„Ich habe keine Zeit für einen Angelausflug.“
Das war die Antwort vom Chief of Insight eines großen Versicherungsunternehmens, als wir ihn nach Social Media Listening auf einer Marktforschungskonferenz fragten.
Dieses Statement gefällt mir nicht wirklich.
Und ich denke, dass es Ihnen auch nicht sonderlich zusagt.
Aber es brachte mich dazu, über drei wichtige Dinge nachzudenken…
- Sie hatten Probleme nützliche Insights aus Social Data zu gewinnen und sehen Social Intelligence als zu kostspielig an, um es als Markforschungsmethode weiterzuführen, denn…
- Sie haben keinen klaren Prozess oder Methode, um Social Data zu segmentieren und zu analysieren und…
- Sie hatten Probleme Erkenntnisse von Daten zu erlangen, da sie Schwierigkeiten hatten, die Daten zu interpretieren.
Anstatt die Analyse zu durchdenken, tendieren viele dazu, sich hineinzustürzen nach dem Motto „Mal sehen, was passiert.“ Vielleicht haben Sie das selbst getan, ich habe es auf alle Fälle getan.
Ich stelle vor: Die „Spülbecken-Analyse“
Die Sache ist die, dass ich schnell gelernt habe, dass die Schnellstraße nirgendwo hinführt und eine große Zeitverschwendung ist. Ich nenne diese Vorgehensweise die „Spülbecken-Analyse.“
Warum? Nun ja, weil Sie auf gewisse Art und Weise wie vor einem Spülbecken stehen und versuchen, alles und jeden zu finden, wenn Sie können.
Für gewöhnlich erhalten Sie mit dieser Vorgehensweise die „gut zu wissen“-Insights oder die Erkenntnisse, die mit gesundem Menschenverstand nicht überraschen.
Letztendlich werden Sie sich fühlen wie die Mitarbeiter aus dem oben genannten Unternehmen – Sie gehen auf einen Angelausflug und Sie wissen nicht, ob Sie mit einem Fang nach Hause gehen.
Aber so muss es nicht sein.
Ein allgemeiner Prozess für die Social Data-Analyse
Ich analysiere Social Data seit mehr als zehn Jahren.
In diesen Jahren verfolgte ich mit den Tools, die mir zur Verfügung standen, unbewusst einem Prozess.
Erst früher in diesem Jahr überprüfte ich meine Angebote und Projektleistungen und erkannte dabei die instinktiven Schritte, die ich für eine Social Data-Analyse für Marketing Intelligence unternehme.
Das ist der Prozess, den ich mit meinen eigenen privaten Klienten nutze und mit denen ich mein Team schule, damit sie ihre eigenen Analysen durchführen können.
Dieser Prozess kann jetzt auch der Ihre sein.
1. Schritt: Ziele definieren
Wir starten mit der Frage, die Sie beantworten möchten und was Sie mit den Erkenntnissen anstellen wollen, sobald Sie diese haben.
Indem Sie diese zwei Zielfragen beantworten, legen Sie die Grundsteine, wie Sie diese Analyse durchführen können und welche Erkenntnisse Sie dafür benötigen. Sie fokussieren Sich dadurch auf die Daten, die wirklich wichtig sind.
Wenn Sie schon länger Social Data analysieren, dann wissen Sie, dass es zu viel „Rauschen“ gibt.
Dieser Lärm führt dazu, dass Sie unnötig abgelenkt werden und in der oben genannten Spülbecken-Analyse versinken. Damit es nicht dazu kommt, legen Sie vorab Ihre Ziele fest.
2. Schritt: Die Frage unterteilen
Mit Ihren zwei Antworten können Sie jetzt Ihre Frage dekonstruieren.
Nehmen Sie Ihre Fragen und brechen Sie sie in kleinere Segmente auf. Das ist sehr wichtig, weil es dabei hilft, die Daten in kleinere, relevante Teile zu unterteilen, damit Sie diese gut analysieren können.
3. Schritt: Keywörter und Phrasen
Nun können Sie sich an die Keywörter, Phrasen und Sprache machen.
Wir alle wissen, dass Social Listening abhängig von der „Suchanfrage“ ist, die Sie erstellen. Das ist die Phase, in der wir alle Informationen zusammentragen, die wir benötigen, um unsere Such- und Teil-Queries zu erstellen.
Um diese Phase genau durchzuführen, blicken Sie zurück und sehen sich an, wie Sie ihre Frage unterteilt haben. Sehen Sie sich die Sprache aus jedem Bereich an und sammeln Sie alle Keywörter, Phrasen und alles andere zusammen, das Sie benötigen, um die richtigen Daten zu erhalten.
