“ Buzz im Social Web ist (noch) relativ unwichtig. Konsumenten wollen persönliche Empfehlungen.“

Bezogen auf die Frage, auf welchem Weg man die letzte Mundpropaganda erhalten hat, haben ca. 95 % der Befragten mit „Persönlich“ oder „Am Telefon“ geantwortet. Wie die nachstehende Grafik aus der Studie (S. 4) zeigt, haben nur 1,2 % die letzte Mundpropaganda über Facebook und Co. erhalten.

Martin Oetting von trnd gibt auch in seinem Blogbeitrag gleich die Begründung für dieses Ergebnis. Die Menschen haben sich noch nicht daran gewöhnt, im Internet ihre Meiningen mitzuteilen. Selbstverständlich gibt es deutlich mehr Meinungen und Diskussionen im Internet als noch vor ein paar Jahren, aber nicht in der Masse, dass es vergleichbar mit dem persönlichen Gespräch wäre.

Die Ergebnisse für den zweiten Teil der Studie wurden wie folgt zusammengefasst.

1. Digitale Online-Mundpropaganda im Social Web ist (noch) relativ unwichtig. Die Online-Plattformen werden von den Konsumenten nicht als Ort für nachhaltig erinnerte Mundpropaganda wahrgenommen. Selbst für webaffine Nutzer ist es noch nicht selbstverständlich, Meinungen online zu verbreiten.

Hier kommt nochmal mein Einwand, den ich auch bei dem ersten Teil der Studie eingebracht habe. Nur weil ein Großteil der Befragten sich an Mundpropaganda im persönlichen Gespräch oder Telefonat erinnert, bedeutet das nicht, dass es keine bzw. wenig online Mundpropaganda gibt und diese nicht im Gehirn gespeichert wird. Gerade aus der Psychologie ist bekannt, dass man sich eher an etwas erinnern kann, wenn bei der Informationsaufnahme mehr Sinne angesprochen wurde. Somit erinnert man sich eher an Mundpropaganda, welche während eines persönlichen Gesprächs stattgefunden hat, als in geschriebene Form im Internet. Aber beide Formen können Entscheidungen beeinflussen.

2. Empfehlungen aus dem Freundeskreis sind wirkungsvoll, wenn sie persönlich “im echten Leben” ausgesprochen werden. Für die Mehrheit der befragten Menschen ist es selbstverständlich, offline Meinungen zu verbreiten.

Der erste Teil des zweiten Ergebnisses hört sich zwar plausibel an, ich finde aber leider nicht die dazugehörige Frage mit den entsprechenden Zahlen in der Studie. Die zweite Aussage wird durch eine entsprechende Frage und Zahlen gestützt. Hierbei ist dennoch darauf hinzuweisen, dass nur ca. 36 % ihre Meinung nicht im Internet veröffentlichen würden und abgesehen von den ca. 16 %, die das Medium Email wählen, würden immerhin ca. 48 % ihre Meinungen im Internet veröffentlichen.

3. Bei teuren Gütern, zu denen Konsumenten aktiv Meinungen im Netz suchen, kann digital gespeicherte Mundpropaganda jedoch durchaus relevant sein (Ciao, Amazon, etc.). Dies ist allerdings nur bei bestimmten Kategorien gegeben. Spontane Äußerungen von Nutzern zu Marken/Produkten verpuffen dagegen überwiegend im Social Web, sie kommen bei “Freunden” oder “Followern” kaum an.

Diesen Punkt beurteile ich als besonders wichtig und ohne dieses Ergebnis hätte ich die Studie vollständig angezweifelt. In bestimmten Kategorien und Preisstufen wird die gespeicherte Mundpropaganda als durchaus relevant eingeschätzt. Hierzu gibt aus auch Veröffentlichungen, welche den Effekt von Online-Bewertungen auf den Umsatz untersuchen wie z.B. von J.,Chevalier und D.,Mayzlin.

4. Das Social Web ist kein “Kanal”, über den sich Markenbotschaften aktiv verbreiten lassen. Es ist stattdessen der Ort, an dem man seine Fans findet und aktiv ins Marketing involviert, damit diese dann offline ihre Wirkung entfalten.

Dem stimme ich voll und ganz zu.

Auch wenn ich nicht vollständig den Ergebnissen und Interpretationen in der vorliegenden Studie zustimmen kann, begrüße ich derart konträre Studien, welche zum Nach- und Weiterdenken anregen.

Danke TRND.

