Lautsprecher
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Abschrift
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| Jordan Hiller |
Gehen. |
| Rob reul |
die JMP Discovery-Konferenz, auf der wir über Portfolio- und Produktoptimierung sprechen werden. |
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Dieser Bildschirm ist eine Vorahnung unserer gesamten heutigen Rede, und er löst dieses Problem, wonach dieser Verbraucher entweder online oder in einem Kaufhaus oder an vielen anderen Orten, an denen Geschenkkarten verkauft werden, suchen könnte. |
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Amy Anderson, ihre leitende Analytikberaterin; und ich selbst, Rob Reul, der Geschäftsführer von Isometric Solutions. |
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Amy wird Ihnen also ein wenig über Blackhawk erzählen. |
| Amy Anderson |
Also wurde ich vor etwas mehr als einem Jahr mit Blackhawk bekannt gemacht, und es war ein Kollege von mir, der eigentlich für alle Geschenkkarten bei Subway verantwortlich ist, der zu Blackhawk gelockt wurde, um ihnen mit ihrem Kartenportfolio zu helfen. |
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Die meisten Menschen haben noch nie von Blackhawk gehört. Sie sind hinter den Kulissen, aber sie sind tatsächlich die weltweit größte Geschenkkarte in Privatbesitz |
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Unternehmen. Sie positionieren sich als Zahlungsmarke, weil sie digitale Geschenk-, Telefon-, Debit- und Incentive-Karten online und über ein globales Netzwerk von Einzelhändlern anbieten. |
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Wenn Sie daran denken, was Rob Ihnen vor ein paar Folien gezeigt hat, dann ist das Target. Weißt du, du warst wahrscheinlich im Lebensmittelgeschäft. |
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Sie sehen die Karten, dass Sie Optionen haben, wissen Sie, während Sie auschecken. Das ist der Hauptfokus ihres Geschäfts; es sind 97%. Sie haben auch eine Online-Präsenz, durch die sie langsam wachsen... |
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über giftcards.com und andere Webeinheiten. Als Blackhawk zu mir kam, standen sie vor einer Herausforderung. Also, wenn Sie an Geschenkkarten denken |
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und das ganze Geschenkkarten-Einkaufszentrum, das auf der ersten Folie war, da sind nur so viele Stifte, |
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und stellen Sie sich jeden Pflock als Mietobjekt vor. Sie müssen also bezahlen, um auf dieser Stange zu sein. Als Unternehmen, das Geschenkkarten herstellt, müssen sie also verstehen, welche Karten erfolgreich sein werden und es verdienen, auf dieser Stange zu stehen. |
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Blackhawk hatte immer, |
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Sie haben irgendwie erraten, welche Karten herauskommen sollten, und was passieren würde, ist, dass sie 12 bis 18 Monate warten würden, um zu sehen, ob die Finanzen reinkommen. |
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Und das ist eine Menge zu verschwendender Zeit, also kamen sie zu uns und fragten, wissen Sie, gibt es einen besseren Ansatz, um herauszufinden, welche Karten wir an diesen Stiften anbringen sollten, um die meisten Kunden anzusprechen? |
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Und hier habe ich Rob ins Spiel gebracht und ich werde es an Rob weitergeben, um darüber zu sprechen, wie wir das angehen. |
| Rob reul |
Ja, und und... |
| Amy Anderson |
Bevor wir dorthin gehen, tut es mir leid, könnte ich |
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Sprechen Sie über den Versuch vs. den Test? |
| Rob reul |
Nun, Sie besser, denn darauf basierte Ihr Konstrukt. |
| Amy Anderson |
Jedenfalls eines der Dinge, über die Rob und ich gesprochen haben, und wir lachen und viele unserer Marketingkollegen lachen auch. |
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Blackhawk ist berühmt dafür, das zu tun, was wir Versuche nennen. Ein Versuch ist also etwas ganz anderes als ein Test, und wenn man darüber nachdenkt, ist es... |
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Weißt du, sie haben etwas rausgebracht und sie würden sehen, ob es funktioniert. Und wir versuchen es ... wir versuchen ... wir arbeiten mit ihnen zusammen, um die Dinge eher mit einem Test im Hinterkopf anzugehen, also schauen wir uns an, wissen Sie, |
