A fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte Praxis

Social Media Monitoring: A fool with a tool is s5ll a fool

Was Versicherungen aus Monitoring lernen können am Beispiel der Allianz

Zielsetzungen von Social Media Monitoring

9. Oktober 2013 2 Social Media Monitoring: A fool with a tool is still...

Operative Zielsetzungen

•  Frühwarnsystem vor Shitstorms

•  Kommunikation mit Kunden bzw.

Stakeholdern

•  Lead-Generierung

•  …

Strategische Zielsetzungen

•  Grundlage für die Entwicklung der

Social Media (Marketing) Strategie

•  Werkzeug zur Erfolgsmessung von

Kampagnen

•  Unterstützung der Marktforschung

zur Verbesserung von Produkten /

Dienstleistungen

•  …

9. Oktober 2013 Social Media Monitoring: A fool with a tool is still...

Social Media Monitoring Tool

3

Anforderungen an Monitoring Tools

-  Lieferung aller relevanten Daten unmittelbar nach deren Veröffentlichung -  Automatische Berücksichtigung sämtlicher Schreibweisen und

Vorfilterung sämtlicher gleichlautender Falschtreffer -  Abdeckung des gesamten Webs -  Automatische Analyse der Daten nach Relevanz und jegliche Art von

Fragestellung für den Nutzer -  Automatische Generierung von Handlungsempfehlungen


UTOPIA

Herausforderung: Abfrage-Gestaltung

-  Web Analyzer Background


Nicht-eindeutige Firmen- / Produkt- / Personennamen bedeuten „Bereinigungsaufwand“ für eine saubere Datenbasis Spitznamen und Abkürzungen (sofern vorhanden) spielen insbesondere bei 140 Twitter-Zeichen eine Rolle, die für die umfassende Analyse mitberücksichtigt werden sollten

Auf die Abfrage „Allianz“ gibt es neben Treffern zum Versicherer auch welche zu „Allianz Arena“, „LKW-Allianz“, „Nato-Allianz“ u.v.m.

Herausforderung: Quellenabdeckung

-  Quellen-Recherche, Analyse des Quellenaufbaus zur Ausblendung von Werbung, Impressum etc. sowie die Pflege des Quellenprofils sind aufwendig

-  Einige Quellen können nur gegen Entgelt gecrawlt werden

-  Audio, Bild und Video-Inhalte können nur sehr eingeschränkt gecrawlt und ausgewertet werden

-  Datenschutz, Urheberrecht und Leistungsschutzrecht müssen berücksichtigt werden


Herausforderung: Spracherkennung

-  Eine automatisierte Datenverarbeitung erfordert eine korrekte Spracherkennung -  Beispielsweise für die Sentiment-Analyse oder die inhaltliche Aufbereitung muss

die Sprache richtig erkannt werden, damit die Analyseverfahren im passenden Kontext angewendet werden können

-  140 Zeichen und Verwendung von fremdsprachigen (Fach-)Begriffen stellen das ein oder andere Tool vor eine echte Herausforderung


Herausforderung: Inhaltsanalyse

-  Durch „Zuhören“ lassen sich Ideen, Ursachen für bestimmte Kundenreaktionen etc. entdecken

-  Mithilfe von semantischer Intelligenz können automatisiert Orte, Organisationen, Personen, Hashtags und Links erkannt und Worthäufungen angezeigt werden

-  Auch können über Vorabdefinitionen oder Schlagwort-Abfragen Beiträge thematisch zugeordnet werden – beispielsweise zum Thema „Schadensregulierung“


Die Willkür der Versicherungen nimmt neue Fahrt auf […]

[…] Mein Fahrzeug wurde repariert […] […] regulieren einen schaden und nach

durchgeführter reparatur wird […] nicht gezahlt

bin total froh ; bin nicht mehr bei der Allianz

Herausforderung: Sentiment-Analyse


„Das neue iPhone ist scheißegeil!“ Negativ besetzte Wörter mit positiver Bedeutung

„Das Handbuch der Telekom war natürlich hilfreich #Nicht“ Nichtkontextbezogene Ironie

„Jetzt ist das Oktoberfest schon vorbei :(“ Emoticons

„Brown verprügelt Rihanna“ Spezifische Regeln für Personen

„Der FCBayern besiegt Borussia Dortmund im Championsleague-Finale“ Differenzierte Bedeutung von Emotion je nach „Unternehmen“

„Wer das McDonalds Essen, als sein Lieblingsessen bezeichnet, hat wahrscheinlich auch noch nie was wirklich Leckeres gegessen“ Verständnis komplexer Satzstrukturen

© Faktenkontor GmbH Seite 10

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Eine Weitergabe an Dritte ist nicht gestattet.

