Social Media Analytics und individualisierte Kommunikation

Thomas Pleil
Thomas PleilProfessor at Hochschule Darmstadt
Prof. Dr. Thomas Pleil | Juni 2016
Social Media Analytics und
individualisierte Kommunikation?
Value Creating Communication - Forschungsworkshop
Social Media Analytics
– Worüber reden wir?
„Social media data is clearly the largest, richest and most dynamic
evidence base of human behavior, bringing new opportunities to
understand individuals, groups and society.
(Batrinca/Treleaven 2015)
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Bewertungen
Beziehungen
Ort
Zeit
Kontext
Emotionen
Interessen
….
Bildung
Gewohnheiten
Stimmung
…
Analyse
„Social media analytics is concerned with developing and evaluating
informatics tools and frameworks to collect, monitor, analyze,
summarize, and visualize social media data, usually driven by specific
requirements from a target application.“
(Zeng et al. 2010)
Sentinent Analysis
Opinion Mining
Network Analysis
Trend Analysis
Topic Modelling
Visual Analysis
Holsapple et al. 2014
Natural Language Processing
Opinion Mining
Sentiment Analysis
Information Retrieval
Pattern Recognition
Data Mining
Predictive Analytics
Batrinca, Treleaven 2015
– Potenziale in der PR
Social Media Analytics
Ist
• Bessere Marketing-Strategien
• Customer Engagement
• Kundenservice
• Reputationsmanagement
• Markenwahrnehmung
• Produktinnovation
• Optimieren von Geschäftsprozessen
• Erschließen neuer Geschäftsmöglichkeiten
(Auswertung von 40 Case Studies
durch Kurniawati et al. 2013)
Potenziale
• Recruiting
• Training
• Interne Kommunikation
• Employer Branding
• Talent Management
• Politische Kommunikation
(Sinha et al. 2012,
Stieglitz/Dang-Xian 2013)
Beispiel:
Wahlkampf
2012
Foto:commons.wikimedia.org, GPL
Beispiel
• Ziel: möglichst viele Daten. NICHT: Durchschnittswerte
• Alle 166 Mio. US-Wähler in Datenbank, zu jedem
mehrere Datenpunkte (Name, Anschrift, Antworten in
Umfragen, Einkommen, Konsumverhalten, Facebook-
Freundschaften etc.)
• Berechnung eines Persuation Score (1-100):
• Wahrscheinlichkeit, dass ein Bürger wählen geht
• Wahrscheinlichkeit, dass ein Bürger Obama wählt
• Fokussierung der Kampagne auf 15 Mio. Wähler, die als
überzeugbar identifiziert wurden
(Kucklick 2014)
Mechanismen
• Singularisierung der
Wähler
• Ständiges Feedback (inkl.
A/B-Testing aller
Kommunikationsmittel)
• Nutzen der privaten
Kommunikation der
Wähler (Freiwillige) Foto: flickr, User: Pargon, CC BY 2.0
– Anwendungsfelder in der PR
Social Media Analytics
Issues Management
• Besseres Verständnis von Issues/Einstellungen
• Früheres Erkennen von Issues
• Verständnis von Verbreitungswegen
• Prognosen zu Impact und Verbreitung
Stakeholder-Management
• zunehmende Heterogenität von Stakeholder
• Singularisierung in Kommunikation
• Identifizierung Kritiker - Unterstützer
• Kommunikation im „Long Tail“
• Bevorzugte Kommunikationskanäle
• Anpassung Tonalität, Argumente, Botschaften,
Themen
User Experience
In 200 m Entfernung ist das Mosch-
Mosch. Dort gibt es vegane Gerichte,
Dein Facebook-Freund Carl empfiehlt
besonders das Gericht King Kong für
8,25 Euro
(nach Kent/Taylor 2014)
Ortsdaten
Vorlieben
Beziehung
UGC
Website
Siri, empfehle mir
ein Lokal!
UX & Content Distribution
• Automatisiert:
• Paid Media
• Ausspielen innerhalb von Owned Media (z.B.
