Insights

Het optimaliseren van promotiestrategieën door geavanceerde analytics
Nieuws

Het optimaliseren van promotiestrategieën door geavanceerde analytics

Of u nu een retailer of een fabrikant bent, promotionele kosten zijn een van de grootste kosten om zaken te doen. Maar het is ook een van de meest inefficiënte. In de afgelopen twee jaar is de Nederlandse markt voor fast moving consumer goods (FMCG) nauwelijks toegenomen in volume – de groei is vooral te danken aan prijsstijgingen. En de reactie van de industrie kan het probleem nog vergroten.

Om de dalende volume-omzet tegen te gaan, spelen veel fabrikanten en retailers met prijzen of verhogen zij hun promotiefrequentie. Vaak doen ze dat echter met beperkte en inaccurate data die op de achtergrond worden gebruikt, met als gevolg dat er weinig lift is en weinig euro’s worden teruggekregen.

De fout is dat de effecten van promoties vaak afzonderlijk worden beoordeeld, terwijl de beslissingen van de consument dynamisch zijn, wat betekent dat elke aankoopactie gevolgen heeft die verder gaan dan dat specifieke moment of merk. Als we er niet in slagen om het volledige plaatje te verwerken, kan dit tot verkeerde conclusies leiden, wat op zijn beurt zwakke promotiestrategieën in de hand werkt.

Hoe kunnen fabrikanten en retailers dan winnen in zo’n onzekere en veranderende omgeving?

Tegenwoordig maakt geavanceerde data science een nauwkeuriger en holistischer begrip van de promo-effecten mogelijk, wat de marketeers die in staat zijn deze te gebruiken een concurrentievoordeel kan geven.

DE WERKELIJKE IMPACT VAN UW PROMOTIESTRATEGIE TE BEGRIJPEN….EN DIE VAN UW CONCURRENTEN……

Hoewel veel bedrijven actief proberen de impact van hun eigen promoties te begrijpen, is het ook belangrijk om de keerzijde te begrijpen: welke impact hebben de promoties van uw concurrent op uw (niet-bevorderde) productverkoop? Welk deel van uw omzetgroei (of -daling) heeft te maken met kannibalisatie of post-promo dip?

Om deze taak voor u zo eenvoudig mogelijk te maken, maken wij gebruik van geavanceerde data science om u een volledig beeld te geven van de promo-activiteiten – en de impact van de concurrentiefactoren om u heen.

Neem dit voorbeeld. In week 6 lanceert Brand X een promotie, wat resulteert in een toename van 30.000 extra verkopen per eenheid in die week, bovenop hun normale 10.000 eenheden. Met onze geavanceerde data science ziet u de impact van de post-promo dip in week 7, met slechts 5.000 verkochte eenheden (een daling van 5.000 eenheden die rechtstreeks te wijten is aan de kortetermijn-consumptie verzadiging na de promo).

In ons tweede voorbeeld ziet Brand X in week 10 een verrassende omzetdaling in week 10, die niets te maken heeft met hun eigen promoties. Door middel van onze baseline en incrementals methodiek kan Brand X zien dat Concurrent Y een promotie heeft gehad in week 10, wat direct heeft geleid tot een daling van de volumeverkoop van Brand X in die week met 8.000 stuks.

Met diepgaande kennis van uw volledige promo-omgeving kunt u nauwkeurigere en krachtigere promotiestrategieën ontwikkelen en kunt u de strategie kiezen met de minste kannibalisatie of de kleinste dip in de after-promo verkoop.

BENT U KLAAR OM UW PROMOTIESTRATEGIEËN ONDER DE KNIE TE KRIJGEN?

Om de winst te maximaliseren en de juiste ROI op uw promoties te krijgen, is het belangrijk om de impact begrijpen die uw promotiestrategieën, en de promoties van uw concurrenten, hebben op uw verkopen.