Community Insight: Wünsche und Motive der Kunden erkennen – so geht‘s

Brauchst du für deine Marketing-Kampagne E-Mailings mit Coupons, Display-Ads, SEM oder alles kombiniert? Doch halt, das ist nicht die entscheidende Frage im Online Marketing. Der Erfolg hängt an etwas anderem: Je genauer das Targeting, desto durchschlagender die Kampagne. Deshalb steht vor der Frage nach den richtigen Maßnahmen die umfassende Beschreibung der Zielgruppen anhand von Personas inklusive Einstellungen, Präferenzen und Sentiment. Dank User Generated Content, sozialen Medien und Analytics kommst du potenziellen Kunden heute viel näher als in der ausschließlich analogen Welt, senkst Streuverluste und steigerst die Conversion-Wahrscheinlichkeit.

Insights für Markforschung, Brandmanagement und Online-Marketing

Wo lassen sich Community Insights mit Gewinn einsetzen? Grundsätzlich entstehen durch Vernetzung und interaktive Medien große Datenmengen. Wer es versteht, diese Daten zu interpretieren und Wissen aus ihnen zu gewinnen, kann Markttrends ermitteln und Wettbewerbsanalysen erstellen. Community Insights können so aufwändige Marktforschungen ergänzen oder sogar ersetzen. Von den gewonnenen Erkenntnissen profitieren also Markt- und Produktstrategen. Zusätzlich sind Erkenntnisse über ihre Zielgruppe auch für Brand-Manager wertvoll: Wie wird die Marke wahrgenommen, welches Image hat sie, wer nimmt Einfluss auf den Imageaufbau? Das zentrale Anwendungsfeld ist das Online Marketing: Schließlich stehen vor dem Image der Imageaufbau und vor dem Verkauf die Verkaufskampagne.

Arbeitshypothese und fünf Leitfragen

Und so gehst du am besten vor. Am Anfang steht eine klare Definition von Anforderungen und Zielen, um strategisch vorgehen zu können. Wer eine neue Produktlinie ökologischer Tiefkühlkost einführen will, muss bei der Analyse seiner potenziellen Käufer anders arbeiten als der Hersteller eines neuen Elektro-Sportwagens oder der Spezialist für Mittelmeer-Rundreisen. Kanäle, Textquellen und Vorgehen unterscheiden sich.

So können etwa am Anfang konkrete Fragen stehen, die der Data Scientist als „Arbeitshypothesen“ im weiteren Verlauf der Analysen überprüft. Dieses Vorgehen bietet sich an, wenn du Vorerfahrungen und Daten hast, die du verfeinern willst.

In vielen Fällen aber musst du ohne konkrete Hypothese starten. Der Vorteil: Du lässt die Daten ohne Vorfestlegung für sich selbst sprechen. Das wird auch als Data Mining bezeichnet und dient dem Auffinden von Korrelationen zwischen bestimmten Markern und Eigenschaften. Im Online Marketing ist dieses Vorgehen berechtigt: Du suchst weniger nach Kausalität, sondern nach den wichtigsten Kaufmotiven und Anknüpfungspunkten. Entscheidend ist, wie du die Kaufentscheidung beeinflussen kannst. Konkret stellen sich für Analysen daher fünf grundlegende Leitfragen:

1. Aus welchen Motiven werden Produkte gekauft oder nicht gekauft?
2. In welcher Sprache und mit welchem Wissensstand kommuniziert die Community?
3. Wie ist der soziale Graph der Community – ein Leader, viele unabhängige Leader, etc.?
4. Wie sind Tonalität und Einstellung zu Produkten, Wettbewerbern, Unternehmen?
5. Wo findet der Austausch statt – Blogs, Foren, soziale Medien?

Community Listening: Aktives Zuhören und Verstehen statt Monitoren

Zur Beantwortung dieser Leitfragen benötigst du Datenquellen, die User Generated Content enthalten und Auskunft zur Zielsetzung geben können. Dabei hängt die richtige Quelle vom Erkenntnisziel ab. Während Facebook thematisch zwar sehr breit ist, sind Portale wie Chefkoch.de oder Autoscout.de bei Tiefenanalysen meist deutlich ergiebiger. Und klar, die vielen Reiseblogs dürften für Fragen rund um Reisemotive die erste Wahl sein. Aber keine Sorge, es gibt reichlich Tools für Social Listening. Die Auswahlkriterien sind wohl einen eigenen Beitrag wert, hier nur so viel: Achte darauf, dass der gewählte Anbieter alle benötigten Kanäle erschließt. Im schlimmsten Fall musst du nach dem Setup den Tool-Anbieter wechseln, weil dieser zwar Xing erschließt, deine Zielgruppe aber bei LinkedIn unterwegs ist. Große Tool-Anbieter haben alles, dafür aber auch ihren Preis.

Die Tools monitoren für dich, sammeln Daten und Erwähnungen deiner Marke und Branche. Es geht aber um mehr. Denn du willst ja nicht nur monitoren, sondern verstehen. Mit Community Insights analysierst du die erhaltenen Informationen, um Kunden im ersten Schritt zu verstehen und im zweiten Schritt auf Basis der Insights zu handeln. Erst das ist aktives Zuhören und erlaubt die Optimierung deiner Kampagnen.

