Zielgruppenmodellierung und Segmentierung
Die Insights-Engine für passgenaues Zielgruppen-Marketing
Tiefgreifende Zielgruppenkenntnisse bilden die Planungsgrundlage für passgenaue, konversionsstarke Marketing- und Kommunikations-Kampagnen.
Doch soziodemografische Merkmale allein reichen heute nicht mehr aus, um Zielgruppen zu beschreiben. Statt Generations-Kohorten rücken vielmehr psychografische und verhaltensbasierte Kriterien in den Fokus, um Produkt- und Content-Relevanz sowie Involvement sicherzustellen.
In AIlon stehen über 70.000 Merkmale aus unterschiedlichen Kategorien zur Verfügung anhand derer Zielgruppen aus einer 360 Grad Perspektive analysiert, verglichen und segmentiert werden können, um sie schließlich höchst effizient und präzise zu targetieren.
Gen Z, Millenials, Baby Boomer? ...
… oder der extrovertierte, SPD-wählende Familienvater, der gern Rock über Deezer hört, die Auto BILD liest und Klaas Heufer-Umlauf toll findet?
Die von AIlon generierte Marktmedia-Studie bildet auf Basis der deutschen Gesamtbevölkerung ab 18 Jahren eine repräsentative Stichprobe und generiert detaillierte Einblicke in das Konsum- und Mediennutzungs-Verhalten von Zielgruppen in den Kategorien:
Soziodemografie
Geografie
Psychografie
Vorlieben / Abneigungen
Wertvorstellungen
Freizeit / Hobbies
Markenaffinitäten
Wirtschaft
Medienkonsum
Tauche ein in die Welt deiner Zielgruppe
Zielgruppendaten anreichern
Es liegen schon Zielgruppeninformationen bzw. Persona-Beschreibung vor, die mit Big Data angereichert oder algorithmisch überprüft werden sollen?
Unabhängig vom Detaillierungsgrad und Umfang werden die Zielgruppen in AIlon anhand zigtausender Merkmale über das intuitive Dashboard modelliert.
Zur Feinjustierung können Merkmale über UND- / ODER-Verknüpfungen gruppiert werden. Ebenso kann eine Gewichtung soziodemografischer Merkmale – wie Geschlecht, Alter und Bildung – einfach vorgenommen werden.
Die Analyse erfolgt vollautomatisiert und steht innerhalb weniger Minuten zur Verfügung. Grafiken können zur Weiterverarbeitung in unterschiedlichen Formaten exportiert werden.
Neue Zielgruppen erschließen
Unsere Data Scientists und Berater modellieren neue Zielgruppen auf Basis von Marktzahlen und wissenschaftlichen Erhebungen. Dieses Vorgehen eignet sich besonders, falls noch keine Personas bestehen oder man neue Zielgruppen und -märkte erschließen möchte.
Lookalike-Zielgruppen zur Reichweitenerhöhung
Lookalikes werden über sogenannte KNN-Algorithmen (K-Nearest-Neighbour-
Algorithmus) erstellt. Bei dieser Methode werden statistische Zwillinge
ermittelt, um beispielsweise die Reichweite zu erhöhen oder das
Zielgruppenpotenzial zu vergrößern und damit eine programmatische
Aussteuerung zu ermöglichen.
Zielgruppen segmentieren
Je größer eine Zielgruppe ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit,
dass sie eine starke Heterogenität aufweist, was wiederum in einer niedrigen
Performance der Ansprache resultieren würde.
Um heterogene Zielgruppen auf einen gemeinsamen Nenner herunterzubrechen, können unterschiedliche Segmentierungsmethoden angewandt werden. Das Ergebnis sind trennscharfe, homogene Cluster, die eine passgenaue Ansprache und Aussteuerung ermöglichen.
Algorithmische Segmentierungsmethoden umfassen u.a.:
- Principal Compontent Analysis
- Clustering Algorithmen
- Psychografische Segmentierung
- Beziehungsstatus zur Marke
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