„Es gibt keine Best Practice, um den Erfolg von Social-Media-Kampagnen zu messen“, lautet das ernüchternde Fazit von Prashant Suryakumar auf der Social-Media-Internetplattform Mashable.com. Denn das Verhalten von Käufergruppen sei dynamisch und abhängig von den Begleitumständen. Es sei schwierig, wenn nicht gar unmöglich, eine einzige Lösung zu entwickeln, die für alle passt.
Dennoch kann der Social-Media-Experte des Datenanalyse-Unternehmens Mu Sigma mit Sitz in Chicago und im indischen Bangalore mit einigen Messgrößen und Bewertungskriterien aufwarten. Zunächst aber ist es nötig, dass die Unternehmen in eine Infrastruktur investieren, die es ermöglicht, dass diese die entsprechenden Daten erfassen, messen, analysieren und optimieren können. Praktisch heißt dies, dass die im Internet aktiven Firmen zunächst ein Monitoring betreiben müssen, wofür es bereits einige kostenlose und kostenpflichtige Tools gibt. Weil über Social Media die Kunden ja auch Rückmeldungen an die Unternehmen geben können, ist es wichtig, dass diese die dabei geäußerten Wünsche und Meinungen auch aufnehmen und in auswertbare Daten umsetzen können.
Und dies sollte dann recht schnell passieren – Online-Kommunikation dauert in der Regel gerade einmal einen oder zwei Tage. Programme zur Tendenzanalyse von Texten können automatisch die darin geäußerte Haltung als positiv oder negativ erkennen und zusammenfassen. Denn wie die Stimmungslage am Ende einer Kommentar-Kette aussieht, ist für das Unternehmen wichtiger, als die einzelnen Kommentare auszuwerten.
Die Social-Media-Forschung hat allerdings auch noch einige weiße Flecken auf der Landkarte zu verzeichnen, gibt Experte Suryakumar zu bedenken. So fehlen etwa Kriterien, um die Meinungsführer in einer Online-Gemeinschaft erkennen oder das Engagement der Nutzer analysieren zu können. Auch sind bisher die meisten Versuche von Unternehmen gescheitert, einen künstlichen Hype für eigene Produkte dadurch zu erzeugen, dass sie sich selbst in die Diskussionen der Online-Gemeinschaften einmischen. Eher müssten soziale Netze als eine Art Nachbildung natürlicher Interaktionen in der realen Welt verstanden werden. Eine zu starke Kontrolle der nutzergenerierten Inhalte könnte die natürlich gewachsenen Struktur der Netzwerke stören, schreibt Prashant Suryakumar.
Schließlich sollten die Unternehmen nicht die Gelegenheit verpassen, die Hinweise der Online-Nutzer für die Produktentwicklung zu nutzen. Die „Intelligenz der Masse“ hilft dabei, Waren zukünftig genauer auf die Wünsche der Kunden zuzuschneiden. Weil sich die Menschen dann mit dem Produkt auch stärker identifizieren können, erhöht dies zugleich die Kundenbindung.
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