Fact-based marketing biedt kansen voor culturele instellingen om publiek te binden Project Publieksbinding

Fact-based marketing biedt kansen voor culturele instellingen om publiek te binden Project Publieksbinding Congres Podiumkunsten 18 mei 2015

Agenda

1. Aanleiding en doelstellingen van project Publieksbinding

2. Fact-based marketing voor culturele instellingen

3. Belang en drivers van herhaalbezoek voor culturele instellingen

4. Initiatieven opgezet vanuit project Publieksbinding

5. Vervolgstappen project Publieksbinding

2

Fact-based marketing biedt kansen voor culturele instellingen om publiek te binden Door veranderd overheidsbeleid zijn culturele instellingen steeds meer afhankelijk van bezoekersinkomsten.

Het VSBfonds wil ondernemerschap bij culturele instellingen stimuleren zodat zij een stevige basis krijgen door meer eigen bezoekersinkomsten

Culturele instellingen missen de expertise om middels factbased marketing de bezoekers-inkomsten te verhogen

Het VSBfonds wil culturele instellingen helpen om publieksbinding te verhogen en zo herhaalbezoek en bezoekersinkomsten te laten toenemen

Hoe kan het herhaalbezoek bij culturele instellingen op een duurzame manier verhoogd worden door inzet van fact-based marketing?

3

Tien instellingen namen deel aan project Publieksbinding fase 1

Het Concertgebouw

Rijksmuseum

De Doelen

Drents museum

Stadsschouwburg Utrecht

Groninger museum

Wilmink Theater

NEMO

Parktheater Hoorn

Kasteel de Haar

4

Agenda






5

Voor het project publieksbinding zijn een aantal doelstellingen benoemd 1

4

Eerste stap zetten met fact-based manier van marketing bedrijven

Ontwerpen initiatieven o.b.v. inzichten voor verhogen herhaalbezoek

2

5

Formuleren hypotheses voor groeirichtingen

Uitrollen van meetbare pilotinitiatieven

3

6

Begrip creëren van kenmerken en gedrag van eigen bezoekers

Impact analyseren van pilotinitiatieven

6

Er is een database opgebouwd waarbij individuele bezoekers (anoniem) worden gevolgd door de tijd VAN foto’s van de klantenbase op verschillende tijdsmomenten (statisch)

NAAR een film door individuele bezoekers te volgen door de tijd heen (longitudinaal)

T=1

T=1

T=2

T=3

T=2

T=3

7

Het klantbeeld wordt gevormd door klantkenmerken (intern en extern) en klantgegevens bij musea/podia Klantkenmerken

Klantgegevens bij musea/podia

Demografie Leeftijd

Geslacht

Gedrag …

Bezoek freq.

Socio-economisch Opleiding

Inkomen

…

Genre

Subgenre

…

Betrokkenheid Stedelijkh eid

…

Lifestyle Politiek

…

Interesses

Geografie Afstand

Week/ weekend

De bezoeker (de klant)

Vriend

Nieuwsbrief

…

Online gedrag Krant

…

Pagina’s

Inloggen

…

8

Agenda






9

Quiz 1. Welk percentage kaartkopers bezoekt een podium slechts één keer in een seizoen? a) 25% b) 41% c) 68% d) 83%

2. Welk deel van de totale bezoeken naar podia wordt gedekt door de 10% meest frequente bezoekers? a) 15% b) 25% c) 35% d) 55%

3. Welke variabele heeft de grootste invloed op het verklaren van de bezoekersfrequentie van podia? a) Opleiding b) Leeftijd c) Inkomen d) Huishoudgrootte e) Afstand t.o.v. het podium

4. Schatvraag: Hoe vaak bezoeken deed de trouwste bezoeker van Het Concertgebouw in één seizoen?

10

65% van de bezoekers is in seizoen 2012-2013 uitgestroomd De ontwikkeling van kaartkopers als functie van klantstromen Gemiddelde van 5 podia Klantstroom

Percentage kaartkopers

100%

Seizoen 2011-2012

Uitstroom

Stabiel

Instroom

Seizoen 2012-2013

65%

35%

67%

102%

Bronnen: Bezoekers Cohort View Wilmink 2012-2013, Bezoekers Cohort View Stadsschouwburg Utrecht 2008-2013, Bezoekers Cohort View Schouwburg het Park 2008-2013, Bezoekers Cohort View Het Concertgebouw 2009-2013, Bezoekers Cohort View De Doelen 2006-2013

