De brandgagement KPI
Op het idee gebracht door Marco, heb ik eens nagedacht over wat de beste ‘key performance indicator’ voor brandgagement zou zijn. En daarbij kwam ik op de volgende formule:
Brandgagement KPI = a/(0,01*3*t) + r/(0,09*3*t) + p/(0,9*3*t)
… waarbij a het aantal actieve consumenten is, r het aantal reactieve consumenten, p het aantal passieve consumenten en t het totaal aantal consumenten.
UPDATE: Interesse in marktgemiddelden? Klik hier
De basis van deze formule is de stelling dat van alle consumenten ongeveer 90% alleen maar leest en kijkt, 9% op bijvoorbeeld fora, weblogs en polls reageert en 1% echt pro-actief met je merk aan de slag gaat.
Als je een website hebt waarop je je klanten opzettelijk betrekt bij je innovatie, merkbouw en/of marketing, en de verhouding ‘passief/reactief/actief’ van deze klanten komt overeen met de bovenstaande stelling, dan is je brandgagement KPI dus precies 1. Heb je alleen maar passieve klanten, dan is je KPI 0,37 (het minimum). En heb je alleen maar actieve klanten, dan is je KPI 33,33 (het maximum).
Met een old skool website – zonder online reactiemogelijkheid – zit je volgens deze formule dus per definitie aan een KPI van 0,37 vast. Maar met een blog ga je al snel richting de 1,0 of zelfs er overheen. En met een Wiki… ga je mogelijk helemáál ‘los’.
Wat vinden jullie van deze formule? Is ie te simpel, te moeilijk, slaat ie echt helemaal nergens op of is ie precies goed?
Carl Mangold is een expert op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), met de focus op het veilig en ethisch verantwoord inzetten van deze technologie. In de loop van zijn carrière heeft Carl de evolutie van AI in marketing van dichtbij meegemaakt. Waar AI aanvankelijk vooral werd ingezet om prospects te herkennen en segmenteren op basis van hun klik- en koopgedrag, heeft de technologie zich inmiddels ontwikkeld tot een krachtig middel dat (klant-)communicatie over de volledige breedte kan ondersteunen of zelfs vervangen. Stonden ethiek en privacy altijd centraal bij de toepassing van AI voor geautomatiseerde klantsegmentatie, met de opkomst van generatieve AI zijn veiligheid en betrouwbaarheid nog belángrijker thema's geworden. Carl zet zich in om bedrijven te begeleiden bij het verantwoord implementeren van AI-oplossingen die niet alleen efficiëntie en klanttevredenheid verhogen, maar ook voldoen aan de hoogste ethische en veiligheidsstandaarden. Met zijn diepgaande kennis van AI en zijn toewijding aan veilige praktijken, helpt Carl organisaties de balans te vinden tussen innovatie en verantwoordelijkheid. Zijn werk draagt bij aan het creëren van betrouwbare AI-systemen die zowel de bedrijfsdoelen als de belangen van klanten dienen.
Interessante formule Carl waarover ik graag verder wil meedenken!
Eén van de aspecten waar deze formule nu geen rekening mee houdt is de factor tijd. Over welke periode spreek je en vooral ook, hoe lang is de passieve/reactieve/actieve bezoeker aanwezig? Een ander aspect is dat als je alleen maar actieve bezoekers hebt, het niet meer te beheersen is en niemand meer naar elkaar luisterd. Geen ideale situatie terwijl in bovenstaande formule de KPI daarmee wel een hogere score haalt. Eén van mijn stellingen is dat de verhouding 90:9:1 de meest natuurlijke is en het minste energie van buiten kost (geld, capaciteit, middelen) om het in stand te houden. Is deze uit balans dan moet je altijd bijsturen om het in banen te leiden.
