Wer seine Marke erfolgreich positionieren und den Markenwert steigern möchte, sollte alle verfügbaren Daten zur Marke genauestens analysieren. Big Data und digitale Instrumente helfen dabei, detaillierte Informationen zu erhalten. Das Controlling bekommt so Hinweise auf Optimierungsmöglichkeiten und das dadurch zu erwartende Umsatzwachstum.
Die Macht der Marke ist groß: Ihr Anteil am Unternehmenswert beträgt je nach Branche bis zu 83 Prozent (vergleiche Biesalski/Kilian 2017). Je stärker das Produkt beim Kunden einen bestimmten Lebensstil widerspiegelt, zum Beispiel in der Mode oder in der Nahrungsmittel- und Getränkeindustrie, desto schwerer fällt die Marke auch beim Unternehmenswert ins Gewicht. Sie beeinflusst Kaufentscheidung und Zahlungsbereitschaft des Kunden maßgeblich - und steuert damit auch das potenzielle Umsatzwachstum. Auch beim Verkauf eines Unternehmens, einer Neupositionierung im Markt und der Analyse von Wachstumspotenzialen stellt sich die Frage nach dem Markenwert. Dem Marken-Controlling kommt in Unternehmen daher die entscheidende Rolle zu, den Markenwert mess- und planbar zu machen.
Big-Data-Technologien können wesentlich dazu beitragen, diese Aufgabe effizienter und effektiver zu erfüllen: Sie liefern Unternehmen große Mengen wertvoller Daten zu Kunden, der eigenen Marke und der von Konkurrenten und analysieren sie. So können Unternehmen Daten detaillierter und aktueller auswerten als mit klassischen statistischen Modellen. Sie sparen somit Kosten für aufwendige, kostspielige Kundenbefragungen und Studien. Für den Controller bieten die gewonnenen Erkenntnisse zahlreiche Möglichkeiten zur Optimierung, beispielsweise im Bereich Budget, Public Relations und Produkt-Management. Insbesondere mithilfe von Artificial Intelligence (AI)-Technologien und Business Intelligence (BI) kann er Markenbekanntheit und -beliebtheit datenbasiert ermitteln, den Markenwert so genauer beziffern und Maßnahmen zur Verbesserung des Brandings ableiten.
Markenwert ermitteln
Bereits die sinnvolle Beurteilung der Bedeutung einer Marke und idealerweise die exakte Bezifferung des Markenwerts sind oftmals eine Herausforderung. Allein zur Markenwertberechnung gibt es eine Vielzahl von Methoden, die sich stark voneinander unterscheiden (vergleiche Kilian/Müller 2016; Kaetzke/Reinecke/Tomczak 2004): auf der einen Seite finanzorientierte Modelle, die von Berechnungen der Kosten für den Aufbau der Marke bis hin zum Preisvergleich zwischen einem Marken- und einem Nichtmarkenprodukt reichen, wie beispielsweise das Preispremiummodell. Auf der anderen Seite verhaltensorientierte Modelle, die die Dimensionen der Kunden-Marke-Beziehung, also Image, Markenbekanntheit, Markenloyalität, subjektiv empfundene Produktqualität, Kosten-Nutzen-Relation und Einzigartigkeit, in den Fokus stellen. Zudem existieren etliche Mischformen (Hybridansätze), die finanz- und verhaltensorientierte Dimensionen kombinieren. Solche Hybridansätze sind zwar meist am umfassendsten, zweckmäßigsten und validesten, sie sind aber auch am aufwendigsten umzusetzen. Denn in der Regel greifen sie auf eigens durchgeführte oder standardisierte Kundenbefragungen und Verbraucherstudien zurück, die viel Zeit in Anspruch nehmen und für Unternehmen teuer sind.
Auch die im Folgenden beispielhaft dargestellte datenbasierte Methode berücksichtigt finanzielle sowie verhaltensorientierte Faktoren. So fließen in den Markenwert mit ein: Umsatz, der Verkaufswert von Konkurrenzunternehmen in Transaktionen, Indikatoren für die Online Performance (Social Media Follower, Backlinks et cetera), Markenbekanntheit, Markenbeliebtheit sowie einige weitere Dimensionen. Die datenbasierte Bewertung von Markenbekanntheit und Markenbeliebtheit wird anhand eines Firmenbeispiels, einem Hersteller von Beauty-Produkten, im Folgenden genauer erläutert.