„Positive Mundpropaganda wirkt stärker als negative – weil sie hängen bleibt!“

Bezogen auf die Frage nach den letzten Mundpropaganda Erinnerungen haben 89 % der Befragten angegeben, dass sie sich an positive Ereignisse erinnern. Dabei stammt die Mundpropaganda zu 71 % von Freunden und Verwandten. Nur 7 % der Befragten haben über negative Ereignisse berichtet, wobei die nachstehende Grafik aus der Studie (S. 5) zeigt, bei welchen Produkt-/Servicekategorien die negative Mundpropaganda besonders ausgeprägt ist.

Gerade die Bereiche Transport/Verkehr und Kommunikation sind besonders von negativer Mundpropaganda betroffen. Die stellvertretenden Firmen dieser Branchen würden einen Vorteil erlangen, wenn sie Kunden mit positiven Ereignissen überraschen. In diesem Zusammenhang sei auf das Service Recovery Paradox hingewiesen. Dieses besagt, dass ein Kunde, welchem nach einem Servicefehler vollständig und zufriedenstellend geholfen wurde, häufig zufriedener und loyaler ist als ein Kunde, bei dem kein Servicefehler auftrat. Auf der anderen Seite besteht kaum negative Mundpropaganda für die Bereiche Kunst/Kultur und die Produkte des täglichen Bedarfs.

Bezogen auf die Wirkung von positiver und negativer Mundpropaganda ist sich die Forschung nicht einig. Man findet in der Literatur sowohl Studien die besagen, dass negative Mundpropaganda stärker wirkt als positive und umgekehrt, aber auch Studien die belegen, dass beides gleich stark wirkt. Bezogen auf das vorliegende Forschungsdesign stellt sich für mich die Frage nach dem Effekt und der Interpretation von gestützten und ungestützten Befragungen. In der Studie wurden die Mitglieder gefragt, an welche Mundpropaganda sie sich erinnern. Ein Großteil der Befragten hat sich nur an positive Mundpropaganda erinnert. Kommen aber die Befragten in Kontakt mit einem Angebot zu dem sie zuvor negative Mundpropaganda gehört haben, werden sie sich auch daran erinnern und diese weitergeben.

Abschließend will ich auf eine sehr ausführliche Studie zu diesem Thema von Sweeney et. al (ANZMAC 2005 Conference: Consumer Behaviour) hinweisen, da sie auch sozialwissenschaftliche Grundlagen in Bezug auf die Entstehung von Mundpropaganda erforschen. Die Autoren kommen zu der Schlussfolgerung, dass positive Mundpropaganda ein kognitives Konstrukt ist, welches durch wohlüberlegte und rationale Bewertungen angetrieben wird, während negative Mundpropaganda größtenteils emotional ist und durch Emotionen angetrieben wird. Dementsprechend entsteht positive Mundpropaganda häufig durch Servicequalität und negative Mundpropaganda durch Unzufriedenheit resultierend aus unerfüllten Erwartungen.
Dies zeigt, dass bei der Frage ob positive oder negative Mundpropaganda stärker wirkt, auch die Entstehungsgründe für Mundpropaganda untersucht und berücksichtigt werden sollten, um ein „vollständiges Bild“ zur Beurteilung des Sachverhaltes zu bekommen.

• Welchem vom User gesehenen Banner kann die erfolgreiche Conversion zugeschrieben werden?
• Steigt die Wahrscheinlichkeit einer Conversion mit einer bestimmten Website oder Abfolge von Webseiten, auf welchen ein Banner präsentiert wird?

Die Datengrundlage zur Beantwortung dieser Fragen besteht aus einer kompletten 3 Monats Sequenz von Online Werbeanzeigen-Schaltungen, Klicks und Conversions für ca. 2.000 User. Wir haben unterschiedlichste Verfahren an diesem Datensatz getestet und waren erstaunt über die Ergebnisse.

Ein Verfahren, welches schon lange in der Datenanalyse angewendet wird, hat mit die besten Ergebnisse erzielt – die Rough Sets . Die Rough Set Theorie wurde Anfang der 80er von Zdzislaw Pawlak entwickelt und beschäftigt sich mit der Klassifikation und Analyse von Datenmengen. Dabei müssen die zugrunde gelegten Werte in diskreter Form vorliegen bzw. in diese Form konvertiert werden. Mit Hilfe dieser Theorie klassifiziert man ungewisse Objekte in Äquivalenzklassen, welche man auch als Konzept bezeichnet. Dabei kann man ein Konzept als eine Zusammenfassung von Objekten aus einer Grundgesamtheit verstehen, welche ein gemeinsamer Grundgedanke verbindet. Diese Objekte werden durch eine Menge von Attributen beschrieben.

