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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Social Media

verfasst von : Dennis Ahrholdt, Goetz Greve, Gregor Hopf

Erschienen in: Online-Marketing-Intelligence

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Durch die starke Verbreitung der sozialen Medien und deren Rückkanalfähigkeit wandeln sich Unternehmen von reinen Absendern einer Werbebotschaft zu Vertretern einer Marke, die im Dialog mit ihren Kunden stehen und ebenso als Content-Provider wie als „Ermöglicher“ für Kommunikation fungieren müssen. Die Bandbreite der verfügbaren Maßgrößen für die Steuerung der Unternehmenskommunikation in den sozialen Medien ist allerdings so groß, dass man sich gerne in einer Vielzahl möglicher Metriken verliert. Das Kapitel führt durch die wichtigsten Fragen und die dafür jeweils hilfreichen Kennzahlen angefangen von einem grundlegenden Social Media Listening bis hin zu spezifischen Social Media Insights.
Fußnoten
1
siehe Tuten und Solomon 2018, S. 18. In Teilen der Literatur tritt auch der Begriff Social CRM (Customer Relationship Management) auf, der Social Media Marketing etwas enger auf die Beziehungen zwischen Organisation und Kunden einschränkt und durch CRM auch sogleich eine bestimmte Technologie in den Vordergrund stellt (vgl. Greve 2011a). Für eine Übersicht und Diskussion der unterschiedlichen Dimensionen und Sichtweisen zu Social Media Marketing siehe Felix, Rauschnabel und Hinsch (2017).
 
2
Die sozialen Medien werden aufgrund ihrer Vielfältigkeit in der Literatur durchaus unterschiedlich definiert. Kaplan und Haenlein (2010) bieten eine grundlegende und häufig zitierte Definition: „a group of Internet-based applications that build on the ideological and technological foundations of Web 2.0, and that allow the creation and exchange of user-generated content.“ Für eine Abhandlung der unterschiedlichen Diskussionsstränge siehe McCay-Peet und Quan-Haase (2017). Dieses Kapitel beschäftigt sich ausschließlich mit digitalen, Web-basierten sozialen Medien. Für einen Versuch der Strukturierungen der diversen Social-Media-Angebote und einen Überblick über die wichtigsten Fachbegriffe aus Marketingsicht siehe Zhu und Chen (2015).
 
3
Facebook gibt für den Dezember 2018 2,32 Milliarden Monatlich Aktive Nutzer (MAU) auf Facebook selbst und 2,7 Milliarden MAU inklusive Instagram, WhatsApp und Messenger an (Gartenberg 2019).
 
4
Für weiterführende Literatur zu allgemeinen Aspekten der Kommunikation in den sozialen Medien siehe Zerfaß und Pleil (2015) und Schmidt und Taddicken (2017).
 
5
Der deutsche Dialogmarketing Verband erhob 2013 unter seinen Mitgliedern, dass beinahe die Hälfte (49,27 %) auf Social Media Interessenten nicht von Kunden unterscheiden konnten und 77 % ihre CRM-Aktivitäten noch nicht mit den Social Media Strategien eng verzahnt hatten (Deutscher Dialogmarketing Verband 2013, zitiert nach Holland 2016, S. 158–159).
 
6
Für eine Diskussion und Darstellung unterschiedlicher Verfahrensschritte aus wissenschaftlicher und Praxis-orientierter Sicht siehe Khan (2018, S. 98–103); Tuten und Solomon (2018, S. 348–366); Fan und Gordon (2014); Kerzner (2017); Heijnen et al. (2013); Alberghini et al. (2014) und Altimeier (2011).
 
7
Engagement wird in diesem Zusammenhang gemäß van Doorn et al. (2010) definiert als die Manifestation des Kundenverhaltens gegenüber einer Marke oder einem Unternehmen, über den Kauf hinaus, das aus verschiedenen Motivationstreibern resultiert. Für eine Zusammenstellung der Kennzahlen und eine Diskussion der unterschiedlichen Formen des Engagements siehe Abschn. 4.2.3. Für eine Diskussion der motivationalen Treiber von Engagement siehe Abschn. 11.​1.
 
