Seinen Fans und Followern am Montag einen guten Start in die Woche wünschen, zu immer neuen Gewinnspielen aufrufen, User-Anfragen in möglichst kurzer Zeit beantworten oder die Eigenschaften der Produkte vorstellen – bringt das wirklich den gewünschten Erfolg in Social Media?! Viele Unternehmen folgen zur Beantwortung dieser Frage der einfachen Logik: Je mehr #likes, #comments und #shares, desto erfolgreicher der Content in Social Media.

Dazu ein wahres Beispiel aus der aktuellen Praxis: Eine Marke will über die Social Media Aktivitäten die Markensympathie steigern. Dazu werden auf Facebook und Twitter Gewinnspiele, Aktionsangebote und Hintergrundinformationen zu den Produkten veröffentlicht. Als Social Media KPIs wurden die Anzahl neuer Fans und Follower sowie der Likes und Shares festgelegt. Soweit so… unlogisch! Wer sagt denn eigentlich, dass ein User aktiv werden muss (z.B. liken, kommentieren etc.), damit ein Facebook-Post eine Wirkung auslöst?! Die wissenschaftliche Forschung kann sogar das Gegenteil beweisen: In einer großangelegten und branchenübergreifenden Studie konnte keine direkte Verbindung zwischen den #likes, #comments und #shares etc. und der Wirkung von Social Media festgestellt werden. Dabei ist es aber doch genau diese direkte Verbindung zwischen den KPIs und dem Unternehmensziel, die eine wirklich gute und belastbare Social Media Erfolgsmessung ausmacht.

Auf die Kausalität kommt es an

Das Problem bei allen aktuell verwendeten Social Media Erfolgsmessungen ist, dass die KPIs zwar messbar sind, jedoch keine direkte Kausalität zwischen diesen KPIs und den Unternehmenszielen nachgewiesen werden kann. Hinzukommt das bekannte Problem bei jeglicher Form der Kommunikation: Der tatsächliche Wertbeitrag einer Kommunikationsstrategie ist nur unzureichend nachweisbar. Hat der Nachfrager ein Produkt wirklich nur aufgrund der einen Kommunikationsmaßnahme gekauft, oder waren es die Empfehlungen anderer Nachfrager, frühere Kommunikationsmaßnahmen, die erst jetzt in tatsächlicher Handlung des Nachfragers münden, oder doch der Zufall am Point of Sale? Für eine ROI-relevante Steuerung der Social Media Aktivitäten muss eine durchgängige Kausalkette von der operativen Social Media Aktivität einer Marke bis zu den Unternehmenszielen nachweisbar sein.

Social Impact Analyse – Wissenschaftlicher Ansatz mit hoher Praxisrelevanz

Ein Ansatz zur Lösung dieser Probleme ist der Einsatz von Kausalmodellen in der Erfolgsmessung von Kommunikationsmaßnahmen und damit auch in der Social Media Erfolgsmessung. Auf Basis dieser Erkenntnis haben wir unsere Social Impact Analyse entwickelt. Dabei werden statistische Modelle genutzt, die den kausalen Zusammenhang zwischen Input- und Zielgrößen messen. Kausal ist ein Zusammenhang dann, wenn die Inputgröße eine ursächliche, eindeutige und zeitlich nachgelagerte Wirkung bei der Zielgröße auslöst. Beispielsweise löst der Facebook-Post mit der Content-Kategorie Produktinformationen eine stark positive Wirkung auf das Markenimage aus, der Facebook-Post mit der Content-Kategorie Gewinnspiele jedoch nicht. Auch wenn in der Realität viele andere Einflussfaktoren eine Wirkung auf das Markenimage haben, kann die Kausalanalyse den individuellen Beitrag des Facebook-Posts belegen und beziffern.

Zur Durchführung einer Social Impact Analyse mittels der Kausalanalyse werden Social Media User aufgefordert einen Online-Fragebogen zu beantworten. Gegenstand dieses Fragebogens sind die Bewertung der Social Media Aktivitäten der jeweiligen Marke, die Häufigkeit der Wahrnehmung dieser Aktivitäten und die psychographischen aber auch ökonomischen Unternehmensziele wie z.B. das Markenimage, die Kaufintention, das tatsächliche Kaufverhalten, Weiterempfehlung und Loyalität. Der Detaillierungsgrad kann dabei soweit gehen, dass einzelne Content-Kategorien und Imageaspekte betrachtet werden (siehe Bild unten, Klicken zum Vergrößern). Nach der Anwendung wissenschaftlicher Analysemethoden, wie z.B. Faktoranalysen und Bootstrapping-Verfahren, können die Social Media Verantwortlichen genau erkennen, welcher Input zu welchem Output führt. Bspw. welche Aktivitäten müssen eingesetzt werden, um die Imagekomponente „Sympathie“ weiter auszubauen? Welcher Content wirkt stark auf die Kaufintention? Gelten diese Wirkbeziehungen für alle User oder bestehen unterschiede zwischen den Zielgruppen?

Grafik zeigt die vielfältigen Kausalzusammenhänge zwischen Content und Unternehmenszielen.

