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Social Media Marketing
Video Marketing: Mit Data Driven Storytelling zu effizienteren Inhalten

Video Marketing: Mit Data Driven Storytelling zu effizienteren Inhalten

Ein Gastbeitrag von Danny Ibovnik | 16.04.18

Die Analyse von Video-User-Daten fördert unvermutete Erkenntnisse zu Tage, die Konzeption und Verbreitung von Storytelling-Videos noch effektiver werden lassen.

Anhand von Zuschauerdaten lassen sich die Interessen der User erkennen. Für weitere Stories in künftigen Videoformaten können die Online-Filme somit nicht nur noch relevanter konzipiert, sondern auch noch erfolgreicher distribuiert werden.

Views ≠ Reichweite – das häufigste Missverständnis

Die meisten Unternehmen, die ich nach dem Ziel ihrer Videokampagne frage, antworten mit „Reichweite“. Reichweite bedeutet jedoch laut Definition „erreichte Einzelpersonen“.  Views sagen jedoch leider weder etwas über die Reichweite aus, noch wie oft User das Video im Durchschnitt angesehen haben. Wenn ein Video bei wenigen Usern in der Endlosschleife läuft, erzielt niemand damit automatisch mehr Reichweite. Die Views können noch nicht einmal etwas über den Werbedruck aussagen, also wie oft Einzelpersonen mit der Botschaft durchschnittlich penetriert wurden.

Views werden von Marketingfachkräften überbewertet

Die Anzahl der Views wird branchenübergreifend leider vollkommen überbewertet. Für B2B- und B2C-Videos sind sie höchstens zweitrangig, denn die Anzahl der Views trifft lediglich eine Aussage darüber, wie oft das Video abgespielt wurde. Wirklich wichtig sind sie für hauptberufliche YouTuber, da ihr Umsatz teilweise mit den Views direkt korreliert. Unternehmen verfolgen andere Geschäftsmodelle und verdienen in der Regel nicht an ihren Views. Von vielen Marketingverantwortlichen wird dieser Fakt ignoriert, oft aus Gemütlichkeit keine weiteren relevanten KPIs zu reporten, häufig allerdings leider auch aus gefährlichem Unwissen heraus. Im folgenden Beispiel werden wir trotzdem die Views heranziehen, da die Bestimmung der Reichweite komplex genug für einen eigenen Artikel wäre.

Mit Datenanalyse KPIs richtig miteinander verknüpfen und Erfolg maximieren

Im folgenden Beispiel geht es um eine Videokampagne, die per Instream-Videoanzeige auf YouTube ausgespielt wird – also eine Videoanzeige, die User durch einen Klick „Überspringen“ können.

Frage an die Daten-Zauberkugel

Es ist unser Ziel zu erfahren, welche Interessen User haben müssen und in welchen Kontexten sie die Videoanzeigen gezeigt bekommen sollten, damit sie nicht auf „Überspringen“ klicken. Kurz: In welchem Zusammenhang stehen Interessen und Themenkontext mit der Betrachtung?

Methodisches Vorgehen

Ganz vorne steht dafür eine erlesene Auswahl weniger KPIs, um die Reporting-Komplexität der Kampagne zu reduzieren. In unserem Beispiel wollen wir drei KPIs so kombinieren, dass wir das Maximale aus unserer Distribution herausholen und obendrein noch Input für die Konzeption weiterer Videos erhalten. Diese KPIs sind:

  • Aufrufrate
  • Interessen der User
  • Themenkontext des Video-Contents

Wir gehen von einem realen Beispiel aus: Wir haben ein 30-Sekunden-Video und verbreiten es mit dem Ziel, dass es möglichst häufig angesehen wird.

Benchmark: Dickies Workwear

Die Marke für Arbeitsbekleidung „Dickies Workwear“ launchte im vergangenen Jahr ihre Video-Kampagne „Wahre Liebe“. Im ersten Schritt wurde die Kampagne breit an relevante Zielgruppen ausgespielt, die unter anderem interessiert waren an:

  1. Heim und Garten
  2. Familienurlauben
  3. Mobilgeräten

Bei der Evaluation der Performance stellte sich heraus, dass Fans von Mobilgeräten das Video gut anderthalb Mal häufiger ansahen, als die Familienurlauber.

Daten zur Performance einer Videokampagne in Abhängigkeit von Interessen der User.

Im zweiten Schritt der Analyse lag der Fokus auf den Themenkontexten, in denen die Videos von den Usern mit den oben genannten Interessen angezeigt wurden. Das Ergebnis zeigte, dass im Themenkontext rund um das Thema „Ausbildung“ die Aufrufrate mehr als doppelt so hoch war als im Vergleich zum Thema „Gesundheit“.

Daten zur Performance einer Videokampagne in Abhängigkeit von Interessen der User und thematischen Kontexten der Werbung.

Die Datenanalyse ließe sich noch weiter ausdifferenzieren, indem neben weiteren Interessen und Themenkontexten noch die Fragen nach dem Alter, dem Geschlecht, den Keywords oder sogar besuchter Internetseiten gestellt werden. Die Möglichkeiten sind vielfältig.

Die Erkenntnis mit Mehrwert

Der größte Kampagnenerfolg ist in unserem Beispiel zu erwarten, wenn User erreicht werden, die sich generell für Heim & Garten oder Mobilgeräte interessieren und gerade Content rund um das Thema Ausbildung konsumieren.

