Media Intelligence Use Cases
Crossmediale Medienbeobachtung
Branche
Diverse
Aufgabe
Ein Unternehmen benötigt für die tägliche PR- und Kommunikationsarbeit eine systematische Beobachtung und Lieferung von Medienberichten zu verschiedenen Themen z.B. Berichterstattung über das Unternehmen und die verschiedenen Produkte des Unternehmens, sowie die Wettbewerber und den Markt. Wichtig sind dabei:
- Crossmediale Medienbeobachtung
- Korrekte Unterteilung der Themenbereiche
- Visualisierung von genannten oder zitierten Pressesprechern und Fokuspersonen
- Darstellung von Metadaten z.B. Veröffentlichungsdatum, Quelle, Autor etc.
- Übersetzung internationaler Berichterstattungen
- Medienspiegelversand um HH:MM Uhr im E-Mail Format
Lösung
Crossmediale Media Review
Der von CURE Intelligence entwickelte Medienspiegel liefert täglich Beiträge zu den definierten Themen.
Highlights:
- Sortierung – Beiträge erscheinen in den jeweiligen Kategorien und sind thematisch gruppiert
- Darstellung – Zitate und Nennungen von Pressesprechern oder Fokuspersonen sind visuell sichtbar
- Übersetzung – Titel und Zusammenfassungen der Beiträge sind in der Unternehmenssprache (Englisch) dargestellt
- Volltexte – Volltexte werden für lizensierten Beiträge geliefert
- Metadaten – Veröffentlichungsdatum, Quelle, Autor etc. sind ersichtlich
- Übersichtliches Design – Einheitliches Layout sorgt für gute Lesbarkeit
Service Module
Trendanalyse GenAI-Bots gegen Scam für Telefónica
Branche
Telekommunikation / branchenübergreifend
Aufgabe
Untersuchung, wie generative KI-Lösungen (GenAI) – wie z. B. die von o2 entwickelte KI „dAIsy“ – künftig zur Abwehr digitaler Bedrohungen wie Scam, Spam und Betrug eingesetzt werden können.
Lösung
Erstellung einer Trendanalyse
Aufbau:
- Einstieg über KI-Oma „dAIsy“ als Best Practice
- Übersicht über aktuelle Betrugsmaschen (z. B. Enkeltrick, Phishing) inkl. Statistiken
- Definition & Systematik: Wie kann KI in verschiedenen Feldern unterstützen?
- Konkrete Use Cases:
– Spam, Phishing & Ransomware
– Social Media Scam
– Fake News Detection
– Fraud Detection & Prevention - Best Practices aus der Telco-Branche
- Bewertung von Chancen und Risiken beim KI-Einsatz
- Ergänzt durch User Voices & öffentliche Wahrnehmung
Service Module
Marktanalyse SIM-Swapping für Telefónica
Branche
Telekommunikation
Aufgabe
Für Telefónica Deutschland wurde die öffentliche Wahrnehmung der Betrugsmasche SIM-Swapping analysiert. Ziel war eine Einordnung der Relevanz im News- und Social-Web-Kontext inklusive konkreter Nutzerstimmen zur Sensibilisierung und Prävention.
Lösung
Erstellung einer Medienanalyse von News- und Social Media Beiträgen
Aufbau:
- Einführung in das Thema mit einem aktuellen Beispiel aus der Berichterstattung
- Analyse von relevanten KPIs, wie Buzz, Media Share und Engagement im Zeitverlauf
- Sammlung und Auswertung von User O-Tönen und Newsartikeln
- Ableitung von kommunikativen Handlungsfeldern und Risiken für TelCos
Service Module
Wettbewerbsanalyse "Schwachstellen" für Telefónica
Branche
Telekommunikation
Aufgabe
Telefónica Deutschland beauftragte eine Social-Media-Wettbewerbsanalyse, um zentrale Schwachstellen der Anbieter 1&1, Telekom und Vodafone zu identifizieren. Der Fokus lag auf häufig genannten Beschwerdethemen im Social Web, um potenzielle „Angriffspunkte“ in der Kundenakquise strategisch aufzuzeigen.
Lösung
Durch eine systematische Analyse wurden die Beschwerdeherde der drei Anbieter identifiziert – inklusive zeitlicher Entwicklung über die letzten 12 Monate. Die Inhalte wurden thematisch in Kategorien wie Service, Netzqualität, Preis-Leistung etc. eingeordnet.
Highlights:
- Vergleich klassischer KPIs wie Buzz, Engagement & Sentiment
- Nutzerstimmen aus Foren, Kommentaren & Reviews eingebunden
- Visualisierung: Zeitverlauf, Media Share und Themenschwerpunkte
- Konkrete Insights pro Anbieter, inklusive potenzieller strategischer Hebel für Telefónica
Service Module
Analyse von Hasskommentaren in Social Media für Telefónica
Branche
Telekommunikation
Aufgabe
Für Telefónica Deutschland wurde der Anstieg von Hasskommentaren auf Facebook-Posts untersucht. Ziel war es, das Volumen sowie die Verteilung auf einzelne Beiträge sichtbar zu machen und den Anteil der Hasskommentare zu quantifizieren.
Lösung
Vorgehensweise:
- Analyse sämtlicher Facebook-Posts innerhalb des Untersuchungszeitraums
- Auswertung aller Reaktionen und Kommentare – inklusive Anteil an Hate Speech
- Visualisierung der Entwicklung und Beispiele besonders negativer User Voices
- Fokus auf das o2-Statement „Gegen Rassismus“ mit Deep Dive:
– Sentiment-Analyse
– KPI-Auswertung
– Reaktionen der Community - Benchmark: Reaktionen bei Telekom, Vodafone und 1&1 im Vergleich
- Formulierung konkreter kommunikativer Learnings und Handlungsempfehlungen
Service Module
Möchten Sie loslegen?
Ihr Interesse ist geweckt und Sie möchten sich von unserer Expertise überzeugen?