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die Kompromisse. Und mit diesem Test, den wir für sie entwickelt haben, dreht sich alles um die Wahl, denn wenn Sie etwas ausprobieren und 18 Monate warten, ist es zu spät, um herauszufinden, dass es ein Misserfolg war. |
| Rob reul |
In der Tat. Und als Amy über das Raten von Blackhawks sprach, wurden sie tatsächlich ziemlich gut im Raten, richtig, aber die Größe ihres Marktplatzes und die Anzahl der Karten |
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wurde ziemlich, ziemlich groß und das wirst du bald sehen. In Bezug auf einen Test oder ein Experiment haben wir uns also Folgendes ausgedacht. |
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Sie hatten also ... ich glaube, sie hatten 113 Karten, die um diese Stifte wetteiferten, und die Herausforderung bestand natürlich darin, den Versuch zu gestalten |
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oder das Experiment, das uns dies ermöglichen würde. Und dies ist eine Momentaufnahme dessen, was daraus letztendlich wurde. Ich werde darauf eingehen, wie wir ... wir sind dorthin gekommen |
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in einer Sekunde, aber Sie werden hier ein paar wichtige Dinge sehen, etwas, das wir als Turnierdesign eines entworfenen Experiments bezeichnen werden. |
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Die Zuschreibungen würden zuerst an Dr. Chris Nachtsheim gehen und dann eng mit Dr. Brad Jones zusammenarbeiten, im Grunde genommen zuerst am Konzept und wie macht man das eigentlich? |
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Und dann wurden es Max-Diff-Experimente, die jetzt natürlich eine ... ist eine entscheidende Plattform für mich in JMP, die ich ständig verwende. |
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Und wir haben es hier wirklich auf die Probe gestellt, indem wir in dieser speziellen Studie fünf verschiedene Max-Diff-Studien durchgeführt haben, die ... vier, die sich gegenseitig unterstützten, und eine, um das Finale zu erreichen, und wir werden Sie begleiten |
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durch, wie wir dorthin gekommen sind. Lassen Sie uns also zunächst ein wenig über Karten sprechen. Sie haben also diese Wand gesehen, 113 oder so plus die Karten der Konkurrenten. Das war Target. |
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Als wir uns das Blackhawk-Szenario ansahen, war es uns unmöglich, ein experimentelles Design zu entwickeln, das die Verbraucher einsetzen könnten |
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und erwarten, dass sie dies in einer angemessenen Zeit erledigen. Und damit meine ich neun Minuten ... neun bis 12 Minuten. |
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Ich hatte wieder eine Menge Arbeit mit Dr. Nachtsheim über die Modellierung von Ermüdungs- und Wahlexperimenten und |
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Nach ungefähr 12 Minuten beginnen die Leute einfach damit, Fragen zu beantworten, und Sie haben interne Ungereimtheiten, Leute antworten alle an der gleichen Stelle oder Leute, die die Umfrage nicht beenden. |
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Und das wollten wir natürlich überhaupt nicht, also mussten wir es auf das Material heruntersieben, das am meisten Material enthielt und zu dem diese erste Anstrengung führte |
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36 Karten. Es gibt also einige, es gibt mehr und es gibt den Rest, richtig. Das war also unser Satz von 36 letzten Karten. |
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Nun, die herkömmliche Art und Weise, wie die meisten Forscher ein solches Problem ohne umfassende Umfrageanalysen wie Amy und mich lösen würden, würde so aussehen, und das ist tatsächlich etwas, worüber ich zuvor gesprochen habe |
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in einer JMP-Konferenz. Aber Sie sehen die klassische Bewertungsfrage, bei der jede der Zeilen eines der Dinge ist, die wir bewerten, und in diesem Fall wären es 36 Zeilen, richtig. |
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Und Sie wissen, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie kaufen würden, oder welche Karte Ihre Lieblingskarte ist, und nach einer Weile können Sie sehen, Sie können sich vorstellen, wie nutzlos die Daten sind, die Sie sammeln würden. Sie würden bekommen |
