Whitepaper: Social Media Analyse
 – Wie kann man den Erfolg bei Facebook + Co. in „harten Zahlen“ messen?

In unserem heutigen Whitepaper stellt Erik Meierhoff einen Ansatz zur Social Media Analyse und Erfolgsmessung bei Facebook vor. Sein Ansatz ist allerdings nichts für komplette Neulinge denn je besser  und persönlicher die Analyse wird desto besser ist eine eigene Lösung. Zur Realisierung seines Vorschlags sind im Unternehmen deshalb einige Kompetenzen und Ressourcen nötig, welche die entsprechenden Tools erstellen können. Übrigens bietet Facebook selbst mit den Insights eine einfache Möglichkeit auch für Anfänger einen Überblick über die Zahlen hinter den Pages zu erhalten, wir haben dieses Thema auch bereits in einem Whitepaper abgedeckt. Auch das angrenzende Thema der Social Media Balanced Scorecard hatten wir bereits sehr ausführlich und gut hier im Blog.

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Social Media Analyse
 – Wie kann man den Erfolg bei Facebook + Co. in „harten Zahlen“ messen?
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Hier der komplette Beitrag als Blogpost:

Sicherlich haben Sie schon angefangen, mittels Ihres Webanalyticstools fleißig die Referrer des Traffics aus Facebook, Twitter + Co. auszulesen und in Ihre KPIs und Reportings einzuarbeiten.

Dort „streiten“ sie sich dann mit SEM-/Affiliate-/E-Mail-Kampagnen etc. um den „first/last click“ und sehen wahrscheinlich unter Kosten-/Nutzen-Aspekten relativ mau aus. Klar, es ist ja noch ganz viel „Engagement“ dabei, dessen Mehrwert man nicht so ohne weiteres messen kann, denken Sie sich.

Herausforderung Erfolgsmessung 2.0

Also haben findige Social Media Agenturen angefangen, bspw. den Wert eines Facebook-Fans mit US$71,84 zu bestimmen. Nach dieser Logik bedeuten jede weitere 1.000 FB-Fans einen Mehrwert von US$71.840 – Wow, da heißt es Fans zu generieren um fast jeden Preis, das Social Media Marketing Programm ist gerettet! Genau darauf (Generierung von Fans & Followers, nicht Gewinne!) haben sich viele Social Media Agenturen spezialisiert, was für ein Zufall.

Erinnert immer wieder an die Anfänge des E-Mail Marketings im (Online-)Handel, als einem auch jeder erzählt hat, dass man Opt-Ins um jeden Preis generieren soll – ohne jedoch zu wissen, was damit zu tun sei. Erst Open-, dann Click-Rates waren das Maß aller Dinge, die es so hoch wie möglich zu optimieren galt. Mittlerweile wird einem (teilweise von den gleichen Akteuren) eher geraten, die Listen regelmäßig auszusieben, E-Mail Listen zu segmentieren, Conversion-Rates zu optimieren etc.
Doch leider lebt kein Händler von Fans & Followers oder von Conversion-Rates einer Kampagne, sondern vom erzielten Gewinn.

Wie im Artikel der t3n zu Recht angemahnt wurde, ist die Aussagekraft dieser „Best Practice Cases“ oftmals statistisch zweifelhaft und in dem zitierten Falle bezieht sie sich v.a. auf Marken, nicht auf Händler. Grundsätzlich ist es zwar schön, dass Fans von Nike über US$120 im Jahr mehr ausgeben als nicht-Fans, doch nutzt das auch meinem eigenen Onlineshop? Oder profitieren davon eher der eigene Markenshop von Nike, der stationäre Handel, die großen Player wie Amazon etc.? 

Weitere Hürde ist die Kausalität – folge ich einer Marke auf Facebook, weil ich sowieso „Hardcorekäufer“ von ihr bin oder werde ich zum „Hardcorekäufer“, weil ich auf Facebook folge? Wenn letzteres der Fall wäre, wäre die Investition in einen umfassenden Facebook-Auftritt und zahlreiche „Werde Fan“-Kampagnen a la „Viel hilft viel“ mehr als gerechtfertigt. Wenn nicht, so wäre Facebook „nur“ der Sammelplatz für meine „Hardcorekäufer“. Sicherlich eine interessante Notiz für meine Customer Service Abteilung, jedoch keine „Neukundenumsatzmaschine“.
Der Wert eines Facebook-Fans aufgrund einer mehr oder weniger seriösen US-amerikanischen Studie scheint also kein Rechtfertigungsgrund und Steuerungselement für Social Media Marketing zu sein.

