Customer & Market Intelligence

Wie digitale Daten dazu führen, Kunden und Märkte besser zu verstehen.

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2. Januar 2020

Verfasst von:

Jan Kukulies
Jan Kukulies

Was Sie bei der Social Media Analyse von Kundenbewertungen beachten sollten.

Frau sitzt vor Laptop und beißt aggressiv in einen gelben Buntstift

„Verstehe den Kunden und werde sein Freund.“  – Was sich so leicht daher sagt ist für viele Unternehmen allerdings eine große Herausforderung. Denn die Wünsche und Erwartungshaltungen der Kunden verändern sich fortlaufend, sodass ein modernes und kundenorientiertes Unternehmen stets ein offenes Ohr für die Stimme des Kunden haben muss.

Die digitalisierte Welt kann dabei die Arbeit derjenigen erleichtern, die sich im Unternehmen mit der Stimme des Kunden auseinandersetzen, z.B. bei der Analyse der Kundenzufriedenheit bzw. auch bei der Online Reputation mithilfe von Customer & Market Intelligence. Denn Kundenbewertungen sind immer mehr auf einer Vielzahl an Social Media Plattformen zu finden, sodass Unternehmen nicht mehr auf aufwändige Befragungen angewiesen sind.

Die digitalisierte Welt ist jedoch im Grunde genommen Segen und Fluch zugleich. Denn geht man die Analyse der Online-Voice-of-the-Customer falsch an, liefern die Social Media Analysen nicht die gewünschten Customer Insights. Im folgenden haben wir 5 Fehler bei der Social Media Analyse zusammengefasst, die Sie vermeiden sollten, wenn Sie im Unternehmen für die Analyse von Kundenbewertungen in der Online-Welt verantwortlich sind.


1. Fehler bei der Social Media Analyse: keine Analysen starten

Grimmiger Geschäftsmann schaut auf ein Smartphone


Insbesondere im B2B-Bereich machen viele Unternehmen den Fehler Nr. 1 bei der Social Media Analyse: Denn sie starten erst gar keine Untersuchungen. Sie gehen zum Beispiel davon aus, dass es zu ihrem Unternehmen keine Kundenbewertungen in der Online-Welt gibt. Jedoch ist dies ist nur in wenigen Fällen richtig. Denn viele Kunden tauschen sich nicht nur auf den großen Social Media Plattformen, wie z.B. Facebook, Twitter oder Instagram, aus. Sie schildern hingegen außerdem in speziellen Fachforen ihre Erfahrungen und Meinungen. Diese Plattformen lassen sich allerdings nur mit einer geschickten Suchstrategie (siehe Fehler Nr. 2) identifizieren.

Stellen Sie daher doch einfach mal die These auf, dass Ihre Kunden sich online zu Ihrem Unternehmen austauschen, Sie wissen nur noch nicht, wo. Mit einer gezielten Suchstrategie (siehe Fehler Nr. 2) werden Sie recht schnell herausfinden, ob Ihr Unternehmen tatsächlich zu den Online-Mauerblümchen zählt.


2. Fehler bei der Social Media Analyse: auf gut Glück suchen

Eine Person sitzt vor dem Laptop mit leerer Google-Suchmaske


Was will ich denn eigentlich herausfinden und wie kann ich hierzu geschickte Suchanfragen formulieren? Viele Unternehmen begehen Fehler Nr. 2 bei der Social Media Analyse und starten die Suche nach Online-Kundenbewertungen quasi „auf gut Glück“. Das kann klappen, jedoch liefert es oftmals nicht die Plattformen mit dem wirklich relevanten User-generated Content, der einen weiterbringt.

Denn um möglichst viele relevanten Plattformen bei der Social Media Analyse zu identifizieren, ist eine geschickte Suchstrategie erforderlich. Diese basiert vor allem auf der Zielsetzung der Social Media Analyse. Oftmals beginnt das Problem schon hier: In einem ersten Schritt muss ich mir bewusst werden, was ich mit der Social Media Analyse erreichen möchte. Möchte ich wissen, über welche Themen die Kunden online diskutieren oder wie sie meine Produkte und Dienstleistungen bewerten? Hieraus leitet sich die entsprechende Suchstrategie ab. Wie eine solche Suchstrategie aussehen kann, erfahren Sie im Blogartikel „Relevante Plattformen bei der Social Media Analyse“.

Machen Sie sich also vor dem Durchstöbern des Internets nach Kundenbewertungen bewusst, was Sie mit Ihrer Social Media Analyse erreichen möchten und mit welcher Suchstrategie Sie an den Start gehen.


