Zusammenfassung
In Zeiten, in denen kolportiert wird, dass „alles problemlos messbar ist“, verschwindet häufig der Blick für die tatsächliche Realität in Form des Aufwandes, der dafür nötig ist. Sei es Vorbereitung von Messungen, Entwicklung von Instrumentarien, Technik und Technologie oder reine Arbeitskraft. Dazu kommt, dass die Messung von „Allem“ per se nicht sinnvoll ist, sondern die Wahl dessen entscheidend, was letztlich Sinn stiftet und so zum Unternehmenserfolg beiträgt.
Im ersten Teil des vorliegenden Artikels wird auf die strukturierte und geplante kennzahlenbasierte Erfolgsmessung von Marketingmaßnahmen eingegangen. Dies umfasst die zielgerichtete Auswahl und Entwicklung von Kennzahlen sowie deren primär quantitative Messung. Im zweiten Teil verschiebt sich der Fokus auf primär qualitative Analysen und Analyseformen im Social Media‐Feld, die durch geeignete Beispiele und Erfahrungen illustriert werden.
Gesamt gesehen, werden zwei stark unterschiedliche Welten miteinander verzahnt, die im Sinne eines wirkungsvollen Marketingcontrollings sowie der Optimierung von Markenkommunikation und ‑entwicklung idealerweise zusammen realisiert werden sollten.
Zusammenfassung
In Zeiten, in denen kolportiert wird, dass „alles problemlos messbar ist“, verschwindet häufig der Blick für die tatsächliche Realität in Form des Aufwandes, der dafür nötig ist. Sei es Vorbereitung von Messungen, Entwicklung von Instrumentarien, Technik und Technologie oder reine Arbeitskraft. Dazu kommt, dass die Messung von „Allem“ per se nicht sinnvoll ist, sondern die Wahl dessen entscheidend, was letztlich Sinn stiftet und so zum Unternehmenserfolg beiträgt.
Im ersten Teil des vorliegenden Artikels wird auf die strukturierte und geplante kennzahlenbasierte Erfolgsmessung von Marketingmaßnahmen eingegangen. Dies umfasst die zielgerichtete Auswahl und Entwicklung von Kennzahlen sowie deren primär quantitative Messung. Im zweiten Teil verschiebt sich der Fokus auf primär qualitative Analysen und Analyseformen im Social Media‐Feld, die durch geeignete Beispiele und Erfahrungen illustriert werden.
Gesamt gesehen, werden zwei stark unterschiedliche Welten miteinander verzahnt, die im Sinne eines wirkungsvollen Marketingcontrollings sowie der Optimierung von Markenkommunikation und ‑entwicklung idealerweise zusammen realisiert werden sollten.
An erratum to this chapter can be found at http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-06934-6_32
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Similar content being viewed by others
Notes
- 1.
Wir empfehlen in Fällen, in der verschiedene Dimensionen des Erfolgs durch unterschiedliche Geschäftskennzahlen abgebildet werden sollen, deren Einzelwerte zu einem Score zu verdichten. Dieser Score repräsentiert die zentrale Geschäftskennzahl für die Marketingmaßnahme.
- 2.
Es bestehen grundsätzlich zwei Wege, um Benchmarks zu erhalten – aus externen Quellen oder auf Basis eigener Daten (Maex 2012, S. 163). Naheliegend ist natürlich der Vergleich zur eigenen Performance über die Zeit. Liegen keine Vergleichswerte vor, kann dies bedeuten, dass vor dem Start der Kampagne eine sogenannte „Nullmessung “ durchgeführt werden muss. Diese Messung repräsentiert dann den Ausgangspunkt der Messung – und damit den „Referenz“‐Zustand vor dem Start einer Kampagne, deren Einfluss auf die Konsumenten zu einem späteren Zeitpunkt durch die eigentliche Messung abgebildet werden soll. Externe Datenquellen können vielfältig sein – sowohl was Beschaffung als auch was die Kosten angeht, z. B. von frei verfügbaren Best Practices bzw. Whitepapers über kostenpflichtige Benchmarkstudien bis hin zur Durchführung von Marktforschung.
- 3.
