vrijdag 19 november 2010
Is een ombudsman voor marktonderzoek zinvol?
De MOA heeft een ombudsman opgericht om het gebruik van ondermaats onderzoek in de media aan de kaak te stellen. Een goed initiatief, maar in hoeverre zijn journalisten en marketeers eigenlijk zelf verantwoordelijk voor de onderzoeksgegevens die zij gebruiken? Is een ombudsman wel de juiste manier om dit probleem aan te pakken? Lees meer hierover in het blog dat ik voor Marketingfacts heb geschreven.
maandag 25 oktober 2010
Doe-het-zelf marktonderzoek; het kan écht!
Door de komst van online onderzoekssoftware voeren steeds meer bedrijven zelf onderzoek uit zonder daarvoor een marktonderzoekbureau in te schakelen. Maar marktonderzoek is meer dan een vragenlijst online zetten. Representativiteit, significantie en kruisverbanden zijn onderwerpen waar de meeste online tools geen antwoord opgeven. Zonder kennis en ervaring is de kans groot dat de kwaliteit van het onderzoek zo slecht wordt dat gemakkelijk de verkeerde conclusies kunnen worden getrokken.
In de praktijk zie je helaas nog steeds veel voorbeelden van slecht marktonderzoek langskomen. Suggestieve vragen, onduidelijke antwoordcategorieën, veel open en onsamenhangende vragen het zijn maar een paar voorbeelden. Toch hoef je als bedrijf echt niet je complete marktonderzoek uit te besteden aan een bureau. Als je weet waar je kwaliteiten liggen, kan je ervoor kiezen alleen de expertise in te huren die je nodig hebt. Het is jammer dat bij de meeste onderzoeksbureaus dit nog steeds niet mogelijk is en dat het zelf onderzoek doen als een bedreiging voor de markt wordt gezien. Door de online onderzoekssoftware is marktonderzoek voor veel meer bedrijven toegankelijk geworden, naar mijn mening eerder een kans dan een bedreiging. En zolang deze doe-het-zelf marktonderzoekers de juiste begeleiding krijgen hoeft de kwaliteit niet minder te zijn dan die van een traditioneel marktonderzoekbureau. En vaak tegen een fractie van de kosten!
In de meeste gevallen is het niet nodig een volledig maatwerk project in te gaan. Er zijn al zoveel bedrijven voor je geweest die een imago of klanttevredenheidsonderzoek hebben uitgevoerd, waarom zou je zelf het wiel opnieuw uitvinden? Wij hebben daarom onze kennis gebundeld in een aantal standaard vragenlijsten met een goede toelichting (waarom zou je een bepaalde vraag stellen?). En omdat marktonderzoek meer is dan alleen een vragenlijst hebben we ook een gratis checklist gemaakt waarin veel nuttige tips staan. Wil je nog meer uit je marktonderzoek halen? Dan helpen wij met een uitgebreide onderzoeksopzet of een (statistische) analyse van de resultaten. Hiermee heb je als bedrijf alle ingrediënten om professioneel en eenvoudig zelf marktonderzoek uit te voeren! Kortom: doe-het-zelf marktonderzoek kan écht, door te kiezen waar je wel ondersteuning bij nodig hebt.
In de praktijk zie je helaas nog steeds veel voorbeelden van slecht marktonderzoek langskomen. Suggestieve vragen, onduidelijke antwoordcategorieën, veel open en onsamenhangende vragen het zijn maar een paar voorbeelden. Toch hoef je als bedrijf echt niet je complete marktonderzoek uit te besteden aan een bureau. Als je weet waar je kwaliteiten liggen, kan je ervoor kiezen alleen de expertise in te huren die je nodig hebt. Het is jammer dat bij de meeste onderzoeksbureaus dit nog steeds niet mogelijk is en dat het zelf onderzoek doen als een bedreiging voor de markt wordt gezien. Door de online onderzoekssoftware is marktonderzoek voor veel meer bedrijven toegankelijk geworden, naar mijn mening eerder een kans dan een bedreiging. En zolang deze doe-het-zelf marktonderzoekers de juiste begeleiding krijgen hoeft de kwaliteit niet minder te zijn dan die van een traditioneel marktonderzoekbureau. En vaak tegen een fractie van de kosten!