8
Die Engagement-Rate setzt die Zahl der Interaktionen in Relation zur potentiellen Reichweite, siehe Abschn. 4.2.3.
 
9
Siehe auch Abschn. 4.2.2 zur Messung der Publikumsgröße als ersten Schritt des Social Listening und Abschn. 4.2.7 zur Wettbewerbsanalyse.
 
10
Als Aufmerksamkeitsökonomie wird ein wirtschaftliches System verstanden, in dem die Aufmerksamkeit der einzelnen Mitglieder einen ökonomischen Wert hat. Der Begriff wurde durch Herbert Simon geprägt (Simon 1971). Simon argumentierte, dass Information massenhaft verfügbar, aber die Fähigkeit des Menschen, diese Information aufzunehmen und zu interpretieren, eingeschränkt ist. Je mehr Information vorhanden ist, desto knapper ist die Aufmerksamkeit und desto höher ihr ökonomischer Wert. Das Publikum bzw. dessen Aufmerksamkeit wird somit zu einem monetarisierbaren Produkt. Siehe auch Humphreys 2016, S. 43–44.
 
11
Um genau zu sein, müsste man aus den Mentions die Anzahl derjenigen Mentions herausrechnen, die die eigenen Beiträge auf den eigenen Kanälen erzielt haben, um das exakte Volumen von Earned Media zu messen.
 
12
Für eine einführende Darstellung der unterschiedlichen Möglichkeiten einer Zielgruppensegmentierung in den sozialen Medien siehe Tuten und Solomon (2017, S. 38 ff).
 
13
Für eine Diskussion der motivationalen Treiber von Engagement siehe Abschn. 11.​1.
 
14
Konversionen werden in diesem Zusammenhang definiert als messbare, im vorhinein festgelegte Zielhandlungen des potentiellen Kunden mit einem zur Verfügung gestellten Kommunikationsinhalt, siehe auch Abschn. 2.​2 und 3.​2.​2.​3.
 
15
Manche Autoren beziehen noch weitere Metriken mit in die Engagement-Messung ein, die das Rezeptionsverhalten messen, aber keine Interaktion mit den Inhalten darstellen, wie zum Beispiel Time on Site oder Bounce Rate (Boelsen 2016). Andere Studien (z. B. Forrester Research 2008) betrachten auch die dargestellte Intimität des Nutzers mit dem Unternehmen und den potentiellen Einfluss des Nutzers als Teil ihrer Engagement-Analyse. Siehe hierzu die Abschnitte zu Sentiment (Abschn. 4.2.4) und Einfluss (Abschn. 4.2.6).
 
16
Auf der anderen Seite weist die Studie auch auf das Phänomen der Selbst-Teiler (Self-Sharing) hin, die sich die Inhalte zu anderen Zwecken mit sich selbst oder über mehrere eigene Profile hinweg teilen, was das Engagement überzeichnen würde.
 
17
Der Sales- oder Marketing-Funnel (Verkaufstrichter) versucht, die einzelnen Stufen des Entscheidungs- und Kaufprozesses des Kunden abzubilden und vom ersten Kundenkontakt bis hin zum Kauf mit Kennzahlen zu hinterlegen, die es dem Unternehmen ermöglichen, seine Marketing- und Vertriebsprozesse möglichst effektiv zu gestalten und die Marketing-Ressourcen möglichst effizient einzusetzen. Der Sales-Funnel und die damit verbundenen Kennzahlen werden ausführlich im Kapitel „Funnel Optimierung“ (Abschn. 4.3.3) vorgestellt. Unter Influencer-Community versteht man eine Community, die sich um einen Akteur in den sozialen Medien gebildet hat, der von den Mitgliedern der Community als Experte anerkannt wird (vgl. Schach und Lommatzsch 2018).
 
