Die intelligente Beobachtung des Social Web liefert eine wertvolle Basis für Reputations- und Krisenmanagement, Markt- und Trendanalysen sowie Innovationen. [...]
Für viele Unternehmen ist es mittlerweile essentiell zu wissen, was die Nutzer sozialer Netzwerke über sie und ihre Produkte denken und sagen, wer ihre wichtigsten Fürsprecher und die größten Kritiker sind. Voraussetzung dafür ist ein gezieltes Social Media Monitoring.
Social Media Monitoring wird einer Fraunhofer-Marktstudie zufolge am häufigsten zur Beobachtung und Kontrolle der eigenen Reputation im Netz eingesetzt. Doch es erfüllt noch weitere Aufgaben, etwa als Frühwarnsystem. „Krisen beginnen inzwischen oft im Netz und schwappen dann erst auf die klassischen Medien über. Hat man hier die wichtigen Themen ständig auf dem Radar, ist bei Bedarf eine schnelle Reaktion möglich, die oft größeren Schaden abwenden kann“, erläutert Stefan Stark, Business Development Manager für Telekommunikation, Medien und Technologien bei Atos.
Zudem erleichtert es Social Media Monitoring, den Markt im Blick zu behalten: Neue Trends und Entwicklungen oder die Aktivitäten der Mitbewerber zeichnen sich bei einer intelligenten Beobachtung des Netzes frühzeitig ab. Wer noch einen Schritt weiter gehen will, nutzt das professionelle Zuhören, um seine Produkte zu verbessern – etwa über speziell eingerichtete Plattformen, auf denen Kunden ihre Wünsche und Anregungen eintragen können.
Die schiere Menge an Daten, die Vielzahl der Plattformen und die schnelle Kommunikation in Echtzeit stellen die Verantwortlichen bei der Analyse des Webs vor eine nicht zu unterschätzende Herausforderung. Atos-Mann Stark kennt diese aus Kundenprojekten: „Die reine Aggregation von Suchergebnissen schafft kaum einen Mehrwert. Erst durch eine systematische Analyse und Ableitung von Strategien wird Social Media Monitoring zu einem mächtigen Marketing- und Management-Werkzeug.“
Will eine Firma Social Media Monitoring betreiben, muss sie zunächst ihren Informationsbedarf klären und die vielfältigen Quellen (Blogs, Wikis, Communities, Facebook, Twitter etc.) eingrenzen. Stark nennt Beispiele: „Möchte ich eine Wettbewerbsanalyse machen, reichen in der Regel wenige, dedizierte Quellen. Möchte ich einen Trend beobachten, werde ich in der Regel breit streuen. Geht es aber zum Beispiel um Fotografie, werde ich in jedem Fall die in diesem Bereich sehr wichtigen Communities mit einbinden.“
Danach gilt es, die richtigen Suchbegriffe zu finden und zu justieren. Ein Problem dabei: Für einen Rechner sind „Einfamilienhaus“ und „Einfamilienhäuser“ zwei grundlegend unterschiedliche Dinge. Da man jedoch unmöglich jede denkbare Flektion eines Wortes in die Suchmaske eingeben kann, helfen intelligente Systeme bei der Spracherkennung. Ein anderes Beispiel: Sucht ein Nutzer nach dem Stichwort „Golf“ als Fahrzeug, bekommt er fast unweigerlich auch Ergebnisse des letzten Golfturniers zurück. Zwar lassen sich Suchbegriffe über logische Operatoren verknüpfen und eingrenzen; mitunter reicht dies jedoch nicht aus. Einen möglichen Ausweg aus semantischen Tücken zeigt „Atos360“ (Atos vermarktet hier die Lösung von Attensity unter seinem Namen) auf. Diese stellt spezielle Community-Listen bereit, die möglichst relevante Quellen nutzen und falsche Treffer ausschießen soll.
Besonders schwierig ist die Bewertung der Suchergebnisse nach Tonalität („Sentiment“). Adjektive wie „gut“ oder „schlecht“ können Hinweise auf Stimmungstendenzen geben. Zudem lässt sich mit Begriffswolken („Tag Clouds“) noch klarer definieren, welche Worte in einem Zusammenhang „gut“ oder „schlecht“ bedeuten können – etwa „stabil“ und „instabil“ für Software. Intelligente Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing / NLP) können Rechnern einzelne Daten verknüpfen, zueinander in Beziehung setzen und so bis zu einem gewissen Grad Relevanz und Bedeutung erschließen. Komplizierte semantische Feinheiten der menschlichen Sprache wie Ironie oder Sarkasmus sind allerdings bislang schwer zu erfassen.
Um aus den Suchergebnissen die richtigen Schlüsse zu ziehen, müssen Firmen zum einen die Parameter für Ziele und Strategie klar definieren und zum anderen geeignete Handlungsoptionen ableiten. Wenn sich aufgrund der Beobachtungen im Social Web etwa ein besonders hohes Produktinteresse in einer bestimmten Region herauskristallisiert, sollten idealerweise im ERP-System (Enterprise Resource Planning) die Lagerbestände überprüft werden.
Aus Sicht von Atos sollten Unternehmen bei der Auswahl einer Lösung für das Social Media Monitoring jedefalls auf folgende Aspekte besonders achten:
- Intuitive Benutzerführung
- Zugriff auf umfangreiche Quellendatenbank, mögliche Erstellung von Quellenlisten für genauere Suchergebnisse
- Grafische Aufbereitung für übersichtliche Darstellung und schnelle Analyse wichtiger Kennzahlen
- „Tag Clouds“ zur Darstellung der Relevanz und Häufigkeit der assoziierten Begriffe zu einem bestimmten Thema
- Reporting-Funktionen zur Aufbereitung der Ergebnisse
- Intelligente Suchfunktionen zum Erkennen grammatikalischer Formen
- „Sentiment-Analyse“ zum Aufspüren von Meinungen und Stimmungen
- Multi-User-Fähigkeit für Teamarbeit
- Integrationsmöglichkeiten in nachgelagerte Prozesse wie „Response“- und „Engagement“-Funktion zur nahtlosen Reaktion aus dem System heraus
- Eingehende Beratung im Hinblick auf Geschäftsstrategien und -ziele
* Thomas Cloer ist Redakteur der deutschen Computerwoche.
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