Der Beitrag beschäftigt sich mit folgenden Kernfragen:
-
- Welche Potenziale verbergen sich hinter dem Einsatz von AI in der Unternehmenskommunikation?
- Wie können Unternehmens- und Kundendaten sinnvoll erfasst und analysiert werden?
- Welche Use Cases können sich durch den Einsatz von Big Data in der Unternehmenskommunikation für die Unternehmensstrategie ergeben?
Das Zeitalter der Daten- und KI-Revolution transformiert das Selbstverständnis und die Außenwahrnehmung von Unternehmen in erheblichem Maße. Ob im Vorstand, Marketing oder Vertrieb – die zentrale Ausrichtung auf den Bedarf des Kunden erfordert es, innovative Wege zu erschließen, um bestehende Kommunikationsstrategien zu verbessern und eine bessere Beziehung zum Kunden aufzubauen.
Wer Big Data und Data Analytics nutzt, setzt sich nicht bloß mit innovativen geschäftlichen Datenstrategien auf der Management- oder Vorstandsebene auseinander. Auch im Bereich der strategischen Unternehmenskommunikation und im Vertrieb müssen Abläufe und Prozesse neu definiert und in Einklang mit der datenstrategischen Ausrichtung gebracht werden.
Kunden, die mit den Unternehmen digital kommunizieren und letzteren auf diese Weise verwertbare Daten zur Verfügung stellen, werden zu Mitgestaltern der unternehmerischen Strategie.
Doch wie könnte eine geeignete Vorgehensweise aussehen, um bereits in der Unternehmenskommunikation auf Prozesse zurückzugreifen, die auf die Bedürfnisse der Kunden ausgerichtet sind und gleichzeitig Unternehmen befähigen, Kommunikationsdaten für die Erfüllung ihres datenstrategischen Portfolios nutzen zu können?
Ein geeignetes Framework, um Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu gewinnen, bietet mexxons bewährtes 4-Layer-Modell.
Das vierstufige Smart-Data-Framework von mexxon
mexxon hat auf Basis jahrelanger Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Datenstrategien für Konzerne und große Mittelständer, folgendes vierstufige Smart-Data-Framework entwickelt, das alle relevanten Prozessschritte sowie datenschutzrechtliche und -infrastrukturelle Aspekte abdeckt.
Die Grundprinzipien des mexxon-Smart-Data-Framework folgen vier klar definierten Schritten:
- Daten sammeln
Damit Big-Data Anwendungen die einzelnen Phasen der strategischen Kommunikationsplanung maßgeblich unterstützen, müssen klare Ziele und Fragestellungen für die Datenauswertung formuliert werden. Nachdem die Ziele definiert wurden, muss ein Datenpool aufgebaut werden und in einem ersten Schritt die vorhandene internen Kundendaten (demografische Daten, Kaufverhalten, Interessen) digitalisiert, strukturiert und angereichert werden, um den Wert der existierenden Daten bewerten zu können. Zusätzlich werden sie mit relevanten Daten aus externen Quellen (z.B. Social-Media Daten über die Meinungen von Kunden zu einem Unternehmen, einer Marke oder einem Produkt) ergänzt. Weitere Daten über den Kunden können aus Website- und E-Mail-Analytik, Telefon- und Chatprotokollen und Umfrageergebnissen gewonnen werden.
- Daten integrieren
Interne Daten werden im zweiten Schritt mit den externen Daten in einer Integrationsschicht angereichert, bereinigt und für die weitere Analyse und Verwendung zusammengeführt und aufbereitet. Die Daten müssen so transformiert werden, dass sie von den jeweiligen Analysetools bearbeitet werden können, beispielsweise wenn Text- oder Bilddateien in großer Menge aber in unterschiedlichen Datenformaten vorliegen. Ein Hauptziel dieses Layers liegt darüber hinaus in der Datenreduktion, indem so viele Variablen wie möglich zu einzelnen Merkmalen zusammengefasst werden. Diese Integration der Daten ermöglicht eine deutliche Erhöhung der Datenqualität und eröffnet neue Möglichkeiten der Weiterverarbeitung und Analyse.
- Daten analysieren
Auf Basis der bereinigten und zusammengeführten Daten können im dritten Schritt durch den Einsatz moderner Analysetechniken weitreichende neue Informationen und analytische Erkenntnisse gewonnen werden (Data Mining). Dabei lässt sich der Analyseprozess in vier Komplexitätsstufen unterteilen:
- Deskriptive Analyse: Hierbei werden Häufigkeiten, wie die Zahl der Follower, Likes oder Page Views in Echtzeit oder retrospektiv ausgewertet.
- Diagnostische Analyse: Es handelt sich um eine tiefergehende Analyse von Gründen, Zusammenhängen und Mustern auf Basis von Erfahrungsdaten. So kann beispielsweise die Viralität von Themen bzw. die Karriere von Meldungen zusammen mit den Gründen für die Entwicklung dargestellt werden.
- Prädiktive Analyse: Hierbei werden zukunftsbezogenen Aussagen bzw. Vorhersagen zu Wahrscheinlichkeiten für das Eintreffen zukünftiger Ereignisse erschlossen. Es gilt der Grundsatz: je mehr Daten aus der Vergangenheit, desto verlässlicher die Prognosen. Entscheidend kann der Ansatz laut Experten vor allem für zukünftige Anwendungen im Onlinemarketing werden, indem kumulierte Verkaufsdaten und Umsatzverläufe genauer prognostiziert werden können oder im Reputationsmanagement die Verbreitung und Wahrnehmung von Themen rund um Produkt- und Markenbotschaften gemessen werden können. Hieraus lassen sich Themen identifizieren auf deren Basis eine Kommunikationsstrategie formuliert werden kann.
