Was ist Analyse von Daten aus sozialen Medien?
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Eine Übersicht über Analyse von Daten aus sozialen Medien

Praktiker und Analysten kennen die sozialen Medien durch ihre zahlreichen Websites und Kanäle: Facebook, YouTube, Instagram, Twitter, LinkedIn, Reddit und viele andere.

Analyse von Daten aus sozialen Medien ist die Fähigkeit, Daten aus sozialen Kanälen zu sammeln und zu interpretieren, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen - und die Leistung von Aktionen zu messen, die auf diesen Entscheidungen über soziale Medien basieren.

Analyse von Daten aus sozialen Medien ist breiter angelegt als Metriken wie "Likes", "Follower", "Retweets", "Previews", "Clicks" und "Impressions", die über einzelne Kanäle erfasst werden. Sie unterscheidet sich auch von der Berichterstellung, die von Services zur Unterstützung von Marketingkampagnen wie LinkedIn oder Google Analytics angeboten werden.

Analyse von Daten aus sozialen Medien verwendet speziell entwickelte Softwareplattformen, die ähnlich wie Websuchtools funktionieren. Daten zu Schlüsselwörtern oder Themen werden durch kanalübergreifende Suchanfragen oder "Web-Crawler" abgerufen. Textfragmente werden zurückgegeben, in eine Datenbank geladen, kategorisiert und analysiert, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Analyse von Daten aus sozialen Medien beinhaltet das Konzept des Social Listening. Zuhören bedeutet, soziale Kanäle auf Probleme und Gelegenheiten zu überwachen. Tools zur Analyse von Daten aus sozialen Medien integrieren in der Regel das Zuhören in umfassendere Berichterstellung, die das Zuhören und die Leistungsanalyse beinhaltet.

Warum ist Analyse von Daten aus sozialen Medien wichtig?

IBM weist darauf hin, dass sich mit der Verbreitung der sozialen Medien "Neuigkeiten über ein großartiges Produkt wie ein Lauffeuer" verbreiten können. Und Nachrichten über ein schlechtes Produkt - oder eine schlechte Erfahrung mit einem Kundenbetreuer - können sich ebenso schnell verbreiten. Die Verbraucher nehmen die Unternehmen jetzt für ihre Markenversprechen in die Pflicht und teilen ihre Erfahrungen mit Freunden, Kollegen und der breiten Öffentlichkeit.“

Analyse von Daten aus sozialen Medien hilft Unternehmen dabei, diese Erfahrungen zu verarbeiten und sie zu nutzen, um:

  • Trends in Bezug auf Angebote und Marken zu erkennen
  • Gespräche darüber, was gesagt und wie es aufgenommen wird, zu verstehen
  • Kundenstimmungen gegenüber Produkten und Dienstleistungen abzuleiten
  • Die Reaktion auf soziale Medien und andere Mitteilungen zu messen
  • Hochwertige Merkmale für ein Produkt oder einen Service zu identifizieren
  • Aussagen der Wettbewerber und deren Wirksamkeit aufzudecken
  • Darzustellen, wie Partner und Kanäle Dritter die Leistung beeinflussen können

Diese Erkenntnisse nicht nur für taktische Anpassungen zu nutzen, wie z. B. die Reaktion auf einen verärgerten Tweet, sondern auch für strategische Entscheidungen. Tatsächlich stellt IBM fest, dass die Analyse von Daten aus sozialen Medien nun "in die zentralen Diskussionen darüber, wie Unternehmen ihre Strategien entwickeln", einbezogen wird.

Diese Strategien wirken sich auf eine Reihe von Geschäftstätigkeiten aus:

  • Produktentwicklung - Die Analyse von Facebook-Posts, Tweets und Amazon-Produktrezensionen kann ein klareres Bild von den Schmerzpunkten der Kunden, den sich ändernden Bedürfnissen und den gewünschten Merkmalen liefern. Trends können identifiziert und verfolgt werden, um das Management bestehender Produktlinien und die Entwicklung neuer Produkte zu steuern.
  • Kundenerfahrung - Eine IBM-Studie hat herausgefunden, dass sich "Unternehmen von produkt- zu erlebnisorientierten Unternehmen" entwickeln. Verhaltensanalysen können auf allen sozialen Kanälen angewendet werden, um Mikromomente zu nutzen und Kunden zu begeistern und die Kundentreue und die Lebenszeit zu erhöhen.
    Branding - Die sozialen Medien sind vielleicht die größte Fokusgruppe der Welt. Mit Hilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Stimmungsanalyse können positive und negative Erwartungen kontinuierlich überwacht werden, um den Zustand der Marke zu erhalten, die Positionierung zu verfeinern und neue Markenattribute zu entwickeln.
  • Wettbewerbsanalyse - Es ist immer wichtig zu wissen, was die Wettbewerber tun und wie die Kunden darauf reagieren. Ein Wettbewerber kann beispielsweise darauf hinweisen, dass er auf einen Nischenmarkt verzichtet, was eine Chance schafft. Oder ein sprunghafter Anstieg positiver Erwähnungen für ein neues Produkt kann Unternehmen auf Marktstörer aufmerksam machen.
  • Betriebliche Effizienz - Eine gründliche Analyse der sozialen Medien kann Unternehmen dabei helfen, die Nachfrage besser einzuschätzen. Einzelhändler und andere können diese Informationen nutzen, um Bestände und Lieferanten zu verwalten, Kosten zu senken und Ressourcen zu optimieren.
Schlüsselfunktionen einer effektiven Analyse von Daten aus sozialen Medien

