Wat moet je doen? Net nog een supercase gelezen over dat veelbelovende kanaal waar jouw concurrent weergaloze successen boekt. Dat wil jij natuurlijk ook proberen. Je baas had alleen net gehoord van een nieuwe “AI” tool die de conversie sterk verhoogt. Je hebt onvoldoende tijd voor beide mogelijkheden. Dus je staat voor een lastige keuze. Gewoon doen wat de baas vraagt is een verleidelijke keuze. Hij is tenslotte de baas en als het niet goed uitpakt, dan was het zijn idee. Toch is het beter wanneer je op de één of andere manier eenvoudig én snel kan bepalen wat het beste is voor jouw organisatie. Een manier die objectief duidelijk maakt welke mogelijkheid alle aandacht verdient.
_

Test-Learn-Scale

Test-learn-scale is zo’n methode. Het is een aanpak waarmee je met minimale experimenten, antwoord vindt op businessvragen.  Voor de keuze tussen kanaal en tool zou test-lean-scale kunnen bepalen welke mogelijkheid het meeste oplevert. De tool test je bijvoorbeeld twee weken op een deel van de website. Tegelijkertijd plaats je een minimale campagne op het nieuwe kanaal. Evaluatie na afloop van de experimenten maakt duidelijk welke mogelijkheid het grootste rendement oplevert. Daarna is de keuze eenvoudig en -niet geheel onbelangrijk- de keuze is onderbouwd.

_
Test-Learn-Scale bestaat uit 5 stappen:

1. Kans – Kansen komen overal vandaan. Het kan een idee -van de baas- zijn, een inzicht uit zorgvuldig onderzoek, of een leverancier die een tool of advertentiemogelijkheid aanbiedt.
2. Experiment – De minimale inspanning die nodig is om de effectiviteit en efficiency van de kans te bewijzen. Voor een nieuw marketingkanaal is een klein budget meestal voldoende.
3. Leren – Middels de omzetformule bepaalt een analist of het experiment bewijst dat de kans een positieve impact.
   In het mooiste geval is de evaluatie positief, waarna opschalen volgt. Daartegenover staat de uitkomst waarin de kans onvoldoende oplevert. Als het volkomen kansloost is, volgt dan beëindiging van het experiment. De meeste experimenten slagen maar ten dele; de uitkomst is dan niet zeker genoeg voor een definitieve conclusie. Als de evaluatie dan redenen vindt voor een nieuwe poging dan volgt een iteratie. /li>
4. Iteratie – Een aanpassing van het experiment moet duidelijk maken of er toch groei mogelijk is met de kans. Hierbij is het belangrijk te kijken naar alle mogelijkheden om het experiment te laten slagen. Soms is extra onderzoek nodig om te komen tot andere aanpakken.
5. Opschalen – Wanneer sprake is van een positief experiment volgt opschaling naar een niveau waarmee je maximaal rendement haalt uit de betreffende kans.

_
Het proces in de praktijk

Het doel van test-learn-scale is dat je een businesscase maakt ten aanzien van de keuze om op te schalen. Met het experiment verzamel je de data voor de businesscase. Vervolgens voer je de berekeningen uit in de leerfase.

Aan de hand van het keuzeprobleem van de marketeer uit bovenstaand voorbeeld gaan we kijken hoe het proces in de praktijk werk.

_
Kans 1: de tool

De software tool wordt warm aanbevolen door de leverancier. De licentiekosten voor de tool bedragen maar €1.000 per maand en verder is maandelijks 10 uur onderhoud nodig. De leverancier biedt aan om in een proof-of-concept (POC) te bewijzen dat een investering in de software loont.

De eerste vraag die opkomt is, wat is het minimale experiment dat nodig is om de effectiviteit van de tool te bevestigen? De leverancier stelt voor om de hele website door de tool te laten beheren; “dan ben je meteen klaar bij een positieve proof-of-concept.” De marketeer voelt hier weinig voor omdat het experiment dan veel tijd kost. Bovendien is zoveel data helemaal niet nodig voor een evaluatie. Daarom besluit de marketeer dat ze de tool inrichten op 2 onderdelen van de website, die samen 40% van de omzet genereren. De opzet is in een A/B-test zodat het experiment duidelijk maakt wat de software additioneel oplevert.