18
In der Literatur wird Sentiment Analyse auch teilweise als Opinion Mining bezeichnet, teilweise wird zwischen Opinion und Sentiment unterschieden (Pang und Lee 2008). Dieses Kapitel fasst alle Disziplinen der Tonalitäts-, Gefühls- und Meinungsermittlung durch die Analyse von Texten und bildlichen Informationen unter Sentiment Analyse zusammen.
 
19
Für eine Zusammenfassung der aktuell am häufigsten verwendeten Methoden siehe Medhat et al. (2014) und Devika et al. (2016). Weiterführende Literatur siehe Taboada (2016); Balahur (2013); Taboada et al. (2011) und Pang und Lee (2008).
 
20
Alternative Methoden setzen maschinelles Lernen oder einen regelbasierten Ansatz, zum Teil in Verbindung mit einem Lexikon, ein. Ein Lexikon-basierter Ansatz geht immer von der Annahme aus, dass die tonale Polarität eines Textes die Summe aus der Polarität seiner einzelnen Wort-Bestandteile ist. Der Ansatz des maschinellen Lernens nutzt hingegen einen Trainings-Datensatz aus Texten, deren Polarität bereits valide kodiert wurde, und lässt das Programm anhand dieses Trainings-Datensatzes seine eigenen Sentiment-Regeln bzw. Algorithmen zur Ermittlung der Tonalität neuer, noch nicht kodierter Texte festlegen. Die Tonalität einzelner Textbestandteile mag hierbei nur ein mögliches Kriterium sein, das der Algorithmus aufgreift.
 
21
Der Net Promoter Score (Reichheld 2003) misst die Differenz zwischen dem Anteil der Promotoren und dem Anteil der Kritiker (Detraktoren) in der Kundengruppe eines Unternehmens bzw. eines Produktes (siehe Abschn. 4.2.6).
 
22
Laut Facebook werden im FB Messenger täglich im Durchschnitt über 900 Millionen Nachrichten versendet, die nur aus Emojis ohne weiteren Text bestehen. Zum Zeitpunkt des Welt-Emoji-Tages 2018 gibt es über 2800 Emojis, von denen allein innerhalb Facebook 2300 täglich eingesetzt werden, was zu durchschnittlich über 700 Millionen Emojis am Tag auf Facebook führt (Emojipedia 2018).
 
23
Siehe auch Unterkapitel „Content Targeting“ (Abschn.9.​5) zur Frage des Kontexts.
 
24
Auf diese Weise können Wordwolken auch als Frühwarnsystem für die Krisenkommunikation eingesetzt werden, siehe auch Abschn. 4.2.8.
 
25
Die Literatur zur Netzwerkanalyse weist zusätzlich auf eine dritte, für eine virale Verbreitung von Inhalten in den sozialen Medien potentiell sehr einflussreiche Kategorie von Nutzern hin: die sogenannten Brücken (Bridges) (Hinz et al. 2011). Diese Nutzer verfügen über kein großes eigenes Netzwerk und sind unter Umständen auch nicht sehr aktiv, sitzen aber an strategisch wichtigen Verbindungspunkten in einem Netzwerk, indem sie zwei oder mehrere Teilpopulationen verbinden. Um diese Brücken-Nutzer zu ermitteln, Bedarf es allerdings einer Gesamtsicht auf das soziale Netzwerk, über welche die wenigsten Unternehmen außerhalb der Betreiber der Social-Media-Plattformen verfügen.
 
26
Wenn die Datenbasis und die Auswertungskapazitäten entsprechend vorhanden sind, bietet sich auch eine Perzentilbetrachtung an, die pro Post oder Zeitraum die x-Prozent aktivsten Nutzer unter allen Nutzern ermittelt und als Heavy User definiert.
 
27
Das Konzept des Net Promoter Score nach Reichheld (2003) geht über die reine Ermittlung der Empfehlungswahrscheinlichkeit einzelner Kunden hinaus: Indem vom Prozentsatz der Promotoren unter allen Befragten der Prozentsatz der Detraktoren abgezogen wird, kann die generelle Kundenzufriedenheit in einer einfachen Kennzahl festgehalten werden. Der Net-Promoter-Score wird daher auch Promotorenüberhang genannt. Ist der so ermittelte NPS größer als Null geht man von einer guten und bei Werten über 50 von einer sehr guten Kundenzufriedenheit aus (vgl. Greve 2010, 2011b; Barker et al. 2017, S. 236–237).
 