- Präskriptive Analyse: Diese komplexe Form der Analyse liefert nicht nur Beschreibungen oder Vorhersagen, sondern gibt konkrete Entscheidungsunterstützung und leitet daraus Handlungsempfehlungen ab. Als Voraussetzung muss jedoch die Verknüpfung unterschiedlicher Datensilos entlang eines Kommunikationsprozesses z.B. das CRM-System mit Systemen des Marketing verknüpft sein. Es handelt sich hierbei um den Versuch optimale Lösungen unter verschiedenen zur Auswahl stehenden Möglichkeiten zu ermitteln.
- Daten nutzen
Die aus der Analyse gewonnenen Ergebnisse, Zusammenhänge und Prognosen ermöglichen und unterstützen im vierten Schritt konkrete Handlungsempfehlungen, Kunden Use Cases und ermöglichen Optimierungen in allen Schritten des Kundenlebenszyklus:
- Zielgruppenanalyse: Die Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen wie sozialen Medien, Kundenumfragen und Verkaufsdaten befähigen zu einem besseren Verständnis über die Zielgruppen und geben mögliche Ansätze um Kommunikationsstrategien entsprechend anpassen. Big Data ermöglicht es, Trends und Verhaltensmuster innerhalb der Zielgruppen zu identifizieren und darauf basierend gezielte Marketing- und Werbekampagnen zu entwickeln.
- Personalisierung: Big Data ermöglicht neben der personalisierten Kommunikation auch die Entwicklung von an den Kunden orientierten Angeboten und Produkten. Durch die Analyse von Verhaltens- und Interaktionsdaten können Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden besser verstanden werden und individuelle Angebote ermöglicht werden. Dadurch die Kundenbindung gestärkt und die Marketingeffizienz erhöht werden.
- Reputation Management: Durch die Überwachung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen (sozialen Medien, Bewertungsportale, Nachrichten etc.) können Unternehmen frühzeitig potenzielle Reputationsrisiken erkennen und darauf reagieren. Durch das Monitoring von Erwähnungen der eigenen Brand und deren Sentiment in Echtzeit kann die Unternehmenskommunikation schnell auf negative Entwicklungen reagieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen, um ihren Ruf zu schützen.
- Kampagnenoptimierung: Auf Grundlage von Daten kann die Effektivität der Marketing- und Kommunikationskampagnen gemessen und ggf. optimiert werden. Durch die Analyse von Daten wie Klickrate, Conversion-Rate und Engagement kann die Unternehmenskommunikation feststellen, welche Elemente ihrer Kampagne am besten funktionieren und welche angepasst werden müssen. In Folge können Unternehmen ihre Marketingausgaben optimieren und ihre Kampagnen effektiver gestalten.
- Krisenmanagement: In Krisensituationen kann durch die Analyse von Daten in sozialen Medien, Nachrichten und öffentlichen Meinungen schnell und effektiv in Echtzeit reagiert werden und potenzielle Krisen frühzeitig erkannt und entsprechende Maßnahmen zur Minimierung von Schäden ergriffen werden.
Unterstützt werden kann das ganze Kundenerlebnis durch KI-basierte Chatbots und virtuelle Assistenten, die automatisierte Interaktionen mit Kunden durchführen, indem sie einfache Fragen beantworten, Bestellungen entgegennehmen oder Kundenanfragen an den richtigen Mitarbeiter weiterleiten. Das Unternehmen kann über Daten- und KI-basierte Entscheidungen die Kundenerfahrung erheblich verbessern, indem personalisierte Empfehlungen und Angebote ausgesprochen werden und die individuellen Bedürfnisse des Kunden stärker zentriert werden. So resultiert die Kombination aus hochwertigen und exklusiven Daten und der Einsatz moderner Analysetechniken letztendlich in einem signifikanten Wettbewerbsvorteil.
Fazit:
Die Integration von KI-basierten Systemen ist gerade hinsichtlich der Unternehmenskommunikation ein wichtiger Bestandteil für eine zukunftsorientierte Datenstrategie. Der systematische Auf- und Ausbau der verschiedenen intelligenten Prozesse, von Datensammlung, über Datenintegration und Datenanalyse bis hin zur Datennutzung, kann einem Unternehmen im Bereich der Kommunikation einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen und dieses für einen langfristigen Erfolg am Markt aufstellen. Die Zentrierung des Kunden rückt weiter in den Fokus und damit verbunden auch die datengetriebene Kommunikation des Unternehmens mit dem (digitalen) Kunden.
Selbst wenn die Meinung um die Frage nach der Intensität der Automatisierung in der strategischen Unternehmenskommunikation weit auseinandergehen, so besteht Einigkeit darin, dass sich vor allem auch der Bereich der strategischen Kommunikation mit Zukunftstechnologien auseinandersetzen muss. Auf Grundlage von Big-Data-Analysen werden individuelle Produkt- und Markenkommunikation, Online-Touchpoint Analysen und die Bestimmung von Marktanteilen durch Share-of-Voice Analysen im Online- und Content-Marketing die neue Realität.
Als erfahrener Partner bietet mexxon unterschiedliche Formate und Kooperationsmöglichkeiten an und kann auch Ihr Unternehmen dabei unterstützen, einen nachhaltigen Mehrwert aus den vorhandenen Unternehmensdaten zu ziehen.
Folgen Sie uns auf LinkedIn, um keine Neuigkeiten zu mexxon zu verpassen.
Quellen:
https://www.weichertmehner.com/themen/big-data-und-ki-in-der-unternehmenskommunikation/
https://prautomation.ch/2019/09/08/big-data-das-paradies-fuer-die-unternehmenskommunikation/
