Data Driven Public Relations: Wie sich die Unternehmenskommunikation verändert

Daten werden auch in PR bzw. im Kommunikationsmanagement zum Thema. Dies zeigt unter anderem der vor wenigen Tagen veröffentlichte European Communication Monitor (ECM) 2016 (pdf-Download). Ich habe mir die Ergebnisse dieser europaweiten Studie zum Thema Big Data angeschaut und gehe im zweiten Schritt konkreter darauf ein, wie Daten die PR künftig verändern können.

Studie: Die Wahrnehmung der PR-Profis

Der in diesem Jahr zum zehnten Mal durchgeführte ECM ist die größte Studie zu aktuellen Entwicklungen der PR. Unter Leitung von Ansgar Zerfaß (Uni Leipzig) wurden in diesem Jahr mehr als 2.700 PR-Profis befragt. Eines von mehreren Themen der aktuellen Studie: Big Data. Es zeigt sich, dass 72 Prozent der Befragten davon ausgehen, dass Big Data die PR-Praxis in den nächsten Jahren deutlich verändern wird – allerdings berichtet erst ein Fünftel von Aktivitäten in dieser Richtung; einige möchten bis Ende 2017 einsteigen, aber immerhin fast jeder zweite Befragte will erst mal außen vor bleiben. In anderen Worten: Das Thema gilt für die meisten als Zukunftsthema, aber was es damit auf sich hat, ist oft nicht so recht klar.

Interessant finde ich ja, was die Praktiker daran hindert, in ihren Kommunikationsabteilungen bzw. in Agenturen Big Data zu nutzen: Von elf möglichen Gründen werden der Mangel an analytischen Fähigkeiten, zu wenig Zeit und der Mangel an technischen Fähigkeiten als größte Hemmschuhe genannt – gesetzliche Einschränkungen oder ethische Bedenken spielen dagegen die geringste Rolle.

Werden Daten bereits eingesetzt, so am ehesten für die Planung von Kommunikationsstrategien, weniger häufig für die Messung von Ergebnissen und am seltensten, um laufend Kommunikationsmaßnahmen anzupassen.

Doch was verstehen PR-Profis überhaupt unter Big Data? Typischerweise meinen sie damit große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, deren laufende Verarbeitung neue Erkenntnisse bringt. Dieses im ECM ermittelte Verständnis ist relativ nahe an den wissenschaftlichen Definitionen des Feldes. Soweit der ECM.

Bisherige Bedeutung von Daten in der PR

Im Gegensatz zur PR ist die Nutzung von Daten im Online-Marketing oder im Customer Relations-Management teilweise selbstverständlich. Doch welche Rolle könnten Social Media Analytics, Smart Data oder Big Data künftig in der Stakeholderkommunikation spielen – also über die Kundenkommunikation hinaus? Einen Anschub, mich mit dieser Frage etwas genauer zu beschäftigen, habe ich durch die Akademische Gesellschaft für Unternehmensführung & Kommunikation bekommen, die Wissenschaftler und Praktiker zusammenbringt. Neben anderen Forschern und Praktikern habe ich bei einem von ihr organisierten Forschungsworkshop einen Vortrag halten und das Thema diskutieren können.

Wie verändern also nun Daten die Unternehmenskommunikation? Betrachten wir zunächst die Gegenwart. Ich spreche übrigens nicht gern von „Big Data“ weil mir der Begriff zu technokratisch wirkt, andere sprechen bereits vom Ende von Big Data und reden nur noch von künstlicher Intelligenz. Wie auch auch immer – drei Anwendungsszenarien von Daten sind in meiner Wahrnehmung seit einiger Zeit in der Unternehmenskommunikation zumindest in Teilen üblich:

