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AUSGABE KW 25 – 16.06.2014

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THEMEN

 Pfeil Social Media Marketing: Blogmarketing: Influencer im Visier  Pfeil Ecommerce: Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im E-Commerce JOBS TERMINE


Social Media Marketing

Blogmarketing: Influencer im Visier

Sandra Goetz, Autorin

Blogmarketing: Influencer im Visier
Sandra Goetz
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Als Influencer gelten oft Blogger, die in der Regel auch über Social-Media-Kanäle gut vernetzt sind. Sowohl im Sport-, Fashion- als auch im Tech- und Food-Segment sind Blogger umworbene Multiplikatoren. Wie identifizieren Unternehmen Influencer, die für sie wertvoll sein können und wie kann Blogmarketing in Kampagnen eingebettet und der Erfolg gemessen werden?

Sonja Königsberg
Sonja Königsberg
Es ist nicht zu bestreiten: Einfluss und Macht der bloggenden Influencer nehmen kontinuierlich zu, und so eignet sich Blogmarketing laut Sonja Königsberg, Director Digital Consulting, Carat Deutschland, für jede Unternehmensgröße, „sofern es in der Branche auch relevante Blogs gibt, die von der Zielgruppe gelesen werden“. Vor allem im Tech- und Gadget-Bereich kann es nicht mehr überraschen, dass – als aktuelles Beispiel – fast sämtliche Informationen des neuen Samsung Tablet Galaxy Tab S vor der offiziellen Präsentation im Madison Square Garden, New York, bekannt waren. Den relevanten Bloggern wurden Fotos und Infos vorab zugespielt, und diese haben sie fröhlich verbreitet und die Zielgruppe heißgemacht.
Um Influencer zu identifizieren, muss ein Unternehmen zunächst für sich das Idealbild des Bloggers bestimmen. So gilt für die eine Marke z. B. eine Person als Influencer, die möglichst viel und regelmäßig über das eigene Thema oder die eigenen Marken postet und damit als „Topautor“ klassifiziert wird. Für ein anderes Unternehmen hingegen sind beispielsweise die Personen wichtig, die eine große Fangemeinde haben und viel Gehör finden – auch, wenn sie nur selten über das eigene Unternehmen oder Thema posten. Diese gelten dann als Topmeinungsführer. Darüber hinaus gibt es Marken, die eine sehr spezifische Zielgruppe haben und für die es wichtig ist, genau die Personen zu finden, die zu ihrem speziellen Fachgebiet schreiben.

Influencer Relations

Christina Elsmann
Christina Elsmann
Christina Elsmann, Jr. Manager Brand Style PR bei Adidas, nennt es „Influencer Relations“. Um genau dieses Segment ist die PR-Abteilung letztes Jahr erweitert worden. Elsmann, die Sportwissenschaften studiert hat, ist für diese "Relations" verantwortlich. „Blogger bloggen nicht nur, sie sind Influencer, die über multiple Kanäle vernetzt sind und ihre Botschaft weitertragen“, sagt Elsmann. Und: „Wir wollen durch die Brille der Blogger schauen und sehen, wie sie unsere Produkte inszenieren. Wichtig ist dabei, dass die Blogger nicht nur über Adidas-Produkte posten. Uns ist es wichtig, dass sie unsere neuen Produkte wirklich mögen und gerne tragen“, so Elsmann weiter. 200 Blogs sind im Verteiler von Adidas, 15 wurden für die engere Zusammenarbeit ausgewählt.

Clustern, scoren, analysieren

Um relevante Blogger für die eigene Branche zu finden, setzen Unternehmen nicht nur auf die eigene Kenntnis der Blogszene, sie setzen auch Social-Media-Monitoring ein, mit dem sich Influencer identifizieren lassen. Zur Identifikation der Blogger wird in einem Monitoringtool eine Suchanfrage zum eigenen Themengebiet, der eigenen Marke oder den Mitbewerbern aufgesetzt und die Daten gesammelt. Aus allen Erwähnungen werden anschließend die Autoren halbautomatisiert mit dem Tool geclustert und analysiert. In der Regel können Treffer nach Anzahl der Erwähnungen der einzelnen Personen, deren Influence-Score oder auch Re-Tweets etc. gefiltert werden.

