Das immense Wachstum digitaler Werbetools sorgt in der Marketingbranche für ein regelrechtes Datenchaos. Analysedaten werde ununterbrochen erhoben und sollen immer wieder zu dem perfekten Marketing-Content verarbeitet werden. Im Video-Marketing ist es das sogenannte Data Driven Storytelling, das den größten Marketing-Coup verspricht. Wir haben uns angesehen, welche Probleme dabei auftreten und wie es richtig anzuwenden ist.
Mit Daten bessere Geschichten erzählen – Data Driven Storytelling steht für eine kreative Verarbeitung statistischer Erkenntnisse. Daten von Usern, die sich Videos im Internet ansehen, werden demnach erhoben, analysiert und dienen als Basis für noch zielführendere Videoformate, z.B. via Story auf Instagram oder YouTube.
Ziel des Data Driven Storytelling ist es letztlich, durch die perfekte Abstimmung des Contents auf die kaufkräftigste Zielgruppe eine möglichst hohe Reichweite des Videos zu erzielen sowie eine niedrige Abbruchrate. Je niedriger die Abbruchrate ist, desto höher ist das Interesse der User am Content. Wird ein weiterführender Link in das Video eingebettet, ist das Ziel natürlich eine möglichst hohe Klickrate.
Data Driven Storytelling ist nichts für Anfänger
Content á la Data Driven Storytelling soll einerseits dem State-of-the-Art entsprechen, andererseits die Story so simpel erzählen, dass sie jeder verstehen kann. Für Marketingexperten ist es daher eine echte Herausforderung, die komplexen Datenmengen vereinfacht wiederzugeben.
Widen führte zu diesem Thema im vergangenen Januar mit über 500 Creative Directors und Marketingexperten eine Studie durch. Demnach ist die schwierigste Aufgabe, die sich ihnen stellt, zielführendes Storytelling auf Basis von Daten zu betreiben.
Erfolgreiches Data Driven Storytelling ist deshalb so schwierig, weil dazu verschiedene Expertisen gehören: der Umgang mit statistischen Werkzeugen, die richtige Interpretation der Ergebnisse und natürlich Kenntnisse im Bereich Storytelling. Letzteres ist an sich schon eine hohe Kunst. Storytelling soll dem Viewer Werbung, Produkte oder sonstige Informationen durch fiktive oder reale Geschichten vermitteln. Die Story als Verpackung dieser macht es dem Viewer einfacher, den Content zu verstehen und langfristig im Gedächtnis zu verankern.
How To: Wie gelingt Data Driven Storytelling?
Was muss man also beachten, um sein Video Marketing via Data Driven Storytelling zu optimieren? Zunächst einmal ist es wichtig, dass es bei dem Ziel einer hohen Reichweite nicht allein um Views geht. Die Reichweite ist eine komplexere Gleichung als das bloße Zählen der Views. Views sagen uns nichts über den Werbedruck, sprich wie häufig Einzelpersonen von dem Content angesprochen werden und ihn tatsächlich konsumieren.
Viel zielführender für Data Driven Storytelling ist die Analyse von Kommentaren. User müssen dafür einen höheren Aufwand betreiben, was wiederum eine größere Relevanz des Contents bedeutet. Auch hier gilt: Die Anzahl allein steht nicht für den Erfolg. 2.000 Kommentare sind nicht gleich das Go! für die nächste Kampagne. Visualisieren kann man diese schnell und effizient mithilfe von Word Clouds.
Die Keywords sind Word Clouds und Kommentare!
Um Data Driven Storytelling hier richtig zu betreiben, gilt es herauszufinden, welchen Bezug die Kommentare zum veröffentlichten Content haben. Welchen Tenor haben sie? Welche Stelle des Videos wird am häufigsten kommentiert? Worauf beziehen sich die User? All das ist wichtig, um daraus abzuleiten welche Inhalte relevant sind für weitere Produktionen.
Führt der Video-Content zu einem „Vakuum“, d.h. beziehen die User sich in ihren Kommentaren nicht auf den Inhalt, sondern schweifen ab zu Nebensachen (z.B. das Aussehen der Darsteller), ist das ein Zeichen für eine fehlende Relevanz des Contents.
Um die Analyse der Kommentare zu vereinfachen, kommen sogenannte Word Clouds zum Einsatz. Denn wer findet schon die Zeit, Tausende Kommentare durchzulesen. In den Clouds werden Worthäufungen abgebildet, die uns einen Überblick über die wichtigsten Themen der Kommentare verschaffen. So erkennen wir schnell, ob die Keywords des Videos bei den Usern ankommen oder ignoriert werden.
Findet sich ein völlig anderer Content in den Kommentaren, kann selbst daraus ein positiver Nutzen gezogen werden. Die User liefern quasi frei Haus, welche Themen für sie relevant sind und in neuen Produktionen untergebracht werden sollten.
Durch Data Driven Storytelling wird der Input der Viewer also direkt in relevanten Output für neuen Content übersetzt. Unternehmen sollten ihr Mediabudget nicht mehr allein für die Verbreitung von Content einsetzen, sondern vor allem für die Analyse des User-Verhaltens. Wer das Zusammenspiel von Big Data und Storytelling versteht, besitzt die beste Basis für die Entwicklung eines erfolgreichen Video-Marketing.
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Autorin: Karin Mainusch
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