En av hovedarkitektene bak Userreport er Mogens Storgaard Jakobsen, styreformann i Epinion Gjennom hans erfaringer er det mulig å tegne et bilde av de spennende perspektiver og eventuelle fallgruver som ligger i digitale markedsanalyser.

1. Ekteskap mellom big data og
online surveydata omformer
nordisk analysevirksomhet til
global spiller!
n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n
En av hovedarkitektene bak Userreport er Mogens Storgaard Jakobsen,
styreformann i Epinion Gjennom hans erfaringer er det mulig å tegne et bilde
av de spennende perspektiver og eventuelle fallgruver som ligger i digitale
markedsanalyser.
TEKST: JESPER FOUSING WILHELMSEN, jesper.fousing.wilhelmsen@epinion.dk
Hvordan har Userreport klart å skape en
konkurransedyktig tjeneste med en
internasjonal brukerskare på få år?
– En helt sentral del av denne suksessen er
skapt ved å tenke nytt om hvordan analyser
og målinger foretas på nettet. Medarbei-
derne som etablerte Userreport har
omfattende praktisk så vel som akademisk
erfaring med store «offline» datainnsamlinger
(bl.a. har to fra ledelsen vært ansvarlige for
samtlige politisk undersøkelser for Danmarks
Radio over en lang periode), men tross
denne bakgrunn i klassiske markedsanalyser
var det et erklært mål å bygge opp Userre-
port etter følgende prinsipper:
1. Skap produkter som gir reell verdi og er
enkle og operasjonelle å anvende
2. Skap «light-weight» datainnsamlingsløs-
ninger for å unngå de tunge enhetsom-
kostninger som ofte preger online
audience research når «offline»-tenkning
overføres direkte til nettet
3. Tenk nytt om hvordan god markedsana-
lyse gjøres på nettes egne premisser
samtidig som man bevarer en solid
metodisk basis
4. Skap tjenester som kobler nettets store
fordel, sanntidsmålinger av atferd, med
markedsanalysens fokus på målgrupper
og holdninger
Det første punktet er svært viktig. I bransjen
er det mye snakk om fordeler og muligheter
ved sammensmelting av big data og
markedsanalyse. Men diskusjonen forblir
ofte ved det generelle, noe som tilslører det
viktigste ved big data, så vel som alle andre
former for data, nemlig; kan data omformes
til kunnskap som er operasjonell og
verdiskapende. Det er et mantra som
gjennomsyrer Epinion og nå Userreport,
forklarer Mogens Storgaard Jakobsen.
Et eksempel på en slik konkret og operasjo-
nell anvendelse ses på måten Userreport har
brukt teknologien og sine audiencepaneler til
å løse et sentralt problem for den digitale
reklamebransjen – nemlig kvantifisering av
den verdi digital annonsering skaper utover
klikk og konverteringer.
Ved å måle kampanjevisninger i sanntid
gjennom integrasjon med ad servere, slik at
visningene kobles til deres online audience-
og researchpaneler, er det mulig å analysere
den verdi av annonseringen som de digitale
mediene inntil videre ikke får den fulle
betaling for. Ved å gjøre teknologien lett
Epinion er en nordisk analysevirk-
somhet med kontorer i hele Europa,
samt Sørøst-Asia og og sysselset-
ter vel 200 konsulenter på globalt
plan. Epinion er representert i Norge
med kontorer i henholdsvis Oslo og
Stavanger. Parallelt med å utføre
store, tradisjonelle datainnsamlinger,
evalueringsoppgaver og rådgivning,
har Epinion i løpet av få år bygget opp
et datterselskap, Userreport, som kun
arbeider med online audience mana-
gement. Userreport leverer produkter
som brukes av mer enn 15 000 pub-
lishers på tvers av 80 land og av store
mediebyråer og medier i hele Norden
og i store deler av Sørøst-Asia.
Effekter i digitale
kampanjer
Hvilken verdi får
annonsøren?
Hva kan dokumenteres?
= Hva betaler
annonsøren for?
Hvor ofte er
det viktig for
annonsøren?
Klikk + + Ikke alltid
Konverteringer + + Ikke alltid
Interaksjon med
reklamen
+ En gang i mellom Ikke alltid
Dekning og frekvens
i målgrupper
+ Som regel ikke Alltid
Kampanjekjennskap + Som regel ikke Alltid
Merkekjennskap + Som regel ikke Alltid
Merkelojalitet + Som regel ikke Alltid
Analysen nr. 1/2014 NORGES MARKEDSANALYSEFORENING
MARKETING OPTIMALISERING

2. MARKETING OPTIMALISERING
Analysen nr. 1/2014 NORGES MARKEDSANALYSEFORENING
anvendelig og «light-weight» har Userreport
gjort det mulig å innebygge en skalerbarhet
som ellers sjelden ses i markedsanalyse-
bransjen.
