Soziale Netzwerke sind nach wie vor leistungsstarke Plattformen für Unternehmen, die ihre Marken aufbauen, mehr Nutzer anziehen und Kunden binden wollen. Durch Upselling-Möglichkeiten, Anreize und neue Funktionen generieren Social-Media-Plattformen unglaubliche Mengen an Einnahmen für diese Unternehmen. Aber was ist noch wertvoller als das Geld, das durch diese Netzwerke hereinkommt? Die Antwort lautet: Big Data.
Der Bericht Digital Universe with Research & Analysis von EMC prognostiziert, dass das Volumen von Big Data in der Welt folgende Werte erreichen wird 44 Billionen Gigabyte bis 2020 erreichen wird. Das ist eine Menge Informationen, die die Werbebranche und Vermarkter nutzen können, um effektivere Marketingkampagnen in den sozialen Medien zu erstellen.
In den falschen Händen können diese Daten enthalten sein und die persönlichen Daten von Millionen von Nutzern in Gefahr bringen. Data Mining kann sogar dazu verwendet werden, die Politik zu beeinflussen. Wenn sie für gute Zwecke eingesetzt werden, können Vermarkter durch die Nutzung von Big Data ein personalisierteres Erlebnis für ihre Nutzer schaffen und den Unternehmensgewinn steigern.
Was ist Social Media Mining?
Anders als Data Mining, Social Media Mining "wenn ein Unternehmen oder eine Organisation Daten über Nutzer sozialer Medien sammelt und diese analysiert, um Rückschlüsse auf die Populationen dieser Nutzer zu ziehen", so die Yale Rechtsfakultät. Dieses neuartige Studiengebiet hat sich in den letzten Jahren durch die gleichzeitige Verbesserung der Datenwissenschaft, der künstlichen Intelligenz und des User Experience (UX)-Designs explosionsartig entwickelt. Die Ergebnisse des Social Media Mining werden für gezielte Marketingkampagnen für bestimmte Zielgruppen verwendet.
Prädiktive Analysen werden bei Vermarktern immer beliebter, und Big Data spielt dabei eine große Rolle. Mit Predictive Analytics können Marketingfachleute nicht nur das Verhalten von Verbrauchern vorhersagen, sondern die Erkenntnisse aus ihren Datenanalysen auch für andere Marketingmethoden wie A/B-Tests nutzen. Mit den richtigen Analysetools lassen sich nicht nur Anzeigen, sondern auch Landing Pages, Sonderangebote, Tests und E-Mail-Kampagnen personalisieren. Durch die Menge an Daten im Vorfeld werden Markteinführungen schneller, reibungsloser und liefern bessere Ergebnisse. Diese Ergebnisse führen zu wertvollen Erkenntnissen darüber, wie bestimmte demografische Gruppen oder Nutzerprofile mit bestimmten Inhalten umgehen, was wiederum Einfluss auf zukünftige Kampagnen hat.
Die ethische Frage
Fast drei Jahre sind vergangen, seit die Cambridge Analytica Vorfall, dem Skandal um die Datenpanne, bei der Millionen von Nutzerprofilen ohne Erlaubnis ausgewertet wurden, um die Wahlen 2016 zu beeinflussen. Facebook wies die Behauptung zurück, das Unternehmen habe von dem Vorfall auf seiner Plattform gewusst, und versäumte es, angemessene rechtliche Schritte einzuleiten. Was dann folgte, war ein Blutbad im Kongress, bei dem die Gesetzgeber gegen den Tech-Giganten vorgingen (dies war nicht der erste Datenschutzverstoß von Facebook). Was Cambridge Analytica betrifft, so meldete das Unternehmen Konkurs Konkurs angemeldet. Die New York Times berichtete gestern über die Veröffentlichung von zwei detaillierten Memoiren von den Whistleblowern Christopher Wylie und Brittany Kaiser, die früher für Cambridge Analytica tätig waren, veröffentlicht, in denen die ehemaligen Mitarbeiter ihre Erfahrungen bei der Arbeit für das Unternehmen während des Debakels schildern.
