Nicht alle deine Kundinnen und Kunden wollen das Gleiche. Aber sobald man sie anhand verschiedener Kundensegmentierungsmodelle kategorisiert, lässt sich schnell feststellen, dass es innerhalb der einzelnen Segmente Ähnlichkeiten gibt.
Dank solcher Modelle kannst du deinen Marketingaufwand maßschneidern und Produkte für kleinere Nutzerzielgruppen entwickeln. Das Eingehen auf spezifische Merkmale deiner Kundinnen und Kunden macht es wahrscheinlicher, dass sie auf deine Kommunikation oder Angebote reagieren. Diese Dynamik des Gebens und Nehmens verbessert die Produktentwicklung, das Engagement der Nutzenden und die Kundenzufriedenheit.
Dieser Artikel befasst sich mit den verschiedenen Typen von Kundensegmentierungsmodellen. Sie sollen dir dabei helfen, tiefere Einblicke in deinen Kundenstamm zu erhalten sowie digitale Erlebnisse und Marketingkampagnen zu erstellen, die deine priorisierten Segmente lieben werden.
1: Demografische Segmentierung
Die demografische Segmentierung gruppiert Menschen anhand ihrer individuellen Merkmale wie Alter, Geschlecht, Bildung, Einkommen, Beruf, Familiengröße, Familienstand, Ethnie und Religion.
Warum es sich lohnt: Dieser Ansatz kategorisiert deinen Kundenstamm mithilfe von unmittelbar verständlichen Bezeichnungen, wodurch du schneller Entscheidungen treffen kannst. Wenn deine Lösungen etwa Gutverdiener anziehen, sollte dein nächster Schachzug das entsprechende Anpassen deiner Preise und Pakete sein. Siehst du eine hohe Anzahl von Nutzenden aus Spanien? Dann ist es selbstverständlich, dass du Spanisch in deine Liste der übersetzten Sprachen aufnehmen solltest.
Was beachtet werden sollte: Demografische Daten können manchmal zu vage sein, um zu verstehen, was die Nutzenden wirklich brauchen und wollen. Sie können auch dazu führen, dass du einige Nutzergruppen verallgemeinerst, z. B. dass Millennials anspruchsvoll sind oder dass Frauen weniger Interesse am Kodieren haben.
Wie du demografische Daten erfasst: Suche in deiner Datenbank nach vorhandenen Informationen, z. B. aus Anmeldeformularen und Demoanfragen. Sammle historische Daten von Website-Analyseplattformen wie Google Analytics oder von Plattformen für Product Analytics wie Contentsquare.
Umfragen sind eine weitere gute Möglichkeit, um demografische Kundendaten zu sammeln. Verwende Tools wie Contentsquare, Teil der Contentsquare-Gruppe, um ein Produkt-Feedback oder eine Exit-Intent-Umfrage zu starten. Füge am Ende demografische Fragen hinzu und gib den Befragten die Möglichkeit, auf die Beantwortung sensibler Fragen zu Alter, Geschlecht, Ethnie oder Religion zu verzichten.
2. Geografische Segmentierung
Bei der geografischen Segmentierung, einer Unterkategorie der demografischen Segmentierung, werden Kundinnen und Kunden nach ihrem Standort sortiert – einschließlich Stadt, Land oder Region. Du kannst dich auch auf Klima, Sprache, Bevölkerung und Kultur konzentrieren, um Trends und Muster zu erkennen.
Warum es sich lohnt: Die geografische Segmentierung zeigt dir die vorherrschenden Kundengewohnheiten, -bedürfnisse und -vorlieben je nach Region. Die daraus resultierenden Daten helfen dir, deine Zielgruppenkommunikation und Marketingmaßnahmen zu verfeinern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Denk daran, wie Menschen aus einer Region zahlreiche Features deines Produkts voll ausnutzen, während Menschen aus einer anderen Region eine vereinfachte Nutzeroberfläche bevorzugen.
Was beachtet werden sollte: Der geografische Ansatz fügt den Kundenprofilen zwar eine weitere Dimension hinzu, jedoch muss er mit anderen Modellen kombiniert werden, um eine präzisere Zielgruppenkommunikation zu erzielen.