28
Laut Kamps und Schetter (2018, S. 144–147) gilt auf Instagram als Faustformel, „dass die Interaktionsrate bei knapp fünf Prozent liegen sollte. Verfügt der Influencer über eine sehr große Follower-Anzahl, kann die Interaktionsrate auch etwas niedriger liegen. 2,5 % darf sie aber auf keinen Fall unterschreiten.“ Auf YouTube sollte sie laut Kamps und Schetter (2018, S. 144–147) die fünf Prozent Marke nie unterschreiten.
 
29
Für eine Untersuchung der potentiellen kurz- und langfristigen Auswirkungen von Krisensituationen in den sozialen Medien auf Marken siehe Hansen et al. (2018).
 
30
Für Definitionen dieser Kennzahlen siehe die Teilkapitel zu Abschn. 4.2.24.2.3 und 4.2.4.
 
31
Die sozialen Medien können auch sehr hilfreiche Erkenntnisse zum Employer Branding, Recruiting oder für die Personalbindung zu Tage fördern. Diese werden aber aufgrund des Schwerpunktes dieser Publikation auf Marketing-Kommunikation hier nicht weitergehend vertieft.
 
32
Behavioral (Micro-)Targeting verfolgt das Ziel, durch Daten über das Surfverhalten und Informationen aus Nutzerprofilen, eine Ausspielung von zum Teil psychologisch-profilierter Online-(Massen-)Werbung an eine passgenaue Zielgruppe zu ermöglichen (Kielholz 2008, S. 201; vgl. auch Bauer/Greve/Hopf. 2011). Marketing Automation setzt zur individuellen Kommunikation automatisierte, softwaregestützte Kampagnenprozesse ein, die zumeist auf der Auswertung von Nutzerprofilen und Nutzerverhalten basieren.
 
33
Siehe Abschn. 4.4.1 zu aktuellen Zahlen über die Engagement-Rate in unterschiedlichen Branchen.
 
34
Außerhalb der Betrachtung von Videos wird die View-Through Rate (VTR) als Kennzahl anders definiert. Sie gibt an wie viele der Nutzer den angebotenen Inhalt zwar gesehen haben, aber erst später auf die im Inhalt verlinkte Website gegangen sind – siehe Abschn. 2.​2 und 9.​7.
 
35
Für eine Untersuchung in welchen Funnelstufen sich die sozialen Medien und insbesondere User-Generated-Content versus Firm-Generated-Content besonders gut eignen siehe Colicev, Kumar und O’Connor (2018).
 
36
Für eine kurze Diskussion unterschiedlicher Modelle siehe Colicev, Kumar und O’Connor (2018). Für ein Beispiel eines sieben-stufigen Modells siehe Kopp 2016, 2018. Für eine sechs-stufige Variante, zumeist ohne Pre-Awareness, siehe Tuten und Solomon (2018, S. 346). Für ein Beispiel des gängigen fünf-stufiges Modells siehe Barker et al. (2017, S. 235). Die Customer Journey (Kundenreise), manchmal auch Buyer’s Journey oder Users Journey genannt, beschreibt die einzelnen Schritte, die ein Kunde hin zu seiner Kaufentscheidung und darüberhinaus durchläuft.
 
37
Für die Verwendung eines vierstufigen Ansatzes siehe Rogers (1995) oder De Haan et al. (2016).
 
38
Für eine praxisnahe Einführung in Funnel-Marketing siehe Richards (2018) oder Schildknecht (2015).
 
39
In der in der Tradition der Kommunikation in den sozialen Medien wichtigen Groundswell Theorie spricht man analog von Talk, Energize und Support (Siehe Bernoff und Li 2011).
 