IMPRESSUM

Jörg Forthmann Geschäftsführender Gesellschafter

Roland Heintze Geschäftsführender Gesellschafter

Faktenkontor GmbH Ludwig-Erhard-Straße 37 D-20459 Hamburg

Fon: +49 40 253185-110 Fax: +49 40 253185-499

Mail: [email protected]

Stand: Oktober 14, 2013


SOCIAL MEDIA MIT MONITORING ÜBER ANALYSE ZU STRATEGIE


MIT SOCIAL MEDIA-MONITORING IN DREI SCHRITTEN ZUR SOCIAL MEDIA STRATEGIE

1. Bevor ein Unternehmen im Web 2.0 selbst aktiv wird, sollte es die Antworten auf folgende Fragen herausfinden:

–  Was wird im Web über uns und unsere Wettbewerber gesagt?

–  Wo bewegt sich unsere Zielgruppe im Netz?

–  Für welche Inhalte interessiert sich unsere Zielgruppe?

–  Wer sind in diesen Medien und für diese Inhalte die wichtigsten Akteure und Meinungsbildner?

–  Was können wir von diesen Akteuren lernen?

2.  Beteiligung an vorhandenen Diskussionen dort, wo sie bereits stattfinden und lernen, wie Kommunikation im Web 2.0 erfolgreich funktioniert.

3.  Eigene Plattform einrichten – wenn sich das als sinnvoll herausgestellt haben sollte.


SOCIAL MEDIA-KANÄLE

Das Web 2.0 ist weit mehr als nur Facebook und Twitter


SOCIAL MEDIA-VORGEHENSMODELL DES FAKTENKONTORS

Erfolgsmessung

Umsetzung Initialisierung

"  Kick-Off-Workshop mit Fokus auf: –  Image –  Vertrieb –  After Sales

"  Ergebnis-Workshop mit Empfehlungen zu: –  Themen –  Kanälen/Plattformen –  Kooperationspartnern –  Content –  Absendern

Ziele

Erfolgsmessung

Content & Plattformen

Zielgruppen- ansprache

Interaktion

Bestands- aufnahme

Monitoring & Analyse

Zielgruppen- Mapping

Konzeption

Kampagnen- steuerung

"  Krisenkommunikation

"  Pflege von Social Media-Auftritten

" Bewegtbild-Formate "  Online-PR "  Themenmanagement "  Community Management " Social Media-Guideline


SOCIAL MEDIA ANALYSE-MODELL


BENCHMARKS

Ohne Vergleich ist die Bewertung wertlos

"   Für eine Beurteilung über das Abschneiden der eigenen Firma im Web 2.0 ist es nicht ausreichend, nur das eigene Unternehmen im Monitoring zu erfassen.

"   Die wichtigere Benchmark ist der Vergleich mit den direkten Wettbewerbern. Denn egal wie gut das Bild des eigenen Unternehmens in der Öffentlichkeit sein mag –

das Bessere ist stets der Feind des Guten.


SOCIAL MEDIA PERFORMANCE MONITOR ANALYSE-MODELL

"   Das folgende Social Media Analyse-Modell angelehnt an das von Jürg W. Leipziger entwickelte Kommunikationsmodell analysiert Monitoring-Daten danach, wie gut ein Unternehmen folgende vier Ziele im Vergleich zu seinen Wettbewerbern erreicht:

1.  Aufmerksamkeit

2.  Ansehen

3.  Akzeptanz

4.  Präferenz


SOCIAL MEDIA PERFORMANCE MONITOR ANALYSE-MODELL

"   Anteil der Nennungen – Anzahl der Sätze eines Unternehmens zur Gesamtanzahl von Sätzen aller betrachteten Unternehmen