1. Issues Management: Durch systematisches Online-Monitoring können Unternehmen relevante Themen frühzeitig identifizieren, bewerten und ggf. reagieren. Die Frage ist dabei allerdings, auf welche Art diese Daten analysiert und genutzt werden. Die Palette reicht von Sentinent Analysen bis hin zu Netzwerkanalysen, die beispielsweise erlauben, Influencer zu einem bestimmten Thema zu identifizieren bzw. Befürworter oder Gegner.
2. Controlling: Im Vergleich zur Papierwelt müssen viele Daten heute gar nicht mehr erst mühsam erhoben werden, sondern „nur“ noch systematisch erfasst, ausgewertet und interpretiert werden, um die Wirksamkeit von Kommunikationsmaßnahmen zu prüfen. Hierzu gehört beispielsweise auch, Verbreitungswege von (digitalen) Informationen nachvollziehen zu können.
3. Kundenansprache/Marketing: In der Kundengewinnung (z.B. durch Tracking) werden Daten schon lange genutzt; auch der Kundenservice bzw. das Customer Relationship Management kann durch Daten – etwa durch Social Media Analysen – verbessert werden.

Zu all diesen Bereichen gibt es zahlreiche Tools und Dienstleister, vor allem aber ganz unterschiedliche Verfahren. Wird sich da in nächster Zeit noch viel tun? Ich denke schon. Zum einen bezogen auf die Anwendung: Für viele Unternehmen ist noch immer üblich, Kommunikation auf Sicht zu betreiben. Ich gehe davon aus, dass systematische Datenanalysen in den drei genannten Anwendungsfeldern selbstverständlicher werden, beispielsweise auch im Mittelstand. Zum anderen gehe ich davon aus, dass sich die Verfahren deutlich weiter entwickeln und Möglichkeiten, die im Moment eher in der Wissenschaft angewandt werden, den Weg in Unternehmen finden.

Doch zunächst ist natürlich die Frage, über welche Arten von Daten wir sprechen, wenn wir uns nur mal online umschauen. Betrachten wir zum Beispiel das Social Web: Hier entsteht eine Menge Content durch die Nutzer – Bilder, Texte, Videos, Audios und ich würde auch Bewertungen als eigene Kategorie von User Generated Content betrachten.

All dies lässt sich im Prinzip automatisiert auswerten und gegebenenfalls aus unterschiedlichen Datenquellen zusammenführen. Um klar zu machen, was das bedeuten kann, ein paar Beispiele. Die Analyse von Daten in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter erlauben, detaillierte Beziehungsgeflechte zu identifizieren. Es lassen sich aber auch Stimmungen von Nutzern, Gewohnheiten (Zeiten, Orte, Kontexte) erschließen, ebenso individuelle Interessen, aber auch das Bildungsniveau oder politische Standpunkte. Allein: Solche Analysen sind derzeit noch sehr aufwändig und dürften bisher eher im Rahmen von Forschung und von den großen Plattformbetreibern wie Facebook oder Google erstellt werden als von einzelnen Unternehmen. Während die digitalen Konzerne (einschließlich Uber, Amazon oder Spotify) die systematische Auswertung von Daten tief im Geschäftsmodell verankert haben, ist nun die Frage, welche Optionen es überhaupt für die Kommunikation traditioneller Unternehmen gibt.

Fallbeispiel: Von Obama lernen

Eines der bekanntesten Beispiele, das zeigt, wie datengetriebene Kommunikation aussehen kann: Die Kampagne des Teams von Barack Obama – mit allen Optionen und Abgründen. Bereits vor vier Jahren waren an der Obama-Kampagne zahlreiche Datenanalysten beteiligt, die – so die häufige Interpretation – überhaupt erst die Wiederwahl des US-Präsidenten möglich gemacht haben. Rückgrat ihrer Arbeit war die Datenbank aller registrierter Wähler, die enorm um zusätzliche und fragmentiert vorliegende Daten angereichert worden war: soziodemografische Daten, Facebook-Freundschaften, die Einstellung zum Kandidaten und zu bestimmten Themen, wie sie sich aus Äußerungen im Social Web oder aus Statements in Umfragen ergeben haben, etc. Mit Hilfe von Scores konnte  – offenbar ziemlich treffend – vorhergesagt werden, wer zur Wahl geht, wer spenden wird, wer auf welcher Seite steht oder unentschlossen ist.