Der erste Schritt zu einer effektiven Analyse von Daten aus sozialen Medien ist die Entwicklung eines Ziels. Die Ziele können von der Umsatzsteigerung bis hin zur Ermittlung von Serviceproblemen reichen. Von dort aus können Themen oder Schlüsselwörter ausgewählt und Parameter wie der Datumsbereich festgelegt werden. Auch die Quellen müssen angegeben werden - Antworten auf YouTube-Videos, Facebook-Konversationen, Twitter-Argumente, Amazon-Produktbewertungen, Kommentare von Nachrichtenseiten. Es ist wichtig, Quellen auszuwählen, die für ein bestimmtes Produkt, einen Service oder eine Marke relevant sind.

In der Regel wird ein Datensatz zur Unterstützung der Ziele, Themen, Parameter und Quellen erstellt. Die Daten werden durch Visualisierungen abgerufen, analysiert und gemeldet, die es einfacher machen, sie zu verstehen und zu bearbeiten.

Diese Schritte sind typisch für den Ansatz einer allgemeinen Analyse von Daten aus sozialen Medien, der durch die Funktionen von Social-Media-Analyseplattformen noch effektiver gestaltet werden kann.

  • Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zum maschinellen Lernen decken Entitäten und Beziehungen in unstrukturierten Daten auf - Informationen, die nicht für die Datenanalyse vorformatiert sind. Praktisch alle Social-Media-Inhalte sind unstrukturiert. Diese Technologien sind entscheidend für die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse.
  • Segmentierung ist eine grundlegende Voraussetzung für die Analyse von Daten aus sozialen Medien. Sie kategorisiert die Teilnehmer an sozialen Medien nach Geografie, Alter, Geschlecht, Familienstand, elterlichem Status und anderen demografischen Merkmalen. Sie kann dabei helfen, Influencer in diesen Kategorien zu identifizieren. Nachrichten, Initiativen und und Reaktionen lassen sich besser abstimmen und zielgruppenspezifisch einsetzen, wenn man weiß, wer bei wichtigen Themen interagiert.
  • Verhaltensanalyse wird eingesetzt, um die Anliegen der Teilnehmer an sozialen Medien zu verstehen, indem Verhaltenstypen wie Nutzer, Empfehler, potenzielle Nutzer und Ablehner zugeordnet werden. Das Verständnis dieser Rollen hilft dabei, zielgruppenspezifische Nachrichten und Antworten zu entwickeln, um ihre Wahrnehmungen zu treffen, zu verändern oder abzulenken.
  • Stimmungsanalyse misst den Ton und die Absicht von Kommentaren in sozialen Medien. In der Regel werden Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um Entitäten und Beziehungen zu verstehen und positive, negative, neutrale oder ambivalente Eigenschaften aufzudecken.
  • Share of Voice analysiert die Prävalenz und Intensität von Gesprächen über Marken, Produkte, Services, Reputation und mehr. Sie hilft bei der Ermittlung von Schlüsselfragen und wichtigen Themen. Sie hilft auch, Diskussionen als positiv, negativ, neutral oder zwiespältig zu klassifizieren.
  • Clusteranalyse können verborgene Gespräche und unerwartete Erkenntnisse aufdecken. Sie stellt Assoziationen zwischen Schlüsselwörtern oder Phrasen her, die häufig zusammen auftreten, und leitet daraus neue Themen, Fragen und Möglichkeiten ab. Die Hersteller von Backpulver beispielsweise entdeckten mithilfe der Clusteranalyse neue Verwendungsmöglichkeiten und Chancen.
  • Dashboards und Visualisierung Diagramme, Grafiken, Tabellen und andere Präsentationstools fassen die Ergebnisse der Analyse von Daten aus sozialen Medien zusammen und geben sie weiter - eine wichtige Voraussetzung für die Kommunikation und Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse. Sie ermöglichen es den Nutzern auch, Bedeutung und Erkenntnisse schneller zu erfassen und bestimmte Ergebnisse ohne fortgeschrittene technische Kenntnisse zu vertiefen.
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