In de meeste gevallen is het niet nodig een volledig maatwerk project in te gaan. Er zijn al zoveel bedrijven voor je geweest die een imago of klanttevredenheidsonderzoek hebben uitgevoerd, waarom zou je zelf het wiel opnieuw uitvinden? Wij hebben daarom onze kennis gebundeld in een aantal standaard vragenlijsten met een goede toelichting (waarom zou je een bepaalde vraag stellen?). En omdat marktonderzoek meer is dan alleen een vragenlijst hebben we ook een gratis checklist gemaakt waarin veel nuttige tips staan. Wil je nog meer uit je marktonderzoek halen? Dan helpen wij met een uitgebreide onderzoeksopzet of een (statistische) analyse van de resultaten. Hiermee heb je als bedrijf alle ingrediënten om professioneel en eenvoudig zelf marktonderzoek uit te voeren! Kortom: doe-het-zelf marktonderzoek kan écht, door te kiezen waar je wel ondersteuning bij nodig hebt.
maandag 18 oktober 2010
Klantsegmentatie al 60 jaar niet verandert
In de afgelopen 60 jaar is veel veranderd in het marketingvak en de mogelijkheden voor klantsegmentatie. En toch blijft het RFM klantsegmentatiemodel één van de meest effectieve manieren van klantsegmentatie. Dit terwijl deze methodiek al door marketeers werd gebruikt in de jaren ’50. Naar mijn mening zouden marketeers hier veel meer gebruik van kunnen maken.
Wat is RFM segmentatie?
Bij RFM segmentatie worden klanten onderverdeeld op basis van drie variabelen:
• Recency; de tijd die is verstreken sinds de laatste aankoop.
• Frequency; het aantal bestellingen van een klant in een bepaalde periode.
• Monetary Value; de financiële waarde van een klant in een bepaalde periode.
Het model kan op verschillende manieren worden opgebouwd. Ik zal hier niet alle methodieken gaan bespreken, maar in de basis wordt voor elke variabele een indeling naar verschillende klasse gemaakt. Op basis van de combinatie van RFM klasses waarin een klant valt wordt vervolgens een RFM score toegekend. Een uitgebreidere omschrijving over de opbouw van verschillende RFM modellen is te lezen in de informatiefolder RFM segmentatie van marketingwebshop.nl.
Voorbeeld van een klassieke RFM verdeling met ongelijke klasse:
Tot op de dag van vandaag zijn deze drie variabelen nog steeds de basis voor het meten van de effectiviteit van vrijwel alle marketingactiviteiten. En hoewel er vele nieuwe methodieken zijn bijgekomen kan RFM nog steeds worden beschouwd als één van de meest transparante en praktische methodes voor segmentatie op basis van klantgedrag, of customer behioural segmentation zoals het anno 2010 wordt genoemd.
Effectief door eenvoud
Juist de relatieve eenvoud van het model zorgt dat het, mits op de juiste manier gebruikt, zijn kracht nog niet heeft verloren. Statistische modellen kunnen nog wel eens doorschieten in de hoeveelheid subsegmenten en complexiteit waardoor het voor marketeers moeilijker wordt gerichte acties te ontwikkelen op basis van de uitkomsten. Daarnaast is voor deze vorm van segmentatie vaak een specialist en statistisch software nodig, waardoor kosten en opbrengsten van de “nieuwe” segmentatiemodellen niet altijd in balans zijn. Uiteraard kunnen zeer grote bedrijven met een conversieverbetering van enkele tiende van procenten onder de streep beter af zijn, maar voor de meeste bedrijven zal de investering zelden rendabel zijn. RFM is voor deze bedrijven dan een goed en goedkoop alternatief.