"   Intensität – Quotient aus der Anzahl der Sätze in Foren und der Anzahl der Foren, in denen die Diskussion stattfand

"   Zustimmung – Anteil der Sätze mit positiver Tonalität an allen Sätzen

"   Bevorzugung – Quotient aus positiven und negativen Sätzen

àLesebeispiel: Eine hohe Aufmerksamkeit setzt sich zusammen aus einem hohen Anteil an Nennungen und/oder einer hohen Intensität in den Foren. Für die Bewertung ist der Abstand einer Marke zum Ursprung der Achsen entscheidend. Durch eine Gewichtung und daran anschließende Normierung wird verhindert, dass Marken mit nur einer Ausprägung im Ranking gut abschließen.

hoch

hoch

hoch hoch Zustimmung Intensität

Bev

orzu

gung

Ant

eil d

er

Nen

nung

en

Aufmerksamkeit Ansehen

Akzeptanz Präferenz


SOCIAL MEDIA ANALYSE IN DER PRAXIS: DIE ALLIANZ VERSICHERUNG IM WEB 2.0


AM

ADVOCARD

R+V

ARAG

GENERALI

GOTHAER

CONTINENTALE

COSMOS

DEBEKA

AL, DR

BARMENIA

DVK

ERGO PROVINZIAL

ALLIANZ HDI

HUK

AXA

WV

SIGNAL

SV

SL

DEVK

ZURICH

0

1

25

Intensität (Sätze in Foren/Anzahl der Foren)

Ant

eil d

er N

ennu

ngen

niedrig hoch

niedrig

AUFMERKSAMKEIT

Logarithmische Skalierung

60 40 20 0

hoch Aufmerksamkeit hoch* Aufmerksamkeit niedrig**

* Aus dem Ranking Aufmerksamkeit werden die Plätze 1-5 dargestellt (Seite 16).

** Aus dem Ranking Aufmerksamkeit werden die Plätze 21-25 dargestellt (Seite 16).

Analysierter Zeitraum: 1. September 2012 bis 31. März 2013


AM

ADVOCARD

ALLIANZ

AL

ARAG AXA

BARMENIA

CONTINENTALE

COSMOS

DEBEKA

DR

DEVK

DKV

ERGO

GENERALI

GOTHAER

HDI

HUK

PROVINZIAL

R+V

SIGNAL SV

SL

WV

ZURICH

0

1

25

Zustimmung (positive Sätze/alle Sätze)

hoch niedrig

hoch

niedrig

ANSEHEN

Ant

eil d

er N

ennu

ngen

Logarithmische Skalierung

0 5 10 15


Ansehen hoch* Ansehen niedrig**

* Aus dem Ranking Ansehen werden die Plätze 1-5 dargestellt (Seite 16).

** Aus dem Ranking Ansehen werden die Plätze 21-25 dargestellt (Seite 16).


AM

ADVOCARD

ALLIANZ AL

ARAG

AXA

BARMENIA

CONTINENTALE

COSMOS

DEBEKA

DR

DEVK

DKV

ERGO

GENERALI

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HDI

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PROVINZIAL

R+V

SIGNAL

SV

SL

WV

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0 5 10 15

Bev

orzu

gung

(p

ositi

ve S

ätze

/neg

ativ

e S

ätze

)

hoch niedrig niedrig

hoch

AKZEPTANZ

Zustimmung (positive Sätze/alle Sätze)

0

5 10

15 20


Akzeptanz hoch* Akzeptanz niedrig**

* Aus dem Ranking Akzeptanz werden die Plätze 1-5 dargestellt (Seite 16).

** Aus dem Ranking Akzeptanz werden die Plätze 21-25 dargestellt (Seite 16).


AM

ADVOCARD

ALLIANZ

AL

ARAG

AXA

BARMENIA

CONTINENTALE

COSMOS

DEBEKA

DR

DEVK

DKV

ERGO GENERALI

GOTHAER

HDI

HUK

PROVINZIAL

R+V

SIGNAL

SV

SL

WV

ZURICH

0

5

10

15

20

0 20 40 60

Intensität (Sätze in Foren/Anzahl der Foren)

Bev

orzu

gung

(p

ositi

ve S

ätze

/neg

ativ

e S

ätze

)

niedrig hoch

niedrig

hoch

PRÄFERENZ


Präferenz hoch* Präferenz niedrig** * Aus dem Ranking Präferenz werden die

Plätze 1-5 dargestellt (Seite 16). ** Aus dem Ranking Präferenz werden die

Plätze 21-25 dargestellt (Seite 16).


