Wie lässt sich die volle Datenpower in Social Media heben? Was lernen Marken aus Kommentaren, Creatives und Performance? Till Weyerhäuser von Mawave erklärt, wie sie datengetrieben Content und Kampagnen optimieren – von ATU bis Red Bull.

Mehr als Views: Welche Social-Daten zählen

Social Media liefert mehr als Klicks und Conversions: Es bietet direktes Nutzerfeedback. Kommentare und Reaktionen geben wertvolle Hinweise für gezielte Optimierungen.

Wer ist Till Weyerhäuser und was macht Mawave?

Till ist Growth Lead bei Mawave und entwickelt datengetriebene Strategien für Marken wie Lidl, Red Bull und HelloFresh. Mawave konzentriert sich auf Social Media – mit Fokus auf Performance und kreative Kommunikation.

Lerne Till kennen: https://www.linkedin.com/in/till-weyer/ 

Datenvielfalt: Feedback, Creatives, Sentiment

Neben Zahlen analysiert Mawave auch das Stimmungsbild in Kommentaren. So wird das Markenimage messbar und gezielt steuerbar.

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Tim stellt Distart vor – geförderte Weiterbildungen zu Online-Marketing, KI und Social Media. Er gibt dort regelmäßig Live-Sessions mit Praxisfokus.

Mehr zu Distart: https://www.distart.de/datendurst 

Creative Case: ATU-AstroTV Reel bringt die Wende im Sentiment

Ein humorvolles Reel im AstroTV-Stil generiert virale Reichweite und verbessert das Sentiment rund um ATU. Die Community reagiert kreativ auf alte Vorurteile.

Der Trend stammt von dear_nithi: https://www.tiktok.com/@dear_nithi / https://www.instagram.com/dear_nithi 

Plattformverhalten: TikTok vs. Instagram

Virale Inhalte starten meist auf TikTok und landen später auf Instagram. Die Performance ist ähnlich – mit zeitlichem Versatz.

Content-Entwicklung: Mischung aus Bauchgefühl und Daten

70 % der Inhalte basieren auf Daten, 30 % auf Plattformverständnis und Intuition. Besonders kreative Formate entstehen durch Teammitglieder mit tiefem Plattformwissen.

Content-Abstimmung auf Zielgruppen

Erfolgreicher Content passt zur Zielgruppe des Profils. Stilbrüche können der Performance schaden. Mawave achtet auf Konsistenz im Auftritt.

Paid Insights: UGC vs. Static Ads

UGC sorgt für mehr Aufmerksamkeit und günstigere Ausspielung, statische Ads bringen oft bessere Conversions. Mawave kombiniert beides entlang des Funnels.

Data Warehouse: Struktur, Benchmarking, Automatisierung

Ein zentrales Data Warehouse bündelt Kampagnendaten, speist Dashboards und ermöglicht kanalübergreifende Learnings.

Warum ist es so schwer, Social Media und Analytics zusammenzubringen? Daniel Zoll hat eine Antwort: https://youtu.be/069RsspTX9E?si=X0Lm8VASCjrLqHmP 

Predictive & Alerts: Performance-Signale früh erkennen

Slack-Alerts und automatisierte Hinweise machen Trends und Abweichungen schnell sichtbar - für schnelleres Reagieren.

Data Team: Praxisnah, lean, performanceorientiert

Das Datenteam arbeitet eng mit Performance-Units. Plattform-Erfahrung kombiniert mit Datenanalyse-Skills ist der Schlüssel für Hammer Performance.

Social als Feedback-Kanal: Kommentare analysieren

Kommentare liefern qualitative Insights. Mawave nutzt sie zur Stimmungsanalyse und zur Content-Optimierung.

Wie wichtig Community Insights sind, weiß auch Winfried Ebner von der Telekom: https://youtu.be/MOwFmBB-m4w?si=zbynAAxLaYSkyyIP 

Wettbewerbsanalyse: Kommentare als Inspiration

Auch bei der Konkurrenz verraten Kommentare viel über Produktwahrnehmung. Diese Erkenntnisse können genauso in neue Creatives fließen.

Attribution & Funnel-Logik: Daten zwischen den Plattformen

Statt komplexer Attributionsmodelle setzt Mawave auf Inkrementalitätsanalysen. Entscheidend ist die Gesamtwirkung eines Kanals.

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