Vroeger ging je voor een nieuwe wasmachine naar een winkel en koos je die ene óf die andere binnen je budget. Nu ploeg je jezelf door een oerwoud van platforms, merken en productvariaties om uiteindelijk geheel lamgeslagen maar het ‘meest gekozen’ apparaat aan te schaffen. Vroeger had je nog gewoon een afdeling marketing en een afdeling marktonderzoek. Tegenwoordig is het lastig om door de scrum teams en Centers of Excellence heen te zien wie nu verantwoordelijk is voor wat. Vroeger kocht een marketeer nog gewoon een aantal GRP’s in en keek hij aan het einde van het kwartaal of hij meer spullen had verkocht. Nu kijkt een team agile digital marketers om het kwartier of de CPM, PPC, CRO, SoS, en ROI van de lopende campagnes nog wel in het groen staan. Ondertussen holt de reclame-effectiviteit achteruit.
Het verbaast mij niets. Naarmate het consumentenlandschap versnippert, versnipperen organisaties en de cijfers waarop we navigeren mee. De Pavlov-respons om deze steeds complexer wordende wereld te managen is steevast nog méér data, méér modellen en méér KPI’s. Maar wie in dit tijdperk van data-obesitas betere beslissingen wil nemen zal juist rigoureus op KPI-dieet moeten. Zoals elk dieet vereist dat discipline, maar je plukt er op lange termijn de vruchten van.
Het vult wel maar het voedt niet
Het KPI-dieet begint met het herkennen van vanity metrics: indicatoren die een optimistisch beeld schetsen in PowerPoint, maar geen richting geven bij het bepalen wat te doen. Engagement indicatoren, aandeel fans/promotors, categorie-irrelevante merkwaarden, CTR, aantal email-abonnees, het zijn de suikers en verzadigde vetten van je commerciële beleid – ze vullen maar voeden niet. Akker je eigen KPI- en modellenverzameling maar eens door. En stel jezelf dan vervolgens de vraag: hoe dragen al die metertjes (aantoonbaar) bij aan het verbeteren van de prestaties? Grote kans dat je wat gammele aannames tegen zal komen.
Wie slim snijdt in zijn KPI-calorieën laat zich niet alleen minder afleiden door trivia, maar houdt ook meer tijd over om na te denken en te duiden. Een A/B-testje mag dan eenduidig te interpreteren zijn, veel insight & intelligence-projecten leveren resultaten op waar we even op moeten kauwen. Hoe strategischer het wordt, hoe minder de data vanzelf spreekt.
Afslanken
Toenemende complexiteit beheers je niet met nog meer data. Het leidt vooral tot de illusie van meer controle. De crisis van 2008 is een mooie illustratie hiervan: uit de modellen werd afgeleid dat het risico op een financiële meltdown nagenoeg nul was. En dus gingen nergens alarmbellen rinkelen toen riskante leningen van een triple-A label werden voorzien. Voor ons geldt iets soortgelijks: hoe de markt zich ontwikkelt, wat concurrenten gaan doen… het is informatie die simpelweg niet in onze modellen zit. Die onzekerheid is blijvend en noemen we ook wel ondernemerschap.
In een steeds verder versnipperde wereld is meer meten verleidelijk. Maar juist een afgeslankt dashboard gaat je helpen het overzicht te bewaren en de schaarse middelen te besteden aan zaken die er echt toe doen. Less is more. Wie durft?