Die nachstehende Grafik visualisiert die Ergebnisse der Rough Set Analyse. Jede Farbe eines Kästchens repräsentiert ein Konzept. Gelb=“User reagiert nicht auf Bannerwerbung“, Orange=“User reagiert teilweise auf Bannerwerbung“, Grün=“User reagiert auf Bannerwerbung“. Die rote Linie zeigt die bestimmte Annäherung für die Gruppe der User, welche auf Werbung reagieren.

Hauptziel der Rough Set Theorie ist die Gewinnung einer Annäherung, welche die in den Daten zugrundeliegenden Konzepte beschreiben soll. Somit bestehen zwei Anwendungsgebiete:

1. Verständnis der Konzepte und somit Muster innerhalb der Daten

2. Klassifizierung neuer und unbekannter Objekte.

In unserem Fall spielte das 1. Anwendungsgebiet die entscheidende Rolle. Anhand der vorhandenen Daten sollen die Konzepte hinter den Daten und somit die Muster erkannt werden. Die Ergebnisse aus dem 1. Anwendungsgebiet sind Entscheidungsregel in der folgenden Form:

WENN (User sieht Banner hintereinander mehr als 4-mal) DANN (erfolgt Conversion)

WENN (User sieht pro Sitzung 1-mal Banner) UND (User surft im Internet an 5 von 7 Tagen )DANN (erfolgt Conversion)

Eine Vielzahl solcher Entscheidungsregel werden mit Hilfe der Rough Set Theorie generiert und müssen anschließend bewertet und interpretiert werden.

Die wichtigsten Ergebnisse auf einem Blick:
Anmerkung: Auch wenn man einige der Ergebnisse so erwarten konnte, ist es ja immer beruhigend, eine Bestätigung in den Daten zu finden.

• Kontext: Der Erfolg einer Bannerschaltung ist abhängig von der Seite auf der das Banner geschaltet wird. Hier waren aber nicht nur themenspezifische Abhängigkeiten wie bspw. Mercedes-Banner in Kombination mit einer Autoforumsseite zu beobachten, sondern auch bestimmte Seiten, auf denen generell Werbebanner bzw. Gruppen von Werbebanner besonders gute Ergebnisse erzielt haben.
• Sequenz: Die Abfolge der Seiten auf welcher das Banner geschaltet wird, hat ebenso einen Einfluss auf die Klick- und Conversion-Rate. Banner, welche bspw. auf 4 aufeinander folgenden Seiten geschaltet werden, habe eine höhere Klick- und Conversion-Rate, als Banner welche nur von dem User auf einer einzigen Seite gesehen werden. Entscheidend ist aber auch gerade das zeitliche Aufeinanderfolgen der Schaltung.
• Häufigkeit: Auch die Häufigkeit der Darbietung eines Banners hat einen Einfluss auf den Erfolg einer Kampagne. Es stellte sich heraus, dass die Klickrate für ein Banner enorm ansteigt, wenn der User diesen Banner innerhalb eines Zeitraumes von einer Woche regelmäßig bspw. einmal pro Sitzung sieht.

Hier eine Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse:

• 80 % der Befragten besitzen einen aktiven Facebookaccount und 23 % der übrigen Befragten planen innerhalb der nächsten 6 Monate einen Account zu erstellen
• 67 % der Befragten haben über Social Network Seiten wieder Kontakt zu Personen aufgenommen, der auf anderem Weg nicht entstanden wäre.
• 39 % der Twitter User antwortet auf die Statusmeldungen anderer User mindestens einmal pro Woche
• Mehr als 30 % der Facebook und Twitter User loggen sich in ihren Account mindestens einmal am Tag ein

Die Studie stellt sehr klar heraus, dass Social Network Seiten das Verhalten der User entscheidend geändert haben. Laut Performics benutzen mehr als 30 % der Befragten eine Suchmaschine um mehr über ein Produkt/Marke zu erfahren, dessen Anzeige sie auf der Social Network Seite gesehen haben. Weiterhin ermöglichen Social Network Seiten dem (potenziellen) Kunden an einer aktiven Kommunikation mit Marken/Produkten teilzunehmen, welche auch von den Usern wahrgenommen wird, wie die folgenenden Ergebnisse zeigen.

• 50 % der Facebook User reagieren auf Werbeanzeige, indem sie den „Like“-Button klicken
• 37 % der Befragten lernen neue Marken und Produkte über Social Network Seiten kennen
• 32 % der Befragten haben einem Freund eine Marke/Produkt/Service über eine Social Network Seite empfohlen
• 32 % der Twitter User leiten Statusmeldungen von Unternehmen und Marken weiter

Auch wenn 90 % der Befragten in Bezug auf Facebook geantwortet haben, dass sie Fan von einem Unternehmen/Produkt/Marke sind und mit Inhalten der Seite sehr zufrieden sind, erwarten die User mehr von einer Facebook Seite. So wünschen sich 49 % mehr ausdruckbare Coupons, 46 % Informationen über exklusive Sonderangebote/Rabatte und 35 % wollen mehr Informationen über neue Produkte erhalten.

