Hoe effectief is personalisatie in de podiumkunsten?

Het project richt zich op negen grootschalige marketingcommunicatiecampagnes onder drie klantgroepen. Met dit onderzoek willen ze op systematische wijze meer inzicht verkrijgen in de effectiviteit van marketingcommunicatie. In deze samenvatting van het onderzoeksrapport, geschreven door Pieter de Rooij, Wim Strijbosch en Marcel Bastiaansen, lees je de belangrijkste conclusies.

In het onderzoek zijn drie klantgroepen gehanteerd: slapende klanten, nieuwe klanten, en passanten.

Deze drie klantgroepen vormen het grootste aandeel van de klantendatabase en zijn tevens een belangrijk potentieel voor de verdere groei van het bezoek. De veronderstelling is dat andere klantgroepen, zoals regelmatige bezoekers of het kernpubliek, de weg naar het podium zelf weten te vinden.

Er zijn negen communicatiecampagnes uitgevoerd (drie campagnes
per klantgroep) verspreid over een periode van 1,5 jaar (september 2016 – december 2017). Per campagne zijn er meestal meerdere benaderingen getest. In het gehele onderzoek is er gebruik gemaakt van diverse communicatiemiddelen: e-mail, brief, brochure, website en videoboodschap. Daarnaast is in het onderzoek de effectiviteit van personalisatie getest (aan de hand van een recommendation engine) en is de werking van single- en multistepcampagnes getoetst.

De campagnes zijn in nauw overleg met alle betrokkenen opgezet en uitgevoerd. De steekproeven varieerden tussen 6.800 en 13.600 klanten per campagne. Binnen elke campagne is met verschillende subgroepen gewerkt ten einde de marketingbenaderingen te testen, inclusief een controlegroep, die geen marketingmateriaal ontving. In de meeste gevallen was het aantal klanten in elke subgroep circa 2.000. De klanten in de subgroepen hebben verschillende communicatiecampagnes ontvangen. Er zijn verschillende uitkomsten gemeten: e-mail open rate, doorklikken naar de website vanuit de e-mail, ticketaanschaf, aanschaf van gepersonaliseerd aanbod en omzet.

Resultaten: grote verschillen per klantengroep

In tabel 1 worden de campagnes en de resultaten kort beschreven. De groene kleuren verwijzen naar statistisch significante effecten en de rode kleuren verwijzen naar effecten die niet significant zijn. De factor die wordt vermeld bij significante resultaten verwijst naar de grootte van het effect (de kans dat iemand één of meerdere tickets koopt naar aanleiding van de campagne in relatie tot de controlegroep). De percentages die worden vermeld achter ‘ticketaanschaf’ hebben betrekking op het percentage klanten dat 1 of meer tickets heeft gekocht. Dit percentage varieert tussen de diverse groepen in de campagnes.

Conclusies en aanbevelingen

1. Nieuwe klanten: maak een welkomstcampagne

De campagnes voor deze klantgroep waren gericht op personalisatie, een multistepbenadering en variatie in de communicatieboodschap. De campagnes gericht op de activatie van nieuwe klanten laten verschillende significante resultaten zien ten opzichte van de controlegroep voor wat betreft de ticketverkoop:

1. Het sturen van een videoboodschap met daarin een boodschap van de directeur of programmeur: in ronde 2 is deze campagne een factor 5.3 beter dan de controlegroep.
2. Het vermelden van 10 aanbevolen producten: in ronde 2 is deze campagne een factor 4.2 beter dan de controlegroep.
3. De nazending van een brochure: in campagne 1 scoort de campagne groep een factor van 1.8 beter dan de controlegroep. Deze multistepbenadering is dus effectief qua verkoop. Echter, het responspercentage blijft gering (3,7%), zodat het de vraag blijft of het de investering waard is gezien de druk-, porto-, en handlingkosten.

De campagnes met daarin de videoboodschap en de 10 aanbevolen producten laten bovendien zien dat de doorklikratio naar de website significant beter is dan bij de andere campagnes (zie ook 5). In de derde ronde is er geen significant effect te zien tussen de diverse campagnes, in tegenstelling tot bijvoorbeeld ronde twee. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat bij ronde twee de communicatie kort na afloop van het bezoek plaatsvond. Bij ronde drie was deze periode langer. Het lijkt er dus op dat de timing belangrijk is en dat je nieuwe klanten dus kort na hun bezoek moet proberen te activeren. Hoewel de responspercentages in de tweede campagne gering zijn, zijn de campagnes significant effectiever in termen van het aantal verkochte tickets. Het is daarom aanbevolen om een welkomstcampagne voor nieuwe klanten in te richten. Deze campagne kan bestaan uit communicatie rondom de aanschaf van het ticket, het bezoek van de klant en na afloop van het bezoek gericht op de verkoop van nieuwe voorstellingen.

