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Predictive Social Analytics: Zielgruppen richtig erkennen und ansprechen

Die Kombination aus Social Media Listening und Analytics kann Erkenntnisse über künftige Trends liefern. Doch es gilt noch Hindernisse zu beseitigen.

Plattformen für Social Media Listening erlauben es Unternehmen, Diskussionen im Web über verschiedene Themen nachzuverfolgen. Dabei gibt es ein wachsendes Interesse daran, das durch Analytics gewonnene Wissen in umsetzbare Erkenntnisse für die Zukunft umzuwandeln.

Social Media Listening beschäftigt sich damit, worüber Menschen in sozialen Medien wie Facebook, Twitter, LinkedIn, Xing sowie Blogs, Bewertungsportalen und Kommentarbereichen im Internet reden. Ein riesiges Datenvolumen – doch Analytics bietet die Chance, aus relevanten Gesprächen erkennbare Signale zu destillieren, die Unternehmen helfen, Kundenbedürfnisse abzudecken.

„Der Einsatz von Analytics zu dem Zweck, die Zukunft zu antizipieren, ist nicht neu“, sagt Olivia Parr-Rud von der Olivia Group, einem Anbieter von Forschungs- und Predictive-Analytics-Know-how. „Predictive Analytics im wörtlichen Sinn wird bereits seit Langem genutzt. In den vergangenen 20 Jahren verwendeten Banken, Kreditkartenanbieter und Versicherungen diese Art von Informationen beispielsweise zur Beurteilung, welches Kreditrisiko ein Kunde darstellt.“

Der Unterschied zu Predictive Analytics für Social Media ist die Unmittelbarkeit der Information. „Es zeigt, wofür sich die Person im Augenblick wirklich interessiert“, erklärt Parr-Rud. Unternehmen, die diese Informationen haben, können Echtzeit-Angebote machen, da sie wissen, dass das Angebot für die derzeitigen Interessen des Kunden relevant ist und er eher bereit ist, zu handeln.

Dennoch ist es einfacher gesagt als getan, die Zukunft aus heutigen Erkenntnisse vorherzusagen. Unternehmen haben häufig Probleme damit zu erschließen, ob die Erkenntnisse, die sie gesammelt haben, wirkliche Prädikatoren sind. Zudem tun sie sich schwer, die Erkenntnisse in einen Aktionsplan zu übersetzen. Und schließlich haben viele Unternehmen isolierte Abteilungen und Datensilos, die eine Datenaggregation und einen Strategieentwurf behindern.

Social Listening Tools können helfen – aber noch nicht ausreichend

„Trotz des Einsatzes von Tools für Social Media Listening kämpfen die meisten Organisationen damit zu antizipieren, was ihre wichtigsten Kunden als Nächstes machen werden“, ist Allison Smith, Analystin bei Forrester Research, überzeugt. Nach Ansicht von Smith kann es noch Jahre dauern, bevor sich das ändert. In der Zwischenzeit stehen die beschäftigten Datenexperten unter dem Druck, den Return on Investment (ROI) für die hohen Data-Mining-Kosten zu erwirtschaften.

„Das Problem besteht darin, die richtigen Datenquellen zu finden und die Informationen korrekt mit einem Kunden zu verknüpfen“, erläutert Smith. Social-Listening-Plattformen durchstreifen die Medien und suchen nach Erwähnungen, Schlüsselwörtern und Ansichten.

Von den drei Medientypen – Paid Media (zum Beispiel Anzeigen und Banner), Owned Media (zum Beispiel die Unternehmens-Webseite oder die Facebook-Fanpage einer Firma) und Earned Media (zum Beispiel Leserbewertungen und Kunden-Blogs) – sind Earnd-Media-Quellen am schwersten zu finden und zu durchsuchen.

Sobald die Information gefunden wurde, können Unternehmen diese ausnutzen, wenn sie wissen, wer es gesagt hat und warum. Zum Beispiel wäre es nützlich zu wissen, ob eine Person, die etwas Negatives über ein Produkt geschrieben hat, ein langjähriger Kunde ist oder nicht. Die Verbindung zum CRM-System eines Unternehmens kann dann einen Zusammenhang zwischen Ansichten zu Produkten herstellen. Allerdings verweist Smith darauf, dass viele CRM-Systeme nicht mit Social-Listening-Plattformen integriert sind.

