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Daten-getriebene Kommunikaton, daten-getriebener Content
Das Dokument behandelt die Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie, um gezielt relevante Inhalte für verschiedene Zielgruppen zu planen und zu optimieren. Dabei werden verschiedene Methoden und Tools vorgestellt, um Daten zu analysieren, Trends zu identifizieren und die Effektivität von Kommunikationsmaßnahmen zu messen. Ein besonderer Fokus liegt auf der kontinuierlichen Anpassung und Optimierung der Content-Planung in einem agilen Prozess.
Daten-getriebene Kommunikaton, daten-getriebener Content
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- 2. Über K12 &mich Werbeintro K12 Agentur für Kommunikation und Innovation: — Kommunikationsberatung — 2006 gegründet — >40 Mitarbeiter — Sitz: Düsseldorf Jörg Hoewner (@hoewner): — Co-Gründer von K12, davor diverse Agenturen (PR, Digital, UX-Research). — Seit 1993 im Bereich Digitale Kommunikation und Online. — Steckenpferd: Alles mit Daten, deren Analyse und Präsentation.
- 3. Ein Blick inden Journalismus
- 4. Thema Daten: Newsroom- bzw.Editorial Metrics Blick in den Journalismus
- 5. How did wepromote this socially? Blick in den Journalismus
- 6. Die Herausforderung: „Content Shock“(Mark Schaefer) Data-driven Content Oder die Herausforderung, mit den richtigen Inhalten im richtigen Format die richtige Zielgruppe auf dem richtigen Kanal abzuholen.
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- 8. Der datengetriebene Content-Prozess:Datenquellen Data-driven Content Umfeld Wettbewerber Stakeholder Controlling Strategie & Positionierung (strategische Themen) Maßnahmenplanung: Redaktion, Visualisierung & Formatierung Ziele Vision Botschaften & Content Targeting (& Personalisierung) Influencer / Multiplikatoren Platzierung Themenauswahl Contentplanung Trends Agenden Akteure Differenzieren Lernen Merkmale Mediennutzung Stakeholder Intents / Use Cases Interessen Influencer- Identifikation Influencer- Agenden KPIs Benchmarks Testing (A/B- /MV) Laufende Kontrolle und Optimierung Laufende konzeptionelle Überprüfung Themen-Identifikation Content Detection Begriffe / Tonality Auffindbarkeit Agiler Prozess Social Media Listening Medienbeobachtung Search Engine Analytics Social Media Analytics Web Analytics Test Tools (A/B, multivariat) Search Engine Analytics Social Media Listening Social Media Analytics Web Analytics Medienbeobachtung Befragungen Markt-Media-Studien Search Engine Analytics Social Media Listening Social Media Analytics Web Analytics Medienbeobachtung Befragungen Markt-Media-Studien Hashtag-Tools
- 9. Wann ist nunContent “datengetrieben”? Wenn Daten bzw. aus Daten generierte Informationen als Steuerungsinstrument zum Zweck der Planung, Realisation und Optimierung von Content eingesetzt werden. Data-driven Content Siehe: Unterschied zu “Data Storytelling” (= Daten ALS Content)
- 10. Daten bekommen istnicht das Problem. Aber wie bindet man Daten prozessual und organisatorisch in Planungs- und Umsetzungsprozesse ein? Data-driven Content
- 11. 1. Prozess der Datenerhebung Vorgehensweise:Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung
- 12. Startpunkt: Content Audit(mit Daten) als Arbeitsgrundlage Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung Grundlage für Strategie- Entwicklung Grundlage für Betrieb (Redaktions- & SEO-Richtlinien) Themen des Unternehmens ● Strategische Themen ● Ist-Inhalte ● Potentielle Inhalte Wettbewerbs-Themen ● Themensetzung ● Relative Positionierung ● Kampagnenhinweise Zielgruppen-Themen ● Nutzer-Suchverhalten und Inhaltsnutzung ● Social Media-Resonanz auf bestimmte Themen ● Themensetzung durch Influencer ● Themenpotenziale ● Generierung weiterer Themenideen ● Lücken-Analyse ● Themenbewertung und - priorisierung Kartierung der Inhalte (Content Map, z. B. auf Tool “miro”) Grundlage ● Kick off ● Dokumente, bestehende Inhalte ● SoMe Audit ● SoMe Monitoring ● Web- & SoMe Metrics ● SEO-Analyse ● Medien- beobachtung/ MeRa Tool: Miro
- 13. Zielgruppen-Themen identifizieren: Einsatz vonSEO-Tools Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung Konsequenz: • Verschiedene Suchzugänge / Begrifflichkeiten • Saisonale Unterschiede • User Intents: D.h. Interesse in Abhängigkeit von der Stakeholder-Journey Themenüberblick: Was sind Suchthemen? Welche Themen gehören zusammen? ARBEITSBEISPIEL Quelle: Searchmetrics Chancen maximieren: Dort ansetzen, wo das Interesse am größten ist. Tool: Search Metrics Content Experience; Alternative: UberSuggest