11

1C

Van de uitstroom in 2012-2013 kwam 80% slechts één keer Verdeling van bezoekfrequentie Seizoen 2012-2013, gemiddelde van 4 podia (excl. Wilmink) Aantal bezoeken Base

1x per jaar

68%

2x per jaar

11%

3 t/m 6 keer per jaar

13%

7 t/m 11 keer per jaar

1x per maand of meer

Instroom

5%

2%

Uitstroom

85%

10%

5%

80%

10%

7%

0%

2%

0%

1%


100%

12

Podia zijn sterk afhankelijk van een kleine groep bezoekers: 10% van de bezoekers zorgt voor 55% van de bezoeken

2D

Verdeling van bezoeken per kaartkoper in seizoenen '10-'11, '11-'12 en '12-'13 gesorteerd naar zwaarte Seizoen 2012-2013, gemiddelde van 5 podia Deciel

Percentage van totaal aantal bezoeken 55%

Top 10% 14%

10% - 20% 7%

20% - 30% 30% - 40%

Topdeciel bevat de kaartkopers met de hoogste bezoekfrequentie

5%

40% - 50%

3%

50% - 60%

3%

60% - 70%

3%

70% - 80%

3%

80% - 90%

3%

Onderste 10%

3%


100%

13

Afstand en leeftijd zijn belangrijkste variabelen in het verklaren van de bezoekfrequentie Bijdrage aan R2 (x10-2)* Coëfficiënt ** Leeftijd

7,1

0,26

Bijdrage aan R2 (x10-2)* Leeftijd

Bijdrage aan R2 (x10-2)*

Coëfficiënt **

16,8

0,09

% Personen 65+

1,8

Afstand

1,0

-0,08

Afstand

1,2

-0,13

Afstand

1,5

Huishoudgrootte

0,2

-0,05

Huishoudgrootte

0,2

-0,11

Hoge opleiding

0,6

WOZ-waarde

0,2

Urbanisatie

0,1

Urbanisatie

0,3

0,07

0,05

3B

Coëfficiënt ** 0,38 -0,11 0,43

0,11

Conclusies Bijdrage aan (x10-2)* Afstand

2,5

WOZ-waarde

0,4

% Personen 15-24

0,3

Urbanisatie

0,2

R2

Bijdrage aan (x10-2)*

Coëfficiënt ** -0,15

Afstand 0,06

-0,17 0,06

2,9

% Personen 25-44

0,5

Sociale klasse

0,1

% Personen 65+

0,2

R2 Coëfficiënt ** -0,22 -0,15 -0,08 0,12

• Als leeftijd aanwezig is in dataset is dat de belangrijkste verklarende variabele. • Afstand t.o.v. het podium heeft daarnaast hoogst verklarende waarde. • Indicatoren van welstand (WOZ-waarde en opleiding) en urbanisatie verklaren de bezoekfrequentie in mindere mate. • Klantduur is niet meegenomen in de regressie zodat nieuwe klanten ook op verwachte bezoekfrequentie gescoord kunnen worden.

* R2 is de proportie verklaarde variantie van het regressiemodel en is een indicator van hoe goed het model in staat is de te voorspellen variabele (in dit geval bezoekfrequentie) te voorspellen. ** Met behulp van regressieanalyse is een regressieformule gemaakt, waarmee de bezoekfrequentie kan worden berekend op basis van waarden van de voorspellende variabelen. De coëfficiënt is de gestandaardiseerde bèta en geeft aan hoe zwaar de variabele meeweegt in deze formule.

14

Bezoekers ouder dan 60 jaar komen frequenter naar Het Concertgebouw Bezoekfrequentie per leeftijd Alle kaartkopers uit seizoen 2012-2013 9,0

Aantal events per kaartkpoer

8,0 7,0 6,0

X3,7

5,0 4,0 3,0

X1,7 2,0 1,0 0,0 15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

85

90

95

Leeftijd

Bron: Bezoekers Cohort View (BCV) v1.0 (2000-2013).