Je nachdem, welchen Fokus eine Marke bei der Influencer-Analyse trifft, erhält sie so eine erste Auswahl an „Kandidaten“, die anschließend näher betrachtet werden können. Um wiederum Influencer bestimmen zu können, müssen Unternehmen die Treffer zu ihrer Marke und/oder ihren Wettbewerbern nach den Autorenparametern filtern können, die ihnen wichtig sind. Diese Filterung ist meist über mehrere Social-Media-Quellen wie Twitter, Facebook, Blogs, Foren, News Seiten etc. hinweg möglich. Viele Monitoringtools bieten Metadaten zu den Autorenprofilen an, so zum Beispiel die Anzahl der Follower auf Twitter oder der Klout- und Kred-Score, die aus externen Quellen integriert werden. Diese Influence Scores sind gute Indikatoren, wie einflussreich ein Blogger ist bzw. wie groß die Reichweite des jeweiligen Autoren ist.

Selbstverständnis eines Influencers

Stefanie Bamberg
Stefanie Bamberg
Stefanie Bamberg betreibt mit schoen-und-fein.de einen Blog, bei dem sich fast alles um Food, vor allem Süßes, dreht. Als Influencer müsse man per se erst mal jeden sehen, sagt die Leipzigerin. „Durch das Blog und mein großes Netzwerk, das ich mir in den letzten Jahren aufgebaut habe, erreiche ich natürlich einen gewissen Kreis von Leuten. Dennoch würde ich mich eher als Multiplikator, denn als Meinungsbildner sehen.“ Für ernst gemeinte Anfragen in Sachen Blogger und Influencer Relations ist Stefanie Bamberg aufgeschlossen, macht allerdings bereits auf ihrem Blog klar, dass sie Gastartikel, die nichts anderes sind als versteckte Werbung, ebenso ablehnt wie Anfragen, die zum großen Teil SEO-Hintergründe haben. „Damit einher geht auch die oft geforderte Nichtkennzeichnung und der Do Follow Link“, sagt Bamberg, die dieses Gebaren ablehnt und auf rechtliche Kennzeichnungspflicht hinweist. Natürlich gäbe es neben unseriösen Unternehmen und Agenturen auch genügend, „die die Sache mit den Bloggern bzw. Influencer Relations verstanden haben und gute Arbeit machen“, sagt Bamberg, die Unternehmen schätzt, die „ein etwas höheres Ziel verfolgen und wirklich Markenaufbau betreiben wollen“. Sich einfach nur vor den Karren spannen zu lassen will sie nicht. Mitgestalten ist, wenn es um eine ernst gemeinte Zusammenarbeit geht, eine der Forderungen, die Blogger haben.

Auch wenn Blogs keine Massenkommunikationsmittel sind und das Konzept der Influencer nicht neu ist, ist die Anzahl der sichtbaren Influencer durch Social Media im Web deutlich angestiegen, und damit auch das Influencer Marketing. Was wenige wissen: Es beruht auf einer Theorie, die aus der Studie „The people’s Choice“ des Soziologien Paul F. Lazarsfeld hervorging. Lazarsfeld untersuchte die Reaktion von 600 Wählern auf die Botschaften und Schlüsselfiguren des Wahlkampfes um das amerikanische Präsidentenamt im Jahr 1940. Es zeigte, dass die Mehrheit der Wähler stark von Meinungsführern beeinflusst wurde, die Nachrichten und Ansichten als Multiplikatoren weitergaben. Die Studie gilt heute als Standardwerk der empirischen Soziologie, sie wurde später zum Modell des Zweistufenflusses der Kommunikation ausgebaut. Die technischen Plattformen, mit denen heute gearbeitet wird, sind neu, nicht aber das menschliche Zusammenspiel.
Susanne Ullrich
Susanne Ullrich
Obwohl Social-Monitoring für Unternehmen ebenso wenig neu ist wie Influencer Marketing, hat sich auch hier die Komplexität verändert. Einfach nur in Google einen Suchbegriff eingeben – darum geht es schon lange nicht mehr. Wer beispielsweise, „Galaxy“ als Suchbegriff eingibt, will keine 275.000.000 Treffer, sondern diejenigen, die für die Anfrage relevant sind. Neben Marketing und PR, die Social-Media-Monitoring auch als strategisches Steuerungstool nutzen, haben ebenso Produktmanagement, Vertrieb oder Marktforschung verstärkt Interesse an aufbereiteten Daten aus der Social-Media-Kommunikation. Die Aufbereitung der Daten erfolgt auch hier halbautomatisch. „In Brandwatch gibt es sehr viele Filtermöglichkeiten, mit denen lediglich die Kommentare der einflussreichsten Personen herausgefiltert werden können. Diese umfassen unter anderem Anzahl der Follower, Influence Score, Reach Score, Impressions oder den Hinweis, ob es sich um einen verifizierbaren Twitter-Account handelt oder nicht“, sagt Susanne Ullrich, Head of Marketing DACH vom Toolanbieter Brandwatch.

