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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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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
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– Potenziale in der PR
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• Bessere Marketing-Strategien
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• Markenwahrnehmung
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• Optimieren von Geschäftsprozessen
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(Auswertung von 40 Case Studies
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• Interne Kommunikation
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(Sinha et al. 2012,
Stieglitz/Dang-Xian 2013)
Beispiel:
Wahlkampf
2012
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Beispiel
• Ziel: möglichst viele Daten. NICHT: Durchschnittswerte
• Alle 166 Mio. US-Wähler in Datenbank, zu jedem
mehrere Datenpunkte (Name, Anschrift, Antworten in
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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)
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Wähler
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Kommunikationsmittel)
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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
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Stakeholder-Management
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• Singularisierung in Kommunikation
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In 200 m Entfernung ist das Mosch-
Mosch. Dort gibt es vegane Gerichte,
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besonders das Gericht King Kong für
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(nach Kent/Taylor 2014)
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Lackmus-Test
?
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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
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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)