Aktuelle Studie: So shoppen Verbraucher in Deutschland für Weihnachten

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Veröffentlicht 4. Juli 2016

Mit Social Intelligence wertvolle Verbraucher-Insights identifizieren

Die Welt von Social Intelligence entwickelt sich weiter und es wird zunehmend der Kontext betrachtet, um an wertvolle Insights der Verbraucher zu gelangen.

Manchmal wirkt es so, als würde die Social Intelligence-Welt in einer Identitätskrise stecken. Zuerst kam das Buzz Monitoring, dann Social Media Listening, Monitoring und Analytics und seit kurzem stieg es zu Social Media Intelligence auf.


Es gibt auch einen Grund für diese Veränderung und die spiegelt sich im Heranreifen der jungen Branche wieder. Der traditionelle Fokus auf „wie oft wurden wir erwähnt?“ kann in manchen Fällen immer noch nützlich sein, aber das ist heutzutage nur noch einer von vielen Wegen, wie Soziale Daten genutzt werden können.

Der große Unterschied liegt darin, dass es nun mehr darum geht, wertvolle Insights von Konsumenten aufzudecken.

Zum einen halfen dabei die verbesserten Technologien, zum anderen vor allem die intelligentere und einfallsreichere Nutzung von Social Data.

In den Analysen wird zunehmend der Kontext betrachtet. Mittlerweile werden Informationen in höherer Geschwindigkeit an die relevanten Parteien geschickt und die Möglichkeit der Kategorisierung bringt mehr Sinn in die großen Datenmengen.

„Jeder spricht über Big Data, aber eigentlich geht es nicht um Big Data, sondern darum, die wertvollen Daten, die nützlichen Daten zu finden.“ – John Hunter, Digital und Social Media Manager bei EDF Energy.


Was ist Social Intelligence?

Social Intelligence kann als ein Feld der Recherche betrachtet werden, die nützliche Konsumenteneinblicke liefert, indem es dazu Soziale Daten nutzt.

Die generelle Verlagerung weg von Vanity Metriken führte zu einer Erweiterung der traditionellen Marketing-Anwendungen.

Wie unsere Interview-Serie demonstriert, führen immer mehr Abteilungen Soziale Daten ein, um ihre Tätigkeiten zu ergänzen. Social Intelligence wird von einer Vielzahl an Methoden abgeleitet, mit Beispielen aus einer Vielzahl an Branchen. Eine Konsequenz daraus ist, dass es immer wertvoller für die Unternehmen wird.

Das Mischen von Datensets kann die Informationen bereichern und nützliche Insights liefern, die zuvor versteckt waren. Die Automatisierung und Distribution der Daten liefert die richtigen Informationen and die richtigen Teams zur richtigen Zeit.

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Neue Methoden in der Marktrecherche helfen Marken dabei ihre Konsumenten auf eine gesamtheitliche Art und Weise zu verstehen. Es betrachtet das Publikum als Individuen mit einer Vielzahl an Interessen.

Feinfühlige Industrien entdecken Verbrauchereinblicke, die zuvor ungesehen waren, Command Centers revolutionieren Live-Events für Marken und fortschrittlich denkende Personalabteilungen treiben die Diversität am Arbeitsplatz voran.


Gesamtheitliche Publikum-Insights

Ein bekanntes Pharmaunternehmen konnte Insights aufdecken, indem es einen markenskeptischen Blick auf ihre Zielgruppe warf.

Dieses Beispiel demonstriert die Verschiebung von Social Listening zu Social Intelligence. Anstatt die Erwähnungen über ihr eigenes Produkt zu betrachten, wollte die Marke ihre Zielgruppe verstehen, in dem es einen personenfixierten Denkansatz wählte.

Das Unternehmen wollte die Aspekte wissen, über die sich Personen im Rahmen der HIV-Behandlung am meisten Sorgen machen.

Antworttendenzen (Response Bias) können die Ergebnisse einer jeden Umfrage mit solch sensiblen Themen beeinflussen. Daher vervollständigten sie die existierenden Umfragen von Gesundheitsexperten mit Sozialen Daten.

Historische Daten von Offline-Recherchen haben dazu geführt, dass Pharmaunternehmen ihre Ressourcen darauf fokussierten, die Lebenserwartung von HIV-Patienten zu erhöhen.

