Zeig mir die Conversation Clusters
Was sind Conversation Clusters?
Mit Conversation Clusters finden, verstehen und visualisieren Sie unmittelbar den Kontext um jedes Thema. Mit KI-basierter Datenanalyse machen Millionen von Zusammenhängen und versteckte thematische Verbindungen plötzlich Sinn - ob Sie nun Trends untersuchen, Consumer Insights analysieren oder überzeugenden Content kreieren wollen.
Gleichzeitig müssen Sie nicht mehr Stunden mit der manuellen Recherche verbringen. Durch die automatische Analyse von Millionen von Ergebnissen aus Medien, Konsumentendatenbanken und Sozialen Netzwerken werden verborgene Muster in Konversationen oder Themen in weniger als einer Minute abgebildet.
Und das Beste daran? Um mit Conversation Clustern zu arbeiten, müssen Sie kein Datenwissenschaftler sein. Sie erhalten aussagestarke Insights innerhalb weniger Minuten. Mithilfe der neuesten Machine-Learning-Technologie können Sie die Konversationen hinter Ihrer Suchanfrage mit wenigen Klicks abbilden und somit den Kontext sowie die Verbindungen hinter Ihren Datenpunkten anzeigen.
Schauen wir uns doch einfach ein paar Beispiele an, um Ihnen das Potenzial von Conversational Intelligence für verschiedene Branchen (Automobil, Konsumgüter, Beauty, Telekommunikation usw.) zu verdeutlichen.
Mit Conversation Clusters Branchentrends entdecken
1. Warum Makrotrends so wichtig sind und wie man sie nutzt
Indem Sie Makrotrends erkennen, können Sie den Branchenkontexte besser verstehen. Ein Beispiel? Ein Makrotrend für die Automobilbranche sind Musikvideos.
Egal, in welcher Branche Sie tätig sind, vermutlich glauben Sie, dass Sie ziemlich genau wissen, was mit Ihrer Marke und Ihren Konkurrenten vor sich geht. Aber Sie können nicht alle Makrotrends immer auf dem Schirm haben beziehungsweise nicht unmittelbar wissen, wie Sie diese erfolgreich in Ihrer Strategie einsetzen können. Marken versuchen zunehmend von diesen Makrotrends zu profitieren, und das hat einen einfachen Grund: Wenn man über etwas spricht, das viele Menschen interessiert und bedeutungsvolle Interaktionen schafft, ist es wahrscheinlicher, dass eine Strategie oder Kampagne zum Erfolg wird.
Schauen wir uns ein Conversation Cluster-Beispiel für die Automobilbranche an.
Conversation Clusters gruppieren automatisch Online-Diskussionen innerhalb eines Suchbegriffs, in diesem Fall für die Automobilbranche. Auf den ersten Blick sieht man in diesem Conversation Cluster thematische Gruppierungen wie Fahrzeugleistung (‘Performance & Specs’). Auch die Cluster zu ‘Owned Brand Marketing’ sowie Diskussionen zu Motorsport und Sponsoring scheinen wichtig zu sein.
Weiter unten sehen wir ein großes Cluster mit Artikeln über Autounfälle und Kriminalität, die jedoch von den anderen Gesprächen getrennt sind. Dazwischen gibt es Diskussionen zu firmenspezifischen Themen, Rückrufen und Fehlern sowie zu Elektroautos.
So weit, so vorhersehbar.
Finden Sie eines dieser Themen spannend, zoomen Sie einfach in bestimmte Cluster, um ein genaueres Verständnis die Gesprächstreiber zu bekommen. Aber was bereits jetzt überrascht: Es gibt ein Cluster zur Musikindustrie in dieser Visualisierung der Automobilindustrie. Außerdem: Das Thema Musik ist recht zentral im Cluster, was bedeutet, dass es mit vielen anderen Themen in Verbindung steht.
Warum gibt es so viele Gespräche im Zusammenhang mit Musik? Wenn man weiter ins Detail geht, sieht man, dass die Platzierung von Autos in Musikvideos eine Rolle spielt. Die Anzahl der Kommentare und das allgemeine Engagement sind hier besonders hoch. Product Placement zahlt sich hier also aus.