Also was können Sie tun? Weiterhin darauf pochen, „dass ROI bei Social Media Marketing nicht die richtige Meßgröße sei“ oder „dass man Social Media nicht richtig versteht, wenn man nach Gewinnen fragt“? ist eine Möglichkeit, hat ja (zumindest die letzten zwei Jahre) ganz gut gewirkt.

Die Lösung: Selber machen!

Fairerweise gesagt können auch Social Media Agenturen (wie viele Dienstleister) Ihnen nur das liefern, was Sie anfordern. Wenn Sie nur nach Masse rufen, kriegen Sie auch nur Masse. Wenn Sie aber nach Umsatz & Gewinn rufen, müssen Sie die Erfolgsfaktoren dafür selber liefern.

Also fangen Sie an, die Auswirkungen des eigenen Facebook Marketings (gilt natürlich auch für alle anderen Sozialen Netzwerke) selber zu messen. Das ist zugegebenermaßen anstrengend, denn Sie müssen Ihre diversen „Datentöpfe“ zusammenlegen. Es macht Sie aber unabhängig von Agenturen „Best Practice“ und die Ergebnisverantwortung kann Ihnen eh keine Agentur abnehmen.
Im Folgenden finden Sie einige pragmatische Ansätze, die wir auch selber schon in Social Media Analyse Projekten verwendet haben. Aber „Best Practice Winston Churchill“ – glauben Sie nur den eigenen Zahlen!

Wie lief es bisher?

Schritt 1 – Ersten Eindruck gewinnen:
Identifizieren Sie die Facebook-Fans innerhalb Ihrer Kundenbasis. Wie verteilen sich diese in Ihrer bestehenden Kundenbasis? Welchen Kundenwert haben diese? Konzentriert sich die Verteilung auf bestimmte Segmente? Verwenden Sie dazu einfach Ihr bestehendes Raster, unabhängig ob Sie Ihre Kunden in „ABC“ oder „RFM“ oder ein individuelles Scoring eingeteilt haben.

Schritt 2 – Einfache Ex-Post Analyse:
Wie sind Ihre Facebook-Fans über die Zeit zwischen den Kundenwertsegmenten gewandert – auch im Vergleich zu nicht Facebook-Fans?

Haben sich Ihre Fans tendenziell verbessert, vielleicht sogar mehr als Nicht-Fans? Perfekt, dann haben Sie schon einmal ein erstes Indiz, dass Ihr Facebook-Engagement mehr als nur „Buzz“ gebracht hat. Wenn sie sich verschlechtert oder gar nicht verändert haben, hatten Ihre bisherigen Aktivitäten wahrscheinlich keinen positiven Einfluss.
Aber Achtung: Solche einfachen Ex-Post Analysen haben eine hohe Fehleranfälligkeit, da eine Vielzahl von Einflussfaktoren auf die Kundenwanderungen wirken! Vielleicht sind alle Facebook-Fans auch Empfänger Ihres E-Mail Newsletters gewesen und darin ist der eigentliche Wertzuwachs Ihrer Kunden begründet – Plausibilitätsprüfungen sind unerlässlich.

Schritt 2a – Professionelle Ex-Post Analyse:
Mittels Data Mining Methoden (bspw. Decision Tree) können Sie Ex-Post auch die genauen Faktoren identifizieren, die einen Einfluß auf die positive/negative Entwicklung des Kundenwertes Ihrer Facebook-Fans genommen haben. Zusätzlich ziehen Sie sofort den Vergleich zu den Nicht-Fans. Damit haben Sie „schwarz auf weiss“, ob das Merkmal „Facebook-Fan ja/nein“ bei Ihrer Kundenbasis für einen Mehrwert sorgt oder nicht. Je nach Güte und Granularität Ihrer Daten, geht dies sogar bis auf Einzelkampagnenebene hinunter.

