Datengetriebene PR: Von der "Influencer Detection" zum "Automated Data Storytelling"

von Jörg Hoewner, Geschäftsführender Partner, K12 Agentur für Kommunikation und Innovation GmbH, Düsseldorf


Inhalt

Ausgangslage

Anwendungsfelder für die datengetriebene PR

  • Analyse des kommunikativen Umfelds
  • Strategieentwicklung und Definition bzw. Evaluation von Kommunikationszielen
  • Maßnahmen und Projektorganisation
  • Verwaltung der Inhalte

Resumèe


Ausgangslage

Denkt man an Daten in der PR, fallen einem zuerst die Evaluationsklassiker wie Medienresonanzanalyse, Medienbeobachtung oder bestenfalls noch Webseite- und Social-Media-Statistiken ein. Wo sonst wurde in der PR viel mit Zahlen hantiert? Budgetplanung, ok. Ach ja, im Geschäftsbericht.

Mehr Daten, smartere Algorithmen

Das wird sich nachhaltig ändern: Denn erstens werden immer mehr Daten – zum Teil automatisch – produziert, die Stoff für Kommunikation liefern. Zweitens – und das ist der wichtigere Treiber – werden über immer smartere Algorithmen Daten analysierbar, die bisher einer automatischen Analyse nicht oder nur schwer zugänglich waren. Damit sind vor allem unstrukturierte Daten gemeint, wie Namen von Personen oder Ortsangaben in Fließtexten, Bildinhalte, sowie Inhalte von Kommentaren in Social Media und so weiter.

Vermischung zwischen Marketing und PR

Zum Dritten wird die Daten-Affinität durch die Kollegen aus dem Digital-PR-Ressort getrieben. Denn hier verwischen sich die Grenzen zwischen PR und Marketing – und im Marketing ist datengetriebenes Arbeiten gängige Praxis.

Anwendungsfelder für die datengetriebene PR

Analyse des kommunikativen Umfelds

In der Analyse des kommunikativen Umfelds stehen mehrere Felder im Fokus: Die Analyse von Zielgruppenpräferenzen und die darauf basierende Antizipation von Reaktionen, die Influencer-Identifikation und die Themenanalyse. Bei diesen Aufgabenstellungen sind Werkzeuge gängig, die mit Daten aus dem Online-Monitoring arbeiten und Themenentwicklungen beziehungsweise Netzwerkstrukturen quantitativ bewerten.

Insbesondere der Zugriff auf SEO-Tools ermöglicht eine Beobachtung der digitalen Aktivitäten von Wettbewerbern und lässt Rückschlüsse auf Kampagnen, Keyword-Strategien und thematische Schwerpunktsetzungen zu.

Bei diesen Aufgaben ist man mit den Möglichkeiten schon relativ weit. Allerdings gibt es hier noch keine One-Stop-Shops, sondern die Daten müssen aus einer Vielzahl von einzelnen Tools zusammengeführt werden. Zur Darstellung in Dashboards, das heißt Tools, die die Daten nebeneinander darstellen, existiert eine Reihe von Lösungen, aber weiterführende Auswertungen setzen teure Data-Mining-Lösungen voraus, die hierfür bisher kaum eingesetzt werden.

 
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