15

Na drie bezoeken heeft een kaartkoper een vast bezoekpatroon Kans op een extra bezoek gegeven dat de kaartkoper het podium N keer heeft bezocht Gemiddelde van 5 podia, seizoen 2012-2013 100% 90%

Na drie bezoeken is de kans op een vierde bezoek 76%

Kans op een volgend bezoek

80% 70%

76%

77%

3

4

80% 75%

77%

64%

60% 50% 40% 32% 30% 20% 10% 0%

1

2

5

6

7

Aantal bezoeken reeds gedaan


16

Intentie voor herhaalbezoek is het hoogst in de eerste maand na het bezoek Verdeling timing van aankoop kaartje voor 2e event ten opzichte van 1ste bezoek % instromers dat na een 1ste aankoop voor 1 concert nog een herhaalbezoek deed

100% 17%

10% 9% 7%

7%

6%

6%

< t-1

t-1

t+1

t+2

t+3

t+4

t+5

6%

t+6

6%

t+7

6%

t+8

6%

t+9

5%

5%

5%

t+10

t+11

t+12

Aantal maanden na 1e bezoek 1e

t= bezoek


17

Van de bezoekers van het Drents museum bezocht 35% het Groninger museum en andersom ook Percentage bezoekers dat verschillende musea bezocht in 2013

Museum

Gemiddeld*

35%

35%

2%

2%

3%

3%

39%

Totaal**

61%

8%

3%

10%

14%

7%

3%

11%

14%

4%

3%

15%

42%

64%

34%

50%

8%

31%

37%

3%

7%

36%

26%

* Ongewogen gemiddelde berekend. ** Hierin worden museumkaarthouders maximaal één keer geteld. Bron: Museumkaart (data 2013).

18

Agenda






19

Vanuit de ontworpen initiatieven zijn negen meetbare pilotinitiatieven uitgerold

20

Bijna alle ROI’s van de geëvalueerde initiatieven zijn positief ROI (Return on Investment) en conversie van alle pilot-initiatieven van het project Publieksbinding

25

Kasteel de Haar

De ROI zet de investeringen van een campagne af tegen de extra gegenereerde omzet

24

Het Concertgebouw 12

Stadsschouwburg Utrecht

Drents museum

ROI

Extra omzet - Campagnekosten

ROI =

De Doelen

2

Campagnekosten

Parktheater

Nemo

1

Een positieve ROI betekent dat de investering zichzelf heeft terugverdiend.

Wilminktheater 0 Rijksmuseum -1 0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

9%

10%

Conversie

Grootte van de bol geeft de potentiële opbrengst bij uitrol aan.

21

Uit de uitgerolde pilot-initiatieven kunnen we een lering trekken op een aantal vlakken Aanbod • Het versturen van een goede mailing met inhoudelijke tips levert de hoogste ROI. • Een promotioneel aanbod, zoals een korting, geeft in andere sectoren vaak een hogere conversie. Echter, bij deze pilots voor culturele instellingen bleek dit niet het geval.

Timing • Het blijkt effectiever om klanten zo snel mogelijk na hun bezoek te benaderen met een volgende aanbod dan maanden later.

Conversie • Het is belangrijk om bij het evalueren van initiatieven verder te kijken dan alleen de directe conversie. De benaderde klanten kunnen ook gestimuleerd worden om naar andere concerten te gaan naast het promotie concert. Tevens kan het directe bezoek leiden tot een hoger aantal bezoeken in de toekomst.

Let op: conclusies zijn op basis van vijf pilot initiatieven. 22

Bureninitiatief de Doelen Korte omschrijving

Uitwerking van het Bureninitiatief

Bij de buren moet het gevoel ontstaan dat de Doelen een goede keus is voor een (last minute) beslissing om een avondje uit te gaan, vanwege gemak en het feit dat ze als buurtbewoner een streepje vóór hebben.

Uitwerking van het initiatief Er zijn flyers verspreid in de naburige postcodegebieden van de Doelen in vier versies: 1. 2. 3. 4.

7 tips met rondleiding en 15% korting. 7 tips met 15% korting. 7 tips met rondleiding. 7 tips.

Doelgroep van het initiatief A. Directe buren (<500m)

B. Andere buren (0,5km-5km) De flyers zijn eind september verspreid.

De campagne heeft zichzelf bijna 2x terugverdiend Effect van bureninitiatief van de Doelen

Component

Bedrag

# bezoeken

Toelichting

Actie-effect

€84k

5,1k

Totale omzet van de verkochte kaarten van de respondenten.

Autonoom effect

€58k

3,4k

Totale omzet van de controlegroep, geschaald naar de grootte van de actiegroepen.

