und Facebook sind ein wichtiges Instrument

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1 Foto: Fotolia Social-Networks-Analyse Social-Media-Analyse findet Kunden- und Markttrends Spezialisierte Analyse-Tools durchforsten soziale Netze und Weblogs. Unternehmen wollen so Kundenpräferenzen erkennen sowie Markttrends, die für den Absatz der eigenen Produkte relevant sind. Soziale Medien wie Twitter und Facebook sind ein wichtiges Instrument im Marketing-Mix von Unternehmen geworden. Sowohl international agierende Konzerne als auch mittelständische Betriebe wollen durch den Einsatz der neuen Kommunikationskanäle im Web ihr Produkt und Innovationsmanagement anreichern und sich Wettbewerbsvorteile sichern. Unternehmen verfolgen die Diskussionen systematisch und versuchen, daraus Schlüsse für ihr Geschäft zu ziehen. Sie wollen erkennen, wie die eigene Marke und einzelne Produkte bei den Kunden ankommen, und sie suchen Trends, die für den Produktabsatz relevant sind. 57 Prozent der Unternehmen arbeiten mit Social Media Monitoring, berichtet eine Studie zum Thema Social Media und Return on Investment, welche die Universität St. Gallen in Zusammenarbeit mit der Werbeagentur Publicis und den IT-Anbietern Adobe und Akamai umgesetzt hat. Befragt wurden dabei 186 Firmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz. Sentiment-Analyse erfasst Stimmungen im Internet Stimmungen lassen sich laut Studie durch Social Media Analytics gut erfassen. So berichten die Wissenschaftler aus St. Gallen, dass die Allianz Versicherung dank einer Social-Media-Strategie in Krisensituationen schnell auf erboste Verbraucher reagieren konnte. In mehreren sogenannten Shitstorms seien die jeweiligen Diskussionen auf den Facebook-Seiten innerhalb von 36 bis 72 Stunden wieder abgeebbt. 42 5/2014

2 Mehr dazu im web Anbietervergleich Experton Social Media Dienstleister Business Intelligence Anzeige Sonderausgabe Juli 2014 Business Intelligence Lösungs-Guide 2014 Sonderausgabe Juli Euro Planung und Konsolidierung Reporting und Datenanalyse Corporate Performance Management Controlling Big Social Media ermittelt durch Filtern und Analysieren von Beiträge die Lösung, wie Anwender Produkte, Produktbewertungen, Dienstleistungen und Kampagnen im Social Web diskutieren. Quelle: BIG Social Media Business Intelligence Lösungs-Guide 2014 Gehe es allerdings um zählbare Vorteile durch Social Analytics, werde die Erfolgsmessung schwierig. Durch eine Sentiment-Analyse ließen sich Rückschlüsse auf Meinungen und Präferenzen ziehen. Eine direkte Verbindung von Sentiments und finanziellen Kennzahlen sei jedoch nicht möglich: Dazu müssen die Ergebnisse der Sentiment-Analysen durch weitere Datenerhebungen erweitert werden, so die Autoren der Studie. Damit Unternehmen Social Media automatisiert auswerten können, brauchen sie laut dem auf Business Intelligence spezialiserten Analysten Wolfgang Martin drei Komponenten: einen Crawler, der das Internet nach vorgegebenen Kriterien durchsucht, ein Data Warehouse, das die Daten speichert, und Module für Textmining und Textanalytik, welche die Daten zu einer Sentiment Analysis, also einer Erforschung der Meinungsbildung, aufbereiten. Textmining basiert ausschließlich auf statistischen Verfahren, bei der Textanalytik kommen zusätzlich linguistische Verfahren wie Natural Language Processing hinzu, erklärt Martin den Unterschied. Die folgende Übersicht beschreibt sechs Lösungen zur automatisierten Analyse der Inhalte in sozialen Medien. Enthalten darin sind sowohl Spezialanbieter