Die Verknüpfung von Daten über Interessen und Themenkontexte ermöglicht eine zielgenaue Analyse und Auswertung der User und ihrer Sehgewohnheiten. Mit diesem Hintergrundwissen können künftige Videoformate bereits im Vorfeld zielgerichteter konzipiert werden, so dass die übermittelten Botschaften in ihrer Relevanz für die Zielgruppe maximal optimiert sind.

YouTube-Daten + Authentische Video-Ideen = Strategischer Nutzen

Views sind zwar schön – Kommentare sind jedoch besser, weil sie dem User mehr Aufwand abverlangen und er dadurch signalisiert, dass die Inhalte für ihn relevant sind. Viel zu einfach wäre es nun, 1.000 Kommentare als Erfolg zu verbuchen und ohne fundierte Auswertung das nächste Video zu produzieren. Denn welchen Bezug zum Video haben die Kommentare? Sind sie negativ oder positiv? Beziehen sie sich auf das gesamte Video oder nur auf einen Teil? Daraus lässt sich ableiten, welche Inhalte positiv und welche negativ, welche relevant und welche irrelevant sind. Wie sich selbst negative User-Kommentare ins positive umkehren lassen, zeigt der folgende Case.

Word Clouds visualisieren Daten schnell und einfach

Seien wir mal ehrlich: Niemand liest sich 1.000 Kommentare durch, um manuell zu analysieren, wie User ticken. Besonders im Marketing und Management geht es häufig darum, schnell Daten zu visualisieren, um einfache Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. So werden Worthäufungen ausgewählt und in einer Word Cloud abgebildet. Unmittelbar wird ersichtlich, ob die Themen bei den Usern ankommen, die mit dem Video gesetzt werden sollten. Online Communities besitzen eine Dynamik, die oftmals neuartige und gelegentlich auch ungewollte Assoziationen erzeugen. In unseren Beispielen wird visuell offensichtlich, was der Community positiv bzw. negativ auffällt. Diese Erkenntnisse sind goldwert für weitere Maßnahmen der Außenkommunikation. Die Suche nach Themen hat ein Ende, denn die Community liefert ihre Wünsche frei Haus.

Analyse: Video 1

Innerhalb der ersten 60 Sekunden ruft die Protagonistin dazu auf, „seltsame Food-Kreationen“ in die Kommentare zu schreiben. Dass die Community darauf reagiert, und vor allem wie, ist in der Word Cloud deutlich erkennbar. Für Edeka sind die genannten Zutaten sicher nicht uninteressant, denn die Marke kann spätere Filmproduktionen auf die Wünsche der Community ausrichten und sie gezielt mit relevanten Informationen ansprechen.

Word Cloud der Kommentare zum Video „Rolled Ice Cream // Eis in Röllchenform // #yumtamtam“

Analyse: Video 2

Im zweiten Beispielvideo gibt es keinen Call To Action des Protagonisten. Dieses Vakuum treibt die Aufmerksamkeit der Community vom inhaltlichen Schwerpunkt weg, den Yum Tam Tam hier ursprünglich setzen wollte. Statt Lebensmitteln, thematisiert die Community in über 1.000 Kommentaren den Protagonisten selbst und seine Frisur:

Word Cloud der Kommentare zum Video „Raclette-Rezepte // Unser Raclette-Menü // #yumtamtam“

Der positive Nutzen von negativen Kommentaren

Wo viele Konzerne schnell zurückrudern würden, wäre hier der aktive Schritt nach vorne eine wahrnehmbare Wertschätzung der Community. Der Diskurs geht deutlich in eine andere Richtung als von Lebensmittelhändlern üblicherweise gewollt. Eine mögliche Lösung: Felix könnte im Folgevideo seine Frisur thematisieren und der Community für das Feedback danken. Wenn dann noch eine Brücke von einer Frisur zu einer Rezeptidee geschlagen wird (Hefezopfkuchen), ist der Clou perfekt. Glänzend pariert können Diskurse wieder in die gewünschte strategische Richtung gelenkt werden.

Die Wettbewerber und Communities of Interest im Blick

„Unsere Videos haben nur wenige bis gar keine Kommentare“ höre ich häufig als Ausrede, sich nicht mit den Themen zu beschäftigen. Meine Antwort: Auch wenn Rossmann seinen Konkurrenten dm niemals mehr im Video-Marketing einholen wird, kommentiert da trotzdem eine Community öffentlich im Internet, die definitiv für mehrere Player in dem Markt interessant ist – auch wenn der eigene Kanal nicht das Zentrum darstellt, können Marken durch Analysen Handlungsempfehlungen entwickeln, ihren Kanal näher am Zentrum zu positionieren.

Zusammenfassung

YouTube und AdWords machen es den Kunden nicht besonders einfach, die Qualität der Views selbst zu bewerten. Die Erkenntnisse über Erfolg und Misserfolg werden häufig erst durch eine Verknüpfung der Daten mit anschließender Analyse deutlich. Jedoch die Erkenntnisse von gestern sind die strategischen Wettbewerbsvorteile von morgen, wenn es darum geht, Budgets für das Videomarketing noch effizienter einzusetzen. Der Input der User kann direkt in relevanten Output von Video-Content übersetzt werden. Mediabudget dient nicht mehr wie früher nur der Verbreitung, sondern vor allem der Erkenntnisgewinnung über User-Verhalten. Wer die Verzahnung dieser Themenbereiche versteht, besitzt die beste Basis für die Entwicklung einer erfolgsversprechenden Bewegtbildstrategie.

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