Erfolg mit Daten aus sozialen Netzwerken – in jeder Phase

Wenn Sie Digital-Marketer sind, dürften soziale Netzwerke ein wesentlicher Teil Ihrer Marketingstrategie sein. Doch vielleicht kennen Sie die nächtliche Unruhe, die einen bei dem Gedanken beschleicht, den ROI aus den Social-Media-Aktivitäten vor dem versammelten Marketingmanagement rechtfertigen zu müssen. Falls es Ihnen so geht, sind Sie damit keineswegs allein. DMA-Studien zeigen, dass „nur 48 % aller Marketer der Meinung sind, dass soziale Netzwerke tatsächlich greifbare Erträge bringen“. Dabei ist es keine leichte Aufgabe, Social-Media-Daten zu erheben, umfassend zu analysieren und dann über verschiedene Plattformen hinweg miteinander zu verknüpfen, um den wirtschaftlichen Nutzen von Social-Media-Kampagnen zu demonstrieren.

Woher also soll man wissen, ob das Team die Leistung mit den richtigen Social-Media-Kennzahlen misst? Um diese Frage beantworten zu können, braucht man zunächst ein gewisses Verständnis der Probleme, die es zu lösen gilt. Vor der näheren Untersuchung Ihrer Daten müssen Sie Leistungsindikatoren (KPIs) definieren, die als Maßstab für die gesteckten Ziele dienen und auf Ihre Ertragszuordnungsmodelle abgestimmt sind. Jede soziale Plattform hat andere Benutzergruppen und unterschiedliche Definitionen für Kennzahlen wie Interaktionen, Reichweite usw. Auch die Berichtsformate unterscheiden sich von Netzwerk zu Netzwerk. Bevor Sie also Ihren Vorgesetzten über die Ergebnisse Ihrer Social-Media-Kampagnen berichten können, müssen Sie eine klare Vorstellung davon haben, was Sie mit diesen Kampagnen eigentlich erreichen möchten. Dazu braucht es klar definierte Ziele.

Bei der Überlegung, welche Social-Media-Kennzahlen wirklich wichtig sind, sollten Sie bedenken, dass manche KPIs womöglich gar nicht messbar sind. Wenn Sie keinen Zugriff auf die richtigen Daten haben, die Sie zur Messung eines KPI bräuchten, sollten Sie diese Kennzahlen in Ihrer Zielplanung solange ausklammern, bis die erforderlichen Daten zur Verfügung stehen. Wichtig ist es auch, zwischen verschiedenen Arten plattformeigener Kennzahlen unterscheiden zu können. Einige dieser Zahlen sind hilfreich, um den Einfluss auf geschäftliche Ziele zu messen – darunter Reichweite, Website-Besucher (wiederkehrende Besucher, Netto-Neubesucher), Website- oder App-Aktionen sowie die Kosten für diese Aktionen, wie z. B. Kosten pro Akquisition (Cost per Acquisition, CPA). Andere Kennzahlen sind womöglich nur aussagekräftig, wenn Klicks auf bestimmte Beiträge oder Ad Impressions mit geschäftskritischen Aktionen in Bezug gesetzt werden, als da wären: das Ausfüllen eines Formulars, die Angabe von Kreditkartendaten, ein Kauf im Onlineshop oder Ähnliches.

Je nachdem, wie ausgereift Ihre Analytics-Strategie ist, haben Sie die unten stehenden Fragen vielleicht schon beantwortet. Dennoch empfiehlt es sich, einen Blick darauf zu werfen und sie für Ihre Planung für 2019 im Hinterkopf zu behalten. Folgende Punkte sind zu berücksichtigen:

• Für welche Zwecke nutzen Sie Ihre Social-Media-Kanäle? (zur Steigerung der Markenbekanntheit, für Lead-Konversionen, für Interaktionen mit Kunden und Communitys usw.)
• Wie lauten Ihre Ziele für bezahlte Werbung in sozialen Netzwerken? Wie lauten Ihre Kampagnenziele?
• Lässt sich der Erfolg allein anhand von Plattformdaten bemessen oder sind dafür zusätzliche Datenquellen erforderlich?
• Wissen Sie, welche Benutzergruppen Ihre Website besuchen? Sind diese mit Ihren Social-Media-Followern vergleichbar?
• Können Sie für jeden Kunden die Kosten pro Akquisition (Cost per Acquisition, CPA) und den Lifetime Value (LTV) quantifizieren?