Kritiek op het model
Er is veel kritiek geweest op het RFM model maar naar mijn mening is dat bijna nooit terecht. De meest gehoorde klacht is dat het model te statisch is en geen voorspelende waarde heeft zoals predictive modelling, om maar weer een populaire term te gebruiken. Een klacht die ik niet begrijp, want in de basis zijn alle segmentatiemodellen beschrijvend. Door de RFM scores periodiek te berekenen ontstaat een prima beeld van de ontwikkeling die een klant door maakt. Dit is ook nog eens goed te visualiseren in een zogenaamde migratiematrix. Het model is daardoor ruimschoots toepasbaar voor voorspellende analyses.
Voorbeeld van een migratiematrix:
Een ander punt van kritiek is dat het model kan leiden tot een te hoge communicatiedruk bij klanten met een hoge RFM score. Critici die dit zeggen moeten zich in het geheel niet bezighouden segmentatie. Dit gaat immers over hoe marketeers het model gebruiken en niet over de bruikbaarheid van het model. Elke vorm van klantsegmentatie verliest in kracht als het niet goed wordt toegepast. Het is nu juist de bedoeling om de verschillende groepen op een andere manier aan te schrijven. Dat betekent dat een slimme marketeer misschien meer aandacht besteed aan de lage RFM scores dan het overspoelen van de top klanten met reclame-uitingen.
Klantsegmentatie in de praktijk
Hoe effectief het model is hangt af van zowel de opbouw als het gebruik. Zoals gezegd kan RFM op verschillende manieren worden opgebouwd. De indeling van de RFM klasse moet passen bij de verkoopcyclus van een organisatie. In sommige gevallen betekent dat een vaste indeling, bijvoorbeeld één, twee, drie, of meer bestellingen in een bepaalde periode en voor een andere organisatie is een dynamische indeling meer geschikt. Bijvoorbeeld op basis van een percentage van de omzet in een bepaalde periode. Het is raadzaam in deze fase een specialist in te schakelen die helpt bij het opzetten van een passend model.
De tweede, en misschien wel belangrijkste, factor voor succes is het op de juiste manier interpreteren van de resultaten. Door te segmenteren is het mogelijk een gedifferentieerde marketingstrategie toe te passen. Een veel gemaakte fout is om alleen de top klanten te benaderen. Je zult je ook moeten afvragen waarom andere klanten het minder goed doen. Vergelijk bijvoorbeeld eens het (demografisch) profiel en de productaankopen van de top klanten met de andere klanten of bepaald de verschillen in klantbehoeften en tevredenheid van de verschillende segmenten. Dit geeft waardevolle inzichten voor het maken van een gedifferentieerde marketingstrategie.
Continu proces
Een segmentatiemodel is geen eenmalige actie, maar een continu proces. Om het maximale rendement uit een segmentatiemodel te halen zal een duidelijke strategie en doelstellingen aan het model moeten worden verbonden. Met andere woorden: hoe, hoeveel en welke klanten zullen zich op welke manier door het model moeten bewegen?
Het interpreteren van resultaten is met RFM segmentatie veel eenvoudiger dan bij statistische segmentatiemodellen. Dit maakt het uitermate geschikt als strategisch segmentatiemodel. Ofwel een model dat richting geeft aan de marketingactiviteiten en aangevuld kan worden met andere segmentatiemethodieken. In de B2B markt worden vaak branche of bedrijfsgrootte gebruikt voor strategische segmentatie, terwijl transactiegegevens over het algemeen betrouwbaarder zijn dan demografische klantgegevens. Mijn advies is daarom primair een op transacties gebaseerd model, zoals RFM te gebruiken.
