In den heute verfügbaren Social-Media-Kanälen können Unternehmen aus erster Hand erkennen, was Kunden beschäftigt. Die meisten Social-Media-Analysen scheitern jedoch mangels Verknüpfung mit den Kundendaten in den CRM- und ERP-Applikationen. Information Builders erläutert in fünf Punkten, wie Unternehmen unstrukturierte und strukturierte Daten zusammenfassen können, um mit diesem Wissen beispielsweise Produkte und Services kontinuierlich verbessern sowie die Kundenbindung stärken zu können.
Social Media kann sich als Goldgrube für Unternehmen erweisen, die aus Social-Media-Kanälen wichtige entscheidungsrelevante Informationen zur Steuerung ihrer Vertriebs-, Marketing- und CRM-Aktivitäten gewinnen. Im Kern geht es zunächst einmal darum, die Vielfalt der Texte, Kommentare und Meinungsäußerungen aus den unterschiedlichen Kanälen unter Berücksichtigung von Tippfehlern, Abkürzungen und Symbolen korrekt zu erfassen. Die nächste Herausforderung besteht darin, diese unstrukturierten Daten so zu erfassen, aufzubereiten und zu analysieren, dass sie mit den intern vorhandenen Kundendaten in Beziehung gesetzt werden können, beispielsweise: Welche Produkte und Services hat ein unzufriedener Kunde zuvor gekauft? Gibt es aus den Posts Anregungen für Produktverbesserungen? Könnte sich Kritik zu einem "Shitstorm" auswachsen und muss sofort mit Krisen-PR reagiert werden, um einen Imageschaden zu vermeiden? Information Builders, einer der führenden Anbieter von Business-Intelligence (BI)-, Datenintegritäts- und Integrations-Lösungen, hat die wichtigsten Schritte für einen effizienteren Einsatz von Social-Media-Analysen zusammen mit BI-Anwendungen in fünf Punkten aufgelistet.
1. Geeignete Vertriebs- oder Marketingprojekte auswählen
Für den Einstieg in Social-Media-Analysen, bei denen Social-Media-Daten, Online-Plattformen und Chatforen mit internen Kunden- und Interessentendaten verknüpft werden, sollten Unternehmen klar abgegrenzte und überschaubare Projekte wie eine Marketing- oder Vertriebsaktion oder einen Produktlaunch auswählen. Nur dann lassen sich aussagekräftige Daten gewinnen.
2. Kennziffern zur Messung festlegen, wie Kunden oder Interessenten auf Kampagnen, neue Produkte und Services reagieren
Dazu müssen Unternehmen quantitative und qualitative Kenngrößen festlegen, um die Kommentare aus den verschiedenen Kanälen kategorisieren zu können: positiv, negativ, neutral, Produktfehler, Weiterempfehlungen, Verbesserungsvorschläge etc. Ziel dabei ist es, die Erfahrungen von Kunden und Interessenten mit neuen Produkten und Services und die Meinungsäußerungen dazu zu ermitteln und auf Basis dieses Wissens Änderungen und Verbesserungen vornehmen zu können.
3. Tools zur Messung von Stimmungen und Meinungen (Sentiment-Analyse) einsetzen
Sollen Social-Media-Analysen und BI-Anwendungen miteinander verknüpft werden, müssen Unternehmen Werkzeuge für die automatische Textanalyse von Meinungsäußerungen und Einstellungen einsetzen. Solche Werkzeuge bilden das Herzstück der Sentiment-Analyse und sind damit eine leistungsstarke Ergänzung für Search-Tools, die strukturierte und unstrukturierte Daten unabhängig von der Datenquelle oder dem aktuellen Ort durchsuchen können.