Corporate Magazines, Apps, Bots)
• Individuell:
• Influencer Relations
Weitere Felder
• Campaigning: Gesundheit, Politik,
Zivilgesellschaft
• Interne Kommunikation
• Innovationskommunikation
• Katastrophenkommunikation
• Krisenkommunikation
• Kommunikationscontrolling
• Lobbying
Anwendung allgemein
Schwerpunkte
• Themen
• Stakeholder
• Controlling
Unterstützung
• Beziehungsmanagement
• per se kein Gebiet ausschließbar,
indiv. Prioritäten notwendig
Predictive
Public Relations?
– PR-Praxis
Social Media Analytics
Arbeitsweisen in Zukunft
• Mehr direkte Stakeholder-Beziehungen
• Genauere Ansprache - weniger Streuverlust
• Granulare Botschaften und Markenerlebnisse
• Dynamische Kommunikationskonzepte bzw.
Kampagnen (laufende Optimierung)
• Detailliertere Impactmessung
Zentrales Problem:
Akzeptanz & Legitimität
der Datenverwendung
– Berufsbild der PR
Social Media Analytics
Anforderungen
• Methodenkompetenz in Analytics (Toolauswahl, -
anwendung, Interpretation etc.)
• Schnittstellenkompetenz (Datenanalysten, Programmierer
etc.)
• Kommunikation: zwischen automatischer Textproduktion
(z.B. Bot trainieren) und emphatischer
Individualkommunikation
• Strategie: Individuelle Stakeholderkommunikation setzt
(oft) personalisierte, individuelle Kommunikation voraus -
Mensch statt Marke
• Recht und Ethik: Daten als CSR-Thema
Thesen
1
Ohne Analytics kein
Kommunikations-
management
Thesen
2
Social Media Analytics
nur ein Aspekt
• auch: Website
Analytics, Mobile
Analytics etc.
Thesen
3
• Social Media) Analytics
helfen, vorhandene
Informationen zu finden und
zu verstehen - ohne dass
Stakeholder involviert
werden.
• Stakeholder-Engagement ist
ein weitergehender Schritt
Thesen
4
Umfeld: (Re-)Targeting in
Marketing: Sinkende
Akzeptanz
PR muss Legitimität
granularer
Kommunikation
diskutieren
Lackmus-Test
?
Leisten (Social Media)
Analytics einen Beitrag zu
Aufbau und Pflege von
Sozialkapital für
Organisationen?
Quellen
• Batrinca, B.; Treleaven, P.C. (2015): Social media analytics: a survey of techniques, tools and
platforms, in: AI & SOCIETY, Volume 30, Issue 1, pp 89–116, DOI: 10.1007/s00146-014-0549-4
• Holsapple, C.; Hsiao, S.-H.; Pakath, R. (2014): Business Social Media Analytics: Definitions, Benefits
and Challenges, in: Proceedings of the Twentieth Americas Conference on Information Systems,
Savannah, http://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1218&context=amcis2014
• Kent, Micheal L. (2015): Social Media Circa 2035: Directions in Social Media Theory, Atlantic Journal of
Communication, 23:1, 1-4, DOI: 10.1080/15456870.2015.972407
• Kurniawati, K., Shanks, G., and Bekmamedova, N. (2013): The Business Impact of Social Media
Analytics, in: Proceedings of the 21th European Conference on Information System, Utrecht, The
Netherlands, p. 48-61.
• Kucklick, C. (2014): Die granulare Gesellschaft, Berlin
• Sinha, V., Subramanian, K.S., Bhattacharya, S., and Chaudhary, K. 2012. "The Contemporary
Framework on Social Media Analytics as an Emerging Tool for Behavior Informatics, HR Analytics and
Business Process," Journal of Contemporary Management Issues (17:2), pp. 65-84.