Ik denk dat je een fout maakt in je stelling dat actieve bezoekers helemaal niet naar anderen luisteren, Marco. Kijk maar naar MarketingFacts: de meest actieve bezoekers (waarvan ik er zelf eentje ben) kijken en reageren ook bijzonder veel. Passief > reactief > actief is een cumulatieve progressie, met 100% actieve bezoekers ben je echt absoluut het blijst. 😉
Carl, ik zeg niet dat actieve bezoekers helemaal niet luisteren maar wat ik bedoel is dat het je als organisatie meer energie gaat kosten om het te coordineren. Neem als voorbeeld Marketingfacts. In de tijd dat er 50 bloggers waren was het voor mij veel eenvoudiger te managen dan nu met ruim 80 bloggers. Ergens ben ik over een grens heen gegaan waardoor de balans is door geslagen. Ik ben onevenredig veel tijd kwijt om achter de schermen alles draaiend te houden. Dat is ook logisch; vraag is alleen, waar ligt het optimum?
Je kunt ’t ook omdraaien: naarmate je meer energie in je website stopt, haal je een veel hogere brandgagement KPI. Consumenten zijn net relaties, wat dat betreft 😉
Nee dus, meer betrokkenheid van buitenstaanders wil niet zeggen dat je evenredig meer resultaat boekt. Dat is dus mijn hele punt, je zult moeten werken naar een optimum!
Die brandgagement KPI is overigens een indicatie vergelijkbaar met ‘de zoetheid van appels’, niet met ‘de hoeveelheid zoete appels’. Je zult er dus nog een standaard bereikcijfer naast moeten zetten, om het plaatje compleet te maken.
Verder, voor wat betreft je vraag over de factor tijd: ik stel voor om standaard drie brandgagement KPI’s te meten: eentje per dag, eentje per week en eentje per maand. In die dag-KPI zijn consumenten ‘actief’ als ze minimaal eenmaal per dag iets creëren, in de week-KPI zijn ze al ‘actief’ als ze eens per week wat in elkaar draaien en in de maand-KPI noem je een consument al ‘actief’ als ie slechts eens per maand iets creatiefs doet.
@Erik, de man van de MF statistieken: zou jij eens kunnen uitrekenen wat volgens bovenstaande formule MarketingFacts’ brandgagement KPI’s zouden zijn, van de afgelopen maand, week en dag? (Je moet hierbij dus de postings, reacties en bezoeken van Marco zélf niet meerekenen, want hij is ‘het merk’ dat ons uitnodigt. Wij bloggers zijn de actieven, iedereen die alleen reacties achterlaat zijn reactieven en de rest groepeer je onder de ‘p’).
Klopt, Marco, maar dan zit je wel een puntje te ver in je berekening. Om die appels-vergelijking aan te houden: deze KPI geeft alleen maar aan hoe zoet je appels zijn, niet hoeveel je ermee verdient.
Dit geldt overigens ook voor standaard bezoekcijfers: één bezoeker is niet op elke website evenveel geld waard.
Interessante formule en idee om dit zo uit te werken.
Die 1, 9 en 90 % kan per type uiting erg verschillen (een forum zal andere ‘standaard’ verdeling hebben dan een website met een poll) wat je zelf al aangeeft, het lijkt mij interessant om de ‘gemiddelde waarden’ voor de verschillende types te weten. Het vergelijken van verschillende uitingen wordt nu moeilijk, doordat de verdeling in constantes is gevat.;
Scoort mijn blog met KPI 15 nu beter of slechter dan mijn WiKi met KPI 22?
Wellicht een interessant afstudeeronderwerp?
Ik zou er een afstudeeronderwerp van maken. Ik mis nu nog een duidelijke wetenschappelijke basis. De getallen en berekeningswijzen komen voor mijn gevoel uit het niets. Het lijkt mij dat een dergelijke formule getoetst zou moeten worden. En je noemt het dan netjes ‘Mangold Brandgagement formule’:-).
@Marco
ik ben de regel tegengekomen in het boek ‘Citizen Marketers’ maar daarin worden ook afwijkende voorbeelden genoemd. Zou wel benieuwd zijn naar een overzicht van verschillende blogs, wiki’s etc. met de percentages. Wellicht iets wat de lezers van MF al zouden willen delen? (+ data her en der van inet?)
nou, zij hebben het over de “1 percenters” als zijnde de creative groep die contributen aan brands in de vorm van (online) content. Daarbij werden wat voorbeelden genoemd als onderbouwing voor deze 1 procent regel, waarbij er volgens mij ook voorbeelden voorbij kwamen waarbij de ‘1% groep’ slechts 0,3% groot was, en voorbeelden waarbij de ‘1 % groep’ maar liefst 4,5% groot was.