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sehr schlechte Trennung im Sein ... in Bezug auf die Fähigkeit, es zu analysieren, und daher waren die Bewertungen sicherlich out. |
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Der nächste Ansatz, den Sie normalerweise in unserem Bereich sehen würden, ist jemand ... na gut, lasst uns sie einstufen, denn jetzt müssen sie nicht unabhängig voneinander, sondern voneinander abhängig an sie denken. |
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Und das ist ein besserer Weg, aber wenn Sie eine lange Liste haben, wie wir es tun, haben Sie eine Reihe von völlig verschärften Herausforderungen für die Befragten, was zu einer massiven kumulativen kognitiven Belastung führt. |
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Und es ist im Grunde unhaltbar. Und natürlich haben wir die Lösung, das ist also der Aufbau der Methode, das ist Lovieres |
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Best-Worst-Skalierung. Und Max Diff ist, wie wir es kennen, und es gibt uns eine magische Statistik, die als Nutzen bekannt ist. Wie viel ist eine karte wert |
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über eine andere Karte, richtig? Und darum geht es uns letztendlich. Also hier ist unser Experiment. Dafür wurden wir eingerichtet, und ich werde einfach den JMP brechen... |
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die Diskussion dort. Ich werde in meine gehen |
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JMP Designer und zeigen das Experiment, das wir tatsächlich durchgeführt haben, und es ist hier. |
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Ich kann es bekommen. |
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Und wir machen dieses Design. |
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Ein paar Dinge, die ich an diesem Design hervorheben möchte ... (falls es für mich rüberkommt. Warte eine Sekunde.) |
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Kannst du es sehen, Amy? |
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In Ordnung, gut. |
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Wir hatten also wieder 36 Karten, also um das in überschaubare Stücke zu zerlegen, |
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Am Ende haben wir Blockgrößen von neun … oder fünf mit neun verschiedenen Gruppierungen verwendet, was uns dann in einem anderen Experiment 18 Auswahlmöglichkeiten serviert hat, und wir hatten |
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ein Design, das so aussah. |
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Und dann haben wir es programmiert, und wir haben eine Ereignismatrix, die eigentlich eine schöne Sache ist. |
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In unserer Welt ist es also wirklich wichtig sicherzustellen, dass Sie jede Karte mit jeder anderen Karte vergleichen. |
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Und machen Sie keine Annahmen darüber, dass eine Karte eine andere Karte schlägt, weil es Karten schlagen würde, die eine der anderen Karten schlagen oder nicht schlagen würde, richtig. |
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Und was wir mit diesem ausgewogenen und unvollständigen Blockdesign haben, ist ein schönes, effizientes Experiment, bei dem jede Karte genau zweimal gegen jede andere Karte getestet wurde. |
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Also programmieren wir dieses Experiment, und ich möchte Ihnen jetzt zeigen, wie es aussieht, wenn es einmal programmiert ist, und das ist auch irgendwie eine schöne Sache. |
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Ich werde zurück zu gehen |
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mein Versuch hier. |
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Also nahmen wir die |
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Experiment entworfen, wir haben es in eine Schnittstelle eingebaut, und in der Mitte der Umfrage, etwa vier Minuten später, waren alle Befragten |
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fragte nach ... wo ist es hingegangen? Warte eine Sekunde. Das tut mir leid. |
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Versuchen Sie das noch einmal. Tut mir leid. |
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Sie wurden in das Experiment eingeführt |