wie BIG Social Media als auch Analyseanbieters wie Exasol, HP, IBM, Oracle und SAS Institute. Zuhören, auswerten und reagieren Der Berliner Anbieter BIG Social Media betreut nach eigener Aussage im Bereich Social Media Management und Monitoring nationale und internationale Kunden. Das Softwareportfolio umfasst die Lösungen BIG SCREEN, BIG CONNECT und BIG INSIGHTS. Das Modul BIG SCREEN soll Unternehmen Einblicke in Social Media verschaffen. Durch Filtern und Analysieren von Beiträgen ermittle die Lösung, wie und wo Anwender Produkte, Produktbewertungen, Dienstleistungen und Kampagnen im Social Web diskutieren. Erhoben würden dabei nicht nur Informationen zu den Anwendern sowie deren Vorlieben im Gebrauch von Social- Media-Plattformen, sondern auch Resonanzen auf Aktionen, Tonalität im Beitragsaufkommen sowie Trendentwicklungen. Das Modul BIG CONNECT zielt darauf ab, Best-Practices heutiger Customer Interaction Center mit den Möglichkeiten von Social Media zu vereinen. Die Lösung biete bewährte Workflows sowie Last-Action Routing und Einbindung von Knowledge- Expertenbeiträge Firmenprofile wichtiger Anbieter und Dienstleister Ausführliche Produktübersichten Beispiele aus der Praxis n Planung und Konsolidierung n Reporting und Datenanalyse n Corporate Performance Management n Controlling Kostenlos als epaper: 4 Expertenbeiträge 4 Firmenprofile wichtiger Anbieter & Dienstleister 4 Beispiele aus der Praxis 5/

3 Das Dashboard von HP ExploreCloud erfasst die Themen sowie die Stimmung der Kunden-Interaktionen in allen beobachteten Social-Media-Kanälen. Quelle: HP Datenbanken und könne Kundenanfragen nach Themengebiet (Produkt, Kampagne), Anliegen (Service, Kritik, Lob) und Tonalität (positiv, negativ, neutral) kategorisieren und dem entsprechenden Mitarbeiter vorlegen (Content-Based Routing). Durch den dualen Ansatz des kanal- und themenbasierten Routings von Beiträgen könnten sich Mitarbeiter selektiv in Diskussionen über die von ihnen betreuten Produkte und Services einklinken. Ebenso wie die klassischen Customer-Service-Lösungen im Contact Center biete BIG CONNECT die Möglichkeit der Erfolgsmessung der Aktivitäten durch individuell konfigurierbare Reportings. Das Modul BIG INSIGHTS beschäftigt sich mit Reporting im Social-Media-Umfeld. Es verdichte Daten und Erkenntnisse und erleichtere so den Wissenstransfer im Unternehmen. BIG INSIGHTS unterstütze Unternehmen bei der zielgerichteten Analyse von Social-Media-Inhalten. Aus den verdichteten Informationen der untersuchten Kommunikation würden Interpretationen und Handlungsempfehlungen abgeleitet und in einem Report zusammengefasst. Exasol-Datenbank dient als Analytik-Drehscheibe Exasol setzt bei der systematischen Auswertung von Produkt- oder Markenbesprechungen, -bewertungen und -empfehlungen in sozialen Netzwerken auf die hauseigene In- Memory-Datenbank Exasolution. Diese analytische Datenbank werte unstrukturierte Kommentare, Likes oder Shares aus den verschiedenen sozialen Netzwerken aus. Durch die direkte Verknüpfung über zertifizierte Schnittstellen würden die Ergebnisse dieser Analysen direkt in Visualisierungssoftware, beispielsweise von Cognos, Cubeware, MicroStrategy oder Tableau übertragen. So entstünden aus scheinbar zusammenhangslosen Social-Media-Daten aussagekräftige Trendanalysen, Kampagnen-Monitoring, Assoziationsanalysen und Reputations-Dashbords. Unternehmen sähen, wie sie und ihre Produkte vom Endabnehmer wahrgenommen werden, welche angebotenen Waren oder Dienstleistungen wie bewertet werden und