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Zuhören, verstehen, agieren

Von: Karsten Winkler am 16.02.2011

Soziale Netzwerke haben an Markt- und Meinungsmacht gewonnen. Für Unternehmen sind wichtige Einfluss- und Feedback-Kanäle entstanden – doch viele herkömmliche Monitoringsysteme ermöglichen nur den Blick in den Rückspiegel. Social Media Analytics kann dagegen als Grundlage für den vorausschauenden Umgang dienen.

„Märkte sind Gespräche” heißt es schon im Cluetrain-Manifest von 1999, das heute als theoretische Vorwegnahme des Social Media-Phänomens gilt. So ist es nur folgerichtig, dass Unternehmen diesen Gesprächen zuhören und sie inhaltlich erfassen, um auf ihren Märkten zu agieren. Noch sind allerdings die wenigsten dazu in der Lage. Während die Firmen derzeit die sozialen Netze vor allem als neue Marketingkanäle erkennen, kommt die strategische Analyse der Social Media-Kommunikation bei den meisten noch zu kurz. So berichtet beispielsweise eine im Dezember 2010 veröffentlichte Studie von Harvard Business Review Analytic Services, dass Social Media für die große Mehrheit von Unternehmen mehr Blindflug als geordnete Marketingdisziplin ist. Rund 2.100 Unternehmen wurden im Zuge der Studie befragt – und drei Viertel von ihnen wissen nicht, wie sich ihre wertvollsten Kunden im Netz über sie äußern. Analysewerkzeuge für Social Media kommen nur in Einzelfällen zum Einsatz, so gut wie keines der befragten Unternehmen hat überhaupt Erfahrung mit der Analyse von Kundenmeinungen in Online-Plattformen. Gerade sieben Prozent versuchen aktuell, Social Media in ihre Marketingstrategie oder ihre analytischen CRM-Systeme zu integrieren.

Analyse statt Monitoring Gleichzeitig sind den Unternehmen ihre internen Defizite in Sachen Social Media durchaus bewusst: So wollen in den nächsten zwei bis drei Jahren 36 Prozent der befragten Firmen Kundenmeinungen analysieren, etwa 33 Prozent planen den Einsatz von Lösungen für das Social Media-Monitoring und 27 Prozent haben vor, Predictive Analytics, also Lösungen zur Prognose des künftigen Kundenverhaltens, bei der Auswertung von Social Media-Inhalten einzusetzen.

Dieser Schritt ist konsequent und längst überfällig. Haben Unternehmen anfangs noch mit Social Media gespielt, um sich mit ihren Gesetzen und Mechanismen auseinanderzusetzen, muss es jetzt darum gehen, die neuen Kanäle in die CRM-Gesamtstrategie einzubinden. Unternehmen, die einen geschlossenen Marketingkreislauf aus operativem und analytischem CRM verfolgen, stehen also vor der Aufgabe, Social Media- Informationen genauso selbstverständlich in ihren Kreislauf einzuspeisen, wie das Feedback aus den Call Centern oder Responsedaten zu Mailing-Kampagnen.

Die meisten Unternehmen betreten mit diesem Schritt Neuland. Bislang haben sie in der Regel eigene oder selbst erhobene Daten analysiert, um das Marketing und die Kundenansprache zu überwachen und zu steuern. Diese Daten liegen homogen vor, die entsprechenden Systeme und Methoden sind vorhanden und erprobt. In dieser Hinsicht ist der Bereich Social Media anders gelagert, und das ist die große Herausforderung: Hier geht es um externe Informationen, die zwar immerhin digital, aber im höchsten Maße unstrukturiert sind. Gefragt sind deshalb Softwaresysteme, die in der Lage sind, Ordnung in das scheinbare Chaos zu bringen. Sinnvollerweise setzen solche Lösungen dafür etwa auf Text Analytics. Das sind spezielle linguistische, statistische und prognoseorientierte Verfahren, mit denen sich unstrukturierte Textmengen automatisch erschließen lassen. Sie reichern sie zudem mit strukturiert auswertbarer Zusatzinformation an und werden auch zur Vorhersage künftiger Entwicklungen eingesetzt. Dabei sollte sich die Lösung jedoch nicht als komplexes Statistikwerkzeug präsentieren: Einfache und intuitive Bedienbarkeit durch die Fachanwender in CRM und Marketing ist Pflicht, damit Analyseergebnisse zügig in der Call Center-Praxis laufenden Betrieb nicht übermäßig beansprucht werden.

