In unserem letzten Webinar warfen wir einen Blick darauf, wie Social Listening für die Marktforschung eingesetzt werden und wie es traditionelle Marktforschungsmethoden unterstützen kann.

Im Social Web finden eine Unmenge an Gesprächen, Gedanken und Meinungen statt. Es ist ein riesiges Rauschen, in dem sich wertvolle Informationen für Marken verbergen. Der entscheidende Punkt ist diese Informationen zu finden, auszuwerten und daraus die Insights zu generieren, die zu besseren Geschäftsentscheidungen führen. Im Webinar zeigt Lena von unserem Strategy und Insights Team, wie unstrukturierte Daten sortiert und wie Marktforschung und Marketing erfolgreich verknüpft werden können.

Ordnung in unstrukturierte Daten bringen

Die Bearbeitung der Daten erfolgt in fünf Schritten:

  • Zahlen
  • Struktur
  • Muster & Vergleiche
  • Fazit
  • Action

Im ersten Schritt werden die Daten gesammelt. Das erfolgt bei Brandwatch über eine sogenannte Query, eine Suchanfrage. Mithilfe von Booleschen Operatoren kann der Analyst festlegen, nach welchen Keywörtern, Autoren oder Hashtags gesucht oder nicht gesucht werden soll, ob nur bestimmte Netzwerke, wie Twitter betrachtet werden sollen, und welche Sprachen relevant sind. Aus diesem ersten Schritt zeigt sich, wie viele Daten diese Suchanfrage erbringt.

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Im zweiten Schritt können die Daten in Dashboards strukturiert werden. Erste Erkenntnisse liefern vorgefertigte Charts, die z. B. Aufschluss darüber geben, auf welchen Seiten am häufigsten gepostet wurde, die Top Hashtags, die Autoren, die am häufigsten über das Thema sprechen oder an welchen Tagen oder Tageszeiten die häufigsten Erwähnungen stattfanden.

Verschiedene Datengruppen oder Zeiträume können miteinander verglichen werden und daraus ergeben sich erste Muster. Etwa, dass die Gespräche zu 90 Prozent positiv waren und dass 41 Prozent der Erwähnungen freitags stattfanden. Im nächsten Schritt können aus diesen Mustern erste Erkenntnisse gezogen werden, die sogenannten Insights. Ein tieferes Eintauchen der Daten könnte beispielsweise zeigen, dass ein bekannter Sportler sich positiv über Ihre Marke geäußert hat, was zu diesem Gesprächsanstieg am Freitag führte. Und es zeigt sich, dass seine Follower genau in die Zielgruppe Ihrer Marke fallen.

All diese Schritte betrachten Gespräche und Ereignisse aus der Vergangenheit. Der letzte Schritt befasst sich mit der Zukunft. Wie kann Ihre Marke diese Insights nutzen, um zukünftig bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können? Eine Möglichkeit wäre zum Beispiel, für eine neue Kampagne den Sportler als Influencer zu nutzen und eine Kooperation mit ihm einzugehen.

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Wie kann eine Analyse konkret aussehen? Als Beispiel nahmen wir den Valentinstag. Über den Valentinstag wird online nicht nur viel gesprochen, er liefert für Marken auch wertvolle Verkaufschancen. Was wird an diesem Tag am liebsten geschenkt?

Als erstes wurde eine Suchanfrage aufgesetzt, die gezielt nach Gesprächen rund um den Valentinstag auf Twitter sucht. Im zweiten Schritt wurden die Daten dann mithilfe von Regeln strukturiert und sortiert. Mit Regeln können Brandwatch Nutzer dem System vorgeben, wann Daten einer bestimmten Kategorie oder Tag zugeordnet werden sollen. Einmal aufgesetzt, kategorisieren Regeln automatisch die vergangenen und zukünftigen Erwähnungen.

Das Chart oben zeigt die Daten kategorisiert nach Geschenken. Es zeigt sich, dass am liebsten Blumen geschenkt werden. Schokolade und Schmuck liegen auf dem zweiten und dritten Platz. Ein Vergleich zum Vorjahr zeigt außerdem, dass in diesem Jahr Blumen wesentlich beliebter waren.

Für die gesamte Analyse sehen Sie sich unsere Webinar-Aufzeichnung an.