1

2

3

4

5 6

7

8

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11

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15

16 17

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20 21

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1

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1

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1

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15

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20 21 22

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25

Ansehen

ANALYSE-MODELL TOP-25-VERSICHERER

Aufmerksamkeit

Akzeptanz Präferenz

hoch hoch

LEGENDE

1 AM

2 ADVOCARD

3 ALLIANZ

4 AL

5 ARAG

6 AXA

7 BARMENIA

8 CONTINENTALE

9 COSMOS

10 DEBEKA

11 DR

12 DEVK

13 DKV

14 ERGO

15 GENERALI

16 GOTHAER

17 HDI

18 HUK

19 PROVINZIAL

20 R+V 21 SIGNAL

22 SV

23 SL

24 WV

25 ZURICH


COSMOS

ALLIANZ


38%

32%

47%

61%

51%

2%

6%

2%

1%

6%

32%

44%

4%

23%

22%

18%

13%

28%

13%

13%

10%

5%

19%

2%

9%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Blog Facebook Forum News Twitter

SICHTBARKEIT PRO MEDIENKANAL

VERSICHERER BLOG FACEBOOK FORUM NEWS TWITTER

GESAMT* 91.807 9.908 34.023 47.729 18.111

ALLIANZ 1.875 564 957 2.637 871

Top-5-Versicherer

COSMOS 2.384 124 1.959 1.144 594

DEBEKA 3.068 626 4.250 1.220 463

R+V 2.332 122 190 1.408 963

ERGO 25.887 531 9.921 5.368 921

DKV 5.894 730 2.591 1.577 1.038


PROZENTUALE VERTEILUNG DER NENNUNGEN

Anzahl der Nennungen

45%

27%

5%

8%

17%

14%

24%

39%

9%

13%

* Summe aus allen in dieser Studie untersuchten Versicherern.


TONALITÄT PRO MEDIENKANAL

7%

4%

5%

16%

8%

11%

12%

91%

95%

94%

81%

91%

88%

86%

1%

2%

1%

3%

0%

2%

1%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

GESAMT*

ALLIANZ

COSMOS

DEBEKA

R+V

ERGO

DKV

Positiv Neutral Negativ

Blog


* Durchschnitt aus allen in dieser Studie untersuchten Versicherern.



7%

4%

2%

21%

2%

5%

3%

92%

93%

97%

78%

97%

92%

96%

1%

3%

1%

1%

2%

3%

1%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

GESAMT*

ALLIANZ

COSMOS

DEBEKA

R+V

ERGO

DKV


Facebook





5%

3%

3%

8%

2%

4%

3%

93%

95%

96%

89%

98%

90%

96%

2%

2%

0%

3%

6%

1%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

GESAMT*

ALLIANZ

COSMOS

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ERGO

DKV


Forum




SOCIAL MEDIA

Die fünf wichtigsten Tipps für den Erfolg in den Sozialen Medien:

1.  Sehen Sie Social Media Monitoring nicht als Selbstzweck. Sie ist eine quantitative Vorbereitung der qualitativen Social Media Analyse.

2.  Das Social Media Monitoring Tool muss so gewählt sein, dass es die passenden Informationen für die Social Media Analyse liefert.

3.  Beobachten Sie auch Ihre Wettbewerber – denn egal wie gut Sie sind, der Feind des Guten ist stets das Bessere.

4.  Vergessen Sie nie: Das Web 2.0 ist mehr als nur Facebook und Twitter. Finden Sie heraus, wo sich Ihre Zielgruppen tatsächlich bewegen.

5.  Nutzen Sie Social Media Monitoring und die Social Media Analyse nicht nur zur Beschreibung eines Ist-Zustandes, sondern leiten Sie daraus konkrete Kommunikationsmaßnahmen ab, um den Ist-Zustand zu verbessern.


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