KI-basierte Zielgruppenanalysen für Ihr digitales Business
Die wenigsten Agenturen und Unternehmen besitzen die richtigen Prozesse, Ressourcen und Technologien für explorative, datengetriebene Zielgruppenanalysen. Wir ändern das.
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Wie sind Zielgruppen definiert und
warum sollten Sie Ihre Zielgruppen kennen?
Eine Zielgruppe ist eine Gruppe von Nutzern, die ein Unternehmen mit seiner Webpräsenz erreichen möchte, um sie zu informieren oder Produkte an diese Adressaten zu verkaufen. Zielgruppen sind losgelöst von Kundensegmentierungen und in der Anzahl der Mitglieder unbegrenzt. Die Definition von Zielgruppen unterstützt Unternehmen bei der Ausrichtung ihrer Geschäftsprozesse. Sie ist z.B. die Antwort auf folgende Frage: Wer ist der richtige Adressat für diese E-Mail oder jene Information?
Es ist wichtig, dass das Informationsinteresse innerhalb der angepeilten Zielgruppe so homogen wie möglich ist. Kontextsensitive Big Data Analytics-Prozesse ermöglichen die Definition von homogenen Zielgruppen in Echtzeit; für Online-Shops oder innerhalb eines Unternehmens.
Gründe für eine Zielgruppenanalyse
Die Zielgruppenanalyse aggregiert Informationen über das Verhalten der Zielgruppe und ermöglicht die Identifikation spezifischer Segmente, Kauf- und Informationsinteressen. So lernen Sie viele potenzielle Kunden besser kennen. Nur wer alle potenziellen Kundensegmente kennt, weiß, welche Kommunikationsstrategie er wählen muss, um seine Ziele zu erreichen.
Mit Hilfe explorativer Datenanalysen werden alle relevanten Faktoren von Content und Empfänger berücksichtigt. Im E-Commerce ermöglicht die Kopplung von Big Data Analytics und Predictive Marketing die Aussteuerung maximal relevanter Angebote mit möglichst geringen Streuverlusten.
Zielgruppenanalysen funktionieren jedoch nicht nur in der kundennahen Kommunikation, sondern auch innerhalb eines Unternehmens. Maschinelles Lernen kann z.B. den Fit zwischen eingehender E-Mail und Empfänger automatisch optimieren und damit die Informationsflut gezielt distribuieren und einem Information Overload proaktiv begegnen.
Weitere Vorteile auf einen Klick: höhere Click-Through-Rates im Warenkorb, bessere Platzierung relevanter Inhalte und genauere Vorhersagen für komplett unbekannte Nutzer.
Typische Fragen einer Zielgruppendefinition
nach klassischen Merkmalen
Um Informationen über die anvisierte Zielgruppen zu erhalten, können Sie Statistiken über klassische Merkmale erheben. Dies umfasst in der Regel demografische Eigenschaften, sozioökonomische Besonderheiten, psychografische Merkmale und Aussagen zum Kaufverhalten.
Unter demografischen Merkmalen werden Alter, Geschlecht, Beziehungsstatus und Ortsdaten zusammengefasst. Es wird typischerweise gefragt: Wie verhalten sich Männer und Frauen auf der Website? oder Wie alt sind die Nutzer?
Zum sozioökonomischen Bereich gehören Eigenschaften wie Bildungsstand, Beschäftigung und Einkommen.
Fragen, die eher interessenbezogen sind, lauten: Woran sind die Besucher interessiert? oder Welche Themen stehen im Vordergrund? Motivation, Meinungen, Wünsche, Lebensstil und Werte sind die meistverwendeten psychografischen Merkmale.
Beim Kaufverhalten geht es um Preissensibilität oder auch die Zufriedenheit mit bestimmten Produktkategorien. Im Online-Business hat es sich bewährt, die wichtigsten Nutzereigenschaften mittels Big Data Analytics zu identifizieren. Mit anderen Worten: Was ist das kontextrelevante Besucherverhalten? und Was sind relevante Metadaten zur User Journey?
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Welche Rolle spielt die Zielgruppendefinition
im Marketing?
Eine klare Zielgruppendefinition hilft dabei, die zukünftigen Kunden mit möglichst geringen Streuverlusten anzusprechen, indem sie den Einfluss unterschiedlicher Kommunikationskanäle identifiziert.
Die Kopplung von Zielgruppenanalyse, Künstlicher Intelligenz (KI) und digitaler Wertschöpfung erlaubt die Ausrichtung von Marketing- und Sales-Aktivitäten komplett neu zu denken. Der KI-Werkzeugkasten ermöglicht die Unterteilung von Nutzern einer Webseite oder jedes anderen Online-Angebots in heterogene Gruppen von Personen, die sich in spezifischer Weise ähneln. Mit Predictive Analytics kann für jeden neuen Nutzer vorhergesagt werden, zu welchem bestehenden Cluster (resp. Gruppe) dieser Nutzer gehört. Dies führt zu einer maximal effektiven Segmentierung der eigenen Zielgruppenansprache.
