Wie Marketer beeinflussen können, was KI-Modelle über ihre Marke sagen
Von Unknown29. Juli
Die Bedürfnisse der Verbraucher zu verstehen, ist essentiell für den Erfolg und das Überleben eines Unternehmens.
Diese Insights im Unternehmen in alle Abteilungen zu verbreiten und nicht in Silos zu betrachten, ist eine Herausforderung. In den letzten Jahren haben Unternehmen große Fortschritte gemacht und mithilfe von Social Listening die Stimme des Verbrauchers zunehmend in ihre tägliche Arbeit integriert. Allerdings reicht es nicht, nur eine Datenquelle zu betrachten, wenn man Verbraucher wirklich verstehen möchte. Hier ist die richtige Kombination von verschiedenen Quellen der Schlüssel, um verlässliche Erkenntnisse erhalten zu können.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die interne Kommunikation und Vernetzung von Abteilungen. Nur mit effektiven Kommunikationsströmen können diese Insights von den entsprechenden Abteilungen genutzt und basierend darauf Strategien entwickelt werden. Oftmals verbleiben Verbraucher-Insights in einzelnen Abteilungen, z. B. im Marketing, und Unternehmen verspielen hier großes Potenzial.
Datenflüsse zwischen verschiedenen Abteilungen
Allerdings hat jedes Team in einem Unternehmen in Bezug auf die Rolle von Daten und Insights eine andere Perspektive. Schließlich erfüllen unterschiedliche Teams auch unterschiedliche Funktionen, und die Informationen, die ihnen bei der Ausführung ihrer Aufgaben sowie bei der anschließenden Erfolgsmessung helfen, werden häufig auf eine für das Team spezifische Weise verarbeitet.
Es kann Partnerschaften zwischen Teams geben, in deren Rahmen ausgewählte Daten und Insights routinemäßig ausgetauscht werden. Beispielsweise können sich Vertriebs- und Marketingsteams Informationen über die Lead-Generierung austauschen oder die Häufigkeit, in der diese Leads weiterverfolgt werden. Dieser bidirektionale Datenfluss liefert für beide Seiten Vorteile. Allerdings gibt es noch eine ganze Reihe unkonventioneller multidirektionaler Datenflüsse, die selbst in der heutigen datengesteuerten Welt kaum genutzt werden.
Verschiedene Datenquellen zusammenbringen
Heutzutage gibt es unzählige Wege, Verbrauchern zuzuhören. Wenn Unternehmen nur einen Kanal nutzen, erhalten sie ein einseitiges und unvollständiges Bild. Verantwortliche sollten sich die Frage stellen, welche Datenquellen genutzt werden können und welche verschiedenen Daten in den Abteilungen bereits genutzt werden. Daten können zum Beispiel in strukturierte und unstrukturierte Daten kategorisiert werden. Die Vorteile und Kombination dieser Datentypen erklären wir ausführlich in unserem Guide.
Durch die Kombination verschiedener Arten von Datenquellen und das Hinausgehen über das reine Social Listening können Unternehmen sich stärker auf ihre Insights verlassen und neue Chancen entdecken.
Die Daten aus verschiedenen Quellen stimmen nicht immer überein, und das ist auch in Ordnung. Beispielsweise könnte eine Umfrage bei einzelnen Bestandskunden den Wunsch nach einem neuen Produktmerkmal aufzeigen, während Beiträge in einem Forum, in dem verschiedene Optionen bewertet werden, möglicherweise ein ganz anderes Produktmerkmal priorisieren. Jede Quelle kann eine neue Perspektive eröffnen, und je mehr Perspektiven eingebracht werden können, desto besser ist es für bedeutende Entscheidungen bezüglich der Unternehmensausrichtung.
Verbraucher-Insights besser nutzen und verbreiten: Digital Consumer Intelligence
Digital Consumer Intelligence ist die nächste Stufe nach Social Listening und betrachtet mehrere Datenströme, um ein möglichst ganzheitliches Bild über die Stimme der Verbraucher zu erhalten und ebnet Kommunikationsströme zwischen den Abteilungen, um die Nutzung der Insights im gesamten Unternehmen zu verbessern.
In unserem neuen Guide zeigen wir anhand von Beispielen, die Herausforderungen und Chancen von Digital Consumer Intelligence auf und wie Unternehmen die Qualität und Verbreitung von Consumer Insights verbessern können. Erfahren Sie im Leitfaden:
- Die Struktur, die es ermöglicht, Informationen und Insights schnell zu verbreiten
- Die richtigen Datenarten und -kombinationen
- Die Tools, mit deren Hilfe aus den Daten-Insights geschäftskritische Fragen beantwortet werden können
- Die Bedeutung der Dringlichkeit, die im Zentrum des Unternehmens verankert werden muss