U zult in de bovenstaande waarderingen een verschil van bijna 50 miljard pond hebben gezien – niet ver van het BBP van Wales. Maar dat betekent niet dat twee van hen fout zijn. IRI, Kantar en Nielsen worden immers door de belangrijkste Britse detailhandelaren en leveranciers vertrouwd voor hun analyses.
Waarom is er dan zo’n enorm verschil in hun waarderingen?
De waarheid is dat geen enkele methodologie perfect is.
IRI, Nielsen en Kantar’s parameters kunnen variëren in termen van producttypen en gedekte detailhandelaren. Zo omvat de IRI-waardering van £ 99,2 miljard voor onze Focus On Own Label van april niet alle soorten verse producten, wat de lagere waarde hier helpt te verklaren.
Het kopen van EPoS-gegevens (elektronische verkooppunten) van retailers – de primaire methodologie van de IRI- en Nielsen-diensten hierboven – brengt u slechts tot op zekere hoogte. Sommige detailhandelaren delen hun EPoS-gegevens helemaal niet; de meeste beperken gegevens die commercieel gevoelig worden geacht omdat ze betrekking hebben op goederen die uitsluitend of hoofdzakelijk via hun eigen verkooppunten worden verkocht.
(Opmerking: deze tabel wordt niet volledig weergegeven op mobiele telefoons. Bekijk de desktopversie van het artikel voor de volledige inhoud.)
Het alternatief voor EPoS is het gebruik van een panel van consumenten die alles wat ze kopen loggen en dit vervolgens extrapoleren naar nationaal niveau.
Maar, zoals we zullen zien, heeft deze methodologie – gebruikt door Kantar Worldpanel en Nielsen voor zijn Homescan-dienst – ook zijn beperkingen, evenals zijn sterke punten.
De kracht van panels
Er valt niet te twisten over EPoS-gegevens. Telkens wanneer een detailhandelaar een artikel verkoopt, wordt alles, van prijs tot verpakkingsformaat, geregistreerd met een zap van een barcode. Elke verkoop wordt geregistreerd. Die gegevens kunnen vervolgens worden gebruikt om de totale marktwaarde, het groei- en verliespercentage enzovoort te berekenen. Simpel!
Niet helemaal. Niet alle detailhandelaren kunnen of willen hun gegevens delen. Aldi en Lidl vallen in dit kamp. Dit was 20 jaar geleden minder belangrijk, toen hun marktaandeel nog maar een fractie was van wat het nu is. Maar nu de discounters goed zijn voor maar liefst een vijfde van de omzet in sommige categorieën, laat hun afwezigheid een aanzienlijk gat in elke op EPoS gebaseerde waardering.
Hieronder wordt dit mooi geïllustreerd. Links is Nielsen’s 2017 waardering van de Britse jam & spread verkoop. Rechts is die van Kantar. Er zijn een paar verschillen op te merken tussen hen – Nielsen’s cijfers zijn een maand ouder, bijvoorbeeld; zijn cijfers omvatten broodbeleg, Kantar’s niet – maar het belangrijkste is de afwezigheid van Aldi en Lidl in Nielsen’s Scantrack-lezing. (De Homescan-dienst van Nielsen neemt de discounters wel mee.)
Vandaar het verschil in waarde van 46 miljoen pond (10%). De verschillende perioden en producten verklaren een deel hiervan (Nielsens opname van Heinz Sandwich Spreads draagt 3,7 miljoen pond bij aan de waardering), maar de grootste invloed is de afwezigheid van de discounters in Nielsens gegevens. Zij verkochten vorig jaar 65,1 miljoen pond aan spreads, aldus Kantar – 12,7% van de markt.
Hiaten in de EPoS-analyse kunnen ook ontstaan door het “maskeren” van informatie met betrekking tot huismerk- of exclusieve producten wanneer een deel van de verkoop via een bepaalde detailhandelaar een bepaalde drempel overschrijdt. Zo worden bijvoorbeeld proseccomerken die exclusief zijn voor de detailhandel, doorgaans gemaskeerd, wat betekent dat ze niet voorkomen in de rangschikking van de best verkochte mousserende wijnen.