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und dann haben wir sie gezeigt |
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die randomisierten Gruppierungen oder Auswahlsätze, bei denen sie gebeten wurden, jede Karte zu bewerten. Also wenn mir das am besten gefällt |
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und das gefällt mir am wenigsten. |
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Und wir haben sie das mehrmals machen lassen, |
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basierend auf diesem Design sogar 18 Mal, um genau zu sein. |
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Und jedes Mal haben wir sie auf dem Weg dazu aufgefordert, sie sozusagen im Spiel zu halten, und einmal wir |
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konnten die Leute durch alle 18 bringen, |
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Wir hatten einen Satz. Und so haben wir das Experiment in neun verschiedene... |
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vier verschiedene Gruppierungen von jeweils neun und wir hatten einen aggregierten Satz von Befragten und dann nahmen wir die Gewinner mit den höchsten Nutzenwerten und stellten sie in einen letzten Durchgang. Aber wir haben es wieder getan, und so haben wir sie durch das Finale geführt. |
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Und... |
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lass mich hierher zurückkommen. |
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Es ist ein wenig klumpig, ich entschuldige mich. |
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Da war das Experiment. |
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Und dann haben wir es basierend auf der Arbeit von Danny McFadden und der analytischen Plattform in JMP analysiert, richtig. |
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Auch hier der Schlüssel, er kommentiert am Ende seines Textes das grundsätzliche Anliegen |
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das menschliche Entscheidungsverhalten zu verstehen und dies in einer Umgebung zu tun, in der Sie keine verwirrenden Einflüsse haben, die Sie nicht interpretieren können, weil Sie nicht wissen, was diskutiert wurde oder wovon ein Befragter beeinflusst wurde. |
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Das ist also ein Blick auf die Grenznutzen, richtig. Das ist also der erste Schnitt dessen, was aus dem Experiment herausgekommen ist, nachdem wir es analysiert haben. Ich zeige Ihnen nicht alle genauen Karten, aber Sie bekommen die Idee, positiv und |
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negativ, diejenigen, die in der Mitte statistisch nicht signifikant waren. Wir hatten also ein großes Array wie dieses mit 36 Karten. |
| Amy Anderson |
Kann ich hier etwas erwähnen, Rob, das super wichtig war? Wie Rob bereits erwähnt hat, fragen sich viele Umfrageforscher einfach: Gefällt Ihnen das? und ordnen Sie es von eins bis fünf, und so ist Blackhawk all seine Forschung angegangen. Also, als wir das zeigten |
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Unsere Produktmarketing-Leute waren schockiert und haben es nicht verstanden. Sie sagen, Moment mal, warum ist der glückliche Vater da unten in den roten Zahlen, weil, ich meine, das hatte eine Top-2-Box. |
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Nun, der Unterschied ist, dass, wenn du sie fragst, ob es dir gefällt, ohne ihnen die Wahl zu lassen, sie es vielleicht mögen, aber was, wenn es etwas Besseres gibt? Und so war es gerecht |
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Spielverändernd für sie, weil sie ihr Kartenportfolio noch nie auf diese Weise betrachtet oder die Forschung auf diese Weise angegangen sind. |
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Also mach weiter, Rob. Also wollte ich das nur klarstellen, denn es war, ich meine, für sie haben sie einfach ... sie haben nie über Wahlmöglichkeiten nachgedacht. Es ist wie, |
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Nun, offensichtlich, dass Sie mit all diesen Möglichkeiten da draußen müssen. |
| Rob reul |
Und sie haben auch eine Mauer; Es gibt eine Menge Auswahlmöglichkeiten, richtig. Ja. |
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Wir hatten also diese Daten, aber Amy hatte Recht, mich daran zu erinnern, dass dies hier nur ein Teil der Gleichung war, und ich möchte, dass sie noch einmal spricht. |
