Social-Media-Kanäle können nicht nur für Imagepflege und Community Building nützlich sein. Auch der Unternehmenserfolg lässt sich durch soziale Medien ganz gezielt steigern. Wir sagen Ihnen wie. [...]
Heutzutage verfügt so gut wie jedes Unternehmen über einen Social-Media-Kanal – sei es nun Facebook, Twitter, LinkedIn, Xing, YouTube, Instagram, Snapchat oder alle zusammen. Umso überraschender ist es, dass viele Firmen immer noch nicht herausgefunden haben, dass sich Daten, die über soziale Medien aggregiert werden, in Kombination mit Automatisierungs-Tools in aussagekräftige Insights verwandeln lassen. Zusammengefasst wird diese Vorgehensweise auch unter dem Begriff „Social Media Intelligence“.
SO ENTSTEHT SOCIAL MEDIA INTELLIGENCE
„Social Intelligence nutzt die Daten, die Social-Analytics-Tools zur Verfügung stellen. Das können Basisdaten oder auch sehr komplexe Daten sein. Worauf es ankommt ist, dass diese Daten auch genutzt werden. „Dass das nicht längst so praktiziert wird, wundert mich“, sagt Jenny Sussin, Research Vice President bei Gartner.
Sussin führt als Beispiel ein Unternehmen an, das im Joghurt-Geschäft tätig ist: „Auch wenn die Kernzielgruppe für das Produkt weiblich ist, könnte das Unternehmen herausfinden wollen, welche Inhaltsstoffe männliche Lacrosse-Spieler im Nordosten der USA in einem Fitness-Joghurt erwarten.“
Eine (Teil-)Antwort auf Fragen wie diese können eine ganze Reihe von Social Analytics Toolswie Brandwatch, Crimson Hexagon, Synthsio oder Talkwalker liefern. Woran es dabei in vielen Unternehmen hapert: Die Integration von Social Analytics in traditionelle CRM-, ERP- und andere Backend-Systeme, um die neuen Erkenntnisse mit bereits bestehenden, internen Daten verknüpfen zu können. Wenn überhaupt – so die Gartner-Expertin – werde in Unternehmen oft nur ein rudimentärer Social-Analytics-Report manuell in CRM-Systeme übertragen.
MIT SOZIALEN MEDIEN ZU MEHR INSIGHTS
Bryan Long ist Senior Social Media Manager bei Nissan USA und der festen Überzeugung, dass Technologie auch künftig die Social-Media-Bemühungen seines Unternehmens stützen wird. Allerdings, so der Experte, habe die Automatisierung von Social Analytics auch ihre Grenzen. Die Analyse von Posts, Tweets und sonstigen sozialen Aktivitäten der Marke Nissan erfordert immer noch menschliches Zutun, um die daraus entstandenen Daten intelligent nutzen zu können. „Es werden immer Menschen gebraucht werden, um lesen, interpretieren und verstehen zu können, welche Bedürfnisse die Kunden haben und wie die Marke darauf reagieren sollte.“
Bei Nissan North America beschäftigen sich sechs bis acht Analysten ausschließlich mit den Daten, die das Social Media Management Tool Sprinklr aggregiert. Nissan USA nutzt das Tool, um das unternehmenseigene Twitter, Facebook-, Instagram- und Google-Plus-Konto zu überwachen. Die Analysten sind nach Aussage Longs diejenigen, die entscheiden, wann eine Antwort erfolgt. „Ein einzelner User, der Besorgnis über etwas ausdrückt, ist möglicherweise nicht genug, um sich näher mit dem Problem zu befassen. Aber wenn man es mit einem der zehn oder zwanzig häufigsten Probleme zu tun hat, sollte man das nicht ignorieren“, so der Social-Media-Experte.
Für Bryan Long ist Social Media Intelligence ein Datenaggregierungspunkt von enormer Bedeutung – wenn dieser mit Zufriedenheitsstudien und anderen Formen des Kundenfeedbacks kombiniert wird. Denn in diesem Fall kann er dabei helfen, die Produkte, die Werbestrategie und die Customer Experience eines Unternehmens zu verbessern.
Das Social Media Team von Nissan USA wurde vor fünf Jahren gegründet und nutzt das Sprinklr-Tool, um Daten zu organisieren und gruppieren – was den Entscheidern wiederum wertvolle Erkenntnisse liefert. Die sozialen Daten, die Sprinklr liefert, können außerdem mit denen anderer Technologien, die im Unternehmen zum Einsatz kommen, verglichen werden, um Probleme zu validieren oder zu lösen. Darüber hinaus ist das Social Team auch in der Lage, individuelle Reportings für viele Abteilungen des Unternehmens zur Verfügung zu stellen – etwa Kommunikation, Recht und Marketing. Die Aussagekraft der Social-Media-Daten hat dazu geführt, dass sie bereits in einige Business-Entscheidungen mit eingeflossen sind, wie Long preisgibt: „Wir treffen schnelle, aber informierte Entscheidungen auf Grundlage von Faktoren wie Empfindungen, Volumen und Einfluss.“
Video: Experteninterview mit Marco Feiten zu Social Media Intelligence
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