Verschillende toepassingsmogelijkheden
Traditioneel werd RFM met name toegepast in de direct marketing en tegenwoordig ook e-mailmarketing. Maar in principe is RFM geschikt voor vrijwel alle vormen van marketing en communicatie. Door een profiel te maken van interessante RFM segmenten is het zelfs mogelijk RFM voor klantwerving te gebruiken. Je selecteert dan prospects op basis van de profielen die niet alleen op korte termijn interessant zijn, maar ook nog een grote kans hebben snel in een hogere klasse te komen. Op deze manier gebruik je RFM als een Customer Lifetime Value model, wat nog maar eens de veelzijdigheid aangeeft. Door het model creatief te gebruiken is veel mogelijk. Dat geldt ook voor het variëren met de variabelen. Zo kan de M van Monetary Value worden weggelaten of vervangen worden door de D van Duration, waardoor het model geschikt is voor loyaliteitsmeting, het segmenteren van webbezoeken en social media.
Op naar 2070
RFM heeft zich al 60 jaar bewezen en kan nog gemakkelijk 60 jaar mee. Het model is in principe voor elke organisatie te gebruiken, van klein tot groot. Bij deze daag ik jullie dan ook uit met het RFM model te gaan werken. Je zult zien, het werkt écht.
Wat is RFM segmentatie?
Bij RFM segmentatie worden klanten onderverdeeld op basis van drie variabelen:
• Recency; de tijd die is verstreken sinds de laatste aankoop.
• Frequency; het aantal bestellingen van een klant in een bepaalde periode.
• Monetary Value; de financiële waarde van een klant in een bepaalde periode.
Het model kan op verschillende manieren worden opgebouwd. Ik zal hier niet alle methodieken gaan bespreken, maar in de basis wordt voor elke variabele een indeling naar verschillende klasse gemaakt. Op basis van de combinatie van RFM klasses waarin een klant valt wordt vervolgens een RFM score toegekend. Een uitgebreidere omschrijving over de opbouw van verschillende RFM modellen is te lezen in de informatiefolder RFM segmentatie van marketingwebshop.nl.
Voorbeeld van een klassieke RFM verdeling met ongelijke klasse:
Tot op de dag van vandaag zijn deze drie variabelen nog steeds de basis voor het meten van de effectiviteit van vrijwel alle marketingactiviteiten. En hoewel er vele nieuwe methodieken zijn bijgekomen kan RFM nog steeds worden beschouwd als één van de meest transparante en praktische methodes voor segmentatie op basis van klantgedrag, of customer behioural segmentation zoals het anno 2010 wordt genoemd.
Effectief door eenvoud
Juist de relatieve eenvoud van het model zorgt dat het, mits op de juiste manier gebruikt, zijn kracht nog niet heeft verloren. Statistische modellen kunnen nog wel eens doorschieten in de hoeveelheid subsegmenten en complexiteit waardoor het voor marketeers moeilijker wordt gerichte acties te ontwikkelen op basis van de uitkomsten. Daarnaast is voor deze vorm van segmentatie vaak een specialist en statistisch software nodig, waardoor kosten en opbrengsten van de “nieuwe” segmentatiemodellen niet altijd in balans zijn. Uiteraard kunnen zeer grote bedrijven met een conversieverbetering van enkele tiende van procenten onder de streep beter af zijn, maar voor de meeste bedrijven zal de investering zelden rendabel zijn. RFM is voor deze bedrijven dan een goed en goedkoop alternatief.
Kritiek op het model
Er is veel kritiek geweest op het RFM model maar naar mijn mening is dat bijna nooit terecht. De meest gehoorde klacht is dat het model te statisch is en geen voorspelende waarde heeft zoals predictive modelling, om maar weer een populaire term te gebruiken. Een klacht die ik niet begrijp, want in de basis zijn alle segmentatiemodellen beschrijvend. Door de RFM scores periodiek te berekenen ontstaat een prima beeld van de ontwikkeling die een klant door maakt. Dit is ook nog eens goed te visualiseren in een zogenaamde migratiematrix. Het model is daardoor ruimschoots toepasbaar voor voorspellende analyses.