| Amy Anderson |
Ja, ja, danke, Rob. Wie ich es bereits erwähnt habe, ist Blackhawk sehr finanziell fokussiert, wie die meisten Unternehmen, ich meine, Sie müssen sicherstellen, dass Sie Geld verdienen. |
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Wie auch immer, Geld verdienen ist das Ergebnis, wissen Sie, das ist nachträglich. Und deshalb mussten wir uns diese Forschung ansehen. Und der Affinitätsindex, der großartig ist, verstehen Sie, wie er Ihnen gefällt? Aber man muss es auch verstehen |
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Okay, das ist großartig, das gefällt mir besser als das, aber |
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wirst du es kaufen? Und wenn Sie es kaufen, wie viel werden Sie laden. |
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Indem dies Teil der Forschung ist, hilft es ihnen, die Lücke zwischen dem, was die Verbraucher ihnen sagen, und dem, was sie tun werden, zu überbrücken. |
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Und im Laufe der Zeit hilft uns dies dabei, eine Scorecard für den Kunden zu entwickeln, damit er frühzeitig Verbraucherfeedback erhalten und schließlich eine Schätzung vornehmen kann |
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was mit ihren Finanzen passieren wird, wenn sie auf der Grundlage dieser Informationen handeln, und deshalb ist es so wichtig, alle drei dieser Metriken als Teil der Studie zu haben. |
| Rob reul |
Indem wir sie kombinierten, konnten wir also ein Vorhersagemodell ihrer Geschäftsbücher für die Zukunft erstellen. |
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Und was Amy für sie einrichten konnte, war eine Möglichkeit, zurückzugehen und es sich anzusehen, im Grunde zu sagen, wenn Sie... |
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Wenn Sie diese Karten auf den Markt bringen, versuchen sie, diese Art von Einnahmen in sechs Monaten oder 12 Monaten zu generieren. |
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Und der nächste Bildschirm zeigt, wie wir das letztendlich für den Kunden auslegen konnten. Und so nahmen wir die |
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Affinitäts-Scores, und wenn Sie hier jede Karte sehen können, die im Grunde nach dem Nutzen eingestuft wurde, dann haben wir die Wahrscheinlichkeit, dass sie gekauft wird. |
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Und wir haben den Ladewert, richtig, weil wir alle gefragt haben, okay, das war dein Favorit, |
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Wie viel würden Sie ... wie wahrscheinlich würden Sie die Karte kaufen und wie viel würden Sie dafür ausgeben? Und dann könnten wir diesen angepassten Wert schaffen, von dem sie gesprochen hat. |
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Und dann könnten wir alle Karten relativ zueinander skalieren, entlang dieser Achse, was im Grunde der Nutzen gegen die Wahrscheinlichkeit einer Last war. Und wir könnten, wir könnten eine Trennung schaffen und wir könnten für sie finden |
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die allerbesten Karten und in diesem Fall ganz klar diese Visa-Karte war der überragende Gewinner. |
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Und wir waren letztendlich in der Lage zu verstehen, warum und wir werden gleich darüber sprechen. Das hat mit der breiten Attraktivität und der Anzahl der Marken zu tun, für die die Karte verwendet werden kann, richtig. |
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Aber so konnten wir diese Trennung schaffen. Das war also die erste Hauptarbeit, die wir machen konnten. Ich werde jetzt zur nächsten Ebene der Analyse übergehen und Amy wird mit Ihnen ein wenig über die Anatomie der Geschenkkarte sprechen. |
| Amy Anderson |
Also, ähm, wir haben uns nur die Portfolio-Optimierung angesehen, also hatten wir die Rangordnung, welche Karten mehr oder weniger erfolgreich sein werden. |
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Und ... aber der zweite Teil ist, dass es einige dieser Karten gibt, die vielleicht in der Mitte liegen, die sie nicht wegwerfen müssen, aber sie müssen darüber nachdenken, wie sie sie optimieren können. Jetzt |
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Wenn Sie an Geschenkkarten denken, ich meine, bis wir zu diesem Geschäft kamen, habe ich nicht wirklich über alle Komponenten einer Geschenkkarte nachgedacht. |