„Der fehlende Teil ist die Datenschicht mit dem Kunden. Also zum Beispiel: Ist die Person auf Twitter die gleiche Person, die unser Kunde ist?“, erklärt Smith. „Unternehmen fragen häufig Kunden nach ihren E-Mail-Adressen, aber sie sollten damit beginnen, nach ihrem Einsatz von Twitter und anderen Social-Media-Profilen zu fragen.“

Smith verweist dabei aber auf ein Problem: „Viele Kunden hadern damit, ein Stück Privatsphäre aufzugeben. Doch eine Marke könnte gezieltere Angebote und relevantere Werbeanzeigen anbieten.“ Wenn Kunde verstehen, dass sie etwas zurückerhalten, sind sie nach Ansicht der Analystin eher bereit, ihre Informationen preiszugeben.

Unternehmen machen Fortschritte

Bis Unternehmen in der Lage sind, detaillierte Daten eines spezifischen Kunden abzurufen, werden sie weiterhin nach Möglichkeiten suchen, ihre Zielmärkte zu identifizieren und direkte Nachrichten an Kunden zu senden.

Die Social-Intelligence-Plattform Pulsar verwendet zum Beispiel aggregierte Daten von Facebook, um ihren Kunden ein Verständnis dafür zu bieten, worüber Menschen aus bestimmten Altersgruppen reden.

Die Food Standards Agency, eine britische Regierungsbehörde, nutzt Pulsar etwa, um Jugendliche über die Gefahren von Diätpillen aufzuklären, die DNP enthalten. Durch Social Media Listening identifizierte die Behörde, wo die Schlüsselbegriffe in sozialen Medien auftauchten. Über diesen Indikator fanden sie heraus, wo die Nutzer aktiv waren. Die Food Standards Agency verbreitete anschließend aufklärende Nachrichten in der Zielgruppe über die Gefahr der entsprechenden Diätpille und setzte auf Influencer – das sind Personen, die Einfluss nehmen können –, um die Informationen in Social Media Hot Spots zu verbreiten.

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„Durch das Profiling der Zielgruppe waren wir in der Lage, die Botschaft über Influencer an die richtige Altersgruppe und deren verwendete Kanäle zu verbreiten“, erklärt James Baker, Social Media Manager bei der Regierungsbehörde.

Unternehmen, die Predictive Social Media Analytics einsetzen möchten, geben Smith und Parr-Rud folgende Empfehlungen:

  • Sie sollten genau wissen, wonach Sie suchen, und die richtigen Fragen stellen, um entsprechende Antworten zu erhalten. In ihrem Forrester-Bericht Predictive Social Analytics is on the Horizon nennt Smith ein Beispiel: Wenn ein Online-Ticketanbieter in sozialen Medien nach dem Namen der Sängerin Beyoncé sucht, korreliert das nicht zwangsläufig mit dem Kauf von Konzertkarten. Andere Ansichten und Meinungen, wie positive Kommentare über ein Konzert der Sängerin, sind dagegen ein wahrscheinlicher Indikator.
  • Sie sollten wissen, wie Sie Daten verwenden werden, die sich auf einen Kunden beziehen. Haben Sie einen Plan, um dies als Teil eines Marketing- oder Geschäftsziels einzusetzen? Wie lassen sich die Informationen zukunftsorientiert und nicht nur rückwärtsgewandt ausrichten?
  • Bestimmen Sie von Anfang an, wie sich die Bemühungen messen lassen. Viele Unternehmen verschieben diesen Prozess auf später, sollten ihn aber von Anfang an planen. Das beinhaltet die Auswahl von Leistungskennzahlen, die die erhofften Ergebnisse abbilden. Allerdings sollte man daran denken, dass einige Ergebnisse nicht direkt sind; zum Beispiel lässt sich die erhöhte Website-Aktivität eines Kunden nicht in eine unmittelbare Kaufentscheidung übersetzen.
  • Die Daten der Social-Listening-Anwendung sollten mit Ihren CRM-Daten integriert werden, so dass eine individuelle Sicht auf den Zielkunden möglich ist.

„Die meisten Organisationen sammeln immer mehr Erfahrung bei der Nutzung von Predictive Social Analytics“, sagt Smith. Diese Unternehmen verstehen besser, wie sie die Daten in den sozialen Medien überwachen können.

Unternehmen, die bereits weiter sind, verwenden die analysierten Daten schließlich auch in ihrem Business-Intelligence-System. Noch fortschrittlichere Firmen integrieren Social Media Predictive Analytics mit anderen Informationsquellen, wie zum Beispiel ihrem CRM-System, um ein soziales und nicht-soziales Feedback zu bieten. Obwohl es einige Zeit dauern kann, um das letzte Level zu erreichen, werden diese Unternehmen am Ende einen deutlichen Vorteil haben.

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