Die Ergebnisse dieser Studie zeigen sehr deutlich, wie Social Network Seiten das Verhalten des Kunden verändern und verdeutlichen auch gerade dem Marketer für welche Zwecke man Social Media Plattformen noch nutzen kann und was vom (potenziellen) Kunden gefordert wird.

Nach den aktuellen Zahlen von comScore bestätigt sich das enorme Wachstum von Facebook erneut. Wie bei Mashable nachzulesen war, beherrscht Facebook mit ca. 41 Prozent den Social Media Traffic. Wie die nachfolgende Grafik zeigt, konnte Facebook im Vergleich zum Vorjahr ein beachtliches Wachstum verzeichnen.

Kostenloser Leitfaden:

Der erste kostenlose Leitfaden für das Marketing bei Facebook von der Firma Xihit Solutions ist auf ein sehr breites Interesse gestoßen. Adressat des Leitfadens sind Unternehmen und Agenturen und kann hier bestellt werden. Nach diesem großen Interesse wurde jetzt ein weiterer Leitfaden präsentiert, welcher hier heruntergeladen werden kann (PDF, 1.8 MB). Der neue Leitfaden beschäftigt sich auf 20 Seiten mit den Möglichkeiten, welche die Facebook Fanpage Unternehmen zum Marketing bietet.

Integration der Facebook Fanpage in Google Analytics:

Nachdem man seine Fanpage bei Facebook erstellt hat, möchte man mehr über seine Besucher wissen. Die von Facebook zur Verfügung gestellten Statistiken sind sehr begrenzt und wer nicht auf sein Google Analytics verzichten möchte bekommt beim Social Media Examiner eine Anleitung wie Analytics in Facebook integriert werden kann.

Nielsen Studie zur Effektivität:

Nielsen hat eine neue Studie zur Effektivität von Werbung bei Facebook veröffentlicht. Gegenstand der Studie sind 125 Kampagnen von 70 Marken, welche insgesamt 800.000 Seitenaufrufe ausgelöst haben.

Klares Ergebnis der Studie ist, dass „earned media“ die Facebook Nutzer eher dazu bringt, eine Anzeige wahrzunehmen und dessen Inhalt aufzunehmen. Nielsen fasst drei Tipps für Werbende wie folgt zusammen:

1. Es sollte damit begonnen werden, die Seitenaufrufe seiner Webseite bei Facebook zu erhöhen. Dies wird dazu führen, dass die organischen Seitenaufrufe ebenfalls erhöht werden.

2. Unternehmen sollten dennoch Werbung auf dem Netzwerk buchen („paid media”). Dies ist die Grundvoraussetzung für die Entstehung von weiterer „earned media“.

3. Es muss eine Balance gefunden werden zwischen Reichweite und Häufigkeit, sowie zwischen sozialen und organischen Seitenaufrufen.

Die Köpfe hinter schwerdt & feger forschen, analysieren und beraten seit Jahren auf dem Gebiet der Analyse von Netzwerken und dessen Nutzen für das Marketing. Somit freut es uns mitzuteilen, dass wir mit einem der führenden Softwarehersteller auf dem Gebiet der Netzwerkanalyse, der US amerikanische Firma Sonamine, eine strategische Partnerschaft eingegangen sind.

Sonamine hat sich auf die Analyse von Netzwerken mit Millionen von Konten und Verbindungen spezialisiert. Die Software von Sonamine erlaubt es in kürzester Zeit diese große Anzahl von Usern mit ihren Verbindungen in einem Netzwerk zu analysieren und in Kunden/User- Segmenten zu clustern. Die so gewonnenen Erkenntnisse aus einem Netzwerk können in bestehende oder neu entwickelte Vorhersagemodelle eingearbeitet werden. Die Verbesserungen lassen sich sehen. Die Güte der Vorhersage kann zwischen 20-100 % verbessert werden.

Somit lassen sich unterschiedlichste Kundennetzwerke aus den folgenden Bereichen erstellen und analysieren:

Betreiber von Social Network Seiten können auf ein Netzwerk zugreifen, bei dem häufig die miteinander verbundenen User auch durch ähnliche oder gerade wegen ähnlicher Interessen miteinander verbunden sind oder aber auf Grund Ihrer Position im Netzwerk einen Einfluss auf verbundene User ausüben können.

