Der Begriff „Social Listening“ lässt sich nur schwerlich in seiner Fülle ins Deutsch übersetzen. Wir haben es hier mit „Digitalem Zuhören“ versucht. Aber im Grunde steckt noch mehr dahinter. Deshalb lassen wir lieber eine Expertin sprechen. Die Professorin Dr. Melpomeni Alexa erklärt im Interview, weshalb es sich für KMU lohnt, sich mit dem Thema zu beschäftigen, welche Tools weiterhelfen und worauf es bei einer Analyse ankommt.
Frau Alexa, weshalb haben Sie sich dazu entschieden, eine Studie über Social Listening Tools durchzuführen?
Der Bedarf an aktuellen Informationen über Social Listening Tools ist groß. Der Markt ist -allein wegen der Anzahl der Tools und der unterschiedlichen Funktionalitäten- recht unübersichtlich. Insbesondere Einsteiger/-innen sind schnell überfordert. Ich wurde in den letzten zwei bis drei Jahren oft von Unternehmen des Mittelstands und auch von des Beratungen und Agenturen immer wieder nach Studien zu Social Listening Tools gefragt. Gesucht wurde besonders oft ein konkreter Vergleichen von verschiedenen Tools. Auch im Rahmen meiner Lehre an der Hochschule Darmstadt tauchten immer wieder Fragen nach aktuellen Tools auf. Es gibt zwar einige Marktstudien hinsichtlich Tools für Online Monitoring, Online Media Monitoring, Social Media Monitoring und Social Listening, aber diese sind diese teilweise nicht mehr aktuell. Außerdem liegt bei vielen der Fokus nicht auf der Analyse von deutschsprachigen Textdaten und KMU als adressierte Zielgruppe. Die durchgeführte Marktstudie schließt deshalb diese Lücke und trägt dazu bei, KMU einen unabhängigen und aktuellen Überblick über Social Listening Tools anzubieten.
Warum finden Sie Social Listening wichtig?
Mich interessieren Methoden und Tools des Text- und Web-Minings, die einen erkennbaren Nutzen für die Kommunikation- und Marketing-Aufgaben in Unternehmen bringen. Mit Blick auf die unfassbar vielen Kunden/-innen-Stimmen und nutzergenerierten Daten im Web halte ich Methoden für wichtig, die der Praxis automatisiert helfen können. Social Listening als Bestandteil des Text- und Web-Minings gehört unter anderem zu den vielversprechenden Instrumenten der Markt- und Nutzungsforschung. Unternehmen werden so unterstützt, datenbasiert erfolgsentscheidende Erkenntnisse für Kommunikations-, Marketing- und Innovationszwecke aus der Fülle von öffentlich verfügbaren Daten zu gewinnen.
Folgende zwei Aspekte halte ich für besonders bedeutend: Zum einen können Unternehmen mit geeigneten Tools den Markt in Echtzeit beobachten und dabei ihren Zielgruppen aktiv zuhören. Zum anderen haben sie die Chance, direkt auf Online-Erwähnungen zu reagieren. Zum Beispiel auf Fragen zu antworten, falsche Angaben zu korrigieren oder weitere Produkte und Services zu erklären.
Im Zusammenhang mit Social Listening werden häufig Text Mining bzw. „Sentiment-Analyse“ erwähnt. Was steckt dahinter?
Verfahren des Text Minings werden genutzt, um Informationen zu einem Thema aus großen Sammlungen von Texten zu gewinnen. Die Sentiment-Analyse (Stimmungsanalyse), auch Opinion Mining genannt, ist ein spezieller Bereich des Text Minings. Sie hat das Ziel, Meinungstexte automatisiert zu analysieren, sodass Stimmungen und Haltungen von Nutzern erkannt werden. Subjektive, oft emotionale Aussagen im Text werden so transparent. Durch entsprechende Software werden diese automatisiert als positiv, neutral oder negativ eingestuft.
Grundlage für die Sentiment-Analyse sind einerseits statistische Verfahren, Verfahren des Maschinellen Lernens oder linguistische Verfahren aus dem Bereich des Natural Language Processing, die natürliche Sprachen wie Deutsch oder Englisch algorithmisch analysieren und dabei versuchen, sie zu „verstehen“.
Man muss sich das im Kontext des Social Webs so vorstellen, dass das Mining relevante, öffentlich zugängliche Textstellen in sozialen Netzwerken, Portalen oder Foren identifiziert. Zum Beispiel die Meinungsäußerungen zu einer Schokoladen-Marke. In einem zweiten Schritt geht es darum, die identifizierten Äußerungen bezogen auf die Stimmungen (Sentiment-Analyse) zu kategorisieren und zwar danach, ob sie ein positives, negatives der neutrales Sentiment zu der Marke ausdrücken. Das heißt, Ausdrücke und konkrete Wörter, die auf eine Vorliebe, eine positive Erfahrung, eine Enttäuschung hinweisen, müssen identifiziert und klassifiziert werden. Das kann man auch für weitere Konkurrenz-Marken machen. So kann man herausfinden, wie die Sentiments zur eigenen Marke im Vergleich zum Wettbewerb sind. Für eine ausführliche Erklärung empfehle ich das Buch „Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen“ von meiner Kollegin Prof. Dr. Melanie Siegel und mir, welches kürzlich veröffentlicht wurde.
Was empfehlen Sie KMU, um das richtige Tool für sich zu finden?
