[column] Moneyball-marketing

Voor degenen die de film minder helder op het netvlies hebben staan: in Moneyball speelt Brad Pitt manager Billy Beane van de Oakland Athletics, een honkbalteam uit Californië dat met geldproblemen kampt. Om met een minimaal budget toch te winnen baseert hij zijn hele aankoopbeleid op statistieken en data, waar anderen afgaan op onderbuikgevoel en persoonlijke voorkeuren. ‘Your goal shouldn't be to buy players, your goal should be to buy wins’ is de fameuze quote van de nieuw aangetrokken data-analist en scout die wordt vertolkt door Jonah Hill.

Opmars Red Bull
De film is gebaseerd op het gelijknamige boek van Michael Lewis dat al in 2003 verscheen. Sinds het verschijnen van het boek en de film, heeft het principe dat je statistieken en data kunt gebruiken om meer succes te boeken binnen de sportwereld succesvol navolging gekregen. Wellicht de bekendste organisatie die het toepast is Red Bull, die met clubs over de hele wereld bezig is aan een enorme opmars in het voetbal. Andere voorbeelden zijn de Engelse club Brentford, die het afgelopen jaar met een relatief bescheiden budget wist te promoveren naar de Premier League, de Deense club FC Midtjylland die nationale successen boekte of in Nederland AZ die Billy Beane als minderheidsaandeelhouder en adviseur mocht verwelkomen. Een groot zakelijk succes wat voorkomt uit het Moneyball-principe is het Nederlandse bedrijf SciSports, dat voetbalclubs op basis van data-analyse helpt om hun scouting te verbeteren en ondertussen gewaardeerd wordt op een waarde van honderden miljoenen.

Emotie in Formule 1
Maar waar het Moneyball-principe dat data-analyse je kan helpen om betere beslissingen te maken in de sport veel navolging heeft gekregen, valt dat in ons vakgebied marketing nog vies tegen. Maar dat gaat veranderen door voortschrijdende technologische ontwikkelingen. We zijn nu, anders dan tien jaar geleden, op het punt aanbeland waarbij dit ook mogelijk is zonder forse investeringen in technologie. Data-analyse met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning als hulpmiddel voor marketeers staat op het punt van doorbreken. Zo is het genereren van aandacht en emotie essentieel voor advertenties om effectief te zijn. Om dit goed te meten had je tot voor kort een laboratorium aan hersenscans en meetapparatuur nodig, maar met de komst van betaalbare technologieën die dit doen op basis van webcams en facial coding kan dit veel sneller en effectiever. Er zijn ook partijen die dit op basis van biometrische data doen en uitlezen met smartwatches of huidscans. De Formule 1, sinds enkele jaren een voorloper op het gebied van data-analyse, heeft zo onderzocht welke elementen van de race de meeste emotie genereerde, om zo de verslaglegging en cameraposities tijdens de races te verbeteren.
Eye Tracking kun je tegenwoordig tegen een fractie van de kosten en binnen enkele minuten laten uitvoeren. Een AI-tool test je video’s en afbeeldingen met een accuratesse die nu al 95 procent bedraagt. En er zijn tools die op basis van machine learning vrijwel automatisch compilaties maken om langere content effectiever te maken voor gebruik op socialmediaplatformen. De lijst met huidige voorbeelden is nog veel langer en de komende jaren neemt dit soort betaalbare technologische oplossingen alleen nog maar toe.

Gepiel in de marge
Als tegenreactie op de opkomst van data driven marketing, verschijnen er hele epistels dat het vooral data informed, data inspired of decision driven moet zijn. Dit soort semantische en theoretische discussies zijn vooral gepiel in de marge. Datagedreven werken betekent in mijn ogen vooral dat je inzichten die voortkomen uit data-analyse en nieuwe databronnen gebruikt om betere beslissingen te maken. Deze manier van denken en werken passen we de afgelopen jaren succesvol toe met betrekking tot YouTube, maar kan op alle onderdelen van ons vakgebied worden toegepast.
Het schrikbeeld dat alle creativiteit uit marketing wordt geslagen, en ons vakgebied wordt overgenomen door algoritmes en nerdy data crunchers, is er dan ook een die geen waarheid zal worden. Creativiteit was, is en zal altijd onontbeerlijk zijn voor effectieve marketing, maar de meeste impact wordt in de nabije toekomst gemaakt door degenen die creativiteit en data weten te combineren.

Deze bijdrage verscheen eerder in MarketingTribune 13/14, 2021.