil je graag op deze momenten inspelen. Het probleem is echter dat consumenten beslissingen vaak genomen hebben voordat hun levenssituatie daadwerkelijk verandert. Op het moment dat de baby geboren is, is de beslissing over het merk luiers al genomen en op het moment dat consumenten verhuizen, is de keuken al gekocht.

Het is dus waardevol als de verandering van levenssituatie van te voren voorspeld kan worden. Dan kan door de marketeer veel beter worden ingespeeld op het moment waarop aankoopbeslissingen worden genomen. En dat kan tegenwoordig door gebruik te maken van Big Data.

Big Data
Steeds vaker verzamelen marketeers uitgebreide informatie over consumenten, zoals informatie over gedrag, profielinformatie en informatie over attitudes. De hoeveelheid verzamelde informatie uit verschillende bronnen die een marketeer tegenwoordig ter beschikking heeft, is enorm en wordt dan ook met recht Big Data genoemd.

Ten eerste beschikken veel marketeers over gedragsinformatie, zoals het type producten dat consumenten kopen, het bedrag dat zij besteden en welk kanaal zij hiervoor gebruiken (zoals de winkel, het Internet, via postorder, etc). Dit is zeer waardevolle informatie om inzicht te krijgen in de huidige voorkeuren van consumenten, maar geeft veranderingen in de levenssituatie van consumenten pas weer nadat de levenssituatie is veranderd.

Ten tweede beschikken marketeers steeds vaker over profielinformatie, zoals socio-demografische kenmerken (geslacht, leeftijd, huishoudgrootte, etc.) en socio-economische kenmerken (inkomen, opleiding, koopkracht, etc.). Daarmee kunnen marketeers inzicht krijgen in verschillen tussen verschillende typen klanten. Ook blijkt profielinformatie zeer geschikt om veranderingen in levenssituatie te voorspellen.

Ten derde beschikken marketeers in toenemende mate over attitudes van consumenten, dat wil zeggen positieve of negatieve evaluaties van producten, merken, klantvriendelijkheid, etc. Voorbeelden hiervan zijn merkbeleving, klanttevredenheid, interesse in bepaalde producten of diensten. In sommige gevallen kunnen attitudes geschikt zijn om veranderingen in levenssituatie te voorspellen. Toenemende interesse van een consument in kinderwagens bijvoorbeeld, zou kunnen duiden op een zwangerschap.

Hoe meer informatie een marketeer heeft over het gedrag, profiel en attitudes van zijn klanten, hoe beter hij de veranderingen in levenssituatie kan voorspellen. Tabel 1 geeft een overzicht van verschillende typen informatie die marketeers verzamelen en de geschiktheid voor het voorspellen van veranderingen in levenssituatie. Van tevoren is overigens niet altijd helder welke gegevens de meest voorspellende waarde hebben. Vaak blijkt dit pas tijdens de analyses.

Tabel 1: Overzicht van typen informatie en geschiktheid om veranderingen in de levenssituatie te voorspellen

Voorspellen van veranderingen in levenssituatie
Sommige veranderingen zijn eenvoudig te voorspellen, zoals het bereiken van pensioengerechtigde leeftijd. Deze verandering kun je jaren van te voren zien aankomen. Andere veranderingen zijn lastiger te voorspellen, zoals een gezinsuitbreiding of een verhuizing. Met behulp van Big Data is het mogelijk om deze veranderingen in kaart te brengen. Maar hoe kom je nu van Big Data naar een model die de verandering van levenssituatie voorspelt voor al jouw klanten of zelfs alle consumenten in Nederland?

Ten eerste heb je voldoende voorbeelden van consumenten nodig in de levenssituatie die je wilt voorspellen. Stel dat je een verhuizing wilt voorspellen, dan heb je voorbeelden nodig van consumenten die verhuisd zijn. Daarnaast heb je ook voorbeelden nodig van consumenten die niet verhuisd zijn, zodat je de verschillen tussen deze consumenten kunt analyseren.

Daarvoor heb je van elke consument gegevens nodig over gedrag, profielkenmerken en attitudes. Daarbij is het belangrijk dat (1) de gegevens zo compleet mogelijk zijn en (2) dat de gegevens van de periode zijn vóórdat de verandering heeft plaatsgevonden. Experian kan eventueel ondersteunen bij het aanvullen van de benodigde gegevens. Experian heeft namelijk een grote hoeveelheid gegevens over gedrag, profiel en attitudes van elk van de 7.358.384 huishoudens in Nederland (september 2012). De verschillen tussen consumenten die wel verhuisd zijn en consumenten die niet verhuisd zijn, gaan we vervolgens verklaren door verschillen te identificeren in alle gegevens die je over deze consumenten hebt.

Nieuwbouwpotentie in Helmond
Op dit moment gebruiken we deze aanpak veelvuldig voor het analyseren van nieuwbouwprojecten. Het zal niemand ontgaan zijn dat deze markt het op dit moment zwaar heeft. Vanuit de nieuwbouwsector zijn wij het afgelopen jaar zo’n tiental keer gevraagd welke huishoudens binnenkort gaan verhuizen en welke huishoudens dan een koopwoning kopen (en dan het liefst een nieuwbouwwoning). Feitelijk worden wij dus gevraagd het moment van verhuizing in te schatten. Dit vormt een waardevol gegeven voor projectontwikkelaars. Deze projectontwikkelaar kan daarmee het juiste type woning voor de juiste doelgroep en juiste prijs ontwikkelen.

