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Veröffentlicht 25. April 2016

Wie EDF Energy wertvolle Insights aus Big Data gewinnt

Jeder spricht über Big Data, aber es geht eigentlich nicht um Big Data, es geht darum, die wertvollen, nützlichen Daten zu finden.

EDF Energy gehört zu den größten Energieunternehmen in UK und ist der größte Produzent von Energie mit niedrigem Kohlenstoffanteil.

Das Unternehmen liefert Gas und Strom an 6 Millionen Geschäfts- und Privatkunden und ist der größte Lieferant in Großbritannien in Hinblick auf Volumen.

Wir setzten uns mit John Hunter, Digital und Social Media Manager bei EDF Energy, zusammen, um zu verstehen, welche Rolle Social Intelligence bei einem der größten Energielieferanten in UK spielt.

In solch einem großen Unternehmen wird ein dezentralisierter Denkansatz verfolgt. John ist Teil eines fünfköpfigen Teams, die alle digitalen Kommunikationsaktivitäten von sechs Unternehmensbereichen überwachen.

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John sprach über die wichtigsten Herausforderungen seiner Rolle bei EDF Energy. Als erstes ist das Messen des Erfolgs wichtig. Die Teams benötigen ein ordentliches Messsystem, um den ROI der Social Media- und Digital-Aktivitäten nachvollziehen zu können.

Im zweiten Schritt muss er sicherstellen, dass die Mitarbeiter die richtigen Tools zur Verfügung stehen, um ihren Job gut zu machen.

Und abschließend ist es wichtig, dass die richtige Strategie und entsprechenden Prozesse festgelegt sind, um Social Media und Digital Media im allgemeinen effektiv nutzen zu können.

Den Erfolg messen

Für die erste Herausforderung muss das Team festlegen, wie sie den Erfolg messen, damit sie die Dringlichkeit von Informationen, die sie erhalten haben, einstufen können.

„Die Entwicklung von Social Media hat alles für die Unternehmen geändert. Wir haben nun die großartige Chance, in Dialog zu treten und Beziehungen aufzubauen.

Die Skalierung dafür ist die größte Herausforderung…und wie wir unser Publikum am besten zufrieden stellen können. Das kann Social Media Kundenservice sein oder sicherzustellen, dass die Fakten in großen medialen Ankündigungen korrekt sind.“

Für die Erfolgsmessung entwickelte EDF Energy eine digitale Kommunikationsstrategie, das sogenannte Playbook, „welches von jedem im Unternehmen eingesehen werden kann und zeigt, was wir mithilfe von Social erreichen möchten.“

Es zeigt eine detaillierte Aufteilung der Publikums- und Social Media-Ergebnisse der Teams und macht die Daten damit leicht verständlich.

Sehr wichtig für EDF Energie ist das Vertrauen des Publikums in das Unternehmen als Energielieferant und –erzeuger.

Vertrauen und Vertrauenswürdigkeit sind schwierig zu messen, aber das Team konnte diese Herausforderung lösen, indem es ein Messsystem entwickelte.

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Metriken decken unter anderem die Effizienz des Kundenservice, die Tonalität und die Reputation, Publikumswachstum, Content Performance und allgemeine Social Media-Diskussionen ab.

Das System wurde entworfen, um jeden dieser verschiedenen Aspekte der digitalen Strategie – basierend auf KPIs-zu messen. Diese fünf Social Metriken und der vollständige Index Score ermöglicht es dem Team, die eigenen Leistungen mit denen des Marktes vergleichen und einordnen zu können.


Die Daten im Kontext

Die Sozialen Daten erhalten außerdem Kontext, indem das erreichte Publikum segmentiert wird. Die Online-Aktivität wird in Untergruppen des Publikums, des Mediums und der Industrielandschaft geteilt.

Weiterer Kontext wird hinzugefügt, indem keine Datenquelle isoliert betrachtet wird. Daten von Brandwatch werden mit Webstatistiken und Verkaufszahlen kombiniert.

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Skalierungen und Kontext waren wiederkehrende Themen während des Interviews.

Es existieren so viele Sozialen Daten, dass es schwierig sein kann, Insights aus der riesigen Informationsmenge herauszukristallisieren, beziehungsweise sich auf einen kleinen Bereich zu fixieren und außer Acht zu lassen, dass diese nicht das Gesamtbild repräsentieren. Indem die Daten in Kontext gesetzt werden, kann mit der Skalierung gearbeitet und daraus bessere Entscheidungen getroffen werden.

Automatisierung

Diese Kategorisierung erlaubt eine Unmittelbarkeit dank Automatisierung.

Indem Kategorien und Tags in Brandwatch aufgesetzt und Alerts und Signals verwendet werden, sind diese segmentierten Daten sofort verfügbar. Ob das nun jemand aus dem Social Media-Team oder in einer Führungsposition ist, sie können damit schnell ein Dashboard aufziehen, das Ihnen Informationen in Echtzeit liefert.

„Es ist sehr wichtig für Unternehmen die richtigen Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt zu treffen, da viele Probleme entstehen können, wenn den Mitarbeitern der Kontext fehlt.“

Wichtige Entscheidungen können mithilfe von Echtzeitinformationen, die in Kontext gesetzt werden, zum optimalen Zeitpunkt getroffen werden. John steht dafür ein, dass der Großteil der Arbeit so früh wie möglich erledigt werden sollte, so dass jeder wenn nötig, schnell auf die Informationen zugreifen kann.