Infolge des Datenschutzskandals hat die Gesetzgebung ihren Griff auf Big Tech verschärft. Amazon, Google und Apple haben im Laufe der Jahre ihren Anteil an Datenschutzverletzungen gehabt. Das jüngste Unternehmen, das wegen Verstößen gegen den Datenschutz und gegen Genehmigungen unter Beschuss geraten ist, ist YouTube. Die weltweit beliebteste Videomarketing-Plattform wurde gerade zu einer Geldstrafe von 170 Millionen Dollar für die Verletzung der Datenschutzrechte von Kindern, so die Federal Trade Commission. YouTube, eine Tochtergesellschaft von Google, verstieß gegen den Gesetz zum Schutz der Privatsphäre von Kindern im Internetauch bekannt als COPPA.
Während diese Ereignisse negative Folgen für Verbraucher, Vermarkter und Technologen haben, kann Data Mining die Kundenerfahrungsstrategie durch besseres Social Media Marketing verbessern. Durch die Berücksichtigung eines angemessenen Datenschutzprotokolls können Unternehmen die Möglichkeiten des Social Media Mining nutzen, um eine größere Kundenzufriedenheit zu erreichen.
Die Vorteile der Nutzung von Big Data im Social Media Marketing
Die Nutzung von Big Data in sozialen Medien hat viele Vorteile. Einige Beispiele sind die folgenden:
- Stärkere strategische Entscheidungsfindung. Der Einsatz von Big Data im Social Media Marketing hilft dabei zu verstehen wie die Nutzer Ihre Marke wahrnehmen, welche Nutzer legitim sind und angesprochen werden sollten, welche Inhalte tatsächlich konvertieren, wo und zu welchen Tageszeiten Marktsegmente angesprochen werden sollten. Die Vogelperspektive auf die Demografie macht die Erstellung einer Strategie einfacher und präziser. Mit den aus dem Social Media Mining gewonnenen Daten können Kampagnen so geplant werden, dass sie die Erwartungen der Kunden erfüllen.
- Marktanalyse in einem größeren Zusammenhang. Big Data gibt uns einen detaillierten Überblick darüber, wie unsere Konkurrenten vorgehen. So wie Sie Marktforschung über Ihre eigenen Nutzer betreiben würden, können Sie mit den richtigen Tools dasselbe für Ihre direkte und indirekte Konkurrenz tun. Im Markenmarketing ist es üblich, Funktionen, Verkäufe und andere Strategien aufzurufen und zu wiederholen, um Kunden an sich zu binden. Informationen, die aus Analysen gewonnen werden, können aktuelle oder potenzielle Kunden ansprechen.
- Bessere Produktkenntnisse. Soziale Medien sind eine großartige Möglichkeit, um herauszufinden, was Ihre Nutzer über Ihr Produkt denken. Wenn Sie dieses Feedback mit Hilfe von Data Mining auswerten, erhalten Sie eine bessere Vorstellung davon, was Ihr Publikum wirklich von Ihrem Produkt erwartet, und können so ein besseres Produkt entwickeln und gestalten. Diese Daten können Ihrem Team auch dabei helfen, stärkere Influencer-Marketing-Strategien zu entwickeln - eine Marketingstrategie, die die Macht des sozialen Einflusses und der Mund-zu-Mund-Propaganda in großem Umfang nutzt - für Ihre nächste Produkteinführung, indem Sie sortieren, welche Profile gefälscht sind und es sich lohnt, sie anzusprechen.
