Inkomsten publisher afhankelijk van de creativiteit van de adverteerder?

Inkomsten publisher afhankelijk van de creativiteit van de adverteerder?

Datum 11.10.2005

Bedrijf MijnAlbum.nl

Student Dhr. A.H. (Age) van der Meer (S1423703) a.vdmeer@mijnalbum.nl

Begeleider Dr. J.E.M. (Erjen) van Nierop j.e.m.van.nierop@rug.nl Tweede beoordelaar Prof. J.C. (Janny) Hoekstra

j.c.hoekstra@rug.nl

Inhoudsopgave

VOORWOORD 3

BEGRIPPENLIJST 4

SAMENVATTING 5

1. INLEIDING EN PROBLEEMSTELLING 7

1.1. Achtergrond 7

1.2. Probleemstelling 8

2. ONLINE ADVERTEREN 10

2.1. Inleiding 10

2.2. Effectiviteit 10

2.2.1 Bannerafhankelijke factoren 12

2.2.2 Implementatieafhankelijke factoren 17

2.3 Effectiviteitafhankelijkheid 18

2.4. Conceptueel model en hypotheses 22

3. ONDERZOEKSOPZET 24

3.1. Inleiding 24

3.2. Steekproef 24

3.3. Enquête, dataverzameling 26

4. ONDERZOEKSRESULTATEN 27

4.1. Representativiteit steekproef 27

4.2. Algemene bevindingen 28

5. CONCLUSIES EN AANBEVELINGEN 37

5.1. Conclusies 37

5.2. Aanbevelingen 37

5.2.1. Management aanbevelingen 37

5.2.2. Aanbevelingen voor verder onderzoek 38

LITERATUUR 40

BIJLAGEN ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED.

Voorwoord

Dit rapport is geschreven als afstudeeropdracht voor de opleiding Economie & Management, afstudeerrichting Marketing voor de Rijksuniversiteit Groningen. Het afstudeertraject is gestart vanuit een luxepositie: het werk als marketeer bij MijnAlbum.nl en het volgen van een studie in het vakgebied marketing zijn uitstekend gecombineerd. Er is mede hierdoor met veel plezier aan gewerkt van januari 2005 tot en met oktober 2005. Al snel heeft dit rapport een vaste plaats gekregen naast de telefoon waar de acquisitiegesprekken voor bannerreclame op MijnAlbum.nl mee gevoerd worden. Onderstaande personen worden hartelijk bedankt voor hun bijdrage en steun voor en tijdens deze periode:

Dr. J.E.M. (Erjen) van Nierop - Begeleiding vanuit de Rijksuniversiteit Groningen;

Dhr. J.J. (Jappie) Hoekstra - Technische ondersteuning vanuit MijnAlbum.nl;

Dhr. A.P. (Andries) Nolles - Communicatieve ondersteuning vanuit MijnAlbum.nl.

Joure, 11 oktober 2005

Age van der Meer

Begrippenlijst

Publisher - Bedrijf dat advertentieruimte beschikbaar stelt aan adverteerders.

Cost Per Mille (CPM) - De kosten per 1000 vertoningen van de banner (Voorbeeld: € 1,00 CPM = De adverteerder betaalt € 1,00 voor 1000 vertoningen van de banner).

Cost Per Click (CPC) - De kosten per klik op de banner (Voorbeeld: € 0,50

CPC = De adverteerder betaalt € 0,50 voor 1 klik op de banner).

Cost Per Sale (CPS) - De kosten per verkocht product (Voorbeeld: € 2,50

CPS = De adverteerder betaalt € 2,50 voor 1 verkocht product).

Doorklikratio - Het aantal klikken op de banner gedurende de campagne gedeeld door het aantal vertoningen gedurende de campagne (Voorbeeld:

1000 vertoningen en 10 klikken, doorklikratio: 1%).

Frequentie - Het aantal bannervertoningen per bezoeker (Voorbeeld: een bezoeker ziet dezelfde banner 3 keer, frequentie: 3).

Ongeholpen naamsbekendheid - Het percentage respondenten dat de naam van de testbanner zonder hulp noemt.

Geholpen naamsbekendheid - Het percentage respondenten dat de naam van de testbanner met

hulp noemt.

Samenvatting

MijnAlbum.nl is een dienstverlener op de markt van online fotoservices. Een bezoeker van de site kan simpel en kosteloos een digitaal fotoalbum plaatsen op het web. Door vervolgens vrienden en kennissen hierover in te lichten, kunnen zij deze foto’s bekijken en eventueel laten afdrukken door MijnAlbum.nl. Voor adverteerders bestaat de mogelijkheid om te adverteren bij MijnAlbum.nl in de online fotoalbums.

De overgrote meerderheid van de adverteerders wil adverteren op basis van Cost Per Sale (CPS) of op basis van Cost Per Click (CPC). Op deze manier wordt er pas wat door MijnAlbum.nl verdiend, wanneer er ook daadwerkelijk producten of diensten door de gebruikers of bezoekers van MijnAlbum.nl worden afgenomen of wanneer er op de reclame- uiting wordt geklikt. De naamsbekendheid die met een banner wordt bewerkstelligd, wordt niet meegenomen in de vergoeding voor MijnAlbum.nl. De inkomsten van MijnAlbum.nl zijn dan afhankelijk van de creativiteit van de adverteerder. De adverteerder levert immers de banner aan en bepaalt zo hoe uitnodigend de banner eruit ziet om op te klikken. De effectiviteit van een banner is van vele factoren afhankelijk. Deze factoren zijn onder te verdelen in bannerafhankelijke factoren en implementatieafhankelijke factoren.

Bannerafhankelijke factoren

Product - Wat het eigenlijke product en/of dienst is waar het om draait;

Aanbod - Wat er precies wordt aangeboden;

Boodschap - Hoe er wordt gecommuniceerd;

Vormgeving - Hoe de vormgeving (animatie, kleur, etc.) eruit ziet.

Implementatieafhankelijke factoren

Frequentie - Hoe vaak de bezoeker is blootgesteld aan de banner;

Grootte - De afmeting in pixels van de banner.

De effectiviteit van een banner is grotendeels afhankelijk van wat er door de adverteerder

wordt aangeleverd. Omdat er ook effecten (zoals naamsbekendheid) worden gegenereerd

zonder dat er op een banner wordt geklikt, kan de waarde van bannerreclame worden

onderschat. Echter de publisher zal wel moeten aantonen dat deze effecten zich daadwerkelijk

voordoen. Er zijn drie hypotheses opgesteld, welke hieronder zijn weergegeven. De eerste

hypothese vat bovenstaande kort samen. De tweede en derde hypothese maken het mogelijk om te onderzoeken wat de effecten zijn van frequentie en grootte op de naamsbekendheid van een banner.

H1: Het zien van een banner leidt tot toename van de naamsbekendheid;

H2: Een hoge frequentie zorgt voor een grotere naamsbekendheid dan een lage frequentie;

H3: Een grote banner zorgt voor een grotere naamsbekendheid dan een kleine banner.

Uit het onderzoek blijkt dat men weet wie er heeft geadverteerd met een banner op MijnAlbum.nl, zonder dat men op de banner heeft geklikt. De ongeholpen naamsbekendheid was op zijn minst 0,6% (kleine banner, frequentie 1 t/m 5) en de geholpen naamsbekendheid was op zijn minst 1,4% (kleine banner, frequentie 1 t/m 5). Omdat er sprake is van een nieuw merk, zodat de resultaten in de voormeting gelijk zijn aan nul, kan hypothese 1 worden aangenomen. Door middel van een correlatieanalyse is berekend hoe sterk de frequentie bepalend is voor de geholpen naamsbekendheid. Een correlatieanalyse geeft inzicht in het verband tussen twee variabelen. Hieruit blijkt dat het vaker zien van een banner (hogere frequentie) de oorzaak is van de hogere naamsbekendheid. Hypothese 2 kan worden aangenomen. Bij het toetsen van hypothese 3 komt naar voren dat er niet bij elke frequentieklasse sprake is van een significant verschil. Er kan daarom sprake zijn van toeval, waardoor hypothese 3 alleen kan worden aangenomen voor frequentieklasse 1 tot en met 5.

Er bestaan gegronde redenen om ook een vergoeding te vragen voor de effecten die hebben

plaatsgevonden buiten de klikken op de banner om. Het gaat hier om het hiervoor genoemde

effect, naamsbekendheid. Een beloning op basis van de behaalde clicks op een banner kan dan

ook niet als een goede basis gezien worden voor de vergoeding die een bannercampagne

verdient.

