Mit Community Insight immer einen Schritt voraus für viele Chancen und als Gewinn für spannende Ergebnisse. Community Insight hilft Ihnen potenzielle Kunden besser zu erkennen als die Konkurrenz!

Die entscheidende Frage ist nicht, ob es im Online Business für eine Marketingkampagne Display-Ads, SEM, E-Mailings mit Coupons oder ob eine Kombination davon braucht wird, sondern wie genau das Targeting für einen erfolgreichen Vorstoß ist.

Aus diesem Grund steht eine umfassende Beschreibung von den Zielgruppen anhand von Personas inklusive Präferenzen, Einstellungen und Sentiment, vor der Fragestellung für die richtigen Maßnahmen. Durch Analytics und Generated Content ist der potenzielle Kunde in der heutigen Zeit deutlich näher als in der analogen Welt, die Streuverluste werden gesenkt und die Wahrscheinlichkeit der Conversion gesteigert.

 Wofür steht Community Insights?

Community Insights kann als Marktforschung oder Marktanalyse im Bereich Social Media Marketing gewertet werden. In der heutigen Zeit ist es für jedes Unternehmen wichtig, an wen und welche Zielgruppen die Werbung zu erstellen ist. Welche Kaufabsicht hat der Kunde zum Beispiel beim Kauf eine PKW? Familienauto oder Limousine oder Sportwagen? Welches Equipment benötigt ein Sportler und nach welchen Kriterien entscheidet er? Optik oder Nützlich? Kosten und Preisvergleich?

Insights für Brandmanagement, Marketing und Marktforschung

Wo lassen sich Insights mit Gewinn einsetzen? Durch die interaktiven Medien und die Vernetzung entsteht grundsätzlich eine große Menge an Daten. Mit dem Verstand, diese zu interpretieren und daraus das Wissen zu gewinnen, können Trends am Markt ermittelt und Wettbewerbsanalysen erstellt sowie aufwendige Marktforschungen ersetzt oder ergänzt werden. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können sowohl Markt- als auch Produktstrategen profitieren. Das zusätzliche Wissen über die Zielgruppe stellt auch für Brand-Manager einen Mehrwert dar, um zu wissen, wie die Marke wahrgenommen wird, welches Image sie prägt und wer einen Einfluss auf den Imageaufbau nimmt oder nehmen kann. Im Zentrum steht das Anwendungsfeld im Online Marketing, denn vor dem Image steht der Imageaufbau und vor einem Verkauf der Aktion die geplante Verkaufskampagne. 

Arbeitshypothese und Leitfragen

Zu Beginn steht immer eine klare Definierung der Anforderungen und Ziele für eine strategische Vorgehensweise. Die Einführung von einem neuen Produkt im Lebensmittelbereich gestaltet sich anders als dasjenige im Automobilsektor. Der Data Scientist in seiner Funktion als Arbeitshypothese kann die damit entstehenden Fragen im weiteren Verlauf von den Analysen prüfen und bietet sich bei bereits bestehenden Erfahrungen an, um die Daten zu verfeinern.
Vielfach muss ohne klare Hypothese gestartet werden, was auch ein Vorteil sein kann, nämlich, dass die Daten ohne vorherige Festlegung selbstsprechend sind. Das als Data Mining bezeichnete Vorgehen dient der Findung von Korrelationen zwischen bestimmten Eigenschaften und Markern. Im Online Marketing findet dieses Vorgehen seine Berechtigung, es wird weniger nach der Kausalität gesucht, sondern nach wichtigen Kaufmotiven und Anknüpfungspunkten.

Wie Analysieren vor der Marketingkampagne?

Entscheidend ist, wie die Kaufentscheidung beeinflusst werden kann, deshalb stellen sich für die Analysen folgende grundlegende Leitfragen:

• Welche Motive führen zum Kauf der Produkte und welche nicht
• Welchen Wissensstand hat die Community und in welcher Sprache wird kommuniziert
• Gibt es im sozialen Graph der Community einen oder viele unabhängige Leader und so weiter
• Wie steht es um die Einstellung und die Tonalität zu Produkten, Wettbewerbern und Unternehmen
• Findet der Austausch in den sozialen Medien, in Blogs oder Foren statt

Community Listening – Verstehen und Zuhören statt Monitoren

Um diese Fragen zu beantworten, werden Datenquellen benötigt, welche Auskunft über die Zielsetzung geben und User Generated Content enthalten. Die richtige Quelle hängt vom Ziel der Erkenntnis ab. Facebook ist in Themen zwar sehr breit aufgestellt, jedoch geben entsprechende Webseiten für eine tiefere Analyse meistens mehr Informationen. Es empfiehlt sich deshalb, darauf zu achten, dass der ausgewählte Anbieter alle notwendigen Kanäle erschließt. Schlimmstenfalls muss nach dem Setup der Anbieter des Tools gewechselt werden, weil dieser zwar vielleicht LinkedIn erschließt, die Zielgruppen aber bei Xing unterwegs sind. Die Tools monitoren und sammeln Daten sowie die Erwähnung der gewünschten Branche und Marke. Es geht jedoch nicht nur um die Beobachtung, sondern auch um das Verständnis. Mit Communitys können die Informationen analysiert werden, um Kunden zu verstehen und auf der Basis von den Insights zu handeln, denn erst das aktive Zuhören erlaubt die Optimierung und das richtige Vorgehen von einem Vorhaben.