4. Schritt: Die Suchanfrage erstellen
Jetzt ist es an der Zeit, die Suchanfrage zu erstellen. Das Schreiben der Suchanfrage auf einem hohen Niveau ist kompliziert, aber es ist eine Fähigkeit, die erlernt werden kann.
Die größte Stolperfalle, die ich in dieser Phase sehe, ist, dass die Suchanfrage zu weit gefasst wird. Besinnen Sie sich auf ihre ursprüngliche Frage und denken Sie darüber nach, wie Sie die Daten am besten sammeln können, um diese Frage beantworten zu können.
Zu viele Daten führen nur zu Verwirrung und können Sie schnell zurück zur Spülbecken-Analyse führen. Zu wenige Daten helfen allerdings auch nicht.
5. Schritt: Kriterien für die Segmentierung festlegen
Nachdem Sie die Suchanfrage geschrieben und die Daten mithilfe Ihres Tools gezogen haben, können Sie nun damit beginnen, die Daten zu segmentieren.
Diese Segmente beruhen darauf, wie Sie Ihre Frage in Schritt 2 unterteilt und die Phrasen und Keywörter, die Sie im 3. Schritt gesammelt haben. Gehen Sie zurück und beginnen Sie damit, die Teil-Queries zu erstellen.
Wenn Sie diesen Schritt nicht ordentlich durchführen, werden Sie abhängig von der „Volumen-Automatisierung“ und Sie werden nie an die Erkenntnis gelangen, nach der Sie suchen, weil sie versteckt ist.
6. Schritt: Unbekannte Segmente
Social Intelligence-Forschung wird angetrieben von unbefangenen Social Media-Gesprächen. Sie können nicht an jede Möglichkeit und Äußerung denken.
Den Prozess, den ich vorstelle, wird Ihnen dabei helfen, sich darauf vorzubereiten, aber es ist immer ein Teilstück der gesammelten Daten dabei, die nicht in Ihre Segmentierungskriterien passen. Das sind unsere unbekannten Segmente, in der interessantes zu finden ist.
Das sind die Segmente, von denen Sie nichts wissen. Dort liegt wahrscheinlich die Erkenntnis versteckt, an die Sie nicht gedacht haben.
Um an diese Erkenntnis zu gelangen, müssen Sie diese Daten nach einem Muster durchsuchen und ein neues Segment erstellen oder die Kriterien in den Segmenten, die Sie bereits erstellt haben, anpassen.
7. Schritt: Die Analyse
Wir sind nun bereit für die Analyse.
Anhand der segmentierten Daten ist es nun einfacher, mit ihnen zu arbeiten und diese zu analysieren.
Die Frage, die Sie beantworten möchten, diktiert die Analyse. Ich rate dazu, auf den Kontext der Kommunikation zu achten – eine Diskursanalyse aller Kommentare.
Ich gehe in diesem interaktiven PDF näher auf diesen Schritt ein und wie Sie diese ausarbeiten können.
8. Schritt: Interpretation
Ihre Arbeit ist mit der Analyse noch nicht getan. Sie müssen interpretieren, was sie bedeutet.
Ich kann oft beobachten, wie viele leicht zu messbare Metriken in einen Report gepackt und als Erkenntnisse verkauft werden. Das sind keine Erkenntnisse.
Diesen Schritt können Sie einfacher durchführen, wenn Sie den Prozess, den ich hier vorstelle, beachtet haben. Um das näher zu erklären…
- Sie wissen, was Sie beantworten möchten und was Sie mit den Erkenntnissen tun müssen – damit können Sie identifizieren, was wichtig für die finale Interpretation und das Reporting ist. Sie messen nicht die einfachen Dinge, Sie beantworten genau die Frage, die Sie gestellt haben.
- Sie haben die Frage unterteilt und aufgrund dessen die Daten unterteilt – Sie wissen so das Volumen der Gespräche für jedes Segment.
- Sie haben die Daten analysiert, um den Kontext herauszufinden, welcher die Gespräche antreibt – Das verrät Ihnen die Einzelheiten.
Dieser Schritt dreht sich darum, all dies zusammenzutragen und die ursprüngliche Frage zu beantworten.
9. Schritt: Zusätzliche Analysen
Es gibt Bereiche, die während der anderen acht Schritte nicht beachtet wurden.
Zum Beispiel wer spricht oder deren Standort.
Was kommt als Nächstes?
Ihr unmittelbar nächster Schritt sollte sein, die Suchen und Dashboards, die Sie bereits aufgesetzt haben, zu überprüfen und diesen Prozess anzuwenden. Betrachten Sie, ob Sie mehr machen können und passen Sie Ihr aufgesetztes Setup dem Prozess an.
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