könnten ihr Portfolio auf Basis dieses Wissens fortlaufend an die Kundenwünsche anpassen. Über die kombinierte Auswertung klassischer Unternehmenskennzahlen und nicht kategorisierter Social- Media-Daten unterstütze EXASOL seine Kunden in Sachen Reputationsund Markenmanagement. Aufgrund der sich ständig ändernden Trends im Internet können laut Exasol langfristig nur solche Unternehmen Erfolg haben, die diese Trends rechtzeitig erkennen, interpretieren und darauf aufbauend neues Potenzial für die eigene Marketingstrategie erkennen und erschließen. HP wandelt Audio-Streams automatisch in Texte um HP ExploreCloud soll Marketing- Abteilungen dabei helfen, Kundeninteraktionen nachzuvollziehen und in faktenbasierte Entscheidungen umzusetzen. Die Lösung baue auf der Technologie HP Autonomy IDOL (Intelligent Data Operating Layer) auf. Die Plattform für die automatisierte Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten greift laut Anbieter auf über 1000 verschiedene Datentypen zu und indexiert die darin enthaltenen Informationen. Sie decke die komplette Bandbreite von Kundeninteraktionen ab, darunter 44 5/2014

4 s, Chats, Blogs, Social Media wie Facebook, Twitter, YouTube oder andere Multimedia-Inhalte sowie Call-Center-Protokolle. Die Lösung analysiere Sprache automatisch, übersetze Audio-Streams in Text und erkenne Gesichter. Dadurch werde die arbeitsintensive manuelle Auswertung unstrukturierter Daten überflüssig. Das Erfassen und Auswerten von Daten erfolge nahezu in Echtzeit. So könnten Unternehmen schnell den Erfolg ihrer Maßnahmen einschätzen und auf Ergebnisse reagieren. HP ExploreCloud verfüge über eine Reihe von Funktionen zur inhaltlichen Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen: Die Lösung erfasse Daten nicht nur konzeptuell, sondern auch kontextuell erkenne also unterschiedliche Bedeutungen desselben Wortes in verschiedenen Zusammenhängen. Im nächsten Schritt würden die Daten einer Sentiment-Analyse unterzogen. Die Plattform erkenne automatisch, ob ein Blog-Post oder Kommentar eine positive, negative oder eine neutrale Bewertung enthalte. Zudem ließen sich Sentiments in kleinere Einheiten, sogenannte Vibes, herunterbrechen, die zusätzliche Erkenntnisse ermöglichten. So könne beispielsweise ein Eintrag mit einem neutralen Sentiment in positive und negative Vibes aufgeschlüsselt werden, was Trends aufzeige. HP ExploreCloud erkenne Muster in Daten und gruppiere ähnliche Inhalte unabhängig von Quelle und Datentyp. Zugrunde liegende Konzepte und Ideen würden erfasst und miteinander in Beziehung gesetzt. Das helfe Anwendern dabei, bisher unbekannte Zusammenhänge zu erkennen. Neu aufkommende Themen registriere HP ExploreCloud automatisch. Das Dashboard von HP Explore- Cloud biete einen Überblick über Kunden-Interaktionen in allen beobachteten Kanälen. Mit Spektrografen, Cluster-Maps und Ideen-Clouds ließe sich die Entwicklung von Trends und Themen und deren Beziehung zueinander visuell darstellen. IBM Social Media Analytics identifiziert neue Themen Die Lösung IBM Social Media Analytics zielt auf die Segmentierung von Zielgruppen nach Verhaltensmustern, Einstellungen, Alter, Geschlecht und Aufenthaltsort. Mittels Korrelationsanalysen ließen sich bisher noch unentdeckte Zusammenhänge und Interdependenzen zwischen bestimmten Merkmalen aufdecken. Vorkonfigurierte Dashboards zeigten den Anwendern die verschiedenen Erkenntnisse und Ergebnisse auf einen Blick. Damit könnten Marktbeobachter verstehen, welche Diskussionen zum Unternehmen und seinen Anzeige Ihr Partner für Business Solutions Kostenloser Newsletter des is report: Informationsplattform zu: 18. Jahrgang 5/ EUR Datenqualität Neue Herausforderungen Weitere Themen: Social Analytics: Was möglich ist SAP: In-Memory-Virtualisierung Multi-Channel-Lösungen für den Handel Mobile Business: Nahtlos integrieren Business Intelligence Enterprise Resource Planning Mobile Lösungen Dokumentenmanagement Anwendungen mit SAP IT-Strategie Trends & Analysen Cloud Computing Den is report gibt es jetzt auch als E-Paper! 5/