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Und mit diesem spezifischen Portfolio, das sie ihre glücklichen Karten nennen, gibt es eine Menge Dinge auf der Karte, die die Vorliebe beeinflussen. |
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Weißt du, es könnte die Kartenladung sein, also wie viel könntest du die Geschenkkarte und das Geschenk für jemanden kaufen? Es könnte die Bedingung sein. Was muss ich also tun, um die Karten zu verwenden? |
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Personalisierung. Können Sie es personalisieren, z. B. für Mutter oder meine Tochter usw. Wir haben die Marken auf der Karte und dann haben wir das Kartenthema oder den Anlass. |
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Der nächste Schritt war also, zu verstehen, welche dieser Elemente für die Steigerung der Präferenz wichtig sind, um zu verstehen, wie … worauf man sich konzentrieren muss, um die Karten zu optimieren. |
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Also ähm, wir hatten im Grunde eine unbegrenzte Anzahl von Themen, Bezeichnungen und Personalisierungsoptionen. |
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Und die Art und Weise, wie Blackhawk normalerweise das tat, was sie ihre Kartenkuration nennen, die mit diesen Karten aufkam, war, dass sie in einem Raum saßen … in einem Konferenzraum, vor COVID, |
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und gehen Sie buchstäblich alle vergangenen Finanzdaten durch und sagen Sie, hmm, ich denke, diese Karte hat sich gut bewährt, weil sie diese Marke hatte. |
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Oh, ich möchte vielleicht diese Marke nehmen, weil wir sie nicht auf eine Karte gesetzt haben. Und es war sehr, sehr, |
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Wissen Sie, sie haben einen großartigen geschäftlichen Hintergrund, sind aber etwas subjektiv in Bezug auf die Herangehensweise, wie man diese Karten erstellt. |
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Diese Studie hat uns also ermöglicht zu verstehen, was diese Vorliebe angetrieben hat (und ich werde den Preis jetzt nicht verschenken, weil ich möchte, dass Rob es durchgeht). |
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aber es hat ein ziemlich erstaunliches Werkzeug für den Kunden entwickelt. |
| Rob reul |
Es hat funktioniert, stimmt. |
| Amy Anderson |
Es funktioniert wirklich gut. |
| Rob reul |
die Wahlplattform. Und |
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Was wir hier suchen, ist ein diskretes Auswahlexperiment, bei dem wir die Dinge, von denen wir wissen, dass sie kritisch sind, tatsächlich servieren und abwägen können, basierend auf der Anatomie, die Sie gerade gesehen haben. |
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Und das nahm Gestalt an in dem Experiment, das auf der rechten Seite gezeigt wird. |
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Das ist ein Live-Bild des Bildschirms, das hin und her zwischen JMP im Explorer und dem Deck ist natürlich für Sie als Betrachter nicht optimal |
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Ich werde hier nur darüber sprechen. Wir hatten also vier Hauptthemen oder -attribute, und innerhalb der Attribute hatten wir mehrere verschiedene Ebenen. Die wichtigsten getesteten, basierend auf der Anatomie, waren: Was ist das Thema, das die Leute dazu zwingt, die Karte zu kaufen? |
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Wem geben sie das Geschenk, denn das stellt sich als großer Faktor heraus. Die Sponsoren oder Marken auf der Karte und die Nutzungsbedingungen. Manchmal gibt es also ein Ablaufdatum, manchmal muss man die Karte online registrieren. |
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Rechts. |
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Manchmal können Sie eine Karte nur online einlösen, also war die Idee im Grunde herauszufinden, welche davon am schmackhaftesten ist, richtig, sozusagen als Eintrittspreis. |
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Und es stellte sich heraus, dass wir, wie Amy angedeutet hatte, als Ergebnis ein sehr starkes Modell bekamen, aber zum einen … fiel eine der Variablen irgendwie aus. Aber Sie können deutlich sehen ... und Amy wollte ... |
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wollte ihr ein Trinkgeld geben und Ihnen sagen, dass 57 % der Kartenpräferenzen davon abhängen, welche Marken auf der Karte stehen. |