• Stieglitz, S.; Dang-Xuan, L. (2012): Social media and political communication: a social media analytics
framework, in: Social Network Analysis and Mining, DOI 10.1007/s13278-012-0079-3
• Stieglitz, S.; Dang-Xuan, L.; Bruns, A., Neuberger, C. (2014):
• Social Media Analytics, in: Business & Information Systems Engineering, Issue 2, pp 89-96. DOI
10.1007/s12599-014-0315-7
• Zeng, D; Chen, H.; Lusch, R. and Li, S.H. (2010): Social Media Analytics and Intelligence, in :IEEE
Intelligent Systems, vol. 25, no. 6, pp. 13-16, Nov.-Dec. 2010.doi: 10.1109/MIS.2010.151
(alle Online-Ressourcen geprüft am 16.6.2016)
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Social Media Analytics und individualisierte Kommunikation

  • 1. Prof. Dr. Thomas Pleil | Juni 2016 Social Media Analytics und individualisierte Kommunikation? Value Creating Communication - Forschungsworkshop
  • 2. Social Media Analytics – Worüber reden wir?
  • 3. „Social media data is clearly the largest, richest and most dynamic evidence base of human behavior, bringing new opportunities to understand individuals, groups and society. (Batrinca/Treleaven 2015)
  • 5. „Social media analytics is concerned with developing and evaluating informatics tools and frameworks to collect, monitor, analyze, summarize, and visualize social media data, usually driven by specific requirements from a target application.“ (Zeng et al. 2010)
  • 6. Sentinent Analysis Opinion Mining Network Analysis Trend Analysis Topic Modelling Visual Analysis Holsapple et al. 2014 Natural Language Processing Opinion Mining Sentiment Analysis Information Retrieval Pattern Recognition Data Mining Predictive Analytics Batrinca, Treleaven 2015
  • 7. – Potenziale in der PR Social Media Analytics
  • 8. Ist • Bessere Marketing-Strategien • Customer Engagement • Kundenservice • Reputationsmanagement • Markenwahrnehmung • Produktinnovation • Optimieren von Geschäftsprozessen • Erschließen neuer Geschäftsmöglichkeiten (Auswertung von 40 Case Studies durch Kurniawati et al. 2013)
  • 9. Potenziale • Recruiting • Training • Interne Kommunikation • Employer Branding • Talent Management • Politische Kommunikation (Sinha et al. 2012, Stieglitz/Dang-Xian 2013)
  • 11. Beispiel • Ziel: möglichst viele Daten. NICHT: Durchschnittswerte • Alle 166 Mio. US-Wähler in Datenbank, zu jedem mehrere Datenpunkte (Name, Anschrift, Antworten in Umfragen, Einkommen, Konsumverhalten, Facebook- Freundschaften etc.) • Berechnung eines Persuation Score (1-100): • Wahrscheinlichkeit, dass ein Bürger wählen geht • Wahrscheinlichkeit, dass ein Bürger Obama wählt • Fokussierung der Kampagne auf 15 Mio. Wähler, die als überzeugbar identifiziert wurden (Kucklick 2014)
  • 12. Mechanismen • Singularisierung der Wähler • Ständiges Feedback (inkl. A/B-Testing aller Kommunikationsmittel) • Nutzen der privaten Kommunikation der Wähler (Freiwillige) Foto: flickr, User: Pargon, CC BY 2.0
  • 13. – Anwendungsfelder in der PR Social Media Analytics
  • 14. Issues Management • Besseres Verständnis von Issues/Einstellungen • Früheres Erkennen von Issues • Verständnis von Verbreitungswegen • Prognosen zu Impact und Verbreitung
  • 15. Stakeholder-Management • zunehmende Heterogenität von Stakeholder • Singularisierung in Kommunikation • Identifizierung Kritiker - Unterstützer • Kommunikation im „Long Tail“ • Bevorzugte Kommunikationskanäle • Anpassung Tonalität, Argumente, Botschaften, Themen
  • 16. User Experience In 200 m Entfernung ist das Mosch- Mosch. Dort gibt es vegane Gerichte, Dein Facebook-Freund Carl empfiehlt besonders das Gericht King Kong für 8,25 Euro (nach Kent/Taylor 2014) Ortsdaten Vorlieben Beziehung UGC Website Siri, empfehle mir ein Lokal!