Gezielt in den Dialog treten

Unternehmen müssen, der Prämisse „Märkte sind Gespräche” folgend, wissen, wie ihre Marken, Produkte und Dienstleistungen bei ihren Zielgruppen ankommen. Sie müssen wissen, ob es akute Probleme gibt, wo Verbesserungsbedarf besteht und welche Trends sich in der öffentlichen Meinung abzeichnen. Lösungen für Social Media-Analytics, wie beispielsweise von Sas, können Unternehmen dabei unterstützen, das Verhalten und die Äußerungen der Kunden im Social Web zu beobachten und auszuwerten. Textkategorisierung, Erkennung relevanter Konzepte und Tonalitätsanalyse sind dabei stets die Basis. Dabei muss die Lösung auch in der Lage sein, mit Szeneund Jugendsprache, mit Abkürzungen und Slang umzugehen. Eine entsprechende Software sammelt und archiviert Content, analysiert ihn laufend und liefert schließlich Entscheidungsvorlagen für die Fachabteilungen und das Management. Dafür werden Inhalte aus populären Netzwerken wie Facebook und Twitter automatisch erfasst und mithilfe von Text Analytics-Verfahren untersucht. Das gilt auch für Portale, auf denen Verbraucher ihre Erfahrungen im Umgang mit Unternehmen und Produkten diskutieren, und andere Social Media-Plattformen.

DER BLICK NACH VORN
Entscheidend für die Abgrenzung von Social Media-Analytics zu herkömmlichen Lösungen für das Social Media-Monitoring ist der Blick nach vorn. Der bisher gängige passive Blick in den Rückspiegel, der zeigt, was bereits Geschichte ist, hilft zu wenig und zu spät. Um in der schnellen Dialogkultur der sozialen Medien Schritt halten zu können, brauchen Unternehmen Informationen in Echtzeit sowie eine Bewertung ihrer Relevanz für künftige Entwicklungen. Nur dann können sie in den Dialog mit ihren Zielgruppen eintreten und sich in den Meinungsbildungsprozess im Social Web einbringen. Die Social Media-Lösung darf aber nicht abgekoppelt vom Rest des CRM laufen, die Einbindung in die bestehenden Systeme über eine direkte Schnittstelle ist Pflicht. Auf diese Weise lassen sich Erkenntnisse über Wechselwirkungen zwischen Online- und Offline-Aktivitäten gewinnen sowie künftige Aktivitäten mit diesem Wissen entsprechend planen und aufeinander abstimmen. Da Social Media zudem keine Grenzen kennt, sollte eine solche Lösung möglichst viele Sprachen unterstützen.

Mithilfe von Text Analytics ist es möglich, diese natürlichsprachigen Web-1.0- und Web-2.0-Inhalte automatisch zu strukturieren und sie so nutzbar für das CRM zu machen, etwa im Call Center. Eine konsistente und qualitätsgesicherte Kategorisierung des Contents macht einerseits die darin diskutierten Themen inhaltlich auswertbar. Über eine so genannte Konzeptextraktion lässt sich zum anderen auch erkennen, von wem oder was im Text die Rede ist. Und schließlich weist eine Sentiment-Analyse dem gesamten Text oder einzelnen, in den Texten erwähnten Marken- beziehungsweise Produkteigenschaften, jeweils einen positiven, neutralen oder negativen Ton zu. So hilft Text Analytics zum Beispiel, Themenkomplexe zu identifizieren und zu priorisieren, die für die Markenreputation eines Unternehmens oder den Kundenservice entscheidend sind und daher gut beobachtet werden sollten.

Darüber hinaus unterstützt Social Media- Analytics Unternehmen dabei, die für sie einflussreichsten Fürsprecher und auch Kritiker im Web zu identifizieren und ihre Bedeutung zu bestimmen. So lässt sich etwa der Einfluss bestimmter Akteure über mehrere Plattformen hinweg untersuchen und darstellen, auch mit Blick darauf, wie sehr sie in der Lage sind, ihre Freunde, Follower und andere Anhänger zu mobilisieren. Speziell für Twitter gibt es dafür entsprechende Lösungsmodule, mit denen Unternehmen den Microblogging-Dienst in Echtzeit verfolgen und das für sie relevante Gezwitscher herausfiltern können. Die so identifizierten Tweets werden automatisch und durch einen Workflow-Prozess priorisiert an die zuständigen Stellen oder Call Center-Mitarbeiter weitergeleitet. Un ternehmen haben auf diese Weise eine Möglichkeit, den Kundendialog über soziale Medien gezielt auszubauen. Kommt es zu Problemen im Social Web, von einzelnen Unmutsbekundungen bis hin zum ausgewachsenen so genannten „Shitstorm”, kann eine entsprechende Lösung solche Entwicklungen bereits in einem sehr frühen Stadium erkennen und davor warnen. Ein Frühwarnsystem sendet dazu entsprechende Nachrichten an die Verantwortlichen im Unternehmen, die sich über ihre Benutzeroberfläche ein Bild von der Situation machen und entsprechende Gegenmaßnahmen einleiten können.

Karsten Winkler

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