Het experiment heeft de volgende resultaten:

Gebruik van de tool levert in een halve maand, een extra omzet op van € 1.000.  Dit is de impact op 20% van de omzet. Wanneer de tool zou draaien op alle pagina’s dan zou dit leiden tot €10.000 extra omzet. Een positieve uitkomst zou je zeggen. De leverancier is al erg in zijn nopjes met deze geslaagde POC. De marketeer gaat echter eerst aan de slag met de omzetformule voor bepaling van de business case. Hierbij gelden de volgende uitgangspunten:

Opgave van de leverancier

• Licentiekosten per maand: €1.000
• Beheerkosten per maand: 10 uur

Interne aspecten

• Intern uurtarief: €50
• %winstniveau: 35%
• %marketingkosten: 20%

Invullen van bovenstaande bedragen in de omzetformule geeft de volgende uitkomst:

De formule maakt duidelijk dat de businesscase voor de tool pas positief is bij een extra maandomzet boven de €10.000. Dat plaatst de uitkomst van de POC natuurlijk in een heel ander daglicht. De POC is weliswaar positief, maar bij de huidige lift in performance en omzetniveaus genereert de software geen extra winst voor de organisatie. Misschien is kans 2 beter.

_
Kans 2: een nieuw kanaal

Voor het experiment op het nieuwe kanaal besluit de marketeer te werken met een testbudget van €1.000. Om het bereik te bepalen op het nieuwe kanaal wordt gekeken binnen hoeveel tijd dit budget is gespendeerd. Verder proberen de campagnemanagers te bepalen hoeveel tijd ze kwijt zijn met het beheer van campagnes op dit kanaal. Het experiment heeft de volgende resultaten:

De opbrengst van het experiment is positief. De mediakosten van €1.000 genereren een omzet van €4.000. De marketingkosten bedrage 25% wat natuurlijk lager is dan de winstmarge van 35%. Het kanaal is daarmee potentieel winstgevend. Omdat het mediabudget binnen 5 dagen was verbruikt is duidelijk dat binnen een maand 6x meer opbrengst haalbaar is. De potentiële maandopbrengst bedraagt daarom €24.000 = 6 x €4.000. Tot slot bepalen we met de omzetformule de drempelomzet waarboven het kanaal rendabel is.  Het experiment heeft duidelijk gemaakt wat alle waarden zijn. Dus alle gegevens zijn beschikbaar.

De formule maakt duidelijk dat de business case voor het kanaal positief is bij een extra maandomzet boven de €6.000. De potentiële omzet uit het experiment was €24.000 dus de case is positief. Het is zelfs mogelijk om te bepalen wat bij opschaling de bijdrage is aan de nettowinst van de organisatie.

_
De keuze is nu eenvoudiger

In het bovenstaande voorbeeld maakt een marketeer binnen iets meer dan twee weken een onderbouwde keuze voor de beste besteding van de tijd. Beide mogelijkheden leveren extra omzet. Maar door de tijdinvestering is de software niet winstgevend. De uren die ze investeren in het extra kanaal zijn echter aantoonbaar rendabel. Voor de baas van de marketeer is bovenstaande aanpak natuurlijk ook fijn want hoewel zijn idee is afgeschoten kan hij wel uitkijken naar een extra bijdrage aan de winst. Bovendien is zijn vertrouwen in de online marketeer gegroeid want hij weet dat deze een bijdrage levert aan de rendabele groei van de organisatie.
_

Meer weten over deze aanpak? In Digital Marketing Pinball lees je meer over deze aanpak én weet jij hoe je bepaalt welke nieuwe mogelijkheden in het digitale domein jouw schaarse budget en aandacht verdienen.