FMCG-merken in Nederland, spenderen veel geld aan marketingcampagnes, van tv-reclames en digital advertising tot winkelpromoties en kortingsacties zoals de Bonusweken van Albert Heijn en Prijsfavorieten bij Jumbo. Maar welke investeringen leveren daadwerkelijk omzetgroei op?
In de praktijk blijkt het lastig om marketingimpact te meten binnen de complexe FMCG-keten. Marketing Mix Modeling (MMM) biedt hiervoor een oplossing door de effectiviteit van verschillende marketingkanalen te analyseren en te optimaliseren.
Waarom is MMM essentieel voor FMCG-merken? FMCG-marketeers hebben te maken met unieke uitdagingen:
- Geen directe klantdata – Merken verkopen via retailers zoals Albert Heijn, Jumbo en Plus waardoor zij geen toegang hebben tot first-party klantdata.
- Promoties domineren de markt – Kortingsacties en bonusaanbiedingen spelen een cruciale rol, maar bedrijven weten vaak niet of deze de winstgevendheid verhogen of slechts tijdelijke pieken veroorzaken.
- Veel marketingkanalen, weinig inzicht – TV, online ads, instore-promoties, folders: er wordt fors geïnvesteerd, maar zonder duidelijkheid over de werkelijke impact.
MMM lost deze problemen op door data-analyses uit te voeren over historische verkoopcijfers en marketinguitgaven. Hiermee wordt inzichtelijk welke marketinginspanningen de meeste omzetgroei genereren en hoe het marketingbudget effectiever kan worden verdeeld.
Hoe MMM campagnes optimaliseert
- De impact van TV & online advertising meten
Veel merken binnen Nederlandse supermarkten investeren in TV-reclames en digitale advertenties (bijv. YouTube en social media). MMM helpt om de ROI van deze kanalen te meten en geeft inzicht in welke boodschap, timing en frequentie het beste werken. - Promoties en folders optimaliseren
MMM analyseert hoe kortingsacties in de Bonusweken van Albert Heijn of Prijsfavorieten bij Jumbo bijdragen aan sales. Het model berekent of prijsverlagingen daadwerkelijk extra omzet genereren of dat klanten simpelweg hun aankopen naar voren schuiven zonder structurele groei. - Voorbeeldcase: Een merk binnen Albert Heijn ontdekte via MMM dat 2+1 gratis aanbiedingen een grotere omzetstijging brachten dan 25% korting, terwijl de marges beter behouden bleven.
- Instore activaties & schapruimte beter benutten
Veel FMCG-merken investeren in second placements, displays en proefmonsters in supermarkten. MMM helpt te bepalen welke winkelacties de meeste impact hebben en waar optimalisatie mogelijk is. - Voorbeeldcase: Een frisdrankmerk zag via MMM-analyse dat een promotie op een kopstelling bij Jumbo 30% meer sales genereerde dan een reguliere schapplaats, waardoor het merk zijn winkelactivatie-strategie aanpaste.
- De impact van TV & online advertising meten
- Voorspellen van de beste marketingmix
MMM kan toekomstige scenario’s simuleren:
- Wat gebeurt er als een merk minder aan folders besteedt en meer in digitale advertenties investeert?
- Hoe beïnvloeden prijspromoties de sales versus reguliere campagnes?
- Wat is de optimale mix tussen branding (bijv. TV) en performance-marketing (bijv. Google Ads)?
Conclusie: MMM als gamechanger voor FMCG-marketeers
Nederlandse FMCG-merken investeren fors in reclames, promoties en winkelacties. Maar zonder MMM blijven veel beslissingen gebaseerd op aannames in plaats van data.
✅ Meer grip op marketingimpact – Begrijp welke campagnes écht omzet verhogen.
✅ Betere budgetallocatie – Stop met geld verspillen aan onderpresterende kanalen.
✅ Slimmere promotiestrategieën – Focus op de acties die langdurige groei realiseren.
✅ Sterkere onderhandelingspositie bij retailers – Gebruik data om betere schapposities en promotiedeals te verkrijgen.
Voor FMCG-marketeers die de effectiviteit van hun campagnes willen maximaliseren, is Marketing Mix Modeling de sleutel tot winstgevendere marketing in een wereld waar concurrentie en marges steeds krapper worden. 🚀
Waarom MMM nu toegankelijker is voor FMCG
MMM werd lange tijd gezien als een complexe en dure oplossing, alleen bereikbaar voor multinationals met enorme databudgetten. Maar de technologie heeft zich ontwikkeld:
Open-source tools zoals Meta’s Robyn en Google’s LightweightMMM maken MMM minder afhankelijk van dure softwarelicenties.
Verbeterde data-integratie maakt het eenvoudiger om verkoopdata uit verschillende bronnen te combineren.
Kortere doorlooptijden → Waar MMM-projecten vroeger maanden in beslag namen, kunnen analyses nu sneller worden uitgevoerd, waardoor resultaten direct bruikbaar zijn.
Deze ontwikkelingen maken MMM steeds toegankelijker, ook voor FMCG-merken die geen miljoenenbudgetten hebben, maar wél data-gedreven marketingbeslissingen willen nemen.