- 14. Zielgruppen-Themen identifizieren: Web-Metrics Entwicklung einerdatengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung Konsequenz: • Saisonalität • User Intents verstehen • Begrifflichkeiten identifizieren • Content Recycling • Zielgruppensegmentierung Quelle: Google Analytics Quelle: Search Console ARBEITSBEISPIEL
- 15. Zielgruppen-Themen identifizieren: Analyse vonSocial Media Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung Quelle: Searchmetrics Konsequenz: • Einzelne Themen / Fragen aufgreifen bzw. als Themenideen sammeln Typische Fragen auf gutefrage.net (weiteres Potenzial identifizierbar über Social Media Listening) ARBEITSBEISPIEL Tool: Search Metrics Content Experience; Alternative: Answer the public
- 16. Zielgruppen-Themen identifizieren: Analyse vonSocial Media Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung Was sind Trending Topics, evtl. aktuelle Aufhänger (z. T. Test- veröffentlichungen, Messen)? Resonanz in unterschiedlichen Kanälen beobachten Share of Voice messen Filterbar z. B. nach “Negativthemen” Konsequenz: • Anlässe aufgreifen oder sharen • Kurioses / Skurriles sharen • Negativthemen beantworten (Servicethemen) • Argumente / Use cases identifizieren Quelle: Ubermetrics Tool: Ubermetrics, Alternative: Beliebige Social Listening-Tools
- 17. Plattformen identifizieren undvirale Beiträge beobachten: Monitoring nutzen Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung Quelle: Ubermetrics Tool: Ubermetrics, Alternative: Beliebige Social Listening-Tools Konsequenz: • Anlässe aufgreifen oder sharen • Kurioses / Skurriles sharen • Negativthemen beantworten (Servicethemen) • Argumente / Use cases identifizieren
- 18. Aktuelle Themen identifizieren Hashtag-Werkzeugenutzen Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung Quelle: Sistrix Quelle: RiteTag
- 19. Die Stakeholder-Journey und Kommunikations-bzw. Marketingziele Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung Stakeholder Information / Beschäftigung Nutzen Erfahren Binden Empfehlen Suche Interesse Aufmerk- samkeit Abschluss / Kontaktaufnahme Awareness ˜ Reichweite ˜ Sichtbarkeit / Auffindbarkeit ˜ Bekanntheit Conversion ˜ Nutzung von Dialogangeboten / Kontaktaufnahmen ˜ Leads ˜ Conversions Image / Brand ˜ Vermittlung von Kompetenz, Expertise und >Glaubwürdigkeit– oder von Emotion ˜ Information über das Portfolio und über Differenzierungsmerkmalen / Positionierung ˜ Nutzung / Auseinandersetzung mit den Inhalten Bindung und Empfehlungsbereitschaft ˜ Regelmäßige Nutzung und Empfehlung der Inhalte ˜ Unterstützung: Service und Dialog ˜ Unterstützung durch Service, Dialog, Wissensvermittlung, Anwendungshilfen D.h. Ziele klären: • Implikationen für Kanalauswahl • Implikationen für Maßnahmenschwerpunkte • Implikationen für Content-Typen, Themen und deren Rolle in den verschiedenen Phasen der Journey
- 20. 2. Daten mitHilfe von Planungswerkzeugen verarbeiten Vorgehensweise: Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung
- 21. Dokumentationsebenen bzw. Planungswerkzeuge Entwicklungeiner datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung Content Map: Überblick über alle Content Assets und Content-Chancen (mittelfristige und längerfristige Planung; datenbasiert) Content Mission: Redaktionelle Leitidee, zur laufenden Überprüfung der aktuellen Ausrichtung. Content Tree: High level-Visualisierung / Darstellung der („Content Themes“) Kernthemen Redaktionsplanung-Board Wird im operativen Betrieb zur Planung und (Trello-Board o. Ä.) und Steuerung verwendet (kurz- und mittelfristig) Redaktions-/SEO-Guidelines Vorgaben für die inhaltliche Umsetzung
- 22. Die Content-Map alsAnalyse- und Planungstool (Arbeitsbeispiel) Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung •Ist-Inhalte Produkte & Services •Chancen-Inhalte Suchmaschinen & Foren •Themen und Inhalte mit Potenzial sind entsprechend markiert: Positionierungschancen Daten-Insights Verwertungschancen •Soll- Inhalte Backlog zum Ausbau/Neu- erstellung ARBEITSBEISPIEL
- 23. Daten einsetzen, umden „sweet spot“ zu identifizieren Data-driven Content Wettbewerbs- Themen Zielgruppen- Themen Unternehmens- themen “Aus-dem-Weg-geh- Themen” Chance: Nischen identifizieren, andere Differenzierungs- möglichkeiten ausloten Potenzielle “Ladenhüter” Chance: Fallweise Betrachtung. ”Sweet Spot: Zielgruppen- meets Absender-Interesse” Chance: Ausbauen, verstärken, vermarkten Potenzielle Seller Chance: Themen besetzen, wenn sie inhaltlich zum Unternehmen passen
- 24. Beispiel für ContentThemes Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung
- 25. Beispiel für eineContent-Mission Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung
