Strategien


Accenture: Pragmatismus

6 Tipps für die Social-Media-Daten-Analyse

Christiane Pütter ist Journalistin aus München.
Die Analysten von Accenture empfehlen, sich nicht in zu vielen Auswertungsvarianten zu verheddern. Sie schlagen ein Vorgehen anhand von sechs Punkten vor.

Twitter, Facebook und all die anderen Social MediaSocial Media Tools gelten als etabliert. Unternehmen sammeln und sammeln dort Daten - und stehen jetzt vor der Frage, wie sie diese nutzbar machen. So sieht es zumindest die internationale Unternehmensberatung Accenture in dem Papier "Unlocking value from social data". Alles zu Social Media auf CIO.de

Unternehmen sind gut im Sammeln von Social Media-Daten - an deren Nutzbarkeit scheitert es noch. Accenture gibt Tipps.
Unternehmen sind gut im Sammeln von Social Media-Daten - an deren Nutzbarkeit scheitert es noch. Accenture gibt Tipps.
Foto: Sergey Nivens - Fotolia.com

Darin rät Accenture zu einem Vorgehen anhand von sechs Punkten. Die Analysten beziehen sich in ihrem Papier auf den HandelHandel, schreiben aber explizit, dass ihr Modell auf andere Branchen übertragbar ist. Tenor der Berater: Pragmatisch bleiben. Top-Firmen der Branche Handel

Die sechs Punkte stellen eine Analyse der bisherigen Wertschöpfung dar. Entscheider sollten sich fragen, wie sie in ihrer Unternehmensgeschichte Wert kreiert haben.

1. Bequemlichkeit für den Kunden: Aus der Sicht des Kunden zu denken, ist für Accenture der Knackpunkt. Es geht dabei zum Beispiel um Fragen wie die Erreichbarkeit eines Geschäftes, um die Übersichtlichkeit der Warenpräsentation, um die Öffnungszeiten und anderes.

Eben diese Aspekte müssen auf Social Media übertragen werden. Besuch des Webshops, Auswahl und Kauf der Produkte - diese und andere Prozesse müssen dem Kunden einfach und leicht fallen.

Kunden vor der Shop-Eröffnung aktivieren

Wer beispielsweise aus Facebook-Daten weiß, dass Anhänger eines bestimmten Geschäftes in der Stadt XY leben, kann diese Fans über die Eröffnung einer neuen Filiale an ihrem Wohnort informieren. Das gilt ebenso für gezielte Werbe-Aktionen in bestimmten Städten oder für bestimmte Marken.

2. Auswahl der Produkte: Welche Produkte neu ins Sortiment aufgenommen und welche ausgelistet werden, gehört zu den Fragen, die durch simples Auszählen von Abverkäufen entschieden werden. Die Analyse von Social Media-Daten geht einen erheblichen Schritt weiter - sie kann als Trendforschung dienen. Wer beobachtet, was die eigenen Kunden im Netz anklicken oder worüber sie sich austauschen, erfährt viel über ihre Konsumwünsche.

3. Information/Expertise: Trotz des Wegfalls der Tante-Emma-Läden und der Selbstverständlichkeit von Selbstbedienungsgeschäften wollen Kunden nach wie vor beraten werden und sich informieren. Wird das vernachlässigt, sinkt die Markenbindung.

Daher sollte nicht nur das Verkaufspersonal gut ausgebildet sein. Auch im Netz müssen Verbraucher Informationen finden. Entscheider müssen sich bewusst sein, dass gerade das Netz eine wichtige neue Dimension darstellt: Kunden beraten sich gegenseitig und teilen sich unverblümt mit, wie sie ein bestimmtes Produkt oder das Einkaufen in einem bestimmten Geschäft finden.

4. Preisgestaltung: Die Idee vom Einkauf und Abverkauf in großen Stückzahlen zwecks günstiger Preise bleibt unberührt. Ebenso die Praxis, vor Ostern mehr Lammfleisch und Hefezöpfe zu ordern.

Punkten mit den Schuhen in Pink

Das aber kann mittels Social Data weit stärker verfeinert werden als bisher. Dazu ein fiktives Beispiel: Eine bestimmte Kundengruppe verehrt eine Person des öffentlichen Lebens - und diese trug bei ihren letzten Auftritten ständig pinkfarbene Tennis-Schuhe. Wer mitdenkt, hat diese Schuhe rechtzeitig in größeren Mengen im Laden.

5. Kundenservice: Durch Social Media findet Kundenservice nicht mehr nur im Geschäft oder am Kundentelefon statt, sondern auch im Netz. Kunden geben sich gegenseitig Tipps oder helfen sich weiter. Unternehmen können Verbraucher auch auffordern, Verbesserungsvorschläge einzureichen.

6. Zielgruppen-Ansprache: Glaubt man Accenture, untersuchen zu viele Händler die in Social Media hinterlegten Profile ihrer Kunden nicht genau genug. Konkretes Beispiel: Jemand bezeichnet sich als Fan einer bestimmten Sportart. Für die Analysten kein Grund, ihm entsprechende Kleidung und Schuhe anzubieten. Möglicherweise sieht sich derjenige diesen Sport nur gern im Fernsehen an - praktiziert aber einen ganz anderen.

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