Wie viele Menschen entsprechen meiner Persona wirklich? | Use Case zu AIlon in Claude & Co.
Wie viele Menschen entsprechen deiner Persona wirklich? Mit AIlon in ChatGPT, Claude, MCP & Co. lassen sich Personas quantifizieren, validieren und...
Wir planen den fiktiven Launch einer neuen Limonadenmarke in Deutschland. Die Marke soll natürlich, modern und hochwertig wirken. Für die Marketingstrategie wollen wir verstehen, wer in Deutschland überhaupt gerne Limonade trinkt. Anschließend wollen wir wissen, welche unterschiedlichen Lebenswelten sich innerhalb dieser großen Kategorie finden lassen und wie diese Menschen unterschiedlich angesprochen werden können.
Genau dafür nutzen wir das AIlon-Plugin direkt in ChatGPT.
Der interessante Punkt an diesem Case: Wir starten ohne fertige Personas oder vorab definierte Segmente. Ausgangspunkt ist ein offenes Marketingbriefing.
Unser erster Prompt sieht zum Beispiel so aus:
Wir planen den fiktiven Launch einer neuen Limonadenmarke in Deutschland. Die Marke soll natürlich, modern und hochwertig wirken. Ich möchte zunächst verstehen, wer in Deutschland gerne Limonade trinkt. Anschließend möchte ich innerhalb dieser großen Kategorie drei klar differenzierte Zielgruppen entwickeln, die sich hinsichtlich Lebensstil, Motiven, Konsumverhalten und Mediennutzung unterscheiden. Nutze dafür AIlon.
ChatGPT greift über das AIlon-Plugin direkt auf die vorhandenen Zielgruppenmerkmale in der AIlon-Datenbank zu. Dabei wird zuerst geprüft, welche Merkmale rund um Limonade überhaupt in AIlon verfügbar sind. Für unsere Basiszielgruppe wird anschließend das Merkmal „Limonade“ verwendet. Die Zielgruppe wird direkt angelegt und berechnet:
Das Ergebnis: Rund 19,8 Millionen Menschen in Deutschland gehören zur breiten Limonaden Zielgruppe. Das entspricht etwa 29 Prozent der Bevölkerung. Damit haben wir eine gute Ausgangsbasis. Die Zielgruppe ist groß genug, um innerhalb dieser Kategorie nach unterschiedlichen Lebenswelten zu suchen.
Für unsere Marketingstrategie hilft uns die reine Größe allerdings nur begrenzt. Die spannendere Frage lautet: Welche unterschiedlichen Menschen stecken eigentlich innerhalb dieser fast 20 Millionen Personen?
Dafür analysieren wir die breite Zielgruppe zunächst auf unterschiedlichen Ebenen.
Unser nächster Prompt lautet beispielsweise:
Analysiere jetzt die Basiszielgruppe. Ich möchte verstehen, welche unterschiedlichen Lebenswelten innerhalb dieser großen Zielgruppe relevant sein könnten. Untersuche dafür insbesondere Soziodemografie, Werte und Persönlichkeit, Lebensmittel und Ernährung, Kaufverhalten, Freizeit und Kultur sowie Technik und digitale Offenheit. Fasse anschließend die wichtigsten Differenzierungsthemen zusammen.
AIlon zieht die entsprechenden Daten und wir können die breite Zielgruppe direkt mit der Bevölkerung vergleichen.
Demografisch ist die Zielgruppe relativ breit aufgestellt. Es gibt einen leichten Schwerpunkt bei jüngeren Erwachsenen. Die Altersgruppen zwischen 20 und 34 Jahren sind etwas stärker vertreten. Das durchschnittliche Haushaltsnettoeinkommen liegt bei rund 3.200 Euro.
Deutlich interessanter werden die Unterschiede bei Lebensstil und Konsum:
Rund 61 Prozent sagen, dass ihnen gutes Essen und Trinken wichtig ist. Kochen spielt für rund 72 Prozent eine Rolle. Restaurantbesuche und Food Delivery sind leicht überdurchschnittlich.