(Heb het boek nu niet bij de hand, dus kan exacte voorbeelden niet aanhalen.)
Dit is natuurlijk een enorme afwijking, vandaar dat het mij interessant lijkt om cijfers hierover te verzamelen. Ik zal in elk geval een poging doen komend weekend om het een en ander op te duikelen.
Waarom vermenigvuldig je niet de uitkomst met 3? Dan heb je een schaal van 0 tot 100 wat weer beter aankomt bij probleemeigenaren cq managers. Kun je een prima rapportcijfer van maken.
‘k Zat even in bespreking, leuk om te zien dat er goed over gediscussieerd wordt.
@C. vd Berge: Het klopt natuurlijk dat de gemiddelde brandgagement KPI niet voor alle media netjes op 1,0 uit zou komen. Maar dat is volgens mij niet vervelend.
Om op je voorbeeld “Scoort mijn blog met KPI 15 nu beter of slechter dan mijn WiKi met KPI 22?” te reageren: in brandgagement scoort een Wiki haast per definitie beter dan een blog. Maar een KPI van 15 voor een blog kan voor blogs wel eens bizar goed zijn, terwijl een KPI van 22 voor een Wiki een beetje tegenvalt.
Als we de bovenstaande formule als uitgangspunt nemen, en daar de dag-, week- en maand-KPI’s van diverse (actie-)sites, blogs en wiki’s mee meten, komen we tot een marktgemiddelde waar iedereen zich aan kan spiegelen. -> Wie van de lezers wil hieraan meewerken?
Al met al denk ik dat we met deze formule een makkelijk bruikbare en eenduidige bandbreedte hebben, waarbinnen diverse media met elkaar vergeleken kunnen worden.
@Bart: Met een schaal van 0 tot 100 wek je de indruk een lineaire beoordeling te hebben. En dat is deze formule natuurlijk niet. 😉
Leuk dat je wilt meehelpen, C.! (Wat is je voornaam eigenlijk?)
Stuur de data in Excel naar mijn e-mailadres, en ik maak er volgende maand een mooi overzichtje van. Alle data wordt vertrouwelijk behandeld, alleen als je specifiek aangeeft dat ik de naam van je website/blog/wiki/network/applicatie openbaar aan je cijfers mag koppelen zal ik dat doen.
Ik vind het een elegante formule, waar natuurlijk wel iets op aan te merken valt, maar alles beschouwend lijkt me dit een goed startpunt.
Als je met deze formule aan het meten slaat, zoals Carl voorstelt doe je denk ik zeer waardevolle informatie op. Zou best mee willen doen – jammer dat ik de World66 stats niet meer vrijelijk kan gebruiken, dat was een mooie bron van informatie geweest.
@Richard: Da’s inderdaad erg jammer. Maar eh: wellicht heb je nog een maandje data van vóór de verkoop in de kast liggen? 😉
@Carl,
mijn voornaam is Chris (eigenlijk Christian)
Ben benieuwd hoeveel data je toegestuurd krijgt! 🙂
Kan iemand mij vertellen wat de toegevoegde waarde is van alles in de noemer met 3 te vermenigvuldigen? Of lees ik ergens overheen.
kijk weer wat geleerd vandaag :o)
Wat ik mis in de formule is dat het beperkt wordt tot alleen je eigen site. Reacties worden veelal ook op andere sites gegeven. Je mist zondoende ook het virale aspect. Het kan bijvoorbeeld zo zijn dat je op je eigen site een KPI haalt van nog geen 0.38 terwijl er op een site van een derde partij wel acief en reactieve consumenten zich bezighouden die eigenlijk veel meer waard zijn dan de reacties op je eigen site. Of nog beter je hebt op je eigen site niet veel reacties maar in de blogosfeer onstaat een blogstorm (met linkjes naar jouw site). Hoe neem je dit mee in de KPI?
