Content-Entrepreneurship und dessen Monetarisierung
Thema
Die Masterarbeit untersucht die Monetarisierung für Micro-Social-Media Content-Entrepreneur:innen, mit besonderem Fokus auf die Gewichtung und Priorisierung ihrer Einnahmequellen. Durch die Kombination von Literaturstudien und Expert:inneninterviews identifiziert und analysiert die Arbeit die bedeutendsten Einkommenskanäle und stellt ein Modell ihrer Gewichtung im Kontext von Micro-Social-Media vor. Dabei betont die Arbeit die Rolle der Authentizität und des Publikumsengagements in der erfolgreichen Nutzung dieser Kanäle und identifiziert Bereiche, die weiterer Untersuchung bedürfen.
Relevanz
In unserer sich stetig digitalisierenden Welt, in der soziale Medien allgegenwärtig sind, hat sich das Content-Entrepreneurship als wichtige Einnahmequelle und Berufsfeld entwickelt. Mit zunehmender Nutzung von Social-Media-Plattformen durch die Öffentlichkeit entsteht ein grosser Bedarf an qualitativ hochwertigem und relevantem Content. Das Verständnis der Monetarisierung dieses Sektors ist daher nicht nur für Content-Entrepreneur:innen, sondern auch für Werbetreibende und Marketingstrateg:innen von grosser Bedeutung. Zudem trägt es dazu bei, die nachhaltige Entwicklung dieses wachsenden Marktes sicherzustellen, der entscheidend für unsere digitale Wirtschaft ist.
Ergebnisse
Die Masterarbeit ermöglicht ein umfassendes Verständnis der Monetarisierungstaktiken von Content-Entrepreneur:innen im Micro-Social-Media-Bereich. Es wurde festgestellt, dass Sponsoring die vorherrschende Einnahmequelle darstellt, wobei Content-Entrepreneur:innen auf den guten Aufbau und die Pflege von Beziehungen mit Sponsor:innen und Werbepartner:innen angewiesen sind. Darüber hinaus stellen Dienstleistungen und der Verkauf eigener Produkte den zweitwichtigsten Einkommenskanal dar, wobei die erfolgreiche Monetarisierung stark von der Authentizität der Content-Entrepreneur:innen und der Qualität der Interaktion mit der Gemeinschaft abhängt. Gefolgt werden diese beiden wichtigsten Einkommenskanäle von Affiliate-Sales und YouTube. Die erstellte Modellierung der Einkommenskanäle bietet einen umfassenden Blick auf die Struktur und Gewichtung der verschiedenen Einnahmequellen.
Implikationen für Praktiker:innen
1. Diversifikation der Einkommenskanäle und der Plattformen: Content-Entrepreneur:innen sollten eine vielfältige Mischung aus Einnahmequellen und Plattformen nutzen, um das Risiko zu minimieren, das mit einer übermässigen Abhängigkeit von einer einzelnen Plattform oder Einnahmequelle verbunden ist. Die Nutzung mehrerer Kanäle zur Generierung von Einnahmen wird empfohlen.
2. Bewahrung der Authentizität: Authentizität ist ein Schlüsselelement für den Erfolg im Content-Entrepreneurship. Trotz der Monetarisierung von Inhalten sollte die Authentizität gewahrt bleiben, da sonst das Risiko besteht, Follower:innen zu verlieren und die Sponsoring-Möglichkeiten zu reduzieren.
3. Plattformauswahl: Die Auswahl der Plattformen sollte abhängig von dem eigenen Stil, den eigenen Wünschen und den potenziellen Follower:innen sein. Dabei ist es wichtig zu beachten, dass verschiedene Plattformen unterschiedliche Arten von Inhalten unterstützen und folglich die Kreativität und das Format der geteilten Inhalte beeinflussen.
4. Reichweitenerweiterung: Die Reichweite ist entscheidend für die Monetarisierung. Content-Entrepreneur:innen sollten stetig an der Erweiterung und Pflege ihrer Reichweite arbeiten, da dies unmittelbar ihre Einkommenskanäle beeinflusst.
5. Fokus auf lukrative Einkommenskanäle: Die Einnahmequellen variieren in ihrer Rentabilität. Sponsoring, eigene Produkte, Affiliate-Sales und YouTube (Direktzahlung der Plattform) sind die lukrativsten Kanäle. Daher sollte ein Fokus auf diese gelegt werden, jedoch mit dem Ziel einer diversifizierten Einkommensstruktur, um Risiken zu streuen.
Methoden
In dieser Studie wurden acht halbstandardisierte Interviews durchgeführt, die auf der Literatur basierten und an die individuellen Bedürfnisse der Interviewpartner:innen angepasst wurden. Nach der Durchführung wurden die Interviews transkribiert und die gesammelten Daten systematisch codiert, wobei der Fokus auf der genauen Erfassung der Interviewaussagen lag. Die Daten wurden anschliessend in thematische Kategorien eingeteilt, die auf einer induktiven Kategorienbildung basierten, was eine flexible und tiefgehende Analyse der Daten ermöglichte. Schliesslich wurden die Erkenntnisse einer erfolgreichen Reliabilitätsprüfung unterzogen, um die Zuverlässigkeit und Konsistenz der Ergebnisse zu gewährleisten.