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Wahlkreis-Analytics-Dashboard — die fünf KPIs für Mandatsträger 2026

Ein effizientes Wahlkreis-Analytics-Dashboard zeigt fünf Kern-KPIs auf einer Seite: wöchentliche Cut-Anzahl, durchschnittliche Reach-Rate, Engagement-Rate-Trend, Sentiment-Score, Bestands-Follower-Wachstum. Diese fünf Daten-Punkte reichen für die wöchentliche Pipeline-Steuerung. Mehr Daten sind 2026 typisch Daten-Overload, nicht Erkenntnis-Gewinn.

Ein effizientes Wahlkreis-Analytics-Dashboard zeigt fünf Kern-KPIs auf einer Seite: wöchentliche Cut-Anzahl, durchschnittliche Reach-Rate, Engagement-Rate-Trend, Sentiment-Score, Bestands-Follower-Wachstum. Diese fünf Daten-Punkte reichen für die wöchentliche Pipeline-Steuerung. Mehr Daten sind 2026 typisch Daten-Overload, nicht Erkenntnis-Gewinn.

Die fünf Kern-KPIs

KPI eins: wöchentliche Cut-Anzahl. Wie viele Cuts wurden pro Plattform publiziert? Konsistenz-Indikator.

KPI zwei: durchschnittliche Reach-Rate. Reach pro Cut, im Vergleich zur Vor-Periode.

KPI drei: Engagement-Rate-Trend. Engagement-Rate über 4 Wochen, mit Trend-Linie.

KPI vier: Sentiment-Score. Aggregat aus Sentiment-Tool, mit Spike-Markierung bei kritischen Bewegungen.

KPI fünf: Bestands-Follower-Wachstum. Wöchentlicher Netto-Zuwachs, mit Source-Klassifikation (organisch vs. Cross-Promotion).

Tool-Optionen

Notion-Dashboard: mit manueller Datenaktualisierung. Aufwand: 30 Min pro Woche. — Looker Studio: kostenfrei, Plattform-API-Integration möglich. Aufwand: höher initial, dann automatisiert. — Mid-Range-Analytics-Tool (Metricool, Sprout): integriertes Dashboard mit Cross-Plattform-Aggregation.

Operative Routine

Wöchentlich 30-60 Minuten Dashboard-Sichtung. Pro KPI: Trend identifizieren, Pipeline-Anpassungen ableiten (siehe T2-C09-07).

Wo das hingehört

Tiefe-1 Wahlkreis-Analytics: T1-C16. Insights vs. eigene Datenanalyse: T2-C16-01. Performance-Loop: T2-C09-07.

Codex AI-Automation Sektion 4.

Quellen

  1. Google Looker Studio, Documentation, Permalink, Abruf 18.05.2026.