Es lassen sich Netzwerke aus den Telekommunikationsdaten der einzelnen Anbieter erstellen und durch die Analyse des so erstellten Netzwerkes bspw. ein Wechsel zu einem anderen Anbieter vorhersagen.

Zu jedem Fachgebiet existiert eine Online Community, durch dessen Analyse das bestehende soziale Netzwerk effektiver wird, indem die Ergebnisse der Analyse der einzelnen User-Verbindungen und deren Status im Netzwerk die persönlichen Erfahrungen verbessern können.

Es könnten hier noch eine große Anzahl weiterer Beispiele genannt werden, aber mit dem nächsten Blogpost wird unsere Reihe starten „(Soziale) Netzwerk Analyse – Welche Chancen bieten sie der Werbung und Unternehmen“, welche die Einsatzgebiete der Sozialen Netzwerk Analyse an Hand von Beispielen konkretisiert.

Somit lautet die international am meisten besuchte Social Media Seite im Dezember 2009 Facebook mit 206.9 Millionen Usern. Damit haben weltweit 67 Prozent der Social Media User Facebook im Dezember besucht.

Auf Grund dieser Entwicklungen ist es auch nicht verwunderlich, warum Social Media von den unterschiedlichsten Experten mit zu den bedeutesten Zukunftstrends gezählt wird. Dies wirkt sich natürlich auf die unterschiedlichsten Themengebiete aus, so z.B. in der Marketingforschung auf die Forschung und Methoden, wie auch im Blog von ethority zu lesen ist.

"Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie Unternehmen/Produkt/ Dienstleistung XYZ einem Freund oder Kollegen weiterempfehlen werden?“.

Die Antworten werden auf einer Skala von 10 = höchst wahrscheinlich, bis 0 = absolut unwahrscheinlich gegeben und sollten auf Grund der nachstehenden Berechnung nicht verändert werden. Anschließend wird folgende Frage gestellt:

„Was ist der Hauptgrund für die soeben abgegebene Bewertung?“.

Diese Frage sollte zunächst als offene Frage formuliert werden. Somit lernt man mögliche Bedürfnisse, Erwartungen und die tatsächlichen Erfahrungen des Kunden kennen. Anschließend werden die so befragten Kunden in drei Gruppen eingeteilt:

1. Fürsprecher (Promoters): Bei dieser Kundengruppe ist es sehr wahrscheinlich, dass sie mit der Marke/ dem Produkt zufrieden sind und eine Weiterempfehlung geben. Skalenwerte 10 und 9.

2. Kritiker (Detractors): Diese Kunden stellen die Kritiker der Marke/ des Produkts dar und sie werden mit großer Wahrscheinlichkeit keine Empfehlung aussprechen. Skalenwerte 6 bis 0.

3. Unentschiedene (Passives): Die Kundengruppe gehört weder zu den Fürsprechern und kann auch nicht zu den Kritikern gezählt werden. Skalenwerte 8 und 7.

Wie die folgenden Grafik verdeutlicht, ergibt sich der NPS durch die relative Anzahl an Fürsprechern und Kritikern. Im besten Fall beträgt der NPS 100 und im schlechtesten Fall -100.

Neben der Analyse der Kundenzufriedenheit besitzt der Net Promoter Score auch eine strategische Ausrichtung. Traditionell werden langfristig alle Entscheidungen eines Unternehmens anhand des Umsatzes, Gewinns und Wachstums gemessen. Der NPS bietet eine weitere Kontrollzahl, nämlich die Kundenzufriedenheit, die ebenfalls langfristig durch die jeweiligen Entscheidungen eines Unternehmens gesteigert werden soll. Gerade auch bei Geschäftsbeziehungen zwischen Unternehmen kann der NPS als wichtiges Analysewerkzeug zur Verbesserung der Kundenbeziehungen dienen.

Der Net Promoter Score findet in Wissenschaft und Wirtschaft seine Befürworter und Gegner und ist auch unserer Meinung nach nicht in jeder Branche und für jedes Unternehmen einsetzbar. Wenn es aber die Branche und das Unternehmen zulassen, bietet der NPS eine kostengünstige Alternative zu umfangreichen Kundenzufriedenheitsanalysen. Auf Grund seiner Beschaffenheit kann und sollte der NPS regelmäßiger erhoben werden und bietet somit ein sehr einfach zu kommunizierendes Monitoringwerkzeug.

Wenn dieser zuvor beschriebene Prozess des Beobachtens und Lerns von Internetusern systematisch durchgeführt werden soll, spricht man von Netnography. Dies ist ein Kunstwort und wurde geprägt vom Marketingprofessors Robert Kozinets, welcher die Begriffe Ethnologie und Internet vereint hat.