Jetzt aber die kommunikationsstrategische Besonderheit: Die eigentliche Kampagne richtete sich mehr und mehr an die Unentschlossenen – mit auf sie speziell zugeschnittenen Botschaften. Man müsste intensiv diskutieren, was ein solches Vorgehen, in dem es nicht mehr um das Herstellen einer Mehrheitsmeinung geht, für eine Demokratie bedeutet. Klar ist: Nach deutschem Verständnis sind solche Datenpools und die geschilderte Nutzung auch heute noch weitgehend undenkbar. Dennoch ist dieses Fallbeispiel spannend, um über mögliche Entwicklungen nachzudenken bzw. darüber, was wir wollen oder nicht.

Drei Szenarien für die Zukunft

Ich will für den Moment drei Szenarien vorstellen, die künftig durch die systematischere Nutzung von Daten in der Unternehmenskommunikation denkbar sind. Diese Szenarien sind nicht unabhängig voneinander zu sehen, sondern hängen zusammen. Wie realistisch diese Szenarien sind oder ob ich wichtige andere Optionen übersehe – dazu freue ich mich natürlich über Rückmeldungen.

1. Individualisierte Kommunikation

Unternehmenskommunikation unterlag traditionell überwiegend den Bedingungen der Massenkommunikation – sehr häufig mit unabhängigen Medien als Distributionskanälen. Mindestens seit einem Jahrzehnt diskutieren wir nun, dass nicht nur Face to Face, sondern auch in der Onlinekommunikation eine direkte Kommunikation zwischen Unternehmen und Stakeholdern möglich ist. Dies geschieht beispielsweise durch das Schaffen neuer Kommunikationskanäle, hauptsächlich im Social Web, oder durch die Aufbereitung von Informationen, die im Idealfall von Stakeholdern zur richtigen Zeit einfach gefunden oder (künftig z.B. per Bot) zugespielt werden. Auf diese Weise geschieht bereits eine Art von Individualisierung in der Kommunikation. Mit Hilfe von Daten – denken wir etwa an eine Kombination aus Netzwerk- und Sentinent-Analyse – wird nun jedoch möglich, Stakeholder sehr viel differenzierter wahrzunehmen und einzuschätzen. Und: Sie könnten wesentlich individueller angesprochen werden – etwa, wenn auf ihre individuellen Bedenken in einer Argumentation viel genauer eingegangen wird, als wenn man sich um Sorgen einer statistischen Mehrheit kümmert.

2. Content Distribution und UX

Die Verwendung von Daten kann zweitens für die Nutzer eine ganz neue User Experience schaffen und Nutzern helfen, kontextbezogen Informationen zur Verfügung zu haben.

Beispiel a):
Im Moment sind (Corporate) Websites weitgehend statische Gebilde. Durch die Verwendung von Daten ließe sich dies ändern. Wird beispielsweise ausgewertet, dass ein Nutzer über einen Facebook-Post zum Thema Ausbildung auf eine Corporate Website kommt, könnten sich deren Navigation oder die zuerst gezeigten Inhalte anders darstellen als bei einem Nutzer, der sich für eine Tätigkeit in leitender Funktion interessiert. Auch ist möglich, dass wiederkehrenden Nutzern jeweils individuell zusammengestellte Startseiten einer Webpräsenz gezeigt werden.

Beispiel b):
Im Moment produzieren manche Unternehmen im Rahmen ihres Content Marketing Fluten eigener Beiträge, die jedoch nicht für alle Stakeholder gleich relevant sind. Denkt man beispielsweise an einen Mobilfunkanbieter, so lässt sich die Content Distribution mit Hilfe von Daten bzw. Algorithmen verbessern – etwa, wenn dem Android-Nutzer vor allem Artikel zu Android-Apps ausgespielt werden und dem Aktionär Informationen zu wirtschaftlichen Perspektiven des Unternehmens. Einzelne Unternehmen arbeiten nach meiner Kenntnis derzeit an solchen Konzepten. Für deren Umsetzung werden dann jedoch unter anderem umfassende Meta-Informationen zu jedem Beitrag benötigt.

