Die Zeiten der Experimente ohne konkretes Ziel auf Facebook, Instagram & Co. sind (zum Glück) vorbei: Social-Media-Aktivitäten ohne vorab festgelegten strategischen Rahmen sind für den Nutzer selten relevant.

„Insights“ als essenzielle Zutat im Strategie-Mix für ein kundenorientiertes Marketing sind hingegen in aller Munde. Jeder spricht in diesem Zusammenhang von Customer Centricity und hat verstanden, dass man im Sinne des Users agieren muss, um trotz geringer Aufmerksamkeitsspanne in der scheinbar endlosen Informationsflut im Web Aufmerksamkeit zu bekommen. Auch die Social-Media-Plattform-Algorithmen freuen sich über diesen Trend und belohnen die Marke mit mehr Sichtbarkeit in den Newsfeeds.

Das „Why“ haben also viele Agenturen und Unternehmen verstanden – nur das „How“ ist in Zeiten scheinbar unendlicher Möglichkeiten der Datenerhebung oft unklar. Dabei helfen Markt-Media-Studien, Zielgruppendaten aus Statista, b4p, GWI & Co. oder Suchmaschinen-Insights die eigenen Zielgruppen quantifizierbar zu machen und zu segmentieren. Informationen, beispielsweise aus Befragungen, Social Listenings oder Marktforschung, runden diese Insights entsprechend ab. Durch die Integration dieses Wissens in die Kommunikationsstrategie können Nutzer von Marken zielgerichtet und somit wirkungsoptimiert auf den relevanten Kanälen angesprochen werden.

Die Balance der Innen- und Aussensicht ist essenziell für die Entwicklung einer Contentstrategie für Social Media.

Speziell bei der Themenfindung für das Social Web ist die genaue Kenntnis der Zielgruppe, ihren Wünschen, Bedürfnissen und Verhaltensweisen wertvoll. Doch gerade hier fällt die Balance zwischen Unternehmens-Ambitionen (Push-Topics) und reiner Nutzerzentrierung (Pull-Topics) oft schwer; es gibt immer noch Fälle, in denen das thematische Pendel der Social-Media-Kommunikation sehr einseitig ausschlägt.

Dabei können hier durch die Anwendung ein paar weniger Methoden der Datenerhebung, Analyse und Interpretation helfen, die relevante Schnittmenge zwischen Nutzer- und Markensicht zu evaluieren und sich in der Content-Produktion genau darauf zu konzentrieren.

Search Analytics und Social Listenings geben Aufschluss über Nutzerbedürfnisse und mediale Distributionswege.

Die (quantitative) Auswertung der Suchanfragen der für die Brand relevanten Keywords (z.B. mit Google Adwords) sowie die Erhebung des Konversationsvolumens (z.B. mit Brandwatch, Talkwalker, VICO) geben Aufschluss über die relevanten Themen: Diejenigen, die ein hohes Keyword-Volumen in Google & Co. aufweisen, werden aktiv gesucht; jene mit einem hohen Konversationsvolumen im (Social-)Web häufig von Nutzern diskutiert. Eine hohes Keyword- bzw. Buzz-Volumen ist ein Indikator für die Nutzerrelevanz. Diese Themen sollten somit in der Content-Strategie für Social Media berücksichtigt werden.

Die generierten Insights können auch bei der Auswahl der medialen Distributionswege helfen: Beliebte Keywords aus Google & Co. dürfen gerne in Blogs oder auf Webseiten verwendet werden, häufig verwendete Schlagworte aus Listenings eignen sich für Social-Media-Posts, um weitere Dialoge zwischen Marke und Nutzer anzuregen.

Die Prioriserung von identifizierten Themenfeldern als wichtiger nächster Schritt.

Oft sind die Ergebnisse aus Social Listening und Search-Analyse sehr umfangreich; in Zeiten von limitierten Ressourcen hinsichtlich Zeit und Budget ist eine Priorisierung der Themenvielfalt im nächsten Schritt unumgänglich. Will man sich dabei nicht (nur) auf sein Bauchgefühl verlassen, kann eine Kano-Analyse helfen.

Das in den 1980er Jahren von Noriaki Kano entwickelte Modell ermöglicht es in seiner ursprünglichen Form, die Produktmerkmale nach dem Nutzwert zu messen, den sie ihren Anwendern bieten. Dabei wird abgefragt, wie die An- bzw. Abwesenheit der Features zur Zufriedenheit oder Unzufriedenheit beiträgt. Dabei unterscheidet Kano zwischen verschiedenen Merkmal-Typen:

BASIC: Selbstverständliche Merkmale, die dem Nutzer erst dann bewusst werden, wenn sie nicht vorhanden sind.

PERFORMANCE: Merkmale, die direkt mit der Nutzerzufriedenheit korrelieren. Je mehr, je besser.

DELIGHT: Sogenannte „Unterscheidungsmerkmale“, die beim Vorhandensein zu einem überproportionalen Anstieg der Nutzerzufriedenheit führen.

INDIFFERENT: Merkmale, die ohne Beitrag für Zufriedenheit oder Unzufriedenheit führen und für den Nutzer somit irrelevant sind.

Diese konzeptionelle Idee lässt sich auch problemlos auf die Priorisierung von Themen einer Social-Media-Strategie anwenden: Dabei werden die Ergebnisse aus den o.g. Analysen sowie die relevanten Themen aus Unternehmenssicht z.B. in einem Survey abgefragt – jeweils funktional (positiv formuliert) und dysfunktional (negativ formuliert). Aus den Antwortkombinationen zum Vorhandensein bzw. der Abwesenheit von Themen in Bezug auf die Nutzerzufriedenheit können die Werte je befragtem User im gewichteten Mittelwert errechnet werden.

Die anschließende Auswertung in einer Matrix nach Merkmal-Typen ermöglicht es dem Social-Media-Strategen, zu überprüfen, ob wirklich alle BASIC-Themen vorhanden sind, die Produktion der PERFORMANCE-Themen zu verstärken und identifizierte DELIGHT-Themen als „Zuckerl“ für den Social Media User zu erstellen.

Grenzen?

Auch der rein datengetriebenen Social-Media-Strategieentwicklung sind selbstverständlich Grenzen gesetzt. Gerade die durch Privacy-Skandale forcierten Einschränkungen der Schnittstellen (APIs) diverser Plattformen, die zu einer reduzierten verwertbaren Datenmenge führen, zwingen den Social-Media-Manager dazu, sich nicht ausschließlich auf die Zahlen zu verlassen. Und das ist gut so!

Die mit Hilfe von Daten erhobenen Insights zu Zielgruppe, Themen und Kanälen sollten das solide Fundament der Social-Media-Strategie einer Marke bilden, kreative Ideen „out of the box“ entstehen aber selten mit dem Blick auf eine Excel-Tabelle. Daher gilt früher wie heute der Aufruf an alle Social-Media-Marketer: STAY CREATIVE!

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