Wie du geografische Daten erfasst: Primärdaten können von deiner Website, sozialen Medien und aus dem Verkauf stammen. Du kannst auch auf Plattformen zur Kundenanalyse wie Contentsquare zurückgreifen. Richte mit Contentsquare AI-gestützte Umfragen ein, um eine Zufallsstichprobe deines Kundenstamms nach ihren Produktvorlieben zu fragen. Analysieren ihre Antworten nach Regionen, um geografische Erkenntnisse zu gewinnen.
Erstelle mit dem AI-Assistenten von Contentsquare sofort eine Umfrage, die sich an Kund:innen aus verschiedenen Regionen richtet.
3. Verhaltensorientierte Segmentierung
Die verhaltensorientierte Segmentierung gibt Aufschluss darüber, wie Nutzende deine Marke, dein Produkt oder deine Dienstleistung wahrnehmen, auf sie aufmerksam werden, sie erwerben und verwenden. Diese Arten von Kundenverhalten ändert sich in Abhängigkeit von verschiedenen Faktoren, darunter Verbrauchertrends sowie technologische und wirtschaftliche Entwicklungen.
Warum es sich lohnt: Dieses Modell nutzt historische Verhaltensmuster, um zukünftige Entscheidungen vorherzusagen. Du kannst frühere Erkenntnisse auf neue Inhalte und Angebote zuschneidern, um eine ansprechende Customer Experience zu schaffen. Indem du bestimmte Gruppen, z. B. Power User, bei Laune hältst, kannst du die Kundentreue fördern, den Lifetime Value (Kundengesamtwert) erhöhen, die Retention steigern und Abwanderungen verhindern.
Was beachtet werden sollte: Die verhaltensbasierte Segmentierung stützt sich auf qualitative Daten – sie geht also von bestimmten Annahmen als Basis der Vorhersage aus. Um Fehler zu vermeiden, muss dein Team über die technische Expertise und die nötigen Ressourcen verfügen, um Kundinnen und Kunden effektiv zu gruppieren.
Wie du Verhaltensdaten erfasst: Vermeide das manuelle Sammeln von Verhaltensdaten. Bewerte stattdessen die Kunden-Performance mit dem Contentsquare-Tool User Segments über mehrere Sessions hinweg, womit sich Kundinnen und Kunden mit ähnlichen kanalübergreifenden Journeys analysieren und entsprechend sortieren lassen. Diese Erkenntnisse kannst du dann zur Verbesserung deiner Digital Experience und deiner Customer Journey nutzen, was die Selbstbedienung optimiert und den Bedarf an Live-Support reduziert.
4. Psychografische Segmentierung
Dieses Segmentierungsmodell erforscht die inneren Mechanismen, die den Handlungen und Entscheidungen deiner Kund:innen zugrunde liegen. Während die verhaltensorientierte Segmentierung uns das „Was“ verrät, liefert die psychografische Segmentierung das „Warum“. Sie unterteilt Kundinnen und Kunden nach psychologischen Kriterien wie Hobbys, Interessen, Grundwerten, Lifestyle und sozialem Status.
Warum es sich lohnt: Psychografische Segmentierungsdaten helfen dir, die Nuancen von Pain Points (Schmerzpunkten) und Wünschen deiner Kund:innen zu verstehen. So lässt sich ein Gesamtbild nachzeichnen, welches dir ermöglicht, dein Produkt besser zu positionieren. Beispielsweise gibt es Fitness-Apps, die sich an eine Kundengruppe richten, denen eine ausreichende sportliche Aktivität wichtig ist, und an eine andere, die Wert auf einen guten Schlaf legt.
Was beachtet werden sollte: Im Vergleich zu den drei oben genannten Haupttypen der Kundensegmentierung ist die psychografische Segmentierung komplexer. Sie erfordert quantitative und qualitative Forschung und klar definierte Interpretationsstandards.
Wie du psychografische Daten erfasst: Stark beschäftigte Produktteams können sich auf Interviews, unterstützt von Contentsquare, verlassen, um die Nutzerforschung zu automatisieren. Verwende Interviews, um Teilnehmer zu untersuchen und moderierte Interviews in deinem Auftrag zu planen, durchzuführen und zu dokumentieren. Starte anschließend eine weitere Contentsquare-Umfrage, um deine Ergebnisse zu validieren.
5. Firmenbezogene Segmentierung
Die firmenbezogene Segmentierung ist das Pendant zur demografischen Segmentierung – allerdings für Unternehmen. Sie konzentriert sich auf Merkmale wie Branche, Größe, Anzahl der Beschäftigten und Standort eines Unternehmens. B2B-Betriebe (Business to Business) nutzen sie, um die Kaufpräferenzen von Firmen und Unternehmen kleiner bis mittlerer Größe zu verstehen.