Reduktion auf das Wesentliche

Daher heißt es – metaphorisch gesprochen – jetzt, im Rauschen der Quellen die richtigen Töne zu hören. Keywords helfen dir, Relevantes von Irrelevantem zu trennen – dazu gehören Unternehmensname in Schreibvarianten, Produkte, Wettbewerber und dann kampagnen-bezogene Schlagworte. Beim Reiseveranstalter können das Reiseziele sein, beim E-Auto technische Spezifikationen oder beim Tiefkühl-Produzenten Parameter der Lebensführung wie Familie, Gesundheit und Nachhaltigkeit. Queries – also Suchanfragen an den Textkorpus – schließen unpassenden Text aus und liefern den entscheidenden Content für die anschließende qualitative Analyse. Die Erfahrung zeigt, dass du die optimalen Queries in einem iterativen Prozess definieren solltest, im Verlauf also bestimmte Quellen aussortierst oder auch Schlüsselwörter ergänzt. Am Ende steht die Reduktion auf das Wesentliche und Relevante.

Qualitative Analyse – Priorisierung von Themen und Kaufmotiven

Jetzt geht es an die Inhalte: Welche Themen bewegen das Umfeld? Welche Emotionen und Einstellungen sind damit verbunden? Wie wird das Wettbewerbsumfeld wahrgenommen? Inhaltlich erschließt sich der Textkorpus in dieser Phase durch Lesen in Kombination mit semantischer Clusterung. In diesem Schritt kannst du Themen identifizieren und gewichten. So kannst du die Korrelation bestimmter Bereiche bei den Verbrauchern ausmachen – etwa Wohl der Familie und gesundes Essen oder Qualität und Preis. Kennst du die entscheidenden Themenfelder, lassen sich Verbraucheräußerungen automatisiert erfassen, quantifizieren und kategorisieren. Jetzt wird auch klar, wer in welcher Emotionalität über E-Autos spricht, wo das Produkt positiv besetzt ist und in welchem Verbraucherkreis es auf Ablehnung stößt. Kurzum, potenzielle Kaufmotive treten zu Tage, Motivationen werden erkennbar.

Segmentierung von Zielgruppen

Mit der Gewichtung und Priorisierung von Themen kannst du Verbrauchergruppen eingrenzen und mittels Segmentierung zu Zielgruppen verdichten. Hierbei bewertet der Data Scientist die wichtigsten Kundeneigenschaften und bündelt diese in Typen. Im Gegensatz zu einer Segmentierung, die nur Offline-Daten nutzt, kannst du mithilfe von Community Insights Zielgruppen viel klarer und tiefer beschreiben. Wo du ursprünglich nur den ungefähren Wohnort eingrenzen konntest, erkennst du jetzt die unterschiedlichen Kaufmotive. Wenn du nämlich weißt, dass Familien als Verbraucher häufig zwischen Zeitmangel, Gesundheitsbewusstsein und Nachhaltigkeit abwägen, kannst du die Kampagne zur Tiefkühlkost entsprechend konzeptionieren. Die Wahl der optimalen Produkt- und Kommunikationsstrategie, Bindungsprogramme, Themen, Angebote, Tonalität, Medien sowie der geeigneten Werbekanäle in Abhängigkeit vom Kundenprofil kann jetzt auf Basis einer fundierten Analyse erfolgen.

Personas sorgen für das Optimum

Der Kombination von Erst-, Dritt- und Livedaten gehört wohl die Zukunft, denn sie erlaubt dir die weitere Anreicherung der Zielgruppen bis hin zur Verdichtung als Personas. Ähnlich einer Kurzbiografie beschreiben Personas detailliert relevante Kundenmerkmale – beispielweise die Zielgruppe LOHAS („Lifestyle of Health and Sustainability“) als wenig preissensitive Kunden in teuren Wohnlagen und mit hohen Ansprüchen an die Freizeitgestaltung. Klar, dass hier eine Kampagne für pauschale Mittelmeerreisen kaum Wirkung entfalten wird. Anders beim Thema E-Mobilität, hier sind die LOHAS besonders interessiert. Je genauer die Beschreibung der Persona, desto treffsicherer das anschließende Scoring. Dabei ermittelst du mit mathematisch-statistischen Methoden in internen oder externen Datenbeständen – etwa im Schober-Datenuniversum – statistische Zwillinge zu den fiktiven Personas, die sich mit hoher Sicherheit für entsprechende Angebote interessieren.

Fazit

Zurück zur Eingangsfrage: Brauchst du nun E-Mailings mit Coupons, Display-Ads, SEM oder alles kombiniert? Kommt immer noch drauf an. Aber jetzt weißt du dank Community Insights, worauf es ankommt. Du weißt, was Kunden bewegt, welche Themen sie diskutieren, was sie nervt oder elektrisiert. Du kennst die Kanäle und Wünsche – die zusätzlichen Kunden-Insights erhöhen die Erfolgsaussichten von Kampagnen um ein Vielfaches.

Im Ergebnis helfen Community Insights dir als strategisches Marketing-Instrument, Produkte zu verbessern und Märkte besser zu verstehen. Data Science und Analyse-Know-how ergänzen teure Marktforschung. Vor allem aber optimieren die Erkenntnisse aus Community Insights die Kundenansprache im Online-Marketing. Wenn du Themen im Markt, Einstellungen und Kaufmotive kennst, kannst du Zielgruppen präziser definieren und ansprechen. Advertiser können zielgerichtet und personalisiert mit ihren Kunden interagieren, denn das Targeting ist präzise. Das ist das Fundament für eine Top-Kundenerfahrung und erfolgreiche Kampagnen.