Går vi tilbake til 2008 lå samlet omsetning for markedsanalysebransjen i Norge på 922 millioner kroner. Hadde bransjen utviklet seg i tråd med veksten i norsk økonomi forøvrig de neste årene, ville bransjen passert milliarden med god margin (1065 millioner) i 2017. Slik gikk det ikke. I stedet fikk vi stagnasjon og en nedgang til 843 millioner i 2017.
I samme periode har antallet byråer falt fra 22 til 14, mens medlemstallet i Norges Markedsanalyseforening har gått fra 850 til 713 ved utgangen av 2018, en nedgang på 16 %.
Hvorfor blir bransjen mindre?
Det er flere grunner til at markedsanalysebransjen krymper.
1) For det første har vi byttet til billigere metoder. Der vi i 2008 brukte dyre telefonintervjuer, bruker vi i dag billigere web-undersøkelser. For å få ned kostnadene jobber analyseselskapene med å standardisere og automatisere prosessene, slik at undersøkelser kan gjennomføres raskt og effektivt med et minimum av menneskelig involvering. Zappistore er et eksempel på dette. Her kan du kjøpe en standardisert undersøkelse og gjennomføre den i løpet av 24 timer.
2) For det andre har bransjen mistet mange av kunde- og medarbeidertilfredshets-målingene til leverandører som Questback, Qualtrics og Surveymokey. Det er en disruptiv endring, der gjør-det-selvaktører tar deler av markedet.
3) For det tredje ser det ut til at andre datakilder supplerer spørre-undersøkelser. Der vi tidligere måtte spørre folk for å måle kundenes kjøpsatferd, er det i dag mange muligheter for å samle data om kunder i CRM-system, kundeatferd på web, og så videre. Digitaliseringen endrer markedsanalysebransjen.
Tøff konkurranse internt i bransjen
Til tross for nedgangen har bransjen vært relativ stabil i Norge. Det har vært en avskalling og enkelte selskaper har slitt med lønnsomheten. Store internasjonale aktører som Kantar, Ipsos og AC Nielsen – og Norstat – blir supplert av lokale virksomheter som Opinion, Respons og Norfakta. Epinion hadde en satsning i Norge, men den er nå kraftig redusert. De selskapene som klarer å skape vekst ser ut til å være mindre aktører med høy kompetanse på utvalgte områder, som for eksempel Perceptor.
I tillegg til tøff konkurranse mellom aktørene i bransjen i Norge, er det også en bransjeglidning. Kundene har fått økt makt ved at de har fått tilgang til verktøy som gjør at de kan utføre analyser selv. Videre har de fått tilgang til andre typer data som gjør det lettere å følge med på utviklingen i markedet, som for eksempel med å følge web-statistikk, konvertering, og andre data fra web.
Vi ser også at det kommer nye aktører i markedet som tilbyr konkurrerende løsninger innen analyse og innsikt. For eksempel bygger rådgivningsselskaper som Accenture, PWC og McKinsey kompetanse innen datadreven markedsføring. I tillegg er mediebyråer og IT-selskaper aktive i deler av analysemarkedet.
Spørreundersøkelser og -produktets livssyklus
Produktets livssyklus er et kjent konsept for alle oss som har tatt et innføringskurs i markedsføring. Det handler om at produkter går gjennom faser fra introduksjon, vekst, modning, metning og nedgang. For meg ser det ut som om den tradisjonelle analysebransjen er i nedgang.
Hvis du går til en stor norsk merkevare–bedrift og spør hva de har av innsikt, viser de til mange forskjellige kilder, der spørreundersøkelser bare er en liten del av det totale bildet.
Det vokser frem en stor ny bransje som fokuserer på analyser av stordata og atferdsdata, der IT-kunnskap og forståelse er viktig. Er dette den samme analyse-bransjen, eller er det en annen bransje? Dette er et voksende marked som mange av de tradisjonelle aktørene innen markeds-analyse er lite involvert i.
