[Neue Studie] - The State Of Social
Der größte Social Insights Report seiner Art -
Insights aus 5 Branchen und über 500 Marken
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Liefern Ihnen Ihre Social Listening-Aktivitäten wertvolle Insights oder haben Sie das Gefühl, es fehlt etwas Entscheidendes? Sie sind nicht allein mit dieser Situation. eMarketer berichtet, dass es immer noch Bedenken gibt, wie Social Insights am besten genutzt werden.
Es scheint, als wäre die Marketingwelt gespalten, was den Nutzen von Social Listening betrifft. Eine Studie aus den USA fand heraus, dass über die Hälfte der befragten Marketingfachleute Social Listening verwenden, aber dass 39,2 Prozent die Daten nicht für sonderlich nützlich halten.
Ich sehe in Social Listening großartiges Potenzial, aber es muss nützlich und relevant für die Unternehmensziele sein.
Betrachten wir die eben genannten Zahlen als Maßstab und wenn wir ehrlich sind, können wir sehen, dass viele Social Listening- Aktivitäten wenig wertvolle Intelligence produzieren.
Oft wird sich auf vorgefertigte Metriken von Social Tools verlassen, die keine nützlichen Erkenntnisse oder Erkenntnisse, die mit den Unternehmenszielen wenig zu tun haben, liefern.
Allerdings gibt es Hoffnung.
Indem tiefer in die Daten eingetaucht wird und die Metriken festgelegt werden, die Verhalten erklären und nicht nur Volumen, können wir nützliche Einblicke erhalten, die dabei helfen, die Unternehmensziele zu erreichen.
Hier sind meine fünf einfachen Tipps, um aus Sozialen Daten wertvolle Marketing Intelligence zu gewinnen.
Vanity Metriken scheinen die Basis von Social Analytics zu sein.
Ich habe noch kein Tool gesehen, das die Content-Performance misst, welches nicht auf Vanity Metriken basiert. Ich habe den leichten Verdacht, dass diese Arten von Tools deshalb beliebt sind, weil sie in die traditionellen Marketingmetriken einspielen. Sie können leicht gezählt werden und liefern große Zahlen.
Aber nichts Gutes kommt einfach so. Vanity Metriken geben Ihnen ein gutes Gefühl, aber sie haben keinen Einfluss auf entscheidende Dinge.
Die Tatsache, dass Ihre Videos 48 Prozent mehr Engagement erzielen, als die Links, die Sie posten, lässt sich nicht direkt als Unternehmenserfolg übersetzen.
Der Fakt, dass Sie um 5:30 Uhr am Mittwoch posten und dadurch 15 Prozent mehr Engagement erhalten, heißt auch nicht unbedingt, dass es ein Unternehmenserfolg ist. Hier wird eine wichtige Sache außer Acht gelassen: Kontext.
Vanity Metriken beantworten das Was, aber sie beantworten nicht das Warum.
Social Intelligence und nützliche Insights für das Unternehmen stützen sich immer auf das Warum. Das Warum findet sich im Falle der Vanity Metriken im Kontext der Posts. Worüber handelt das Video? Was bewirbt der Link?
Indem wir herausfinden, welche Teile unserer Marken die höchste Zugkraft erzählen, können wir unsere markendifferenzierten Engagement-Treiber identifizieren.
Diese Metrik verrät Ihnen, welcher Teil Ihrer Marke oder welcher Content die Zielgruppe am besten anspricht.
Erhalten Sie Engagement, wenn Sie über Ihre Marke oder ein bestimmtes Produkt sprechen? Oder vielleicht erhalten Sie ein höheres Engagement, wenn Sie einen Blogpost veröffentlichen, der Ihrem Publikum bei einem bestimmten Problem hilft.
Es geht nicht nur darum, welcher Contenttyp Engagement antreibt. Tools analysieren den Contenttyp, weil es einfach zu ermitteln ist und standardisiert werden kann (ich weiß, ein kleines bisschen faul).
Gehen Sie nicht in die Falle, versuchen Sie lieber herauszufinden, in welchem Kontext Sie Engagement erhalten.