Auch Work Life Balance, Design, Selbstverwirklichung, Spaß und Freude zeigen leicht erhöhte Werte:
Gleichzeitig finden wir innerhalb der Zielgruppe unterschiedliche Kaufmotive. Qualität und Nachhaltigkeit spielen für einen Teil der Menschen eine Rolle. Andere achten stärker auf Preis und Preis Leistung. Wieder andere sind stärker online und digital orientiert:
Genau hier entsteht die Grundlage für eine Segmentierung.
Wir bitten ChatGPT anschließend, aus diesen Mustern unterschiedliche Lebenswelten abzuleiten. Unser Prompt lautet:
Entwickle aus den analysierten Unterschieden drei möglichst klar unterscheidbare Segmenthypothesen. Die Segmente sollen sich in ihren Motiven und Lebenswelten unterscheiden. Alle drei Gruppen sollen weiterhin Teil der Limonaden Basiszielgruppe sein.
Aus den Daten entstehen drei erste Richtungen:
Das sind zunächst Hypothesen. Jetzt wollen wir daraus echte Zielgruppen machen.
Dafür suchen wir für jede Segmentidee passende Merkmale in AIlon. Wichtig ist dabei, dass ausschließlich tatsächlich vorhandene Merkmale verwendet werden. Unser Prompt lautet beispielsweise:
Erstelle daraus jetzt drei Zielgruppen in AIlon. Alle drei Zielgruppen sollen weiterhin Teil der Limonaden Basiszielgruppe sein. Suche für jede Segmentdefinition geeignete verfügbare AIlon Merkmale. Die Definitionen sollen so gewählt sein, dass sich die drei Zielgruppen in ihren Motiven und Lebenswelten möglichst klar unterscheiden.
AIlon prüft die verfügbaren Merkmale und erstellt daraus drei Zielgruppen.
Wir haben jetzt drei Zielgruppen. Die nächste Frage lautet: Unterscheiden sie sich auch außerhalb ihrer Definition tatsächlich voneinander?
Wir vergleichen die Zielgruppen direkt miteinander. Unser Prompt:
Vergleiche jetzt die drei Zielgruppen direkt miteinander. Untersuche Größe und Potenzial, Alter und Lebensphase, Einkommen und Haushalt, Werte und Persönlichkeit, Ernährung und Genuss, Kaufverhalten sowie Freizeit und Interessen. Identifiziere pro Zielgruppe die Merkmale, die sie besonders stark von den anderen beiden Zielgruppen unterscheiden.
Nun werden die Unterschiede zwischen den entwickelten Zielgruppensegmenten sichtbar:
Die drei Gruppen unterscheiden sich damit entlang drei sehr klarer Motive:
Das durchschnittliche Haushaltsnettoeinkommen liegt bei allen drei Gruppen relativ ähnlich zwischen rund 3.180 und 3.330 Euro. Die eigentliche Trennung entsteht also vor allem durch Lebenswelt und Motivation.
Bis hierhin haben wir aus einer sehr breiten Kategorie drei messbar unterschiedliche Zielgruppen entwickelt. Jetzt wollen wir daraus konkrete Kommunikation machen. Unser Prompt lautet:
Leite für jedes Segment eine eigenständige Kommunikationsstrategie ab. Gib mir pro Zielgruppe einen finalen Segmentnamen, die zentrale Motivation, das relevante Produktversprechen, eine mögliche Kernbotschaft, die passende Bildwelt und Tonalität.
Daraus entstehen drei unterschiedliche Kommunikationswelten.
Die Sozialen Genießer werden zu den Social Foodies. Für sie steht das gemeinsame Erlebnis im Mittelpunkt. Die Marke sollte weniger erklären und stärker zeigen, in welchen Situationen das Produkt stattfindet.