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Wir wussten, dass Marken wichtig sind, aber wir wussten nicht, dass es so wichtig ist, richtig, aber die anderen Faktoren sind auch wichtig. Und Sie können den Profiler auf der rechten Seite sehen, |
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wo sich diese erste Variable irgendwie auswäscht und statistisch nicht signifikant ist, aber wir hatten eindeutig eine schöne Trennung zwischen den verschiedenen Attributen zu diesem ... in der Studie. Und das waren alles nominelle Attribute, die |
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macht es noch interessanter, richtig, weil man vorsichtig sein muss, wenn man sich zwischen ihnen bewegt. Das war also sozusagen der Hauptausgang. |
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Und wir hatten ein … wir hatten ein Rätsel, richtig, denn okay, sie hatten 253 Marken auf einer Karte. |
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Bei der ersten Studie, die wir gezeigt haben, hatten wir 36 Karten und wir haben fünf Max-Diff-Experimente verwendet, um das herauszufinden, weil wir Menschen dazu bringen konnten, das zu verarbeiten, wenn sie danach gefragt wurden. |
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Hier hatten wir ein Discrete-Choice-Experiment. Ich denke, es gab 12 Bildschirme, jeder Bildschirm hatte drei Auswahlmöglichkeiten, also kein triviales Experiment, das eine Einzelperson durchdenken musste. Aber wie lösen wir für |
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die Anzahl der Marken und wie die Marken funktionieren? Und so entstand diese ganze Vorstellung von einer entworfenen Übung, die kein entworfenes Experiment war, aber viel besser ... viel bewusster als nur ein Versuch. Was wir am Ende tatsächlich geschaffen haben, war diese Vorstellung eines Traumkartendesigners. |
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Und nachdem wir die Leute dem Discrete-Choice-Experiment unterzogen und ihre Auswahl auf die angezeigten beschränkt haben, |
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Wir haben sie gebeten, ihre eigene Karte auszuwählen und zu erstellen, um zu sehen, was sie möchten. Und dieselben Komponenten werden basierend auf dieser Anatomie lebendig. |
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Das hat uns also in eine ganz andere Richtung geführt. Nochmals, was wir lösen, ist, nun, welche Marken sollten sie auf ihren Karten unterhalten? |
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Und es stellt sich heraus, dass die Rechenleistung zur Lösung des Gefühls dieser Studie von 2.000 Befragten etwa drei Tage in Anspruch nahm. |
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Es war eine enorme Menge an Kombinationen, wenn sie zwischen einer der 253 Marken wählen konnten, nur einer oder bis zu neun. |
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Zusätzlich dazu, wem die Karte gegeben werden sollte, ob sie einen Nennwert haben wollten und wie groß dieser Nennwert sein würde. Sie können sich vorstellen, es war riesig, richtig. |
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Aber was es produzieren konnte, war diese Art von erstaunlichem Output, über den ich Amy sprechen lasse. |
| Amy Anderson |
Also haben wir diese Informationen zusammen mit den Ergebnissen der anderen Studie genommen und in ein sogenanntes Kartenoptimierungstool gesteckt. |
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Wenn der Kunde also neue Karten mit diesem Tool entwerfen würde, könnte er darauf verweisen und sagen: Okay, macht es Sinn, Marken zu haben, die in mehreren Markenkategorien vertreten sind? |
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Und was wir bei diesem Ergebnis festgestellt haben, ist, dass die Verbraucher nicht viel Abwechslung wollen, denn wenn sie Abwechslung wollen, bekommen sie eine Visa-Karte, und doch wollen sie mehr als nur eine Karte mit einer Marke. Es war also etwas in der Mitte. |
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Wenn wir eine Marke hatten, blieb der Verbraucher normalerweise in der Markenkategorie, wenn er diese Übung machte. Wenn die Marke, die sie zuerst ausgewählt haben, eine Einzelhandelsmarke war, |
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Sie hatten ihre Karte primär fertig gestaltet ... hauptsächlich mit dem Einzelhandel. Das Gleiche galt für QSR, das Gleiche galt für Digital, Big Box usw. |