Wie und wann Blogmarketing in der Kommunikation eingebettet wird, hängt ganz von der Zielsetzung der Kampagne und Art der Integration ab. Geht es rein um die Erreichung der Leserschaft mit Display Display-Werbemitteln, werden Blogs wie andere Werbeträger auch eingebunden. „Geschichten werden natürlich auch für Blogger meistens interessanter, wenn sie nicht mit exklusiven Launch- oder Seedingphasen gleichgesetzt werden. Auch während oder nach klassischen Kampagnen sollte über Blogger-Relations nachgedacht werden“, sagt Sonja Köngsberg.


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Ecommerce

Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im E-Commerce

René Keßler, Gastautor

Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im E-Commerce
René Keßler

Die effiziente Ansprache von potenziellen Kunden mithilfe von Online-Marketing-Maßnahmen ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren im Online-Handel. Unsicherheiten während der Planung und Durchführung von Kampagnen im Online-Marketing sind dabei keinem Online-Händler fremd. Probate Mittel, diese Unsicherheiten zu reduzieren, bieten das Trial-and-Error-Prinzip, die Durchführung von (manuellen) „Was wäre wenn“-Analysen oder der Rückgriff auf Daten aus dem Controlling bereits durchgeführter Kampagnen. Doch sind das wirklich die einzigen Alternativen aus heutiger Sicht?

Die Lösungssuche durch Ausprobieren bzw. „Versuch und Irrtum“ kann recht schnell das gesamte Mediabudget erschöpfen. Manuelle Szenarioanalysen geraten bei der Menge der zur Verfügung stehenden Marketingkanäle sowie Interdependenzen zwischen diesen ebenfalls schnell an ihre Grenzen. Und die Nutzung von Vergangenheitsdaten ist absolut sinnvoll. Natürlich nur möglich, sofern die Marketingkanäle bereits bespielt, Ergebnisse getrackt wurden und somit relevante Kampagnendaten vorliegen.

Ich möchte Ihnen deshalb in diesem Beitrag die Einsatzpotenziale von Predictive Analytics im Online-Marketing näherbringen. Predictive Analytics – zu Deutsch: prädiktive bzw. vorausschauende Analysen – ist dabei mehr als nur das seit Anfang der 90er-Jahre populäre Business Intelligence in neuen Gewändern – vor allem mehr als ein neues Buzzword 2014. Durch die Anwendung und Kombination von Methoden aus der Statistik, dem Data Mining und Operations Research können Daten systematisch ausgewertet und mithilfe von Prognosemodellen so in Beziehung gesetzt werden, dass Vorhersagen der wahrscheinlichen Zukunft sowie Trends möglich werden. Spezialisierte Softwarelösungen für den Online-Handel ermöglichen es damit auch E-Commerce-Betreibern, bessere operative oder strategische Entscheidungen zu treffen.
Händler und Agenturen können mit Suchmaschinenwerbung, Social-Media-Marketing, Affiliate-Marketing, Display-Anzeigen oder E-Mail-Marketing vielfältigste Online-Marketingkanäle zur Kundenansprache nutzen. Jeder dieser Kanäle bietet individuelle Möglichkeiten, Kunden anzusprechen. Diese Entscheidungsvielfalt stellt Händler vor große Herausforderungen: Was ist der optimale Online-Marketingmix? Welche Kanäle sollten zu welchen Zeitpunkten mit welchen Budgets und Inhalten adressiert werden? Eine hier getroffene falsche Entscheidung und eingesetzte Budgets verpuffen wirkungslos. An dieser Stelle hilft Predictive Analytics, die Wirkungen von Marketinginvestitionen besser abschätzen zu können. Dafür werden sowohl quantitative als auch qualitative Merkmale unter Verwendung verschiedener Prognoseverfahren zu Prognosemodellen aggregiert und gegen historische Kampagnendaten validiert. Liefern die Modelle verlässliche Prognosen, können sie auf neue Sachverhalte, wie z. B. eine veränderte Budgetallokation, angewendet und Wirkungsprognosen im Vorfeld erstellt werden.

Die zentrale Sammlung und Auswertung von Daten zum Ziel der Erstellung von Prognosen im Online-Marketing wird als wesentlicher Wettbewerbsvorteil angesehen. Die zugrunde liegende Datenbasis kann dabei nicht nur für die Optimierung von Kampagnen eingesetzt werden, sondern bietet breite Einsatzmöglichkeit in vielen Unternehmensbereichen. Sofern es gelingt, die Verzahnung der IT-Systeme weiter voranzutreiben, werden die Anwendungsmöglichkeiten von Predictive Analytics als „nahezu grenzenlos“ bezeichnet.

