Web-2.0-Monitoring: Zuhören, Analysieren, Handeln Warum Social-Media-Analyse auf Business Analytics treffen muss

Autor / Redakteur: Nathan Jagoda* / Elke Witmer-Goßner

Über Posts oder Kommentare aus Social-Media-Kanälen erfahren Unternehmen, was Kunden über das eigene, aber auch marktbegleitende Unternehmen denken. Die meisten Tools für Social-Media-Analyse stellen aber keine Verbindung zu den betriebswirtschaftlichen Kern-Applikationen her. Erst die Kombination der Daten aus internen CRM- sowie ERP-Applikationen mit Daten aus Social Nets ergibt ein vollständiges Bild.

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Die wahre Kunst bei der Auswertung sozialer Medien ist, die Stimmungsbilder zu sammeln, diese in Beziehung zum eigenen Unternehmen zu setzen und richtiges Tun davon abzuleiten.
Die wahre Kunst bei der Auswertung sozialer Medien ist, die Stimmungsbilder zu sammeln, diese in Beziehung zum eigenen Unternehmen zu setzen und richtiges Tun davon abzuleiten.
(Bild: © Photo-K - Fotolia)

Social-Media-Plattformen von Facebook über Google+ bis zu LinkedIn und Twitter stellen keine Einwegkommunikation dar oder sollten zumindest nicht so genutzt werden. Manchmal jedoch kann dieser Eindruck entstehen, wenn Unternehmen sich nur an der Anzahl der Kommentare auf ihren Präsenzen, der Zahl der Likes oder Follower orientieren. Hier gilt nicht das beinahe olympische Motto „Dabei sein ist alles, es wird sich schon jemand beim Vertrieb melden.“ Wer die neuen Kommunikationskanäle nur auf diese Weise nutzt, lässt das eigentliche Potenzial brachliegen.

Kommentare und Posts auf Social-Media-Plattformen sind für Kunden eine der wichtigsten Möglichkeiten, sich zu Produkten und Services von Unternehmen zu äußern. Und diese Möglichkeiten können ausführlich genutzt werden. Nach und nach entdecken Unternehmen den Datenschatz in den sozialen Medien. Dabei stellen sie aber schnell fest, dass man es hier mit einer unfassbaren Flut von Daten zu tun hat, die von Kunden und Interessenten nahezu täglich produziert wird – von Blogs über Kommentare bis zu Likes und Tweets mit wichtigen Informationen über das Verhalten, die Meinung, die Wünsche und die Bedürfnisse der Benutzer. Marketing-Manager und die Verantwortlichen für CRM, Customer Service und Produktentwicklung haben alle Hände voll zu tun, um das für das eigene Unternehmen wirklich Wichtige herauszufiltern.

Erfahren, wo der Schuh drückt

Mit einer umfangreichen und tiefgehenden Analyse aller Informationen aus sozialen Netzwerken und Plattformen lassen sich viele Fragen beantworten und auch genau aufzeigen, welche Bereiche aus dem Marketing, dem Kundenservice oder dem Vertrieb am meisten von Social-Media-Analysen profitieren: Ergeben sich aus den Kommentaren der Kunden Anregungen für Produktverbesserungen? Lassen sich daraus Hinweise auf Verbrauchertrends ableiten? Liefert das Kunden-Feedback Ideen für neue Produkte? Zeichnet sich langsam ein Imageschaden ab?

Social-Media-Analysen bieten aufschlussreiche Einblicke in die Kundenzufriedenheit, die durch konventionelle Methoden wie Marktforschung oder Fokusgruppen nicht zu erlangen sind. Social-Media-Analysen liefern mehr Kontext zum Kundenverhalten, weil Kunden ihr Verhalten mit eigenen Worten – und manchmal sehr emotional – erläutern.

Einige Beispiele dazu, wie wichtig der Kontext ist:

  • Ein neu eingeführtes Produkt verkauft sich sehr gut: Bewährt es sich auch im Einsatz beim Kunden? Wird es weiterempfohlen oder kritisiert?
  • Ein Callcenter erfüllt seine Leistungsziele hinsichtlich Wartezeiten, Gesprächsdauer usw.: Fühlen sich die Kunden gut und professionell behandelt oder haben sie den Eindruck, dass sie nur abgewimmelt werden?
  • Die Kundenabwanderungsrate hat einen historischen Tiefstand erreicht: Liegt das daran, dass die Kunden wirklich zufrieden sind oder gibt es nur keine besseren Alternativen auf dem Markt?

In Anbetracht des Einflusses derjenigen, die Social-Media-Kanäle nutzen, spielt das Wissen um die Möglichkeiten, die Kundenzufriedenheit positiv zu beeinflussen, eine enorm große Rolle. Um es auf eine einfache Formel zu bringen: Eine Handvoll zufriedener oder unzufriedener Kunden genügt, um eine Vielzahl von Menschen zu überzeugen. Und bei einem sich anbahnenden Shit-Storm muss sehr schnell reagiert werden, um einen dauerhaften Image-Schaden zu vermeiden.