So, jetzt haben Sie ein mehr oder weniger grobes Bild des vergangenen Erfolges Ihrer Aktivitäten bei Facebook + Co. gewonnen. Doch wie sieht es zukünftig aus? Eigentlich wollen wir ja den Erfolg des Facebook-Engagements und spezifischer Kampagnen auf den Cent genau bestimmen.

 

Ab heute wird alles besser (genauer)

Schritt 1 – Kontrollgruppe anlegen:
Vor Start Ihrer nächsten Kampagne auf Facebook, bilden Sie innerhalb Ihrer Empfängerzielgruppe zunächst eine hinreichend große, zufallsverteilte Kontrollgruppe. Bspw. bei 10.000 Fans splitten Sie 4.000 in Ihre Kontrollgruppe. Diese Personen werden in Ihrer Datenbank entsprechend markiert, bekommen die Social Media Kampagne allerdings nicht zugestellt! Das funktioniert am einfachsten, wenn Sie die Zielgruppe mittels E-Mails informieren, die Facebook-Fans gezielt mittels API-Aufruf informieren oder mit dynamischem Content auf Ihrer Fanpage arbeiten können, wie es mittlerweile einige Tools schon anbieten.

Schritt 2 – Kampagnenerfolg messen:
Vergleichen Sie nun den Umsatz/Gewinn der Kontrollgruppe mit den restlichen Empfängern Ihrer Kampagne. Wichtig: Messen Sie über die reine Kampagnenlaufzeit hinaus! Nur so können Sie verzögerte Effekte messen. Wenn Sie es geschafft haben, die Kontrollgruppe „clean“ zu halten, zeigt Ihnen der Zuwachs bei den Empfängern der Kampagne den Mehrwert an.

In diesem fiktiven Beispiel hätte Ihnen diese einzelne Facebook-Kampagne 15.600,-€ mehr Umsatz gebracht. Wenn Sie nun die entstandenen Kosten + evtl. Incentives herausrechnen, haben Sie den ROI. Das o.g. Kausalitätsproblem tritt nicht auf, weil es um den Mehrgewinn aufgrund einer konkreten Kampagne geht, durch sauberes Testdesign begleitet.

Evtl. werden während dieser Zeit auch Neukunden über Facebook gewonnen, was sich mittels Referrer sicherlich feststellen lässt. Ob dies jedoch auf die Kampagne zurückgeht oder auf sonstige Aktivitäten, lässt sich nicht sicher bestimmen. Diese Umsätze dürften also nicht der Kampagne direkt zugeschrieben werden, allenfalls anteilig – wie Sie es sicherlich im Neukundengeschäft auch bei SEM, Affiliate + Co. schon praktizieren.

Fazit

Der ROI der Großteil Ihrer Aktivitäten auf Facebook lässt sich in harten Euros messen. Es sind keine konfusen Schätzungen von theoretischen Fan-Werten notwendig. Man muss nur einige Datenbanken miteinander zum Sprechen bringen. Wobei insbesondere Facebook dafür eine sehr gut dokumentierte API bietet, so dass eigentlich nichts gegen die Analysen spricht – man muss es einfach nur machen.

Wichtig ist es, sowohl die Kampagnenergebnisse als auch regelmäßig die Kunden(wert)bewegungen zu messen, um keine bösen Überraschungen zu erleben. Denn wenn ihre bisher wertvollsten Kunden durch Ihr Facebook-Engagement immer mehr abrutschen bzw. abwandern, dafür aber immer mehr „Schnäppchenjäger“ angezogen werden, dann läuft definitiv etwas falsch!

Positiver Effekt – alles „Customer Engagement“, „Brand Building“ etc. kommt sogar noch „on top“. Dessen Wert lässt sich teilweise ebenfalls messen, wäre aber eher ein Thema für eine gesonderte Analyse (Loyalität, Retourenhäufigkeit/-gründe, Abwanderung nach Reklamation etc. in Abhängigkeit von Facebook-Fan ja/nein)

Wie sind Ihre Erfahrungen mit der ROI-Messung und Kontrollgruppenbildung bei Facebook, Twitter + Co.? Falls Sie noch nicht begonnen haben mit der Messung – was hält Sie bislang ab?