1,7k

Totale extra omzet behaald door de actie.

Additionele inkomsten

Kosten

€25k

€9k

Kosten van de campagne.

ROI=1,9 Resultaat

€17k

Behaald resultaat van de campagne.

Conversie bij korting en rondleiding is het hoogst Conversie per type flyer

Soort flyer Conversie buren 0,5km-5km

Korting+ Rondleiding

4,2%

4,0%

2,4%

3,8%

2,7%

Flyer

Controlegroep

3,9%

3,2%

Korting

Rondleiding

Conversie directe buren <500m

1,9%

1,5%

0,7%

Alle conversies verschillen significant van de controlegroep met een betrouwbaarheidsinterval van 90%.

Penetratiegraad binnen straal van 1km van de Doelen is sterk gestegen Indirecte effect van bureninitiatief van de Doelen Alle kaartkopers bij de Doelen in periode 1 oktober 2014 t/m 11 januari 2015 Afstand t.o.v. de Doelen Penetratiegraad

<500m

2,1%

0,5-1km

1,6%

5-10 km

Totaal

1,3%

0,2%

0,3%

Delta # bezoeken

15,6%

2,3%

1-5km

>10 km

Delta t.o.v. vorig jaar

243

17,3%

64

5,6%

1,5%

7,3%

6,1%

568

279

-1k

1,6k

1,1k

Van de 568 extra bezoeken waren er 60 toe te wijzen aan het Bureninitiatief. Dit is 10,2% van het totaal extra bezoeken.

Uitbreiding van de campagne kan leiden tot een omzetstijging van €111k Potentieel effect van bureninitiatief van de Doelen Scenario

Driver van extra resultaat

Potentie % omzet ’13-’14

Extra resultaat

# doelgroep

conversie1

# keer per jaar

3,2%

1

0

Pilot met 4 aanbiedingen voor (directe) buren

€17k

0,3%

1

Korting: alle directe buren* <500m

€18k

0,3%

4k

4,0%

1

2

Scenario 1, 4x per jaar

1,4%

4k

4,1%

4

3

Korting+rondleiding: alle buren* >500m, <5km

4

Scenario 3, 4x per jaar

€75k

€27k

€111k

24k

0,5%

20k

4,2%

1

2,1%

20k

4,3%

4

* In actiegebied, uitgegaan van evenveel aangeschreven huishoudens als in pilot. 1 Conversie zal stijgen met de frequentie van de actie, omdat de kans op herhaalbezoek hoger. wordt naarmate iemand vaker komt.

ÓNZE RESULTATEN… - Waren ontmoedigend: slechts 34 kaarten op actieprijzen verkocht - Lastig meten: - huis-aan-huis verspreiding, grote aantallen niet bestaande klanten - lastig neveneffect te bepalen bij rest programmering

LEERPUNT 1 - Marketinganalyse aan voorkant én achterkant - Meting van indirect effect - Altijd werken met controlegroep, anders kan je niks

LEERPUNT 2 - Dóe wat met je inzichten - Kies juist/ook/vooral voor de ‘open deur’

KORTOM -

Indrukwekkend! Techniek en werking duidelijk Voelt nog onwennig Dus: meer testen en het eigen maken - bij campagnes waarbij dergelijke ROIberekening mogelijk is. - later uitrol naar meer (alle?) campagnes?

NOTE TO SELF... • Liever drie campagnes goed, dan zes campagnes • Bedenken, testen, controleren en behouden wat goed is • Geldt voor alle campagnes, groot en klein

Agenda






41

Vervolgstappen Project Publieksbinding

1 Standaardiseren van inzichten biedt potentie door gelijkenis tussen podia

Borgen van huidige inzichten

De expertise en een analytische omgeving en tools ontbreken om longitudinaal klantbeeld periodiek op te bouwen

2 Veel impact is behaald op lastige Marketing P ‘Promotie’, uitbreiding naar andere P’s biedt potentie

Data was beperkt beschikbaar, zo ook over de verschillende distributie kanalen

Product

Prijs

Plaats

Promotie

Aansluiten nieuwe instellingen op een nieuwe thema

Data met betrekking tot het (online) oriëntatie proces niet ontsloten

42

Vragen

Contact Florens Booij Adviseur VSBfonds [email protected]

43

Fact-based marketing biedt kansen voor culturele instellingen om publiek te binden Project Publieksbinding

Recommend Documents