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Was ist ein Fan oder Follower wert?

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Es gibt unendlich viele Diskussionen über das Thema, was ein Fan denn nun wert ist und ob man einen solchen Wert messen kann. Zunächst ist es eine Frage der Perspektive. Natürlich wird einem Fan ein Wert zugeschrieben. Ohne einen solchen wäre kein ökonomisches Handeln auf der Basis von Fanzahlen möglich. Und wer rechnet nicht gerne mit Fans & Followern?

Der Wert von Online Plattformen wird auch über die Nutzerzahl bestimmt

Als Herr Zuckerberg im Begriff war, Instagram zu kaufen, wird er natürlich darüber nachgedacht haben, wie viel ihm die 30 Millionen Fans des Bildchendienstes wert sind. Bei vielen anderen Übernahmen auf dem Online-Markt wurde ähnlich kalkuliert. Die Grundlage ist die Einnahmeerwartung, die man durch die Fans einer Plattform hat. Wichtig ist dabei v.a. die Zeit, die man antizipiert, um den angenommenen Wert zu realisieren. Ganz klar ist in diesem Zusammenhang auch, dass Vermutungen hinsichtlich der Entwicklung der Nutzerzahlen angestellt werden. Der Wert an sich wird dann in vielen Fällen auf der Basis dessen, was zu verkaufen ist, kalkuliert. Im Fall von Facebook ist das weitgehend Werbung.

Ermittlung der Kosten notwendig

Ein üblicher primärer Ansatz zur Kalkulation des Wertes eines Fans findet auf der Kostenseite statt. Diese Kalkulation ist auch absolut notwendig. Warum? Nur wenn es weniger kostet einen Fan zu gewinnen und ihn zu behalten als der Fan für ein Unternehmen wert ist, lohnt sich die Aktivität. Dieser Zusammenhang gilt natürlich auch für den negativen Fall: Wenn es ein Unternehmen mehr kostet, einen Fan oder Follower nicht zu haben, dann lohnt sich die Aktivität. Ein Beispiel hierfür sind Serviceangebote wie „Telekom hilft“.

Wenn ein Unternehmen Fans für eine Page bei Facebook gewinnt, und Kosten für den Betrieb der Page hat, kann es den durchschnittlichen Wert seiner Fans kostenseitig definieren. Auf diesem Weg ist der Wert der Fans also recht einfach zu ermitteln – auch wenn ein Buchhalter an dieser Stelle vielleicht widersprechen mag.

Wertklassen von Fans

Bisher habe ich hier nur auf der Basis von Durchschnittswerten argumentiert. Aber natürlich ist nicht jeder Fan gleich viel wert. Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass Fans mit vielen Freunden mehr wert sind, wenn sie positiv über ein Unternehmen kommunizieren, als Fans mit wenigen Freunden.

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Wenn Sie beispielsweise ein Werkzeug wie SocialBro zur Analyse und zum Management Ihrer Twitter Accounts nutzen, dann kennen Sie diese Unterscheidung. Im Tool werden die Nutzer in verschiedene Klassen eingeteilt:

Auch wenn diese Klassen von Followern mitunter einer angepassten Behandlung bedürfen, so lohnt eine individuelle Wertzuweisung kaum. Man würde nur etwas Licht in eine Black Box bringen, bei der lediglich der Output wirklich interessiert.

Andersherum argumentiert: Natürlich hat auch ein Fan, der sehr wenig bei einem Unternehmen kauft, aber enorm zur Verbreitung positiver Botschaften beiträgt, einen hohen Wert. Diesen Wert sollte man allerdings als Reduktion der Aufwände verstehen und entsprechend kalkulieren. Und nochmal eine Kehrtwende: Ohne diese Fans wären die Kosten noch höher ausgefallen. Ökonomisch heißt das jedoch, dass man sie in der Wertkalkulation nicht berücksichtigen muss.

Den Output-Wert messen!

Wie kommt man nun vom Fan zum Output, zu Einnahmen? – Soll man an dieser Stelle alle Käufe messen, bei denen Facebook einen Referral lieferte? – Liegt man dann falsch, weil die Besucher von Facebook ja nicht zwingend Fans der eigenen Page sein müssen? – Wäre es richtiger, hier Käufe zu bewerten, die von Fans der eigenen Facebook Page getätigt wurden? – Ist das eigentlich alles, was man messen muss? Fragen über Fragen!

Hier eine Antwort am Beispiel von Facebook: Zunächst empfehle ich, das Merkmal „ist mal über Facebook auf unsere Website gelangt“ als ein Parameter im First Party Cookie des Web-Analytics Systems zu speichern. Zudem sollte in einem weiteren Parameter gespeichert werden, ob es sich bei einem Käufer um einen Facebook-Fan handelt oder nicht – zumindest wenn dies die Technik von Website und Web Analytics-System mit vertretbarem Aufwand zulassen. Dabei handelt es sich um die größere Herausforderung für die Web-Analytics.

Nun hat man prinzipiell zwei Parameter, über die man Umsätze kreuztabellieren kann:

Sicher – man kann nicht all diese Umsätze Facebook zurechnen. Der Kontakt mit dem Netzwerk kann schließlich auch schon länger zurückliegen. Um die Zahlen etwas zu verfestigen, sollte man ein weiteres Kriterium hinzuziehen: Web-Analytics Systeme speichern normalerweise noch den letzten Referrer vor einem Kauf.

Auf diesem Weg gelangt man zu einem Datenbestand, der die Beurteilung von Umsätzen über eine Social Media Plattform erlaubt. Der gesamte erzielte Umsatz und der daraus folgende Gewinn werden den Fans bzw. Followern zugerechnet.

Sollten im Cookie die Referrer mehrerer Netzwerke gespeichert sein und beim Abschluss die Eigenschaft eines Fans, Followers etc. auf mehreren Netzwerken festgestellt werden, dann ist dies aus der Sicht der Web-Analytics kein anderes Problem, als der Kontakt eines Nutzers mit mehreren Affiliate-Netzwerken, die entsprechend ihrer Performance bezahlt werden.

Während diese Methode für reine Online-Unternehmen schon sehr brauchbare Ergebnisse bringt, muss die Wertermittlung für Unternehmen, die auch über den stationären Handel vertreiben, noch erweitert werden. Man ist wieder bei einem schrecklichen Dilemma angelangt: Weil man für das Internet vieles messen kann, soll das aus der Sicht so mancher Unternehmen belegt werden, was für Werbung in Offline-Medien in einer solchen Genauigkeit nicht möglich ist.

Gastbeitrag von Andreas Werner

Über den Autor: Andreas Werner ist seit über 15 Jahren als Online-Marketer, Berater, Analyst, Autor tätigt und bloggt auf datenonkel.com. Ihr findet Andreas u.a. auch auf Google+.

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