Smart Insights (RACE) Framework

Digitale marketing vereist een systematische aanpak om de klantreis te begrijpen, te sturen en te meten. Het Smart Insights (RACE) framework, ontwikkeld door Dave Chaffey, biedt hiervoor een pragmatisch raamwerk, bestaande uit vijf fasen, namelijk (1) Plan, (2) Reach, (3) Act, (4) Convert en (5) Engage. Het model wordt breed toegepast in de praktijk, echter staat het minder centraal in wetenschappelijke literatuur. Toch sluit het in sterke mate aan bij gevestigde wetenschappelijke modellen zoals de hierarchy-of-effects, customer journey literatuur en customer lifetime value (CLV)-benaderingen (Chaffey & Ellis-Chadwick, 2022; Gupta, 2009; Lemon & Verhoef, 2016).

Onderstaand wordt ingegaan op de structuur van RACE, wordt weergegeven op welke wijze het model kan worden toegepast alsook worden de kanttekeningen weergegeven die bij het model geplaatst kunnen worden.

Structuur van het RACE-Framework

Zoals gesteld bestaat het raamwerk uit vijf fasen: Plan, Reach, Act, Convert en Engage.
Onderstaand een beknopte weergave van de vijf fasen. 

1. Plan

De planfase vormt de basis en omvat analyse, doelstellingen en strategieformulering. Hierbij wordt vaak gebruikgemaakt van de 5S-doelstellingen (Sell, Serve, Speak, Save, Sizzle), die richting geven aan digitale marketingdoelen (Chaffey & Smith, 2017). Het sluit tevens aan bij SOSTAC® (Smith, 2014), dat de fasering van Situation–Objectives–Strategy–Tactics–Action–Control biedt.

2. Reach

De reachfase richt zich op merkbekendheid en bereik. Dit leunt theoretisch op de hierarchy-of-effects-modellen (Song et al., 2021), waarin aandacht en bekendheid de eerste stap vormen in het aankoopproces. Belangrijke KPI’s betreffen impressies, share-of-voice en organisch zoekverkeer.

3. Act

In de actfase ligt de nadruk op interactie en micro-conversies, zoals inschrijvingen of clicks. Dit sluit aan bij literatuur over de rol van digitale touchpoints in de klantreis (Lemon & Verhoef, 2016). KPI’s omvatten bounce rate, engagement rate en aantal inschrijvingen.

4. Convert

De convertfase gaat over de daadwerkelijke transactie. Dit element kan worden verbonden aan de literatuur inzake customer equity en CLV, waarin conversie geen eindpunt is, maar een stap richting duurzame klantwaarde (Gupta, Lehmann & Stuart, 2003). KPI’s zijn conversieratio, orderwaarde en cost per acquisition.

5. Engage

Tot slot draait de engagefase om retentie en loyaliteit. Reinartz en Kumar (2002) tonen echter aan dat loyaliteit niet altijd winstgevend is, waardoor segmentatie cruciaal is. KPI’s in dit licht zijn retentiepercentage, NPS en churn.

Stappenplan voor de toepassing van het RACE-Framework

Stap 1. Voorbereiding en Planfase

1. Analyseer de huidige situatie
   • Gebruik modellen zoals SWOT, PESTEL of concurrentieanalyse.
     Verzamel interne data: website-statistieken, conversieratio’s, klantfeedback, NPS.
2. Formuleer doelen volgens de 5S
   • Sell: omzet- of conversiedoelen.
   • Serve: klanttevredenheid/NPS.
   • Speak: engagement en communicatie.
   • Save: efficiëntie en kostenreductie.
   • Sizzle: merkbekendheid of merkbeleving.
     
3. Maak de doelen SMART (specifiek, meetbaar, acceptabel, realistisch, tijdgebonden).
4. Vertaal naar KPI’s per RACE-fase.

Stap 2. Reach – Bereik en zichtbaarheid vergroten

1. Definieer je doelgroepen: welke persona’s wil je bereiken?
2. Kies kanalen: SEO, social media, paid ads, PR, events.
3. Creëer awareness-campagnes gericht op zichtbaarheid (bijv. blogs, whitepapers, video’s).
4. Meet KPI’s: traffic, share-of-search, kosten per bereik.
5. Itereer: test verschillende kanalen en optimaliseer de ROI.

Stap 3. Act – Interactie en betrokkenheid stimuleren

1. Ontwerp content en middelen die activeren: e-books, webinars, trials, calculators.
2. Optimaliseer de website/landingspagina’s op gebruiksvriendelijkheid (UX, CTA’s, snelheid).
3. Implementeer lead nurturing: e-mailfunnels, retargeting, gepersonaliseerde content.
4. Meet KPI’s: aantal micro-conversies (downloads, inschrijvingen), engagementrate, bounce rate.

Stap 4. Convert – Conversie en waardecreatie realiseren

1. Analyseer het aankoop- of inschrijfproces: waar vallen leads uit?
2. Voer optimalisaties door: verkort formulieren, voeg trust signals (reviews, certificaten) toe, pas persuasive design toe.
3. Gebruik marketing automation: retargeting, abandoned cart mails.
4. Meet KPI’s: conversieratio, CPA, gemiddelde orderwaarde, omzet.
5. Bereken CLV vs. CAC om te toetsen of de marketinginspanningen rendabel zijn.

