Social Media Analytics: Wie die Ausrichtung an den Unternehmenszielen gelingt

Zusammenfassung

In sozialen Medien wie z. B. Facebook oder Twitter existieren große Mengen an bisher teils ungenutzten, geschäftsrelevanten Daten. Die meisten Unternehmen haben dies erkannt und wenden verschiedene Ansätze aus dem Bereich der Social Media Analytics (SMA) an, um derartige Daten zu identifizieren und für ihr Geschäftsmodell nutzbar zu machen. Entgegen dem ihr beigemessenen hohen Stellenwert wird die Steuerung von SMA jedoch häufig den IT-Abteilungen überlassen, welche die Anwendung von SMA nicht immer ausreichend an den Unternehmenszielen ausrichten, sondern sich zu sehr auf rein technische Fragestellungen der SMA-Implementierung fokussieren. Dies führt dazu, dass eher auf eine effiziente Datensammlung und -speicherung abgezielt wird, als darauf, welche Daten benötigt und wie diese im Sinne des Geschäftsmodells verwendet werden. Konkrete Handlungsempfehlungen dafür, wie die Ausrichtung von SMA an den Unternehmenszielen gelingen kann, gibt es bisher nicht. Dieser Beitrag stellt deshalb ein existierendes Framework vor, mit dessen Hilfe die Ausrichtung der SMA an den Unternehmenszielen gelingen soll. Ziel des Beitrages ist es insbesondere, die Anwendung des Frameworks in der Praxis zu erleichtern. Zu diesem Zweck wird das Framework in Hinblick auf seine Einsetzbarkeit in der Praxis angepasst, ein anschauliches Fallbeispiel aufgezeigt sowie eine Evaluation des Ansatzes in Experteninterviews durchgeführt.

Abstract

Large amounts of unused, business-relevant data exist in social media such as Facebook or Twitter. Most companies have realized this potential and apply different approaches from the area of social media analytics (SMA) in order to identify data that are useful for their business models. Although SMA are already considered to be important, management often hands off the responsibility to IT departments, who do not always sufficiently align their efforts with the business objectives, but focus too much on technical challenges. Hence, they rather aim at efficient data collection and storage instead of business alignment. As there are no concrete recommendations to practitioners on how to align SMA with business objectives yet, this paper presents an existing framework that helps with SMA business alignment. This paper particularly aims at simplifying the framework’s application in practice. Accordingly, the framework is adapted for practical use, an illustrative case is presented, and the approach is evaluated by expert interviews.