Allerdings zeigt die Analyse von Gesprächen unter Gleichgesinnten in Gesundheitsforen, dass die größte Sorge von Patienten darin liegt, das Virus an geliebte Menschen weiterzugeben.

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Diese Entdeckung führte zu einem veränderten Fokus in der Medikamentenentwicklung und Marketingansprache.


Echte Verbrauchereinblicke

Der Online-Fashionhändler Asos wollte die Bedürfnisse und Interessen seiner loyalen Kunden besser verstehen.

Dafür betrachteten sie nur die Personen, die die Marke mehrere Male innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens erwähnten und segmentierten die Daten anhand von Standorten, demografischen Merkmalen und Berufsgruppen.

Die Daten wurden in UK- und US-Erwähnungen unterteilt, um Unterschiede zwischen den Märkten feststellen zu können.

Ein höherer Anteil der UK-Kunden waren Studenten. Das zeigt vielleicht einen Zusammenhang zu einem andere Ergebnis, nämlich, dass das UK-Publikum zu einer späteren Tageszeit aktiv war als das US-Publikum.

Mit diesem Einblick kann die Marke ihre Social Media-Aktivitäten auf ihr Publikum anpassen: zu einem Zeitpunkt, wenn eine schnelle Reaktion auf Social von den Verbrauchern besonders erwartet wird.

Wenn das US-Publikum über die Marke sprach, dann erwähnten sie oft Events und Prominente.

Beim UK-Publikum wurden im Zusammenhang mit emotionaleren Wörtern oft Fashion-Blogs genannt.

Diese Verbraucher-Insights sind nützlich für eine gezieltere Herangehensweise auf verschiedenen Märkten. Partnerschaften mit einflussreichen Bloggern würden zu einem besseren ROI in den UK führen, in den USA würden Prominentenbefürwortung und Event-Sponsoring besser funktionieren.

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Das US-Publikum unterhält sich in Fashion-Gesprächen, in denen nicht die Marke erwähnt wird, vor allem über Kleidung.

Das UK-Publikum hat weitergefächerte Interessen und schließt Accessoires, Haare und Fashion-Blogs mit ein. Auch hier gibt es die Chance, um verschiedene Produkte in verschiedenen Märkten dementsprechend hervorzuheben und so Verkäufe anzutreiben.


Daten kombinieren

Eine Eiscreme-Marke experimentierte mit einer Datenkombinierung, indem sie Verkaufszahlen mit Wettermustern verglichen. Trotz früherer Bemühungen war es schwierig, etwas nützliches zu finden.

Die Verkaufsdaten zeigten, dass Verkäufe vor allem während wöchentlichen Einkaufstrips getätigt wurden. Sie liefern allerdings keinerlei Informationen darüber, wann die Verbraucher sich dazu entschließen, das Eis zu essen.

Die Marke entschied sich daraufhin dazu, die Verkaufs- und Wetterdaten mit den Social Media-Gesprächen zu mischen – vor allem Erwähnungen von Verbrauchen, die Eiscreme verspeisen. Es wurde nach Erwähnungen gesucht, die die Satzstücke „about to eat“, „just finished eating“ oder andere ähnliche Statements enthielten.

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Analysten fanden heraus, dass die Konsumenten die Eiscreme dieser Marke oft aßen, während sie an verregneten Wochenenden Zuhause einen Film schauten.

Vorausgehend an diese Recherche ging die Annahme, dass die Verbraucher vor allem Eiscreme an heißen, sonnigen Tagen genießen. Diese Entdeckung eröffnet neue und einzigartige Marketingchancen, wie zum Beispiel das Umleiten der Ausgaben entsprechend der Wettervorhersagen oder eine angepasste Kommunikation der PR-Kampagnen.

All diese Beispiele zeigen die wachsenden Anwendungsmöglichkeiten von Sozialen Daten.

Ob es nun ein neuer Blick auf das Publikum ist oder das Mischen von Daten, um neue Insights zu erhalten – es gibt viele Wege, um interessante Insights zu erhalten, die für Geschäftsentscheidungen von hohem Wert sind.

Aus Gesprächen mit innovativen Personen zeigte sich, dass Nutzer nicht nur mehr Social Listening betreiben, sondern zu Social Intelligence übergehen.


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