RESEARCH CREATIVITY
Es gibt nicht DIE EINE Methode – der Mix macht es erst spannend.
Wir können die Zukunft nicht vorhersagen. Auch der beste Stratege kann das nicht.
Neben klassischen Analysemethoden, kann auch Content als kreatives Marktforschungstool genutzt werden. In der Tat ist gut konzipierter Content eine fantastische Möglichkeit quantitative mit qualitativer Forschung zu verknüpfen. Ein smarter Weg mehr über Konsumenten in Echtzeit zu lernen. Aber auch ein wundervolles Trend- und Prognosetool. Dies ist eng mit dem Thema UX Research & User Storys verbunden. Denn alle Erkenntnisse, die durch Content-Kampagnen gewonnen werden können, befüllen wiederum die User Storys.
Wissen über Kunden und Konsumenten zu erlangen, heißt die Journey in ihrer Gesamtheit zu begreifen und stringent zuzuhören. Durch getrennte Abteilungen in Unternehmen ist nicht selten die Situation gegeben, dass auf der einen Seite Produkte und Präsenzen entstehen, auf der anderen Seite Marketingaktivitäten stattfinden und am Ende keiner wirklich die Journey von A bis Z berücksichtigt hat. Es würde oftmals ausreichen, crossfunktional alle an einen Tisch zu bringen und gemeinsam den Konsumentenweg zu betrachten.
Viele glauben ihre Zielgruppe zu kennen und sich in diese hineinversetzen zu können. Doch wann ist man das letzte Mal „in den Schuhen“ der eigenen Zielgruppe gelaufen? Finger weg vom Glauben, dass jeder Marketingprofi andere Menschen hervorragend durchschauen und seine Motive und Handlungen vorhersehen könnte.
Annahmen zu treffen ist gut, sie zu validieren noch besser!
Marken lancieren so viel Content und generieren gleichzeitig so wendig anwendbares Wissen daraus. Doch theoretisch lernt man bei jedem kleinsten Content-Schnipsel etwas über Erwartungen, Bedürfnisse und sonstige Motive dazu. Wenn entsprechende Strukturen im Unternehmen dies möglich machen.
Sind gute User Storys einmal definiert werden diese mit Leben gefüllt.
Die Abbildung visualisiert, wie User Storys in täglichen Contentproduktionen entstehen können. Nehmen wir einen klassischen Facebook-Redaktionsplan und strukturieren die einzelnen Postings pro Woche in ein sinnvolles und zusammenhängendes Storytelling. Im Bereich Kosmetik könnten verschiedene Produkte z.B. zu den Themen Urlaub oder Sonne zusammengefasst werden. Ein und dieselbe Content-Kampagne kann leicht zielgruppenspezifisch adaptiert werden. Das Look & Feel der Marke kann also an ältere Zielgruppen angepasst werden, an junge hippe Menschen sowie an Heavy Metal hörende Männer Ende 40 (überspitzt definiert). Entsprechend würden per Media-targeting die unterschiedlich adaptierten Kampagnen auch nur an die entsprechende Zielgruppe adressiert werden. Durch eine solche Vorgehensweise gewinnt man weitreichende Erkenntnisse über Reichweite, Konvertierung, Produktakzeptanz, richtiges Storytelling und noch viel mehr.
Eine solche Skalierung an Content-Adaptionen ist natürlich nicht zwingend erforderlich. Die bereits gesendeten Postings, Tweets & Co., kombiniert mit effizienter Mediastrategie, geben bereits so viel preis, dass es „nur“ darum geht, diese Informationen zu sammeln und die Erkenntnisse in zukünftige Postings wieder einfließen zu lassen. Nur so kann ein ständiger Optimierungsprozess entstehen.
Im besten Fall wird trichterförmig vorgegangen. Eine breite Streuung gibt allgemeine Erkenntnisse, die im nächsten Schritt für ein mehr granulares Targeting genutzt werden. Und so wird mit jedem weiteren Schritt mehr gelernt und User Storys können differenzierter betrachtet werden. So können auch Zielgruppenanalysen dynamisch bleiben. Statt immer wieder neue Zielgruppenanalysen zu beauftragen, kann eine User Story mitwachsen bzw. eine neue entstehen.
Diese effiziente Vorgehensweise kann für groß angelegte Launches jedweder Art (Kampagnen, Features oder Produkte) angewendet werden. Durch solch iterative Prozesse kann schnell nachjustiert werden – je nachdem, wie die Reaktion und Akzeptanz der Konsumenten ist. Verläuft man sich mal, hat man höchstens einige Wochen Zeit verloren. Denkt man an sonst gängige Zyklen von teilweise über einem Jahr ist diese iterative Herangehensweise also eine unglaubliche Kostenersparnis.
Wie Jeff Gothelf bereits sagte: „Do less research more often”. Data Creativity: Statt exorbitanter Marktforschung kreative Ansätze immer mit Datenanalyse untermauern. Mit solchen Prozessen wäre eine smarte und gewinnbringende Customer Experience schon recht weit gediehen.