- Verbesserte Personalisierung der UX. Personalisierung ist eine unglaubliche UX-Strategie, um die Kundenerfahrung (CX) zu verbessern. Unternehmen wie Amazon verlassen sich auf Dateneinblicke, um Upselling-Kunden zu gewinnen und ein besseres Serviceerlebnis zu schaffen. Durch die Nutzung der Daten, die aus den Klicks und der Interaktion mit der App gesammelt werden, können Vermarkter mit kuratierten Inhalten reagieren, die auf der Grundlage dieser Informationen bestimmte Nutzerprofile ansprechen. Das Ergebnis? Eine vollständig auf den Kunden zugeschnittene UX und Munition für Ihr Marketingteam, um zielgerichtete Social-Media-Kampagnen zu erstellen, die erfolgreich sind.
Mithilfe von Big Data können Sie stärkere Personas erstellen. (Entnommen aus SocialBakers)
Wie man eine Big-Data-Strategie für soziale Medien entwickelt
Zunächst einmal sollten die unstrukturierten Social-Media-Daten mit den bereits vorhandenen strukturierten Daten - wie den Kundendaten - verknüpft werden, um mit Big Data verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen", erklärt James Warnerein Business-Intelligence-Analyst bei Nexsoftsys. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse kann dann eine Social-Media-Strategie entwickelt werden. Entscheiden Sie sich für die bestmögliche Strategie, die die wichtigsten Erkenntnisse berücksichtigt, um wirklich verbraucherorientierte Ergebnisse zu erzielen.
Da die Strategie bereits festgelegt ist, kommt nun die Erstellung von Inhalten ins Spiel. Bestimmen Sie, welche Inhalte die größte Wahrscheinlichkeit haben, bei Ihren Nutzern auf positive Resonanz zu stoßen. Wertvolle Inhalte sind entscheidend für den Erfolg Ihrer Social-Media-Marketing-Strategie. Nehmen Sie diese Phase bei der Ausarbeitung von Inhalten ernst. Als Nächstes müssen Sie Ihre Zielgruppe ansprechen, sobald die Inhalte fertig sind. Ausgehend von den Erkenntnissen der zuvor durchgeführten Analyse ist es einfach, das anzusprechende Nutzersegment zu ermitteln. Auf diese Weise wird ein sehr präzises Ergebnis erzielt.
Schließlich die Ausführung. Mit den richtigen Inhalten aus der Analyse können Sie die Wirksamkeit der Analyse, der Kampagne und der Gesamtstrategie überprüfen. Nach der Durchführung sollten Sie Ihre Kampagne sofort mit früheren Bemühungen vergleichen. Beginnen Sie sofort mit dem Sammeln von Daten, um Feedback darüber zu erhalten, was funktioniert, was positive oder schlechte Reaktionen hervorruft, und machen Sie sich währenddessen Notizen, um die Kampagnen in Zukunft bei Bedarf zu optimieren. Diese detaillierten Beobachtungen werden dazu beitragen, Ihre Strategie im Laufe der Zeit zu verfeinern und Ihrem Marketingteam dabei helfen, eine leistungsstarke Social-Media-Marketingstrategie zu entwickeln, die mithilfe von Big Data einen hohen ROI erzielt.
Der Mitnahmeeffekt
Die Analytik hat schon immer den Erfolg von Unternehmen weltweit bestimmt. Bevor Computer der Öffentlichkeit zur Verfügung standen, berechneten Menschen Kennzahlen auf der Grundlage von Medienwerbung, Umfrageergebnissen und Finanzdaten. Was Monate oder Jahre gedauert hätte, kann mit der Datenanalyse zu einem Bruchteil der Kosten erledigt werden. Der Erhebungsprozess ist automatisiert und die Speicherkapazitäten der Technik sind viel höher als in früheren Jahren, so dass Mining in großem Umfang möglich ist.
Die Kunst besteht darin, sicherzustellen, dass in diesem Rauschen die richtigen Daten gesucht, gesammelt und verwendet werden, um die Bedürfnisse der Nutzer zu erfüllen. Nutzt Ihr Unternehmen das volle Potenzial von Big Data in Ihrer Marketingstrategie für soziale Medien? Wenn nicht, lassen Sie ernsthafte Unternehmenseinnahmen auf dem Tisch liegen.
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Über ProcessMaker
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