Beispielweise ergab die Netnography von unterschiedlichen Internetquellen zu dem Thema Handy, dass sich ein großer Anteil der User wünschten, ihr Handy ebenfalls als Taschenlampe benutzen zu können. Dieses Bedürfnis hätten sich die einzelnen Hersteller von Handys in dieser Weise nicht vorstellen können, obwohl es ein leichtes gewesen wäre, solch eine Funktionalität bei der Entwicklung ihrer Produkte zu berücksichtigen.

Dieser Ansatz, den wir in unser Portfolio aufgenommen haben, gehört zu einem unserer Spezialgebiete. Hierbei sieht unser idealtypisches Vorgehen wie folgt aus:

1. Aufteilung des Produkt-/Dienstleistungsangebotes in ähnliche Innovationsgebiete.

2. Identifikation und Festlegung von relevanten Foren, Blogs und Netzwerken je Gebiet.

3. Automatisierte Speicherung der Daten zur weiteren Verarbeitung.

4. Inhaltliche Analyse zur Aufspürung von Trends, Bedürfnissen, Wünschen, Erfahrungen, Motivationen.

5. Überführung der Ergebnisse in innovative Produkt- und Dienstleistungskonzepte.

Die Gruppe der Online-Shopper setzt sich hauptsächlich aus jungen Erwachsenen im Alter zwischen 18-44 Jahren zusammen. Personen über 60 Jahren hingegen sind mit 3 Prozent nur sehr gering bei dieser Gruppe vertreten.

Besonders beliebt sind bei den Online-Shoppern High-Tech Produkte wie bspw. Computerspiele, Handys, PCs, Flachbild-Fernseher und Digitalkameras. Dieses deckt sich mit einer Mitteilung des Branchenverband BITKOM auf Basis einer repräsentativen Befragung des Meinungsforschungsinstituts Forsa.

Unabhängig davon, ob die Produkte online oder offline gekauft werden, gaben 26 Millionen Bundesbürger über 14 Jahren an, dass sie High-Tech Produkte zu Weihnachten anschaffen oder verschenken werden. Am beliebtesten sind hierbei mit jeweils 12 Prozent Computerspiele und Handys. Auf dem zweiten Platz landen mit 11 Prozent Computer und auf dem dritten Platz mit jeweils 10 Prozent Flachbildfernseher und Digitalkameras.

Den ersten Platz belegen im betrachteten Zeitraum die Seiten StudiVz, SchülerVz und MeinVz mit 14,6 Millionen im Monatsdurchschnitt. Das zweitbeliebteste Netzwerk mit 6,2 Millionen Nutzern ist Wer-kennt-wenn. Zum ersten Mal schaffte es auch Facebook auf den dritten Platz mit 5,6 Millionen Nutzern. Im Vergleich zum Vorjahr sind das dreimal so viele Nutzer.

Ein weiterer Gewinner, der es zwar nicht mit seinen absoluten Zahlen unter die ersten drei geschafft hat, aber einen hohen prozentualen Zuwachs verzeichnen konnte ist das Netzwerk für geschäftliche Kontakte Xing, welches seine Nutzerzahlen verdoppeln konnten.

Den größten Zuwachs innerhalb eines Jahres konnte aber jedoch Twitter verzeichnen - mit einem Anstieg von 78.000 auf 1,7 Millionen Nutzern.

Die Datengrundlage für diese Studie wurde vom Marktforschungsinstitut Comscore geliefert.

Ein aktueller Beitrag aus dem Journal of Marketing von Michael Trusov et. al vergleicht den Effekt von Word-Of-Mouth Marketing in einer online Community mit dem traditionellen Marketing. Der Vergleich zeigt unter anderem, dass WOM Marketing einen größeren Einfluss auf die Neukundengewinnung hat, als das traditionelle Marketing.

An Hand eines Business Case der Firma projektwerk, Deutschlands größte Börse für flexibles Arbeiten, wird das Social Media Marketing erläutert und erklärt, warum mittlerweile das Social Media ein fester Bestandteil im Marketing-Mix von projektwerk geworden ist. Das macht den Leitfaden auch für Experten interessant. Projektwerk hat im Dezember 2008 eine Social-Media-Strategie gestartet, dessen primäres Ziel die Gewinnung von Neukunden war. Das sekundäre Ziel war das Branding und die Förderung einer offeneren Kommunikation mit den Usern.

Zusammenfassend kann man sagen, dass deutsche Unternehmen aktiver Twitter mitgestalten als es vielfach vermutet wird. Die Zahlen belegen, dass Twitter als neuer Kommunikationskanal erst genommen wird. Beweis hierfür ist, dass die Hälfte aller Dax-Unternehmen sehr aktiv twittert und 40 Prozent von dieses sogar auf Deutsch. Der geringe Werbeanteil mit 20 Prozent zeigt die ausgewogene Mischung der Inhalte, wobei die Nutzung von Twitter als Dialogmedium sehr stark vom jeweiligen Verfasser abhängig ist.

