Wie sieht meine Zielgruppe eigentlich aus?
Was sind ihre Bedürfnisse?
Wo spreche ich sie am besten an – und wie?
Diese Fragen begegnen mir in Gesprächen mit Marketing- und Mediaverantwortlichen immer wieder. Genau darum geht es in diesem Artikel: einen praktischen Einblick geben, wie Zielgruppenarbeit mit AIlon funktioniert – vom Modellieren der Zielgruppe bis zur Aktivierung im Marketing.
Klassische Zielgruppenarbeit beginnt häufig mit strukturellen Merkmalen: Alter, Geschlecht, Wohnort oder Einkommen.
Diese Informationen sind wichtig – aber sie erklären nur einen Teil der Realität.
Sie sagen wenig darüber aus,
Genau hier wird Zielgruppenarbeit spannend. Denn relevante Marketingentscheidungen entstehen dort, wo Lebensrealitäten und Mediennutzung sichtbar werden.
Zum Beispiel:
AIlon wurde genau für diese Fragestellungen entwickelt: Zielgruppen modellieren, tiefgehend analysieren und die Erkenntnisse anschließend direkt für Marketing und Media nutzbar machen.
Der Ursprung von AIlon liegt in der Forschung. Die zentrale Frage damals war:
Lassen sich psychografische Eigenschaften von Menschen aus anonymisierten digitalen Verhaltensdaten berechnen?
Die Antwort: ja – und oft deutlich präziser als mit klassischen Methoden.
Wenn sich also Persönlichkeitsmerkmale datenbasiert modellieren lassen, liegt der nächste Schritt nahe: auch
algorithmisch abzuleiten.
Genau daraus ist AIlon entstanden.
Heute verbindet die Plattform unterschiedliche Datenperspektiven, um Zielgruppen möglichst realitätsnah abzubilden.
Das How It Works
Der Kern von AIlon liegt in der Verbindung zweier Datenwelten:
1. Was Menschen sagen
klassische Marktforschung und Umfragedaten
2. Was Menschen tatsächlich tun
digitale Nutzungsmuster und Verhaltensdaten
Beide Perspektiven sind wichtig. Menschen sagen in Befragungen nicht immer genau das, was sie im Alltag tatsächlich tun (Intention-Behaviour Gap).
Erst die Kombination beider Ebenen ermöglicht ein vollständigeres Bild der Zielgruppe.
Das Ergebnis sind Zielgruppenmodelle, die nicht nur demografische Strukturen oder Selbstauskünfte zeigen, sondern reale Konsum- und Medienrealitäten.
Grundsätzlich gibt es zwei Wege, mit AIlon zu arbeiten.
Hier arbeiten Nutzer direkt im Dashboard und modellieren ihre Zielgruppen selbst.
Typische Anwendungsfälle sind:
Für komplexere Fragestellungen arbeiten wir gemeinsam mit Kunden an der Analyse. Zum Beispiel bei:
Die Plattform und Datenbasis sind identisch – der Unterschied liegt nur darin, ob man selbst arbeitet oder gemeinsam mit unserem Data- und Strategy-Team.
Eine der häufigsten Fragen ist überraschend simpel:
Wie entsteht eigentlich eine Zielgruppe im System?
Die Antwort: Es gibt mehrere Einstiegspunkte – und keiner davon ist zwingend „richtiger“ als der andere.
Entscheidend ist immer die Ausgangsfrage.
Der einfachste Einstieg ist eine Beschreibung in natürlicher Sprache.
Zum Beispiel:
Anne ist weiblich, Anfang 30, akademisch ausgebildet.
Beruflicher Erfolg ist ihr wichtig.
Im Urlaub sucht sie Ruhe und Entspannung und legt Wert auf gesunde Ernährung.
Der sogenannte Audience Recommender übersetzt diese Beschreibung automatisch in ein Zielgruppenmodell.
Dabei werden passende Merkmale aus dem AIlon-Merkmalskatalog ausgewählt und zu einer Zielgruppendefinition kombiniert.
Diese Definition kann anschließend angepasst und verfeinert werden.
Alternativ kann man eine Zielgruppe auch direkt über Merkmale definieren.
Dazu gehören zum Beispiel:
Die Merkmale werden anschließend über eine klassische UND-/ODER-Logik miteinander verknüpft.
So entsteht eine nachvollziehbare, präzise Zielgruppendefinition.
