Facebook setzt viel Hoffnung in sein neues Produkt und möchte an die Erfolge der Foto- und Event-Anwendung mit Questions anschließen.“We think it will be as exciting as Facebook Photos and Facebook Events, but we need your help to make it great”

Questions kann ein sehr hilfreiches Tool werden, ob es jedoch in ähnlichem Umfang wie Fotos oder Events genutzt wird, bleibt abzuwarten. Interessant wird auch, welche Option Questions Unternehmen auf Facebook bieten wird und ob es möglich sein wird Fragen innerhalb einer Facebook Seite zu stellen.

Ein erster Schritt in Richtung bezahlte Vermarktung von Umfragen?

Beispiel 1: Tweetfeel

Tweetfeel ist ein kostenloses Analyse-Tool für Twitter. Zu beliebigen Suchwörtern wird die allgemeine Stimmungslage der diese Wörter enthaltenden Tweets ausgewertet. Tweetfeel orientiert sich dabei primär an eindeutigen Wörtern wie „love“, „hate“ oder „better“ und analysiert damit nur englische Tweets. Wie solch ein Ergebnis aussieht, kann man sich hier am Beispiel der US-Fernsehserie „Lost“ ansehen.

Beispiel 2: ContextSense

ContextSense ist ein Werkzeug, das beliebige Websites hinsichtlich ihrer allgemeinen Polarität analysiert und das Ergebnis als Prozentwert zwischen 0 (negativ) und 1 (positiv) ausgibt. Leider ist der Service nur auf englische Seiten anwendbar.

Beispiel 3: RankSpeed

Bei dieser Suchmaschine erweitert man Suchbegriffe mit zusätzlichen, emotionsgeladenen Adjektiven. So lässt sich mit RankSpeed nach “Smartphones” suchen, die “excellent”, “easy” oder “cool” sind. RankSpeed analysiert dazu die Äußerungen in Blogs und Twitter und erlaubt die herkömmliche Websuche sowie eine Produktsuche. Über die Qualität der Suchergebnisse kann man zwar geteilter Meinung sein, aber RankSpeed gibt immerhin einen inspirierenden Vorgeschmack auf das, was mit einer fortschreitenden Entwicklung der Sentiment-Analyse alles möglich sein wird.

Voraussetzung für eine nützliche und akkurate Emotionsanalyse ist eine möglichst umfangreiche Datenbank an Wörtern und Sprachen, die zudem unterschiedlichste Abkürzungen, Umgangssprache sowie sich ständig verändernden Jugendslang beherrscht. Hinzu kommt semantische Technologie, um den Gesamtkontext verstehen zu können. Es soll ja nicht pauschal jedes Status-Update mit den zwei Wörtern “love” und “lost” in die Sentiment-Analyse zum Serienfinale von Lost einbezogen werden, denn letztlich kann es im jeweiligen Tweet auch um etwas ganz anderes gehen.

Die Sentiment-Analyse wird sich in den nächsten Jahren noch stark weiterentwickeln. Mittelfristig könnte das Verfahren zu einem der wichtigsten Tools für Firmen, Marktforscher, Werber, Politiker und Organisationen werden. Dann reicht ein Klick, um aggregiert zu erfahren, welche Emotionen Menschen zu einem beliebigen Zeitpunkt im Bezug auf eine Marke, ein Produkt, einen Service oder eine Partei mit sich herumtragen.

In Communitys können viele Endkunden erreicht werden, deren Meinungen eingeholt und in die Produktentwicklung eingebunden werden. Social Media-Analysen ermöglichen dabei ungeahnte qualitative Einblicke. Neue Web-basierte Verfahren bilden das Konsumentenverhalten dabei weitaus realitätsnäher ab als herkömmliche Conjoint-Anwendungen. Es reicht aber nicht aus, „alte“ Methoden einfach in die Online-Welt zu transformieren. Momentan wird viel geforscht und wir sind in einer Pionierzeit der Methodenentwicklung. Zwar kann eine Community-Beobachtung keine echte Repräsentativität für eine bestimmte Käufergruppe sicherstellen, bringt aber im Bereich der Produktentwicklung große Vorteile. Denn hier ist es egal, ob ein 8-Jähriger, ein 40- oder 80-Jähriger die Ideen einbringt. Neue Innovationsfelder und Top-Ideen können von allen Seiten eingebracht werden.

Besonders bei Nischenprodukten finden Marktforscher in Netz ein perfektes Labor. Denn es gibt wohl mittlerweile für jedes Produkt eine eigene Community.

Wer dabei denkt, dass Online-Communities sich sehr von der Offline-Zielgruppe unterscheiden, die man mit den neuen Methoden ja nicht mehr erreicht, der irrt: Autohersteller Audi fand bei einem Online-/Offline-Vergleich heraus, dass die Übereinstimmung bei 90 Prozent lag.

Crowdpark setzt auf die Theorie der kollektiven Intelligenz. Die Plattform nutzt die Weisheit der Vielen um ein genaues Meinungsbild der Menschen zu zeichnen. Das „Social Forecasting Game“ und Prognose-Tool des Startups aus Berlin befindet sich zwar derzeit noch in der Pre-Launch-Phase, getestet werden kann aber jetzt schon.

Tolle Idee, wir wünschen viel Erfolg!

