Innovation Story: Social-Media-Datenauswertung

KUNDEN ENDLICH VERSTEHEN

Im Zuge der Digitalen Transformation entwickelt sich das Sammeln und Auswerten von Daten für Unternehmen immer mehr zu einem wichtigen Erfolgsfaktor. Big-Data-Lösungen ermöglichen Unternehmen bereits heute, blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. So können Entscheider Bedürfnisse des eignen Absatzmarktes schnell erkennen, das Kundenverhalten genau analysieren, voraussagen und dadurch das Kauferlebnis der eigenen Kunden verbessern. Dennoch schöpfen viele Unternehmen das Potenzial von Big Data nicht aus. Denn grosse, frei verfügbare Datenmengen, die über die sozialen Medien verbreitet werden, bleiben bislang unberücksichtigt. Strukturiert und übersichtlich aufbereitet, können Informationen in Form von Aussagen und Statements von Kunden in Foren oder beispielsweise über Facebook und Twitter jedoch einen echten Mehrwert bieten.

Weitere Success Stories

Vorteile einer strukturierten Auswertung von Social-Media-Daten:

Beispiel 1: Produkt-Kampagnen regional ausrichten

  • In Echtzeit erfahren, was und wie über die eigenen Produkte in den sozialen Netzwerken geschrieben wird.
  • Stimmungen in den Kontext von vergangenen Kampagnen bringen und regionale Unterscheide erkennen.
  • Kurzfristig und gezielt regionale Marketing- und Vertriebskampagnen starten.

Beispiel 2: Produkt-Lagerbestand optimieren

  • Analyse der Social-Media-Resonanz eines Produkts in einer bestimmten Region.
  • Bei einer Häufung positiver Erwähnungen eines Produktes ist davon auszugehen, dass der Verkauf steigt. Lagerbestände können entsprechend angepasst werden.

Verschiedene technische Lösungen wie SAP HANA ermöglichen Unternehmen, Aussagen und Statements mittels sogenannter Sentiment-Analyse zu strukturieren und zu analysieren. Diese Form der Analyse bietet Unternehmen vor allem einen Mehrwert, wenn die neuen Erkenntnisse direkt und unmittelbar mit den Geschäftsdaten wie etwa dem Lagerbestand verknüpft werden. Und genau das ist das Alleinstellungsmerkmal von SAP HANA. Denn mit der SAP Lösung können sich verändernde Rahmenbedingungen identifiziert und zu einem Gesamtbild verknüpft werden.

Die SAP Technologie erkennt über einen Text-Index Kriterien wie Sprache, generelle Aussage, Inhalt sowie Tonalität von Texten.
Die vorhandenen Informationen werden wie in Abbildung 2 zunächst strukturiert und schnell klassifiziert. Danach wird jede Kundenaussage in seine Bestandteile zerlegt und ausgewertet.

Abbildung 3 veranschaulicht wie die Einzelaussagen in einem weiteren Schritt dank der vorherigen Strukturierung zu Berichten aggregiert werden:

Mehr denn je können Unternehmen aus den verschiedensten Branchen durch die Analyse öffentlich verfügbarer Daten, wertvolles Wissen generieren und ihre Produkte und Dienstleistungen erfolgreich darauf ausrichten. Q_PERIOR unterstützt Großunternehmen seit Jahren erfolgreich in Big-Data-Projekten und berät Sie gerne, wie Sie für Ihr Unternehmen, die bestmöglichen Schlüsse aus Social-Media-Daten ziehen können. Kontaktieren Sie uns jetzt!

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7. März 2016|