5 Über die Funktion Neue Themen analysiert IBM Social Media Analytics mit Hilfe von Algorithmen, welche Fragen und Stimmungen neu aufkommen. Quelle: IBM Produkten in den Sozialen Medien geführt werden, wie das allgemeine Stimmungsbild ist, welche Themen vorherrschen und wer die wichtigsten Meinungsmacher sind. Funktional gehe IBMs Analyse- Lösung über die herkömmlichen Monitoring- und Listening-Tools hinaus: Die Funktion Share of Voice analysiere die angesagten Themen und die Intensität der Diskussionen im Hinblick auf eine Marke, ein Produkt, eine Person oder ein Themenfeld. Die Funktion Stimmungsbarometer unterscheide und kategorisiere positive, negative, neutrale und ambivalente Stimmungslagen. Die Funktion Querbeziehungen verdeutliche, welche Beziehungen zwischen den verschiedenen Analysedimensionen bestehen. Ein Hersteller könne damit zum Beispiel erkennen, zu welchem Zeitpunkt und in welcher Region die Kampagne für sein neues Produkt besonders erfolgreich war. Die Funktion Kundenstimmung identifiziere die Tonalität und Absichten von Kommentaren und Äußerungen auf öffentlichen Social-Media-Plattformen. Sie sei in zahlreichen Sprachen verfügbar und berücksichtige auch umgangssprachliche Begriffe. Die Funktion Neue Themen zeige mit Hilfe automatisierter Algorithmen, welche Fragen jenseits der bereits bekannten Themen in den Online-Diskussionen auftreten. Dadurch ließen sich neu entstehende Themen erkennen und darauf basierend Ideen für Produkte, Dienstleistungen oder für das Marketing generieren. IBM Social Media Analytics ist als Inhouse-Lizenz und in der IBM Cloud verfügbar. Die Lösung lasse sich mit den Analysemodulen IBM Cognos Business Intelligence und IBM SPSS integrieren. Oracle arbeitet mit drei Kategorien der Analyse Oracle arbeitet bei Social Media Analytics mit den Kategorien Earned, Owned und Paid Media. Als Earned Media gelten Erwähnungen von Unternehmen, Marken und Produkten im Social Web, die User freiwillig veröffentlichen, die sich ein Unternehmen also verdient hat : Hier erreicht die Monitoring-Lösung Oracle Social Relationship Management laut Anbieter dank der Latent Semantic Analytics Engine eine sehr hohe Genauigkeit. Spam-Detection- und De-Duplication- Mechanismen erhöhten die Relevanz der ausgewerteten Nachrichten. Dashboards verliehen einen Überblick über Nachrichtenvolumen, Share of Voice, Quelltypen, Sentiment und Indikatoren. Die Indikatoren bezögen sich auf Interessensbereiche wie Kundenservice, Ab-/Zuwanderung oder Kaufabsicht. Bei der Auswertung der Indikatoren läge der Vorteil der Oracle- Lösung darin, die oft ungenauen Sentiments zu kontrollieren. Als Owned Media bezeichnet Oracle Kanäle, die ein Unternehmen in eigener Verantwortung bespielt. In diesem Bereich ließen sich Analysen über die Programmschnittstellen der einzelnen Netzwerke, wie Facebook, Twitter, Google Plus oder YouTube durchführen. Durch die Fähigkeit, soziale Kanäle zum Beispiel nach Produktgruppen oder Ländern zu strukturieren, könnten analytische Werte aggregiert werden. Dashboards dienten zur Beobachtung der eigenen Social-Media- Präsenzen sowie als Frühwarnsystem zur Anpassung der Posting-Strategie. Über einen sogenannten Tag-Mecha- 46 5/2014