• Wie entwickeln sich meine (Stamm)Kunden?
• Wie steht mein Unternehmen im Vergleich zu den Wettbewerbern da?
• Wie verändern sich meine Durchlaufzeiten und Bestandsreichweiten?

Die somit gewonnen Erkenntnisse aus der Datenaggregation lassen wiederum auf Marktveränderungen und Marktpotenziale schließen, aber liefern auch eine fundierte Grundlage für wichtige strategische Entscheidungen. Nach Carsten Bange, Geschäftsführer des Business Application Research Centers BARC sind BI-Lösungen deshalb das passende Krisenmanagement-Tool. Lesen Sie weiter in der Computerbild.

Die oben stehende Grafik aus der Studie, zeigt das die „Mavens“ (so werden die führenden Unternehmen auf dem Bereich des Social Media Marketing bezeichnet) im Gegensatz zu den anderen Gruppen in der Studie mit "Wallflowers", "Selectives" und "Butterflies" benannt, eine weitaus bessere Performance aufweisen.

Grundsätzlich sollte bei dieser Studie nicht vergessen werden, dass Social Media Marketing in erster Linie dazu eingesetzt wird, um Einfluss auf die Wahrnehmung einer Marke zu nehmen und erst in einem zweiten Schritt und somit indirekt Einfluss auf den Umsatz zu nehmen.

Marketingkanäle wie Email und Mobile sollen laut dieser Studie an Bedeutung verlieren. Das ist zwar momentan, auch gerade unter Berücksichtigung des Smartphone Hypes, kaum vorstellbar, deckt sich aber mit der Studie von Nielsen zu diesem Thema. Auch wenn das Social Media Marketing ein großes Wachstumspotenzial zugesprochen wird bleiben die Marketingformen Suchmaschinenmarketing und Bannerwerbung mit ca. $31.6 Milliarden und $16.9 Milliarden weiterhin auf den vordersten Plätzen.

Da Microsoft und Yahoo zusammenarbeiten, werden die Kampagnen, welche bei Yahoo Search Marketing geschaltet werden, ebenso bei bing erscheinen. Weiterhin können aufgrund der geringeren Nachfrage von SEM bei Yahoo und bing noch Keywords zu einem, im Vergleich zu Google Adwords, sehr geringen CPC eingekauft werden. Im Endeffekt entscheiden die Conversions der Kampagnen und der damit verbundene ROI, ob sich der Aufwand rechnet, auch Suchmaschinenmarketing bei Yahoo und bing zu betreiben. Aufgrund unserer guten Erfahrungen setzen wir für unsere Kunden bei allen drei Suchmaschinen Suchmaschinenmarketing und Web-Controlling ein.

Bei einer Zielgruppengröße von mehreren Hundertausend ist dies nicht nur allein aus Kostengründen eine entscheidende Frage. Mit Hilfe unseres Ansatzes ist es möglich, die Keyplayer, also die Schlüsselspieler in einem Netzwerk, zu identifizieren. Je nach Marketingmaßnahme und Ziel benötigt man für eine erfolgreiche Kampagne auch unterschiedliche Schlüsselspieler mit unterschiedlichen Positionen und Rollen in der Community. Unser Ansatz beantwortet u.a. die Frage, mit wie vielen vorgegebenen Community Mitgliedern man in Kontakt treten muss, um ein bestimmten Prozentsatz der Community zu erreichen.

Wir haben einen Ansatz entwickelt, welcher aus einer Kombination von Verfahren aus dem Total Quality Management und statistischer Prognoseverfahren besteht. Dieser Ansatz ermöglicht es, frühzeitig festzustellen, in welche Richtung sich ein Kunde entwickeln wird. Somit ist es möglich, vorherzusagen, dass sich ein Kunde aufgrund seines geänderten Kaufverhaltens (bspw. in einem Halbejahr) von einem A-Premiumkunden hin zu einem C-Gelegenheitskunden verändern wird. Somit hat man die Möglichkeit, diese Entwicklung mit Hilfe geeigneter Marketinginstrumente aufzuhalten. Aber nicht nur die Entwicklung des einzelnen Kunden und die damit möglicherweise eingeleitet Gegenmaßnahme sind bei diesem Ansatz von Bedeutung. Wenn man die gesamte Entwicklung seiner Kunden monitoren kann, wird es einem Unternehmen auch leichter fallen, strategische Gegenmaßnahmen gegen eine negative Kundenentwicklung zu formulieren und umzusetzen.