Die Analyse fand im Rahmen einer Unternehmensprüfung vor einer Transaktion im Auftrag des Käufers statt, genauer gesagt im Rahmen einer Digital Due Diligence als Teil einer Commercial Due Diligence. Ausgewertet wurden dazu 8,5 Millionen Datenpunkte in den Sozialen Medien und Google zwischen Mai 2017 und November 2018, zudem 20.000 Keywords für die Märkte USA, Vereinigtes Königreich und Brasilien. Zudem wurden weitere Daten von Firmen-Websites und -Apps, Online-Foren, Bewertungsplattformen sowie diversen Online-Analyse-Tools gesammelt. Bei den Produkten des untersuchten Unternehmens handelt es sich vorrangig um Mittel für Beauty-Behandlungen (Botox, Hyaluronsäure) sowie Cremes (Collagencreme, Retinolcreme) und weitere Kosmetikprodukte.
Markenbekanntheit
Die Markenbekanntheit wurde im ersten Schritt durch die Analyse des Suchmarkts ermittelt. Analysiert wurde dabei das Suchvolumen für bestimmte in Suchmaschinen eingegebene Schlüsselwörter (Keywords). Unterschieden wurde zwischen den Markennamen enthaltenden Keywords (Branded Keywords) und solchen, die sich auf das Produkt unabhängig von der Marke beziehen (Non Branded Keywords). Letztere geben Aufschluss über die Nachfrage nach den Produkten an sich und damit über die Marktgröße. Gesucht wurde in diesem Zusammenhang nach Begriffen wie "Microneedling", "Collagen", "Hyaluronic Acid". Die Branded Keywords bilden dagegen die tatsächliche Markenbekanntheit ab. Besonders aufschlussreich ist diese Branded Search (markenbezogene Suche) erstens im Vergleich mit Konkurrenzmarken: So lässt sich der Marktanteil der Marke am Suchmarkt ermitteln. Zweitens kann sie die Entwicklung im zeitlichen Verlauf und somit auch unter Umständen die Steigerung der Markenbekanntheit abbilden. Dazu wird die jeweilige Anzahl an markenbezogenen Suchanfragen pro Monat über die vergangenen Jahre hinweg untersucht.
"Digitale Daten sind für ein erfolgreiches Marken-Controlling unverzichtbar."
Betrachtete man in dem Beispiel mit den Beauty-Produkten zudem die Korrelation zwischen Suchvolumenentwicklung und Umsatzentwicklung, so zeigte sich, dass sich die Entwicklung des Suchmarkts bislang tatsächlich auf den kommerziellen Erfolg der untersuchten Marke auswirkte. Mit einer Steigerung des Suchvolumens um x Prozent ging in der Vergangenheit eine ähnliche große Steigerung des Umsatzes einher. Durch eine starke Korrelation beider Größen können Unternehmen also realistische Zukunftsszenarien zur Umsatzentwicklung ableiten - abhängig von den Trends, die sich im Suchvolumen abzeichnen.
Markenbeliebtheit
Die Markenbekanntheit sagt jedoch noch nichts über die Markenbeliebtheit aus. Neben traditionellen Methoden wie Umfragen und Studien per E-Mail, Telefon oder über die Webseite stehen dem Controlling im digitalen Zeitalter neue automatisierte Methoden zur Verfügung. So kann die Analyse wesentlich flexibler und in einem wesentlich höheren Detailgrad erfolgen.