Als weiterführende Literatur zum Thema Social Media Analyse wird Kozinets (2010) empfohlen. Auch wenn sich der von ihm eingeführte Begriff „Netnography “ nicht nachhaltig durchsetzen konnte, sind zentrale Standards von ihm entwickelt.
Literatur
Beelinelabs (2009). Social Media Monitoring, Engagement & Measurement, Emerging Best Practices. Whitepaper. http://www.beelinelabs.com/downloads/wp-content/uploads/papers/SMMEM.pdf. Zugegriffen: 30. Juni 2014
Broadbent, T. (2012). The Ogilvy & Mather guide to effectiveness. Whitepaper. http://www.ogilvydo.com/wp-content/uploads/2012/10/The-Ogilvy-Mather-guide-to-effectiveness.pdf. Zugegriffen: 30. Juni 2014
Bohlsen, M., & Köster, A. (2013). Social-Media-Daten intelligent gewinnen und analysieren. http://www.absatzwirtschaft.de/social-media-daten-intelligent-gewinne-und-analysieren-15613/. Zugegriffen: 28. Juni 2014
Doran, G. T. (1981). There’s a S.M.A.R.T. way to write management’s goals and objectives. Management Review, 70(11), 35–36. (AMA FORUM).
Ebbers, M., Abdel-Gayed, A., Bhadran Budhi, V., Dolot, F., Kamat, V., Picone, R., & Trevelin, J. (2013). Adressing Data Volume, Velocity, and Variety with IBM InfoSphere Streams V3.0. IBM Redbooks. http://www.redbooks.ibm.com/redbooks/pdfs/sg248108.pdf
Kozinets, R. (2010). Netnography. Doing Ethnographic Research Online. London: SAGE Publications Ltd.
Maex, D. (2012). Sexy Little Numbers. How to Grow Your Business Using the Data You Already Have. New York: Crown Business.
Mitchell, C., und Richards, B. (2010). Fusion. Delivering Cross-Discipline Strategy. A User’s Guide. Internal Whitepaper.
Schachter, H. (2013). Don’t measure it just because you can. http://www.theglobeandmail.com/report-on-business/careers/management/dont-measure-it-just-because-you-can/article12890935/. Zugegriffen: 30. Juni 2014
Sheldrake, P. (2008). The Social Web Analytics eBook 2008. Creative Commons Attribution-Noncommercial-Share Alike 2.0. UK: England & Wales License.
Tarran, B. (2010). Automated sentiment analysis gives poor showing in accuracy test. http://www.research-live.com/news/analytics/automated-sentiment-analysis-gives-poor-showing-in-accuracy-test/4002844.article. Zugegriffen: 30. Juni 2014
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Die Autoren
Die Autoren
Rochus Landgraf ist Head of Social Web der OgilvyOne GmbH in Frankfurt/Main und in dieser Funktion verantwortlich für die Ogilvy‐Standorte Frankfurt, Düsseldorf, Berlin und Stuttgart. Seine Schwerpunkte liegen auf Social Media Research, Social Media Strategie und OpenInnovation/Crowdsourcing. Er ist außerdem Lehrbeauftragter an verschiedenen Hochschulen und unterrichtet zu Social Media, Web2.0 in Unternehmen sowie Trendforschung.
Martin Feldkircher ist Head of Analytics der OgilvyOne GmbH in Frankfurt/Main und in dieser Funktion verantwortlich für die Ogilvy‐Standorte Frankfurt, Düsseldorf, Berlin und Stuttgart. Er ist ein ausgewiesener Experte in allen Bereichen der Marketing‐Datenanalyse und unterstützt mit seinem Team das effiziente Targeting von Zielgruppen. Neben der kontinuierlichen Erfolgskontrolle von Kommunikationsmaßnahmen zur Identifikation von Optimierungspotentialen liegt sein besonderer Schwerpunkt auf der Entwicklung von Strategien zur Erfolgsmessung und Datengewinnung.
Rights and permissions
Copyright information
© 2016 Springer Fachmedien Wiesbaden
About this chapter
Cite this chapter
Landgraf, R., Feldkircher, M. (2016). Du bist, was Du misst. In: Regier, S., Schunk, H., Könecke, T. (eds) Marken und Medien. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-06934-6_22
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-06934-6_22
Published:
Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-06933-9
Online ISBN: 978-3-658-06934-6
eBook Packages: Business and Economics (German Language)