Agenturen verzeichnen dabei eine deutliche Steigerung der Nachfrage nach proaktiven, analytischen Tools vonseiten der Werbetreibenden. Ein Grund liegt in dem Vertrauen der Anwender in konkrete (Plan-)Zahlen, gewonnen aus analytischen Anwendungen. Entscheidungen aus dem Bauchgefühl der Online-Händler hinterlassen bei vielen Werbenden ein ungutes Gefühl. Konkrete Zahlen und Planszenarien dienen hier Agenturen als wesentliches Vertriebsargument gegenüber potenziellen Kunden. So können Predictive-Analytics-Tools nicht nur bei der Planung und Optimierung von Maßnahmen unterstützen, sondern auch bei der Argumentation im Vertriebsgespräch den Agenturen eine gewisse Professionalität und analytische Kompetenz vor potenziellen Kunden geben.

Verschwenden Händler bei der Planung und Durchführung von Marketingkampagnen noch sehr viel Zeit, weil bspw. Arbeiten noch manuell durchgeführt werden, erhoffen sich die Experten deutliche Zeiteinsparung bei ihren Entscheidungsprozessen durch den Einsatz von Predictive-Analytics-Lösungen. Je mehr Informationen dabei über den einzelnen Nutzer oder Kunden vorliegen, umso besser können Budgets in der Kombination vielfältiger Marketingkanäle ausgesteuert und effizient eingesetzt werden.

Aber es gibt noch weitere Anwendungsszenarien für prädiktive Analysen, von denen Online-Händler in Zukunft profitieren werden:

Vorausschauende Suchtechniken

Die interne Suche ist für Besucher häufig der Startpunkt im Online-Shop – oft jedoch auch ernüchternd und somit Endpunkt zugleich. Bietet eine shopinterne Suche nicht die angemessenen Suchergebnisse, wird sich kaum ein Besucher die Mühe machen, noch einmal durch die gewünschte Produktkategorie zu navigieren. Vorausschauende Suchtechniken sind gefragt – Suchtechniken, die jedem Shop-Besucher personalisierte Informationen liefern, noch bevor sie oder er daran denkt. Möglich machen dies prädiktive Suchalgorithmen, die u. a. das Klickverhalten sowie die Historie der Kunden analysieren und gezielte Suchempfehlungen in Echtzeit geben.

Cross- und Upselling

Im stationären Handel lautet die Antwort darauf meist – ja. Auch in der Online-Welt ist der Konsument nicht per se negativ gegenüber Cross- und Upselling eingestellt. Konsumenten möchten jedoch individuelle, personalisierte Angebote. Methoden der Musteranalyse und die Auswertung von Clickstreams helfen Kundensegmente und Personas zu optimieren, was wiederum zu einem besseren Verständnis der Bedürfnisse der Kunden führt. Durch die Nutzung prädiktiver Modelle können Kundeninteressen mit Cross- & Upselling-Kampagnen kombiniert und erfolgsversprechende Maßnahmen prognostiziert werden. Ziel ist es, für Kundengruppen oder Individuen die besten Angebote zu identifizieren und auszuspielen.

Preisoptimierung

Was in der Gameshow galt, gilt heute auch für (Online-)Händler: Wer den korrekten (marktüblichen) Preis überbietet, hat (meist) verloren. Für die Konsumenten sind die Preise in der Online-Welt dank Preisvergleichsseiten und Suchmaschinen transparent. Händler werden somit „gezwungen“, Preise kontinuierlich zu beobachten und anzupassen – also Preise zu optimieren. Durch die Kombination verschiedener Datenquellen können Predictive-Analytics-Lösungen die idealen Preise zum jeweiligen Zeitpunkt prognostizieren. Je nach Ziel werden Umsatz, Gewinn oder Marge maximiert. Dazu werden individuelle Kundeninformationen mit Vertriebsinformationen und externen Daten (z. B. Wetterdaten, Veranstaltungen, Feiertage, …) kombiniert. Der richtige (nicht der günstigste!) Preis zum richtigen Zeitpunkt ist eine wichtige Voraussetzung, die Customer Journey auf der eigenen „Danke für Ihre Bestellung“-Seite enden zu lassen.