Vor allem die sogenannte Sentiment-Analyse, also das Ermitteln von positiven und negativen Emotionen im Zusammenhang mit bestimmten Produkten oder Marken, ist ein nützliches Werkzeug, um Markenbeliebtheit zu untersuchen: Eine AI-Software analysiert Beiträge in Sozialen Medien, Blogs, Foren et cetera mittels eines vorgegebenen Sets an Begriffen und Filtern. Somit lässt sich feststellen, wo, wie oft, von wem, in welchem Zusammenhang - und vor allem in Verbindung mit welchen Emotionen - bestimmte Begriffe genannt werden. Die Analyse zum Beispiel der Begriffe "Botox" oder "Dermal Fillers" zeigt, auf welchen Kanälen und wie oft mit den entsprechenden Beiträgen interagiert wird, etwa durch Likes, Shares oder Kommentare, und ob die Reaktion des Nutzers positiv, neutral oder negativ ausfällt (vergleiche Abbildung 1). Letzteres wird beispielsweise durch positiv oder negativ konnotierte Ausdrücke in den Beiträgen und verwendete Emoticons gemessen.
"Influencer können den Markenwert tatsächlich beträchtlich steigern - oder im schlechten Fall auch schädigen."
Dank beliebiger und flexibler Filtermöglichkeiten kann etwa überprüft werden, auf welchen Kanälen die Marke am positivsten wahrgenommen wird und ob sie im Vergleich zu Konkurrenzmarken positiver oder negativer bewertet wird. Zugleich kann analysiert werden, welcher Kanal am besten zu welchem Produkt passt und in welchen Ländern das jeweilige Produkt eher positive oder negative Emotionen hervorruft. Die Sentiment-Analyse geht also weit über das bloße Ermitteln eines "Markenbeliebtheitsgrades" hinaus, der in die Berechnung des Markenwerts mit einfließt. Vielmehr liefert sie gleichzeitig Ergebnisse, die als Entscheidungsgrundlagen zur Markenführung dienen können.
Markenführung
Das wird etwa daran deutlich, dass sich die Zielgruppe für ein Produkt oder eine Marke sehr genau definieren lässt: Denn die AI-Software wertet auch demografische Daten der Nutzer aus, die in vielen Sozialen Medien hinterlegt sind, wie etwa Alter, Geschlecht, aber auch Familienstatus oder Beruf. So ergeben sich die typischen Personae, die ansonsten entweder mit hohem Aufwand in extra angelegten Kundenbefragungen ermittelt oder nach Augenmaß erstellt werden müssten.
Des Weiteren lassen sich die Ergebnisse der Sentiment-Analyse auf die Konzeption von Werbekampagnen anwenden: Die Software analysiert nämlich neben Textbeiträgen auch Bilder und Videos. Sie erkennt Produkte der jeweiligen Marke, unabhängig davon, ob diese in Bild- oder Videobeschreibungen genannt werden, und kann auch diese Treffer wieder positiven oder negativen Sentiments zuordnen. Zudem ist die Software in der Lage, Kontexte zu erfassen, und weiß daher, wo und wie sich User besonders gerne mit den Produkten der Marke fotografieren oder filmen, und natürlich, wie zahlreich, positiv oder negativ die Reaktionen darauf ausfallen. Die perfekte Werbekampagne muss somit nicht mehr mittels A/B-Tests gefunden, sondern lediglich aus bisherigen Beiträgen herausgefiltert werden.
Auf welchen Kanälen wird meine Marke am positivsten wahrgenommen? Wird meine Marke positiver oder negativer wahrgenommen im Vergleich zu Konkurrenzmarken? Welcher Kanal passt am besten zu welchem Produkt? In welchen Ländern und Märkten ruft Produkt xy eher positive, in welchen eher negative Emotionen hervor? Diese und viele weitere Fragen und Hypothesen können detailliert überprüft werden.
Es ist naheliegend, mittels der AI-Software auch die erfolgreichsten Markenbotschafter zu ermitteln (vergleiche Abbildung 2). Influencer müssen damit nicht mehr recherchiert und eine Kooperation auf Erfolg getestet werden. Denn die Informationen, wer die meisten und positivsten Interaktionen im Zusammenhang mit der jeweiligen Marke hervorgerufen hat, liegen bereits vor.
