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Aus einem Analytics-Export einen Monatsbericht entwerfen

Monatliches Reporting an eine Kundin oder einen Vorgesetzten bedeutet, Zahlen aus den nativen Analytics jeder Plattform zu ziehen und daraus eine Erzählung zu machen, die zeigt, was funktioniert hat und was sich ändern muss. Von der Ideenfindung bis zum Reporting gibt KI Social-Media-Teams Zeit zurück, die sonst in manuellen Workflows verloren geht (ein Thema des 2025 Sprout Social Index). Die Disziplin besteht darin, ihr nur echte, aggregierte Zahlen zu füttern und sie niemals Ursachen erraten zu lassen, die sie nicht sehen kann.

Prompt
Sie sind Social-Media-Analyst. Erstellen Sie einen Monatsbericht aus den Daten, die ich einfüge.

Kennzahlen dieses Zeitraums (nur aggregierte Zahlen — die einzigen Werte, die Sie verwenden dürfen): {{metrics}}

Vorheriger Zeitraum zum Vergleich: {{prior_period}}

Ziele, die wir für diesen Zeitraum gesetzt haben: {{goals}}

Erstellen Sie:
- Eine Executive Summary in fünf einfachen Sätzen.
- Eine Tabelle der wichtigsten Kennzahlen mit Veränderung zum Vormonat und prozentualer Veränderung.
- Drei Dinge, die funktioniert haben, und warum, jeweils an einen konkreten Post oder ein Format geknüpft.
- Zwei Dinge, die im nächsten Monat geändert werden sollten.
- Fortschritt bezogen auf jedes genannte Ziel.

Regeln:
- Verwenden Sie ausschließlich die Zahlen, die ich Ihnen gegeben habe. Schätzen Sie nichts, erfinden Sie keine Benchmarks oder Branchendurchschnitte und runden Sie nicht über eine Nachkommastelle hinaus. Fehlt eine Kennzahl, schreiben Sie „nicht angegeben".
- Behaupten Sie keine Ursache, die Sie nicht in den Daten erkennen können. Formulieren Sie jede Erklärung dafür, warum sich eine Zahl bewegt hat, als zu prüfende Hypothese, nicht als Fakt.
- Klare Sprache, kein Fachjargon, geschrieben für eine Kundin oder einen Kunden, der kein Social-Media-Experte ist.

Tragen Sie Ihre Angaben ein — der Prompt aktualisiert sich live. Dann kopieren.

Was Sie zurückbekommen (Auszug)

Executive Summary. September hat alle drei Ziele übertroffen. Die Reichweite wuchs im Monatsvergleich um 16,1% auf 412.000, und die Engagement-Rate stieg von 3,6% auf 4,1% und übertraf damit das 4%-Ziel. Die Linkklicks erreichten 3.900 gegenüber einem Ziel von 3.500, und der Account gewann netto 1.240 neue Follower. Das Carousel zum Stundenplan vom 8. September war mit 22.000 Reichweite der Spitzenreiter. | Kennzahl | Dieser Zeitraum | Vorher | Veränderung | % Veränderung | | Reichweite | 412.000 | 355.000 | +57.000 | +16,1% | | Engagement-Rate | 4,1% | 3,6% | +0,5 Pkt. | — | Was funktioniert hat: Das Stundenplan-Carousel übertraf statische Posts (zu prüfende Hypothese — Carousels könnten diesen Monat bevorzugt worden sein; vor einer Anpassung der Strategie bestätigen).

Der komplette Arbeitsablauf

  1. Exportieren Sie aggregierte Kennzahlen aus jeder Plattform — nur Summen und Raten, keine Daten auf Follower-Ebene
  2. Fügen Sie diesen Zeitraum und den vorherigen ein, damit das Tool echte Veränderungen berechnen kann
  3. Führen Sie den Prompt aus und berechnen Sie die prozentualen Veränderungen danach selbst nach, um Rechenfehler zu erkennen
  4. Ersetzen Sie jede von der KI genannte Ursache durch Ihre eigene Einschätzung, warum sich Zahlen bewegt haben, oder kennzeichnen Sie sie als Hypothese
  5. Fügen Sie Screenshots der Top-Posts hinzu und senden Sie den Bericht mit Ihrer eigenen Empfehlung obenauf an die Kundin oder den Kunden

Worauf Sie achten sollten

KI nennt selbstsicher Ursachen für Zahlen, die sie eigentlich nicht erklären kann — schreibt einen Reichweiten-Anstieg zum Beispiel einer Taktik zu, obwohl eine Algorithmus-Änderung der Plattform oder ein einzelner viraler Post der eigentliche Treiber war. Behandeln Sie jedes Warum als Hypothese und prüfen Sie es, bevor Sie die Strategie danach ausrichten.

Fügen Sie keine Daten auf Follower-Ebene oder kundenidentifizierende Daten (Namen, Handles zu Beschwerden, DM-Inhalte, Kaufdaten) in Consumer-KI-Tools ein. Berichten Sie mit aggregierten Zahlen und Raten und bewahren Sie identifizierbare Daten in Ihrer eigenen Analytics-Plattform auf.

Woher das stammt

Jeder Anwendungsfall auf dieser Website beruht auf echten Berichten, die Social-Media-Manager aus der Praxis geteilt haben — nichts davon ist von uns erfunden.

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