Hvilke fallgruver ser du i arbeidet med
digitale markedsanalyser?
– Samlet sett registrerer, måler og kobler vi
våre paneler til mer enn 20 milliarder
hendelser, reklamevisninger, nettkjøp,
klikk, visninger av video osv. på nettet i
måneden, og vi gjennomfører mer enn 300
000 spørreskjemaintervju på mer enn 80
språk. Vi måler sentrale nøkkeltall i sanntid
– herunder dekning og frekvens i bestemte
målgrupper, besøksprofiler på hjemmesider
og for reklamekampanjer. I oppbygningen
av disse systemene har vi møtt mange
metodiske utfordringer med hensyn til å
fastholde en tilfredsstillende kvalitet i
analyseresultatene vi leverer. Vi har vært
og er fortsatt på en interessant metodisk
reise, og eksempler på våre umiddelbare
utfordringer er:
1. Hvordan anvender vi prinsippet om simpel
tilfeldig utvelgelse på nettet?
2. Hva er egentlig et online audience panel?
I en normal «offline» undersøkelse er det en
viktig kvalitetsparameter at respondentene
trekkes ut simpelt tilfeldig. Det er i praksis et
vanskelig prinsipp å gjennomføre – dette
gjelder også i telefonintervju o.l. Men på
nettet er det enda vanskeligere, fordi det er
en funksjon av hvor ofte folk surfer rundt på
nettet. Vi har løst denne problemstillingen
ved å bygge våre paneler gjennom å invitere
respondenter til å delta i undersøkelser fra
mange forskjellige rekrutteringskanaler på
nettet, og ved at vi på tvers av alle våre
kanaler har en rekke globale karanteneregler
som sikrer at man ikke blir invitert igjen via
noen av våre kanaler dersom man er blitt
invitert til å delta i panelet én gang innenfor
de siste seks måneder. På denne måten
reduseres effekten av surf-frekvens på
nettet, og vi nærmer oss en oppnåelse av
prinsippet om simpel tilfeldig utvelgelse med
like stor uttrekkssannsynlighet.
Et annet vesentlig spørsmål er hva definisjo-
nen på et online audience panel egentlig er.
Normalt vil man oppfatte et panel som en
statistisk størrelse. 1 000 mennesker har
meldt seg til å delta i et panel, og det er
tallet. Slik er det ikke på nettet. Et audience-
panel er sammensatt av de av våre brukere
vi har «sett» på nettet innenfor en gitt
tidsperiode. Dette endrer seg litt hver dag på
grunn av til- og utstrømning i panelet. Over
tid kan dette bli betydelig. Vi veier derfor våre
paneler hver uke på basis av tall fra de
relevante nasjonale statistikkbyråer ved hjelp
av automatiserte prosesser. Samlet sett har
vi mer enn én million deltagere i våre
audiencepaneler, og det er en omfattende
prosess å kjøre iterative veiinger på store
paneler, slik at det på dette området har
vært nødvendig å utvikle særlige veiealgorit-
mer, forklarer Mogens Storgaard Jakobsen.
Hvordan har Userreport bygget opp sitt
system slik at det kan håndtere disse
store datamengdene uten at det går på
bekostning av kvaliteten?
– De mange metodiske spørsmålene har
også en betydelig effekt på valget av
teknologiene vi arbeider med. Kravene til
datahåndteringsevnene er enorme. Userre-
port-systemet har målt mer enn 10 000
kampanjer. I Norge er flere hundre reklame-
kampanjer blitt målt med denne teknologien,
og mens man leser denne artikkelen, vil vi
registrere, koble og analysere mange tusen
reklamevisninger på norske nettsider. Har vi
f.eks. en digital kampanje som løper over 90
dager på tvers av 250 medieplasseringer, og
vårt audiencepanel er 100 000, som svarer
til størrelsen på vårt audiencepanel i Norge,
så må vi ideelt sett bruke en database med
2,25 milliarder celler. Hvis slike datamengder
skulle håndteres med SPSS eller Excel ville
det komme røyk ut av datamaskinen! Ikke
minst fordi håndteringen skal skje i sanntid.