Kampagnenplanung und -management beispielsweise sind attraktive Einsatzgebiete für Social-Media-Analysen. Starten Unternehmen eine Kampagne auf Facebook – etwa Rabattcodes, die man durch einfaches „Liken“ einer Seite erhalten kann – ist es wichtig, den Erfolg der Aktion zu messen. Konventionelle Tools für Social-Media-Analysen verzeichnen, wie viele Likes eine Werbeaktion generiert hat. Diese Information ist für den Kampagnenmanager durchaus wichtig. Die Zahl sagt jedoch nichts darüber aus, wie hoch die Umsätze tatsächlich waren, aus wie vielen Likes eine echte Bestellung wurde und, welche Produkte mit dem Rabattcode erworben wurden. Solche Informationen stehen erst zur Verfügung, wenn Social-Media-Analysen mit durchgängig und unternehmensweit angelegter Business-Analytik verknüpft wird.

Ganzheitliche Auswertung

Social-Media-Feedback allein liefert noch kein vollständiges Bild. Auch in anderen internen Systemen, die Kundeninteraktionen aufzeichnen, sind wichtige ergänzende Informationen vorhanden. Beispielsweise können Informationen über verlorene Ausschreibungen aus Vertriebsinformationssystemen Produktdefizite aufdecken. Wenn Kunden fehlerhafte oder defekte Produkte reklamieren, sind die Informationen dazu vielfach in Helpdesk- oder Callcenter-Applikationen gespeichert. Ideen für Produktverbesserungen können in den Ergebnissen von Umfragen oder Fokusgruppenanalysen externer Marktforschungsunternehmen enthalten sein. Solche Daten sind für klassische oder selbstgestrickte Social-Media-Auswertungstools nicht erreichbar – und dies ist ein entscheidender Grund, weshalb es zur Erzielung optimaler Ergebnisse so wichtig ist, Social-Media-Analysen mit den vorhandenen Business-Intelligence- und CRM-/ERP-Systemen zu kombinieren.

Der erste Schritt besteht darin, die Vielfalt der Einträge, Posts und Kommentare aus den unterschiedlichen Social-Media-Kanälen korrekt zu erfassen. Eine Lösung dafür liefern Funktionen zur Analyse von Stimmungen und Meinungen (Sentiment-Analyse), wie sie etwa WebFocus Social Media Analytics von Information Builders bietet. Die technische Grundlage dafür bildet der Wand-Taxonomy-Server, der ein mehrsprachiges Vokabular für die automatische Textanalyse von Meinungsäußerungen und Einstellungen bereitstellt. Ziel dabei ist, die Tonalität der Beiträge (positiv, negativ, neutral) zu ermitteln. Hersteller von Konsumgütern etwa interessieren sich für die Meinungen und Einstellungen von Interessenten und Kunden zu den eigenen, aber auch zu den Produkten der Mitbewerber.

Im zweiten Schritt sind diese unstrukturierten Daten so aufzubereiten, dass sie mit den intern vorhandenen Daten – und das sind in der Regel Kundendaten – in Beziehung gesetzt werden können. Damit lässt sich beispielsweise feststellen, welche Produkte und Services ein (unzufriedener) Kunde zuvor kaufte. Der tatsächliche Wert der Social-Media-Analysen ergibt sich erst aus einer Verknüpfung externer und interner Daten, das heißt aus einer Analyse, wie sich die Kommentare und Meinungen von Interessenten und Kunden in den Social-Media-Kanälen auf das Unternehmen auswirken: Ist beispielsweise eine erhöhte Zahl von Kommentaren oder Tweets das direkte Ergebnis einer bestimmten Vertriebskampagne oder Werbeaktion? Welche Auswirkungen haben positive und negative Stimmungen auf den Umsatz? Hilft die Unterstützung durch Facebook, Kosten für Kundenservice und Support zu senken? Sind Kunden, die besonders häufig Beiträge schreiben, treuer? Gibt es Unterschiede zwischen den Meinungen und Emotionen von Kunden in Social-Media-Kanälen zu denen, die ein Unternehmen per Callcenter oder E-Mails erreichen.

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Der entscheidende Punkt: Die Analyse von Daten aus Social-Media-Kanälen sollte nicht losgelöst von den intern vorhandenen Informationen erfolgen. Sie muss Teil einer breit angelegten Business-Analytik-Strategie sein, die Social-Media- mit Kundendaten aus einer Vielzahl anderer Quellen kombiniert, korreliert und vergleicht. Social-Media-Content allein liefert kein vollständiges Bild der Einstellungen und Meinungen von Kunden.

Social-Media-Daten ergänzen die Business-Analytik um eine neue Dimension, die in Verbindung mit anderen Quellen ein genaueres Bild von Kundenwünschen, Meinungen und Verhaltensweisen liefert und verdeutlicht, wie sich diese Aktionen und Stimmungen auf den Unternehmenserfolg auswirken. Um dieses Ziel zu erreichen, bedarf es leistungsfähiger BI-Plattformen, die eine effiziente Erfassung, Verarbeitung, Konsolidierung und Analyse dieser großen Datenmengen ermöglichen – unabhängig davon, wo diese Daten liegen, welches Format sie haben und wie umfangreich sie sind.

Nathan Jagoda, Country Manager Germany, Information Builders.
Nathan Jagoda, Country Manager Germany, Information Builders.
(Bild: Information Builders)

* Der Autor Nathan Jagoda ist Country Manager Germany bei Information Builders in Eschborn.

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