Optimierung des Payment-Mix

Was für viele Bereiche des Handels immer noch Gültigkeit besitzt (jedenfalls in Deutschland), fristet naturgemäß im Online-Handel ein Schattendasein: die Barzahlung. Online-Händler haben dafür eine breitere Auswahl an Zahlungsverfahren, welche sie ihren Kunden anbieten können. Wie das ECC erst kürzlich wieder betonte, geht das Angebot an Zahlungsverfahren dabei oft an der Nachfrage der Kunden vorbei. Der A/B oder multivariate Test verschiedener Zahlungsartenkombinationen zur Optimierung des Payment-Mix ist für die meisten Händler dabei keine geeignete Lösung. Nicht nur technische Hemmnisse, Kosten oder notwendige Anpassungen der Zahlungsprozesse stehen dieser Art der Optimierung entgegen. Direkte Auswirkungen, bspw. auf die Retourenrate, den Warenkorbwert und die Zahlungsausfallrate können zwar gemessen werden und lassen sich recht schnell feststellen. Viele Effekte nach der Integration neuer Zahlungsverfahren, wie ein geändertes Risikoprofil, wirken jedoch erst mittel- und langfristig auf den Erfolg der E-Commerce-Initiative. Auch hier können durch die Nutzung von Kausalmodellen Prognosen erstellt werden, die die Auswirkungen von Integration oder Deaktivierung von Zahlungsverfahren langfristig auf die KPI (Key Performance Indicator) des Shops darstellen. E-Commerce-Manager werden somit in die Lage versetzt, den Payment-Mix zu optimieren, ohne die Zahlungsverfahren im Vorfeld implementieren zu müssen.

Retourenmanagement

Nach dem Weihnachtsgeschäft kommt für viele E-Commerce-Manager das böse Erwachen: Retouren. Teilweise bis zu über 50 % der bestellten Artikel werden mal berechtigt, im Rahmen des Widerrufs oder der Reklamation auf Grund von Produktmängeln, häufig aber auch unberechtigt, nach einer „kurzen“ Anprobe über das Weihnachtsfest hinweg, zurückgesendet. Letzter Fall ist für Händler besonders ärgerlich. Zu entgangenen Umsätzen und Versandkosten kommen häufig noch Wertminderungen hinzu. Prognosemodelle können hierbei das Retourenmanagement unterstützen. So werden bereits im Vorfeld Warenkörbe identifiziert, deren Wahrscheinlichkeit einer Rücklieferung besonders hoch ist. Die Prognosen liefern Daten für technische Features, die den Kunden bspw. über erweitere Beratungsangebote von der Bestellung mehrere identischer Artikel in verschiedenen Größen abhalten können. Aber nicht nur das. Durch die Prognose der zu erwartenden Anzahl von zukünftigen Rücklieferungen kann ebenfalls die Personalplanung optimiert werden. Dies sorgt für eine schnelle Rückabwicklung der Transaktionen und somit für eine höhere Zufriedenheit beim Kunden.

Predictive Analytics – Mehr als nur „ein Blick in die Glaskugel“

Ein Erfolgskonzept der Evolution, die vorausschauende Planung, ist gerade in unserer immer komplexer werdenden Welt notwendig. Selbstredend nicht nur im (Online-)Handel. Predictive Analytics ist somit der nächste logische Schritt auf Big Data. Predictive Analytics ermöglicht es, Ereignisse, Trends und Aktivitäten zu prognostizieren und daraus einen operativen oder strategischen Nutzen zu generieren. Online-Händler können zukünftig Vorhersagemodelle nutzen, um die aus prädiktiven Analysen generierbaren Erkenntnisse in eigene Wettbewerbsvorteile umzuwandeln.

Die Anwendung von prädiktiven Analysen ist dabei nicht mehr nur den Big Playern im E-Commerce vorbehalten. Insbesondere mittelständischen E-Commerce-Initiativen fehlte es jedoch bislang an den notwendigen Ressourcen in Big Data oder gar Predictive-Analytics-Technologien zu investieren.

Über den Autor:
René Keßler ist seit 2010 als Produktmanager im Bereich Forschung & Entwicklung bei Intershop tätig. Kern seiner Arbeit ist das Projekt SIMCOMMERCE. Ziel von SIMCOMMERCE ist es, die Steuerung komplexer E-Commerce-Systeme und damit die Entscheidungsprozesse von Shop-Managern auf Basis prädiktiver Analysen zu optimieren. Vor seiner Arbeit bei Intershop studierte René Keßler Betriebswirtschaftslehre mit dem Fokus E-Business & Controlling an der FSU Jena.


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