Influencer können den Markenwert tatsächlich beträchtlich steigern - oder im schlechten Fall auch schädigen. Das zeigt die Sentiment-Analyse im Zusammenhang mit einzelnen, besonders öffentlichkeitswirksamen Aktionen von Influencern. So fielen die Reaktionen auf Lip-Filler-Produkte zeitweise deutlich negativer aus, als die prominente Influencerin und Kosmetikunternehmerin Kylie Jenner ihre Lip-Filler entfernte und dies stolz auf Instagram zeigte.
"Ein datenbasiertes Marken-Controlling funktioniert besonders gut bei sogenannten Digital-Native-Marken."
Markenwert steigern
Der enorme Effekt, den Influencer auf die Markenwahrnehmung haben können, macht deutlich, dass eine alleinige Analyse des Status quo, also die Antwort auf die Frage "Wo wird meine Marke wie wahrgenommen?", zu kurz greift. Unternehmen haben vielmehr das Interesse, den Wert der Marke zu steigern. Um beim Beispiel Influencer zu bleiben: Neue Influencer, welche die AI als die geeignetsten identifiziert hat, können die Markenreputation erheblich beeinflussen und damit zu Umsatzsteigerungen beitragen.
Auch die bereits beschriebenen Ergebnisse der Sentiment-Analyse in Bezug auf Zielgruppe und Kampagnen bieten Controllern und ihren Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, die Maßnahmen zur Steigerung des Markenwerts zu optimieren: So kann Werbebudget auf die Kanäle konzentriert werden, auf denen die positivsten Reaktionen hervorgerufen werden. Themen, die negative Emotionen auslösen, können vermieden werden oder das Unternehmen kann ihnen proaktiv begegnen. Zudem können Werbung und Public-Relations-Maßnahmen (PR-Maßnahmen) zielgruppengenau ausgesteuert werden.
Die als Markenwert steigernd erkannten Maßnahmen sollten sodann Eingang in einen Investment-Plan finden, welcher, aufgeschlüsselt nach Maßnahmen, die Kosten enthält, die nötig sind, um eine bestimmte Steigerung (etwa auf das Niveau der Konkurrenz) zu erreichen. Der Investment-Plan enthält typischerweise Maßnahmen wie die Erstellung von Webseiten- Content (Wording und Bildwahl laut Sentiment-Analyse), eine zielgruppengenauere Social-Media-Strategie, Sichtbarkeitssteigerung durch eine angepasste Search-Engine-Optimization-Strategie (SEO-Strategie), die grundlegende Überarbeitung von Search-Engine-Advertising-Kampagnen (SEA-Kampagnen) und die Zusammenarbeit mit den am besten geeigneten Influencern. Zudem kann durch die Nutzung von Marketing Clouds ein höherer Grad der Marketing-Automatisierung erreicht und damit Kosten gesenkt werden. Im Beispiel der Beauty-Produkte lag außerdem ein Fokus auf Loyalty (Treue)-Programmen. Diese sollten einerseits die Wahrnehmung der Marke verbessern, andererseits die durchschnittlichen Customer Acquisition Costs (Kundenakquisitionskosten) verringern und den Customer Lifetime Revenue (Umsatz über die gesamte Kundenlebensdauer) steigern.
"Durch die Nutzung von Marketing Clouds kann ein höherer Grad der Marketing-Automatisierung erreicht und damit Kosten gesenkt werden."
Insbesondere bei Transaktionen stellt sich die Frage, was die jeweilige Marke in Euro oder US-Dollar wert ist. Tatsächlich kann der Markenwert konkret beziffert werden - und zwar mithilfe eines Verfahrens zur digitalen Markenwertbestimmung, das den Umsatz und die Konkurrenz miteinbezieht. Zuerst werden dafür die beiden Größen Brand Equity (Markenbedeutung) und Digital Strength (digitale Stärke) als Prozentwerte ermittelt. Die Brand Equity untersucht vor allem das Verhältnis der Zielgruppe zur Marke. Sie ist aufgeteilt in acht Dimensionen: Brand Awareness (Markenbekanntheit), Brand Loyalty (Markentreue), Brand Quality (Markenqualität), Brand Image (Marken-Image), Brand Identity (Markenidentität), Brand Reputation (Markenreputation), Brand Position (Markenposition) und Competitive Position (Wettbewerbsposition). Jede dieser Dimensionen wird mittels erwähnter AI untersucht und mit den wichtigsten Konkurrenzmarken verglichen, um ihr schließlich einen Score zuzuweisen. Die Scores werden dann zu einem Prozentwert verrechnet.