Zielgruppenanalyse und Zielgruppenansprache
im digitalen Zeitalter
Kunden kaufen am liebsten bei Marken, die sie kennen und denen sie vertrauen. Vertrauen genießen jene Marken, die für Nutzer (subjektiv) relevante Informationen bereithalten und sich damit als verlässliche (resp. glaubhafte) Informationsquelle etablieren. Mit einer Zielgruppenanalyse lernen Unternehmen das spezifische Informationsinteresse unterschiedlicher Nutzersegmente kennen. Wenn es gelingt, die (potenziellen) Kunden durch die richtige Ansprache regelmäßig für Ihre Marke, die Produkte und Dienstleistungen zu interessieren, ist die Zielgruppenansprache effektiv.
Gerade dieses Interessieren ist im digitalen Zeitalter zu einer echten Herausforderung avanciert. Die Diversifizierung relevanter Kanäle und die hohe Anbieterkonkurrenz führt zu einer zunehmend schwindenden Kundenloyalität.
Warum müssen Marketer
Nutzer, Kunden und Zielgruppen differenzieren?
Nutzer sind Personen, die ein Informationsangebot nutzen. Sie rufen eine Webseite auf, informieren sich über Angebote und hinterlassen u.U. auch einen Eintrag in Ihren Newsletter. Kunden geben Services in Auftrag und kaufen Produkte. D.h. sie treffen eine Kaufentscheidung, bezahlen das erworbene Produkt und werden damit Teil Ihres CRM-Systems.
Eine Zielgruppenanalyse ist mehr als Customer Analytics
Neben der Kundenanalyse, mit ihrem Ziel der Identifizierung wertvoller Kunden, hilft die Nutzeranalyse dabei gleichzeitig Neukunden zu gewinnen und Bestandskunden zu halten. Die notwendigen, grundlegenden Fragen sind bspw.: Wer ist der Nutzer? Was will er? Wie spreche ich ihn an? Die Zielgruppenanalyse eignet sich dafür deutlich besser als eine Kundenanalyse.
Eine Zielgruppe kann sowohl Nutzer wie auch Kunden umfassen. Eine Nutzer- bzw. Kundensegmentierung führt zu einer Zielgruppendefinition. Infolgedessen sind Unternehmer besser in der Lage Produkte und Dienstleistungen auf spezifische Informationsinteressen zuzuschneiden.
Die Loslösung vom Kunden- bzw. Nutzerfokus und Hinwendung zur datengetriebenen Zielgruppendefinition macht Marketingstrategien effektiver und die Generierung neuer Umsätze effizienter.
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Zielgruppenanalyse und Persona
Im Prinzip sind Zielgruppen lediglich abstrakte Gruppen von Personen. Personas fungieren als Vertreter einer Zielgruppe. Sie stehen also prototypisch für eine Gruppe von Nutzern, mit fest umrissen Eigenschaften und einem idealtypischen Nutzungsverhalten. Das heißt, mit Hilfe von Zielgruppenklassifikationen in Form von Personas ist es möglich, ein besseres Verständnis für einzelne Nutzergruppen zu entwickeln.
Buyer Persona, reale Persona und realistische Persona –
was ist der Unterschied?
Bei Personas gibt es verschiedene Arten: Buyer Persona, reale Persona und realistische Persona. Als Buyer Persona bezeichnet man eine fiktive, verallgemeinerte Darstellung des idealen Kunden. Reale Persona basiert auf realen qualitativen und quantitativen Daten aus Markt- und Anwenderforschung. Damit sollen sie die Zielgruppe möglichst exakt abbilden und exakt beschreiben.
Bei einer realistischen Persona stammen die Informationen zur Erstellung des fiktiven Nutzerprofils nicht direkt von einem Nutzersegment selbst, sondern werden anhand des im Unternehmen vorhandenen Anwenderwissens definiert. Infolgedessen spiegeln die kurzen Beschreibungen die subjektive Wahrnehmung einzelner Mitarbeiter wider.
Herausforderungen klassischer Personas
Aber bei näherer Betrachtung sind diese Formen der Zielgruppendefinition mit mind. zwei Problemen behaftet. Vor allem angesichts der ständig ansteigenden Dynamik der relevanten Informationen, z.B. im E-Commerce, erscheint das klassische Sammeln und Ausdefinieren einzelner Nutzersegmente oft unvereinbar mit der digitalen Realität moderner Unternehmen.
Die Bedürfnisse und Wünsche meiner Zielgruppe und damit deren Erwartungen sollen sich in klassischen Personas manifestieren. Gleichzeitig unterliegen diese Erwartungshaltungen einem beständigen Wandel. Das heißt, dass Zielgruppendefinitionen fortwährend angepasst werden sollten. In einem solchen Fall würde die Zielgruppendefinition einer Nutzersegmentierung gleichen. Das ist eine Herausforderung für schlanke und effiziente Unternehmensabläufe, denn infolge der großen Datenmengen ist die manuelle und beständige Revision sehr aufwändig.
