Wie funktioniert Comms Analytics bei Otto? | Mit Ann-Cathrin Schäfer

Tim spricht heute mit Ann-Cathrin Schäfer. Sie ist seit fünf Jahren Senior Data Analytics Specialist bei Otto. Zentrale Fragen dabei sind: Wie ist Otto in Sachen Communication Analytics (Comms Analytics) aufgestellt? Wie entwickeln sich die Analysen dort, seitdem Ann-Cathrin da ist? Wie stellt sie sich die Zukunft dieses Bereiches vor?

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Tim stellt die Haufe Akademie als Sponsor des Podcasts vor und weist auf die Masterclass zu Data Analytics hin. Sie beinhaltet den Einstieg in Big Data, Machine Learning und professionelle Datenanalyse. Hier setzt Ihr unter anderem komplette Datenprozesse mit KNIME um. Am Ende der Masterclass (Präsenzkurse und Webinare) und nach bestandener Prüfung erhaltet Ihr das Zertifikat zum Data Analyst.

Tipp am Rande: Werft auch mal einen Blick in deren FAQs zu Fördermöglichkeiten für Arbeitnehmer und Selbstständige.

https://www.haufe-akademie.de/data

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Analyse heißt: Zahlen liefern UND interpretieren

Ann-Cathrin steht im permanenten Austausch mit CVDs für die Datenerhebungen sowie operativen Teams und Kommunikationsverantwortlichen. Ihre Aufgabe beinhaltet ganz wesentlich die Interpretation gesammelter Daten.

Offenheit gegenüber Daten ist Grundvoraussetzung

Die Offenheit aller Abteilungen bei Otto ist die Grundvoraussetzung dafür, dass Ann-Cathrin ihre Auswertungen transparent und konstruktiv Allen zur Verfügung stellen kann.

Ganzheitliches Monitoring und dynamische, strategische Einbindung

Ann-Cathrin fasst ihr Monitoring derzeit aus folgenden Quellen zusammen:

a) externe Dienstleister: Medien-Resonanzanalysen und Reportings

b) intern: Social-Media-Analysen, Social Listening, Pressearbeit und Medienmonitoring

Nur aus der ganzheitlichen Betrachtung lässt sich sinnvoller Input generieren und strategisch einbauen.

Steuerung durch mehr Flexibilität und Geschwindigkeit

Die Datenauswertung ist genauso wichtig wie die strukturierte, permanente Datensammlung. Entsprechend kann auch ein so großer Konzern wie Otto auf allen Ebenen konzertiert und tagesaktuell reagieren.

Prioritäten entwickeln sich im gegenseitigen Austausch

Ann-Cathrin kann bei der Datenauswertung im Einzelfall selbständig entscheiden, wen sie dringlich und zuerst unterrichtet. Anschließend bekommt sie Feedback, ob die Entscheider den Einzelfall genauso werten. So können sich Strategie und Maßnahmen intern dynamisch weiterentwickeln.

Analyse der internen Kommunikation bei Otto

Die interne Kommunikation und die interne Themenkonjunktur wird bei Otto über das Intranet, Kommentare und Meetings wie das monatliche Townhall-Meeting analysiert. Qualitatives Feedback im Sinne von Umfragen ist aus Compliance-Gründen meistens schwierig.

Die vier Schritte des Analytics Value Escalator

1. Descriptive Analytics: Was ist rückblickend passiert? (Hindsight)

2. Diagnostic Analytics: Warum ist was passiert? (Insight)

3. Predictive Analytics: Was wird passieren? (Foresight)

4. Prescriptive Analytics: Wie können wir Handlungsempfehlungen automatisiert herleiten und/oder umsetzen? (Assistance / KI)

Potenzial von KI in Comms Analytics

Bei der Codierung von großen Datenmengen oder dem Clustern von tausenden Kommentaren kann KI sehr beschleunigt arbeiten. Aber die Abstimmungen mit Compliance, Entwicklung und Testen von Agents, automatisierten Workflows und Modellen brauchen eine lange, intensive Vorarbeit.

Beispiel für KI in der Analyse der Kommunikation

Aus Ann-Cathrins Sicht eignet sich KI in der Datencodierung für die Reputationsmessung: Zuordnung von Reputationsdimensionen, Reputationswerten sowie...