Florian von Wangenheim im Gespräch

CRM nicht aus den Augen verlieren

30.12.2013 von Joachim Hackmann
Die Analyse von Inhalten auf Social-Media-Plattformen macht Meinungen und Trends transparent. Florian von Wangenheim von der ETH Zürich warnt vor zu hohen Erwartungen.
Prof. Dr. Florian von Wangenheim: Das Social Behavior ist nur eine Komponente im Gesamtverhalten des Kunden aus CRM-Sicht.
Foto: ETH Zürich

Social Media zählt zu den wichtigsten Trends. Ist der Hype um das Marketing in sozialen Netzen berechtigt?

Florian von Wangenheim: Eigentlich wollen die Unternehmen doch ein komplettes Bild vom Kunden, eine 360-Grad-Sicht auf ihn. Dazu zählen zum einen ganz klassische CRM-Daten, die Angaben darüber liefern, wie oft er was gekauft hat, wie häufig er sich mit welchen Anliegen an den Service gewandt hat oder ob er bevorzugt über Call-Center, Internet, E-Mail etc. kommuniziert.

Zum anderen will man aber auch wissen, was der Kunde in sozialen Netzen tut, mit wem er sich vernetzt und ob er überhaupt aktiv ist. Man möchte seine Meinung zum Produkt kennen und ob er es weiterempfohlen hat. Sein Social Behavior ist eine Komponente im Gesamtverhalten des Kunden aus CRM-Sicht. Unter diesem Aspekt ist Social Analytics eine CRM-Teildisziplin, die sich mit dem Verhalten befasst, das nicht zwischen Unternehmen und Kunden stattfindet, sondern zwischen den Kunden.

Zur Person

Florian von Wangenheim ist seit April 2013 Professor of Technology Marketing an der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) Zürich in der Schweiz. Zuvor war er mehr als sechs Jahre lang Professor für Dienstleistungs- und Technologiemarketing an der Technischen Universität München. Zu seinen Forschungsschwerpunkten zählen unter anderem das wertorientierte Kunden-Management sowie die Technologienutzung in Anbieter-Kunden-Interaktionen.

Das klingt, als ob die Analyse der Vorgänge im Social Web den Unternehmen völlig neue Erkenntnisse über die Kunden verschafft.

Florian von Wangenheim: Ja, und das bereitet uns Wissenschaftlern Kopfschmerzen, weil wir dieses neue Feld nicht mit den klassischen Werkzeugen bearbeiten können.

Inwiefern?

Florian von Wangenheim: Klassische CRM-Daten sind quantitativ, sie lassen sich sehr gut beziffern und analysieren: Wie viel hat der Kunde gekauft? Was hat er gekauft, und zu welchen Preisnachlässen? Wie oft hat er sich über etwas beschwert? Das alles lässt sich gut in Zahlen erfassen. Mit dieser Form der Erhebung ist die Industrie vertraut, die Analyse hat sie im Griff.

Nun kommt plötzlich eine qualitative Dimension hinzu, also Freitext-Kommunikation mit unsauberen, unklaren Äußerungen. Hier gerät man auch in der Wissenschaft in neue Disziplinen. Plötzlich muss man sich mit Textanalysen befassen, mit bidirektionalen und Netzwerk-Analysen: Wer ist mit wem wie intensiv verbunden? Wer beeinflusst wen in welchen Segmenten? In der Offline-Welt war diese qualitative Analyse für viele oft ein Randthema, in der Online-Welt hat sie eine besondere Bedeutung bekommen.

Sentiment-Analyse ist weit fortgeschritten

Gibt es Tools, die diese Unschärfe in harte quantitative Fakten umsetzen?

Florian von Wangenheim: Es gibt zumindest Versuche. Anbieter entwickeln und investieren viel in IT-Lösungen. Es gibt gute Tools auf dem Markt und in der Wissenschaft, die Freitexte in quantitative Analysen umsetzen. Sie treffen Aussagen darüber, wie häufig ein Wort in welchem Kontext vorkommt und ob es in einem positiven oder negativen Umfeld erwähnt wird.

