Effectiviteit van multi-channel advertising , less=more?

Om te beoordelen hoe en in hoeverre de impact van reclame wordt bepaald door het aantal kanalen waarin wordt geadverteerd, stelden we een dataset op weekniveau samen uit onze merktrackers met de volgende informatie:

• Geholpen reclameherinnering: het percentage respondenten, per merk/week, die het merk selecteert als antwoord op de vraag: "Van welk€ merk(en) herinnert u zich dat u er reclame van heeft gezien of gehoord in de afgelopen weken?"
• Mediadruk (over 8 kanalen): het aantal mediacontacten per kanaal (afgeleid uit gegevens over GRP's en/of impressies), per merk/week, dat door de reclame-inspanningen van dat merk is gerealiseerd. We onderscheiden 8 verschillende kanalen: 1) TV  2) Radio 3) Print 4) Out-of-home 5) Pre-rolls  6) Social 7) Online search, en 8) Online display.

Vervolgens hebben we deze dataset verder uitgebreid met twee aanvullende variabelen:

• RPS (Reality Performance Score):
  Bij DVJ Insights gebruiken we RPS om de algehele mediadruk weer te geven die wordt gerealiseerd door de wekelijkse reclame-inspanningen van een merk (in verhouding tot de omvang van de markt). RPS houdt rekening met het feit dat 1) kanalen verschillen wat het genereren van aandacht en merkherinnering betreft, en 2) consumenten veelal in staat zijn om advertenties enige tijd te herinneren nadat ze deze hebben gezien of gehoord (wat betekent dat (een deel van) de reclame-inspanningen in een week nog steeds waarde heeft in daaropvolgende weken).
• Aantal ingezette kanalen: Door het tellen van het aantal kanalen (van de 8) waarvoor meer dan 0 contacten zijn gerealiseerd, verkrijgen we het aantal kanalen dat is ingezet voor de wekelijkse reclame-inspanningen van een merk.

Onze dataset omvat 34 merken, verdeeld over 8 productcategorieën en 8 landen (België, Frankrijk, Duitsland, Italië, Nederland, Spanje, Verenigd Koninkrijk en Zweden).

Om inzicht te krijgen in de rol die het aantal ingezette kanalen speelt bij het bepalen van de effectiviteit van reclame, gebruiken we onderstaand conceptueel model. 

De kern van dit model wordt gevormd door pijl ①, die weergeeft hoe de (week-tot-week) reclameherinnering wordt beïnvloed door de reclame-inspanningen van het merk (RPS) in die week (en in voorgaande weken, aangezien onze RPS-maatstaf rekening houdt met het geheugen van consumenten). Gelet op onze belangrijkste onderzoeksvraag zijn we echter nog meer geïnteresseerd in pijl ②, namelijk in hoeverre het aantal kanalen dat wordt ingezet om een bepaald niveau van mediadruk te realiseren het effect van deze mediadruk op reclameherinnering beïnvloedt. We analyseren de relaties tussen deze lijnen aan de hand van een regressiemodel.

Omdat de effectiviteit van reclame ook sterk campagnespecifiek (bijvoorbeeld vanwege verschillen in creatieve kracht of share-of-voice) en/of merkspecifiek (bijvoorbeeld omdat consumenten het gemakkelijker vinden om zich advertenties van bekendere merken te herinneren) kan zijn, houden we rekening met deze verschillen in reclame-impact (pijlen ③ en ④). Omdat merken bovendien aanzienlijk kunnen verschillen in hun "basisniveau" van reclameherinnering, waarbij in het geval van sommige (sterke) merken consumenten zullen blijven beweren hier recentelijk reclame van te hebben gezien of gehoord – zelfs als deze merken gedurende een langere periode niet meer hebben geadverteerd – nemen we in de analyse tevens pijl ⑤ op.

We gebruiken de parameters van het model om verwachte stijgingen in reclameherinnering te berekenen bij verschillende aantallen kanalen en niveau’s van (wekelijkse) mediadruk. Hierbij maken we een onderscheid tussen vijf verschillende niveaus van mediadruk, van zeer laag tot zeer hoog. 

Het vinden van dit optimum is een kwestie van zoeken naar de juiste balans tussen het toevoegen van voldoende kanalen aan de mediamix om in contact te komen met die consumenten die met minder kanalen niet bereikt zouden worden – maar tegelijkertijd de valkuil vermijden van het spreiden van het reclamebudget over te veel kanalen om effectief te blijven. Wat blijkt?

• Elke (verdere) toename in mediadruk leidt tot een net wat kleinere stijging in reclameherinnering dan wat daarvóór werd gerealiseerd bij een vergelijkbare toename in mediadruk – wat duidt op afnemende "schaalopbrengsten". Hoe meer er wordt geadverteerd, hoe meer deze aanvullende inspanningen resulteren in het bereiken van dezelfde consumenten met een hogere frequentie in plaats van het bereiken van nieuwe consumenten, en hoe lager het aanvullende effect op reclameherinnering zal zijn.

• Naarmate de schaal van een campagne toeneemt, neemt ook het aantal kanalen toe dat kan worden gebruikt om maximale effectiviteit te bereiken. Het optimale aantal kanalen om reclameherinnering te vergroten ligt binnen onze dataset echter nooit hoger dan vier – zelfs bij een zeer hoge mediadruk. Onder dit optimale aantal kanalen wordt men mogelijk nog onvoldoende opgemerkt door consumenten die voornamelijk worden bereikt door specifieke kanalen aan de mediamix toe te voegen (bijvoorbeeld jonge "digital natives"). Boven dit optimale aantal is de campagne minder goed in staat om op de kanalen waarop wordt geadverteerd door de "clutter" heen te breken, omdat het aantal contacten dat aan elk afzonderlijk kanaal kan worden toegewezen eenvoudigweg te laag wordt.

In talloze door ons onderzochte campagnes wordt het volledige spectrum van acht kanalen gebruikt. Het is dan ook niet al te verrassend dat we veel campagneweken (ongeveer 40%) in onze dataset waarnemen waarin ofwel te weinig, ofwel te veel kanalen zijn ingezet – wat leidt tot suboptimale herinnering van een campagne door het beoogde publiek. In die zin concluderen we dat "minder" heel goed "meer" kan zijn; wat het belang onderstreept van een goed doordachte beslissing over welke kanalen wel en welke niet in de mediamix moeten worden opgenomen.

Ben je benieuwd naar alle bevindingen? Klik dan hier voor het complete artikel. In het najaar volgt een tweede deel. 

Onderzoek door Mark Vroegrijk (Senior Specialist Data, Science & Analytics)