Wir haben mit Hilfe der Dempster-Shafer Theorie einen Ansatz entwickelt, der es ermöglicht maschinell unterschiedliche Wissensquellen miteinander zu kombinieren und auf Basis dieser Kombination automatisierte Entscheidungen zu treffen, die ähnlich der des Menschen vollzogen werden. Dieser Ansatz ermöglicht es, eine Vielzahl von Informationen, welche einen unterschiedlicher Wert Vertrauens zugeordnet werden, miteinander zu kombinieren und auf dieser Basis eine Entscheidung zu treffen. Der dazugehörende Artikel wurde mit Prof. Dr. Ralf Wagner von der Universität Kassel auf der GOR Tagung 2008 vorgestellt und ist erschienen im Springer Verlag.

In welchen Communities soll bzw. muss eine Marke vertreten und kommuniziert werden?

Es besteht eine große Auswahl zwischen unterschiedlichsten Communities abhängig von der Größe ihrer Mitgliederanzahl und Themenspezifität. Für eine effektive Ausnutzung des Marketingbudget sollten sowohl die Ziele, welche man beim Community Marketing verfolgt, genau definiert werden und als auch die Zielgruppe. Gehen wir im Folgenden davon aus, dass dies geschehen ist. Zur Auswahl stehen aber immer noch eine Fülle von Communities und man muss sich weiterhin entscheiden, wo man sein Community Marketing betreiben möchte.

Unser Ansatz für ein weiteres Kriterium zur Auswahl einer geeigneten Community basiert auf der Analyse der Struktur von Communities mit Hilfe der Sozialen Netzwerk Analyse. In einer Community lassen sich die Mitglieder identifizieren, welche miteinander befreundet sind und somit in Kontakt stehen. Dabei unterscheiden sich die unterschiedlichen Netzwerke enorm. Für eine solche Strukturanalyse sollten folgende Fragen beantwortet werden

• Wie viele Freunde hat ein einzelnes Mitglied im Durchschnitt?
• Wie viele Schlüsselspieler, also Mitglieder mit einem großen Einfluss aufgrund ihrer Position im Netz, existieren im Netzwerk?
• Wie stark sind die einzelnen Mitglieder untereinander vernetzt?

Durch die Beantwortung dieser Fragen lässt sich ein Index für jedes Netzwerk bestimmen, der Aussagen über die Eignung einer Community für bestimmte Marketingzwecke zulässt und die einzelnen Communities untereinander vergleichen lässt.

Wie die oben stehende Grafik zeigt, hat Deutschland den höchsten Anstieg von der Online-Reichweite von Member-Community Webseiten.

• Welche Meinungen existieren zu meiner Marke im Netz?
• Gibt es mehr positive oder negative Meinungen?
• Wie ist die Situation meiner Konkurrenten?

Es existieren bereits heute schon eine Menge kostenloser, wie auch kostenpflichtiger Tools im Netz, mit welchen man diese Fragen beantworten kann. Mit Hilfe der Sentiment-Analyse (Meinungsanalyse) und des Text Minings lassen sich die geschriebenen Texte von Mitgliedern in den einzelnen Communities, Blogs, Foren usw. automatisch positive und negative Beiträge klassifizieren.

Wichtig hierbei ist aber, dass dies nicht nur eine einmalige Analyse ist, sondern kontinuierlich durchgeführt werden sollte. Man muss auf negative Beiträge zeitnah reagieren. Ein Nicht-Reagieren kann schlimme Folgen haben, wie folgendes Paradebeispiel zeigt: Eine Pharmafirma hatte es mit einem flapsigen Werbespot für ein Schmerzmittel geschafft, die gesamte Mommy-Blogger-Szene gegen sich aufzubringen.

Aber mit dem Wissen, dass seine Marke über eine negative Markenwahrnehmung in Netz verfügt, ist man noch nicht am Ende. Hier stellt sich die Frage, welche Maßnahme man ergreifen kann, um seine Position im Meinungsraum zu verbessern, gerade auch, wenn Ihre Konkurrenten viel mehr positive Zustimmungen erhalten, als man selber. In mehreren Projekten konnten wir unser System aus Sentiment-Analyse und Text Mining weiterentwickeln und verfügen über ein breit gefächertes Know-How auf diesem Gebiet.

Alex Richter

Diplom Kaufmann

Experte für Vertrieb, Logistik und Controlling

Martin Klaus

Diplom Kaufmann

Experte für Social Media Marketing und Soziale Netzwerk Analyse

Sedat Polat

Diplom Kaufmann

Experte für Data, Text und Web Mining sowie Statistik