Formelle Social-Media-Kennzahlen setzen Datenpunkte voraus, die eine Rückverfolgung ermöglichen und anhand derer Kollegen und Vorgesetzte die Leistung im Auge behalten können.

Haben Sie erst einmal Kennzahlen definiert und auf Ihre Marketing-Analytics-Ziele abgestimmt, müssen Sie zur Messung Ihres Erfolgs nur noch auf Social-Media-Daten zugreifen und diese analysieren. Klingt einfach, oder?

Tatsächlich ist der Abruf von Erkenntnissen direkt über Twitter, LinkedIn und Facebook keine große Sache. Ganz anders sieht es aber aus, wenn plattformübergreifend Daten analysiert und Trends ermittelt werden sollen. Wenn Sie sämtliche Leistungsindikatoren in einer Gesamtansicht bündeln möchten, damit sich Social-Media-Daten dort gründlich und bequem analysieren lassen, müssen Sie die Daten dazu aus der Plattform exportieren.

Wie geht man nun eine eingehende Analyse von Social-Media-Daten an? Als Erstes sollten Sie ehrlich einschätzen, wie ausgereift Ihr Marketing-Analytics-Programm ist. Schon in einer frühen Phase sollte es möglich sein, grundlegende Leistungsdaten abzurufen und, aufgeschlüsselt nach Plattformen, in Berichten zusammenzufassen. Ist Ihre Analytics-Organisation dann weiter vorangeschritten, sollten plattform- und kampagnenübergreifende Berichte zu Social-Media-Daten im Gleichschritt erstellt werden können. Danach folgt der nächste Schritt: Sammeln Sie Erkenntnisse aus verschiedenen Plattformen und gleichen Sie Social-Media-Daten mit Benchmarks ab, die Aufschluss über den ROI der jeweiligen Plattform geben. Auf dieser Grundlage können Sie Ihr Budget planen. Falls die oben genannten Aspekte in Ihrem Social-Analytics-Programm bereits berücksichtigt sind, dürften Sie für kanalübergreifende Investitionsprognosen und regelmäßige ROI-Berichte für sämtliche Plattformen gut gerüstet sein.

Im Berichtswesen gibt es verschiedene Ansätze, die ebenfalls mit dem Reifegrad des Analytics-Programms zusammenhängen. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) ermöglichen den unmittelbaren, automatischen Zugriff auf Social-Media-Seiten und Werbedaten, sodass Sie alle diese Informationen an einem zentralen Ort einsehen können. Drittanbieter-Tools wie AdStage, SproutSocial oder HootSuite können Daten aggregieren und Ihnen mit entsprechenden Berichtsvorlagen dabei helfen, verschiedene Prioritäten zu setzen.

Ein Screenshot der Registerkarte „Overview“ (Überblick) in Hootsuite Analytics für Social-Media-Kennzahlen.

Andere APIs, die eine Verbindung zu einer BI-Plattform wie Tableau und zu Social-Media-Datenquellen herstellen, erleichtern den Datenabruf und die Erstellung übersichtlicher Dashboards mit aggregierten Daten für Ihr Team, Ihre Vorgesetzten usw. Wenn Sie in Tableau über eine API-Direktverbindung Social-Media-Dashboards erstellen, haben Sie Ihre Daten besser im Blick. Außerdem können Sie dann selbst entscheiden, wie die Daten visualisiert werden sollen – die Visualisierung lässt sich für bestimmte Zielgruppen anpassen, sodass eine überzeugende Datenstory entsteht. In dieser besonderen Konstellation müssen Dashboards nur ein einziges Mal erstellt werden. Die Aktualisierung erfolgt ganz automatisch monatlich oder vierteljährlich, je nach den Berichtsintervallen in Ihrem Unternehmen. Solche Dashboards liefern schnelle Erkenntnisse zum Erfolg bezahlter Werbung in sozialen Netzwerken, zum entsprechenden monatlichen Budget und zu allen möglichen sonstigen Kennziffern, die für Ihre Marketingabteilung relevant sind.

