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Die Entwicklung von Social Listening zu Digital Consumer Intelligence

Ein praktischer Leitfaden, der Ihnen hilft, Consumer Insights unternehmensweit besser zu nutzen

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Consumer Insights sind das Herzblut Ihres Unternehmens. Wenn Kommunikationskanäle blockiert werden oder wenn die Daten nicht in die richtige Richtung fließen, können Probleme entstehen. Dazu gehören Diskrepanzen zwischen Teams, das Verfehlen von Kundenbedürfnissen und schlecht abgestimmte Initiativen im gesamten Unternehmen. Letztendlich können diese Probleme das Ende eines Unternehmens heraufbeschwören.

Viele Teams machen große Fortschritte, wenn es darum geht, die Stimme des Verbrauchers mithilfe von Social Listening in ihre Arbeit zu integrieren, aber es wäre falsch, sich auf diesen zarten Lorbeeren auszuruhen. Eine Datenquelle kann auch immer nur eine Seite einer Geschichte erzählen. Die verlässlichsten Erkenntnisse werden folglich aus der Kombination von mehreren Datenquellen gewonnen.

Um im digitalen Zeitalter wirklich bestehen zu können, ist es notwendig, die Qualität und den Fluss der Verbraucher-Insights in Ihrem Unternehmen zu verbessern. In diesem Guide zeigen wir Ihnen anhand von Beispielen, welche Herausforderungen und Chancen sich in diesem Bereich ergeben.

Erstellen von Kommunikationsströmen, die alle Insights berücksichtigen

Fragen an Ihr Unternehmen:

  • Wo werden Insights generiert und wie werden sie verteilt?
  • Wer sind die entscheidenden „Insights Champions“ in Ihrem Unternehmen?
  • Wie können jene Teams und Champions, die wertvolle Datenquellen und Erkenntnisse erschlossen haben, befähigt werden, über ihre eigenen Teams oder Aufgaben hinaus positive Veränderungen zu bewirken?

Jedes Team in einem Unternehmen hat 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 (z. B. können Vertriebs- und Marketingteams Informationen über die Lead-Generierung und die Häufigkeit, mit der diese Leads weiterverfolgt werden, austauschen. Dies ermöglicht den Teams Probleme auf beiden Seiten zu identifizieren und sich gegenseitig zur Rechenschaft zu ziehen).

Dies ist ein Beispiel für einen herkömmlichen bidirektionalen Datenfluss, der beiden Seiten Vorteile bringt. Es gibt jedoch eine ganze Reihe unkonventioneller multidirektionaler Datenflüsse, die selbst in der heutigen datengesteuerten Welt nicht genutzt werden.

Beispiel einer Herausforderung: Engpässe und Blockierer

SaaS-Unternehmen X beschäftigt ein erfahrenes Social-Media-Insights-Team, das sich mit Analysen bestens auskennt. Am Ende jeder Woche erstellt das Team einen Bericht, in dem die wichtigsten Anerkennungen, Beschwerden und Anfragen aus den sozialen Medien für jedes der relevanten Unternehmensprodukte aufgeführt sind. Dieser Bericht wird als Präsentation an CEO, CPO und CTO gesendet.

Die vielbeschäftigte C-Suite weiß die E-Mails zu schätzen, hat aber dennoch die Angewohnheit, sie nur flüchtig zu überfliegen.

Vom Produktteam werden die Social Insights, die im Posteingang des CPO landen, nur selten berücksichtigt. Dem Team ist jedoch aufgefallen, dass die Net-Promoter-Score-Umfrage, die auf den Produktseiten erscheint, immer schlechtere Ergebnisse liefert. Es hat Prozesse eingerichtet, um schnell auf Beschwerden, die über den Kundenservice eingehen, zu reagieren. Doch egal wie schnell das Team Korrekturen und Verbesserungen vornimmt, der NPS verbessert sich einfach nicht.

Chance: Kanäle öffnen

Wenn die Social Insights breit kommuniziert und systematisch mit Kundensupport-Tickets und NPS-Ergebnissen verknüpft werden könnten, hätte das Unternehmen eine bessere Vorstellung davon, welche Korrekturen und Vorschläge priorisiert werden müssen. Nützliches Kundenfeedback geht derzeit nur über einen einzigen Kanal ein.

