Jeroen van de Poll en Viviane van Wensen, Category & Trade Company
Wie herkent het niet: er is zoveel data beschikbaar en je wéét dat de informatie die je zoekt erin zit. Maar hoe krijg je de gewenste informatie uit de data?
In marktdata zitten ongelofelijk veel gegevens. Offline- en online-verkopen, van meerdere jaren, variërend van een heel jaar tot ‘op weekbasis’. Alle producten uit je categorie, op alle niveaus. En dan gaat het ook nog om heel veel feiten, zoals omzet, prijzen en distributie.
Het is een hele kunst om de brei van data te filteren en zodanig weer te geven dat je er zoveel mogelijk informatie uit kunt halen. Het gaat erom zo efficiënt mogelijk om te gaan met de data die beschikbaar is. Juist omdat er zoveel data is, wordt er op dat vlak ook steeds meer van fabrikanten en leveranciers verwacht. De wereld wordt meer ‘datadriven’, de tijd van ‘onderbuikgevoel’ is voorbij. Klanten vragen om bewezen feiten en onderbouwde analyses.
Als je de data niet goed op orde hebt, sta je al 1-0 achter. Als je goed met de data om kunt gaan, weet je precies wat er aan de hand is en waar kansen liggen
Toegang tot data
Als trade marketeer is het van groot belang om kennis van de markt te hebben. Je hebt de marktdata nodig. Voor de onderbouwing naar marketing, sales en jouw retailers, maar ook om de markt te begrijpen en te volgen. Niet elke trade marketeer heeft volledige toegang tot al deze data, dit hangt af van de aanlevering vanuit de marktdataleverancier (IRI, Nielsen). Het kan gaan om:
* Een volledige database waarin je zelf de gewenste selecties maakt
* Een online omgeving naar een dashboard van rapportages
* Periodiek een ‘datadump’ in Excel
* Algemene rapportages en presentaties
Zorg dat je de data begrijpt
Op welke manier de toegang tot de beschikbare data ook is ingericht, het is van groot belang dat je de data kunt lezen, dat je de data begrijpt en weet wat je ermee kunt doen. Als je de data niet goed op orde hebt, sta je al 1-0 achter. Als je goed met de data om kunt gaan, weet je precies wat er aan de hand is en waar kansen liggen. Retailers waarderen de informatie op maandbasis en vertrouwen de fabrikant daarin. Dit leidt tot een betere relatie met de retailer en je wordt gezien als een belangrijke speler.
Van Excel-brei naar inzichten
Maar dan komt de data binnen en voel je de paniek langzaam een beetje opkomen. De aangeleverde data is een Excel-brei, je ziet alleen maar cijfers over artikelen, veel kolommen en veel rijen. De klant heeft een vraag en verwacht daar zo snel mogelijk een goed onderbouwd antwoord op. Hoe haal je uit de data de inzichten die je nodig hebt? Als je toegang hebt tot de database, welke selecties kun je dan het beste maken en hoe ziet de gewenste output eruit? Hoe kan je de data zo organiseren dat je in niet al te veel tijd toch de juiste analyse kunt maken? De basis ligt in het op orde hebben van je data, een goede organisatie van de ‘data-toegankelijkheid’ en echt begrijpen wat je nu tot je beschikking hebt.
Vervolgens is het de vraag: wat wil je weten? Dat is vaak best veel. Je wil inzicht krijgen in de categorie. Welke segmenten zijn er, welke groeien, hoe zijn de prestaties van een bepaald merk, waar liggen kansen? Welke artikelen presteren goed en welke verdienen meer aandacht? Zijn er artikelen die het minder goed doen en waar ligt dat aan? Is het de prijs? Zijn het de promoties, of is het juist het gebrek aan promoties? Ligt het artikel niet duidelijk in het schap, of kun je het beter vervangen door een introductie? En als je een nieuw product introduceert, hoe kan je deze introductie dan volgen? Voldoet de introductie aan je verwachtingen, gaat de distributieopbouw zoals gepland, hoe doet het product het ten opzichte van een vergelijkbaar product? Doordat inzichtelijk is of het goed gaat met een introductie, kun je op tijd bijsturen. Ook promoties zijn belangrijk om te volgen. Zijn deze goed in kaart gebracht? Welk type promotie draagt het meeste bij?
Top 10 ‘must do’-analyses
De hoeveelheid van vragen is evident en structuur en keuzes in je analyses zijn een belangrijk vertrekpunt. We hebben een selectie gemaakt van de top 10 ‘must do’-analyses, die je altijd op weg helpen naar de juiste inzichten. Deze top 10 vormt de basis. Hiermee kun je snel verder en kun je de verdieping zoeken die je nodig hebt.
Top 10 analyses voor trade marketeers;
1. Boomgrafiek
2. Category Scorecard
3. Distributie / rotatie overzicht
4. Ranking
5. Retailer / Brand overzicht
6. Prijsmonitor
7. Introductie / sku monitor
8. Fair Share overzicht
9. Promotie overzicht
10. Schapanalyse
Concurrentie stap voorblijven
Dankzij de juiste analyses weet je wat er speelt en kun je de retailer overtuigend voorzien van goede, betrouwbare informatie. Als het assortiment goed in kaart is gebracht, kun je de retailer helpen met het indelen van het schap. De ruimte in het schap is beperkt, dus die ruimte wil je zo efficiënt mogelijk gebruiken. Door een goede promotie-analyse, kun je samen met de retailer kijken welke promotie het meeste effect heeft en hoe je die het beste in kan zetten.
Kortom, door de juiste analyses te gebruiken, kun je de data in je voordeel laten werken en blijf je een stap voor op de concurrentie. Zorg dan ook dat je jezelf blijft ontwikkelen. Dat je data leert lezen en gebruiken door goede duidelijke analyses te maken. Krijg inzicht in welke data bij jou als trade marketeer beschikbaar is en wat voor jou de gewenste vorm van data-aanlevering is. Realiseer je het belang van het op orde hebben van een goede datastructuur. Gebruik de beschikbare data en realiseer een ‘datagedreven’ groei van de categorie.
Reageren of ideeën?
In elke editie van FoodPersonality.Work zullen we een onderwerp van category management bespreken. Heb je suggesties voor onderwerpen of een verdieping, of wil je reageren, laat het Jeroen van de Poll en Viviane van Wensen (rechts) weten via jeroen@ct-company.nl en viviane@ct-company.nl.