Bei komplexeren Projekten können zusätzlich Unternehmensdaten integriert werden.
Zum Beispiel:
Diese Daten werden im AIlon-Datenraum mit allen anderen Merkmalen verknüpft und können anschließend wie jede andere Zielgruppe analysiert werden.
Der entscheidende Punkt dabei:
Zielgruppen entstehen nicht mehr nur aus Annahmen oder Briefings, sondern aus klar definierten, überprüfbaren Kriterien.
Nachdem eine Zielgruppe modelliert wurde, beginnt die eigentliche Analyse.
Im Dashboard wird die Zielgruppe aus verschiedenen Perspektiven betrachtet.
Der erste Blick liefert grundlegende Informationen:
Hier geht es um die strukturelle Zusammensetzung der Zielgruppe:
Besonders spannend ist die geografische Perspektive. Über Mikrodaten lässt sich sehen, wo sich eine Zielgruppe räumlich konzentriert und wo sie überdurchschnittlich stark vertreten ist.
Dieser Bereich zeigt, wie eine Zielgruppe denkt und handelt.
Hier finden sich unter anderem:
Zusätzlich kann jede Zielgruppe direkt mit den Digitalen Sinus-Milieus® verschnitten werden.
Hier wird es besonders relevant für Marketing und Media.
Analysiert werden zum Beispiel:
Damit wird sichtbar, wo eine Zielgruppe tatsächlich erreichbar ist.
Im letzten Schritt geht es um die Aktivierung.
Hier berechnet AIlon mögliche Targetings für unterschiedliche Medienkanäle und zeigt Reichweiten sowie Effizienzpotenziale.
Diese Zielgruppen können anschließend direkt exportiert und in Kampagnen genutzt werden.
Neben dem Dashboard gibt es inzwischen auch den AIlon Audience Explorer.
Statt sich durch verschiedene Analysebereiche zu klicken, kann man hier Fragen direkt stellen – zum Beispiel:
Der Explorer greift dabei ausschließlich auf den validierten AIlon-Datenraum zu und bereitet die Ergebnisse strukturiert auf.
Für viele Fragestellungen ist das der schnellste Weg zu einem ersten Insight.
In manchen Projekten geht es weniger um eine einzelne Zielgruppe, sondern um größere strategische Fragen.
Zum Beispiel:
Für solche Fragestellungen nutzen wir zusätzliche Analyseverfahren.
Hier wird eine heterogene Zielgruppe algorithmisch in homogene Subsegmente aufgeteilt.
Das Ziel ist es, unterschiedliche Bedürfnisse und Entscheidungslogiken innerhalb eines Marktes sichtbar zu machen.
Diese Segmente können anschließend individuell analysiert und angesprochen werden.
Auf Basis der Segmentierung lässt sich analysieren, wie Marken innerhalb eines Marktes positioniert sind.
Dabei wird sichtbar:
Die Potenzialanalyse betrachtet Märkte aus einer anderen Perspektive.
Hier geht es darum zu verstehen,
Gerade die wechselbereiten Gruppen sind oft besonders interessant für Marketingstrategien.
Ein besonders spannender Anwendungsfall entsteht, wenn Brand-Tracking-Studien in AIlon integriert werden.
Statt nur Durchschnittswerte zu betrachten, lassen sich konkrete Zielgruppen entlang des Funnels identifizieren.
Ein Beispiel:
Zwischen den Funnel-Stufen Bekanntheit und Consideration verliert eine Marke einen relevanten Teil potenzieller Käufer.
Diese Gruppe wird zur eigenen Zielgruppe – etwa:
„Conversion Loss Awareness → Consideration“
Diese Menschen lassen sich anschließend detailliert analysieren:
Und vor allem: Wie kann man sie gezielt aktivieren?
In der praktischen Anwendung zeigt sich der Effekt von AIlon vor allem in drei Bereichen:
Beispiele aus Projekten zeigen unter anderem:
Dieser Artikel hat gezeigt,
Wenn du tiefer in die Analyse einsteigen möchtest: Mein Kollege Niclas zeigt in seinem Blog an einer konkreten Zielgruppe, was man Schritt für Schritt aus den Daten tatsächlich ableiten kann.
Denn genau dort wird es wirklich interessant:
wenn aus Daten konkrete Ideen für Strategie, Kreation und Media entstehen.