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Projekte für Social-Media-Analysen müssen einige Hürden überwinden

Social Media Analytics gibt Firmen eine Idee davon, was Kunden über sie denken. Es gibt aber einige Hürden zu überwinden, bevor man damit startet.

Social-Media-Analysen stellen eine der größten Herausforderungen für Big Data dar, und der Berg an verfügbaren Daten ist enorm. Bei den Daten handelt es sich um einen nie endenden Strom unstrukturierten Textes, der spezielle Techniken und Tools zur Verarbeitung undf Analyse natürlicher Sprache erfordert. Zusammengenommen stellen diese Faktoren eine riesige Herausforderung für Unternehmen dar, wenn es darum geht, den Sinn hinter Social-Media-Daten zu erkennen.

Es gibt aber gute Gründe, es auszuprobieren. Zu wissen, was Kunden und die Öffentlichkeit über ein Unternehmen und seine Produkte denken, kann Führungskräften helfen, ihre Business-Strategie daran anzupassen und auf Probleme zu reagieren, bevor diese außer Kontrolle geraten.

Social Media Analytics bietet einen breiteren Ansatz für die Echtzeitmessung von Kundenmeinungen – zumal deren Ansichten auf Twitter und anderen sozialen Kanälen frei zur Verfügung stehen. Alles was ein Unternehmen machen muss, ist, die Datenströme zu verstehen und einen geschäftlichen Nutzen daraus zu ziehen.

Doch hier beginnt das Problem. Einfach nur Zugriff auf Social-Media-Daten zu haben bedeutet nicht, dass ein Unternehmen Erkenntnisse daraus ableiten kann. Die Nutzer müssen herausfinden, wie sich Meinungen messen und entsprechende Algorithmen codieren lassen, so dass sie sprachliche Nuancen wie Sarkasmus oder Witze erkennen. Die Vorstellung, dass Daten für sich selbst sprechen, trifft bei der Social-Media-Analyse nicht zu.

„Es ist ein Missverständnis, dass all diese Daten nun in unserer Hand liegen und Big Data leicht zur Verfügung steht“, sagt Sarah Biller, President von Capital Market Exchange, einem Unternehmen, das sich auf Social Media Analytics spezialisiert hat. Biller fügt hinzu, dass Organisationen talentierte Mitarbeiter benötigen, die all die gesammelten Daten normalisieren und strukturieren können, so dass sie sich von einer Analyseanwendung verarbeiten lassen.

Social-Media-Analysefähigkeiten sind rar

Doch Talente zu finden ist ein anderes Thema. Nirgendwo ist der Mangel an Data Scientists akuter als bei Social Media Analytics. Der Bereich ist relativ neu, und nur wenige Analyseexperten haben die Erfahrung und die Expertise, die notwendig sind, um die Komplexität von Social-Media-Beiträgen zu verwalten und daraus nützliche Erkenntnisse abzuleiten.

„Die ganze Idee von Social Media ist so neu, dass selbst erfahrene Datenanalysten Probleme haben, die ersten Schritte zu gehen“, sagt Jiri Medlen, Senior-Text-Analytics-Spezialist bei PayPal. Laut Medlen kommt erschwerend hinzu, dass es keine allgemein anerkannten Best Practices dazu gibt, wie sich in sozialen Medien geäußerte Meinungen für die Analyse quantifizieren lassen.

Medlen empfiehlt, dass Unternehmen bestimmte Geschäftsziele im Auge haben sollten, bevor sie sich der Analyse sozialer Medien widmen. Aber selbst dann, fügt er hinzu, kann der Return on Investment (ROI) von Social Media Analytics fraglich sein. „Selbst wenn unser Team zum Beispiel eine negative Meinung über PayPal in den sozialen Medien entdeckt, die dazu führen kann, dass ein Mitglied sein Konto schließt, kann es zu spät sein, die Meinung dieses Kunden zu ändern“, erläutert Medlen. Kennt man die Meinung eines Kunden, heißt das nicht zwangsläufig, dass sich diese in eine sinnvolle Handlung übersetzen lässt.

„Die größte Frage ist, was man mit dieser Art von Daten macht“, sagt Medlen. „Wie wirken sich diese grundsätzlich auf ein Unternehmen aus? Wir müssen immer noch die Frage nach dem Mehrwert beantworten.“

Technische Schwierigkeiten mit Social-Media-Daten

Und während Daten aus sozialen Medien analytische Modelle und Erkenntnisse erweitern, fügen sie auch eine neue Ebene der Komplexität hinzu, die einige Unternehmen nicht stemmen können. Bereits auf der RapidMiner World 2014 verwies Usama Fayyad, Chief Data Officer bei Barclays PLC und ehemaliger CDO von Yahoo, dass der schnelle Data Stream und die unstrukturierte Natur der sozialen Daten die Integration in Analysesysteme zu einer großen Herausforderung machen.

Fayyad und sein Team hatten bei Yahoo 25 Standard-Merkmale festgelegt, nach denen das Unternehmen qualifizierte Daten jedes Nutzers sammelt. Daraus ergab sich ein gewaltiger Datenberg. Zu den gesammelten Informationen gehören zum Beispiel Alter, demografische Merkmale und die Suchhistorie.

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Die Daten werden hauptsächlich dafür verwendet, Profile von Yahoo-Nutzern für gezieltes Marketing zu entwerfen. Allerdings begann der Analyst mit der Zeit zu überlegen, wie er in die Lage kommen könnte, Daten von Facebook-, Twitter- und LinkedIn-Konten zu verwenden. Dadurch begann Fayyad mit seinem Team, die Herausforderungen von Big Data wirklich kennen zu lernen.

„Erste Tests von Analytics-Anwendungen für soziale Medien waren vielversprechend“, fügt Fayyad hinzu. „Die Arbeit mit der Komplexität unstrukturierter Daten erwies sich als schwierig. Wir wussten nicht wirklich, wie wir mit der Vielfalt umgehen sollten. Man kann zwar jeden Datensatz verarbeiten und besser machen. Doch damit erzeugt man wiederum neue Komplexität.“

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Artikel wurde zuletzt im Juni 2016 aktualisiert

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