  • 17. UX & Content Distribution • Automatisiert: • Paid Media • Ausspielen innerhalb von Owned Media (z.B. Corporate Magazines, Apps, Bots) • Individuell: • Influencer Relations
  • 18. Weitere Felder • Campaigning: Gesundheit, Politik, Zivilgesellschaft • Interne Kommunikation • Innovationskommunikation • Katastrophenkommunikation • Krisenkommunikation • Kommunikationscontrolling • Lobbying
  • 19. Anwendung allgemein Schwerpunkte • Themen • Stakeholder • Controlling Unterstützung • Beziehungsmanagement • per se kein Gebiet ausschließbar, indiv. Prioritäten notwendig
  • 22. Arbeitsweisen in Zukunft • Mehr direkte Stakeholder-Beziehungen • Genauere Ansprache - weniger Streuverlust • Granulare Botschaften und Markenerlebnisse • Dynamische Kommunikationskonzepte bzw. Kampagnen (laufende Optimierung) • Detailliertere Impactmessung
  • 23. Zentrales Problem: Akzeptanz & Legitimität der Datenverwendung
  • 24. – Berufsbild der PR Social Media Analytics
  • 25. Anforderungen • Methodenkompetenz in Analytics (Toolauswahl, - anwendung, Interpretation etc.) • Schnittstellenkompetenz (Datenanalysten, Programmierer etc.) • Kommunikation: zwischen automatischer Textproduktion (z.B. Bot trainieren) und emphatischer Individualkommunikation • Strategie: Individuelle Stakeholderkommunikation setzt (oft) personalisierte, individuelle Kommunikation voraus - Mensch statt Marke • Recht und Ethik: Daten als CSR-Thema
  • 27. Thesen 2 Social Media Analytics nur ein Aspekt • auch: Website Analytics, Mobile Analytics etc.
  • 28. Thesen 3 • Social Media) Analytics helfen, vorhandene Informationen zu finden und zu verstehen - ohne dass Stakeholder involviert werden. • Stakeholder-Engagement ist ein weitergehender Schritt
  • 29. Thesen 4 Umfeld: (Re-)Targeting in Marketing: Sinkende Akzeptanz PR muss Legitimität granularer Kommunikation diskutieren
  • 30. Lackmus-Test ? Leisten (Social Media) Analytics einen Beitrag zu Aufbau und Pflege von Sozialkapital für Organisationen?
  • 31. Quellen • Batrinca, B.; Treleaven, P.C. (2015): Social media analytics: a survey of techniques, tools and platforms, in: AI & SOCIETY, Volume 30, Issue 1, pp 89–116, DOI: 10.1007/s00146-014-0549-4 • Holsapple, C.; Hsiao, S.-H.; Pakath, R. (2014): Business Social Media Analytics: Definitions, Benefits and Challenges, in: Proceedings of the Twentieth Americas Conference on Information Systems, Savannah, http://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1218&context=amcis2014 • Kent, Micheal L. (2015): Social Media Circa 2035: Directions in Social Media Theory, Atlantic Journal of Communication, 23:1, 1-4, DOI: 10.1080/15456870.2015.972407 • Kurniawati, K., Shanks, G., and Bekmamedova, N. (2013): The Business Impact of Social Media Analytics, in: Proceedings of the 21th European Conference on Information System, Utrecht, The Netherlands, p. 48-61. • Kucklick, C. (2014): Die granulare Gesellschaft, Berlin • Sinha, V., Subramanian, K.S., Bhattacharya, S., and Chaudhary, K. 2012. "The Contemporary Framework on Social Media Analytics as an Emerging Tool for Behavior Informatics, HR Analytics and Business Process," Journal of Contemporary Management Issues (17:2), pp. 65-84. • Stieglitz, S.; Dang-Xuan, L. (2012): Social media and political communication: a social media analytics framework, in: Social Network Analysis and Mining, DOI 10.1007/s13278-012-0079-3 • Stieglitz, S.; Dang-Xuan, L.; Bruns, A., Neuberger, C. (2014): • Social Media Analytics, in: Business & Information Systems Engineering, Issue 2, pp 89-96. DOI 10.1007/s12599-014-0315-7 • Zeng, D; Chen, H.; Lusch, R. and Li, S.H. (2010): Social Media Analytics and Intelligence, in :IEEE Intelligent Systems, vol. 25, no. 6, pp. 13-16, Nov.-Dec. 2010.doi: 10.1109/MIS.2010.151 (alle Online-Ressourcen geprüft am 16.6.2016)