Warum es sich lohnt: Dieses Kundensegmentierungsmodell verbessert das Targeting, das Engagement und die Retention deiner Kundinnen und Kunden. Das Segmentieren deiner B2B-Kunden nach Branchen erlaubt dir, deine Kommunikation auf die spezielle Sprache und die Pain Points deiner Zielbranchen abzustimmen. Personalisierung macht das Publikum aufnahmefähiger und erhöht die Wahrscheinlichkeit für erneute Geschäfte zwischen dir und deinen Zielgruppen.
Was beachtet werden sollte: Kriterien wie das der Branche können zu weit gefasst sein. Ergänze die firmenbezogene Methode mit anderen Kundensegmentierungsmodellen, um besser umsetzbare Strategien zu entwickeln. Kombiniere z. B. die firmen- mit der verhaltensbezogenen Segmentierung, um zu verstehen, wie Kund:innen mit deinem Produkt interagieren, oder beziehe die psychografische Segmentierung mit ein, um Erkenntnisse zu den Werten deiner Kund:innen zu erhalten.
Wie du firmenbezogene Daten erfasst: Sammle jüngste Daten aus öffentlichen Verzeichnissen, staatlichen Archiven, Unternehmenswebsites und kostenpflichtigen Datenbanken. Du kannst deine B2B-Kundenprofile auch ausbauen, indem du Umfragen bei bestehenden Kunden durchführst. Nutze beispielsweise eine Net-Promoter-Score®-Umfrage (NPS®-Umfrage), um zu erfahren, was Unternehmen zum Zurückkommen bewegt.
6. Technografische Segmentierung
Dieser Ansatz gruppiert deine Kundinnen und Kunden auf der Grundlage der Technologie, die sie für den Zugriff auf deine Website bzw. dein Produkt verwenden. Zu den technischen Variablen gehören der Gerätetyp (etwa Smartphone, Tablet oder Laptop), die Software (z. B. Betriebssysteme) und andere Faktoren wie der Einsatz von AI-Tools (Artificial Intelligence).
Warum es sich lohnt: Die technografische Segmentierung unterstützt dein Team bei seinem Ziel, ein ansprechendes digitales Erlebnis über verschiedene Geräte hinweg zu bieten und sicherzustellen, dass dein Produkt reaktionsfähig ist. Sie gibt Aufschluss darüber, welche Arten von Technologien weit verbreitet sind und für welche sich die Entwicklung lohnt.
Was beachtet werden sollte: Die Akzeptanzraten neuer Technologien ändern sich sehr schnell. So können deine Segmente rasch überholt sein. Möglicherweise entsprechen sie nicht länger den heutigen Bedingungen, insbesondere wenn sie vor über drei Jahren erstellt wurden.
Wie du technografische Daten erfasst: Du kannst derartige Daten durch Web Scraping und Drittanbieterquellen sammeln. Mach dir Mobile Analytics zunutze (unterstützt von Heap, Teil der Contentsquare-Gruppe), um nachzuvollziehen, wie deine Kund:innen ihre Journeys von der Web- zur Mobilversion fortsetzen – und umgekehrt. Und zu guter Letzt sind die Product-Analytics-Tools von Contentsquare sehr hilfreich bei der Verfolgung lückenloser User Journeys, einschließlich der dabei eingesetzten Technologien.
Verwende mobile Analysen, um die Web- und Mobildaten deiner Kund:innen zu erfassen.
7. Bedarfsorientierte Segmentierung
Die bedarfsorientierte Segmentierung kategorisiert Kund:innen nach ihren gemeinsamen Bedürfnissen, Herausforderungen und Pain Points.
Warum es sich lohnt: Dieses Segmentierungsmodell ermöglicht es dir, bislang unerfüllte Kundenbedürfnisse zu erkennen. Stell dir ein Segment von Event-Veranstaltern vor: Möglicherweise benötigen diese ein einheitliches System für die Terminplanung von Veranstaltungen, die Verwaltung der Teilnehmenden, das Tracking des Engagements und die Datenanalyse. Das Modell hilft dir auch beim Feststellen, ob dieser Bedarf über mehrere Segmente hinweg besteht, und beim Priorisieren der Verbesserungen mit dem größten Business Impact.