2. Slapers: personalisatie en multistep aanpak is niet effectief

De campagnes in deze klantgroep waren gericht op het meten van de effecten van personalisatie en van een multistepbenadering. De resultaten tonen aan dat de campagnes geen verschillen laten zien voor wat betreft de ticketaanschaf en de e-mail open rate. De personalisatie van de aanbevelingen en de personalisatie van de aanhef levert geen significante verschillen op met controlegroepen als gelet wordt op de ticketaanschaf en de e-mail open rate. Bovendien worden de aanbevelingen van de recommendation engine niet of nauwelijks opgevolgd. De verklaring van deze resultaten is dat de klantkennis over deze groep beperkt is, zodat een gericht aanbod niet goed mogelijk is. De conclusie luidt dat personalisatie bij deze klantgroep niet nodig is. Een multistepbenadering is eveneens niet effectief.

Dit houdt echter niet in dat deze klantgroep niet ‘uit haar slaap komt’. Tijdens de derde campagneperiode heeft gemiddeld circa 7% van alle slapers tickets gekocht. Omdat de resultaten van de campagnegroepen niet significant verschillen van de controlegroep is een standaard e-mail of nieuwsbrief voldoende om hen te activeren. Het principe “the customer is on the driver’s seat” is hier zeker van toepassing. Het is een klantgroep die erg lastig te activeren is en die zelf bepaalt of ze ‘uit haar slaap komt’. Tot slot is het de vraag of de klanten uit deze groep zichzelf zouden betitelen als ‘slapers’. Wellicht hebben ze zelf het gevoel met regelmaat een bezoek te brengen aan een podiumkunst. Dit geldt waarschijnlijk niet voor de wat diepere slapers (die voorafgaand seizoen geen ticket hebben gekocht, maar wel in één van de seizoenen daarvoor). Deze groep is echter niet meegenomen in het onderzoek.

3. Passanten: ‘passanten light’ en vroegkopers moet je extra prikkelen

De campagnes bij de passanten waren er vooral op gericht om verschillen te ontdekken tussen de passanten. Er is een onderscheid te maken tussen de reguliere passanten (2 keer bezoek) en de ‘passanten light’ (één keer bezoek). De resultaten van de campagne laten zien dat er geen significant verschil is bij de reguliere passanten tussen de controlegroep en de campagnegroep voor wat betreft de ticketverkoop (beiden circa 4,5% respons). De campagne gericht op ‘passanten light’ scoort daarentegen een factor van 1,6 keer beter dan de controlegroep (3,5% versus 2,2%. Het lijkt er dus op dat de reguliere passanten uit zichzelf meer tickets kopen dan de passanten light. De passanten light komen uit zichzelf minder in actie en zijn dus meer te prikkelen met een campagne.

Een soortgelijk onderscheid is te maken tussen vroegkopers en laatkopers (klanten die respectievelijk relatief vroeg dan wel relatief laat hun ticket kopen in relatie tot de dag waarop de voorstelling plaatsvindt). De resultaten van de campagnes laten zien dat er een significant verschil is bij de vroegkopers tussen de campagnegroep en de controlegroep. Beide type aanbevelingen van voorstellingen (zowel een ‘late’ als een ‘vroege’ aanbeveling) scoren een factor van 1,5 keer beter dan de controlegroep. Dezelfde campagne bij de laatkopers laat echter geen significante verschillen zien. Het lijkt erop dat de laatkopers uit zichzelf in actie komen om tickets aan te schaffen en dat de vroegkopers extra te stimuleren zijn aan de hand van een campagne (ongeacht het type aanbeveling). Het onderzoek laat ook zien dat de keuze voor het type aanbeveling (vroege aanbeveling of late aanbeveling) geen invloed heeft op de ticketverkoop. Dit geldt zowel voor de vroegkopers als voor de laatkopers.

4. E-mail open rate: Hoe hoger in klantenpiramide, hoe ontvankelijker voor communicatie

In het onderzoek is de e-mail open rate gemeten. Het percentage geopende e-mail varieert tussen 37% en 56%, afhankelijk van de klantgroep en campagneronde (zie tabel 1). De e-mail open rate van passanten is hoger dan die van de slapers of nieuwe gasten. Er zijn echter geen verschillen in de e-mail open rate voor wat betreft de verschillende benaderingen per campagne.