40
Als Nebeneffekt der Aktivitäten zur Steigerung des Engagements für diese Funnel-Phase, kann ein höheres Engagement auch den positiven Nebeneffekt haben, die Wirkung der Aktivitäten zur Awareness-Phase des Funnels zu steigern. Ein hohe Engagement-Rate führt zu einer positiveren Bewertung der angebotenen Inhalte durch den Plattform-Algorithmus und somit zu mehr organischen, earned Views und unter Umständen auch zu einem geringeren Bedarf an Werbegeldern, um die Verbreitung der Inhalte zu unterstützen.
 
41
Siehe Abschn. 4.3.2 zu fortschreitender Marketingautomation bei Facebook mittels einem vorgegebenen Mindest-ROAS.
 
42
Für eine Analyse der Wichtigkeit von Emotion in der Kommunikation mit dem Ziel einen höheren Delight-Faktor und folglich eine stärkere Kundenbindung zu erreichen siehe Ahrholdt et al. 2017, 2019.
 
43
Im Groundswell-Ansatz für die sozialen Medien spricht man von Support (Unterstützung bieten und eigene Kanäle bereitstellen) sowie Embrace (Integration der Nutzer in die Wertschöpfungskette).
 
44
Happe (2016) nennt die Kennzahl zwar den ROI of Community Engagement, vernachlässigt allerdings andere Returns einer Brand-Community außerhalb des Kundendiensts angefangen von einer erhöhten Awareness oder eines besseren Rankings bei den Suchmaschinen bis hin zu generierten Leads oder auch direkten Verkäufen (inkl. Up- und Cross-Selling) über die Community. Zu Kennzahlen zum Community Management siehe Abschn. 4.3.5.
 
45
Für eine Übersicht über die diversen Theorieaspekte zu Brand-Communities und über die Motivatoren zur aktiven Teilnahme siehe Zaglia (2013). Für eine Literaturzusammenfassung samt sich ergebender Managementimplikationen siehe Brogi (2014).
 
46
Vgl. auch Solis (2011, S. 253) und Clement und Schreiber (2013, S. 432). Für einen Überblick der Anwendbarkeit der 90-9-1 Regel im Rahmen von medizinischen Online-Selbsthilfegruppen siehe Carron-Arthur et al. (2014).
 
47
Für eine Zusammenfassung der Kennzahlen zur Nutzung einer Community für den Kundendienst und damit auch für eine ROI-Sicht auf Community-Management siehe Abschn. 4.3.4.
 
48
Die Churn-Rate (Abwanderungsrate oder -quote) misst die über einen bestimmten Zeitraum verzeichnete Anzahl der Kunden oder Teilnehmer, die den Dienst nicht weiter nutzen, und setzt sie ins Verhältnis zur Anzahl der Gesamtkunden zu Beginn des Beobachtungszeitraums. Sie gibt somit einen Eindruck über eine Seite der Kundenfluktuation und indirekt über die durchschnittliche Länge der Kundenbindung bzw. Teilnahme am Dienst und somit über die Kundenzufriedenheit.
 
49
Unzählige Nachrichten und Hinweise auf Fake-Reviews bei den großen Bewertungs- und eCommerce-Plattformen überschatten aktuell das Thema. Inwieweit das Bewusstsein über Fake-Reviews zu einem anderen Verhalten der Nutzer führt ist bislang noch nicht bekannt. Die Plattformen selbst sind sehr bemüht Fake-Reviews mittels Machine Learning (Maschinenlernens) frühzeitig zu erkennen und zu löschen. Es gibt auch einige Anbieter, die den Nutzern ein Add-On anbieten zum Beispiel für Amazon und damit versuchen, vermeintliche Fake-Reviews aus den angezeigten Empfehlungen auszusortieren, indem sie die Reviews anhand sich wiederholender Sätze, verdächtiger Accounts, sehr zeitnah hintereinander geposteter Reviews und einer unwahrscheinlich hohen Rate von positiven Reviews untersuchen. Ahrholdt (2011) hat bereits früh darauf hingewiesen, dass zumindest in dem von ihm verwendeten indirekten Untersuchungsansatz (Strukturgleichungsmethodik) Kundenbewertungen bei Online-Shops keinen vertrauensfördernden Einfluss zeigten, obwohl dies bei einer direkten, kausal vernüpfenden Abfrage häufig ausgedrückt wird. Er verweist als potentielle Gründe auf Fake Reviews oder darauf, dass Bewertungen unter Umständen bereits ein Hygiene-Faktor seien, d. h. falls nicht vorhanden, bilden sie einen Misstrauensfaktor, aber das Vorhandensein stellt keinen Vertrauensfaktor dar.
 