1. Inleiding en probleemstelling

1.1. Achtergrond

Wie is MijnAlbum.nl

Het MijnAlbum.nl team is jong, innovatief, trendgevoelig en hoog opgeleid. Vanuit zowel werk als studie heeft het team een stevig fundament in zowel het onderwijs als de ICT sector.

Het 4-koppige team heeft besloten in te spelen op de huidige aardverschuiving binnen de beeldbewerkings- en fotobranche. De stap van analoge naar digitale beeldbewerking brengt een breed scala aan mogelijkheden met zich mee.

Wat is MijnAlbum.nl

MijnAlbum.nl is een dienstverlener op de markt van online fotoservices. Een bezoeker van de site kan simpel en kosteloos een digitaal fotoalbum plaatsen op het web. Door vervolgens vrienden en kennissen hierover in te lichten, kunnen zij deze foto’s bekijken en eventueel laten afdrukken door MijnAlbum.nl. Na enkele dagen worden de afgedrukte foto’s aan huis afgeleverd. MijnAlbum.nl is de grootste fotodienst van Nederland met meer dan 132.000 actieve leden (en elke dag meer dan 600 nieuwe leden) en streeft er naar de meest overzichtelijke en gemakkelijke site om online foto’s te publiceren, delen, printen en bestellen op fotopapier te zijn.

Het concept

Het MijnAlbum.nl-concept rust op de volgende vier pilaren:

Simpel (geen moeilijk taalgebruik);

Overzichtelijk (geen afleidende gifanimaties);

Toegankelijk (geen aparte software of ingewikkelde aanmeldprocedures);

Veilig (de foto’s zijn alleen te bekijken door de mensen die uitgenodigd worden).

Op MijnAlbum.nl kan een bezoeker simpel en kosteloos een digitaal fotoalbum online

plaatsen. Men heeft standaard 500 MB opslagruimte. Voor adverteerders bestaat de

mogelijkheid om te adverteren bij MijnAlbum.nl in de online fotoalbums.

1.2. Probleemstelling

Geïnteresseerde adverteerders zijn niet moeilijk te vinden om te adverteren op MijnAlbum.nl.

MijnAlbum.nl heeft meer dan 20 miljoen paginavertoningen per maand, die gegenereerd worden door een breed innovatief publiek bestaande uit gebruikers in het bezit van een digitale camera welke foto’s plaatsen en bezoekers welke foto’s bekijken. Dit spreekt veel adverteerders aan.

Het probleem is echter dat de overgrote meerderheid van deze geïnteresseerde adverteerders wil adverteren op basis van Cost Per Sale (CPS) of op basis van Cost Per Click (CPC). Op deze manier wordt er pas wat door MijnAlbum.nl verdiend, wanneer er ook daadwerkelijk producten of diensten door de gebruikers of bezoekers van MijnAlbum.nl worden afgenomen of wanneer er op de reclame-uiting wordt geklikt. Naast het feit dat het risico van een reclamecampagne nu bij MijnAlbum.nl wordt neergelegd, is de reden van non-enthousiasme aan de kant van MijnAlbum.nl dat de naamsbekendheid die met een banner wordt bewerkstelligd en de niet te meten verkopen niet worden meegenomen in de vergoeding voor MijnAlbum.nl. De inkomsten van MijnAlbum.nl zijn dan afhankelijk van de creativiteit van de adverteerder.

Voor MijnAlbum.nl is adverteren op basis van Cost Per Mille (CPM) de meest interessante manier om adverteerders toe te laten. Op deze manier wordt er per 1000 vertoningen geld verdiend. Aangezien het aantal toekomstige vertoningen goed voorspeld kan worden, is dit de minst risicovolle manier van adverteren en zorgt dit voor min of meer gegarandeerde inkomsten.

Uit bovenstaande uiteenzetting komt naar voren dat de publisher en de adverteerders inzake de verschillende reclamecampagne afnamemogelijkheden (CPS, CPC, CPM) niet op één lijn zitten. Het probleem kan worden samengevat in het volgende management beslissingsprobleem (MDP):

MDP: Hoe kunnen adverteerders worden overtuigd dat CPM-campagnes een goed

beloningssysteem is?

Om bovenstaand management beslissingsprobleem te beantwoorden, moet er informatie worden verzameld omtrent de factoren die van invloed zijn op de effectiviteit van een bannerreclamecampagne. Het marketing onderzoeksprobleem (MRP) luidt daarom als volgt:

MRP: Welke factoren zijn van invloed op de effectiviteit van een bannerreclamecampagne en in hoeverre genereert een banner naamsbekendheid?

Het marketing onderzoeksprobleem kan worden uitgesplitst in verschillende onderzoeksvragen (RQs):

RQ1: Welke soorten effectiviteit worden onderscheiden?

RQ2: Zorgt alleen het zien van (niet het klikken op) een banner voor toename van de naamsbekendheid?

RQ3: Genereert een grote banner meer naamsbekendheid dan een kleine banner?

RQ4: Genereert een banner met hoge frequentie meer naamsbekendheid dan een banner met lage frequentie?

2. Online adverteren

2.1. Inleiding

Adverteerders waren één van de eerste voorstanders van het internet. De tweezijdige belofte van internationaal bereik en één-op-één marketing die online adverteren met zich mee bracht werd stevig omarmd. Het internet is een samenhangend medium voor alle andere media (televisie, radio, kranten, magazines, billboards, direct mail, etc.). Via het internet kan er naar televisieprogramma’s worden gekeken, naar de radio worden geluisterd, kranten en direct mails worden gelezen, etc.

Na een veelbelovende start, heeft het knappen van de internetluchtbel er voor gezorgd dat veel bedrijven de geplande online bestedingen hebben ingeperkt. Op dit moment is er echter een herleving van online adverteren waar te nemen (Interactive Advertising Bureau). Een mogelijk opstakel voor deze herleving van online adverteren is het gebrek aan effectiviteit of het meten ervan.

2.2. Effectiviteit

De effectiviteit kan worden afgeleid uit de uitkomsten (bijvoorbeeld: het aantal gegenereerde leads, het aantal verkopen of het aantal nieuw aangebrachte leden). De meest gebruikte manier om de effectiviteit van een online campagne te meten is op basis van het aantal clicks in verhouding tot het aantal reclame-uitingen. Deze maatstaf wordt de doorklikratio genoemd.

Uit onderzoek van DoubleClick ¹ blijkt dat de doorklikratio’s in 1996 rond de 7% lagen en in 2002 is dit afgenomen tot 0,7%, terwijl deze ratio nog verder is afgenomen en tegenwoordig gemiddeld op 0,17% ligt.

Echter, de manier van het meten van de doorklikratio, negeert verschillende bijkomende neveneffecten van een bannerreclamecampagne, welke zich al voordoen, zonder dat er op een banner geklikt hoeft te worden. Een voorbeeld hiervan is de naamsbekendheid die wordt gegenereerd door een banner, zonder dat er op de banner wordt geklikt. In het verlengde van het beoordelen van een online reclamecampagne op basis van de doorklikratio, ligt de

1 http://www.doubleclick.com

vergoeding op basis van deze ratio. Er wordt een vast bedrag per klik uitbetaald aan de publisher. Alle door de bannerreclamecampagne behaalde neveneffecten (alle effecten buiten de clicks om), zoals naamsbekendheid, imago, koopintentie, versterking merkwaarden etc., worden niet meegenomen in de vergoeding voor de publisher.

Wanneer de effectiviteit wordt gemeten op basis van de doorklikratio, worden de reclame- inkomsten van de publisher gedwongen afhankelijk van de creativiteit van de adverteerder.

De adverteerder levert immers de banner aan en bepaalt zo hoe uitnodigend de banner eruit ziet om op te klikken.

Volgens Drèze en Hussherr (2003) is de reden dat doorklikratio’s zo laag liggen, omdat surfers de banners vermijden tijdens de online activiteiten. Dit impliceert dat het grotere deel van de verwerking van banners vermoedelijk gedaan wordt op het pre-aandachtig niveau.

Men kijkt, maar klikt niet. Er kan dus worden gezegd dat doorklikratio’s een ineffectieve manier zijn om de prestatie van een banner te meten.