Mit Big Data Analytics können die notwendigen Informationen unmittelbarer und Echtzeit verarbeitet werden. Die Fähigkeit, große Datenmengen in Millisekunden zu erfassen und zu verwerten, schafft einen klaren Wettbewerbsvorteil.
Wie unterscheiden sich klassische Persona und Fluide Persona?
Klassische Personas geben Marktforschung, Umfragen, Verkaufszahlen und CRM-Informationen ein Gesicht. Auf diese Weise orientieren sich die Unternehmen in ihrer täglichen Arbeit an ihren eigenen Bedürfnissen und agieren vor allem subjektiv. Die Definition der eigenen Zielgruppen über Buyer Persona, reale Persona oder realistische Persona stellt in erster Linie die bestehenden Kunden dar.
Die Anforderung an Marketer ist aber eine Andere: sie müssen in der Lage sein, fluides Verhalten und sich ständig weiterentwickelnde Interessen aller potentiellen Käufer zu sehen und die wichtigsten Stellschrauben in der Datenflut zu identifizieren. Schwankungen und Saisonalitäten der Zielgruppendaten können nur mit Hilfe eines kontinuierlichen Monitorings und Datenauswertungen erfasst werden.
Die Fluide Persona löst eben jene Probleme einer klassischen Persona. Fluide Personas sind dynamische, in Echtzeit generierte Zielgruppensegmente auf Basis großer Datenmengen. Damit holen wir den theoretischen Gegenstand Persona wieder ein Stück in die Lebenswirklichkeit zurück und schaffen einen permanenten Realitätsabgleich. Denn Fluide Personas betrachten die Interessen aller Nutzer gleichzeitig. Diese zielgerichtete, explorative Datenanalyse generiert viele neue Insights und entdeckt bisher unbekannte Nutzersegmente. Dabei steht das Konzept der Fluiden Persona nicht konträr zur „klassischen“ Persona, es ist vielmehr ein komplementärer Ansatz, der die Auflösungskraft besitzt, um zeitliche begrenzte Trends und Cluster-Verschiebungen in meiner Zielgruppe auf einer granulareren Auflösung wahrzunehmen. Während klassische Personas aus einer strategischen Top-down Betrachtung durchaus Bestand behalten sollten, dient der Ansatz der Fluide Personas zur realitätsnahen Verifizierung bzw. Justierung der abstrakten Annahmen. Die Bottom-up Betrachtung meiner Nutzer aus einer Micro-Perspektive mit fluiden Personas deckt zielgerichtet vielerlei Dynamik, Trends und Eigenschaften auf, die aus der reinen Top-down Perspektive nicht erkenntlich wären.
Predictive Marketing mit Bottom-Up-Perspektive
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Mit den Fluiden Personas die eigene Zielgruppe finden
Fluide Personas basieren nicht auf subjektiven Interpretationen wie klassische Personas, sondern rein objektiv auf großen Datenmengen. Sie helfen dabei, dynamisches Verhalten und die sich ständig verändernden Eigenschaften der Nutzer im Blick zu behalten. Als Data Analytics-Lösung ermöglichen sie Predictive Marketing, d.h. Produktempfehlungen und Kampagnen über mehrere Kanäle und unterschiedliche Zeiträume hinweg mit größtmöglicher Relevanz auszuspielen.
Fluide Persona als Grundlage für Zielgruppen-Segmentierung
Fluide Personas basieren auf Verhaltensdaten von allen Websitenutzern. Sie erfassen auch bisher unbekannte Nutzer – z.B. nicht-Käufer und machen diese für effektivere Kommunikationsmaßnahmen zugänglich. Mit zielgerichteten Fluiden Persona-Analysen innerhalb des Sales Funnel definieren Sie Zielgruppensegmente, welche dynamisch auf Ihre operativen und strategischen Ziele ausgelegt sind.
Mit welchen Methoden werden Zielgruppenanalysen erstellt?
Das Zentrum jeder Marketingkampagne ist ein Nutzer, der täglich hunderte Informationsangebote erhält. Um Ihre Kampagne maximal relevant zuschneiden zu können, sollten Sie Ihre Zielgruppe sehr detailliert analysieren. Durch explorative, datengetriebene Zielgruppenanalysen lassen sich Kampagnen sehr genau planen und auf die Bedürfnisse individueller Nutzererfahrungen abstimmen.
Zielgruppenanalyse und Data Mining
Data Mining gewinnt im Marketing zunehmend an Bedeutung. Anhand der Interpretation von Nutzerprofilen (Merkmale wie Alter, Geschlecht, Adresse, Beruf, Lebensstil, Zahl und Art der erworbenen Produkte und Dienstleistungen usw.) lassen sich wirksame Werbestrategien entwickeln und Marktsegmente bzw. Zielgruppen bestimmen.
Wie funktionieren Fluide Personas?
Anhand des anonymen Nutzerverhaltens und der Produkt-Interessen generieren wir fluide Nutzergruppen …
