Grundlage: Auswahl der Segmentierungsmerkmale
Du bestimmst, welche Attribute in die Analyse einfließen – zum Beispiel Werte, Persönlichkeitsfacetten oder Lifestyle-Interessen.
Du möchtest keine Segmentierungs-Merkmale vorgeben? Dann greift das AIlon-Default-Feature-Set (Persönlichkeit, Werte, Lifestyle).
1. Mustererkennung
Eine KI-gestützte Hauptkomponentenanalyse (PCA) verdichtet Hunderte Variablen zu wenigen, orthogonalen Oberthemen:
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Alle Merkmale werden z-standardisiert.
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Die PCA sucht Achsen maximaler Varianz.
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Die ersten zwei Oberthemen erklären meist > 50 % der Gesamtvarianz und werden ausgewählt.
Beispiele für solche Achsen:
| Oberthema | Hohe Ladungen auf … | Aussage |
|---|---|---|
| Progressivität | Digitalaffinität, Innovationsfreude | technik- & zukunftsorientierter Lebensstil |
| Familie & Sicherheit | Versicherungs-, Traditions-, Familienscores | stabilitäts- & sicherheitsorientierte Werte |
So erkennst du sofort, wo deine Zielgruppe nicht auf einen Nenner kommt.
2. Gruppenbildung
Alle Personen werden im PCA-Raum positioniert und per Gaussian-Mixture-Clustering segmentiert:
Warum GMM?
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Modelliert ungleich dichte Datenwolken flexibler als K-Means.
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Liefert Wahrscheinlichkeiten – Grenzgänger zwischen Clustern werden sichtbar.
Ergebnis: klar abgegrenzte Segmente, in denen sich Personen innerhalb eines Clusters stark ähneln und sich zwischen den Clustern deutlich unterscheiden.
3. Validierung
Zum Schluss entscheidet ein Praxis-Check zusammen mit dem Silhouette-Score, wie viele Segmente sinnvoll sind:
| Kennzahl | Schwelle | Zweck |
|---|---|---|
| Silhouette-Score (–1 … +1) | > 0,25 gut • > 0,35 sehr gut | objektive Trennschärfe & Homogenität |
| Praxis-Check | Experten-Review | passt Segmentzahl zu Budget, Content-Ressourcen & Kanal-Setup? |
Die Lösung bzw. die Anzahl an Segmenten, die statistisch sauber und im Alltag umsetzbar ist, wird ausgewählt.
Was du davon hast
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Relevanz – Inhalte passen exakt zu Werten & Needs jedes Segments.
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Effizienz – Streuverluste sinken, Budgets fließen in High-Potential-Gruppen.
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Objektivität – Automatisierte PCA + GMM verhindern menschliche Bias-Effekte.
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Operative Brücke – Segmente lassen sich direkt als Targetings für Meta, Google, CTV, DOOH u. a. exportieren.
AIlon verwandelt komplexe Daten in kurzer Zeit in handfeste Segmente – und du kannst sofort entscheiden, wo und wie du sie ansprichst.
Neugierig geworden? – so kommen Sie zu Ihrer ersten Segmentierung
1. Modul anfragen
Die algorithmische Segmentierung mit AIlon ist ein Analyse-Modul aus unserer Beratung. Kontaktiere uns einfach über deinen Ansprechpartner / eine Ansprechpartnerin bei uns oder über unser Kontaktformular.
2. Input bereitstellen
- Welche Zielgruppe soll segmentiert werden? (z. B. "Pop-Musik Fans in Norddeutschland“ aus meinem Projekt "Airbeat Festival Analyse")
- Ziel der Segmentierung (z. B. Zielgruppe tief verstehen, Neukundenpotenziale identifizieren, präzise Botschaften ableiten etc.)
- Optional: Merkmale/Themen, anhand derer segmentiert werden soll, z.B. detaillierte Finanzaffinitäten, Technikvorlieben, Einkaufsgewohnheiten etc.. Standard ist das AIlon Default Segmentation Feature Set (Persönlichkeit, Werte und Lifestyle).
3. Ergebnisse erhalten
Sobald die Angaben vorliegen, übernimmt AIlon die Datenaufbereitung, KI-Analyse und das Clustering – schnell, skalierbar und ohne subjektive Vorannahmen. Sie bekommen ein interaktives Dashboard mit aufbereiteten Inhalten zur Segmentierung und zu den Segmenten. Wenn gewünscht, interpretieren wir deine Segmente im Detail, um Tonalitäten, Bildsprachen oder andere Empfehlungen für die jeweiligen Segmente abzuleiten.
Kurzum: Einmal beauftragt, liefert AIlon segmentgenaue Insights, mit denen du sofort mit der weiteren kreativen Ausabarbeitung von Werbemaßnahmen starten kannst oder direkt in die mediale Aktivierung übergehst. Dies ist möglich, da sich jedes Segment in Targetings für unterschiedlichste Kanäle übersetzen lässt.