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Wir hatten ein paar Fälle, in denen sie Marken kreuzen konnten, und es waren Fälle, in denen es Einzelhandel und dann vielleicht Restaurants waren. |
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Denken Sie an ein Erlebnis in einem Einkaufszentrum, und das war eines, wo es ein bisschen anders war. Aber wir haben hier Marken, die wir nennen würden... |
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und das kam beim Kurationsteam sehr gut an ... ich nenne sie datierbare Marken oder nicht datierbare Marken. Und datierbare Marken sind diejenigen, die viele Marken haben, die miteinander gepaart sind. |
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Und das verhieß wirklich viel Gutes für die Erstellung dieser Karten mit mehreren Marken. Aber dann gibt es Marken, die nicht datierbar sind, wie 24 Stunden Fitness und Alamo, Albertsons. Es ist, als ob sie einfach ... sie wären auf sich allein gestellt. |
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Und was passiert ist, wenn diese Marken zu Blackhawk kommen und spielen wollen, sie wollen auf diesen Karten stehen, weil das für sie Einnahmen bedeutet, |
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Dies ist ein Werkzeug, nicht nur um die Karten zu entwerfen, sondern um ihnen bei den Verhandlungen zu helfen, zu sagen, zu schauen, |
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Wenn du spielen willst, musst du bezahlen, weil deine Marken nicht wirklich gut zu irgendjemandem passen. Und weisst du was? Unsere Verbraucher |
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andere Marken bevorzugen. Und so ist es für sie einfach erstaunlich, diese Hebelwirkung zu haben, um tatsächlich einige Einblicke zu haben, um Karten zu entwerfen, und dann auch diese Marken zu verhandeln, in Bezug auf Geschäfte mit Blackhawk. |
| Rob reul |
Genau genau. |
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Es gibt also noch ein Stück dazu und das hat damit zu tun |
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Karte |
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Konstruktion. Und wir reden zuerst darüber, okay, welche Karten Hüter sind und welche nicht. |
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Eines der Dinge, die ich früher hätte erwähnen sollen, war, als wir diese Vorrunden, diese vier Runden, |
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Wir haben diese Runden basierend auf den Einnahmen aus den Karten des Vorjahres platziert. Und natürlich ist der Umsatz das Ergebnis der Attraktivität der Marken, bei denen die Karten verwendet werden können. |
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Wenn Sie also anfangen, über die tatsächlichen Kombinationen von Marken auf Karten nachzudenken, hat Amy Ihnen die bedingten Wahrscheinlichkeiten gezeigt, |
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Wir versuchten jetzt, einen Schritt weiter zu gehen. Ganz rechts sehen Sie die 50 besten Marken, an denen wir gerade arbeiten |
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ansprechbare Verbrauchersegmente, die wahrscheinlich Marken kaufen würden, die auf derselben Karte geclustert sind. Das ist also die nächste Schicht der analytischen Arbeit, die wir machen, um zu versuchen zu verstehen, okay, |
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Gibt es ein Ziel, das groß genug ist, um Geschlecht, Alter oder andere psychografische Dinge zu erreichen, richtig? Das würde es uns ermöglichen, die Killerkarte zu verfeinern, indem wir das richtige Thema mit den richtigen Marken darauf setzen. |
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Das ist also sozusagen der Stand der Forschung. Wir haben gerade zusammen fast anderthalb Jahre solide Forschung für Blackhawk beschrieben. |
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Und ich würde Ihnen sagen, dass 90 % aller Schwerstarbeiten mit und wegen der Leistungsfähigkeit von JMP erledigt wurden. Das ist also unser Gespräch. |
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Fragen beantworten wir gerne live. Ich glaube, das wird am 6. Oktober gezeigt. Und Brad Jones, der die technische Ressource für das Turnierdesign war |
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und Analyse, werde mich dabei begleiten. Wir danken Ihnen für Ihr Interesse und wünschen Ihnen eine gute Konferenz. Danke schön. Tschüss. |