Volgens Drèze en Hussherr (2003) heeft een banner naast de impact van de doorklikratio en de hieruit volgende uitkomsten (bijvoorbeeld: het aantal gegenereerde leads, het aantal verkopen of aantal nieuw aangebrachte leden), ook een lange termijn impact, zoals de geholpen en ongeholpen naamsbekendheid (zie tabel 2.1). De doorklikratio is een korte termijn / actiegerichte effectiviteitmaatstaf en de neveneffecten, die kunnen worden gezien als de traditionele maatstaven als ongeholpen naamsbekendheid en geholpen naamsbekendheid zijn lange termijn gericht.

Geholpen naamsbekendheid 18,5%

Ongeholpen naamsbekendheid 11,4%

Doorklikratio 0,7%

Tabel 2.1 Neveneffecten ten opzichte van de doorklikratio (DoubleClick 2003)

Briggs en Hollis (1997) lieten al zien dat banners, onafhankelijk van doorklikratio’s impact

kunnen hebben op de houding van consumenten. Ook recent onderzoek van MSN en Unilever

Nederland laat zien dat online adverteren een positief effect heeft op de merkwaarden, offline

marketing versterkt en blijkt het meest kostenefficiënte medium voor koopintentie en

spontane merkbekendheid te zijn ² . Het Interactieve Advertising Bureau Nederland (IAB) laat met onderzoek naar bannereffectiviteit, zien dat een online reclamecampagne resulteert in meer geholpen merkbewustzijn, een toename van de associatie met de boodschap, een toename van de merkvoorkeur en meer koopintentie.

Volgens Chandon, Chtourou en Fortin (2003) verbetert adverteren doormiddel van banners de naamsbekendheid van het merk, verandert de houding ten opzichte van het merk, heeft een positief effect op merkvoorkeur en doet de koopintentie toenemen.

De effectiviteit kan verdeeld worden in verschillende soorten effectiviteit: de ongeholpen naamsbekendheid, de geholpen naamsbekendheid, de merkvoorkeur, de koopintentie en de doorklikratio. De doorklikratio wordt alleen bewerkstelligd na een klik op de betreffende banner. De naamsbekendheid kan worden bewerkstelligd zonder dat er op een banner wordt geklikt. De effectiviteit van een banner is van vele factoren afhankelijk. Deze factoren zijn onder te verdelen in bannerafhankelijke factoren en implementatieafhankelijke factoren.

2.2.1 Bannerafhankelijke factoren

De adverteerder levert een product of dienst, in eerste instantie moet iemand hierdoor worden aangesproken. Daarnaast wordt er een bepaald “aanbod” gedaan in de banner, waarin de bezoeker geïnteresseerd moet zijn om tot actie (een klik op de banner) over te gaan. De adverteerder bepaalt zelf wat voor banner er wordt aangeleverd en op deze wijze ook de boodschap die de banner moet overdragen en hoe de vormgeving van de banner eruit ziet. Op deze wijze heeft de adverteerder onder meer invloed op onderstaande vier factoren, welke één voor één in het kort worden besproken.

Product - Wat het eigenlijke product en/of dienst is waar het om draait;

Aanbod - Wat er precies wordt aangeboden;

Boodschap - Hoe er wordt gecommuniceerd;

Vormgeving - Hoe de vormgeving (animatie, kleur, etc.) eruit ziet.

2 http://www.advantage.msn.nl/downloads/nl/pers_080305unilever.htm

Product

Een empirisch onderzoek gedaan door Dahlén (2002) laat zien dat high-involvement producten hoger scoren wat betreft doorklikratio dan low-involvement producten. Low- involvement producten scoren weer hoger op het gebied van naamsbekendheid. Functionele producten hebben een hogere doorklikratio dan expressieve producten. Expressieve producten genereren weer een hogere naamsbekendheid dan functionele producten.

Aanbod

In een banner kunnen verschillende dingen worden aangeboden, bijvoorbeeld een uitnodiging om op de banner te klikken, een speciale aanbieding die slechts tijdelijk geldig is of een gratis product. Het ligt voor de hand dat de behaalde resultaten (doorklikratio en naamsbekendheid) hierdoor enorm kunnen fluctueren. Het gebruik van sex-appeal, het gebruik van het woord gratis in de boodschap en het gebruik van noodzaak (bijvoorbeeld: alleen vandaag geldig, reageer nu!) zorgen voor een hogere doorklikratio dan wanneer deze variabelen achterwege worden gelaten (Kim en Leckenby, 2001).

Boodschap

Er kan bijvoorbeeld worden gekozen voor een boodschap die direct actie probeert uit te lokken (een banner met de tekst “Klik hier” of nog beter “Klik hier niet”) of een banner die een bepaald merkimago wil uitstralen. Een banner met een actiematig karakter heeft een hogere doorklikratio dan een banner zonder een actiematig karakter. Tevens blijkt dat een banner met een cognitieve boodschap een lagere doorklikratio heeft dan een banner met een affectieve boodschap (Lohitia, Donthu en Hershberger, 2003). Er is door Kim en Leckenby (2001) onderzocht wat de invloed is van verschillende boodschapvariabelen op de doorklikratio. Hieruit komt naar voren dat de doorklikratio van een banner met een emotionele boodschap hoger is dan de doorklikratio van een banner met een rationele boodschap.

Vormgeving

Onder vormgeving vallen onder andere: het gebruik van animatie, kleur, afbeeldingen, geluid

en interactiviteit. Terwijl er ook nog andere elementen onder vormgeving vallen, worden deze

vijf elementen als sleutelfactoren voor het succes van een bannercampagne gezien

(Krishnamurthy, 2000). Deze factoren worden één voor één kort toegelicht.

Animatie

De eerste banners waren vrij statische plaatjes en daarom goed vergelijkbaar met een printuiting. Nieuwe technologieën, zoals plug-ins, java script, en streaming media hebben banners opmerkelijk veranderd (Wells 2000). Het is alom bekend dat televisie één van de meest betrokken mediavormen is door de mogelijkheid van bewegende beelden. Wanneer er ook gebruik gemaakt wordt van animaties in de banners, krijgen ze ook een stukje van het karakter van televisie-reclame. Dit suggereert dat een geanimeerde banner meer aandacht trekt en dus ook meer naamsbekendheid genereert. Tegenwoordig hebben veel surfers een snelle vaste internetverbinding, zodat er steeds meer animaties in banners kunnen worden aangeboden (Chandon, Chtourou en Fortin, 2003). Er wordt ook steeds meer gebruik gemaakt van complete filmpjes die worden afgespeeld binnen of buiten de banner. Er zijn significante effecten gevonden op de doorklikratio (Cho, 1999).

Kleur

Het gebruik van kleur in een banner levert hogere doorklikratio’s op dan wanneer er banners

worden gebruikt waar geen of weinig kleur in is verwerkt. Echter wanneer er weer (te) veel

kleur in de banner is verwerkt, levert dit lagere doorklikratio’s op (Lohitia, Donthu en

Hershberger, 2003). Dit valt samen met de resultaten uit het onderzoek van Hershberger

(2003), waaruit blijkt dat er sprake is van een omgekeerde U-curve tussen het kleurgebruik en

de doorklikratio.

Afbeeldingen

Banners bevatten vaak een combinatie van afbeeldingen en tekst. Ze beïnvloeden de percepties, attitude, denkwijze en gedrag. Een banner gedomineerd door tekst zorgt voor een hogere doorklikratio dan een banner die gedomineerd wordt door een afbeelding. Dit verschil ondersteunt het feit dat het domineren van een afbeelding leidt tot grotere naamsbekendheid.

Een verklaring voor dit feit kan zijn dat bij banners waar een afbeelding domineert, deze afbeelding vaak door de bezoeker gekoppeld wordt aan het merk ³ . De vergelijking tussen het effect van afbeelding en tekst in een banner op de naamsbekendheid en de doorklikratio is grafisch weergegeven in figuur 2.1.

Figuur 2.1: Vergelijking tussen het effect van afbeelding en tekst in een banner op de naamsbekendheid en de doorklikratio

Onder afbeeldingen valt ook het logo van de adverteerder. Een onderzoek naar de effectiviteit van adverteren laat zien dat het logo het best wordt onthouden, gevolgd door een afbeelding en de slogan. Het logo in combinatie met de slogan die aangeeft wat het bedrijf doet, zorgt ervoor dat de bezoeker zich het bedrijf herinnert. Aan de andere kant, zorgt een banner zonder het logo en de slogan voor een hogere doorklikratio. Het niet weergeven van de merkelementen logo en slogan zorgt ervoor dat er nieuwsgierigheid over het product en bedrijf ontstaat, zodat bezoekers meer geneigd zijn om te klikken (DoubleClick, 2001).