Das klingt aber noch nicht sonderlich beeindruckend.

Florian von Wangenheim: Doch, Anwender können etwa Kommunikation in sozialen Medien nach verschiedenen Dimensionen bewerten. Wird wohlwollend oder ablehnend kommuniziert? Die Sentiment-Analyse, also Stimmungs-Analyse, ist weit fortgeschritten. Auch die gegenseitige Beeinflussung wird relativ fein ziseliert und voll automatisiert dargestellt. Natürlich funktioniert die Analyse nur so gut wie der dahinterstehende Algorithmus.

Die Grenzen der Semantik kann man beispielsweise ganz gut an gängigen Sprachübersetzungs-Tools erkennen. Die sind in den vergangenen Jahren zwar besser geworden, gleichzeitig weiß aber jeder Nutzer, dass da bisweilen auch ziemlicher Quatsch rauskommt. So ähnlich kann man sich die Ergebnisse aus den Analysen vorstellen. Sehr oft können sie den Ton einer Diskussion tatsächlich erkennen und darstellen. Aber manchmal liegen die Algorithmen auch kräftig daneben.

Wie entstehen die Algorithmen?

Florian von Wangenheim: Das hängt von den Tools ab. In der Wissenschaft spielt jetzt die Computerlinguistik eine große Rolle. Zuletzt war die Linguistik wenig gefragt. Mit den neuen Anforderungen an die Big-Data-Analyse erfährt sie nun aber einen enormen Aufstieg. Die Linguisten bringen ihre bekannten Erkenntnisse und Methoden zur semantischen Analyse in die Algorithmen ein, die wiederum von Mathematikern und Informatikern ausgestaltet werden. Was fehlt, ist der Übertrag ins CRM.

Die IT hat Das CRM-Thema gekapert

Was meinen Sie damit?

Florian von Wangenheim: Die Grundannahme war, dass CRM in den entstehenden Dienstleistungsgesellschaften das Marketing der Zukunft sei, um die Eins-zu-eins-Kommunikation mit Kunden zu stärken. Passiert ist Folgendes: Die Hersteller haben die entsprechende Software dafür entwickelt. Damit wurde CRM zu einem IT-Thema mit völlig anderen Fragestellungen, etwa: Wie speichert man Daten? Wie gestaltet man ein Data Warehouse? 90 Prozent der CRM-Vorhaben waren IT-Projekte, CRM wurde zum Thema der Informatiker, das Marketing war nicht mehr gefragt.

Viele Unternehmen haben bis zu zehn Jahre gebraucht, um dem CRM-Thema wirklich einen Inhalt zu geben. Das geschah erst, als sie sich fragten, was sie mit den vielen gespeicherten Daten anfangen sollen. Dadurch, dass die IT das CRM-Thema gekapert hatte, wurde die eigentliche Marketing-Idee aus den Augen verloren.

Eine ähnliche Entwicklung nehme ich derzeit auch mit Social-Media-Analytics wahr. Social Media müssen als Teil des Gesamt-Marketings verstanden werden. Bislang herrscht viel Unklarheit, was man mit Social Media im Marketing bewirken kann.

Was macht ein Unternehmen beispielsweise mit der Erkenntnis, dass ein Produkt x-mal in einem negativen Umfeld genannt wurde?

Florian von Wangenheim: Social Media bietet unheimlich viele Möglichkeiten der - sagen wir mal - vorsichtigen Intervention seitens des Unternehmens. Man kann sich in die Kommunikation einschalten, schnell reagieren und etwa Shitstorms verhindern, bevor sie entstehen. Allerdings fehlen großen Unternehmen meistens die Strukturen, um Entscheidungen schnell zu fällen. Wer Social Media aktiv nutzen will, braucht kurze Entscheidungswege.