Voorbeeld van een migratiematrix:
Een ander punt van kritiek is dat het model kan leiden tot een te hoge communicatiedruk bij klanten met een hoge RFM score. Critici die dit zeggen moeten zich in het geheel niet bezighouden segmentatie. Dit gaat immers over hoe marketeers het model gebruiken en niet over de bruikbaarheid van het model. Elke vorm van klantsegmentatie verliest in kracht als het niet goed wordt toegepast. Het is nu juist de bedoeling om de verschillende groepen op een andere manier aan te schrijven. Dat betekent dat een slimme marketeer misschien meer aandacht besteed aan de lage RFM scores dan het overspoelen van de top klanten met reclame-uitingen.
Klantsegmentatie in de praktijk
Hoe effectief het model is hangt af van zowel de opbouw als het gebruik. Zoals gezegd kan RFM op verschillende manieren worden opgebouwd. De indeling van de RFM klasse moet passen bij de verkoopcyclus van een organisatie. In sommige gevallen betekent dat een vaste indeling, bijvoorbeeld één, twee, drie, of meer bestellingen in een bepaalde periode en voor een andere organisatie is een dynamische indeling meer geschikt. Bijvoorbeeld op basis van een percentage van de omzet in een bepaalde periode. Het is raadzaam in deze fase een specialist in te schakelen die helpt bij het opzetten van een passend model.
De tweede, en misschien wel belangrijkste, factor voor succes is het op de juiste manier interpreteren van de resultaten. Door te segmenteren is het mogelijk een gedifferentieerde marketingstrategie toe te passen. Een veel gemaakte fout is om alleen de top klanten te benaderen. Je zult je ook moeten afvragen waarom andere klanten het minder goed doen. Vergelijk bijvoorbeeld eens het (demografisch) profiel en de productaankopen van de top klanten met de andere klanten of bepaald de verschillen in klantbehoeften en tevredenheid van de verschillende segmenten. Dit geeft waardevolle inzichten voor het maken van een gedifferentieerde marketingstrategie.
Continu proces
Een segmentatiemodel is geen eenmalige actie, maar een continu proces. Om het maximale rendement uit een segmentatiemodel te halen zal een duidelijke strategie en doelstellingen aan het model moeten worden verbonden. Met andere woorden: hoe, hoeveel en welke klanten zullen zich op welke manier door het model moeten bewegen?
Het interpreteren van resultaten is met RFM segmentatie veel eenvoudiger dan bij statistische segmentatiemodellen. Dit maakt het uitermate geschikt als strategisch segmentatiemodel. Ofwel een model dat richting geeft aan de marketingactiviteiten en aangevuld kan worden met andere segmentatiemethodieken. In de B2B markt worden vaak branche of bedrijfsgrootte gebruikt voor strategische segmentatie, terwijl transactiegegevens over het algemeen betrouwbaarder zijn dan demografische klantgegevens. Mijn advies is daarom primair een op transacties gebaseerd model, zoals RFM te gebruiken.
Verschillende toepassingsmogelijkheden
Traditioneel werd RFM met name toegepast in de direct marketing en tegenwoordig ook e-mailmarketing. Maar in principe is RFM geschikt voor vrijwel alle vormen van marketing en communicatie. Door een profiel te maken van interessante RFM segmenten is het zelfs mogelijk RFM voor klantwerving te gebruiken. Je selecteert dan prospects op basis van de profielen die niet alleen op korte termijn interessant zijn, maar ook nog een grote kans hebben snel in een hogere klasse te komen. Op deze manier gebruik je RFM als een Customer Lifetime Value model, wat nog maar eens de veelzijdigheid aangeeft. Door het model creatief te gebruiken is veel mogelijk. Dat geldt ook voor het variëren met de variabelen. Zo kan de M van Monetary Value worden weggelaten of vervangen worden door de D van Duration, waardoor het model geschikt is voor loyaliteitsmeting, het segmenteren van webbezoeken en social media.