Wie können Sie als Automobilhersteller Produktplatzierungen in Musikvideos nutzen? Mit Conversation Clusters sammeln Sie Insights, die Ihnen bei Planung und Umsetzung Ihrer Kommunikationsstrategie helfen können. Eine TV-Kampagne kann in Form eines Musikvideos gedreht werden, eine Kooperation mit einem Pop-Star kann sich lohnen und man versteht z.B., dass Musik für die Zielgruppe eine große Rolle spielt.
Sobald Sie einen Makrotrend identifiziert haben, können Sie mit einer gezielten Suchanfrage tiefer in andere, verwandte Trends der Branche eintauchen.
2. Wie man Trends für Marketing Content vorhersagt
Indem Sie Trends für das Content Marketing nutzen, verwenden Sie Inhalte, die garantiert ankommen. Warum hässliches Obst und Gemüse in Online-Gesprächen über Lebensmittelabfälle eine Rolle spielen? Wären Sie nie drauf gekommen.
Heutzutage interessieren sich Verbraucher immer mehr dafür, wo ihre Produkte herkommen und welche Konsequenzen ihre Konsumentscheidungen haben. Das ist wahrscheinlich auch der Grund dafür, warum der Begriff „Lebensmittelverschwendung“ auf Twitter und darüber hinaus im Laufe des Jahres 2019 mit insgesamt 694.000 Erwähnungen in diesem Zeitraum stattfand.
Ein Thema zu kennen heißt aber noch lange nicht, dass auch Ihr Content gut ankommt. Wenn Sie möchten, dass Ihre Inhalte aktuell, relevant und originell sind, müssen Sie Trends auch voraussehen können.
Werfen wir einen Blick auf eine Conversation Cluster-Karte zum Suchbegriff ‘Lebensmittelverschwendung’:
Einige der dargestellten Themen sind wieder erwartbar: Essensplanung, Rezepte für Essensreste, etc. Aber haben Sie nicht eigentlich erwartet, dass diese Gespräche einen größeren Teil innerhalb des Clusters einnehmen würden?
Weiter unten finden wir Themen wie “Verwirrung zu Mindesthaltbarkeitsdaten” oder Fragen im Zusammenhang mit dem Verzehr von hässlichen Lebensmitteln.
Wenn Sie interessante Inhalte zu diesem Thema kreieren möchten, hilft Ihnen diese Datenvisualisierung dabei, die Story-Blickwinkel sowie die Gesprächstreiber und die Beziehungen zwischen den verschiedenen Unterthemen zu verstehen. Indem Sie diese für die Erstellung Ihrer Inhalte nutzen, können Sie bei relevanten Gesprächen mitreden, die von Ihren Konkurrenten womöglich noch gar nicht erkannt wurden.
Entdecken Sie starke Content-Ideen
3. Trends in Online-Konversationen für Werbung und Kommunikation nutzen
Zu wissen, was Kunden wirklich interessiert, lässt Sie Ihre Positionierung und Kommunikation verbessern. Das folgende Beispiel aus Telekommunikationsbranche, genauer gesagt für eine Produkteinführung, veranschaulicht, was hier gemeint ist.
Das Szenario: Der Termin für den Produktlaunch steht und Sie haben noch einige Wochen Zeit, um den Marketingplan zu optimieren. Wie können Sie diese Zeit optimal nutzen, um die Produkteinführung zu einem großen Erfolg zu machen?
In diesem Fall analysierte das Customer-Insights-Team der Telko-Marke im Vorfeld der Einführung der neuen Internet-Box alle produktbezogenen Marktgespräche unter den eigenen Kunden, aber auch für Kunden der direkten und indirekten Wettbewerber. Auf welche spezifischen Probleme stieß der Durchschnittsverbraucher bei der täglichen Verwendung dieses Gerätetyps? Wie können diese Probleme während der Produkteinführung behoben werden?
Durch das Filtern von Ergebnissen, indem beispielsweise nur negative Diskussionen angezeigt wurden, konnte sich die Marke auf bestimmte Schwachstellen konzentrieren, während die Analyse positiver Cluster ihnen dabei half, ihre Kommunikation zu verfeinern, indem Merkmale hervorgehoben wurden, die gut bei den Verbrauchern ankamen.