Løsningen er å foreta en rekke metodiske
avveininger og samtidig introdusere helt nye
databaseformater og anvende forskjellige
sky-baserte tjenester. Våre systemer
benytter seg av Amazons skytjeneste, og
«buzz-words» som Hadoop, NoSQL og
Redis er navn på teknologier som vårt team
Mogens Storgaard Jakobsen.

3. Analysen nr. 1/2014 NORGES MARKEDSANALYSEFORENING
MARKETING OPTIMALISERING
har måttet lære seg å anvende, forteller
Mogens Storgaard Jakobsen.
I arbeidet med å utvikle og implementere
disse metodene er det oppstått mye ny
kunnskap. Et av de områder Userreport har
hatt fokus på er å kombinere nettes fokus på
atferd med markedsanalysens fokus på
målgrupper og holdninger. Et eksempel på
dette er at Userreport tilbyr sine brukere en
tjeneste hvor man kan integrere audience-
data med Google Analytics via en API-for-
bindelse. På denne måten kan atferdsdata
fra Google Analytics kobles med surveydata.
Hvilken verdi gir det å koble audience
data med Google Analytics?
– Ønsker en nettbutikk f.eks. å undersøke
om bileiere kjøper mer i nettbutikken enn folk
som ikke har bil, kan nettbutikken stille
brukerne et spørsmål om de har bil eller ikke
og deretter koble disse tallene med Google
Analytics tall for konverteringsrater på
brukerne. Slik kan nettbutikken se om
bileierne konverterer bedre enn ikke-bileiere
på bestemte produkter i nettbutikken.
Også med hensyn til planlegging av
reklamekampanjer skaper disse mulighetene
ny kunnskap. Eksempelvis ser vi ofte at det
er forskjell på å måle hvem som ser en digital
kampanje på en nettside sammenlignet med
den gjennomsnittlige besøksprofilen på
hjemmesiden.
Et nylig eksempel på dette er en kampanje i
Norge, hvor en av plasseringene var i et stort
norsk medie for hage- og huseiere som var
eid av de store norske forlagene.
I vår kampanjemåling kunne vi se at 58 % av
reklamevisningene på dette mediet traff folk
som var over 55 år. Denne målingen var ikke
i samsvar med mediets egne målinger, som
indikerte at kun 25-30 % av mediets brukere
var 55+ år.
Heldigvis var dette mediet også bruker av
vår Userreport-tjeneste, hvorfra data fra
audiencepanelet kunne overføres til deres
Google Analytics konto. Dette muliggjorde
en kobling mellom den gjennomsnittlige
besøkstid på hjemmesiden (målt av Google
Analytics, red.anm.) og alderen på de
besøkende (mål av Userreport, red.anm.).
Se tabellen for hva som løste mysteriet.
Mennesker over 55 år oppholder seg mye
lengre på nettstedet, og får naturligvis langt
flere reklamevisninger. Poenget understrekes
ytterligere hvis vi ser på aldersforskjellene
mellom gjester, medium og høyfrekvente
brukere.
Er man over 55 år elsker man simpelthen
denne nettsiden, mens yngre brukere
skynder seg bort. Den gjennomsnittlige
aldersprofil er kanskje 25-30 år, men en
langt, langt større andel av reklamevisnin-
gene på denne nettsiden vil treffe eldre
personer. Sett fra et reklamesalgsperspektiv
er nettsiden superattraktiv for annonser
rettet mot en eldre målgruppe, mens yngre
målgrupper med fordel finnes andre steder
på nettet, forklarer Mogens Storgaard
Jakobsen.
Dette er kun ett eksempel på hvordan ny
kunnskap skapes i krysningsfeltet mellom
big data og surveydata. Men veien til ny
kunnskap er kronglete og fylt med meto-
diske og tekniske utfordringer. Userreport
har gjort seg mange erfaringer, men i likhet
med resten av bransjen er Userreport i ferd
med å innta nytt land, så det er mange
metodiske problemstillinger som skal løses i
de kommende år.
Alder på besøkende på hjemmeside
(målgruppedata fra Userreport)
Gjennomsnittlig besøkstid (Average visit
duration time fra Google Analytics)
<15 år 00:07 min
15-24 år 02:25 min
25-34 år 03:15 min
35-44 år 04:11 min
45-54 år 02:48 min
55 år eller mer 05:21 min
Alder Guest Medium Frequent
<15 år 0% 0% 0%
15-24 år 5% 1% 2%
25-34 år 19% 10% 5%
35-44 år 30% 21% 16%
45-54 år 25% 31% 32%
55 år eller mer 21% 37% 45%