Segmentierung und Zielgruppenanalyse
Stefanie Söhnchen | 24.06.2025 10:00
<p>Die Grundlage effektiver Personalisierung ist nach wie vor eine kluge <strong>Segmentierung</strong> der Zielgruppe – doch auch hier hat ein Wandel stattgefunden. Traditionell wurden Segmente anhand statischer Merkmale wie Demografie oder Firmenzugehörigkeit definiert. Heute hingegen setzen Marketer verstärkt auf <strong>dynamische Segmente</strong>, die sich <strong>in Echtzeit</strong> verändern lassen. Moderne Systeme ermöglichen es, dass Kontakte je nach Verhalten, Präferenzen und Interaktionen automatisch Segmenten zugewiesen oder entzogen werden.</p>
<p>Neben solchen verhaltensbasierten Segmenten gewinnen <strong>psychografische Kriterien</strong> an Bedeutung: Einstellungen, Werte oder Persönlichkeitsmerkmale der Kunden. Früher manuell via Umfragen erhoben, können diese heute aus digitalen Spuren erschlossen werden. KI hilft dabei, etwa anhand von Vorlieben oder Klickmustern zu erkennen, welche Motivationen einen Nutzer antreiben. Das Ziel ist eine ganzheitliche <strong>Zielgruppenanalyse</strong>, die neben „harten“ Fakten auch <strong>Weichmerkmale</strong> einbezieht.</p>
<p>Eine effektive Segmentierung ist ohne <strong>Daten</strong> allerdings nicht möglich. Besonders <strong>First-Party-Daten</strong> sind hierbei Gold wert, da sie einzigartige Einblicke bieten, die kein Wettbewerber hat. Mit ihren Hilfe lassen sich präzise Segmente erstellen und kontinuierlich verfeinern. Hat man die Segmente sauber definiert, können im nächsten Schritt <strong>Inhalte und Erlebnisse</strong> passgenau für diese Gruppen entwickelt werden, was die Wahrscheinlichkeit von Engagement und Konversion erheblich steigert. Der Trend geht also zur <strong>Mikro-Segmentierung</strong> bis hin zum Individuum – eine Notwendigkeit, um in gesättigten Märkten relevant zu bleiben.</p>
<p>Neben solchen verhaltensbasierten Segmenten gewinnen <strong>psychografische Kriterien</strong> an Bedeutung: Einstellungen, Werte oder Persönlichkeitsmerkmale der Kunden. Früher manuell via Umfragen erhoben, können diese heute aus digitalen Spuren erschlossen werden. KI hilft dabei, etwa anhand von Vorlieben oder Klickmustern zu erkennen, welche Motivationen einen Nutzer antreiben. Das Ziel ist eine ganzheitliche <strong>Zielgruppenanalyse</strong>, die neben „harten“ Fakten auch <strong>Weichmerkmale</strong> einbezieht.</p>
<p>Eine effektive Segmentierung ist ohne <strong>Daten</strong> allerdings nicht möglich. Besonders <strong>First-Party-Daten</strong> sind hierbei Gold wert, da sie einzigartige Einblicke bieten, die kein Wettbewerber hat. Mit ihren Hilfe lassen sich präzise Segmente erstellen und kontinuierlich verfeinern. Hat man die Segmente sauber definiert, können im nächsten Schritt <strong>Inhalte und Erlebnisse</strong> passgenau für diese Gruppen entwickelt werden, was die Wahrscheinlichkeit von Engagement und Konversion erheblich steigert. Der Trend geht also zur <strong>Mikro-Segmentierung</strong> bis hin zum Individuum – eine Notwendigkeit, um in gesättigten Märkten relevant zu bleiben.</p>