Wenn Sie verschiedene Plattformen miteinander vergleichen, sollten Sie auf Makro-Trends achten, insbesondere in unterschiedlichen Regionen. Treten Leistungsschwankungen saisonal auf, gibt es einen Zusammenhang mit Kampagnenstarts oder liegt die Ursache ganz woanders?

Sie können die Kosten pro Klick oder den CPA im Wochenverlauf ständig beobachten. So sehen Sie, ob es Hochs und Tiefs gibt, die Sie zu Ihrem Vorteil nutzen können – etwa zur täglichen Optimierung Ihrer Werbeanzeigen. Zeichnen sich neue Trends und Technologien ab, müssen Sie Ihre Strategie – und Ihre Berichte – natürlich dementsprechend anpassen.

Hier ein Beispiel für eine Marketing-Visualisierung, mit der Sie in Ihren Social-Media-Daten Muster ausfindig machen und Erkenntnisse daraus gewinnen können.

Anfang 2019 erscheint zudem ein Whitepaper über soziale Netzwerke. Darin finden Sie noch mehr Tipps zum Umgang mit Social-Media-Daten.

Zu den Trends, die sich 2019 am Business-Intelligence-Horizont abzeichnen, gehören Datenstorys. Dieser Trend betrifft auch die Erstellung von Social-Media-Berichten. Immer mehr Unternehmen stellen auf datengesteuerte Prozesse um, weshalb analytische Erkenntnisse einer immer bunter gemischten Benutzergruppe vermittelt werden müssen. Nach Ansicht von 75 % aller Teilnehmer einer Dresner-Marktstudie von 2018 sind Datenstorys „von kritischer oder großer Bedeutung für Business-Intelligence-Initiativen“. Analytics für soziale Netzwerke sind hier keine Ausnahme.

Ganz abgesehen davon, dass Mitarbeiter mit hoher Datenkompetenz derzeit äußerst gefragt sind, erleichtert die Fähigkeit, anhand von Daten eine Story erzählen zu können, anderen das detaillierte Verständnis von Social-Media-Leistungsindikatoren. Obendrein wächst so eine Kultur offener Konversationen über Kanäle oder Kampagnen. Beispielsweise darüber, wie man Kontext schaffen und Interaktionen steigern kann.

Je mehr Benutzer mit Ihren Daten interagieren, desto wichtiger wird ein Dateneigentümer, der sein Fach wirklich versteht. Selbstverständlich müssen im Umgang mit sozialen Netzwerken ethische Datenpraktiken beachtet werden. Dazu gehört die Einhaltung interner Ethikkodizes, der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und anderer Datenschutzvorschriften.

Angesichts gestiegener Governance-Anforderungen ist mit einem erhöhten manuellen Aufwand bei der Datenauswahl und -vorbereitung zu rechnen. Dies gilt allzumal im Hinblick darauf, wie die DSGVO die Erfassung, Verwaltung und Analyse von Daten von EU-Bürgern aus Facebook, LinkedIn, Twitter und anderen Plattformen verändert. Aggregierte Plattformdaten sind nach wie vor von größter Aussagekraft für andere Medien, die neue Zielgruppen erschließen oder potenzielle Veränderungen der Zielgruppe aufzeigen sollen.

Ganz gleich, wie neue Trends und veränderte Datenerhebungsmethoden auf Analytics für soziale Netzwerke durchschlagen – ein klares Verständnis der Ziele, die mit Social-Media-Kanälen erreicht werden sollen, und der zu lösenden geschäftlichen Probleme stellt Ihre Programme für bezahlte und unbezahlte Social-Media-Werbung auf ein festes Fundament. Zugleich demonstrieren Sie so Ihren Marketingvorgesetzten, dass Ihre Social-Media-Analytics datengestützt sind.