- 26. ”Trending Topics” /aktuelle Nachrichtenlage Influencer-Themen Laufende Planung, z.B. Trello o.Ä. Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie hin zur laufenden Themenplanung
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- 28. Content-Performance bewerten mitTableau Content-Optimierung Average engagement and reach higher for posts with hashtagsAverage engagement and reach higher for posts with hashtags ARBEITSBEISPIEL
- 29. Performance per Format (Averagesper Post) Content-Optimierung Average engagement rate per Format (overall average 3,7%) Photo content creates highest engagement. Per Post non-promoted only: Video reach high, also non-promoted; non-promoted creates higher engagement, but also higher negative reponse rate ARBEITSBEISPIEL
- 30. Performance per Format (Quelle:Fanpagekarma) Content-Optimierung ARBEITSBEISPIEL Tool: Fanpagekarma
- 31. Post-Häufigkeit vs. Performance Vorgehensweise:Entwicklung einer datengestützten Content-Strategie ARBEITSBEISPIEL Tool: Tableau Correlation between reach and budget with some variance: Look, which of the campaigns underperform Well performing in terms of results
- 32. Beispiel: Formatresonanz und Bezugzu Kommunikationszielen ARBEITSBEISPIEL Fitness High Low Moderate Awareness Image (Engagem.) Relationship Stories / In-depth articles / Cases Liquid stories / Data stories Event coverage Trend- & Future Content Whitepapers / eBooks / Playbooks Dossiers / Studies / Reports Photos / Slideshows / Anims / Grams Infographics / Visualizations Videos / clickable interactives Lead/Conversion Presentations Check lists / Guides / How to´s Manuals / Data sheets Curated Content Stories / collections Curated Content Posts Explanation: How can content formats be used to support certain marketing objectives? Circles: Follow-, Inbound-, Search-, Highlight- Content. Model by M. Lange / talkabout. F I S H F I S H F I S H F I H F I S H I S H I S H I S H F H I S H I S F I S F I S F S F
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- 34. Content Entwicklung nachagilen Prinzipien: Daten als Grundlage für iteratives Vorgehen Laufende Optimierung Klassische Content-Entwicklung Interaktive Content-Entwicklung Start Ziel Start Ziel Analysieren Anpassen Analysieren Anpassen Quelle: @Michlschmitt / @stvhirschfeld
- 35. Datenquellen Laufende Optimierung Umfeld Wettbewerber Stakeholder Controlling Strategie& Positionierung (strategische Themen) Redaktion, Visualisierung & Formatierung Ziele Vision Botschaften & Content Targeting (& Personalisierung) Influencer / Multiplikatoren Platzierung Themenauswahl Contentplanung Trends Agenden Akteure Differenzieren Lernen Merkmale Mediennutzung Stakeholder Intents / Use Cases Interessen Influencer- Identifikation Influencer- Agenden KPIs Benchmarks Testing (A/B- /MV) Laufende Kontrolle und Optimierung Laufende konzeptionelle Überprüfung Themen-Identifikation Content Detection Begriffe / Tonality Auffindbarkeit Agiler Prozess Laufende Optimierung und Steuerung während der Umsetzungsphase Rückkopplung zur Strategie und laufende Justierung der entscheidenden Parameter Search Engine Analytics Social Media Analytics Web Analytics Test Tools (A/B, multivariat) Social Media Listening Medienbeobachtung
- 36. Tipps zum Abschluss Data-drivenContent Umfeld Wettbewerber Stakeholder Controlling Strategie & Positionierung (strategische Themen) Maßnahmenplanung: Redaktion, Visualisierung & Formatierung Ziele Vision Botschaften & Content Targeting (& Personalisierung) Influencer / Multiplikatoren Platzierung Themenauswahl Contentplanung Trends Agenden Akteure Differenzieren Lernen Merkmale Mediennutzung Stakeholder Intents / Use Cases Interessen Influencer- Identifikation Influencer- Agenden KPIs Benchmarks Testing (A/B- /MV) Laufende Kontrolle und Optimierung Laufende konzeptionelle Überprüfung Themen-Identifikation Content Detection Begriffe / Tonality Auffindbarkeit Agiler Prozess Nicht alles auf einmal: Schrittweise Möglichkeiten erkunden Arbeitswerkzeuge entwickeln, die Spielräume für “analoges” Arbeiten lassen Das wichtigste Arbeitswerkzeug bleibt das Hirn Nicht alles findet sich in vorhandenen Daten, dann einfach mal testen
- 37. Weitere „data-driven“ Themen, mitdenen wir uns beschäftigen (sollten) Data-driven PR Editorial Analytics Personalisierung Aufgabenspez. Dashboards Content- Automatisierung Netzwerkanalyse Predictive Analytics
- 38. K12 Agentur fürKommunikation und Innovation GmbH Schirmerstraße 76 D-40211 Düsseldorf Fon Fax E-Mail www.k-zwoelf.com www.facebook.com/kzwoelf www.moderne-unternehmenskommunikation.de (Blog) Kontakt M.A. in Publizistik und Marketing Jörg Hoewner +49 (0) 211 598816 – 32 +49 (0) 211 598816 – 99 joerg.hoewner@k-zwoelf.com