Teil 2 der Social Media Monitoring Reihe. Zu Teil 1 „Willkommen in der Matrix: Social Media Analyse & Monitoring“ geht’s hier.
„Ich hasse Kennzahlen, soll ich den Artikel trotzdem lesen?“
Yep, Kennzahlen schauen zuerst mal komplizierter aus, als sie sind, aber die Richtigen helfen einfach enorm, auch bei der täglichen Arbeit auf Facebook & Co.
Aber wie in Teil 1 beschrieben, gibt’s eine Reihe von Herausforderungen beim Monitoring und der Analyse: Unmengen an Daten, unzureichende semantische Analysen, bzw. die Schwierigkeiten, die sich bei einem kleinen Markt, wie Österreich ergeben.
Wie geht mans an?
Es gibt zwar schon hervorragende Artikel zu dem Thema und auch sinnvolle Kennzahlen, nur lassen sich diese oft nur sehr schwer oder mit erheblichem Aufwand berechnen.
Aus dem Grund haben wir für uns folgende Einteilung und Herangehensweise festgelegt:
1. Ziele definieren:
Zuerst sollte man genau definieren, was man eigentlich wissen will. Hier ein paar Beispiele:
„Ich will wissen…“
- … was mein Unternehmen (oder externe Firmen) auf Social Networks so macht.
- … welche Auswirkungen diese Tätigkeiten haben:
- direkt auf meine Social Media Kanäle
- im Web allgemein
- und auf mein Unternehmen selbst
- … wie viele Leute ich damit erreiche und wie viele ich damit an mich binde.
- … wie die User auf meine Aktivitäten reagieren.
- … wie ich im Vergleich zur anderen Unternehmen stehe.
- … was sonst noch so im Web passiert, das mich interessiert.
- Und es soll nicht in unglaublich viel Arbeit und teuren Tools ausarten.
2. Daten einteilen
Folgende Einteilung der Daten hat sich als sinnvoll und praktikabel erwiesen:
- Eigene Aktionen (Wie Postings, TWeets, hochgeladene Videos) erzeugen…
- Reaktionen (Likes, Shares, Views etc.), dadurch kommt es zu…
- Reichweite (an Usern) und Sichtkontakten (Impressions), die am Ende (hoffentlich)…
- neue Kontakte generieren.
Das alles hat natürlich Auswirkungen auf meine Unternehmensdaten, wie Traffic auf die eigene Website etc. und natürlich auf Erwähnungen und die Sichtbarkeit meines Unternehmens im Internet selbst.
Eine Unterteilung in organische, bezahlte und virale Aktionen, Impressions etc. ist natürlich auch sinnvoll.
3. Daten zuordnen
Hier eine Übersicht, welche Daten es auf welchen Plattformen zu den einzelnen Einteilungen gibt. Wobei andere Plattformen, wie Picasa, Google+ etc. natürlich ähnliche Infos liefern.
Aktionen
| Plattform | Daten (Organisch, Bezahlt, Viral) |
|---|---|
 | Postings Ads |
 | Tweets |
 | Videos |
 | Artikeln, Blogposts |
 | Linkbuilding, Erwähnungen Adwords |
 | Fotos |
Reaktionen
| Plattform | Daten (Organisch, Bezahlt, Viral) |
|---|---|
| Interaktionen (Positiv, Negativ) Medienkonsumation Check-Ins Page Stories etc. |
| RT Mentions Favs |
| Kommentare Favs Likes Dislikes Shares Von Dritten kopierte Videos |
| Kommentare Newsletter Subs Likes & Shares auf der Seite Visits von Social Networks/Share Buttons |
| Backlinks Trackbacks etc. |
| Favs Kommentare etc. |
Reichweite/Impressionen
| Plattform | Daten (Organisch, Bezahlt, Viral) |
|---|---|
| Impressions Reach |
| Nur über Tools möglich Pay with a Tweet Modelle |
| Views |
| Page Impressions |
| Allgemeine Erwähnung im Web (z.B. über Tools) Ergebnisse in den SERPS |
| Fotos |
Kontakte
| Plattform | Daten (Organisch, Bezahlt, Viral) |
|---|---|
| Likes |
| Follower |
| Subscriber |
| Registrierung Newsletter Subscriber Feed Abos etc. |
| G+ Circles |
| Friends |
Eigene Daten
Und natürlich noch eigene Daten z.B. aus bestehenden Webanalyse Tools, wie Google Analytics, oder Webtrends:
- Traffic von Social Networks
- Conversions von Social Networks (Kontaktanfragen, Newsletter, Registrierung, Einkäufe etc.)
- Absprungrate, Verweildauer, etc. von Social Networks (im Vergleich zu anderen Traffic-Quellen)
Kennzahlen, KPIs
Hat man die Daten mal gesammelt, lassen sich einige interessante Kennzahlen festlegen. Hier einige Beispiele für Facebook. Die Daten bekommt man aus der Facebook Insights API, oder, wenn man ein Excel-Fan ist, auch als Export in den Facebook Insights jeder FB Page.
Einfachere Kennzahlen
Speziell die Zahlen „Likes/Tag“ und „Likes im Vergleich zur Facebook Userzahl“ können sehr wichtig sein, wenn der Kunde, oder Chef, mal wieder nachfragt, warum denn Firma xy oder die Niederlassung in Deutschland so viel mehr Likes hat.
Dialog Kennzahlen
Impressions/Reach
Eigene Seite
Andere Netzwerke
Für andere Plattformen kann man ähnliche Daten und Zahlen bekommen. Hier noch ein paar Spezialfälle:
YouTube
- Unterteilung in Channel und Videos
- Interesse (Absprungrate) am Video
- Video Kopien (von anderen Usern)
- Schlechte Plattform Statistiken
- Verhältnis Follower/Following
- Tools notwendig
Im nächsten Teil (ich bin guter Dinge, dass ich ihn noch vor meiner Pension schreiben werde) schauen wir uns ein paar Tools und Praxisbeispiele an.
So, Herr Pfeiffer, jetzt hab ich mir das ganze Zeugs durchgelesen, jetzt will ich den am Anfang versprochenen Tipp, wie man ur viele Likes auf Facebook bekommt!!!
Tut mir leid, aber das war nur ein Schmäh, um die Verweildauer hoch zu treiben.