Indem sie den gesamten Kontext der Diskussion mit Hilfe von Conversation Clustern abbildeten, konnten sie die Produktinformationen für Lieferanten und Verkaufsstellen sowie die Werbematerialien verbessern und FAQs und andere Ressourcen erstellen, die sich mit den am häufigsten festgestellten Problemen befassten.
4. Was die Trendforschung für eine innovativere Produktentwicklung leisten kann
Wenn eine Trendanalyse in wenigen Augenblicken erfolgt, kann das die Produktentwicklung extrem beschleunigen. Das erklären wir im Folgenden am Beispiel einer Beauty-Marke.
In unserer Social-Media-Welt sind Beauty-Fans besser informiert als je zuvor und immer auf der Suche nach ihrem nächsten Lieblingsprodukt. Diese Verbraucher folgen Influencern, diskutieren Probleme in Foren und teilen ihre Kommentare und Lösungen in ihren Communities.
Der internationale Kosmetikhersteller aus unserem Beispiel analysierte anhand dieser Fülle von Informationen die Accounts von Instagram-Influencern aus verschiedenen Regionen der Welt, um Trends bei Mascaras, Lippenstiften und Hautpflegeprodukten vorherzusagen.
Mithilfe von Conversation Clustern wurde festgestellt, dass das Gesprächsvolumen über feuchtigkeitsspendende Produkte mit Zusatz von SPF auf dem europäischen Markt geringer war als in anderen Regionen und dass die Kunden ein sehr spezifisches Problem mit den verfügbaren Produkten hatten: Klebrigkeit.
Ausgestattet mit diesen Informationen entwickelten sie ein Produkt mit einer anderen und leichteren Textur, basierend auf Erkenntnissen aus diesen Gesprächen. Im Anschluss wurden lokale Mikro-Influencer kontaktiert, die das Problem zuvor am deutlichsten besprochen hatten. Zusammen mit diesen Experten wurde eine Kampagne entwickelt, bei der den Influencern Proben zugeschickt wurden, die diese dann follower-wirksam (und mit Erfolg) testeten.
Wie funktionieren Conversation Clusters?
Die gängigen Query-basierten Lösungen sind eher zeitaufwändig und man muss genau wissen, wonach man sucht. Der Algorithmus hinter den Talkwalker Conversation Clusters kann eine riesige Anzahl von Artikeln in Minuten gruppieren und verborgene Zusammenhänge finden, die für händische Analysen nur schwer aufzuspüren sind.
“Der Algorithmus identifiziert relevante thematische Schemen und semantische Strukturen in Query-Resultaten und visualisiert diese dann, damit verwandte Konversationen nebeneinander angezeigt werden.”, erklärt Dr. Benedikt Wilbertz, Head of Data Science bei Talkwalker.
“So werden einzelne Diskussionen, die ähnliche Themen abbilden, gruppiert und es wird grafisch gezeigt, wie sie zueinander stehen. Da wir die neuesten Machine Learning-Techniken nutzen, sind wir in der Lage, zehntausende Konversationen in wenig mehr als einer Minute analysieren und darstellen.”
Wie sind die Conversation Clusters organisiert?
- Ähnliche Artikel gruppieren sich zu größeren Konversationspunkten.
- Breite Cluster sind kontroverser oder diskutieren breitere Themen.
- Cluster in der Mitte der Visualisierung sind besser mit dem Gesamtgespräch verbunden.
- Nischengespräche finden am Rande der Karte statt.
Was ist der Unterschied zwischen einer Themen-Cloud und einem Conversation Cluster?
Eine Themen-Cloud identifiziert die am häufigsten verwendeten Wörter oder Ausdrücke, die mit einer bestimmten Abfrage verknüpft sind. Die Größe der dargestellten Begriffe weist auf die Wichtigkeit bzw. Häufigkeit der Begriffe hin.
Mit Conversation Clusters wird Ihre Analyse verlässlicher und detaillierter. Anstatt in einem einzigen Wort zusammengefasst zu werden, werden die Informationen in einen Kontext gestellt, und Sie haben die Möglichkeit, in das Cluster zu zoomen, um bestimmte Artikel und Social Media Posts zu identifizieren.
