Was ist Datensegmentierung?

Die Datensegmentierung umfasst das Identifizieren und Organisieren von Datenclustern in definierten Kategorien oder Gruppen. Es wird manchmal als Marktsegmentierung bezeichnet. Marketingfachleute wenden diese Technik häufig an, um bestimmte Bevölkerungsgruppen anzusprechen und den Umsatz zu steigern. Der Prozess identifiziert Merkmale oder Eigenschaften und gruppiert Kunden anhand dieser in Marktsegmente.

Einer der grundlegenden Aspekte des Marktforschungsprozesses ist die Datenerhebung bei potenziellen Kunden. Potenzielle Käufer für Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens werden durch demografische Faktoren und Lebensstilfaktoren identifiziert. Diese Faktoren oder Variablen werden verwendet, um diese Käufer in bestimmte Zielmarktsegmente zu unterteilen.

Wenn eine Datensegmentierungsanalyse durchgeführt wird, erhalten Zielmärkte möglicherweise einen Namen wie "Young Professionals" oder "Blue Blood Retirees". Diese Beschreibungen können sich auf gemeinsame demografische Merkmale wie Einkommensniveau oder Alter beziehen. Dies ist eine strategische Methode, um einen breiten Teilbereich der Bevölkerung zu identifizieren und gezielt anzusprechen und gleichzeitig kosteneffizient zu bleiben.

Unternehmen verwenden Technologien, um die Kaufaktivität von Kunden zu verfolgen und Variablen zu identifizieren, die bestimmte Verbraucher dazu veranlassen, eher in einem bestimmten Einzelhandelsgeschäft einzukaufen oder eine bestimmte Produktmarke zu kaufen. Kundenrabattkarten und Marktforschungsunternehmen vergleichen die Kaufdaten der Verbraucher mit kombinierten demografischen Variablen wie Haushaltsgröße, Alter, geografischer Standort und Einkommen, um Marktsegmente zu identifizieren. Bei der Datensegmentierung werden die Daten in einer Datenbank zusammengestellt und auf Trends analysiert.

Data Mining ist ein weiterer Aspekt des Analyseprozesses. Dabei werden Softwareprogramme verwendet, um verborgene Trends oder Muster aufzudecken. Die Technik wird immer nützlicher, um Informationen zu isolieren, um den Umsatz zu steigern und die Betriebskosten zu senken. Mithilfe von Data Mining können Sie beispielsweise ermitteln, welche Produkte von einem bestimmten Kundentyp an einem bestimmten Wochentag am wahrscheinlichsten gekauft werden. Diese Art von Informationen hilft bei Anreizen auf Filialebene, bei der Vorbereitung des Filialbestands, bei Entscheidungen zur Anzeige am Kaufort und bei gezielter Werbung.

Ein wichtiger Bestandteil der Datensegmentierung ist die Ermittlung der Kunden, die voraussichtlich am rentabelsten sind. In einem wettbewerbsintensiven Markt ist die Werbung für ein Massenpublikum in der Hoffnung, Umsatz und Marktanteile zu gewinnen, wahrscheinlich unzureichend. Ein Unternehmen ist in der Lage, besser im Wettbewerb zu bestehen, wenn die Bedürfnisse und Wünsche verschiedener Kundenmarktsegmente verstanden werden. Zum Beispiel positionieren sich einige Einzelhändler oder identifizieren sich als mit dem niedrigsten Preis, während andere aufgrund ihres Prestiges oder ihrer hohen Qualität im Wettbewerb stehen.

Lifestyle-Merkmale eines bestimmten Zielmarktes werden häufig während der Datensegmentierung aufgedeckt. Ein Luxusautohersteller möchte beispielsweise wohlhabende Frauen der oberen Mittelklasse ansprechen. Durch die Identifizierung der gemeinsamen Hobbys, Wahrnehmungen und Werte der Gruppe kann der Hersteller die Vorteile, die diese Gruppe möglicherweise sucht, besser nutzen. Vielleicht ist diese Gruppe in erster Linie durch das Erscheinungsbild und das Ansehen eines Autos motiviert; Der Hersteller wird diese Motivation in einer Werbekampagne nutzen wollen.

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