Messung der Effizienz von Social Media: Neuer Ansatz im Commerce 2.0 erforderlich


In den vergangenen Jahren standen die Herausforderungen und Chancen eines Social Media Engagements im Mittelpunkt der Diskussionen in Wissenschaft und Praxis. Soll man sich auf Facebook, Twitter oder als B2B Unternehmen doch lieber nur auf XING konzentrieren? Ist das Betreiben eines eigenen Blogs sinnvoll? Wie kann man Social Media in der Öffentlichkeitsarbeit und in der Werbung nutzen? Welche Plattformen kommen für den Kundenservice in Frage? Sind Kunden-helfen-Kunden-Ansätze, Kundenforen und der Einsatz von Superusern sinnvoll? Wie kann man die verschiedenen Kanäle in ein geschlossenes Konzept integrieren? Diese Fragen wurden intensiv diskutiert und abgewogen.

Mittlerweile erkennen  immer mehr Unternehmen, dass ein Auftritt im Social Web unerlässlich wird. Zu stark wiegen mittlerweile die Argumente „Imagegewinn“ durch ein zeitgemäßes Auftreten und  die Erfordernis, über die sozialen Medien den Kontakt mit den so genannten Digital Natives, d.h. den nach 1980 Geborenen aufrecht erhalten zu können. Zudem droht immer mehr die Gefahr, die neue Generation Z, d.h. die nach 1990 Geborenen überhaupt nicht mehr zu erreichen.  Starke Wachstumsimpulse gehen aber auch von der  Zielgruppe der Best Ager  aus.  Diese Zielgruppe wird neueren Studien zufolge oftmals sogar als Wachstumsmotor für Social Media angesehen. Social Media sind auf diesem Wege immer mehr zu einem unverzichtbaren Instrument des Marketings und der Öffentlichkeitsarbeit, des Vertriebs, aber auch des Recruitings und Employer Brandings geworden. Die stark ansteigende Verbreitung der Tablets und Smartphones führt zu einer zunehmend selbstverständlichen mobilen Nutzung von Social Media. Diese mobile Nutzung von Social Media fordert im Moment vor allem den Kundenservice heraus.

Nachdem Social Media nun fast in allen Branchen zum Kommunikationsstandard avancieren stellt sich für immer mehr Unternehmen die Frage nach der Effizienz der Aktivitäten im Social Web. Klassische betriebswirtschaftliche Überlegungen setzen gewöhnlich bei den beiden Größen Effektivität und Effizienz an. Unter dem Gesichtspunkt der Effektivität stellt sich die Frage: Tun wir die richtigen Dinge? Auf das Social Media Marketing übertragen stellt sich damit folgendes Entscheidungsproblem: In welchen Social-Media-Kanälen wird man mit welchen Anwendungsschwerpunkten aktiv? Das Kriterium der Effizienz der Social-Media-Aktivität zielt hingegen auf die Frage: Tun wir die Dinge richtig? Bezogen auf das Social Media Marketing entspricht dies der Frage, wie man mit den einzelnen Social-Media-Kanälen umgeht und ob und welcher Form man diese ineinander integriert.

Um die Effizienz von Aktivitäten im Commerce 2.0 messen zu können sind zunächst Ziele der Social-Media-Aktivitäten zu definieren. Diese variieren je nach Unternehmensbereich natürlich sehr stark. So kann Social Media in den verschiedenen Funktionen wie Marketing und Öffentlichkeitsarbeit, Vertrieb oder Kundenservice mit jeweils sehr unterschiedlichen Operationalisierungen der angestrebten Ziele eingesetzt werden.

Anschließend ist festzulegen, mit welchen Messgrößen die Ziele gemessen werden können. Zu berücksichtigen sind prinzipiell zwei sowohl quantitative als auch qualitative Kennzahlen. Die quantitativen Kennzahlen umfassen u. a. KPIs wie Besucherzahlen, Seitenaufrufe, Verweildauer etc. Hinzu kommen der Vernetzungsgrad (Follower, Freunde, Fans, Likes, Retweets) und die Anzahl der externen Verlinkungen zu Social-Media-Profilen, Blog Posts oder Websites. In der Praxis werden vor allem diese quantitativen Kriterien zur Erfolgsmessung bevorzugt. Sucht man auf Google nach der Dienstleistung „Fans auf Facebook kaufen“, so werden rund 28 Millionen Ergebnisse angezeigt. Ursache für den Kauf von Fans ist häufig der auch um Netz existierende Erfolgsdruck (Sohn 2011). Dabei reicht die möglichst hohe Zahl an Followern und Fans für eine Erfolgsmessung sozialer Netze nicht aus. Vielmehr kommt den qualitativen Kennzahlen eine entscheidende Bedeutung zu.