Die Digital Strength gibt dagegen an, wie gut sich die Marke bereits im Internet positioniert hat. Dazu werden KPIs herangezogen wie die monatlichen Webseiten-Besuche, die Anzahl der Social Media Follower, die Engagement Rate, Domain Authority, also die Bedeutsamkeit einer Webseite, oder die Anzahl der Backlinks. Jeder KPI wird unterschiedlich gewichtet und wieder mit Konkurrenzmarken verglichen, woraus sich ein Score in Prozent ergibt.
Um den empfohlenen Verkaufspreis der Marke zu ermitteln, werden unter anderem der Verkaufswert von Konkurrenzfirmen, Umsatz sowie Brand Equity und Digital Strength miteinander verrechnet (vergleiche Abbildung 3).
Schlussbetrachtung
Ein datenbasiertes Marken-Controlling funktioniert besonders gut bei sogenannten Digital-Native-Marken, solchen, die im digitalen Zeitalter kreiert wurden. Diese nutzen von Anfang an digitale Kanäle und kommunizieren ihre Markenbotschaften über Social Media und Influencer. Die hier produzierten digitalen Daten kann das Controlling sammeln und auswerten. Interessant und aufschlussreich ist ein datenbasiertes Marken-Controlling allerdings auch für auf den ersten Blick rein stationäre Geschäfte. Denn selbst bei Produkten und Dienstleistungen, die Kunden "offline" kaufen, etwa in einem Filialgeschäft, erfolgt ein Großteil der Customer Journey online. Kunden informieren sich, vergleichen Preise, stellen Fragen, konsultieren Rezensionen und vieles mehr online, bevor sie tatsächlich ein Produkt im Filialgeschäft kaufen.
Die gewonnenen Erkenntnisse der beschriebenen Analysen sind nicht nur für das Marketing nützlich, sondern können in vielen Unternehmensbereichen eingesetzt werden. Das Produkt-Management beispielsweise kann sie für eine datengetriebene Persona-Analyse nutzen und damit zielgruppengerechtere Produkte konzipieren - mit Blick auf Alter, Familienstatus et cetera. Auch die Einkaufsabteilung kann genau die Materialien und Leistungen, etwa Hotels und Touristenführungen bei Reiseprodukten, erwerben, die bei der Zielgruppe am besten ankommen. Und das Marketing kann die nachweislich bedeutendsten Unique Selling Propositions (USPs) betonen, Anzeigen besser gestalten sowie Wording und Bildwelt den Analyse-Ergebnissen anpassen.
Literatur
Biesalski, A./Kilian, K. (2017): Markenwert: Sinn oder Unsinn?, https://brandblog.biesalski-company.com/markenwert-sinn-oder-unsinn/ (letzter Abruf: 29.04.2020).
Kilian, K./Müller, M. (2016): Markencontrolling - Markenerfolg messbar machen, https://tinyurl.com/afm-marken-controlling (letzter Abruf: 29.04.2020).
Tomczak, T./Reinecke, S./ Kaetzke, P. (2004): Markencontrolling - Sicherstellung der Effektivität und Effizienz der Markenführung, https://www.alexandria.unisg.ch/35176/1/Tomczak_Reinecke_ Kaetzke_Markencontrolling.pdf (letzter Abruf: 29.04.2020).
Zusammenfassung.
Customer Data liefert zeit- und kosteneffizient detaillierte Informationen über Markenbekanntheit, Markenbeliebtheit und Markenwert.
Insbesondere im Rahmen von Unternehmensverkäufen sind diese Informationen sehr wertvoll zur Berechnung des Transaktionspreises.
Aus den digitalen Daten ergeben sich konkrete und praxisbezogene Handlungsempfehlungen zur Markenwertsteigerung.
Dr. Stefan Sambol
ist Managing Partner bei der Digitalberatung Ommax in München. E-Mail: stefan.sambol@ommax.de