Was sind Data-Driven Personas?
Data-Driven Personas (dt. Datengetriebene Personas oder Datenbasierte Personas) sind Personas, die auf realen Daten basieren und ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse und Verhaltensweisen der Zielgruppe ermöglichen. Dieser Artikel erläutert die Vorteile von Data-Driven Personas, Einsatzgebiete, die Erstellung und Integration in Marketingstrategien sowie die Herausforderungen bei der Implementierung.
Was sind data-driven Personas?
Im Gegensatz zu "normalen" Personas, sind Data-Driven Personas nicht nur allgemeine Beschreibungen eines idealen Kunden; sie basieren auf quantitativen und qualitativen Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen.
Dazu gehören beispielsweise:
eigene Umfragen
Web-Analytics (Google Analytics etc.)
Social-Media-Interaktionen (bspw. durch Social Media Listening)
Kaufverhalten aus CRM-Daten.
Mit diesen Daten können Unternehmen realistische Personas erstellen, die als Grundlage für präzises Kundenverständnisdienen.
Wie können Data-Driven Personas erstellt werden?
Um effektive data-driven Personas zu erstellen, müssen folgeden Schritte ausgeführt wrden
Data-driven Persona definieren
Geeignete Datenquellen identifizieren
Datenanalyse und Segmentierung
Integration in den Marketingprozess
Data-driven Persona definieren
Um eine datengetriebene Persona zu definieren, gibt es zwei Ansätze:
Daten-First-Ansatz: Beginnen Sie mit einer Analyse der bereits verfügbaren Daten. Durch die Untersuchung von demografischen Informationen, Verhaltensmustern und Vorlieben in diesen Daten können Sie wertvolle Einblicke in Data-Driven Personas gewinnen, die sich auf Basis realer Muster und Trends abzeichnen. Dieser Ansatz eignet sich besonders, wenn umfangreiche Kundendaten vorliegen und Sie Personas auf Grundlage tatsächlicher Verhaltensmuster identifizieren möchten.
Ziel-First-Ansatz: Starten Sie mit einem klaren Ziel vor Augen. Definieren Sie, welche Art von Persona für Ihre geschäftlichen Ziele am hilfreichsten wäre – z. B. wenn Sie eine neue Zielgruppe ansprechen, die Kundenbindung steigern oder die Produktnutzung verbessern möchten. Mit dieser definierten Zielpersona können Sie dann gezielt relevante Daten sammeln und analysieren, um die Persona zu validieren oder weiter auszuarbeiten. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Persona direkt Ihre strategischen Ziele unterstützt.
Beide Ansätze haben das Ziel, eine datengetriebene Persona zu entwickeln, die die Merkmale, Bedürfnisse und Verhaltensweisen Ihrer Zielgruppe realistisch widerspiegelt und Ihre Entscheidungsfindung und Marketingmaßnahmen effektiv unterstützt.
Geeignete Datenquellen für data-driven Personas identifizieren
Um effektive datengetriebene Personas zu erstellen, müssen geeignete Datenquellen identifiziert werden. Die Auswahl der richtigen Datenquellen ist entscheidend, da sie die Grundlage für die Erstellung realistischer und relevanter Personas bildet. Unternehmen sollten sowohl interne als auch externe Datenquellen in Betracht ziehen, um ein umfassendes Bild ihrer Zielgruppen zu erhalten.
Zu den internen Quellen zählen beispielsweise:
CRM-Systeme
Verkaufsdaten
Kundenfeedback
Umfragen und Interviews mit Kunden
Zu den externen Quellen für Data-driven Personas zählen beispielsweise:
Marktanalysen und Branchenanalysen
soziale Medien-Daten
Idealerweise wird in einem Excel-Dokument (o. Ä.) protokolliert welche Datenquellen vorhanden sind, wie aktuell diese sind und welche Informationen diese Daten für die data-driven Personas enthalten könnten.
Datenanalyse als entscheidender Schritt für data-driven Personas
Die Analyse der gesammelten Daten ist entscheidend für die Entwicklung von präzisen data-driven Personas. Bei der Datenanalyse geht es darum, Muster im Kundenverhalten zu erkennen und relevante Merkmale zu identifizieren, die zur Segmentierung der Zielgruppe beitragen. Hierbei können verschiedene Analysetools eingesetzt werden, um große Datenmengen effizient auszuwerten. Mögliche Tools sind generische Analysetools wie Tableau oder Power BI, die oftmals eine steile Lernkurve haben oder Eigenetwicklungen mit Python oder Excel. Idealerweise können solche Tools nicht nur grundlegende demografische Informationen wie Alter, Geschlecht oder Standort erfassen, sondern auch tiefere Einblicke in das Kaufverhalten, die Vorlieben und Abneigungen ihrer Kunden gewinnen. Entscheidend ist in diesem Prozess, das die Kundeninteraktionen über verschiedene Kanäle hinweg erfolgt. Idealerweise werden zudem die Daten mit externen Daten wie demografischen Statistiken über Einkommen angereichert, um ein möglichst vollständiges Bild u bekommen.
Vorteile und Use Cases von Data-Driven Personas
Die Verwendung von Data-Driven Personas bietet zahlreiche Vorteile im Marketing, Produktentwicklung oder Recruiting. Die resultierende Segmentierung ermöglicht effizientere Kampagnen und zielgruppengerechteres Targeting im Marketing, Recruiting und Employer Branding. Zudem können data-driven Personas Input für Produktideen liefern.