Freunde, gemeinsames Essen, Küchenmomente, Parks, Terrassen und urbane Freizeit passen gut zu dieser Welt. Eine mögliche Kernbotschaft: "Schmeckt besser zusammen."
Die Tonalität kann locker, spontan und emotional sein. Die Limonade wird zum Begleiter gemeinsamer Momente.
Die Bewussten Qualitätsorientierten werden zu den Conscious Connoisseurs. Hier muss das Produkt selbst stärker überzeugen. Natürliche Zutaten, nachvollziehbare Qualität, Herstellung, Herkunft und Produktgestaltung können eine größere Rolle spielen.
Die Bildwelt darf ruhiger und hochwertiger sein. Natürliche Zutaten, gutes Essen, reduzierte Settings und hochwertige Produktdetails passen zur Zielgruppe. Eine mögliche Kernbotschaft: "Natürlich guter Geschmack."
Die Tonalität sollte klar, ruhig und glaubwürdig bleiben.
Die Modernen Preis Leistungs Pragmatiker werden zu den Smart Choosers. Hier zählt ein verständlicher Produktvorteil. Die Marke sollte schnell vermitteln, was man für sein Geld bekommt. Geschmack, Qualität und Preis müssen nachvollziehbar zusammenpassen.
Die Bildwelt kann stärker produktorientiert und funktional sein. Urbane Alltagssituationen, klare Produktshots und konkrete Benefits passen gut. Eine mögliche Kernbotschaft: "Guter Geschmack. Guter Deal."
Die Tonalität ist direkt, verständlich und selbstbewusst.
Damit lässt sich der gesamte Prozess noch einmal zusammenführen. Am Anfang stand ein sehr offenes Marketingbriefing:
Wir möchten eine neue Limonadenmarke in Deutschland auf den Markt bringen.
Wir wussten zu diesem Zeitpunkt noch nicht, welche Segmente relevant sind. Im ersten Schritt haben wir deshalb eine breite Basiszielgruppe aufgebaut. Rund 19,8 Millionen Menschen in Deutschland zeigen eine Affinität zu Limonade.
Anschließend haben wir diese große Zielgruppe hinsichtlich Soziodemografie, Werten, Ernährung, Kaufverhalten, Freizeit und Technik untersucht.
Aus diesen Daten entstanden drei unterschiedliche Lebenswelten:
Diese Zielgruppen wurden anschließend direkt in AIlon angelegt und berechnet. Danach haben wir sie erneut mit realen Markt und Konsumdaten verglichen.
Im nächsten Schritt wurden aus diesen Unterschieden eigenständige Kommunikationswelten und Media Ansätze entwickelt.
Genau darin liegt für mich der interessante Teil dieses Cases. Wir haben zu Beginn keine drei fertigen Personas in ChatGPT eingegeben. Wir haben mit einer offenen Marketingfrage gestartet.
Aus diesem Briefing konnten wir direkt in ChatGPT mithilfe der AIlon Integration eine reale Basiszielgruppe aufbauen, unterschiedliche Lebenswelten in den Daten erkennen, daraus neue Zielgruppen entwickeln, deren Potenziale berechnen und die Gruppen anschließend gegeneinander vergleichen.
Aus den Daten entstanden danach konkrete Botschaften, Bildwelten und Media Ansätze. Aus der Frage:
Wer trinkt eigentlich Limonade?
wird damit Schritt für Schritt die deutlich konkretere Marketingfrage:
Welche Menschen können wir mit unserer Marke erreichen, warum könnte das Produkt für sie interessant sein und wie müssen wir sie unterschiedlich ansprechen?
Genau das ist für mich der zentrale Punkt: Aus einem offenen Marketingbriefing konnten wir direkt in ChatGPT mithilfe der AIlon Integration messbare Zielgruppen entwickeln, mit realen Daten vergleichen und in konkrete Kommunikations und Media Ansätze übersetzen.
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