Was beachtet werden sollte: Die bedarfsorientierte Segmentierung umfasst die Erhebung qualitativer Daten durch Umfragen, Interviews, Session Recordings und Heatmaps. Allerdings werden diese Einblicke nicht sehr nützlich ohne messbare Daten wie Kundenzufriedenheitswerte und Engagement-Metriken sein, mit denen du die wichtigsten Probleme und Wünsche deiner Zielgruppe genau bestimmen kannst.
So lassen sich bedarfsorientierte Daten erfassen: Kombiniere Erkenntnisse – gewonnen mit Tools wie Session Recordings und Heatmaps –, die es dir ermöglichen, deine Kund:innen im Zusammenhang mit deinem Produkt oder deiner Website zu beobachten, mittels Daten aus dem Vertrieb, aus Webanalysen und aus sozialen Medien. Filtere deine Segmente auf Contentsquare und finde die relevantesten Session Recordings, um einen Blick aus der ersten Reihe über ihre gesamten Journeys zu erhalten.
8. Wertebasierte Segmentierung
Bei dieser Art der Segmentierung werden die Kunden auf Grundlage des Umsatzes, den sie deinem Unternehmen bringen, unterteilt. Dabei werden auch die Kosten berücksichtigt, die für den Aufbau und die Pflege einer Beziehung zu ihnen erforderlich sind. Auf diese Weise kannst du feststellen, welche Segmente am profitabelsten und welche am wenigsten profitabel sind. Anschließend lassen sich deine Marketingstrategien so optimieren, dass du deine Kund:innen möglichst kosteneffektiv ansprichst.
Warum es sich lohnt: Die wertebasierte Segmentierung ermöglicht es dir, Ressourcen auf die richtigen Projekte und Initiativen zu verteilen. Stellst du beispielsweise fest, dass Unternehmen dein wertvollstes Segment darstellen, können deine Vertriebs- und Marketingteams ihre Bemühungen auf die Gewinnung und Bindung von Unternehmenskunden konzentrieren.
Was beachtet werden sollte: Wie bei den anderen Kundensegmentierungsmodellen kann auch bei der wertebasierten Segmentierung die Vielfalt der Einzelpersonen, die ein Segment bilden, übersehen werden. Außerdem wird der nicht monetäre Wert, den Kundinnen und Kunden deinem Unternehmen bringen, ignoriert. Daher ist es wichtig, Variablen wie Markenbotschafter zu berücksichtigen, die die Käufe anderer Leute beeinflussen, obwohl sie nicht selbst zur hochwertigsten Gruppe gehören.
Wie sich wertebasierte Daten erfassen lassen: Schau dir die Transaktionshistorie deiner Kund:innen, z. B. Kaufumfang und Kaufhäufigkeit, sowie indirekte Daten aus CRM-Plattformen (Customer-Relationship-Management) an, etwa Chatprotokolle und Conversion-Wahrscheinlichkeit. Ergänze diese Daten mit Erkenntnissen aus Retention-Analysen, z. B. Daten zum Engagement über deine Kundenkontaktpunkte hinweg, besonders jene, die sich am stärksten auf die Conversions auswirken.
Nutze die Retention Analysis von Contentsquare, unterstützt von Heap, um die Journey, die deine hochwertigen Kund:innen bis zur Conversion zurückgelegt haben, aufzudecken
Kombiniere deine Segmentierungsmodelle, um dein Targeting zu verfeinern
Je nach deinen Geschäftszielen kannst du verschiedene Modelle kombinieren, um ein genaueres Abbild deiner Segmente zu erhalten. Stimme verschiedene Datenpunkte aus diesen Modellen aufeinander ab, um deine Kundensegmentierungsanalyse zu verfeinern und eine größere Genauigkeit sicherzustellen. Das ist eine effektive Methode, um die richtigen Kund:innen zur richtigen Zeit zu erreichen.
Hast du beispielsweise einen vielfältigen Kundenstamm, solltest du die demografische, geografische und verhaltensbezogene Segmentierung einsetzen, um die kleinsten Variationen zwischen Kund:innen innerhalb eines jeden Segments zu ermitteln.
Anstatt sich nur auf den Umsatz zu konzentrieren, solltest du das Verhalten hinter einem Kauf berücksichtigen, insbesondere wie aktuell und wie häufig es auftritt. Dieser gemischte Ansatz erlaubt dir das Kategorisieren nach hochwertigen bzw. treuen Kund:innen und nach Gelegenheitskäufer:innen.