Es ist zunächst wichtig für KMU, intern die „eigenen Hausaufgaben“ zu machen. Das heißt, bevor man beginnt, Tools zu suchen oder zu testen, müssen die konkreten Ziele für den Zweck des Social Listenings im Unternehmen geklärt und festgelegt werden. Das Social Listening ist kein Selbstzweck, sondern soll dazu beitragen, die Ziele des jeweiligen KMU zu erreichen. Daher ist das Ziel ausschlaggebend für die Auswahl des richtigen Tools.
Neben den Zielen müssen auch der Zeitrahmen für das Social Listening, die relevanten Datenquellen und der Bedarf für das interne Reporting definiert werden. Denn diese wirken sich direkt auf die Toolauswahl aus. Meine Empfehlung ist daher, zunächst den Blick nach innen und auf die eigenen Anforderungen zu richten und dabei folgende Aspekte zu definieren: Ziel, Zeitrahmen, relevante Datenquellen, Ergebnisform und Reporting. Zudem ist es sinnvoll eine Preisspanne zu definieren. Erst wenn das KMU diese Dinge festgelegt hat, kann die Tool-Auswahl losgehen.
Brauchen KMU bestimmte Kompetenzen, um Social Listening Tools zu nutzen?
Einige Tools bieten weniger Funktionalitäten und sind daher ziemlich einfach zu bedienen. Umfassendere Tools bieten neben verschiedenen Lernmaterialien, wie Tutorials und Einleitungen auch Videos, ein sogenanntes Onboarding (Einführung), das Set-up sowie Workshops an. Das kann KMU helfen, den Einstieg zu erleichtern, wenn noch kein umfangreiches Know-how vorhanden ist.
Grundsätzlich kann man sagen, dass Erfahrung mit Keyword-Suchen, Informationssuchen mithilfe von Bool’schen Operatoren, Daten-Importen und -Exporten sowie Basis-Erfahrungen mit dem Frontend von webbasierten Anwendungen von Vorteil sind. Ein Grundverständnis der Möglichkeiten und Grenzen solcher Tools hilft ebenfalls sowie Kenntnisse über Metriken und Erfolgsmessung, um die Informationen richtig zu interpretieren.
Die Arbeit mit einem Social Listening Tool beinhaltet zunächst die Suche und die Datenerhebung. Es ist aber gerade die Auswertung, die den größten Teil der Kompetenzen erfordert. Je besser und präziser die Analyse-Funktionalitäten und die Such-Möglichkeiten eines Tools sind, desto geringer ist der Aufwand für die Datenerhebung und Evaluation der Daten. Denn man hat dadurch mehr Ressourcen für die intellektuelle Aufgabe der Daten-Interpretation. Algorithmen zur automatischen Erkennung von Keywords können schnell Daten erheben, Präzision und Relevanz der Daten müssen jedoch geprüft werden, ggf. müssen Fehler der automatischen Klassifikation korrigiert werden, um eine verlässliche Grundlage für die Auswertung zu haben. Für diese Aufgaben sind daten-analytische Kompetenzen und Erfahrungen bedeutend.
Wie oft sollten Unternehmen Social-Listening-Analysen durchführen?
Social-Listening ist eine fortlaufende Aufgabe. Zwar können punktuelle Analysen einen befristeten Zeitraum betreffen, zum Beispiel beim Social Listening einer laufenden Kampagne oder der Einführung neuer Produkte. Aber wenn es darum geht, den Wettbewerb zu beobachten, Trends zu identifizieren, die Performanz der Marke zu messen, auf sich anbahnende Krisen zu achten, auf Kunden/-innen-Hinweise, Kommentare oder Fragen zu antworten, muss der Social-Listening-Prozess kontinuierlich laufen.
Die zeitlichen Abstände für Analysen und für das Reporting sollten KMU in Abhängigkeit ihrer Zielsetzung festlegen. Für Fragen, wie beispielsweise „auf welcher Plattform finden die meisten Diskussionen über unser Produkt statt und wie ist die Entwicklung im Vergleich zum Vormonat?“ oder „Wie haben sich die Sentiments auf den verschiedenen Plattformen geändert?“ könnte ein monatliches Reporting ausreichen. Wenn es aber darum geht, auf Sentiment- und Volumen-Veränderung zu achten, weil beispielsweise eine Krise oder sogar ein Shitstorm droht, sind eher tägliche oder noch kürzere Reports und Alerts (Alarmfunktionen) nötig.
Das klingt sinnvoll. Doch was kommt danach? Wie arbeitet man mit den gewonnenen Daten weiter?
Die Erkenntnisse des Social Listenings müssen in den Gesamtkontext des Unternehmens gebracht werden. Das geht, in dem die Daten mit weiteren internen Geschäftsdaten verknüpft werden, zum Beispiel mit der Entwicklung der Online-Sales oder der Auswertung der Kundenzufriedenheit. Eine umfassende Marktforschung benötigt am besten viele Daten. Auch Marktanalysen zu Konsumtrends gehören dazu.
Ein Beispiel: Wenn Nachhaltigkeit, Transparenz und Regionalität zunehmend entscheidend für Kaufentscheidungen von Konsumenten/-innen werden und sich ein allgemeiner Trend im Konsumentenbereich davon ableiten lässt, ergibt sich ein konkreter Handlungsbedarf für die Produktion, die Kommunikation und die Positionierung von Produkten sowie für die Unternehmensstrategie. Unternehmensstrategieziele können so kontinuierlich überprüft und angepasst werden.
Frau Alexa, vielen Dank für das Interview.
Hier geht es zum Download der vollständigen Marktstudie zum Thema Social Listening Tools.