So können Sie vielleicht sogar die versteckten Untergruppen Ihres Publikums identifizieren – denn nicht jeder folgt Ihrer Marke aus den gleichen Gründen.
Ein großer Messmythos: Mehr Buzz bedeutet höhere potenzielle Verkaufszahlen.
Leider ist Buzz manchmal einfach nur Buzz. Während manches online unsere Aufmerksamkeit gewinnt, bedeutet das nicht, dass wir dafür Geld ausgeben werden.
Anstatt den Buzz als Hinweis für das Interesse in eine Marke zu benutzen, messen Sie die Kaufabsicht und finden Sie heraus, was die Leute dazu bringt Ihre Produkte zu kaufen (oder nicht zu kaufen).
Zwei meiner Lieblingsfallstudien, die ich als Beispiel für Kaufabsichtstudien bei Kunden zeige, sind von Brandwatch (ich weiß, wir sind auf dem Brandwatch Blog, aber es ist wirklich wahr).
Die Untersuchungen demonstrieren, dass der Buzz nicht mit der Kaufabsicht und richtigen Käufen gleichgestellt werden kann. In der ersten Studie analysierte Brandwatch die Online-Gespräche über vier große H&M-Kampagnen mit Prominenten.
Die Studie fand heraus, dass David Beckham zwar den größten Buzz generierte, aber Beyoncé zu den höchsten Kaufüberlegungen führt.
RT if you still have a Beyoncé H&M bag.
— BEYONCÉ (@hokagebeyonce) 8. Mai 2015
Die zweite Untersuchung setzte den Buzz und geäußerten Kaufabsichten mit echten Verkäufen von Computerspielen in Verbindung und fand heraus, dass Kaufabsichten ein stärkerer Indikator für Verkäufe sind als der Buzz.
Die Moral der Buzz-Geschichte – tauchen Sie tiefer in die Analyse ein. Der Buzz ist eine Metrik, eine die nicht besonders viel verrät. Sie müssen den Buzz mit einer anderen analytischen Methode analysieren. Die Kaufabsicht ist eine dieser Methoden, Lifecasting ist eine andere.
Es gibt viele Forschungen, die sich darauf konzentrieren, zu zeigen, wie Social Media den Kundenentscheidungsprozess verändert hat.
Denken Sie auch an Google’s ZMOT Theorie. Ich finde, an diesen Modellen muss noch einiges gearbeitet werden (aber das ist der Inhalt für einen anderen Blogpost) und es zeigt den Anstieg der Social Media-Gespräche über den Konsum von Marken, Produkten und Dienstleistungen.
Die Konsumphase des Entscheidungszyklus fehlt größtenteils in den theoretischen Modellen, aber wenn wir Social Media-Daten analysieren, ist die Erfahrung (oder Lifecasting) einer der wichtigsten Inhalte der Gespräche.
In einer kürzlichen Untersuchung über die Whiskyindustrie fand ich heraus, dass 16 Prozent aller Gespräche sich um das Trinken von Whisky drehen.
Wenn Sie nur den Buzz messen, werden Sie diese Art von Insights nicht erhalten. Indem Sie die Art und Weise, wie Sie über den Buzz denken ändern, die Art und Weise, wie Sie den Buzz messen, können Sie Insights erhalten, die Sie auf zukünftige Kommunikationen und Kampagnen anwenden können.
Ich sehe viele Wortwolken in Social Media Insights Reports, aber seien wir ehrlich – Sie verraten Ihnen nicht wirklich viel.
Es fehlt der Kontext, was sich hinter diesen Keywörtern abspielt und in vielen Fällen haben Sie mehrere Keywörter für ein Thema.
Ich erinnere mich, als ich die Gespräche rund um den Londoner Marathon untersuchte und es rund 20 Wörter gab, die über Mo Farah sprachen, die sich größtenteils um die gleiche Sache drehten.
@Mo_Farah how long did it take to train for the London marathon ?
— Ben Bland (@benbland19) 3. April 2016
Ich wollte mit dieser Untersuchung den Customer Journey verfolgen, aber dieser wurde überdeckt mit Gesprächen über Mo Farah.
Gewöhnliche Wortwolken verraten Ihnen keine strategischen Einblicke.