Die Social Impact Analyse in der Praxis – Überraschende Ergebnisse für Social Media Verantwortliche

Mit der Social Impact Analyse wurden bisher u.a. die Social Media Aktivitäten von Marken aus der Automobil-, Lebensmittel- und Telekommunikationsbranche analysiert. Jede Marke hat dabei von zum Teil sehr überraschenden Ergebnissen profitiert. Aber die vielleicht spannendste Frage zuerst: Gabe es Gemeinsamkeiten trotz der unterschiedlichen Branchen? Ja, allerdings:

Für alle Marken gilt, das viel beschworene „Jede Minute zählt – User-Fragen müssen in nahezu Echtzeit beantwortet werden“ stimmt so nicht. Handelt es sich um Social Media Accounts, die nicht explizit als Service-Kanal angeboten werden, wird eine Reaktionszeit von bis zu 24 Stunden vom User akzeptiert. Bleibt die Reaktionszeit unter dieser Schwelle, gibt es keine negativen Wirkungen auf die User-Zufriedenheit, das Markenimage etc. Das gilt sowohl für die Premium-Automobilmarke als auch für den Hersteller mittelpreisiger Lebensmittel. Mit dieser Erkenntnis aus der Social Impact Analyse konnten die Marken vor der ROI-schmälernden Investition in den Ausbau von Social Media Service Units bewahrt werden.

Eine deutlich lohnende Umschichtung von Social Media Budget erreichte die Premium-Automobilmarke durch die Erkenntnis, dass der markengenerierte Content stärker auf die Unternehmensziele einzahlt, als der von Usern generierte Content. Bis zur Durchführung der Social Impact Analyse galt die feste Meinung, dass positive User Kommentare das Vertrauen in die Qualität des Automobils steigern und damit den Kauf wahrscheinlicher machen. Die ausgewerteten Daten aus der Social Impact Analyse beweisen jedoch, dass User nur dem Content anderer User glauben – und das ist die Voraussetzung für eine positive Wirkung auf Image und Kaufwahrscheinlichkeit – wenn sie denen einen Experten-Status zutrauen. Heißt also: Je komplexer das Produkt ist (z.B. technisch anspruchsvolles Premium-Auto), desto weniger glaubwürdig werden die positiven und negativen Beiträge anderer User empfunden und desto weniger Wirkung zeigt dieser von Usern generierte Content auf die Unternehmensziele. In Folge dieser Erkenntnis hat die Premium-Automobilmarke das zuvor in aufwändige Call-to-Action-Aktionen zur Generierung von positiven User-Beiträgen investierte Budget in die Produktion von markengenerierten Content investiert. Nachweislich hat sich hierdurch die positive Wirkung auf die Unternehmensziele erhöht und folglich auch der Social Media ROI.

Zwar in umgekehrter Richtung, aber mit der gleichen ROI-relevanten Erkenntnis wurde die Lebensmittelmarke überrascht. Die Social Impact Analyse konnte beweisen, dass das im Mittelpunkt stehende Social Media Ziel Markensympathie nicht wie von der Marke gedacht am besten durch lustigen und unterhaltsamen Facebook-Content erreicht wird, sondern noch viel stärker durch den Austausch zwischen den Usern – ohne direkte Beteiligung der Marke. Durch das aufkommende Community-Feeling der User wurde ein starker positiver Effekt auf die Markensympathie übertragen. Auch hier folgte eine Neuverteilung des Social Media Budgets, was zu einer Steigerung des Social Media ROIs führte.

Stellvertretend für die vielen weiteren Beispiele sei eines noch erwähnt: Ein und derselbe Content kann sowohl eine positive als auch eine negative Wirkung auf Unternehmensziele auslösen – nämlich in Abhängigkeit von der Zielgruppe. Für eine Telekommunikationsmarke konnte die Social Impact Analyse herausfinden, dass die Störungsmeldungen, die u.a. bei Facebook veröffentlicht werden, in Abhängigkeit von der Zielgruppe differenzierte Wirkungen zeigen. Bei Usern, die von der Störung betroffen sind, wirken Störungsmeldungen positiv auf die Marke. Der User ist der Marke dankbar, über die Störung informiert zu werden, und beruhigt, dass die Marke bereits an der Aufhebung der Störung arbeitet. User, die nicht von der Störung betroffen sind, empfinden keine positiven Gefühle wie Dankbarkeit und Beruhigung, sondern sehen stärker das nicht funktionierende Produkt Mobilfunk im Vordergrund. Folglich ist die Wirkung bei dieser Zielgruppe negativ. Statt weiterhin Content zu posten, der bei einem Teil der User eine negative Wirkung auf die Unternehmensziele auslöst, kann die Marke mit dieser Erkenntnis aus der Social Impact Analyse nun durch geographisches Targeting die negativen Wirkungen umgehen und von den positiven Wirkungen profitieren. Einfache operative Umsetzung – aber dafür muss man erst einmal die Wirkung des Contents kennen!

Fazit – Kausalität als neue Währung für Social Media Aktivitäten

Das Praxisbeispiele zeigen eines ganz deutlich: Nicht nur, dass die aktuellen Social Media KPIs keine ROI-relevante Aussagekraft haben, sie können sogar zu falschen strategischen Entscheidungen führen und damit den ROI von Social Media in den negativen Bereich lenken. Dazu kommt, dass viele für die optimale strategische Ausrichtung der Social Media Aktivitäten unverzichtbare Erkenntnisse gar nicht erst bekannt werden, wenn sich auf die leicht abzulesenden KPIs verlassen wird.

Die zentrale Empfehlung an alle Marken, die in den sozialen Medien nach Erfolg streben, lautet daher: Analysiert die Kausalität zwischen den Social Media Aktivitäten und den Unternehmenszielen und steuert damit eure Social Media Aktivitäten in Richtung Unternehmenserfolg – das ist eben nicht gleichbedeutend mit einer hohen Anzahl von Likes!