6 Über den Ausschluss oder Einschluss von Begriffen lässt sich bei Oracle Social Relationship Management die Suche verfeinern. Quelle: Oracle nismus ließen sich Posts thematisch gruppieren und bewerten. Zur Kategorie Paid Media zählten beispielsweise Online-Marketing- Aktivitäten. Für diesen Bereich hat Oracle eine Programmschnittstelle für die Partnerlösungen Shift, Kenshoo und Naningans veröffentlicht. Weitere Partner würden hinzukommen. Kombiniert würden dabei die Funktionen von Oracle Social Engagement, um Posts zu erstellen, und die unterstützenden Fähigkeiten renommierter Paid-Media-Lösungen, um den erstellen Content gezielt an die Zielgruppe zu bringen. Oracle unterstützt Anwender dabei, die eigenen Daten im Kundenmanagementsystem um Social-Media- Informationen anzureichern. Schnittstellen binden Systeme von Siebel, CRM On Demand, Eloqua, RightNow und ATG ein. So könnten auf Basis von Social-Media-Daten beispielsweise Service-Tickets, Leads oder neue Kontaktdatensätze angelegt werden. SAS Institute fokussiert auf statistische Algorithmen Die Forenbeiträge und Meinungsäußerungen in Social Media liegen häufig in Textform vor und damit können herkömmliche Analysetools beziehungsweise Datenbanken oft wenig anfangen. SAS Institute fokussiert darauf, große Mengen von unstrukturierten Social-Media-Inhalten mit statistischen Modellen und nach semantischen Logiken und Kontexten zu analysieren. Herkömmliche Monitoring-Systeme suchten oft hauptsächlich nach Stichwörtern oder feststehenden Textphrasen und lieferten damit viele irrelevante Treffer. Bei SAS Social Media Analytics machten umfangreiche Funktionen für die Text- und Sentiment-Analyse Muster und Trends sichtbar auch solche, nach denen die Anwender gar nicht explizit suchten. Die Weiterverarbeitung der Ergebnisse profitiere von der Integration in eine bestehende Analytics- und Business-Intelligence- Infrastruktur. Nur so ließen sich bei- spielsweise Social-Media-Kanäle direkt in die Kundenkontaktstrategie einbinden. SAS Institute realisiere diese Anforderungen als On-Demand- Lösung im Software-as-a-Service-Modell mit einem analytikgetriebenen, kundenindividuellen und ganzheitlichen Ansatz. Wenn Marken, Produkte oder das Unternehmen selbst in Social Media in die Kritik geraten, sei eine Analyse der Ursachen gefragt. SAS Social Media Analytics liefere durch benutzerdefinierte Taxonomien und Konzepte eindeutige Erkenntnisse. Die Lösung unterstütze zahlreiche Sprachen. Schätzungen zufolge belaufe sich der Anteil der deutsch- und englischsprachigen Twitter-Inhalte auf weniger als die Hälfte. Aber eine schlechte Kundenrezension in Spanisch oder Französisch wiege ebenso schwer wie eine in Englisch. Über Ad-hoc-Interaktionen hinaus könnten Unternehmen Konversationsverläufe archivieren und für kontinuierliche Analysen nutzen. SAS Social Media Analytics bewähre sich in unterschiedlichsten Anwendungsszenarios. So habe etwa die Initiative Global Pulse der Vereinten Nationen ein soziales Stimmungsbarometer in Bezug auf Arbeitsmarktthemen realisiert. In Deutschland nutze zum Beispiel die Stadt Heidelberg diese Lösung. jf SAS Institute fokussiert darauf, unstrukturierte Social-Media-Inhalte mit statistischen Modellen sowie nach semantischen Logiken und Kontexten zu analysieren. Quelle: SAS 5/

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