4. Umfangreiche und komplexe Datenmengen für Entscheidungen übersichtlich aufbereiten
Damit in großen Datenmengen wichtige Informationen nicht verloren gehen, sollten die entscheidungsrelevanten Daten vorzugsweise in einem Dashboard konsolidiert zusammengeführt werden. Damit können Anwender beispielsweise leichter Muster und Trends in dem für sie relevanten Segment oder Themenbereich erkennen: Wer sind die Meinungsführer in den unterschiedlichen Social-Media-Kanälen? Mit welchem Kommunikationsmix sind diese am besten zu erreichen? Aufbereitet in intuitiven und interaktiven Grafiken sollten die Ergebnisse auch für nicht-technische Anwender schnell zu erfassen sein.
5. Social-Media-Analysen kontinuierlich verfeinern und verbessern
Nach dem Einstieg und den ersten Erfahrungen beim Einsatz der Tools und Verfahren müssen Unternehmen ihre Lösungen stetig evaluieren und an neue Anforderungen anpassen. Nur dann sind sie in der Lage, Entwicklungslinien und Veränderungen frühzeitig zu erkennen, und können von einem interaktiven und kontinuierlichen Dialog mit Kunden und Interessenten profitieren. Ein entscheidender Aspekt dabei: Social-Media-Analysen dürfen nicht als isolierte Einzelaktionen erfolgen, sondern sollten, wenn immer möglich, mit unternehmensinternen Daten zusammen verarbeitet werden. Damit lassen sich dauerhafte Strukturen etwa für das Kundenbeziehungsmanagement, eine bessere Kundenbindung und eine höhere Kundenzufriedenheit aufbauen.
"Blogs, Posts und Kommentare auf LinkedIn, Xing, Google+, Facebook, bei Twitter oder in anderen Onlineforen sind ein Datenschatz für Unternehmen, um zu erfahren, wie ihre Kunden und Interessenten denken. Sie müssen nur wissen, wie sie ihn heben. Und dabei müssen sie die dazu geeigneten Methoden und Werkzeuge einsetzen", sagt Nathan Jagoda, Country Manager Germany bei Information Builders in Eschborn. "Die Kombination der Daten aus den Social-Media-Kanälen mit denen aus den intern vorhandenen ERP- und CRM-Applikationen und eine intelligente Aufbereitung werden künftig über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden. Unternehmen erhalten damit eine ganzheitliche Sicht auf interne und externe Daten zu ihren Vertriebs- und Marketingaktivitäten, können deren Effizienz besser beurteilen und bei Bedarf entsprechend anpassen und neu ausrichten."
Social Media kann sich als Goldgrube für Unternehmen erweisen, die aus Social-Media-Kanälen wichtige entscheidungsrelevante Informationen zur Steuerung ihrer Vertriebs-, Marketing- und CRM-Aktivitäten gewinnen. Im Kern geht es zunächst einmal darum, die Vielfalt der Texte, Kommentare und Meinungsäußerungen aus den unterschiedlichen Kanälen unter Berücksichtigung von Tippfehlern, Abkürzungen und Symbolen korrekt zu erfassen. Die nächste Herausforderung besteht darin, diese unstrukturierten Daten so zu erfassen, aufzubereiten und zu analysieren, dass sie mit den intern vorhandenen Kundendaten in Beziehung gesetzt werden können, beispielsweise: Welche Produkte und Services hat ein unzufriedener Kunde zuvor gekauft? Gibt es aus den Posts Anregungen für Produktverbesserungen? Könnte sich Kritik zu einem "Shitstorm" auswachsen und muss sofort mit Krisen-PR reagiert werden, um einen Imageschaden zu vermeiden? Information Builders, einer der führenden Anbieter von Business-Intelligence (BI)-, Datenintegritäts- und Integrations-Lösungen, hat die wichtigsten Schritte für einen effizienteren Einsatz von Social-Media-Analysen zusammen mit BI-Anwendungen in fünf Punkten aufgelistet.
1. Geeignete Vertriebs- oder Marketingprojekte auswählen
Für den Einstieg in Social-Media-Analysen, bei denen Social-Media-Daten, Online-Plattformen und Chatforen mit internen Kunden- und Interessentendaten verknüpft werden, sollten Unternehmen klar abgegrenzte und überschaubare Projekte wie eine Marketing- oder Vertriebsaktion oder einen Produktlaunch auswählen. Nur dann lassen sich aussagekräftige Daten gewinnen.