Deze regels voor vrijgave zijn de norm in de sector, en hebben dus gevolgen voor iedereen die EPoS-gegevens gebruikt. Industriële spionage uitgezonderd, is de enige manier om een beeld te krijgen van de verkoop van Aldi en Lidl of van de verkoop van goederen die door detailhandelaren worden gemaskeerd, het gebruik van een consumentenpanel. Maar paneldata hebben natuurlijk ook hun beperkingen.
De kracht van EPoS
We hebben in bovenstaand voorbeeld niet voor niets gekozen voor spreads: weinigen kopen ooit een pot jam en eten die op weg naar huis op. Dit lijkt een vreemde uitspraak, maar hij is de moeite waard omdat Kantar Take Home Grocery (en Nielsens rivaliserende paneeldienst, Homescan) alleen producten bestrijken die na aankoop mee naar huis worden genomen. De hint zit in de naam.
Dit is voor sommige sectoren van groter belang dan voor andere. Vergelijk de hogere waardering van Kantar voor jam & in de bovenstaande grafiek – 10% hoger dan die van Nielsen – met de onderstaande cijfers van Nielsen en Kantar voor de verkoop van koolzuurhoudende frisdranken in het Verenigd Koninkrijk, een markt die veel afhankelijker is van consumenten die onderweg producten kopen en consumeren.
De waardering van Nielsen voor de markt is dit keer meer dan £1 miljard of 40% hoger dan die van Kantar. Denk aan het eerdere punt over EPoS-gegevens: elke verkoop wordt geregistreerd, ongeacht waar het product uiteindelijk wordt geconsumeerd.
Dit helpt het enorme verschil te verklaren tussen de waarderingen van Nielsen en Kantar van de fizzy pop-markt hierboven.
Het is de moeite waard op te merken dat niet alle gegevens van IRI en Nielsen ‘echt’ zijn.
De onafhankelijke detailhandel is gefragmenteerd, met 18.000 niet-gelieerde indies en 15.000 symboolgroep retailers die actief zijn in het Verenigd Koninkrijk. Het kopen van EPoS-gegevens van elk verkooppunt is gewoon niet uitvoerbaar, dus IRI en Nielsen gebruiken representatieve retailpanels voor extrapolatie.
Kantar meet wel de consumptie buitenshuis, via een 7.500 leden tellend panel van individuen dat alle maaltijden, snacks en frisdranken logt die worden gekocht om buitenshuis te worden geconsumeerd.
Kantar zegt dat deze cijfers niet kunnen worden geïntegreerd met het take-home panel, omdat dit de aankopen van huishoudens meet, terwijl out of home de aankopen van individuen logt.
Eigen label
Aldi en Lidl’s nauwe bewaking van hun gegevens creëert een ander probleem voor analisten.
Beide retailers zijn sterk afhankelijk van huismerkproducten, wat betekent dat elke analyse die de discounters niet opneemt, waarschijnlijk het belang van eigen label zal onderschatten.
Zie hieronder het verschil in de waarderingen van IRI en Kantar van het aandeel van huismerken in vijf sectoren.
Het waarom en het wat
EPoS kan worden gezegd dat het ‘wat’ levert. Naast het helpen opvullen van enkele van de gaten veroorzaakt door de discounters en het maskeren van detailhandelaar exclusieve producten, wordt vaak gezegd dat panelgegevens het ‘waarom’ verschaffen.
Stel dat een rivaal een nieuw bruisende kurkuma drankje heeft gelanceerd. Het is een niche, maar het is een hit en een nationale supermarktketen heeft het op de markt gebracht. Je moet het opsporen. De enige manier om dat te doen is via EPoS gegevens omdat deze elke individuele verkoop oppikt. Het is te klein om te worden opgepikt door een panel.
U koopt de gegevens en het toont een explosieve groei voor het merk. Nu moet je weten wie dit drankje koopt, en waarom. Dat is waar de panelgegevens om de hoek komen kijken. U segmenteert de gegevens op leeftijd, sociaaleconomische groep, motivatie, koopgedrag in het verleden, enzovoort. Alarmerend, het laat zien dat uw consumenten overstappen op dit nieuwe drankje. U moet in actie komen.
Zonder de EPoS-gegevens had u niets geweten over de omvang van de groei van de nieuwe concurrent. Maar zonder de paneldata had u niet kunnen weten dat consumenten overstapten van uw product naar dit, of waarom. Moderne kassa’s zijn slim, maar ze zijn niet zo slim.
Daarom gebruiken slimme ondernemers EPoS en panelgegevens in combinatie.