Zu guter Letzt möchte ich noch einen kleinen Einblick geben, auf welcher Grundlage ich jeden Arbeitstag starte, und wie wir, auch unter großartiger Vorarbeit meines ehemaligen Kollegen Timo Radzik, eine datengetriebene Kommunikation etabliert haben.
Dabei stellen sich drei Schritte heraus.

Im ersten Schritt schaue ich jeden Morgen in die Suchtrends und vergleiche dort relevante Keywords, wie beispielsweise „Microsoft“, „Windows“ und „Xbox“, oder konkret Keywords für Produkte wie „Microsoft Teams“, oder auch für bestimmten Themen wie „Künstliche Intelligenz“.
Wenn ich mir die Trends vom Vortag anschaue, lassen sich oft direkt Handlungsempfehlungen ableiten. Beispiel: Die Suchanfragen zu „Wie externe Gäste in Microsoft Teams hinzufügen“ sind um 600% gestiegen. Dies führt zu der Empfehlung, einen suchmaschinenoptimierten Info-Artikel zu erstellen, der dieses Feature erklärt. Klar, das ist keine Raketenwissenschaft. Formt aber auf täglicher Basis unser Verständnis für das aktuelle Geschehen.
Ebenso wichtig ist es, den Zeitraum für die Nachfrage bestimmter Keywords anzupassen. So ist zum Beispiel Mitte März ersichtlich geworden, dass die Suchanfragen nach Home Office seit dem Start des Trackings 2004 noch nie zuvor so hoch waren. Demnach haben wir die Anzahl der Artikel vervielfacht, die – unter Berücksichtigung unserer (Cloud-)Services & Produkte – genau solche Hilfestellungen leisten, die für ein erfolgreiches Home Office benötigt werden.
Nachdem ein Artikel veröffentlicht worden ist, schaue ich in Adobe Analytics rein. Hierbei wähle ich zuvor definierte Metriken aus, die wir tracken und auswerten wollen, um zu messen, wie gut ein Artikel performed hat. „Gut“ in dem Sinne wird Anhand von Erfahrungs- und Durchschnittswerten gemessen.

Auch hier gilt wieder, Handlungsempfehlungen von den Daten abzuleiten. 48 Sekunden durchschnittliche Verweildauer (Time spent per Visit) auf dem Artikel? Das sind zwanzig Sekunden weniger als der Durchschnitt – wie wäre es mit Ein-Satz-Teasern vor jedem Abschnitt, um das Interesse zu triggern, weiterzulesen? 82% Bounce Rate? Also nur 18%, die nach diesem Artikel auf unserem News Center geblieben sind – es würde helfen, relevante Inhalte im Text zu verlinken und ähnliche Beiträge in der Seitenleiste anzugeben. Oder 1100 Visits von Social – ganz gut, aber lass uns doch noch einmal neue, innovative Teaser-Assets ausprobieren, um weitere User auf die Story aufmerksam zu machen.
Im dritten Schritt folgt Power BI, unser Visualisierungstool für alle möglichen Datenquellen. Zugegeben, bevor ich zu Microsoft kam, war ich nicht der größte Fan von Daten und Zahlen. Mit Power BI aber lassen sich Daten mit wenigen Mausklicks richtig schön visualisieren, sodass es deutlich einfacher wird, daraus Insights zu entnehmen. Wie hier am Beispiel eines Dashboards, dass ich im Zuge der COVID-19 Krise erstellt habe, um den Effekt unserer, wie auch der externen Berichterstattung im Auge zu behalten.

You guessed it: Auch hier sind wieder Handlungsempfehlungen gefragt. Unser Engagement für Kunden & Partner ist am häufigsten aufgerufen worden – also haben wir kurz darauf eine komplette Microsite gebaut, wo wir alle Links & Infos sammeln. Eine extrem gestiegene Nachfrage zu Fernunterricht: also haben wir Live-Sessions für Lehrkräfte und Eltern angeboten. Sind sicherlich jetzt zwei Themen, auf die man auch ohne Daten hätte kommen können, aber im Grunde lassen sich mit solchen Dashboards und den zugrundeliegenden Daten alle Kommunikations-Entscheidungen validieren.
Oben rechts wird die Tonalität der medialen Berichterstattung im Vergleich zum Wettbewerb getrackt; da ist alles im grünen Bereich. Und in den Mediaclippings wird deutlich, dass das Interesse an Verschwörungstheorien überhandgenommen hat und wir nun in der Crisis Communication besonders aufmerksam sein sollten.
Zudem wird deutlich, wie der Traffic zunächst stark angestiegen ist, sich aber nach einer Weile wieder normalisiert hat. Das passt zu einer aktuellen Analyse, wonach die Nachfrage für COVID-19 bezogene Service-Artikel deutlich gesunken ist und wir uns somit so langsam wieder vermehrt auf andere Themen konzentrieren können.
Abseits von themenspezifischen Dashboards schauen wir mit Power BI letztendlich auf einen definierten Zeitraum zurück und wägen ab, ob wir auf einem guten Weg zum Erreichen unserer PR-Ziele sind. Die Basis liefert uns eine Handvoll Datenquellen; CISION & Pressrelations für die Media-Clippings, Talkwalker für das Social Listening, Adobe Analytics für unsere Website, und plattformspezifische Einblicke wie Twitter Analytics.