Influencer Analyse

Unternehmen stehen vor der Herausforderung passende Influencer für die eigene Marke und Produkte zu finden und den Erfolg richtig zu evaluieren.

Bestehende Tools und Plattformen nutzen überwiegend einfache Metriken. Diese reichen nicht aus, um das dynamische und komplexe Umfeld des Influencer Marketings umfassend zu bewerten. Somit ziehen viele Unternehmen falsche Schlüsse bei der Auswahl von Influencern und der Bewertung von Kampagnen.

Mit Hilfe von Machine Learning ist es möglich, KPIs für eine fundierte Bewertung von Influencern, Keywords und Kampagnen zu identifizieren. Darüber hinaus können neue Aspekte und Zusammenhänge von Influencern und ihren Kampagnen sichtbar gemacht werden, die sich nicht einfach abzählen lassen.

Die Machine Learning Modelle von Deep Data Analytics wurden mit mehreren Millionen Beiträgen aus verschiedenen Social Networks trainiert. Dies ermöglicht schnelle, belastbare Aussagen zu Influencern und Kampagnen.

Engagement Rate – erst der Anfang

Die Engagement Rate gilt für viele als Indikator, der eine Aussage über die Qualität eines Influencers erlaubt.
Die Engagement Rate ist einfach zu berechnen, das macht sie so attraktiv:

engagement rate = (likes + comments) / total number of followers

Problematisch ist allerdings, dass viele Faktoren unberücksichtigt bleiben, wie z.B. die Anzahl, Echtheit und Qualität von Followern, die unterschiedlichen Arten der Postings (privat oder werblich) oder dem thematischen Umfeld, in dem sich ein Influencer bewegt.
So wird zum Beispiel eine hohe Engagement Rate mit privaten Postings im Lifestyle Bereich erzielt, wohingegen im kommerziellen Beauty Bereich kaum Follower aktiviert werden. Schon hier stößt die Engagement Rate an ihre Grenzen.
Also was tun?

Topical Performance Index

Deep Data Analytics begegnet dieser Herausforderung mit dem Topical Performance Index. Mittels Machine Learning Technologien wird die Posting Historie eines Influencers tierfergehend analysiert und bewertet.
Welches Posting ist privat, welches hat werblichen Charakter und wie performen unterschiedliche Themen vor diesem Hintergrund? Der Topical Performance Index dient somit als Indexwert, der eine Vergleichbarkeit zwischen Influencern oder Kampagnen herstellt. Unabhängig von der reinen Anzahl der Follower und der bisherigen Werbehistorie.

Follower Quality Index

Wir analysieren Influencer und deren Follower Netzwerk weit über demographische Daten und Personas hinaus. Unsere Algorithmen erkennen, welche Follower wie für Ihre Marke aktivierbar sind und welche Netzwerke in der Vergangenheit auf ein vergleichbares Produkt oder Kampagne wie reagiert haben.

Campaign Quality Index

Influencer sollen als Meinungsmacher mit reichweitenstarker Reputation positiv auf eine Brand einwirken und Kommunikationsziele für ein Unternehmen erreichen.
Die Bewertung dieser Ziele mittels Like und Kommentar-Statistiken ist unmöglich. Was, wenn eine Kampagne tausende Kommentare erzeugt, die Nutzer sich aber größtenteils negativ dazu äußern?
Die Algorithmen von Deep Data Analytics können den emotionalen Gehalt aus Postings und Kommentaren extrahieren und quantifizieren. So werden ganz neue Einblicke in die Marken- und Produktwahrnehmung möglich.

Kick-Start your Influencer Marketing
Influencer Marketing ist ein mächtiges Instrument – Wenn es richtig gemacht wird! Deep Data Analytics unterstützt Sie mit Machine Learning auf Ihrem Weg zu schlagkräftigen Influencer Kampagnen.

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Influencer Analyse phil 27. November 2017