Es geht auch nicht nur um negative Äußerungen. Ich habe oft erlebt, dass Unternehmen gar nicht klar war, welches Feature ihres Produkts besonders geschätzt wurde. Wer hier schnelles Feedback vom Markt bekommt, kann seine Werbung entsprechend anpassen und bestimmte Merkmale besonders betonen.

Kollegen haben beispielweise die Twitter-Reaktionen eines Wochenendes nach dem Start eines Kinofilms analysiert. Aus den Daten und der Sentiment-Analyse haben sie eine Vorhersage über den Erfolg des Films gemacht. Mit einer klassischen Methode wäre das ungleich mühsamer gewesen. Man hätte die Besucher nach der Vorstellung vor Ort befragen müssen und hätte dennoch keinen Einblick in die Kommunikation zwischen den Besuchern bekommen.

Social Media ist ideal von Menschen mit seltenen Interessen

In den Beispielen zur Social-Media-Analyse ist immer von großen Kundengruppen die Rede. Ist das Thema nur für Konsumgüterhersteller relevant?

Florian von Wangenheim: Wichtig ist nicht die Größe der Kundengruppe, sondern ihre Erreichbarkeit. Kleine Zielgruppen können sich in konzentrierten Communities zu-sammenfinden. Vor 15 Jahren hatten Patien-ten mit seltenen Krankheiten kaum eine Chance, sich untereinander auszutauschen. Heute gibt es intensiven Austausch in sozialen Netzen oder Foren. Gerade Menschen mit seltenen Krankheiten finden es besonders hilfreich, online in Kontakt zu sein. Plötzlich sehen sich Ärzte und Pharma-unternehmen mit massiven Anfragen konfrontiert, die sich auf Erfahrungen aus der Community etwa zur Verträglichkeit und Wirksamkeit von Medikamenten berufen.

Generell sind soziale Plattformen für Menschen mit seltenen Interessen besonders relevant, weil sie sich weltweit suchen und finden können. Social Analytics ist keineswegs nur ein Thema für Unternehmen, die den Massenmarkt ansprechen.

Gibt es Einsatzmöglichkeiten jenseits des Marketings?

Florian von Wangenheim: Ja, zum Beispiel im Personalbereich, um etwa das Image eines Arbeitgebers zu analysieren. Auch die Politik interessiert sich, um auf Skandale schneller zu reagieren oder gesellschaftliche Phänomene zu verstehen. Die Tools können möglicherweise beim Katastrophenschutz helfen oder die Ausbreitung von Krankheiten und Seuchen frühzeitig erkennen. Auch Marktforschung wird über Social-Media-Analyse betrieben.

Im universitären Umfeld gibt es zurzeit wahnsinnig viele Forscher aus den unterschiedlichsten Bereichen, die sich für Social Analytics interessieren, etwa Soziologen, Informatiker und Physiker. Die wollen etwa herausfinden, wie sich Meinungen ausbreiten und wie man das messen kann.

Es heißt, dass das Marketing in Facebook wenig effizient sei. Wird das weltweit größte Social Network überschätzt?

Florian von Wangenheim: Im Moment stürzen sich alle auf Facebook, das sich selbst natürlich so darstellt, als ob das Marketing hier besonders effektiv wäre. Ich habe meine Zweifel, würde aber auch nicht pauschal davon abraten, hier aktiv zu sein. Unternehmen sollten Facebook als einen weiteren Marketing-Kanal neben Zeitungen, Online-Diensten und anderen sozialen Netzwerken sehen. In der Online-Welt geschieht heute das, was man in der Offline-Welt auch schon beobachten konnte. Die Dienste werden einander immer ähnlicher.

Wird es neben Facebook andere wichtige Dienste geben?

Florian von Wangenheim: Facebook verliert in der Kernzielgruppe der 18- bis 30-Jährigen an Relevanz. Irgendwann wird es etwas anderes geben - das könnte etwa WhatsApp sein, weil es etwas unverbindlicher ist. Wie ein neuer Dienst genau aussehen muss, um zu Google oder Facebook aufzusteigen, wüsste ich auch gerne.