Diese qualitativen Kennzahlen sind jedoch deutlich schwieriger zu ermitteln. Sie messen vor allem die Qualität von Sentiments, welche im Social Media zu einem bestimmten Thema verfasst wurden. Die Inhalte werden beispielsweise hinsichtlich ihrer Aussagekraft, Professionalität und Tonalität gemessen. Anschließend besteht die Möglichkeit, diese Inhalte in die drei Kategorien positiv, negativ oder neutral einzustufen (Pfeiffer/Koch 2010, S. 46). Zudem ist das komplexe Konstrukt Engagement der User in die qualitative Kennzahlenbildung zu integrieren.

Zur Ermittlung dieser Kennzahlen existieren zum einen unabhängige und zum anderen abhängige Analytic Tools. Bei den unabhängigen Analytic Tools handelt es sich um Tools, welche nicht von Social-Media-Plattformen zur Verfügung gestellt werden und von ihnen vollkommen unabhängig sind. Abhängige Analytic Tools hingegen werden von den Plattformen der sozialen Netze angeboten, wobei es sich hier nur um Kennzahlen bezüglich des Profils auf der Plattform handelt.

Bei der Effizienzmessung der Social-Media-Aktivitäten mit einem unabhängigen Analytic Tool muss zunächst ein Keyword Setup durchgeführt werden. Hierbei werden wichtige Schlüsselbegriffe und Schlüsselbegriff-Kombinationen festgelegt, damit man die relevanten Beiträge im Internet herausselektieren kann. Obwohl der Großteil der Beiträge bereits von den Programmen automatisch analysiert wird, müssen 20-40 % der Beiträge manuell nachgearbeitet werden. Denn die Programme können beispielsweise ironische oder humoristische Beiträge nicht identifizieren oder Beiträge nicht anders als neutral bewerten, wenn die Anzahl der positiven Schlüsselbegriffe gleich der Anzahl der negativen Schlüsselbegriffe ist.

Die für den Anwender wichtigsten Auswertungen werden in einem Dashboard zusammengefasst. Dieses gibt einen Überblick der gegenwärtigen Zahlen und ihrer Entwicklungen. Für die Effizienzmessung der Social-Media-Aktivitäten ist eine Interpretation unverzichtbar, welche die gewonnenen Werte in einen Zusammenhang mit aktuellen Einflussfaktoren wie z. B. eine derzeitige Marketingkampagne stellt. Erst auf dieser Grundlage können Handlungsempfehlungen erarbeitet werden. Die Interpretation ist in einem Dokument festzuhalten, in dem auch das Reporting erstellt wird. Da einzelne unabhängige Analytic Tools nicht alle existierenden Messgrößen ermitteln können, muss der Anwender einen Analytic Tool auswählen, welcher einen hinreichenden Teil der benötigten Kennzahlen messen kann. Jedoch gibt es Messgrößen, welche grundsätzlich nicht von unabhängigen Tools aufgezeichnet werden können, weshalb auf abhängige Analytic Tools zurückgegriffen werden muss. Als Beispiel sei hier das Analytic Tool von Facebook, „Facebook Insights“, erwähnt.

Die vorhandenen Methoden der Effizienzmessung im Social Media Management bieten erste Ansätze zur Berechnung eines Social Media Indexes. In einer erweiterten Betrachtungsweise muss jedoch zwischen der physischen, der emotionalen, der mentalen und der meta-kollektiven Dimension der Effizienzmessung im Social Media Marketing unterschieden werden.

Abb.: Dimensionen der Effizienzmessung im Social Media Marketing

Am einfachsten erfassbar ist die rein physische Dimension des Social Webs. Hier reichen die genannten quantitativen Kennzahlen bereits aus. Diese physische Dimension des Social Webs bezieht sich auf die offensichtlich vorliegenden Grunddimensionen der Akteure und ihrer Interaktionen in den sozialen Netzwerken. Dies lässt sich durch die Zahl der Fans auf Facebook, die Anzahl von Personen in den verschiedenen Circles von Google+ oder durch die Anzahl der Follower und Retweets recht einfach abbilden.

Die emotionale Dimension kann hingegen vor allem durch semiotische Analysen bzw. automatisierte oder teilautomatisierte Sentimentanalysen erfasst werden. Hier kommt es im Wesentlichen darauf an die Variationsvielfalt von positiv oder negativ gefärbten Stimmungen in den jeweiligen Kontexten zu erfassen. Diese emotionale Dimension ist wesentlich unberechenbarer und zugleich deutlich dynamischer in ihrer Struktur. Dies wird besonders deutlich bei den sich spontan bildenden Gruppen gegen Unternehmen oder Organisationen im Netz. Beispielhaft können die sich massiv herausbildenden Proteste gegenüber dem Unternehmen Nestlé bei der Verwendung von Palmöl genannt werden.