Die Reduktion auf das Wesentliche

Bei der Reduktion gilt es, die richtigen Hinweise herauszufinden. Keywords sind hilfreich, um das Relevante von Irrelevantem zu trennen, wie zum Beispiel Wettbewerber, Produkte, Unternehmensname in Schreibvarianten sowie Schlagworte in Bezug auf das Vorhaben, beispielsweise im Automobilsektor technische Spezifikationen, bei einem Reiseanbieter das Reiseziel oder bei Lebens- oder Nahrungsergänzungsmitteln die Herkunft oder Inhaltsstoffe in Bezug auf den Alltag, die Gesundheit oder die Nachhaltigkeit. Suchanfragen an den Textkorpus schließen die unpassenden Textpassagen aus und generieren den entscheidenden Content für eine anschließende Analyse. Die Erfahrung hat gezeigt, dass optimale Queries in einem Prozess der Interaktivität definiert werden sollten, also im Verlauf von bestimmten Quellen auszusortieren und/oder Schlüsselwörter zu ergänzen. Die Folge davon ist die zielführende Reduktion auf Wesentliches und Relevantes.

Qualitative Analyse – Priorität der Themen und Kaufmotive

Was den Inhalt betrifft, geht es um die Frage, welche Themen das Umfeld bewegen und welche Emotionen oder Einstellungen damit verbunden sind. Die Wahrnehmung vom Wettbewerbsumfeld: Der Textkörper erschließt sich inhaltlich durch das Lesen in der Kombination mit der semantischen Clusterung. In diesem Schritt werden Themen gewichtet, identifiziert und die Korrelation von bestimmten Bereichen bei Verbrauchern ausgelotet. Sind die entscheidenden Themenfelder bekannt, können die Verbraucheräußerungen automatisiert erfasst, kategorisiert und quantifiziert werden. Damit wird klar, wer mit welchen Emotionen über das Produkt spricht und in welchem Verbraucherkreis diese ankommt oder auf Ablehnung stößt, sodass potenzielle Kaufmotive ersichtlich und Motivationen erkennbar werden. 

Zielgruppen segmentieren

Mittels der Priorisierung und Gewichtung der Themen können Verbrauchergruppen eingrenzt werden und sich durch die Segmentierung zu den Zielgruppen verdichten. Dabei werden von Data Scientist die wichtigsten Eigenschaften der Kunden bewertet und in verschiedene Typen gebündelt. Im Gegensatz zu der Segmentierung, welche nur Offline-Daten nutzt, können mit der Unterstützung von Community Insights die Zielgruppen tiefer und klarer beschrieben werden. Konnte vorher nur der ungefähre Wohnort eingrenzt werden, sind jetzt die unterschiedlichen Kaufmotive klar und deutlich, zum Beispiel mit dem Wissen, dass die Verbraucher oftmals unter Zeitmangel leiden, zwischen Nachhaltigkeit und Gesundheit abwägen sowie vielen anderen Informationen, kann der Vorstoß entsprechend konzipiert werden. Die Auswahl einer perfekten Kommunikations- sowie Produktstrategie, Angebote, Themen, Tonfall und Medien in Verbindung mit den geeigneten Werbekanälen aufgrund des Kundenprofils kann nun auf der Basis von einer fundierten Analyse hergestellt werden.

Persona für das Optimum

Die Zukunft gehört vermutlich einer Kombination von den Erst- und Drittdaten sowie Liveinformationen, weil diese die Erweiterung von der Zielgruppe sowie die Verdichtung als Persona ermöglicht. Sie beschreiben detailliert, ähnlich von einer Kurzbiografie, die relevanten Merkmale von potenziellen Kunden. Die genaue Beschreibung der Persona wirkt sich auf die Treffsicherheit des anschließenden Scorings aus. Dabei werden mit statistisch-mathematisch, sowohl in internen als auch in externen Beständen der Daten, statistische Zwillinge zu fiktiven Personas, welche sich mit einer hohen Wahrscheinlichkeit für das entsprechende Angebot interessieren. 

unser Fazit

Die Eingangsfrage, ob Display-Ads, SEM, E-Mailings Coupons oder alles in Kombination gebraucht werden, besteht immer noch. Klar ist, dass durch Communitys die Erkenntnis gewonnen wurde, worauf es ankommt, nämlich was Kunden beschäftigt, welche Themen diskutiert werden oder was ihnen nicht gefällt. Die Wünsche und Kanäle sind bekannt, sodass sich die zusätzlichen Insights erhöhen und die Aussichten auf einen Erfolg der Kampagne vielfach höher sein werden.

Gesamthaft gesehen hilft das strategische Marketing von Community, die Produkte zu verbessern und die Märkte besser zu verstehen. Die Ergänzung von einer teuren Marktforschung heißt Data Science und Know-How bei den Analyse Anforderungen. Insbesondere führen aber die Erkenntnisse aus den Insights zu der Optimierung von der Kundenansprache im Online-Marketing Business. Wenn die Kaufmotive, Einstellungen sowie die Themen am Markt bekannt sind, können die Zielgruppen genauer definiert und angesprochen werden. Als Advertiser kann zielgerichtet und persönlicher mit den Kunden interagiert werden, weil das Targeting genauer geworden ist. Somit ist die Basis für eine perfekte Kundenerfahrung und in der Folge eine erfolgreiche Kampagne hergestellt.