Op naar 2070
RFM heeft zich al 60 jaar bewezen en kan nog gemakkelijk 60 jaar mee. Het model is in principe voor elke organisatie te gebruiken, van klein tot groot. Bij deze daag ik jullie dan ook uit met het RFM model te gaan werken. Je zult zien, het werkt écht.
donderdag 23 september 2010
Marketing Intelligence: Een introductie
In de laatste jaren hebben veel bedrijven databases aangelegd met klantgegevens. Daarbij wordt het steeds makkelijker om online marktonderzoek uit te voeren of informatie van het internet te halen. Als gevolg van deze vooral technologische ontwikkeling zijn enorm veel gegevens beschikbaar over klantgedrag. Het is de verwachting dat het eind van deze groei nog lang niet in zicht is.
Met deze gegevensberg zijn echter ook nieuwe problemen ontstaan. Het onderhoud van de beschikbare klantgegevens blijkt vaak moeilijk te organiseren en door de hoeveelheid en complexiteit van de gegevens is ook het interpreteren van de gegevens steeds ingewikkelder. Het transformeren van deze informatie naar concrete activiteiten blijkt echter vaak een groot struikelblok. Dit vergt kennis en vaardigheden en is slecht in beperkte mate te automatiseren.
Wat is Marketing Intelligence?
Er is geen eenduidige definitie te vinden voor marketing intelligence, maar de meeste definities spreken over een gestructureerd en continu proces waarbij gegevens worden getransformeerd naar informatie en ten slote bruikbare intelligence. De meest passende definitie voor intelligence in deze context is: “The ability to apply knowledge to manipulate one's environment or to think abstractly as measured by objective criteria”. (Bron: Encyclopedia Britannica) Dit gaat dus verder dan kennis of een informatievoorziening. Het verschil tussen marketing en competitive, market of customer intelligence zit in het blikveld van het intelligence proces. We spreken hier over marketing intelligence in de breedste zin van het woord en daarmee de synergie die gehaald kan worden uit zowel de interne als externe informatiebronnen.
Marketing intelligence is een proces dat vier fases doorloopt, namelijk de transformatie van gegevens naar informatie en van informatie naar intelligence en vervolgens een advies of richtlijn voor mogelijk acties. En uiteindelijk de evaluatie van de impact van de actie. De effectiviteit van het proces, ofwel het rendement dat met de aanwezige gegevens wordt behaald is echter zo groot als de zwakste schakel. Een kwalitatief hoogwaardige en goed onderhouden informatievoorziening is dan ook essentieel. Een CRM systeem, datawarehouse of periodiek klanttevredenheidsonderzoek kunnen allemaal onderdeel uitmaken van deze informatievoorziening. Daarnaast is competentie ontwikkeling een van de belangrijkste factoren voor de ontwikkeling van een marketing intelligence proces. De balans tussen techniek, kennis en vaardigheden verschuift gedurende het proces steeds meer van techniek via kennis naar vaardigheden. Voor de creatie van intelligence en marketing- of verkoopactiviteiten is techniek dan ook niet de doorslaggevende factor voor succes.
In de praktijk
De rol die de marketing intelligence in een organisatie vervult kan nogal verschillen en is sterk afhankelijk van de strategie en organisatiestructuur. Een organisatie die heeft gekozen voor customer intimacy strategie zal bijvoorbeeld de aandacht richten op uitgebreide klantinformatie en de daaraan gerelateerde markten en directe concurrenten, terwijl een organisatie met een product leader strategie meer aandacht zal geven aan gericht markt- en productonderzoek. Bij operational excellence is het meten van efficiency in relatie tot klanttevredenheid juist weer belangrijk.