Im obigen Beispiel zeigen die Datenchampions im Social Media Team eine klare Bereitschaft, im gesamten Unternehmen etwas zu bewirken, aber das Potenzial geht in der Kommunikation verloren. Durch die Identifizierung dieser Datenchampions und ihres Potenzials sowie die Erhöhung ihrer Aussagekraft können Erkenntnisse zwischen den Teams effizienter ausgetauscht werden. Dies ist ein Schritt auf dem Weg zur Digital Consumer Intelligence.

Finden der richtigen Datenquellen, die dem Mix hinzugefügt werden können, und der richtigen Tools, um sie zu verarbeiten

Fragen an Ihr Unternehmen:

  • Überlegen Sie, wie Sie das Business verbessern können. Welche Datenquellen könnten dazu beitragen, Ihre Chancen besser zu erkennen?
  • Berücksichtigen das Unternehmen und seine Teams unterschiedliche Arten von Daten?
  • Gibt es Vorbehalte gegen bestimmte Quellen oder Typen?

Das Verständnis der Wünsche und Bedürfnisse der Verbraucher ist der Schlüssel zum Überleben des Unternehmens. Allerdings entwickelt sich dieser Bereich rasant und es gibt unzählige Wege den Verbrauchern zuzuhören, so dass man leicht wichtige Dinge überhören kann.

Digital Consumer Intelligence kann sich auf vielerlei Weise entwickeln und vielerlei Gestalt annehmen.

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 Sie einbringen können, desto besser ist es für bedeutende Entscheidungen bezüglich der Unternehmensausrichtung.

Wie bereits erwähnt, ist Digital Consumer Intelligence ein aufstrebender Bereich. Er berücksichtigt alle Arten von Datenquellen, auch solche, die außerhalb von Analystenkreisen weitgehend unbekannt sind. Folglich ist eine gewisse Skepsis gegenüber den Analyseergebnissen aus diesen Quellen zu erwarten, doch erste Erfolge, die auf diesen Insights basieren, können ihren Wert umgehend aufzeigen und die Teams auf den richtigen Weg bringen.

Beispiel einer Herausforderung: Ein Problem, das am besten mit Insights aus verschiedenen Datenquellen gelöst werden kann

Der Verlag Y veranstaltet jährlich eine Konferenz mit diversen hochkarätigen Referenten. Das Insights-Team wurde aufgefordert, einen Referenten zu finden, der zum einen die Menschen in den sozialen Medien begeistert, damit die Konferenz an Bekanntheit gewinnt, und zum anderen zum Gesamtthema der Konferenz und den Interessen der Teilnehmer passt.

Das Insights-Team sucht nun in der Verlagsbranche nach Influencern, die eine beeindruckende Reichweite sowie eine beachtliche Erfolgsbilanz bei öffentlichen Vorträgen aufweisen können. Anschließend erstellt das Team seine Liste mit Namen.

Es hat sich zudem überlegt, eine kurze Umfrage bei einer Auswahl der angemeldeten Teilnehmer durchzuführen, um festzustellen, welche Themen sie am meisten interessieren. Sind die Teilnehmer eher an Fallstudien von etablierten Verlegern, an Storys von Brancheneulingen mit innovativen Ansätzen oder an inspirierenden Vorträgen namhafter Autoren interessiert?

Chance: Die richtige Person finden

Ausgerüstet mit ihrer Liste von Influencern und den Umfrageergebnissen können sie dem Veranstaltungsteam verschiedene Optionen präsentieren, die einen gewissen Social-Media-Buzz generieren und perfekt zu den Interessen der Teilnehmer passen.

In diesem Beispiel begann das Insights-Team mit einer klaren Frage. Es wusste, welche Datenquellen kombiniert werden mussten, um eine kluge Entscheidung zu treffen, und kannte die Tools, die es zum Abrufen dieser Daten verwenden konnte (in diesem Fall ein Social-Media-Analysetool und ein Umfragetool).

Die Wirkung verstärken: Digital Consumer Intelligence in die Praxis umsetzen

Fragen an Ihr Unternehmen:

  • Führen die gewonnenen Insights zu tatsächlichen Ergebnissen?
  • Welche Arten von Maßnahmen treiben die Insights im gesamten Unternehmen voran?
  • Wie schnell geht das? Oder anders ausgedrückt, wie agil ist Ihr Business, wenn es darum geht, Erkenntnisse praktisch und gewinnbringend umzusetzen?