Endringer
Markedsføringen endrer seg og blir mer datadreven. Bedriftene har tilgang til store mengder atferdsdata. Disse stordataene analyseres med maskinlæring og kunstig intelligens (AI). Google og Facebook samler og bruker mengder av data for å målrette markedsføringen. Store IT-selskaper som Amazon (web services), Microsoft (Azure) og IBM (Watson/Analytics) satser tungt på datanalyse. Mediebyråer, som for eksempel Group M med sitt Xaxis, Omnicom med sitt Analect og Dentsu med sitt DDS (Dentsu Data Services), samler og bruker data, maskinlæring og kunstig intelligens (AI) for å målrette markedsføringen. Arbeidsoppgavene endrer seg. I dag er det i stor grad automatisert og datadreven markeds-føring i digitale kanaler. Dette er en virkelighet der de tradisjonelle til-byderne av markedsanalyse har -utfordringer med å konkurrere.
En av endringene er at data flytter fra samarbeid mellom ulike typer av byråer (byrå-modellen med markedsanalyse-, reklame- og mediebyrå) til plattform-leverandører som Google og Facebook. Google og Facebook gir deg de verktøyene du trenger for å drive digital markeds-føring, til dels uten hjelp fra de tradisjonelle byråene.
Får markedsanalyse sitt Kodak-moment?
Tradisjonell markedsanalyse er en virksomhet som krever høy kompetanse. Det er mange med god utdannelse som jobber i bransjen. Det å gjennomføre en spørreundersøkelse krever innsikt i kundens problemstilling, evnen til å lage et spørreskjema som reflekterer de forretningsspørsmålene du skal ha svar på, utvalg og datainnsamling må være representativ, det skal utarbeides en rapport, komme med anbefalinger og presentere funnene. Ofte er det en person som har ansvar for mange av disse oppgavene.
Digital stordata- og markedsanalyse krever en annen kunnskap. Den første og største delen av jobben er å tilrettelegge data fra ulike kilder. Det krever mye kunnskap om dataene, men også kunnskap i programmering i Python og bruk av IT-verktøy. Den andre delen av jobben er å analysere data, gjerne med R, maskinlæring eller AI. Den tredje delen av jobben er å tolke hva dette betyr og bruke data på en måte som er nyttig. Ofte er det andre personer som har IT-kunnskap nok til å gå inn i rollen som analytiker av stordata, ofte omtalt som Data Scientist.
Vi i den tradisjonelle markeds-analysebransjen er nysgjerrige på denne tilnærmingen og har noe kunnskap om hvordan stordatanalyse gjennomføres. Samtidig er det slik at vi er så travelt opptatt med vårt, at vi ikke tar oss tid til å lære oss den kompetansen som er nødvendig for å drive stordatanalyse. Prosessene i tradisjonell markedsanalyse og stordataanalyse er forskjellige. Stordatanalyse er ofte organisert som et IT-prosjekt og kan bruke smidig prosjektmetodikk med prototyping og iterasjoner i nye sprinter, mens tradisjonell markedsanalyse bruker en mer tradisjonell tilnærming til prosjektledelse.
Det er fristende å sammenligne med Kodak. De var tidlig ute med digitale bilder. Det som var vanskelig var å endre forretningsmodellene og systemene, fra verdikjede med ekspertise på bruk av kjemikalier til å produsere film og å fremkalle bilder, til å bruke generell IT-kompetanse og standardisert teknologi. Litt på samme måte opplever jeg at vi som markedsanalyse-bransje har utfordringer med å gå fra en logikk vi kjenner godt, til programmering og generell IT-kompetanse.
Utfordringene står i kø
Den tradisjonelle analysebransjen har også andre utfordringer. Noen av selskapene er flinke til å håndtere disse, men som bransje er det viktig å tenke på tema som data-kvalitet og hvordan vi skaper verdi for de selskapene som bruker markedsanalyse.
Det er dyrt å samle inn data av god kvalitet. Bransjen har utfordringer med at det er krevende å gjennomføre intervjuer og bygge panel av god kvalitet. Det er mange som ikke ønsker å svare på spørreunder-søkelser, så representativitet er en utfordring. Mange undersøkelser blir gjennomført i panel, der en liten andel av befolkingen svarer på mange under-søkelser. Noen av disse er av god kvalitet, men det finnes også panel der kvaliteten er mindre god.
