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Im erstmals durchgeführten CAS Multichannel Management an der Hochschule für Wirtschaft Zürich (HWZ) durfte ich ein Modul über "Datenbasiertes Storytelling und Content Management" unterrichten. Nachfolgend möchte ich aufzeigen, welche theoretischen Grundlagen ich für dieses Thema als nützlich erachte. Davon ausgehend habe ich im Modul verschiedene Case Studies vorgestellt und mit den Studierenden diskutiert.
Wenn man Storytelling im Social Web umsetzt, dann können (fast) alle Fragen, die man sich dabei stellt, mit Daten beantwortet werden.
Rund um das Storytelling stellen sich beispielsweise die folgenden Fragen: Welche Themen interessieren meine Community? Wer sind die Influencers in meiner Branche? Oder wie lange sollten meine Videos sein? Aus der Daten-Analyse resultieren Antworten auf solche Fragen. Für das Vorgehen empfehle ich drei strategische Elemente, die unten auch noch abgebildet sind:
Storytelling ist dynamisch und verknüpft: Deshalb müssen auch Daten dynamisch und relativ analysiert werden.
Aus einer dynamischen und relativen Perspektive würde man beispielsweise nicht die statische und absolute Zahl der Besuche eines Blogs analysieren, sondern die Total Time Reading (TTR), über die ich bereits gebloggt habe. Solche Daten zeigen, ob die Story zu einer Conversion von Attention zu Interest geführt hat. Entsprechend dieser Logik gilt für datenbasiertes Storytelling die unten abgebildete Regel: Die Inhalte einer Story müssen AIDA verbinden und eine Conversion ermöglichen. Nur dann gibt es neben Blogposts, Tweets und Videos auch ein Happy End.
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