Eine hochrangige Führungskraft könnte beispielsweise etwas Beunruhigendes auf Facebook oder Twitter sehen. Mithilfe der Sozialen Daten kann das größere Bild betrachtet werden. Ohne diese Information besteht das Risiko einer Überreaktion.

Jedoch können die Daten ohne eine Kategorisierung der Erwähnungen überwältigend sein.

John sagt dazu: „Jeder spricht über Big Data, aber es geht eigentlich nicht um Big Data, es geht darum, die wertvollen, nützlichen Daten zu finden.“


Kategorisierte Daten

Erwähnungen können in umfassende Haupt-Kategorien eingeteilt werden, wie Medienerwähnungen, Erwähnungen über Kraftwerke, Erwähnungen zu Umweltthemen und so weiter.

Innerhalb dieser Hauptthemen kann weiter segmentiert werden und diese Treffer können in Subkategorien eingeteilt werden. So können die Konsumentenerwähnungen in verschiedene Beschwerdetypen und verschiedene Suchanfragen weiter aufgegliedert werden.

Diese kleineren Datenmengen können in Echtzeit analysiert werden, da die Daten in verwaltbaren, zugehörigen Stücken eintreffen.

Das Team konnte dieses spezifische Wissen an die entsprechenden Geschäftsbereiche weiterleiten und so zum Beispiel die Kundenerfahrung verbessern.

Auch kleinere Probleme, wie zum Beispiel die Anzahl an Personen, die sich auf Social Media über die Warteschleifenmusik beschweren, wenn sie das Kundenserviceteam anrufen – diese Art von Insight würden Sie ohne Soziale Daten nicht in Erfahrung bringen können. Das kann herausgefunden werden, indem von kundenverwandten Treffern hin zu Umwelt- und Kampagnen-Erwähnungen immer weiter segmentiert wird.


Social Media Kundenservice

Das Aufteilen der Daten veranschaulicht außerdem das wachsende Bedürfnis nach einem Social Media Kundenservice. Diese Entwicklung der Kundenbetreuung wurde von vielen Marken wahrgenommen und von Kundenseite vorangetrieben.

John’s Arbeit unterstreicht, dass der Social Media Kundenservice immer wichtiger wird und sich von direkt gestellten Fragen der Konsumenten an Marken wegbewegt.

Einige Gesprächsformen, wie @Mentions oder Fragen, die direkt an die Marken-Kanäle gerichtet sind, sind einfach zu identifizieren und schnell reagierbar.

Allerdings gibt es viele Gespräche über Marken, die sich nicht direkt an deren Social Kanäle richten, aber ein guter Kundenservice sollte diese Erwähnungen auch aufgreifen und darauf reagieren.

Indem EDF Energie diesen Erwähnungen zuhörte, erkannten sie den Bedarf für ein Social Media Kundenservice Team in Vollzeit, welches die Reaktionszeit halbierte und die Reaktionsrate um fast 100 Prozent steigerte.


Reputationsmanagement

Als Teil des digitalen Kommunikationsplans, entwarf EDF Energy einen Reputations-Kommunikations-Plan.

Indem das Team von EDF Energy sich im Vorfeld jedes potenzielle Ereignis oder Krise und deren Lösungen überlegte, konnten sie eine ausgeprägte Matrix für eine große Anzahl an Szenarien entwickeln, die angemessene Lösungen anzeigt, sollte solch ein Ereignis aufkommen.

Beim Auftauchen eines Vorfalls werden die Zahlen aus Brandwatch in die Matrix eingegeben und diese ordnet den Vorfall auf einer Skala von A bis D ein. Die Matrix verfügt über viele Szenarien und zu den bestimmten Situationen gibt es Reaktionsvorschläge.

„Mithilfe dieses Prozesses und den Daten, die wir von Brandwatch beziehen, sind acht von zehn Online-Situationen, die früher als Krise identifiziert worden wären nun keine mehr. Das verdanken wir Brandwatch und der Matrix.“

Diese Veränderung kam dank der Möglichkeit des Messens und Kategorisierens zustande.

Manchmal wird ein Ereignis von einem Stakeholder hervorgehoben. Obwohl der Post oder das Thema ziemlich sensibel ist oder das Potenzial hat, sich in einen Härtefall zu verwandeln, kann das Team es mithilfe der Matrix in Kontext setzen. Ein Blick auf die durchschnittlichen Trefferzahlen und so weiter kann aufzeigen, dass dieser Post nicht viral gehen und den Ruf der Marke nicht schädigen wird.

Das Einteilen der Daten in kleinere Pakete, welche mit dem System gemessen oder in die Matrix eingefügt werden können, hilft dabei, Big Data in nützliche Daten umzuwandeln, die wertvolle Insights liefern.

Werden die nötigen Arbeitsschritte frühzeitig getätigt und wenn möglich, Automatisierungsprozesse aktiviert, stehen diese Insights in Echtzeit zur Verfügung. Diese agile Herangehensweise kann sehr hilfreich für eine erfolgreiche Digitalstrategie sein.

John äußert sich sehr positiv über die Zukunft von Social Media und er kann es nicht abwarten zu sehen, welche neuen Entwicklungen sich dieses Jahr abzeichnen werden und wie die neuen Aktivitäten analysiert und aus ihnen Insights bezogen werden können.

„Für mich ist es großartig, in einer Welt zu arbeiten, die sich ständig ändert, da ich mich selbst ständig weiterentwickle und kein Tag dem anderen gleicht. Es gibt definitiv keinen Augenblick der Langeweile!“


Wir danken John für das Gespräch. Dieses Interview ist Teil einer Serie mit Industrie-Experten.

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