50
Der Nutzen eines aktiven Umgangs mit Online Bewertungsportalen ist nicht nur auf den B2C-Bereich beschränkt. Eine allerdings nicht repräsentative Umfrage unter 548 B2B-Marketingverantwortlichen im Jahr 2017 ergab, dass sieben von zehn B2B-Kaufentscheidern während den vorbereitenden Phasen und jeder zweite während der Endphase auf dem Weg zur Kaufentscheidung auf Bewertungen zurückgreifen. Neunzig Prozent gaben an, dass sie sich von Bewertungen in ihrer Kaufentscheidung beeinflussen lassen. Allerdings nur jede fünfte Firma in der Umfrage nutzte Bewertungsportale aktiv in ihren Marketingbemühungen (G2, Heinz Marketing 2018, S. 3).
 
51
Weak bzw. Strong Ties (schwache und starke Bindungen) definiert die Netzwerkanalyse gemäß Granovetter (1973) abhängig von vier Faktoren: der Menge von Zeit, die zwei Menschen miteinander verbringen, der emotionalen Intensität der Beziehung, der Intimität (beidseitig bestätigt), sowie den gegenseitigen Diensten füreinander.
 
52
Eine Studie zur Auswirkung der Adaption des Facebookalgorithmus im Jahr 2017 zeigt beispielsweise für 1500 untersuchte, deutsche Medienseiten auf Facebook einen Rückgang der Interaktionen im Jahresvergleich Oktober 2017 zu Oktober 2018 um durchschnittlich 43,7 % (Schröder 2018). Die Likes für die Facebook-Posts gingen sogar um 54,3 % zurück (von 51,3 Mio. auf 23,4 Mio.), die Kommentare schrumpften um 48,2 %, die Reactions („Love“, „Wow“, „Haha“, „Sad“ und „Angry“) um 35,5 %, die Shares schrumpften mit einem Minus von 16,9 % (8,8 Mio. statt 10,5 Mio.). Die Zahl der von den 1500 Pages veröffentlichten Posts blieb in beiden Monaten beinahe gleich (−3,8 %), 398.800 (Oktober 2017) und 383.800 (Oktober 2018), so dass der Rückgang der Interaktionen nicht bzw. nur zu einem sehr kleinen Teil an der Anzahl der Veröffentlichungen gelegen haben kann.
 
53
Rival IQ (2018, S. 3) definiert Engagement für die Benchmarking-Studie als die Summe der messbaren Interaktionen aus Likes, Comments, Favorites, Retweets, Shares und Reactions. Die Engagement Rate wird berechnet aus der Summe dieser Interaktionen geteilt durch die Summe der Fans und Follower (Potential Reach).
 
54
AdEspresso (2018) gibt auch CPC-Werte für Reach (Spanne in 2017 von 1,69 US-$ – 3,71 US-$) und Impressions (Spanne in 2017 von 3,08 US-$ – 5,99 US-$) an. Es ist allerdings fraglich, ob für diese Kampagnenziele, die auf Awareness und nicht auf Interaktion setzen, eine Auswertung nach Klicks adäquat ist.
 
55
APAC steht für die Region Asien-Pazifik, LATAM für Lateinamerika, EMEA für Europa, Naher Osten und Afrika.
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Social Media
verfasst von
Dennis Ahrholdt
Goetz Greve
Gregor Hopf
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-26562-5_4