2. Kennziffern zur Messung festlegen, wie Kunden oder Interessenten auf Kampagnen, neue Produkte und Services reagieren
Dazu müssen Unternehmen quantitative und qualitative Kenngrößen festlegen, um die Kommentare aus den verschiedenen Kanälen kategorisieren zu können: positiv, negativ, neutral, Produktfehler, Weiterempfehlungen, Verbesserungsvorschläge etc. Ziel dabei ist es, die Erfahrungen von Kunden und Interessenten mit neuen Produkten und Services und die Meinungsäußerungen dazu zu ermitteln und auf Basis dieses Wissens Änderungen und Verbesserungen vornehmen zu können.
3. Tools zur Messung von Stimmungen und Meinungen (Sentiment-Analyse) einsetzen
Sollen Social-Media-Analysen und BI-Anwendungen miteinander verknüpft werden, müssen Unternehmen Werkzeuge für die automatische Textanalyse von Meinungsäußerungen und Einstellungen einsetzen. Solche Werkzeuge bilden das Herzstück der Sentiment-Analyse und sind damit eine leistungsstarke Ergänzung für Search-Tools, die strukturierte und unstrukturierte Daten unabhängig von der Datenquelle oder dem aktuellen Ort durchsuchen können.
4. Umfangreiche und komplexe Datenmengen für Entscheidungen übersichtlich aufbereiten
Damit in großen Datenmengen wichtige Informationen nicht verloren gehen, sollten die entscheidungsrelevanten Daten vorzugsweise in einem Dashboard konsolidiert zusammengeführt werden. Damit können Anwender beispielsweise leichter Muster und Trends in dem für sie relevanten Segment oder Themenbereich erkennen: Wer sind die Meinungsführer in den unterschiedlichen Social-Media-Kanälen? Mit welchem Kommunikationsmix sind diese am besten zu erreichen? Aufbereitet in intuitiven und interaktiven Grafiken sollten die Ergebnisse auch für nicht-technische Anwender schnell zu erfassen sein.
5. Social-Media-Analysen kontinuierlich verfeinern und verbessern
Nach dem Einstieg und den ersten Erfahrungen beim Einsatz der Tools und Verfahren müssen Unternehmen ihre Lösungen stetig evaluieren und an neue Anforderungen anpassen. Nur dann sind sie in der Lage, Entwicklungslinien und Veränderungen frühzeitig zu erkennen, und können von einem interaktiven und kontinuierlichen Dialog mit Kunden und Interessenten profitieren. Ein entscheidender Aspekt dabei: Social-Media-Analysen dürfen nicht als isolierte Einzelaktionen erfolgen, sondern sollten, wenn immer möglich, mit unternehmensinternen Daten zusammen verarbeitet werden. Damit lassen sich dauerhafte Strukturen etwa für das Kundenbeziehungsmanagement, eine bessere Kundenbindung und eine höhere Kundenzufriedenheit aufbauen.
"Blogs, Posts und Kommentare auf LinkedIn, Xing, Google+, Facebook, bei Twitter oder in anderen Onlineforen sind ein Datenschatz für Unternehmen, um zu erfahren, wie ihre Kunden und Interessenten denken. Sie müssen nur wissen, wie sie ihn heben. Und dabei müssen sie die dazu geeigneten Methoden und Werkzeuge einsetzen", sagt Nathan Jagoda, Country Manager Germany bei Information Builders in Eschborn. "Die Kombination der Daten aus den Social-Media-Kanälen mit denen aus den intern vorhandenen ERP- und CRM-Applikationen und eine intelligente Aufbereitung werden künftig über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden. Unternehmen erhalten damit eine ganzheitliche Sicht auf interne und externe Daten zu ihren Vertriebs- und Marketingaktivitäten, können deren Effizienz besser beurteilen und bei Bedarf entsprechend anpassen und neu ausrichten."