Im Mittelpunkt aktueller Forschungen steht die mentale Dimension sozialer Netze. Abgezielt wird hier insbesondere auf das im Social Web typische Teilen von Informationen und die hieraus resultierende so genannte „Weisheit der Masse“. Untersucht werden diese Effekte bereits seit geraumer Zeit in der Biologie. Mathematische Modelle zur Beschreibung von biologischen Phänomenen wie Insekten-, Fisch- oder Vogelschwärmen gelangen zu dem Schluss, dass der Schwarm über eine Intelligenz verfügt, die seinen Ursprung in der Gruppe und nicht bei den einzelnen Teilnehmern hat. In jüngerer Zeit wird versucht, die Wirkungen einer Schwarmintelligenz auch auf das Social Web zu übertragen und die synergetischen Effekte des Informations- und Kommunikationsverhaltens im Social Web zu analysieren (Christakis/Fowler 2010, S. 45). Die Effekte des immer wichtiger werdenden Crowdsourcings in der Ideengewinnung, in der Produktentwicklung oder auch im Qualitätsmanagement innerhalb des Social Webs lassen sich quantitativ bislang nur sehr schlecht erfassen.

Das bislang am wenigsten erforschte Feld betrifft die kollektive Dimension im Social Web in Form eines sich sukzessive herausbildenden kollektiven Bewusstseins als Überorganismus mit gemeinsamen Absichten. Hier muss vor allem auf das erst wenig in die Betriebswirtschaftslehre integrierte Forschungsfeld der Quantenphysik zurückgegriffen werden. Im Kern geht es um das Vorhandensein von Bewusstseinseigenschaften die erst in der Interaktion und in der Verbindung der einzelnen Teile des Social Webs entstehen. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von der „Emergenz“ sozialer Netzwerke. Diese Emergenz bedeutet, dass soziale Netzwerke mit zunehmender Verbreitung immer besser in die Lage versetzt werden, kollektive Ziele zu formulieren und zu verwirklichen.

Bei allen Fragen zur Effizienz des Social Media Marketings sollten folgende Erwägungen nicht außer Acht gelassen werden: Welche Chancen des Aufbaus von Kundenbeziehungen werden vergeben, wenn ein Unternehmen weiterhin primär auf die klassischen Medien setzt? Wie sieht die mittel- bis langfristige Wirkung eines Ignorierens der zunehmenden Bedeutung von Social Media aus? Entsprechend werden Anbieter, die sich nur unzureichend im neuen Commerce 2.0 präsentieren auf Dauer immer weniger in das Bewusstsein der Nachfrager gelangen können. Ein Verlust der Wettbewerbsfähigkeit ist die logische Konsequenz.

An die Stelle der klassischen Return-of-Investment-Überlegungen müsste im Social Media Marketing daher konsequenterweise auch eine Return-of-Influence- oder – negativ formuliert – eine Return-of-Ignorance-Berechnung angestellt werden. Eines ist jetzt bereites sicher: Diejenigen Unternehmen, die den erforderlichen Change Mangement Prozess in Richtung Social Media jetzt nicht einleiten, werden in der zukünftigen Augmented Reality nicht überleben können.

Titelphoto: istockphoto

Quellennachweise:

Christakis, N. A.; Fowler, J. H. (2010): Connected! Frankfurt a. M.

Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (Hrsg.) (2010): Marktstudie Social Media Monitoring Tools – IT-Lösungen zur Beobachtung und Analyse unternehmensstrategisch relevanter Informationen im Internet, Stuttgart.

Griffel, S. ; Forster, N. (2010): Monitoring Social Media, in: http://www.denkwerk.com/extra/media/dw_Social_Media_01_Monitoring.pdf, Stand: 22.03.2011.

IBM Institute for Business Value (Hrsg.) (2011): From Social Media to Social CRM.

McAfee, Andrew (2006): Enterprise 2.0: The Dawn of Emergent Collaboration, in: MIT Sloan Management Review, Jg. 47, H. 3, S. 20-28.

Pfeiffer, K.; Koch, B. (2011): Social Media, München.

Simmet, H.; Ninh, D. D. (2011): Effizienzmessungen im Social Media Marketing, in: https://heikesimmet.wordpress.com/2011/05/.

Simmet, H. (2011): Aufbau von Vertrauen im neuen Commerce 2.0: Einflussfaktor auf die Effizienz im Social Media Management, in: Urban, Thomas (Hrsg.): Vertrauenspotential im Internet, Schriftenreihe Multimedia Marketing & Kommunikation der FDH Schmalkalden, Frankfurt a. M., S. 34-47.

Simmet, H. (2011): Herausforderungen an den Kundenservice durch Socal Media – Ergebnisse einer Befragung von Führungskräften aus der Callcenter Branche, in: Deutscher Dialogmarketing Verband e. V. (Hrsg.): Dialogmarketing Perspektiven 2010/2011, Wiesbaden, S. 109-129.

Sohn, G. (2011): Gekaufte Fans versus echte Kommunikation oder die Social Media Blindheit der Unternehmen, http://gunnarsohn.wordpress.com/2011/03/25/gekaufte-fans-versus-echte-kommunikation-oder-die-social-media-blindheit-der-unternehmen/.

Über Heike Simmet

Prof. Dr. Heike Simmet Hochschule Bremerhaven https://plus.google.com/+HeikeSimmet
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