Über den Autor:

Erik Meierhoff (36) ist seit über 10 Jahren im Dialogmarketing unterwegs. Nach Stationen u.a. in der Marketingleitung eines Weiterbildunganbieters und bei einem europäischen E-Mail Service Provider, beschäftigt er sich aktuell als Consultant bei der Key-Work Consulting GmbH (www.key-work.de) damit, wie datengetriebene und kundenzentrierte Marketingprozesse in Versandhandel und E-Commerce über alle Kanäle realisiert werden können.

 

 

Gastautor
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31 Kommentare

  1. Danke für den Beitrag, aber mich würden noch zwei Dinge interessieren: Gibt es Zahlen darüber wieviele FB User ihren echten Namen verwenden? Und wenn es ein häufiger Name ist, wie kann man den dann matchen mit den Kundendatenbanken? Danke :-)

  2. @eveline3112,
    wieviele FB User ihren echten Namen verwenden, kann ich definitiv nicht beantworten.
    Beim Matching von (häufig verwendeten) Namen ist es jedoch relativ simpel: Beim „Fan-Werden“ gebe ich ja normalerweise nicht nur meinen Namen frei, sondern auch diverse andere Angaben wie Location, Geschlecht, E-Mailadresse etc. Damit kann das Matching dann immer genauer erfolgen. Zusätzlich kann man sich bei bestehenden Kunden, welche die Onlineseite besuchen, mit dem Auslesen der Referrer helfen. Setzt natürlich alles(!!!) eine saubere Datenschutzpolitik voraus.
    Hat das die Frage beantwortet?

    Gruß,
    Erik Meierhoff

    Gruß, Erik

  3. Hi, danke für den Artikel. Doch würde mich noch interessieren, wie ihr an die Daten via FB Api kommt? Oder wertet ihr diese händisch aus? Vielen Dank

  4. Bin ein bisschen enttäuscht von diesem „White Paper“ – denn den Erfolg von einer Kampagne über eine Kontrollgruppe zu messen ist nicht wirklich etwas neues. Schade.
    Hat jemand weiterführende Links zur Frage von Eveline, wie man beim Matching der Facebookfans mit internen Datenbanken am besten vorgehen kann?

    Danke & Gruß
    Johannes

  5. @Erik – Bin gespannt was unsere Rechtsabteilung da in Zukunft in Erfahrung bringt und was sich datenschutzrechtlich wirklich umsetzen lässt, denn natürlich ist es spannend zu sehen, welcher Kunde Follower ist bei Twitter oder Fan bei Facebook oder die Nicknames mit den Klarnamen zu matchen usw., aber ich wüsste noch kein Unternehmen, welches das schon macht in Deutschland. Freue mich aber sehr über Beispiele :-) Lg, Eveline

  6. Guter Ansatz! Ist halt Fleißarbeit ;-)

    Aber (bitte korrigiert mich, wenn meine Gedanken völlig unangebracht sind) was passiert, wenn meine Kontrollgruppe von der Kampagne erfährt? Facebook ist doch auch dialogorientiert und da bleibt es nicht aus, dass eine Person aus Gruppe A mit einer Person aus Gruppe B über die Aktion redet. Nicht, dass es dann Beschwerden gibt und der Schuss nach hinten los geht nur weil ich auf der Suche nach „harten Zahlen“ bin.

  7. @eveline: Beim Datenschutz hatte ich vorhin deswegen extra drei Ausrufezeichen gesetzt. Das ist wie mit allen anderen Marketingthemen, bei denen verschiedene persönliche Daten mit Transaktionsdaten o.ä. zusammengespielt werden. Das fängt beim Zusammenspielen von Klick-/Öffnungsverhalten und von E-Mails mit Kaufdaten an und geht bei der Nutzung von Webanalyticsdaten für Re-Mailings (Warenkorbabbrecher bspw.) weiter. Da geht ohne ein sauberes Opt-In nichts und daran scheitert es bei den meisten Tools, die uns die USA out of the box liefern. Da ist das Unternehmen nach wie vor selber gefragt, für Rechtssicherheit zu sorgen.

    Es gibt schon eine ganze Reihe deutscher Unternehmen, die dies tun – ob immer rechtlich einwandfrei, kann ich natürlich nicht sagen.