3. Predictive PR

Mit Hilfe von (Live-)Analysen lässt sich schnell vorhersagen, welche Botschaften bzw. Aussagen bei einzelnen Stakeholdern wie gut ankommen. Das geht natürlich über bisherige Möglichkeiten hinaus. Lange wird schon im Online-Journalismus live verglichen, welche Aufbereitung eines Themas erfolgreicher ist (A/B-Testing). Solche Verfahren der Live-Messung können einfach auf das Content Marketing übertragen werden, denken wir beispielsweise an Online-Magazine. Werden jedoch nicht nur Nutzerreaktionen live gemessen, sondern Nutzerdaten detailliert gesammelt und ausgewertet, lassen sich diese auch für Vorhersagen nutzen. In der Kundenkommunikation wird dies schon lange gemacht, etwa von Mobilfunkanbietern oder Firmen wie Netflix oder Spotify. Neue Vertragsangebote, Musik- oder Filmvorschläge basieren natürlich auf der Analyse der Kundendaten und errechneten Erwartungen, etwa bezogen auf die Buchung zusätzlicher Dienste oder das Anschauen eines Filmes.

Lässt sich dies auf die PR übertragen? In bestimmten Bereichen schon, denke ich. Der Bezug zur politischen Kommunikation ist natürlich offensichtlich, aber ich könnte mir auch vorstellen, dass sich künftig die Wirksamkeit bestimmter Markenbotschaften oder von Botschaften in der Krisenkommunikation klarer abschätzen lässt – bezogen auf bestimmte Stakeholder wie etwa Umweltgruppen, Anwohner oder Investoren.

Fazit

Die Verwendung von Daten – vor allem Web Analytics und Social Media Analytics – in der Unternehmenskommunikation ist zwar in Ansätzen zu beobachten, vor allem nach meinem Eindruck im Social Media Monitoring. Neue Verfahren und Anwendungsszenarien werden aber künftig weit mehr Arbeitsgebiete der PR betreffen als bisher. Heterogene Daten können unter anderem auch in der internen Kommunikation, in der Krisen- und Katastrophenkommunikation, im Campaigning oder im Kommunikationscontrolling eingesetzt werden. Die Auflistung lässt sich sicher fortsetzen.Und vieles, das muss ich zugeben, ist im Moment noch schwer vorstellbar. Ich freue mich darauf, über solche Fragen in nächster Zeit mit Data Scientists weiter zu diskutieren.

Entscheidend ist aus PR-Sicht für mich jedoch immer, den Kern der Kommunikation nicht aus dem Blick zu verlieren. Daten sind dann sinnvoll, wenn sie bei den eigentlichen Aufgaben der Kommunikation helfen: die Reputation ausbauen und sichern, die License to operate schützen sowie Stakeholder – von Mitarbeitern über Kunden bis zu Aktionären – mitzunehmen. Gerade mit Blick auf das Obama-Beispiel scheint mir klar zu sein: Die Verwendung von Daten erfordert sehr detaillierte ethische Diskussionen und eine genaue Abwägung, wann diese im Sinne der Akzeptanz kontraproduktiv ist. Insofern sind Daten für mich künftig ein Thema für Corporate Social Responsibility (CSR), und ich finde es erschreckend, dass die Befragten im European Communication Monitor ethische Fragestellungen bei der Verwendung von Daten als kleinstes Problem sehen. Dabei will ich nicht grundsätzlich gegen die Verwendung von Daten argumentieren, plädiere aber für eine seriöse Auseinandersetzung mit möglichen Nebenwirkungen, und zwar am besten bevor die großen Datenmaschine angeworfen wird.

Bildnachweis (Header + Detailfoto): Tobias Tanzyna für die Akademische Gesellschaft