3 http://www.bannertips.com/BT025_answers.shtml

Interactiviteit

Interactieve elementen van een banner, zoals een zoekfunctie of een formulier, proberen bij de bezoeker een cognitieve reactie te ontlokken. Door het toevoegen van interactiviteit aan de banner, probeert de adverteerder de betrokkenheid van de bezoeker te verhogen. Op deze manier ontstaat er tweezijdige communicatie in plaats van eenzijdige communicatie, zoals bij de traditionele manieren van adverteren vaak het geval is. Interactiviteit in banners zorgt voor een substantiële impact op de doorklikratio. In figuur 2.2 komt naar voren dat interactiviteit de doorklikratio verlaagt; het effect hiervan is bij een zakelijke banner (B2B) groter dan bij een banner die op consumenten is gericht (B2C) (Hershberger, 2003).

Figuur 2.2: Het effect van interactiviteit op de doorklikratio

2.2.2 Implementatieafhankelijke factoren

Via het advertentiesysteem van de publisher kan er worden ingesteld op wat voor manier een banner wordt geïmplementeerd. Een bannercampagne kan worden ingesteld met een hoge frequentie of een lage frequentie. Tevens kan er gewerkt worden met een leveringsplafond, zodat kan worden bepaald hoe vaak een bezoeker maximaal een banner krijgt te zien. Ook kan de adverteerder vaak kiezen tussen verschillende bannergroottes. De belangrijkste implementatieafhankelijke factoren zijn hieronder weergegeven en worden vervolgens één voor één besproken. Het aantal bannerposities en de soort bannerposities op de site van de publisher worden niet besproken, omdat dit factoren zijn die van publisher tot publisher vaak verschillen.

Frequentie - Hoe vaak de bezoeker is blootgesteld aan de banner;

Grootte - De afmeting in pixels van de banner.

Frequentie

Online adverteren is uniek in het feit dat de frequentie zelf bepaald kan worden. Wanneer een publisher gebruik maakt van een geavanceerd advertentiesysteem om advertenties mee te serveren, kan er een leveringsplafond (ook wel “frequency cap” genoemd) worden ingesteld.

Het komt regelmatig voor dat een minderheid van de bezoekers een meerderheid van de vertoningen verbruiken (DoubleClick, comScore/Media Metrix, 2003). Bij het instellen van een leveringsplafond, wordt dit probleem voorkomen.

Wanneer één banner continue wordt getoond op dezelfde positie, is de frequentie van de bannervertoningen per bezoeker hoger. De bezoeker ziet vaker dezelfde banner. Hierdoor is het bereik lager maar zijn er geen afleidende andere banners. De tijdsduur dat hij of zij de banner ziet is ook langer. Wanneer meerdere banners at random worden gerouleerd op dezelfde positie, is het omgekeerde het geval. De frequentie van de bannervertoningen per bezoeker is lager. De bezoeker ziet meerdere banners. Hierdoor is het bereik hoger maar zijn er wel afleidende andere banners. De tijdsduur dat hij of zij de banner ziet is korter.

Voorgaande onderzoeken (Chatterjee, Hoffman & Novak, 1998) lieten zien dat herhaling een

negatieve impact heeft op de doorklikratio. Doorklikratio’s zijn maximaal na de eerste

vertoning.

Volgens Drèze en Hussherr (2003) zorgt herhaling (personen worden blootgesteld aan meerdere vertoningen van dezelfde banner), voor toename van merkbekendheid. Ook MSN en Unilever Nederland (2005) lieten zien dat voldoende frequentie van groot belang is voor een geslaagde online campagne. Bij minder dan drie blootstellingen aan een campagne-uiting zijn de optredende effecten relatief laag. Het is volgens het onderzoek effectiever om in te zetten op een wat lager bereik en een voldoende hoge gemiddelde frequentie dan om hetzelfde budget te verdelen over een groot bereik met een lage gemiddelde frequentie.

Volgens Tellis (1988) genereren de eerste paar vertoningen continue positieve effecten, maar na een bepaald aantal heeft verdere herhaling geen meerwaarde en kan zelfs een negatief effect hebben. Respondenten worden niet langer gestimuleerd bij nieuwe vertoningen en worden moe van het zien van dezelfde boodschap.

Grootte

Volgens Drèze en Hussherr (2003) is er geen verschil tussen grote en kleine banners wanneer er wordt gekeken naar de effectiviteit. Ook blijkt uit een studie van EsoMar (2003) dat een kleine banner of een grote banner niet veel verschil maakt op de punten “merkbewustzijn, associatie en overtuiging”. Echter uit recent onderzoek van de DoubleClick Strategic Services Group (2004) blijkt dat de doorklikratio’s fluctueren afhankelijk van de grootte van de banner.

Toch is de effectiviteit in grotere mate afhankelijk van de creativiteit en de boodschap die er in verwerkt is als de grootte van de banner. Ook Chandon, Chtourou en Fortin (2003) laten met hun onderzoek naar de invloed van verschillende elementen van banners op de effectiviteit zien dat een grote banner een hogere doorklikratio genereert dan een kleine banner.

2.3 Effectiviteitafhankelijkheid

De effectiviteit is grotendeels afhankelijk van wat er door de adverteerders wordt aangeleverd.

Adverteerders moeten zich realiseren dat alleen het gebruik van de doorklikratio, de waarde

van bannerreclame kan onderschatten. Alleen wanneer het doel van de adverteerder is om

verkeer te genereren of om direct een product te verkopen via het internet, kan de

doorklikratio worden gebruikt. Wanneer het doel is om meer naamsbekendheid te krijgen,

attitudeveranderingen teweeg te brengen of koopintentie te bewerkstellingen, blijkt de doorklikratio een niet toepasselijke meetmethode van effectiviteit (Gong en Maddox, 2003).

Volgens Drèze en Hussherr (2003) moeten adverteerders vertrouwen op maatstaven van traditionele merkwaarden (zoals merkbewustzijn, ongeholpen naamsbekendheid en geholpen merkherkenning). Wanneer adverteerders hier vertrouwen in hebben, kan er ook een ander verdienmodel worden gehanteerd. Omdat de doorklikratio hierbij van ondergeschikt belang is (deze effecten kunnen al worden gerealiseerd zonder dat er een klik bij nodig is), kan er nu worden betaald op basis van vertoning. Deze manier van vergoeden van het gebruik van advertentieruimte wordt ook wel Cost Pro Mile (CPM) genoemd.

Echter er zal door de publisher wel moeten worden aangetoond dat er daadwerkelijk neveneffecten kunnen worden behaald. Deze neveneffecten komen goed naar voren wanneer er gebruik wordt gemaakt van het AIDA-model.

AIDA-model

Het AIDA-model omschrijft de stadia die iemand achtereenvolgens doorloopt voordat hij een aankoopbeslissing neemt. De informatieverwerking en de besluitvorming omvatten vier fasen, te weten Attention (aandacht trekken), Interest (interesse wekken), Desire (verlangens oproepen) en Action (actie ontketenen) (Rustenburg, 1999).

Om dit model op de bannerprocessing in te zetten, worden Interest en Desire samengenomen, omdat deze twee stadia hier snel op elkaar volgen. De volgende stadia kunnen worden onderscheiden:

A De bezoeker ziet de banner;

ID De bezoeker is geïnteresseerd of heeft verlangens;

A De bezoeker gaat over tot actie (bijvoorbeeld: de bezoeker bezoekt de website

of de winkel).

Het AIDA-model is grafisch afgebeeld in figuur 2.3.

A ID A

Figuur 2.4: De verschillende processen van het AIDA-model

Proces 1: De bezoeker ziet de banner, heeft interesse of verlangens en klikt op de banner;

Proces 2: De bezoeker ziet de banner, heeft interesse of verlangens, maar er wordt (nog) geen actie ontketend;

Proces 3: De bezoeker ziet de banner, maar heeft (nog) geen volledige interesse of verlangens;

Proces 4: De bezoeker ziet de banner, maar heeft (nog) geen interesse of verlangens;

Proces 5: De bezoeker ziet de banner niet. Dit kan verschillende redenen hebben, van bannerblockers tot teveel andere afleidende banners etc.