Ik vind de formule gebaseerd op de verdeling wel kloppen. De opmerking van Bas vind ik wel hout snijden, maar zoals hij zelf al aangeeft, inderdaad moeilijk mee te wegen.
In mijn ogen zouden er een aantal deltawaarden in kunnen staan. Dit zou betekenen dat verschuivingen in betrokkenheid of een verandering van t een extra effect op je KPI hebben.
Daarnaast zou de activiteitsfrequentie van a en r een factor kunnen zijn. Als ze uniek te onderscheiden zijn in mijn ogen ook een indicator van betrokkenheid.
Of zoek ik dan naar complexiteit die er niet zou moeten zijn?
Interessante discussie geworden!
Zou het overigens geen brandgagement KPI gaan noemen (sorry Carl) maar eerder een term dat aansluit bij de internationaal gebruikte terminologie rondom engagement-gerelateerde KPI’s (zie ook mijn eerdere link naar werk van Eric Peterson).
@Marc: Je opmerking over deltawaarden snap ik niet. Maar voor wat betreft je opmerking m.b.t. de activiteitsfrequentie van a en r: deze zie je volgens mij al prachtig terug in het verschil tussen de dag-, week- en maand-KPI’s. (In de dag-KPI zijn actieve consumenten dagelijks actief, in de week-KPI minimaal eens per week en in de maand-KPI minimaal eens per maand).
Carl, niet mee eens want ik gebruik die verhoudingen tussen passieven, reactieven en actieven al bijna een jaar ook op andere gebieden dan brandgagement. Dat het ook toepasbaar is binnen brandgagement is natuurlijk mooi meegenomen 😉
Ik zeg ook niet dat die p/r/a-verhouding niet op andere gebieden bruikbaar zijn, ik zeg alleen dat die EM, CI en DI niet geschikt zijn om brandgagement mee te meten.
Het belangrijkste woord in de definitie van brandgagement is ‘opzettelijk’: brandgagement is enkel en alleen het opzettelijk betrekken van je klanten bij je innovatie, merkbouw en marketing. En met die brandgagement KPI wil je dan natuurlijk het resultaat van die opzettelijke actie meten.
KPI’s zoals die EM van Eric Peterson meten ook ‘engagement’-achtige dingen die niet noodzakelijkerwijs een reactie zijn op de door jou opzettelijk gestartte brandgagement activiteiten. En zodra je die gebruikt verlies je dus de 1-op-1 oorzaak/gevolg-connectie…
Carl, maar als je het opzettelijk doet dan slaan de gebruikte wegingsfactoren nergens meer op omdat die nu juist op de organisache werking van online communities zijn gebaseerd. Dus zonder invloed van buitenaf (door bijvoorbeeld een merk).
De wegingsfactoren hebben twee doelen, Marco:
1. Een reactieve consument is meer waard dan een passieve, en een actieve is weer meer waard dan een reactieve. En je hebt dus sowieso een progressief setje weegfactoren nodig.
2. Door deze weegfactoren omgekeerd evenredig van ‘de organische normaal’ af te leiden, hoop ik het hierboven genoemde verschil in waarden in de juiste verhouding te zetten.
… en met een beetje mazzel komt de brandgagement KPI van een wiki hiermee zónder positieve of negatieve opzettelijke invloed netjes op ‘1’ uit. En kun je dus stellen dat je ‘goed’ bezig bent als je die KPI boven de normaal drukt, en ‘slecht’ als je deze er onder trekt.
Carl, in dat geval kun je iedere willekeurige oplopende wegingsfactor nemen en pleit het ervoor dat je deze formule nog niet moet gebruiken maar er eerst beter onderzoek naar zou moeten doen (zoals hierboven al is gesuggereerd).
Ik ben geen universitair, maar een hogeschool ingenieur. En ben daarom nogal empirisch ingesteld: gewoon beginnen met een goede aanname, en vervolgens finetunen tot het gewenste resultaat bereikt is. Werkt mijns inziens een stuk sneller dan eerst denken tot je een ons weegt, en dan pas wat doen 😉
Maar oké, de huidige weegfactoren gaan er zonder onderbouwing van uit dat een reagerende consument 10x zoveel waard is als een passieve consument, en dat een actieve consument weer 10x zoveel waard is als een reactieve. En dat zou inderdaad best wel eens anders kunnen zijn.