De potentie in de nieuwbouwmarkt kan gekarakteriseerd worden door vier toekomstige profielkenmerken van een consument: (1) gaat een consument een nieuwbouwhuis kopen, (2) wanneer is een consument bereid te verhuizen (op welk moment), (3) welk bedrag is een consument bereid te betalen voor een ander huis en (4) naar wat voor type huis gaat een consument verhuizen?

Voor elke consument in Helmond zijn deze toekomstige profielkenmerken in kaart gebracht. Daarmee is (een gedeelte van) de droom van de projectontwikkelaar in vervulling gegaan. Deze projectontwikkelaar krijgt daarmee inzicht in het beslisgedrag van consumenten in Helmond en vergroot daarmee zijn kans op nieuwe kopers. Ten eerste geeft het inzicht in hoeveel consumenten bij een verhuizing een nieuwbouwwoning zullen kopen (2.841 consumenten). Ten tweede vertellen deze analyse hoeveel van de consumenten die een nieuwbouwwoning kopen, dit binnenkort gaan doen (548 consumenten). Ten derde weet hij wat consumenten bereid zijn te betalen voor hun nieuwe woning (gemiddeld €270.000,-). Tenslotte krijgt de projectontwikkelaar informatie over het type woningen dat de consumenten van Helmond graag zouden kopen (zie tabel 2).

Tabel 2: Type woning voor de top 5 doelgroepen in Helmond

In deze tabel zijn de woonvoorkeuren voor de top 5 doelgroepen in Helmond weergegeven. Deze 5 doelgroepen vertegenwoordigen 10 procent van de bevolking in Helmond en maar liefst 65 procent van het nieuwbouwpotentieel. Er is potentie voor zo’n 100 rijwoningen in verschillende prijscategorieën. De doelgroep Jonge Gezinsdynamiek zoekt een nieuwbouwwoning waarmee ze de volgende stap met hun gezin kunnen zetten. Zij zoeken een leuke rijwoning met tuin in een kindvriendelijke buurt met voorzieningen in de buurt voor zo’n €270.000,- Naast een potentie van 75 rijwoningen in dit segment, is er nog potentie voor 25 woningen in een duurder segment voor de Jonge Nieuwbouwgezinnen (€305.000,-) en de Gevorderde Families (€305.000,-), die een volgende stap in hun wooncarrière willen maken. Verder is er potentie voor 15 vrijstaande stadswoningen voor Grote Dorpsgezinnen, die zo’n €304.000,- voor hun nieuwe woning willen betalen. Tenslotte zijn hier een aantal Dorpse Tweekappers, die nu in een tweekapper wonen, maar graag zouden verhuizen naar een ruim gelijkvloers appartement van rond de €275.000.

Het moment in kaart brengen waarop consumenten beslissingen nemen
Voor de nieuwbouwsector maken wij dus indicatoren voor nieuwbouwkoopwoning. Voor retailketens en bank- en verzekeringssector maken wij indicatoren voor gezinsuitbreiding. Voor de energiemarkt, meubelboulevards en doe-het-zelf branche maken wij indicatoren voor het verhuismoment. Door het moment in kaart te brengen waarop consumenten beslissingen nemen, kan een marketeer zijn producten op het juiste moment bij consumenten onder de aandacht brengen.

Er zijn twee momenten die grote invloed hebben op het beslissingsproces: veranderingen in levensfase en veranderingen van adres (verhuizingen). Veranderingen in levensfase zijn een uitgesproken moment om in het verleden genomen beslissingen opnieuw te overwegen. Consumenten wegen bijvoorbeeld af of ze overstappen op een andere energieleverancier, internetaanbieder of nog de optimale verzekeringen hebben. Ook veranderingen in verhuizingen hebben dit effect. Consumenten verhuizen bijvoorbeeld van een appartement naar een huis met een tuin en gaan beslissen waar ze aankopen gaan doen om deze tuin in te richten. Of een stel is vijf maanden zwanger en gaan beslissen waar ze hun babyspullen aanschaffen. Consumenten nemen dit type beslissingen vaak vóór de verhuizing en vóór de geboorte. Door gebruik te maken van deze indicatoren kan een markteer zijn producten op het juiste moment bij consumenten onder de aandacht brengen!

Over de auteur
dr. ir. Niels Vink is Consumer Insight Specialist bij Experian Marketing Services. In deze rol helpt hij klanten bij het verbeteren van hun marketing strategie en campagnes door een combinatie van customer analytics en marketing research.
Niels heeft Psychologie en Industrieel Ontwerpen gestudeerd. Na zijn promotietraject op het gebied van beslissingsgedrag van consumenten aan de Technische Universiteit van Delft heeft hij ruime ervaring opgedaan in diverse aspecten van Marketing & Marketing Research. Deze kennis gebruikt hij nu in een adviserende rol.