Uit bovenstaand model komt naar voren dat er effecten plaats kunnen vinden zonder dat er wordt overgegaan tot de laatste fase “Aktie ontketenen”. Alleen bij proces 5 vindt er geen enkel effect plaats.

||||||||||||||||||||||||||| ||||||||||||||||||||||||||| |||||||||||||||||||||||||||

||||||||||||||||||||||||||| |||||||||||||||||||||||||||

||||||||||||||||||||||||||| ||||||||||||||

|||||||||||||||||||||||||||

1

2

3

4

5

Bij proces 2, 3 en 4 heeft men een gedeelte van het proces doorlopen. Op deze manier ontstaan er effecten zonder dat er daadwerkelijk tot actie wordt overgegaan (bijvoorbeeld een klik op de banner). Het overige deel van de processen kan met behulp van externe reclamecommunicatie worden bewerkstelligd. Met externe reclamecommunicatie wordt alle communicatie van een adverteerder buiten de communicatie via de betreffende publisher bedoeld (bijvoorbeeld een televisiereclame campagne).

Bij het opvullen van proces 2, 3 en 4 is de A van “Action” niet de klik op de banner , maar

bijvoorbeeld een bezoek aan de website (rechtstreeks of via een klik op een externe banner) of

aan de winkel. Hierbij moet wel worden opgemerkt dat de publisher ook kan profiteren van de

effecten die al zijn bewerkstelligd via externe communicatie, zodat de eerste stappen van het

AIDA-model al zijn doorlopen voordat de bezoeker de reclame-uiting via de publisher te zien

krijgt.

2.4. Conceptueel model en hypotheses

De in paragraaf 2.2.1 en 2.2.2 besproken factoren die invloed hebben op de effectiviteit van banners, worden grafisch weergegeven in onderstaand conceptueel model. Tevens worden de verschillende soorten effectiviteit weergegeven. De met een stippellijn en hypothesenummer aangegeven onderdelen van dit conceptuele model zullen worden onderzocht.

Geholpen naamsbekendheid Ongeholpen naamsbekendheid Merkvoorkeur Doorklikratio Koopintentie

H1 H1 H1

Effectiviteit

Bannerafhankelijke factoren Implementatieafhankelijke factoren

H2 H3

Product Aanbod Boodschap Vormgeving Frequentie Grootte

Animatie Kleur Afbeelding Interactiviteit

Figuur 2.3: Conceptueel model

Er zal onderzocht moeten worden of er daadwerkelijk effecten plaatsvinden wanneer iemand een banner ziet. Omdat de merkvoorkeur en de koopintentie lastig zijn te meten, wordt de effectiviteit alleen gemeten in de vorm van de geholpen en ongeholpen naamsbekendheid. Uit voorgaande onderzoeken blijkt dat door het zien van een banner, naamsbekendheid wordt gegenereerd. De volgende hypothese kan daarom worden gemaakt:

H1: Het zien van een banner leidt tot toename van de naamsbekendheid.

De bannerafhankelijke factoren: product, aanbod, boodschap en vormgeving, zijn factoren waar de adverteerder invloed op heeft. Veel adverteerders hebben door het aanleveren van standaard banners, de beslissingen omtrent deze factoren al in een eerder stadium gemaakt.

Deze factoren zullen dan ook niet mee worden genomen in het onderzoek. Uit paragraaf 2.2 blijkt dat de invloed van de grootte van de banner en van de frequentie van de campagne op de toename van de naamsbekendheid, waardevolle informatie voor de publisher is. Op deze manier kan er door de publisher de juiste prijs voor de advertentieruimte worden vastgesteld en kan de (potentiële) adverteerder van relevante informatie worden voorzien. De verwachting is dat hoe vaker iemand een bepaalde banner krijgt te zien, hoe hoger de naamsbekendheid is. Op basis van deze verwachting kan de volgende hypothese worden gemaakt:

H2: Een hoge frequentie zorgt voor een grotere naamsbekendheid dan een lage frequentie.

In paragraaf 2.2 komt naar voren dat uit voorgaande studies blijkt dat het niet geheel duidelijk wordt wat de invloed is van de grootte van de banner op de effectiviteit. Toch wordt er vanuit gegaan dat de grootte van de banner een positief effect heeft op de naamsbekendheid. De volgende hypothese wordt gemaakt:

H3: Een grote banner zorgt voor een grotere naamsbekendheid dan een kleine banner.

3. Onderzoeksopzet

3.1. Inleiding

Om de in hoofdstuk 2 besproken hypotheses te testen, hebben er twee testcampagnes gedraaid. Er is gedurende de testcampagnes een enquête afgenomen onder de gebruikers en bezoekers van MijnAlbum.nl, welke na het verlaten van de site werd aangeboden. De afgenomen enquête is te vinden in bijlage 2.

De eerste testcampagne heeft gedraaid met een kleine banner, de tweede testcampagne met een grote banner (zie bijlage 1). De totale testperiode bedroeg vier weken, elke testcampagne heeft twee weken gedraaid.

Om alle effecten zo zuiver mogelijk te kunnen meten, is er een nieuw merk gebruikt. Het gaat om een gsm-site, genaamd MijnToon.nl, waar ringtones en wallpapers tegen betaling zijn te downloaden voor op de mobiele telefoon (zie ook bijlage 1). Er is gekozen voor een nog niet bestaand merk, omdat het anders kan voorkomen dat de respondenten denken de reclame- uiting bij MijnAlbum.nl te hebben gezien, maar dit in werkelijkheid ergens anders is geweest.

De effecten bewerkstelligd bij bestaande merken kunnen snel worden vertekend door bijvoorbeeld de overige reclame-uitingen van dit merk. In de voormeting is de naamsbekendheid bij dit nieuwe merk gelijk aan nul.

3.2. Steekproef

Het onderzoek heeft plaatsgevonden van 9 mei tot en met 5 juni 2005. Er zijn in deze periode

134.391 unieke bezoekers blootgesteld aan de kleine testbanner en 107.266 unieke bezoekers

aan de grote testbanner. Een unieke bezoeker heeft of de kleine banner of de grote banner

gezien, maar niet alle twee banners. De initiële steekproefomvang voor het berekenen van de

naamsbekendheid bestaat uit deze twee aantallen. In figuur 3.1 is weergegeven wat de

omvang van de initiële steekproef is en hoe deze uiteindelijk is gereduceerd naar de

werkelijke steekproefomvang.

Alle gebruikers en bezoekers die in de testperiode MijnAlbum.nl hebben bezocht, is na het verlaten van de site, aangeboden om mee te doen aan een onderzoek. Ter bevordering van de respons, zijn er tien pakketten van 100 gratis fotoafdrukken ter beschikking gesteld. Elke respondent maakt kans om één van deze pakketten te winnen. De gebruikers en bezoekers die op de testbanner hebben geklikt, is de enquête niet aangeboden (zie legenda: “Mogen niet meewerken”). Op deze manier worden alleen de effecten gemeten die zich voor hebben gedaan zonder dat er op de banner(s) is geklikt.

Verdeling initiële steekproefomvang

Werken mee 5%

Willen niet meewerken Kunnen niet 40%

meewerken 53%

Mogen niet meewerken

2%

Figuur 3.1: Verdeling initiële steekproefomvang

Veel van de initiële steekproefpersonen hadden een pop-up blocker geïnstalleerd waardoor de

enquête bij het verlaten van de site niet werd getoond. Het is voor deze groep niet mogelijk

geweest om in de uiteindelijke steekproef te worden opgenomen. Van de groep

steekproefpersonen die wel de enquête hebben gezien en de kans hebben gehad hier aan deel

te nemen, gaf een groot deel aan dit niet te willen. Uiteindelijk is de werkelijke

steekproefomvang 10.833 respondenten, verdeeld in 5.675 respondenten die de kleine banner

hebben gezien en 5.158 respondenten die de grote banner hebben gezien.

3.3. Enquête, dataverzameling

Tijdens de testcampagnes is er een enquête afgenomen, zodat duidelijk wordt wat de invloed van de bannergrootte op de naamsbekendheid is. Wanneer de bezoekers tijdens de testcampagnes, de site verlieten, werd er door middel van een enquête gemeten wat de spontane (ongeholpen) naamsbekendheid en de geholpen naamsbekendheid is. De respondenten die gedurende de eerste testcampagne de kleine banner hebben gezien, zijn niet meegenomen in de effectiviteitmeting gedurende de tweede testcampagne. Er is uiteindelijk gewerkt met respondenten die óf de kleine banner óf de grote banner hebben gezien. Er is voor deze maatregel gekozen om zo het testeffect weg te nemen dat zou ontstaan wanneer respondenten aan een enquête meedoen terwijl ze één a twee weken geleden al aan een soortgelijke enquête hebben deelgenomen. Ook valt er nu te meten wat het effect is de factor

“grootte” op de resultaten. De enquête werd geopend in een volledig scherm ⁴ , waardoor alle navigatiemogelijkheden werden uitgeschakeld. Dit is gedaan zodat de respondenten volledige aandacht voor de enquête hebben en geen andere websites konden bezoeken gedurende de enquête (Garzotto, Mainetti, en Paolini, 1996).