@Iedereen: Kent iemand wellicht een betere factorisatie, gebaseerd op gemeten resultaten?
Kijk, we komen er wel als we wat doorzagen 😉
Volgens mij is een KPI een concrete doelstelling die je wilt behalen als meetbaar resultaat voor het bereiken van een groter doel. Deze brandgagement-definitie (want dat is het volgens mij) ís dus ook geen KPI, maar maakt het mogelijk om er eentje te bepalen (bijv. Brandgagement >1). Toch?
Hmmm, bij nader inzien bedoel ik “formule” i.p.v. “definitie”.
@Carl: jouw citaat geeft aan wat ik bedoelde: een heel concrete doelstelling voor een vaststaande periode. Enige verschil is dat ik altijd geleerd heb dat die concrete doelstelling de KPI is en jouw citaat zegt dat de te meten eenheid de KPI is.
Hoe dan ook, het is in ieder geval goed dat er een handvat wordt gegeven om de betrokkenheid van klanten bij een merk concreet en meetbaar te maken. Daar zijn we het volgens mij over eens!
Hier nog even wat input vanuit ‘Citizen Marketers’ over de 1 percenters:
Voor Wikipedia en Yahoo Groups ging de 1% regel op. Yahoo Groups zag ook de ongeveer 10% mensen die bijdroeg aan content, maar niet zelf creeerde (reageerde dus)
Voor de Quickbooks Community was het 0,9% die nieuwe content threads creerde, Voor TiVoCommunity.com was dit echter maar 0,3% en voor ProductWiki.com was dit zelfs maar 0,2%
channel9 (channel9.msdn.com) laat ook een percentage van 0,2% zien
Het lijkt dus wat kort door de bocht te zijn om de 1% als constante in een formule mee te nemen…
Die 1%-regel is ook meer een vuistregel dan een harde constante Chris; dat is ook wat ik in mijn presentaties probeer duidelijk te maken. Ik ken ook ‘online communities’ waar nagenoeg geen interactie aanwezig is. Heeft vooral ook te maken met waar de bezoekers vandaan komen en met welke intentie ze komen.
In ieder geval dank voor de aanvulling!
@Marco
dat weet ik ook, maar daarom heb ik wat moeite met het feit dat deze wel als constante in de formule zijn verwerkt.. Het is mij op dit moment onduidelijk waar deze regel vandaan komt. Is het een industriegemiddelde? dan ben ik benieuwd naar de cijfers erachter 🙂
Gezien het aantal reacties is het duidelijk dat dit onderwerp iets losmaakt. Maar is hier geen sprake van een achterhoede gevecht? Volgens mij is het bij engagementstudies de bedoeling om een beter inzicht te krijgen in de waarde en het gedrag van consumenten. Wanneer we beiden proberen te voorspellen met behulp van een paar zelf bedachte cijfers dan heeft dit allemaal maar beperkte waarde. Dit lijkt op het bewijzen dat de 80-20 regel juist is. De vraag is dan opportuun wat je er nog mee kunt. Dit hangt m.i. af van de vraag WAAROM consumenten actief, reactief of passief zijn. Dat hangt niet alleen af van de mate van engagement met het onderwerp. Ook de voor het onderwerp beschikbare tijd speelt een rol. Als ik vandaag actief ben, kan ik morgen passief zijn omdat mijn agenda dan overvol zit.
De zo belangrijke attitude van consumenten bestaat uit een cognitief, affectief en conatief deel. Zoals in veel engagement discussies wordt ook hier bijna volledig voorbij gegaan aan de affectieve component. Die is vaak moeilijk waarneembaar, maar wel opvraagbaar.
@Carl; Misschien moet je je dat grafiekje even posten waarbij bovenstaande is uitgezet tegen de aard van de participatie (negatief – positie). Lijkt me een interessante update van dit idee 😉
Gerelateerde artikelen
Marketingfacts. Elke dag vers. Mis niks!
Marketingfacts. Elke dag vers. Mis niks!