    Gruß, Erik

  8. @Johannes: Wie Du den Kommentaren hier und der allgemeinen Diskussion über ROI von Social Media entnehmen kannst, braucht es nicht unbedingt „neue“ Mittel, um Erfolg zu messen. Gerade das Altbewährte lohnt sich auch hier immer wieder einmal rauszukramen … Und gleiches gilt übrigens für das Matchen von Namen und anderen Daten – da gelten die gleichen bewährten Methoden wie schon seit vielen Jahren im Data Warehousing. Neue Links helfen Dir da sicherlich auch nicht viel weiter ;)

    Gruß, Erik

  9. @Tristan Mandel: Das ist in der Tat ein guter Einwand, den es seit der Existenz von Kontrollgruppen, Incentivierungen etc. gibt. Ganz verhindern kann man es in der Tat nie und durch den Charakter von Facebook trifft es sicherlich häufiger zu als bei „herkömmlichen“ Marketingkampagnen. Ob jedoch wirklich Schaden entsteht, wage ich zu bezweifeln – die Aktionsseiten der Kampagne werden sicherlich auch den „nicht-angeschriebenen“ Personen offen stehen. Im Zweifelsfall wird dadurch natürlich das Messergebnis minimal verzerrt – was aber im Vergleich zur „gar nicht Messung“ wohl das wesentlich kleinere Übel ist.
    Aber es lohnt sich definitiv, hierauf ein Auge zu haben.

    Beste Grüße,
    Erik

  10. @ Erik „Beim “Fan-Werden” gebe ich ja normalerweise nicht nur meinen Namen frei“ Das ist, wie @Chriss schon richtig bemerkt hat natürlich ein völliger Schwachsinn, wenn ich es so ausdrucken darf….

    Einen Fan gibt nämlich gar nicht frei, es werden keien Daten abgespeichert die man nutzen könnte, lass alleine darf.

    Nur bei Applikationen kann man der user dazu auffordern der app zu authorisieren. Diese Daten allerdings sind wiederum nur von der App-hersteller (das ist nicht immer derjenige die der App einsetzt) bis zu gewisse maße nutzen, nämlich nur in zusammenhang mit der Applikationsnutzung.

    Viele Grüße,
    Hendrik Maat

  11. @Hendrik Maat: Jetzt lassen wir den „völligen Schwachsinn“ mal bei Seite und nähern uns dem Ganzen etwas Seriöser:
    – Man kann sehr wohl Informationen über seine Fans auslesen, bis hin zu denen welche man in seinen Privateinstellungen „Allen“ zur Verfügung stellt!
    – Ein einfacher API-Call genügt dazu: https://graph.facebook.com/meierhoff – Also Vor- und Nachname (Klarname), Geschlecht, Land und den Nutzernamen bzw. auch den Link auf das eigene Facebookprofil. Hier übrigens noch die Infos zu Bundeskanzlerin Frau Merkel. https://graph.facebook.com/angelamerkel
    – Klar, die Applikation läßt einen unabhängig von den individuellen Privateinstellungen Daten abfragen. Das können mehr oder auch weniger sein als bei den Privateinstellungen. Victoria’s Secret ist da schon extrem aber die Kunden machen mit wie man sieht.

    @Chriss: s.o.

    Beste Grüße,
    Erik Meierhoff

  12. @ Erich Oh mei.. ja gerne, etwas seriöser dann: Ob man informationen über seinen Fans „auslesen“ kann (über API oder direkt im Profil, oder per Script), oder der User diese beim Fan werden passiv „freigibt“, ist ein großer Unterschied. Viel spaß wünsche ich beim auslesen der 4000 Fans große „Kontrollgruppe“.

    Das manuelle auslesen von accounts kann wohl kaum ein Ansatz zur Analyse sein?

    Außerdem lässt die API auch nur die Abfrage der Daten zu die der funktionalität der Plattform betrifft. Zum Beispiel welche Sprache man spricht oder aus welches Land man kommt ist gemeind damit Seiten in die richtige Sprachen geladen werden können, oder das mann eben Seiten (oder posts) nur für bestimmte Länder freischaltet.

    Und wieso wurde ich das machen wenn ich so und so die Facebook statistiken genau dazu zur verfügung habe?

    Interessanter wird es wenn man Daten auswertet wie wir das für einer unserer Apps hier machen: http://www.easy-booking.at/fbStats/index1.php. Hiermit messen wir direkt in real-time der effekt von posts, werbung, kampagnen, usw. (wie Sie unschwer erkennen können).