De respondenten hebben verschillende aantallen foto’s bekeken. Er is door middel van een geavanceerd script bijgehouden hoe vaak iemand een banner heeft gezien. Op deze manier kon ook de invloed van de frequentie op de naamsbekendheid worden berekend. Zo is er data verzameld van de naamsbekendheid van een kleine en een grote banner en zijn beide data verdeeld over een reeks van frequenties die lopen van 1 bannervertoning tot en met 25 bannervertoningen.

4 http://www.mijnalbum.nl/html/Enquete/popup.htm

4. Onderzoeksresultaten

In dit hoofdstuk worden de onderzoeksresultaten besproken. Nadat in paragraaf 4.1 de representativiteit van de steekproef wordt behandeld, worden de algemene bevindingen van de onderzoeksresultaten besproken (paragraaf 4.2).

4.1. Representativiteit steekproef

De steekproef heeft de beperking dat alleen die respondenten in de steekproef zijn opgenomen die gedurende de periode 9 mei tot en met 5 juni 2005 online foto’s hebben bekeken bij MijnAlbum.nl. Doordat de testcampagnes na elkaar hebben gedraaid, is er tevens mogelijk sprake van een historie-effect. Dit houdt in dat bepaalde omgevingsfactoren (bijvoorbeeld promotie door andere gsm-sites) niet hetzelfde zijn tijdens het draaien van de vier testcampagnes (Malhotra, 2004).

De steekproef heeft nog enkele andere beperkingen, welke hieronder zijn weergeven:

Beperking 1: Alleen bezoekers die geen pop-up blocker hebben geïnstalleerd;

Beperking 2: Alleen bezoekers die willen meewerken;

Beperking 3: Alleen bezoekers die gedurende de periode 9 mei 2005 tot en met 5 juni 2005 niet op de één van de testbanners hebben geklikt.

Bovenstaande beperkingen kunnen invloed hebben op de validiteit van de uitkomsten van het

onderzoek. Zo kan het zijn dat mensen die een pop-up blocker hebben geïnstalleerd en/of

bezoekers die niet willen meewerken (beperking 1 en 2), in het algemeen minder aandacht aan

de banners geven, waardoor er een vertekend beeld ontstaat omdat deze niet zijn opgenomen

in de steekproef.

4.2. Algemene bevindingen

Er is gewerkt met klassen met een klassenbreedte van vijf vertoningen (zie tabel 4.1).

Hiervoor is gekozen omdat bij bepaalde vertoningen, te weinig respondenten zijn. Door het samennemen van vijf frequenties in één frequentieklasse, zijn er wel genoeg respondenten, waardoor de resultaten als meer betrouwbaar kunnen worden gezien.

Frequentieklassen

1 1 t/m 5 vertoningen 2 6 t/m 10 vertoningen 3 11 t/m 15 vertoningen 4 16 t/m 20 vertoningen 5 21 t/m 25 vertoningen Tabel 4.1: Frequentieklassen

Uit het onderzoek blijkt dat men weet wie er heeft geadverteerd met een banner op

MijnAlbum.nl, zonder dat men op de banner heeft geklikt. De ongeholpen naamsbekendheid

varieerde van 0,6% voor de kleine banner, in de frequentieklasse 1 t/m 5, tot 6,5% voor de

grote banner in de frequentieklasse hoger dan 26. De geholpen naamsbekendheid varieerde

van 1,4% voor de kleine banner in de frequentieklasse 1 t/m 5, tot 8,1% voor de grote banner

in de frequentieklasse hoger dan 26. Omdat er sprake is van een nieuw merk, zodat de

resultaten in de voormeting gelijk zijn aan nul, kan hypothese 1 worden aangenomen.

De resultaten met betrekking tot naamsbekendheid (welke verdeeld is in ongeholpen en geholpen naamsbekendheid) zijn hieronder in twee tabellen weergegeven. De eerste tabel geeft de resultaten weer van de kleine testbanner, de tweede tabel de resultaten van de grote testbanner. In de verdere uitwerking van de onderzoeksresultaten wordt alleen gewerkt met de geholpen naamsbekendheid.

Kleine banner Naamsbekendheid

Respondenten Frequentie

Aantal Percentage Klasse Midden

Ongeholpen naamsbekendheid

Geholpen naamsbekendheid

3896 64% 1 t/m 5 3 0,6% 1,4%

908 15% 6 t/m 10 8 2,0% 3,9%

497 8% 11 t/m 15 13 3,4% 6,8%

178 3% 16 t/m 20 18 3,9% 7,3%

196 3% 21 t/m 25 23 4,1% 7,7%

458 7% 26 en hoger - 4,6% 7,9%

6133 100%

Tabel 4.2: Naamsbekendheid resultaten kleine banner

Grote banner Naamsbekendheid

Respondenten Frequentie

Aantal Percentage Klasse Midden

Ongeholpen naamsbekendheid

Geholpen naamsbekendheid

3812 68% 1 t/m 5 3 1,6% 2,1%

763 14% 6 t/m 10 8 2,6% 5,9%

308 5% 11 t/m 15 13 5,5% 7,1%

94 2% 16 t/m 20 18 5,3% 7,4%

181 3% 21 t/m 25 23 6,1% 7,7%

434 8% 26 en hoger - 6,5% 8,1%

5592 100%

Tabel 4.3: Naamsbekendheid resultaten grote banner

Frequentie

In figuur 4.1 komt naar voren dat de naamsbekendheid stijgt zodra het aantal bannervertoningen toeneemt. De lijnen van zowel de kleine als de grote banner beginnen steeds minder stijl te lopen zodra de 13 bannervertoningen zijn gepasseerd.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Frequentie

G eh ol pe n na am sb ek en dh ei d in p ro ce nt en

Kleine banner 0 1,4 3,9 6,8 7,3 7,7

Grote banner 0 2,1 5,9 7,1 7,1 7,7

0 3 8 13 18 23

Figuur 4.1: Geholpen naamsbekendheid in procenten

In figuur 4.2 wordt dit nog duidelijker gemaakt door het percentage naamsbekendheid te delen door het aantal bannervertoningen, zodat de naamsbekendheid per frequentiepunt bekend wordt.

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

Frequentie

G eh ol pe n na am sb ek en dh ei d pe r f re qu en tie pu nt

Kleine banner 0 0,46667 0,4875 0,52308 0,40556 0,33478 Grote banner 0 0,7 0,7375 0,54615 0,41111 0,33478

0 3 8 13 18 23

Figuur 4.2: Geholpen naamsbekendheid per frequentiepunt

Een frequentie van 6 tot en met 10 vertoningen voor de grote banner en een frequentie van 11 tot en met 15 vertoningen voor de kleine banner levert de meeste naamsbekendheid per bannervertoning op.

Om inzicht te krijgen in het verband tussen de naamsbekendheid en de frequentie, is er

gebruik gemaakt van een correlatie-analyse, de chikwadraattoets en de t-toets.

Correlatieanalyse

Een correlatie-analyse geeft inzicht in het verband tussen twee variabelen. De analyse maakt duidelijk in welke mate twee variabelen met elkaar samenhangen en welke richting dit verband heeft (positief of negatief) (Huizingh, 1999). Er is door middel van een correlatie- analyse berekend hoe sterk de afhankelijke variabele naamsbekendheid is gerelateerd aan de onafhankelijke variabele frequentie. De correlatie tussen de geholpen naamsbekendheid en de frequentie is 0,97 bij de kleine banner en 0,98 bij de grote banner (zie bijlage 4). Dit betekent dat de frequentie sterk bepalend is voor de geholpen naamsbekendheid. Zo is de samenhang tussen de frequentie en de naamsbekendheid niet willekeurig. Het vaker zien van een banner is de oorzaak van de hogere naamsbekendheid, dit is dus een oorzakelijk verband.

Chikwadraattoets

De chikwadraattoets is gebruikt om vast te stellen of twee nominale variabelen onafhankelijk van elkaar zijn.

