Für das Marketing und die Marktforschung ist es essentiell zu wissen, warum Kunden Produkte kaufen, welche Probleme sie in der Customer-Journey erleben oder wie das Image des Unternehmens wahrgenommen wird. Hierfür nutzen Unternehmen verschiedene Tools wie Marktforschung, Kundenbefragungen, Fragebögen oder im Bereich Online-Shopping Web Analytics. Doch alle Tools haben ihre Grenzen und Besonderheiten. Vor allem bei klassischer Marktforschung werden definierte Fragen gestellt und somit können Wünsche und Bedürfnisse der Kunden übersehen werden. Ein guter Weg authentisches Feedback zu erhalten, ist direkt die Gespräche von Nutzern zu beobachten. Um an dieses Feedback zu kommen, setzen heutzutage viele Marken auf Social Media Intelligence.
Dabei handelt es sich um die strukturierte Auswertung von Beiträgen und Bewertungen aus dem digitalen Raum. Quellen dieser Informationen sind dabei Diskussionen in Foren, Erfahrungsberichte in Blogs, Meldungen auf Twitter oder Produktbewertungen auf Amazon. Um diese Beiträge zu finden, gibt es für Marken zwei Möglichkeiten: Die Suche nach Produkt- und Markennamen sowie die Suche nach Themen.
Die Suche nach Marken und Produkten
Am wichtigsten ist es natürlich zu wissen, was die Kunden über die eigenen Produkte, das Unternehmen oder die Geschäftsführung denken. Diese Herangehensweise bildet oft den Einstieg in die Insight Analyse. Die entsprechenden Suchbegriffe sind schnell definiert und auch das Aufsetzen in einem Monitoring Tool geht fix, sodass bald die ersten Ergebnisse aggregiert werden. Das Problem ist jedoch, dass die gefundenen Beiträge unstrukturiert sind und thematisch nicht unbedingt zusammenpassen und wahrscheinlich Fehlbeiträge beinhalten. Um die Beiträge zu strukturieren, werden sogenannte Boolesche Operatoren verwendet, um die Produkte mit anderen Begrifflichkeiten in Kombination zu suchen. Ein Beispiel: bei der Suche nach der Marke „Pampers“, möchte das Unternehmen gezielt Beiträge zum POS und Kaufprozess finden: Dafür werden Suchen wie „Pampers NEAR/3 gekauft“ oder „Pampers NEAR/5 Rossmann“ genutzt.
Durch die Kombination der gewünschten Anwendungsgebiete lässt sich eine entsprechende Datenbank generieren, die im Rahmen der Social Media Intelligence kodiert und ausgewertet wird. Um die Datenbank anschließend mit weiteren relevanten Beiträgen anzureichern, wird ein Themen-Monitoring ergänzt.
Mehr Feedback durch Themen-Monitoring
Viele Nutzer tauschen sich über Themen aus, nennen jedoch keine Marken und Produkte dabei. Doch auch diese Beiträge bieten wertvolle Informationen, weswegen sie im Rahmen eines Themen-Monitorings identifiziert werden müssen.
Meist ist das Setup komplexer als bei einem Marken-Monitoring und erfordert in der Recherche und dem Aufsetzen deutlich mehr Aufwand. Die Aussagen und Sätze der Nutzer müssen systematisch erfasst und für den Crawler übersetzt werden. Dabei helfen Tools wie Google Trends, der Keyword Planner und die ersten Insights des Marken-Monitorings.
Für die Marke Pampers bedeutet dies, dass nach Synonymen, Einsatzgebieten oder Probleme im Umfeld von Windeln gesucht werden sollte. Mögliche Szenarien könnten z.B. sein, dass nach „wunder po“ in Verbindung mit „baby / kleinkind / sohn / tochter“ gesucht wird. Wichtig ist dabei, dass alle Suchen systematisch dokumentiert werden, um die Suchen konzeptionell korrekt aufzusetzen und Mehraufwand zu vermeiden. Der Einsatz von Wildcards, NEAR- und AND-Operatoren hilft dabei, mehrere Möglichkeiten durch eine Suche abzugreifen:
(wund* NEAR/1 (po* OR hintern OR arsch OR kehrseite)) AND (baby OR sohn OR tochter OR kleinkind*)
Diese Suche ist nicht final, soll jedoch im ersten Schritt verdeutlichen, welche Möglichkeiten ein Themen-Monitoring besitzen kann. Die gefundenen Beiträge sind oft trennschärfer als bei einem Marken-Monitoring, da die Suche nach den Zielen des Projektes passgenau aufgesetzt wird. Durch das Marken- und Themen-Monitoring ist die Datenbank an Beiträgen gewachsen und kann im nächsten Schritt zielführend ausgewertet werden.
Daten strukturieren, kodieren und auswerten
Die unstrukturierten Beiträge des Monitorings werden nun mit Hilfe von Machine Learning oder durch eine menschliche Analyse kodiert. Im ersten Schritt ist vor allem die Kodierung der Stimmung (oft in einer 3er Skala) von Nöten, um die Erfahrungen und Berichte der Nutzer einzuschätzen. Im zweiten Schritt erfolgt eine thematische Kodierung der Beiträge hinsichtlich Themenclustern und auch Tags (Schlagwörter). Für Pampers können als Themencluster z.B. „POS“, „Service“, „Haltbarkeit“ oder „Qualität“ von Interesse sein. In Verbindung mit den Tags wie „halten nicht“, „sofort wund“ oder „zu teuer“ lassen sich gezielt die Bedürfnisse der Zielgruppe identifizieren.
Entsprechend der Vergleiche, Kombinationen und Filter nach Marken, Begriffen, Themen, Stimmungen etc. können die Bedürfnisse immer genauer visualisiert und ausgewertet werden.
Warum sollte ich mein Social Media in mein Gesamt-Online-Marketing integrieren?
Fazit
Das im Artikel vorgestellte Szenario zeigt deutlich, welchen Mehrwert Unternehmen branchenübergreifend durch den Einsatz von Social Media Intelligence erzeugen können. Dabei ist es wichtig, bereits in die Vorarbeit und das Konzept des Projektes viel Zeit zu investieren, da die Datensuche und Aufbereitung deutlich vereinfacht wird. Wer sich die Mühe macht und gezielt sein Themen- und Marken-Monitoring aufsetzt, der bekommt authentisches Feedback und kann dieses für die Optimierung seiner Sales- und Marketingaktivitäten nutzen.
Warum ist Social Media Monitoring wichtig? Lesen Sie es hier nach!
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Dies ist ein Gastbeitrag von:
Philipp Rodewald ist Gründer und Geschäftsführer der Webbosaurus GmbH, einem Full-Service Anbieter für Social Media Monitoring, Reporting und Listening und schreibt schwerpunktmäßig über die Macht der Nutzer im digitalen Raum und Reputationsmanagement.
E-Mail: philipp.rodewald@webbosaurus.de
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