Ein Gastkommentar von Hermann Wimmer, President Europe, Middle East and Africa (EMEA), Teradata zu der Frage, wie Shopbetreiber und Hersteller die Socia-Media-Daten ihrer Kunden effektiv für ihr Geschäft nutzen können.

Social Media – wertvolle Daten fürs Marketing

Weltweit nutzen Menschen Facebook, Twitter und andere Plattformen, auf denen sie auch Produkte kritisieren oder hervorragenden Service loben. Einige Unternehmen versuchen bereits, dort mit ihren Kunden ins Gespräch zu kommen. Um unkonventionelle Marketingkampagnen auf diesen Plattformen erfolgreich durchzuführen, benötigen Unternehmen ein umfassendes und zugleich detailliertes Bild ihrer Kunden.

Zu diesem gelangen sie, wenn sie die neuartigen Social Media Daten mit vorhandenen kunden- und produktbezogenen Daten integrieren und analysieren, selbstverständlich nur im Rahmen der jeweils gültigen Datenschutz-Policy und mit Einwilligung der Nutzer. Angesichts der enormen Datenmengen und des zu erwartenden künftigen Datenwachstums lässt sich dies ohne überbordenden Personaleinsatz nur mit einem leistungsfähigen Data Warehouse effizient erreichen.

Internetnutzer produzieren viel Text: Von Konzertberichten bis hin zu Kritik oder Lob an Produkten und Unternehmen. Social Media-Plattformen wie Twitter und Facebook haben diesem virtuellen Meinungsaustausch eine zusätzliche Dynamik verliehen. Noch nie konnten Unternehmen so leicht sehen, was ihre Kunden wirklich denken!

Sentiment Analysis – wertvolle Erkenntnisse aus der Datenflut ziehen

Mit leistungsfähigen Textanalyse-Tools lassen sich Meinungen zuverlässig als positiv, neutral oder kritisch kategorisieren und in Analysen einbeziehen. Der größte auf Unterhaltungselektronik spezialisierte US-Einzelhändler Best Buy beispielsweise bietet den Kunden auf seinen eigenen Seiten die Möglichkeit an, Produktbewertungen zu schreiben und ihre Freunde via Facebook und Twitter darauf aufmerksam zu machen. Die Analyse der Kommentare zeigt Best Buy, warum bestimmte Artikel bei Kunden beliebt sind und andere nicht. Das Sortiment lässt sich so präzise an die Kundenwünsche anpassen. Zudem kann Best Buy wertvolle Einblicke in die Netzwerke seiner Kunden gewinnen.

Social Network Analysis – im Stimmengewirr Meinungsführer heraushören

Meinungsführer zu identifizieren ist eine weitere vielversprechende Chance der Analyse von Social Media Daten. Das kann zu überraschenden Erkenntnissen führen: Eine scheinbar unprofitable Kundenbeziehung könnte sich durch Einbeziehung der Vernetzung des Kunden als höchst wertvoll erweisen. Schließlich könnte dieser Kunde von seinen Freunden als Experte wahrgenommen werden, der für seine vertrauenswürdigen Empfehlungen bekannt ist. Solche Meinungsführer finden sich beispielsweise auch auf Twitter.

Dort bietet der Computerhersteller Dell exklusiv über einen Twitter-Kanal Gutscheine an, mit denen Kunden einen Preisnachlass für bestimmte Produkte erhalten. Durch eine Analyse aller Twitter-Nachrichten, die Gutscheine enthalten, ließen sich einflussreiche Meinungsführer identifizieren, die Gutscheine an ihre Bekannten weiterleiten. Um diese wertvollen Multiplikatoren enger an das Unternehmen zu binden, könnten sie für ihre Markentreue belohnt werden – beispielsweise mit einem Geschenk, das ihren persönlichen Vorlieben entspricht.

Die Zukunft des Kundendialogs

Die genannten Beispiele zeigen erfolgreiche Nutzungen von Social Media Daten für das Marketing. Doch das Potenzial ist weit größer. Um es auszuschöpfen, benötigen Unternehmen auch künftig eine leistungsfähige Data Warehousing-Infrastruktur, die sie dabei unterstützt, einen personalisierten und konsistenten Kundendialog in Echtzeit über die gesamte Bandbreite der Interaktionskanäle zu führen.

Wenn Unternehmen Social-Media-Daten mit herkömmlichen kundenbezogenen Daten aus Contact Centern und Online-Interaktionen verknüpfen, können sie während dieses Dialogs verlässliche Entscheidungen treffen, die sowohl zu ihrem als auch zum Vorteil des Kunden beitragen.

Ein Beispiel: Bei einem durchschnittlichen Online-Kauf vergehen vom ersten Betrachten des Artikels bis zum Bestellen 33 Stunden. Oft legen Kunden Produkte in den Warenkorb, brechen den Vorgang aber ab. Meist kehren sie später zurück und schließen den Kauf ab. Wenn nicht, könnte das Marketingressort einem Kunden künftig, wenn er sich auf Facebook einloggt und ein so genannter „Fan“ des Unternehmens ist, zusätzliche Angebote unterbreiten und so den Kauf versüßen.

CRM-Suiten der neuesten Generation leisten dies bereits heute effizient und ohne überbordenden Personalaufwand. Der Teradata Relationship Manager beispielsweise erfasst Kontakthistorien präzise, so dass bei Folgekontakten Marketingbotschaften und Angebote sowie die Form der Kontaktaufnahme genau an die Kundenbedürfnisse angepasst werden können. Außerdem bietet er analytische Funktionen, mit denen sich selbst für anonyme Besucher personalisierte Angebote nahezu in Echtzeit erstellen lassen.

Die Software wertet dazu deren Verhalten und Reaktionen aus und nutzt diese Informationen für die weitere Interaktion. So können Unternehmen über alle Kanäle hinweg hunderte ereignisbasierter Kampagnen für genau definierte Zielgruppen bis auf Mikrolevel parallel durchführen.

Die Software erleichtert auch die bislang schwierige Ergebnisanalyse von Multikanal-Kampagnen: Die Performance unterschiedlicher Medien lässt sich komfortabel analysieren und in beliebigem Detaillierungsgrad veranschaulichen. Diese riesigen Datenmengen, die auch künftig weiter wachsen werden, lassen sich nur mit einem leistungsfähigen und skalierbar ausgelegten Data Warehouse effizient analysieren.

Neue Diskussions-Plattform

Auf der von Teradata eingerichteten Plattform „Socialization of Data“ zeigen Business- und Datenanalyse-Experten, wie Unternehmen diese neuartigen Daten allen Mitarbeitern zur Verfügung stellen und von der Social-Media-Revolution profitieren. Dort wird auch darüber diskutiert, wie sich ortsbezogene Daten von Handys und Smartphones sowie das „Internet der Dinge“ gewinnbringend für die Kundeninteraktion nutzen lassen.