Aber Wortwolken sind beliebt, also testete ich in einem kürzlich stattfindenden Workshop mit PwC Academy deren Nützlichkeit.
Dieser Workshop widmete sich dem Thema „Social Media Intelligence for Campaign Management“ und nachdem wir unterschiedliche analytische Herangehensweisen betrachtet hatten, wurden die Delegierten dazu aufgerufen, mit diesen Social Insights eine Marketingkampagne zu entwickeln.
Nachdem Sie sehen konnten, welche wertvollen Kundeneinblicke sie erhalten konnten, empfanden die Delegierten die Wortwolken nicht mehr wirklich nützlich, da ihnen der Kontext fehlte.
Es ist also sinnvoll, sich nicht nur die Wortwolken anzusehen, sondern eine fortschrittlichere Segmentierung vorzunehmen.
Vorab müssen Sie sich überlegen, welche Fragen Sie beantworten möchten und anhand dessen die Daten dementsprechend segmentieren. Sie müssen tief eintauchen und verschiedene analytische Herangehensweisen benutzen, die automatisiert nicht zur Verfügung stehen. Sie können keine strategisch nützlichen Einblicke erhalten, indem Sie nur auf einen Button klicken.
Marketingspezialisten sind es gewohnt, die Konsumenten mithilfe von demographischen Variablen einzuteilen, aber das Publikum nur anhand von demographischen Merkmalen einzuteilen ist ein gefährliches Geschäft.
Vor einigen Jahren stieß ich auf dieses Beispiel, es ist fast komisch, aber es zeigt prägnant auf, wie nötig psychographische Variablen bei der Persona-Bildung sind (danke an Dr. Gentsch).
Betrachtet man diese zwei Personen anhand von demographischen Merkmalen, scheinen sie sehr ähnlich. Es sind berühmte Persönlichkeiten, haben Sie eine Idee, wer es sein könnte?
Was, wenn ich Ihnen sage, dass diese beiden Personen Prinz Charles und Ozzy Osbourne sind, würden Sie mir glauben?
Es sind wirklich Prinz Charles und Ozzy Osbourne. Die offenkundige Weglassung bei den demographischen Merkmalen ist der Kontext. Die Lösung liegt darin, die demographischen Variablen mit psychographischen zu ergänzen. In einem kürzlich erschienen Artikel von HBR, diskutiert Alexandra Samuel die Stärken von psychographischen Merkmalen.
Das Beste daran ist, dass Social Media-Gespräche den Schlüssel dazu enthalten, die psychographischen Merkmale über Ihr Publikum aufzudecken.
Ich habe bereits erwähnt, dass Ihr Social Publikum über versteckte Untergruppen verfügt, mit psychographischen Merkmalen können Sie Einblicke über diese Untergruppen erhalten.
Indem Sie Ihre markendifferenzierten Engagement-Treiber analysieren, können Sie herausfinden, welche Teile Ihrer Marke oder Inhalte diese Untergruppen anspricht.
Es ist sehr einfach, sich von der Automatisierung von Social Tools hinreißen zu lassen mit ihren schönen Visualisierungen und leicht zu handhabendenen Dashboards. Aber man zahlt einen Preis für dieses Level an Automatisierung – das Fehlen von geeigneten Insights.
Social Media und Social Tools haben das Potenzial, Unternehmen näher an ihre Kunden zu bringen und herauszufinden, was das Kundenverhalten beeinflusst, aber für diese Insights muss man Arbeit investieren.
Ähnlich wie bei der traditionellen Forschung gibt es analytische Herangehensweisen, wie Sie die Daten analysieren können und einige davon haben wir hier aufgeführt.
Seien Sie clever mit Ihren Sozialen Daten und eignen Sie sich die Fähigkeit an, welche analytische Methode für Sie am besten geeignet ist. Geben Sie sich nicht mit den vorgefertigten Metriken zufrieden, die Ihnen nicht viel verraten.
Dr. Jillian Ney ist die erste Social Media Doktorandin in den UK und Digital Behavorial Scientist. Sie hilft Unternehmen dabei, zu verstehen, was das Kundenverhalten beeinflusst, indem sie Humanwissenschaften und Digitale Daten verknüpft.
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