In de praktijk duurt het soms jaren om een marketing intelligence proces op te zetten en dient daarbij voortdurend onderhouden en verbeterd te worden. Dit betekent een continue investering in mensen en middelen. Mede hierom is de keuze voor marketing intelligence onderdeel van de bedrijfsstrategie en dient gedragen te worden door de hele organisatie.
Concreet bestaat een marketing intelligence proces bestaat uit een aaneenschakeling van beschrijvende dashboards en rapportages en daaruit voortvloeiende verklarende en voorspellende analyses. De conclusies uit de analyses vormen op hun beurt weer input voor adviezen en richtlijnen voor de te ondernemen marketing- en verkoopactiviteiten.
Meer weten over Marketing Intelligence?
Tijdens de Cursus Marketing Intelligence leert u wat marketing intelligence is en hoe het uw marketingstrategie en campagnes kan verbeteren. De cursus is bedoeld voor iedereen die meer wilt weten over de voor- en nadelen van marketing intelligence en het rendement daarvan voor uw organisatie.
dinsdag 21 september 2010
Marketingwebshop.nl is live!
Alle marketingoplossingen onder één dak met marketingwebshop.nl. Met meer dan 100 producten voor alle aspecten van het marketingvak is dit het startpunt voor alle marketingprojecten. Van onderzoek en analyse tot een complete marketingcampagne. Bezoek de site om meer te weten te komen over dit vernieuwende concept.
zondag 29 augustus 2010
Vergroot je marketingkennis, volg een cursus
Knowhow Marketing organiseert diverse marketingcursussen. Vanaf oktober is er weer volop gelegenheid om deel te nemen aan de cursussen.
Tijdens de cursussen spijkert u uw kennis bij en bieden wij uw praktische handvatten voor uw eigen organisatie. De cursussen worden gegeven door een ervaren docent en zijn gebaseerd op de laatste inzichten en diverse praktijkvoorbeelden. De groepen worden bewust klein gehouden, dus wees er snel bij!
Cursus Marketing Intelligence | donderdag 14 oktober 2010 |
Cursus Market Intelligence | dinsdag 26 oktober 2010 |
Cursus Klantsegmentatie | donderdag 4 november 2010 |
Cursus Google for Business | dinsdag 16 november 2010 |
Cursus Database Marketing | donderdag 25 november 2010 |
Cursus Online Marktonderzoek | dinsdag 7 december 2010 |
Cursus Marketingrapportage | donderdag 16 december 2010 |
Deelnemen kan door een e-mail te sturen naar info@knowhowmarketing.nl. U ontvangt van ons een bevestiging met een routebeschrijving.
Binnenkort nieuwe webshop voor marketeers
Nog even en het is zover. Knowhow Marketing is hard bezig met het opzetten van een nieuwe webshop voor marketeers, Marketingwebshop.nl. In deze webshop vindt u zowel kant-en-klare als maatwerk marketingproducten voor alle mogelijke marketingvraagstukken.
Op marketingwebshop.nl worden meer dan 100 kwalitatief hoogwaardige producten tegen vaste prijzen aangeboden. Door de stapsgewijze opbouw van de productgroepen is het mogelijk alleen te bestellen wat u echt nodig heeft voor uw marketingproject. Bijvoorbeeld een vragenlijst of (statistische) analyse voor een marktonderzoek dat u zelf uitvoert. Of een externe analyse die u direct voor uw marketingplan kunt gebruiken. Gebruik de producten van marketingwebshop.nl voor alle momenten dat u extra expertise of capaciteit nodig heeft en bespaar zo veel tijd en geld op uw marketingprojecten.
Nieuwsgierig? Stuur een e-mail naar info@knowhowmarketing.nl en ontvang een bericht als de website live is.
Abonneren op:
Posts (Atom)