1.  Communities laufen klassischen Content-Webseiten den Rang ab
2.  Neue Herausforderung: Werbesog statt Werbedruck erzeugen
3.  Aufgabe der Zukunft: Markenfans statt Zielgruppen identifizieren
4.  Gradmesser für Mediaplanung wird Aktitvitätsverlust und nicht Streuverlust sein
5.  Tausend Gesprächs Preis wird den Tausend Kontakt Preis ablösen
6.  Messzahl “Gross-Involvement-Volumen” (Aktivierungspotenzial) läuft der Messzahl “Gross Rating Point” (Werbedruck) den Rang ab
7.  Das gesamte Userverhalten zählt (Allways on), statt der Fernseheinschaltquote
8.  Der passive Medienkonsument ist tot: Involvieren statt rezipieren
9.  Klassische Medien verlieren die Hoheit: Marken-Content versus Medien-Content
10. Echtzeit-Monitoring statt (zeitverzögerter) Reichweiten-Umfrage
11. Community-Zugehörigkeit wird wichtiger als Nielsen-Gebietszugehörigkeit sein
12. Markenbotschafter lösen Werbeträger ab

1. Social Media Monitoring: Mit Hilfe dieser Systeme werden verschiedenste Online-Plattformen im Social Web erforscht und beobachtet. Nutzergenerierter Inhalt, wie er auf Foren, Blogs und bei Produktbewertungen zu finden ist, wird beobachtet. Brand Monitoring analysiert, wie sich das Gesprächsvolumen zu einer Marke über die Zeit entwickelt. Issue Monitoring dient der Aufdeckung kritischer Gespräche im Web. Es verhindert damit als Frühwarnsystem eine unerwünschte Weiterverbreitung dieser Inhalte im Netz. Trend Monitoring analysiert den Puls der Zeit: Trends und Innovationen werden identifiziert um neue Produkte zu entwickeln, wie sie die Nutzer wollen.
2. Sentiment Analysis: Hier wird durch automatisierte semantische Parser untersucht, ob die Userkommentare  positive oder negative Meinungen oder Stimmungen ausdrücken. Diese Tonalitätsanalyse wird häufig eingesetzt um zu sehen, wie sich die Einstellung der User zu einer Marke oder einem Produkt mit der Zeit verändert.
3. Data Mining: Wird bei extrem großen Datenmengen eingesetzt um darin Muster und Regeln zu erkennen. Manche Hochleistungsrechner analysieren beispielsweise die komplette Blogosphäre auf semantische Zusammenhänge.
4. Social Network Analysis: Ist ein spezieller Fall des Data Mining. Hier geht es meist um die Identifizierung von zentralen Knotenpunkten eines Netzwerkes. Facebook, StudiVZ und andere Linknetzwerke werden so nach Meinungsführern und Influencer durchsucht. Daten werden als Kombination von Knoten und Verbindungen gesehen. Damit können z.B. Virale Marketing-Kampagnen effektiver geplant werden. Es lassen sich auch abstraktere Netzwerke wie Kaufgewohnheiten oder Warengruppen analysieren.
5. Onlinepanels: Die Panels (Internetnutzer) werden entweder von den Panelbetreibern zu bestimmten Themen befragt oder es wird das Surfverhalten der Panels  analysiert um es auf die gesamte Online-Bevölkerung hochzurechnen und die Reichweiter der Angebote abzuschätzen.
6. Onlinefokusgruppen: Auch Closed User Groups genannt. Hier wird nur eine geringe Zahl von Mitgliedern zu bestimmten Themen befragt , die sich dann auf Foren oder Blogs darüber austauschen.
7. Crowdsourcing: Sehr beliebt, wenn man als Unternehmen neue Ideen zur Produktentwicklung erhalten möchte. Die innovativsten User werden hierbei direkt nach ihren Ideen gefragt. Oft wird ein Wettbewerb ausgeschrieben und die besten Vorschläge für ein neues Produkt mit einem Preisgeld belohnt. Arbeitet man dabei direkt mit Lead Usern zusammen, nennt man dieses Verfahren zur Ideengenerierung Distributed and Open Innovation.

Eine Studie der Wirtschafts-wissenschaftler Jan Kratzer und Christopher Lettl zeigte, dass sich zwei bestimmte Persönlichkeitstypen anhand ihrer Vernetzung klar identifizieren lassen: „Meinungsmacher“ und „Anführer“. Gerade für Werbetreibende natürlich hoch interessante Gruppen. „Anführer sind diejenigen, die mit vielen verschiedenen Gruppen vernetzt sind, dadurch diverse Informationen erhalten und verschiedenen Einflüssen ausgesetzt sind. Sie werden durch diese Brückenfunktion eher zum „lead user“ und Vorreiter neuer Ideen. „Meinungsmacher“ hingegen sind nur innerhalb einer bestimmten Gruppe vernetzt, in dieser dafür sehr stark und mit vielen direkten Beziehungen. Sie sind der Knotenpunkt, der die Haltung der Gruppe extrem beeinflusst. Ist der Meinungsmacher einer Marke gegenüber positiv eingestellt, so ist es wahrscheinlich auch die ganze Peer Group. Hinzu kommt, dass Empfehlungen von Freunden im Netz viel mehr Vertrauen genießen, als jede Werbung. Ist der „Anführer“ somit der Entdecker der Trends, werden sie vom „Meinungsmacher“ für die Massen interessant gemacht. Dass sich Marktforscher für diese Network-Infos interessieren, ist keine Überraschung. Dass Facebook jedoch persönliche Daten selbstverständlich ca. 10 bis 20 Mal am Tag weitergibt, schon eher. Zwar nur auf staatliche Anfragen hin, ist aber dennoch beunruhigend, dass Kontaktinfos, Mini-Feed, Freunde und Nachrichten preisgegeben werden können. Darüber sollte sich jeder im Klaren sein, der Daten ins Web stellt und sich vernetzt.