3. Fehler bei der Social Media Analyse: Meta-Daten nicht berücksichtigen

Zeichnung mit Superheld und Microsoft Office Symbolen


Wenn Sie mithilfe einer geeigneten Suchstrategie interessante Kundenbewertungen oder Kommentare gefunden haben, geht es anschließend darum, die relevanten Inhalte aus dem Netz für die weiterführende Analyse zu extrahieren. Oftmals werden dabei nur die eigentlichen Kommentartexte kopiert. Denn diese stellen den Kern der anschließenden Analyse dar, um Fehler Nr. 3 der Social Media Analyse zu vermeiden, sollten Sie daher auf Meta-Daten nicht verzichten.

Meta-Daten zu den Kundenbewertungen, wie z.B. Datum und Uhrzeit des Kommentars, können weiterführende Einblicke in das Netzverhalten Ihrer Kunden liefern. Zu welchen Uhrzeiten tauschen sich meine Kunden vermehrt zu meinem Produkt aus? Wie viele Kunden haben sich den jeweiligen Kommentar angeschaut? Kann ich basierend auf diesen Erkenntnissen meine Online-Werbung gezielter platzieren? Antworten auf diese Fragen können die Meta-Daten liefern, die sozusagen digitale Fingerabdrücke sind, die Ihre Kunden auf den Online-Plattformen hinterlassen.

Seien Sie daher wachsam und erfassen Sie neben den eigentlichen Kommentartexten auch die verfügbaren Meta-Daten, um die Tiefe Ihrer Social Media Analysen zu verbessern und weiterführende Customer Insights zu erhalten.


4. Fehler bei der Social Media Analyse: Daten nur manuell analysieren

unübersichtliche Zahlen in Nahaufnahme


Die Social Media Analyse von Online-Kundenbewertungen und der zugehörigen Meta-Daten (siehe Fehler Nr. 3) beginnt häufig mit der Methode des scharfen Hinsehen. In einem ersten Schritt verschafft man sich ein besseres Bild der vorhandenen Datenlage. Zur Vermeidung von Fehler Nr. 4 bei der Social Media Analyse sollte es jedoch nicht ausschließlich bei einer manuellen Datenanalyse bleiben. Denn das vollständige Analyse-Potenzial entfaltet sich erst mit dem Einsatz geeigneter Data-Mining Tools.

Interessante Erkenntnisse werden nicht nur durch scharfes Hinsehen gewonnen. Hier bieten Data Mining Tools hilfreiche Unterstützung an, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Voraussetzung für die Nutzung dieser Werkzeuge ist jedoch zum einen ein geschulter Umgang des Anwenders im Bereich des Text Mining, zum anderen auch eine gewisse Aufbereitung der Daten durch Methoden der Computerlinguistik.

Machen Sie sich daher mit Data Mining Werkzeugen, wie z.B. Orange oder Rapid Miner vertraut, um in Ihrer Social Media Analyse zu Online-Kundenbewertungen eine Ebene tiefer einzutauchen.


5. Fehler bei der Social Media Analyse: keine Verbesserungen anstoßen

verunsichertes Lego-Männchen sitzt an einem Schreibtisch


Nachdem aus den analysierten Kundenbewertungen interessante Erkenntnisse gewonnen worden sind, ist es zur Vermeidung von Fehler Nr. 5 bei der Social Media Analyse wichtig, diese Customer Insights gezielt für die weitere Entscheidungsfindung aufzubereiten. Eine grafische Visualisierung der Analyseergebnisse ist dabei allerdings nur als Mittel zum Zweck anzusehen, wichtig ist die Ableitung einer „Botschaft“, die von der Analyse ausgehen soll.

Damit die Analysen nach der Präsentation beim Management nicht ohne weitere Handlungskonsequenzen in einer Schublade verstauben, ist es wichtig, …

  1. die zentralen Ergebnisse der Analyse explizit zu formulieren,
  2. diese Ergebnisse dann mit geeigneten Visualisierungen darzustellen,
  3. die Auswirkungen und Implikationen auf das Unternehmen einzuschätzen und
  4. notwendige Maßnahmen abzuleiten, die zu einer Verbesserung führen.

Sorgen Sie also durch eine geeignete Aufbereitung der Ergebnisse sowie Ableitung notwendiger Maßnahmen dafür, dass es nicht nur bei „From Data to Insights“ bleibt, sondern dass sich der Gedanke „From Data to Action“ festsetzt. Denn nur wenn auf Basis der Erkenntnisse z.B. notwendige Produktverbesserungen angestoßen oder auch die Produktkommunikation zum Kunden optimiert werden, leistet eine Social Media Analyse von Online-Kundenbewertungen einen unternehmerischen Mehrwert.


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