Kanskje har betalingsvilligheten for data av god kvalitet gått ned. En ting er at mange har god tilgang til relevante atferdsdata i CRM-systemer eller på web. Når det er mulig å gjennomføre enkle web-undersøkelser til en lav kostnad, kan det være en utfordring å forsvare kostnadene til undersøkelser av god kvalitet.
Leverer bransjen data eller innsikt?
Det er ulike typer av aktører i markeds-analysebransjen i Norge. Noen har en strategi der de fokuserer på å levere data, som for eksempel Norstat. Andre selskap har ikke datainnsamling, men leverer analyse og rådgivningstjenester, slik som Opinion og Perceptor. Store aktører som Ipsos og Kantar leverer begge deler. Det å levere rådgivningstjenester i tillegg til data er en verdiøkning for kunden. Spørsmålet er om betalingsviljen er stor nok til å betale fullt ut for kostnadene og kompetansen til rådgivningstjenestene til markedsanalytikere, når prisene er på linje med andre kjente konsulentselskap.
Alt er ikke svart
Mye analyse handler om å observere forskjeller og forklare årsakssammen-henger. Ikke alt kan løses med analyse av store data.
Det er også grunn til å tro at kvalitative metoder vil være etterspurt i fremtiden. Også her trengs det nyvinninger, for det er ikke alle problemer som kan besvares med en fokusgruppe. Etnografi, netnografi, det å komme tettere på og forstå folks liv, vil det fortsatt være behov for.
Det kommer også til å være etterspørsel etter spørreundersøkelser i fremtiden. Det er sektorer som kommer til å trenge denne typen av data, som for eksempel offentlig forvaltning, forskning og selskaper som skal gjøre strategiske beslutninger, der de trenger å samle data om hva folk mener. Utfordringen er at det er færre av disse kundene, og at leverandørene må gjøre en tilpasning til etterspørselen i markedet.
Det vi ser nå er ikke slutten på markeds-analysebransjen. Men den tradisjonelle delen av bransjen, slik som vi kjenner den i dag, kommer trolig til å bli mindre og antallet tilbydere kommer også til å bli færre. Samtidig er det behov for innovasjon og nyskapning. Her er noen innspill til områder hvor det er rom for innovasjon og nyskapning.
Nye metoder
Innen kvalitative metoder er det mange muligheter til å studere kundereiser, bli kjent med målgrupper og forstå kjøpsbeslutninger. Kanskje blir det færre fokusgrupper og flere hjemme-hos-besøk.
Tradisjonelt blir kvantitative metoder brukt til å beskrive kunder, segmenter eller lignende, og til å forklare sammenhenger med korrelasjon eller regresjon. Eksperimenter blir i stor grad brukt av de som forsker innen markedsføring, de som forsker på atferdsøkonomi og innen medisin. Det er også en mye brukt metode hos IT-selskaper som vokser raskt, som for eksempel Facebook og Google. Det fine med eksperimenter er at man finner frem til årsakssammenhenger (kausalitet) på en helt annen måte enn ved deskriptiv analyse og analyse av samvariasjon.
Neuromarketing er også et spennende fagområde, der du kan måle kroppens- og hjernens reaksjoner. Ved å teste på denne måten unngår vi noen av feilkildene ved tradisjonelle spørreundersøkelser.
Det største området er likevel analyse av atferdsdata og stordata. Bransjen må bygge kompetanse innen IT/programmering, analyse og prosjektledelse for å samarbeide med de som er flinke på stordataanalyse i dag. Kanskje ligger den største muligheten i å kombinere ulike datakilder, der holdningsdata fra spørreundersøkelser supplerer store datasett innen atferdsdata.
Til slutt handler det om å skape verdi for de som skal bruke analysene. Mye av den verdien skapes i automatiserte- og digitale markedsføringsprosesser. Kanskje blir det slik at en del av bransjen jobber operativt med datainnsamling og kombinerer ulike datakilder som brukes i digital markeds-føring. Mens en annen del av bransjen jobber strategisk – gjerne som rådgivere – med innsiktsprosesser og bruker en rekke ulike metoder.
Når omgivelsene endrer seg, så må vi som markedsanalysebransje også endre oss.