Stap 5. Engage – Retentie en loyaliteit bevorderen

1. Creëer een loyalty-programma of community: exclusieve content, kortingen, netwerkevents.
2. Stimuleer advocacy: vraag reviews, case studies of referrals van klanten.
3. Voer klanttevredenheidsonderzoeken uit (NPS, CES, CSAT) en handel er actief naar.
4. Meet KPI’s: retentie, churn, herhaalaankopen, reviews en NPS.
5. Analyseer LTV-groei: loyaliteit moet leiden tot hogere levenslange waarde.

Stap 6. Continue evaluatie en verbetering

1. Koppel resultaten terug naar de Planfase (cycluskarakter).
2. Gebruik A/B-tests en experimenten om campagnes te verbeteren.
3. Voer Marketing Mix Modeling of attributiemodellen uit om kanaalbijdragen te begrijpen.
4. Itereer elk kwartaal of semester op basis van data.

Welke kanttekeningen kunnen bij het model worden geplaatst?

1. Niet-lineariteit van klantgedrag: Het lineaire karakter van RACE simplificeert de werkelijkheid, waarin beslissingen iteratief verlopen (“messy middle”; Think with Google, 2020).
   
2. Attributieproblemen: Last-click attributie overschat vaak de rol van conversiekanalen. Data-driven modellen of experimenten bieden accuratere inzichten (Mrad et al., 2024).
   
3. Privacybeperkingen: Het verdwijnen van third-party cookies en strengere wetgeving beperken cross-channeltracking; reliance op first-party data is noodzakelijk (Digital Marketing Institute, 2024).
   
4. B2B-complexiteit: In lange sales cycles met meerdere stakeholders is account-based marketing effectiever dan individuele metrics (Riaz et al., 2021).
   
5. Wetenschappelijke status: Het RACE-framework zelf is niet peer-reviewed gevalideerd; het dient daarom te beworden beschouwd als een praktisch raamwerk, geïnformeerd door theorie, derhalve niet als een wetenschappelijk gevalideerd model (Chaffey & Ellis-Chadwick, 2022).

Conclusie

Het Smart Insights (RACE) framework biedt organisaties een helder raamwerk om digitale marketingstrategieën te structureren en te meten. Het model is stevig geworteld in theorieën over de klantreis, CLV en planningsmodellen, maar moet pragmatisch en kritisch worden toegepast. De casustoepassing toont dat RACE waardevol is als operationeel hulpmiddel, mits rekening wordt gehouden met de complexiteit van klantgedrag, de beperkingen van attributiemodellen en de impact van regelgeving. Voor toepassingen verdient het aanbeveling om RACE te combineren met robuust empirisch onderzoek en kwantitatieve evaluatiemethoden.

LITERATUUR

1. Chaffey, D. (2019). 5S goals of digital marketing. DaveChaffey.com.
2. Chaffey, D. (2023a). RACE marketing model definition. DaveChaffey.com.
3. Chaffey, D., & Ellis-Chadwick, F. (2022). Digital Marketing (8e ed.). Pearson.
4. Chaffey, D., & Smith, P. R. (2017). Digital Marketing Excellence (5e ed.). Routledge.
5. Cheng, J.-M.-S., Blankson, C., Wang, E. S.-T., & Chen, L. S. (2009). Consumer attitudes and interactive digital advertising. International Journal of Advertising, 28(3), 501–525.
6. Digital Marketing Institute. (2024). Preparing for the cookie-free future.
7. Gupta, S. (2009). Customer-based valuation. Journal of Interactive Marketing, 23(2), 169–178.
8. Gupta, S., Lehmann, D. R., & Stuart, J. A. (2003). Valuing customers. Journal of Marketing Research, 40(4), 7–18.
9. Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69–96.
10. Mrad, A. B., et al. (2024). Intelligent attribution modeling for enhanced digital customer journeys. Journal of Marketing Analytics.
11. Reinartz, W., & Kumar, V. (2002). The mismanagement of customer loyalty. Harvard Business Review, 80(7), 86–94.
12. Riaz, H., et al. (2021). Factors affecting omnichannel customer experience. Information, 13(1), 12.
13. Smith, P. R. (2014). SOSTAC®: The guide to the perfect digital marketing plan. Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice, 16(3), 179–181.
14. Song, J., et al. (2021). The evolution of hierarchy-of-effects models. Journal of Advertising Research, 61(3), 250–265.
15. Think with Google. (2020). Decoding decisions: The messy middle of purchase behavior.
16. Zheng, L., et al. (2024). Customer journey design in omnichannel retailing. Journal of Retailing and Consumer Services.

Winstgevendheid verhogen en uw bedrijf in waarde laten toenemen?

UBS Business Value Creation Services ondersteunt organisaties bij het verhogen van winst- en bedrijfswaarde. Ons team focust zich hierbij op domeinen die de grootste impact hebben op het bedrijfsresultaat. Lees meer →