Geholpen naamsbekendheid

ja nee

Totaal 1 tot en met 5

Count

% within FREQUENT 133

1,7% 7575

98,3% 7708

100,0%

6 tot en met 10

Count

% within FREQUENT 80

4,8% 1591

95,2% 1671

100,0%

11 tot en met 15

Count

% within FREQUENT 56

7,0% 749

93,0% 805

100,0%

16 tot en met 20

Count

% within FREQUENT 20

7,4% 252

92,6% 272

100,0%

FREQUENTIE

21 tot en met 25 Count

% within FREQUENT 29

7,7% 348

92,3% 377

100,0%

Totaal

Count

% within FREQUENT 318

2,9% 10515

97,1% 10833 100,0%

Tabel 4.4: Kruistabel (frequentie * geholpen naamsbekendheid)

Value df Asymp. Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square 153,972 ^a 4 ,000

Likelihood Ratio 130,721 4 ,000

Linear-by-Linear Association 138,746 1 ,000

N of Valid Cases 10833

a 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7,98.

Tabel 4.5: De resultaten van de chikwadraattoets

De nulhypothese H 0 luidt dat er geen verband bestaat tussen het vaker zien van een banner

(frequentie) en het onthouden van de naam van de adverteerder (naamsbekendheid). De

alternatieve hypothese H1 stelt dat er wel een verband bestaat tussen beide variabelen

(Huizingh, 1999). Voor het toegestane significantieniveau ( ook wel overschrijdingskans

genoemd) is een grens van 5% ( = 0,05) gekozen. De berekende overschrijdingskans is

0,000. Dit betekent dat we de nulhypothese, die luidt dat er geen verband is tussen de twee

variabelen, kunnen verwerpen. Hypothese 2 (een hoge frequentie zorgt voor een grotere

naamsbekendheid dan een lage frequentie) kan op basis van de uitkomst van de

chikwadraattoets worden aangenomen.

T-toets

Naast de chikwadraattoets is er ook gebruik gemaakt van de t-toets om vast te stellen of de gemiddelden van twee groepen aan elkaar gelijk zijn. De toets betreft steeds de gemiddelden van een interval- of ratiovariabele waarbij de veronderstelling is dat de waarnemingen voor beide groepen afkomstig zijn uit aselecte steekproeven uit een normaal verdeelde populatie.

De nulhypothese H 0 luidt dat de twee gemiddelden gelijk zijn (Huizingh, 1999).

Uit tabel 4.6 blijkt dat degenen die de testbanner herinneren (geholpen naamsbekendheid), de testbanner gemiddeld 2,16 keer hebben gezien, terwijl degenen die de testbanner niet weten te herinneren, de testbanner gemiddeld 1,5 keer hebben gezien. Samen met de standaarddeviaties van de twee gemiddelden en het aantal waarnemingen in beide groepen bepaalt het verschil in gemiddelde de uitkomst van de t-toets (Huizingh, 1999).

Geholpen naamsbekendheid N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

FREQUENTIE ja 318 2,16 1,283 ,072

nee 10515 1,50 ,966 ,009

Tabel 4.6: De beschrijving van de twee groepen die met elkaar worden vergeleken

Tabel 4.7 maakt duidelijk of het gevonden verschil significant is. Omdat de overschrijdingskans (Sig.) zeer laag is, wordt de nulhypothese van gelijke varianties in beide populaties verworpen. Er wordt daarom gebruik gemaakt van de uitkomsten van de t-toets waarbij niet wordt aangenomen dat de varianties gelijk zijn (de Unequal Variance methode).

Levene's Test for

Equality of Variances t-test for Equality of Means

Confidence 95%

Interval of the Difference

F Sig.

t

df

Sig.

(2- tail ed)

Mean Diffe rence

Std.

Error Diffe rence

Lower Upper FREQUE

NTIE Equal

variances 79,370 ,000 11,86 10831 ,000 ,66 ,056 ,550 ,768 Unequal

variances 9,08 328 ,000 ,66 ,073 ,516 ,802

Tabel 4.7: De resultaten van de t-toets

Ook de overschrijdingskans voor een tweezijdige toets (Sig. (2-tailed)) is zeer laag, waardoor

de nulhypothese van gelijke gemiddelden verworpen moet worden. Omdat bovendien het

gemiddelde van de groep respondenten die wel de testbanner wisten te herinneren (2,16)

hoger is dan dat van de groep respondenten die niet de testbanner wisten te herinneren (1,5),

accepteren we de alternatieve hypothese: het vaker zien van een banner zorgt significant voor meer geholpen naamsbekendheid. Hypothese 2 kan dus ook worden aangenomen op basis van de uitkomst van de t-toets.

Grootte

De naamsbekendheid van een grote banner is groter dan de naamsbekendheid van een kleine banner. Dit is het geval bij elke frequentie van bannervertoningen. Opvallend is dat de ideale frequentie (het aantal bannervertoningen waarbij de naamsbekendheid het grootst is per frequentiepunt) van de kleine banner hoger ligt dan de ideale frequentie van de grote banner.

De ideale frequentie van de kleine banner ligt namelijk op 13 vertoningen en de ideale frequentie van de grote banner op 8 vertoningen.

Wanneer de significantie echter wordt getest door middel van de chikwadraattoets, komt naar voren dat het significantieniveau boven de toegestane 0,05 ( = 5% significantieniveau) ligt (zie tabel 4.9). Er is hier dus niet sprake van een significant verschil. Er kan daarom sprake zijn van toeval, waardoor hypothese 3 niet kan worden aangenomen.

Geholpen naamsbekendheid

ja nee

Totaal klein

Count

% within GROOTTE 150

2,6% 5525

97,4% 5675

100,0%

GROOTTE

groot

Count

% within GROOTTE 168

3,3% 4990

96,7% 5158

100,0%

Totaal

Count

% within GROOTTE 318

2,9% 10515

97,1% 10833 100,0%

Tabel 4.8: Kruistabel (grootte * geholpen naamsbekendheid)

Value df Asymp. Sig.

(2-sided) Exact Sig.

(2-sided) Exact Sig.

(1-sided)

Pearson Chi-Square 3,574 1 ,059

Continuity Correction 3,362 1 ,067

Likelihood Ratio 3,569 1 ,059

Fisher's Exact Test ,060 ,033

Linear-by-Linear

Association 3,574 1 ,059

N of Valid Cases 10833

a Computed only for a 2x2 table

b 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 151,41.

Tabel 4.9: De resultaten van de chikwadraattoets

De chikwadraattoets is uitgevoerd voor alle frequentieklassen samen en veronderstelt dat het effect van de bannergrootte voor alle frequentieklassen hetzelfde is. Er is hier sprake van een sterke aanname, waardoor het nuttig is om de te kijken of de frequentie invloed heeft op het effect van de bannergrootte op de naamsbekendheid. Wanneer de chikwadraattoets ook wordt uitgevoerd voor elke frequentieklasse apart, komt naar voren dat er een significant verschil bestaat tussen de kleine banner en de grote banner in de frequentieklasse 1 tot en met 5 (zie tabel 4.12). De uitwerking van de chikwadraattoets voor de overige frequentieklassen is opgenomen als bijlage (zie bijlage 5). Er blijkt dat wanneer de chikwadraattoets wordt losgelaten op alle frequentieklassen tegelijk, het modererende effect van de frequentie wordt genegeerd. Hypothese 3 kan alleen worden aangenomen voor de frequentieklasse 1 tot en met 5.

FREQUENTIE = 1 tot en met 5

GROOTTE * G.NAAMS Crosstabulation ^a

53 3843 3896

1,4% 98,6% 100,0%

80 3732 3812

2,1% 97,9% 100,0%

133 7575 7708

1,7% 98,3% 100,0%

Count

% within GROOTTE Count

% within GROOTTE Count

% within GROOTTE klein

groot GROOTTE

Total

ja nee

G.NAAMS

Total

FREQUENT = 1 tot en met 5 a.

Tabel 4.11: Kruistabel (grootte * geholpen naamsbekendheid)

Chi-Square Tests ^c

6,193 ^b 1 ,013

5,765 1 ,016

6,231 1 ,013

,014 ,008

6,192 1 ,013

7708 Pearson Chi-Square

Continuity Correction ^a Likelihood Ratio Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases

Value df Asymp. Sig.

(2-sided) Exact Sig.

(2-sided) Exact Sig.

(1-sided)

Computed only for a 2x2 table a.

0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 65,78.

b.

FREQUENT = 1 tot en met 5 c.

