Wie ein Filialist mit KI seine lokalen Social Media Aktivitäten transparent, vergleichbar und steuerbar machte

Das Händlernetz des Kunden umfasste 800+ Stores mit einer ausgeprägten Local-First-Marketing-Strategie. Mehrere externe Einzeltools erfassten die Ergebnisse aus der Social-Media-Kommunikation jeweils isoliert. Eine konsolidierte Sicht auf Marketing-Aktivitäten und -Kanäle fehlte, wodurch sich einzelne Kampagnen gegenseitig kannibalisierten.

Genau an diesem Punkt setzte das gemeinsames Projekt von SMA Dev mit dem bundesweiten Filialisten an.

Folgende Ziele mussten in diesem Projekt erreicht werden:

• Einheitliches KPI-Set für Retail-Marketing-Analysen
• Effiziente Reporting- und Monitoring-Prozesse
• Lokale Kampagnen kanal- und standortübergreifend vergleichbar machen
• Effektivitätssteigerung bei Media Budget Planung.

Ausgangslage: Wie bekommt ein Konzern einen Überblick über lokale Social Media Kommunikation?

Die Entscheidungsgrundlage für lokales Marketing fehlte: Google- und Social-Media-Profile, Ads-Accounts, Offline-Promotions und Frequenzdaten lagen getrennt voneinander vor, ohne gemeinsame Kennzahlen oder automatisierte Verarbeitung. Manuelle Reporting-Zyklen verzögerten Entscheidungen. Vergleichbarkeit zwischen Stores und Auswertung von Kampagnen-Performance, aber auch Einhaltung von Kommunikationsrichtlinien waren eine zeitintensive Aufgabe. Kannibalisierungseffekte durch Mehrfachaktivierung derselben Stores blieben unsichtbar.

Methode: Lokale Social Media Aktivitäten mit einer zentralen Datenplattform analysieren und vergleichbar machen:

Wir entwickelten eine zentrale Datenplattform, die alle relevanten Quellen zusammenführt: Google, Facebook, Instagram, TikTok, Ads-Accounts, Offline-Promotionsdaten und Frequenzdaten. Eine skalierbare Crawling- und Scraping-Architektur übernimmt die laufende Überwachung aller Owned Channels; ETL-Prozesse konsolidieren die Daten automatisiert auf einem einheitlichen KPI-Modell, das Online- und Offline-Maßnahmen für alle Stores auf einer Basis vergleichbar macht.

Auf dieser Datenbasis entstanden Analyse-Tools und Assistenzfunktionen, zugeschnitten auf Store-Leiter, Regional-Manager, Retail-Manager und Social Media Manager. Ergänzend entwickelten wir ein KI-basiertes Performance-Scoring, das Stores vergleichbar macht, die Wirkung lokaler Maßnahmen vorhersagt und Empfehlungen für Aktivierungen automatisiert generiert.

Ergebnis: Einheitlicher Datenstand und ein effizientes Reporting mit Echtzeiterkennung.

Die Plattform erlaubt es dem Retail-Marketing-Team, dass vom Management bis zum einzelnen Store-Leiter jede Rolle auf denselben Datenstand agiert. Einheitliche KPIs und der Single-Source-of-Truth-Ansatz ermöglichen es, in Echtzeit zu erkennen, wo Handlungsbedarf besteht und welche Maßnahme Wirkung verspricht. Reporting und Kampagnen-Monitoring laufen deutlich effizienter; die Media-Budget-Planung profitiert davon, dass Aktivierungen auf Basis messbarer Wirkung priorisiert und Kannibalisierungseffekte durch Mehrfachaktivierung verhindert werden.

Die entwickelte Methode lässt sich individuell angepasst auf Unternehmen mit einer lokalen Social Media Strategie übertragen. Wir zeigen Ihnen gerne, wie das für Ihre Datenlandschaft konkret aussehen würde.