5. Verhoog de doorklikratio: zorg voor goede content

Bij een aantal campagnes is de doorklikratio naar de website significant hoger in vergelijking met andere campagnes van dat experiment. In de tweede ronde voor de nieuwe klanten scoort de campagne met daarin de videoboodschap en de 10 aanbevolen producten significant beter dan de andere campagnes. In de derde ronde voor de nieuwe klanten wordt bij de e-mail met drie aanbevelingen minder doorgeklikt dan bij de e-mail met 10 voorstellingen of de e-mail met de verwijzing naar de brochure. In het algemeen toont dit het belang aan van goede contentmarketing, waarbij de klant in aanraking moet komen met interessante content en een veelheid van voorstellingen.

6. Timing: Campagnes eerder in het seizoen zijn belangrijk

De respons op de campagnes die vroeg in het seizoen plaatsvinden (oktober – december) is duidelijk hoger dan de respons op de campagnes die laat in het seizoen plaatsvinden (maart – april). Een voor de hand liggende verklaring is dat klanten vroeg in het seizoen kunnen kiezen uit een ruimer aanbod. Het is van belang om in ieder geval voldoende tijd en middelen te besteden aan de campagnes die vroeg in het seizoen plaatsvinden. Marketeers kunnen mogelijk minder stimuli aanbieden aan het einde van het seizoen.

Reflectie op het onderzoek

Dankzij de samenwerking tussen hogescholen, vijf podia en een marketingplatform zijn de negen campagnes zorgvuldig opgezet, uitgevoerd en geëvalueerd. Elk podium heeft aan de hand van een uitgebreide instructiebeschrijving voor de uitvoering van haar campagnes gezorgd. Het voordeel van de opzet is dat in het onderzoek veel data bij verschillende organisaties zijn vergaard. Op deze wijze ontstaat er een betrouwbaar beeld van de effectiviteit van de communicatiecampagnes. De conclusies overstijgen daarbij het niveau van de individuele organisaties. De resultaten zijn op een wetenschappelijke wijze getoetst op significantie. Tot slot sluit de indeling van klantgroepen aan bij de werkwijze die veel podia hanteren, waardoor relevante inzichten ontstaan die aansluiten bij de praktijk.

Het nadeel van de werkwijze is dat in de selectie van de communicatiecampagnes soms gekozen is voor de middenweg: alle podia moesten zich in de selectie kunnen vinden en in staat zijn om de campagne uit te voeren. Bovendien is het de vraag of de podia niet te veel onderling verschillen om de resultaten te mogen optellen. Een andere beperking is dat personalisatie alleen is toegepast bij ‘slapers’. Verder zijn er verschillende communicatiemiddelen buiten beschouwing gelaten, zoals massamedia (bijvoorbeeld advertenties, driehoeksborden) en sociale media (zoals Facebook). De belangrijkste beperking van het onderzoek is waarschijnlijk in het volgende gelegen: de respondenten zijn naast de experimentele campagnes in aanraking kunnen komen met andere communicatiecampagnes van de podia, zoals de reguliere nieuwsbrieven die worden verzonden, massamedia en Facebook. Omdat het praktisch ondoenlijk is om mogelijke invloeden van alle andere campagnes mee te nemen, is dus niet bekend in hoeverre deze andere campagnes van invloed zijn geweest. In de campagnes wordt dus mogelijk het effect gemeten van de campagnes die onderdeel waren van het onderzoek bovenop de werking van de reeds lopende campagnes.

Geschreven door:

Pieter de Rooij: Dr. Pieter de Rooij is hogeschooldocent (experience marketing en CRM) en onderzoeker bij Breda University of Applied Sciences. Pieter is mede-auteur van het boek ‘Get Connected: CRM in de podiumkunsten’ en docent van de CRM leergang bij Cultuurmarketing.
Wim Strijbosch: Wim Strijbosch is promovendus en junior onderzoeker bij Breda University of Applied Sciences. Wim voert op dit moment een promotieonderzoek uit naar hoe beleving en emoties in vrijetijds- en toerismecontext gemeten kunnen worden aan de hand van hersenonderzoek.
Marcel Bastiaansen: Marcel Bastiaansen is senior docent / onderzoeker bij Breda University of applied sciences, en Tilburg University. Hij doet onderzoek in het domein van vrijetijd en toerisme naar de rol van emoties in marketing en beleving, en maakt daarbij o.a. gebruik van technieken uit de cognitieve neurowetenschappen. Marcel is mede-oprichter van Breda University’s Experience lab.

Het volledige onderzoeksrapport vind je hier.