Tabel 4.12: Resultaten van de chikwadraattoets voor de frequentieklasse 1 tot en met 5

5. Conclusies en aanbevelingen

5.1. Conclusies

In de jaren negentig zagen bedrijven internet als een uitstekend medium om hun reclame- uitingen te communiceren. Bannering was hierbij een goed middel om de boodschap bij de juiste doelgroep onder de aandacht te brengen. De effectiviteit van bannering werd bewezen door de hoge doorklikratio’s die werden bereikt. Dit werd dan ook als een belangrijk criterium beschouwd voor het slagen van verdere bannercampagnes. Naarmate de ‘nieuwheid’

van het medium internet verdween, werden de bannercampagnes minder succesvol wat betreft doorklikratio. Er werd echter niet gekeken naar de andere effecten (neveneffecten), zoals toename van de naamsbekendheid, merkvoorkeur en koopintentie. Al deze effecten zijn grafisch weergegeven in het conceptueel model op pagina 22. De effecten “toename geholpen naamsbekendheid en “toename ongeholpen naamsbekendheid” hebben echter hun effectiviteit in 2005 niet verloren zoals uit dit onderzoek blijkt. Een beloning op basis van de behaalde clicks op een banner kan dan ook niet als een goede basis gezien worden voor de vergoeding die een bannercampagne verdient.

Uit het onderzoek blijkt dat men weet wie er heeft geadverteerd met een banner op MijnAlbum.nl, zonder dat men op de banner heeft geklikt. Een vergoeding op basis van de doorklikratio beloont alleen de clicks die hebben plaatsgevonden op de banner. De naamsbekendheid die de banner heeft gegenereerd wordt niet vergoed. Er bestaan gegronde redenen om ook een vergoeding te vragen voor de effecten die hebben plaatsgevonden buiten de klikken op de banner om.

5.2. Aanbevelingen

5.2.1. Management aanbevelingen

In de communicatie naar de adverteerder omtrent de effecten van een

bannerreclamecampagne, zal duidelijk moeten worden gemaakt dat er ook effecten

plaatsvinden zonder dat er op de banner wordt geklikt. De publisher zal vertrouwen moeten

uitstralen, zodat de communicatie van de publisher aan de adverteerder wordt geloofd. Door

op collectief niveau te laten zien dat er neveneffecten ontstaan bij een

bannerreclamecampagne, ontstaat er in het algemeen een beter beeld van het vergoedingsstelsel dat de publisher prefereert (vergoeding op basis van CPM).

Echter, niet alle publishers zijn gelijk qua bannerposities en aantal en soort bezoekers, waardoor er in hoofdzaak moet worden gericht op het individuele niveau. Zo kan er met specifiek op de site van de publisher gefundeerd onderzoek worden aangetoond dat er neveneffecten (zoals naamsbekendheid) worden bewerkstelligd. De verschillen in behaalde resultaten van een bannerreclamecampagne, kunnen tot uiting komen in de gehanteerde CPM- prijs.

5.2.2. Aanbevelingen voor verder onderzoek

Bij dit onderzoek is gebruik gemaakt van een gsm-site, waar ringtones en wallpapers tegen betaling zijn te downloaden voor op de mobiele telefoon (zie ook bijlage 1). In een eventueel vervolgonderzoek kan hetzelfde onderzoek plaatsvinden maar dan bijvoorbeeld met een banner voor een ander soort dienst of product of met andere soorten banners, zoals flash- banners, met geluid, andere kleuren, bewegende elementen, etc.

De in hoofdstuk 2 besproken bannerafhankelijke factoren, kunnen variabel worden ingezet om er achter te kunnen komen, wat de invloed is van deze factoren op de effectiviteit. Deze factoren worden hieronder nogmaals opgesomd.

Product - Wat het eigenlijke product en/of dienst is waar het om draait;

Aanbod - Wat er precies wordt aangeboden;

Boodschap - Hoe er wordt gecommuniceerd;

Vormgeving - Hoe de vormgeving (animatie, kleur, etc.) eruit ziet.

Ook de factor “Grootte” kan in een vervolg onderzoek verder worden onderzocht. In dit

onderzoek is er gebruik gemaakt van een kleine banner van 140x90 pixels en een grote banner

van 468x60 pixels. De beeldschermresoluties worden tegenwoordig steeds groter, waardoor

het ook mogelijk wordt om grotere banner te tonen. Zo kan hetzelfde onderzoek nogmaals

plaatsvinden met afwijkende, grotere bannerformaten (zie bijlage 3).

Er is in het onderzoek gewerkt met vijf klassen met een klassenbreedte van 5. De kleinste

groep respondenten bestond uit 92 respondenten en de grootste groep bestond uit 3896

respondenten. In een eventueel vervolgonderzoek zou er gebruik gemaakt kunnen worden van

vijfentwintig klassen, om zo exact de frequentie te bepalen waarbij de meeste

naamsbekendheid per frequentiepunt ontstaat. Om te voorkomen dat er teveel respondenten

een enquête wordt voorgelegd die zich in één klasse bevinden, kan er gewerkt worden met

een slot. Dit slot zorgt ervoor dat de enquête niet meer wordt getoond aan respondenten die

zich in een klasse bevinden waarvan al genoeg respondenten zijn opgenomen.

Literatuur

Briggs, R., and N. Hollis. “Advertising on the Web: Is There Any Response Before Clicktrough. ”Journal of Advertsing Research 37, 2 (1997): 33-46.

Chandon, J.L., Chtourou, M.S., Fortin, D.R., Journal of Advertising Research: Effects of Configuration and Exposure Levels on Responses to Web Advertisements.

Chatterjee, P., Hoffman, D.L., & Novak, T.P. (1998). Modeling the Clickstream: Implications for Webbased Advertising Efforts. Project 2000. Nashville, TN: Vanderbildt University.

Childers, T. L., and M. J. Houston. “Conditions for a Picture-Superiority Effect on Consumer Memory.” Journal of Consumer Research 11, 2 (1984): 643-54.

Cho, C. “How Advertising Works on the WWW: Modified Elaboration Likelihood Model.

“Journal of Current Research in Advertising 27, 1 (1999): 33-50.

Dahlén, M. “Banner Ads Through a New Lens.” Journal of Advertising Research 41, 4 (2001):23-30

Dahlén, M. “Thinking and Feeling on the Wold Wide Web: The Impact on Product Type and Time on Web Advertising Effectiveness.” Journal of Marketing Communications 8, 2 (2002):

115-25.

Danaher, J., Peter, Mullarkey W., Guy, Journal Of Advertising Research, September 2003.

Drèze, X., Hussherr, F.X., Journal of Interactive Marketing, volume 17, number 4, autumn 2003.

DoubleClick (2001). Diameter, Double Click Online Brand Effectiveness Study.

DoubleClick (2003, January). DoubleClick 2002 Full-Year Ad Serving Trends.

DoubleClick (2004, November). Ad Serving Trend Report, DoubleClick Q3, 2004.

Finn, A. “Print Ad Recognition Scores.” Journal of Marketing Research 25, 2 (1988): 168-78.

Forrester, “Online Advertsing Picks Up Again”, TechStrategy Research, May 2002.

Garzotto, F., L. Mainetti, en P. Paolini. “Navigation in Hypermedia Applications: Modelling and Semantics.” Journal of Organisational Computing and Electronic Commerce 6, 3 (1996):

211-37.

Hershberger, K., Edmund, “Banner Ad effectiveness: Lessons from 8,725 Ads”, 2003.

Huizingh, E., SPSS 9.0 voor Windows en Data Entry, 1999: 311-338.

Kim, H.G., Leckenby, J.D., “Creative Factors in Interactive Advertising”, Center for Interactive Advertising, 2001.

Krishnamurthy, Sandeep. “Deciphering the Internet Advertising Puzzle.” Marketing Management 9, 3 (2000): 35–39.

Latzman, A., Ryan, M., Esomar:Branding and Cost Effectiveness of Rich Media in Online Advertising, June 2003.

Leeuw, A.C.J. de (2003), Bedrijfskundige Methodologie, Van Gorcum Assen, 5 ^e druk.

Lettinga, G., Strategisch rapporteren, Menaldum, 1991.

Lohitia, R., Donthu, N., Hershberger, K., Edmund, Journal of Advertising Research: The Impact of Content an Design Elements on Banner Advertising Click-through Rates, December 2003.

Malhotra, N.K. (2004), Marketing Research, an applied orientation, Pearson Education New

Jersey, 4 ^e druk.