Ziel der Digital Consumer Intelligence ist es, Unternehmen ein Gesamtbild zu vermitteln, das über einfaches Social Listening und einzelne Datenquellen hinausgeht. Damit sollen jene bedeutenden und umfassenden Maßnahmen vorangetrieben werden, die Unternehmen letztendlich zum Erfolg verhelfen.

Wir haben darüber gesprochen, Kanäle zu öffnen, um den freien Informationsfluss und Einblicke über Abteilungen hinweg zu ermöglichen. Wir haben auch darüber gesprochen, wie wichtig es ist, mehrere Datensätze zu kombinieren, um das Gesamtbild zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Mit der richtigen Struktur, den richtigen Daten und den richtigen Tools ist alles vorhanden, um mit Digital Consumer Intelligence Erfolge zu kreieren.

Der letzte wichtige Faktor ist die Schnelligkeit. Verbraucher-Insights erreichen die Unternehmen im Handumdrehen (oft sogar in Echtzeit). Die Fähigkeit eines Unternehmens, schnell, sicher und entschlossen auf diese Erkenntnisse zu reagieren, wird die Geschäftslandschaft in den kommenden Jahren bestimmen. Wir können heute bereits beobachten, wie es agilen disruptiven Newcomern in vielen Branchen gelingt, den Kundenstamm ihrer etablierteren Wettbewerber abzuwerben.

Beispiel einer Herausforderung: Ein schlauer Wettbewerber

Der internationale E-Scooter-Verleih Z stellt fest, dass in Deutschland ein neuer Wettbewerber auf den Markt gekommen ist.

Das Team bemerkt, dass der positive Social-Media-Buzz und die Presseberichterstattung rund um den Konkurrenten rasch zunehmen und dass in den Städten, in denen er aktiv ist, bereits ein Geschäftsrückgang zu verzeichnen ist. Der Konkurrent erweist sich aufgrund seiner benutzerfreundlichen App und der Rabatte, die er Fahrern für Fast-Food-Ketten bietet, als ausgesprochen beliebt.

Chance: Mit deren eigenen Waffen schlagen

Abgesehen von der Verbesserung seiner App kann das Unternehmen Z die Interessen seiner Follower in den sozialen Medien verfolgen sowie die Orte identifizieren, an denen die Roller häufig abgestellt werden. Auf diese Weise erhält der Anbieter einen guten Überblick über die Unternehmen oder Produkte, an denen seine Kunden am stärksten interessiert sind. Dies kann dazu beitragen, dass er ähnliche Angebote machen kann, die noch verlockender sind als die der Konkurrenz.

Da der Anbieter über ein globales Team verfügt, kann er diese Informationen in allen Ländern erfassen, in denen er präsent ist, um sicherzustellen, dass kein weiterer Konkurrent sich diesen Wettbewerbsvorteil sichern kann.

Der umkämpfte E-Scooter-Markt ist ein gutes Beispiel für einen Markt, in dem schnelles Anpassen und agiles Handeln überlebenswichtig sind. Wenn das Unternehmen feststellt, dass ein Mitbewerber die Oberhand gewinnt, kann es mit seinen eigenen Datenfähigkeiten einen Weg finden, wie es die Kunden mit besseren Angeboten oder Produkterlebnissen zurückgewinnen kann.

Fazit

Letzte Fragen an Ihr Unternehmen:

  • Wenn Sie von vorn beginnen und die benötigten Informationen, ihren Weg durch das Unternehmen sowie ihre beste Umsetzung mit dem Ziel, jede Funktion noch besser an die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden anzupassen, ausarbeiten könnten … Wie würde das dann aussehen?
  • Welche Schritte können Sie jetzt unternehmen, um darauf hinzuarbeiten?

Die Verbesserung der Qualität und Verfügbarkeit von Consumer Insights im gesamten Unternehmen ist der Weg, um in einer sich schnell verändernden digitalen Welt zu gewinnen. Dies wird erreicht, indem das Ethos der Digital Consumer Intelligence tief im Unternehmen verwurzelt und ein umfassendes Verständnis im gesamten Unternehmen ermöglicht wird, sodass alle Teams auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten können.

Die Hauptzutaten zum Erfolg sind einfach:

  • Die Struktur, die den Fluss von Informationen und Insights ermöglicht
  • Die richtigen Arten und Kombinationen von Daten
  • Die Tools zum richtigen Umgang mit diesen Daten und zur Beantwortung geschäftskritischer Fragen
  • Die Schnelligkeit, die ein integraler Bestandteil der Unternehmensdenkweise werden muss

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