Die Analyse von Verbraucherdaten in Unternehmen führen meist die Marketingteams durch.

Sie gewinnen Erkenntnisse für die Zielgruppenansprache, die Kampagnenauswertung oder erhalten Einblicke wie Verbraucher die eigene Marke und die der Wettbewerber wahrnehmen.

Mit der zunehmenden Digitalisierung erkennen aber immer mehr Unternehmen, dass diese Daten nicht nur wertvoll für die Marketingabteilungen sind. Doch wie können diese Daten und Tools, die eigentlich in erster Linie nur von einer Abteilung genutzt werden, unternehmensweit gewinnbringend eingesetzt werden? Wie können Sie auf Szenarien angewandt werden, die über das Kampagnentracking und die Content-Strategie hinausgehen?

Dazu haben wir Alex Jones gefragt. Sie arbeitet bei Brandwatch als Research Analyst und unterstützt einige unserer größten Kunden dabei, wie sie Brandwatch am besten unternehmensintern implementieren können, unter anderem auch für die Produktentwicklung. Ein Anwendungsfall, der laut ihrer Erfahrung immer häufiger angefragt wird.

Alex hebt zu Beginn des Gesprächs hervor, dass Brandwatch durch die zusätzlichen Datenquellen, die wir im Laufe der Zeit hinzugefügt haben, eine immer wertvollere Quelle für Produktteams geworden ist.

„Heute kann Brandwatch so viel mehr als nur Social Listening. Durch unsere kontinuierliche Entwicklung, Akquisitionen und Fusionen haben wir unsere Lösungen weit über Social Media hinaus um Datenquellen wie Reviews, BuzzSumo und andere erweitert. Diese Quellen können Produktteams wichtige Insights liefern, um jeden Customer Touchpoint zu verstehen.“

Alex Jones, Research Analyst bei Brandwatch

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Feedback sammeln

Zu Beginn einer jeden Analyse sollte überlegt werden, was abgedeckt werden soll. Welche Daten benötige ich? Welche Quellen sollte ich einbeziehen? Welche Fragen will ich mit dieser Analyse beantworten? Sollte die Analyse nur einmalig erfolgen oder das Setup für ein kontinuierliches Reporting genutzt werden? Damit sich Teammitglieder, die sich mit der Analyse befassen, nicht verzetteln und das Reporting an die Entscheidungsträger mit nicht hilfreichen Zahlen und Metriken füllen, sollte die Zielsetzung im Vorfeld klar definiert werden.

Der wertvollste Punkt für die Produktteams aus den Verbraucherdaten ist natürlich Feedback zu ihren Produkten. Was ist positiv und negativ? Was sind die UPS aus Verbrauchersicht und an welchen Stellen gibt es Verbesserungspotenzial? Das Einholen von Feedback kann aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Das können Social-Media-Posts von Verbrauchern sein, die ungefragt ihre Erfahrungen und Meinungen mit ihrer Community teilen oder sich direkt an den entsprechenden Social-Media-Account des Unternehmens richten, Erfahrungsberichte in Blogs und Foren oder Rezensionen auf Bewertungsseiten.

Damit nicht alle Insights mühselig aus verschiedenen Quellen zusammengetragen und analysiert werden müssen, nehmen Lösungen, wie Brandwatch Consumer Research, die mehrere Quellen abdecken und die Analyse an einem Ort ermöglichen, viel Arbeit und Zeit ab. Nach dem Sammeln von Feedback-Daten steht im nächsten Schritt die Analyse der Daten. Dabei können diese in verschiedene Themen kategorisiert werden, z. B. die Gegenüberstellung von positiven und negativen Gesprächen, das Einteilen in verschiedene Verbrauchergruppen anhand von verschiedenen Faktoren, wie etwa der Standort, Berufsgruppe oder Interessen, oder die Einteilung in verschiedene Produkteigenschaften.

Wenn z. B. eine bestimmte Berufsgruppe häufiger ein bestimmtes Produktfeature lobt als andere kann die Marketingabteilung gezielt für diese Berufsgruppe entsprechende Werbung schalten. Werden in den Gesprächen bestimmte Produkteigenschaften besonders häufig positiv erwähnt, dann kann die Verpackung angepasst und diese in Zukunft stärker hervorgehoben werden.

Leitfaden: Verbraucher-Insights für die Produktentwicklung einsetzen

Lesen Sie unseren kostenlosen Guide und erfahren Sie unter anderem:

  • Wie Sie all Ihre relevanten Produktdaten an einem Ort sammeln und analysieren können
  • Die besten Insights auf Review-Daten herausholen können
  • Die Daten nicht nur für die Fehlerbehebung zu nutzen, sondern die Erkenntnisse zu nutzen, um bessere Produkte und Lösungen anbieten zu können

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