    Ich finde schon das Ihr Artikel gute Ansätze bietet, aber was die „Datenfreigabe“ von Fans betrifft finde ich das Sie durch den Wortwahl einen falschen Eindruck schaffen. Freigaben (mit die Zustimmung zur Verwendung) gehen nur über authorisierungen und dort eben nur unter größte Vorsicht zu genießen bezüglich Datenschutz und Rechte. Es ist hier nicht die Rede von eine Freigabe, sondern ein User wird Fan (punkt). Ob danach der Fanpagebetreiber (oder ein völlig fremder) seiner Daten auslesen möchte oder kann hat damit nichts zu tun.

    Wir könnten Ihnen in unser Facebookshop oder Facebookzimmerbuchungsassistent bereits Angebote automatisch generieren auf Grund der Daten die Sie freigeben bei die authorisierung. Dies ist uns aber momentan rechtlich gesehen noch zu unsicher.

  13. @Hendrik Maat
    Hallo Herr Maat, eine Anmerkung zu Ihrer Analyse http://www.easy-booking.at/fbStats/index1.php Die hat mir jetzt den IE, Firefox und GoogleChrome zerschossen … keine Ahnung, ob das auch anderen so geht. Ihre Analysen hätten mich sehr interessiert, leider konnte ich nur einen kurzen Blick auf ein Chart erhaschen, das Anzahl Fans nach Monaten darstellt und gleichzeitig auf der y-Achse noch einen Index (?) abträgt.
    Besteht die Möglichkeit die gesamte Analyse irgendwo funktionsfähig zu erhalten (sofern es jetzt nicht nur an mir liegt).

  14. @Erik
    es gibt keinen API aufruf (mehr), der es ermöglicht alle Fans einer Seite angezeigt zu bekommen, die einzige Möglichkeit dies automatisch zu machen, wäre Facebook zu scrapen, und das würde wiederum gegen Facebook eigene Regeln verstoßen (afaik).

  15. @Hendrik Maat: Ok, Sie haben mich – da war meine Formulierung in der Tat nicht präzise genug ;)

    Also manuelles Auswerten ist da wirklich nicht notwendig, die API-Calls kann man natürlich skripten aber das wissen Sie ja sicherlich.

    Ihre Unsicherheit bzgl. der Vorgehensweise kann ich sehr gut nachvollziehen. Da wird man, zumindest in Deutschland, auch nicht herumkommen, unabhängig von der Facebook Plattform/Applikation selber sich ein blitzsauberes Opt-In für Analysezwecke einzuholen. S. auch mein Kommentar weiter oben.

    Leider konnte ich Ihren Link mit den Datenauswertungen nicht öffnen, hat gerade meinen Browser abgeschossen. Schade, hätte mich sehr interessiert.

    Beste Grüße,
    Erik Meierhoff

  16. @Chriss: Stimmt, den gibt es nicht mehr. Aber man kann sich ja auch auf anderem Wege seine Freundesliste exportieren.
    Da ist dann die Applikation dem reinen „Fan-sein“ natürlich weit überlegen.

    Gruß, Erik

  17. Noch kurz zu die STatistikenseite: Unter FF mußte Sie eigentlich funktionieren, Nur ein bisschen warten bis die Seite geladen ist. Mit drag und ziehen kann mann sich einzelbereiche ausvergrößern, mit doppelklik wieder zu der großansicht.

  18. So noch nebenbei.. ich schaue mir das gerne an wie Sie einen script mit eine Liste von 4000 Usernames auf den API loslassen :). Habe da so meine Erfahrungen mit das API.

    Was Sie mich noch nicht erklärt haben ist welches nutzen Sie von sowas erwarten. Wieso sollte ich mir diese Daten aus der APi ziehen wenn ich sie in Facebookstats zur verfügung habe?

  19. Hr. Maats, ich kann Sie beruhigen – in dem o.g. Analyseszenario reichen tages- bzw. wochenaktuelle Daten völlig aus (wie bei fast allen analytischen Fragestellungen).

    Wenn Sie die gleichen Informationen auf der individuellen Ebene im gleich gut verwertbaren Format mittels Facebook Stats oder wie auch immer herausholen können, nur zu! Die Technik muß natürlich machbar sein, sollte m.E. aber immer hinter dem Ziel zurückstehen.

    Beste Grüße,
    Erik Meierhoff

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