Zielgruppenanalyse mit KI: Personas automatisch erstellen

Statt wochenlanger manueller Auswertung analysieren Algorithmen bei der KI-gestützten Persona-Erstellung innerhalb weniger Stunden Tausende Datenpunkte und decken Zielgruppenmuster auf, die Menschen übersehen würden.

Machine Learning identifiziert durch Clusteranalysen verborgene Kundensegmente, während Natural Language Processing aus Feedback-Texten emotionale Treiber extrahiert. Unternehmen reduzieren so den Aufwand und erhalten gleichzeitig präzisere, datenbasierte Profile statt subjektiver Annahmen.

Welche Daten braucht es für eine KI-gestützte Persona-Erstellung?

Eine fundierte Zielgruppenanalyse mit KI steht und fällt mit der Datenqualität. Die wichtigsten Quellen im Überblick:

Interne Datenquellen: CRM, Website-Analysen, Kundenfeedback

Deine internen Daten sind die Basis für eine valide Analyse. Dazu zählen:

• CRM-Systeme: Sie bilden das Fundament und enthalten demografische Basics wie Branche, Unternehmensgröße und Position, aber auch Interaktions- und Kaufhistorien: Welche Touchpoints führten zum Abschluss? Wie lange dauerte der Sales-Cycle? Exportiere transaktionale Daten inklusive Kauffrequenz, durchschnittlichem Bestellwert und Produktpräferenzen.
• Website-Analysen: Klickpfade, Conversion Rates und Verweildauer geben Aufschluss über das Nutzerverhalten. Google Analytics 4 oder Matomo zeigen Seitenaufrufe, Verweildauer und Conversion-Pfade. Besonders wertvoll sind Einstiegsseiten und Suchbegriffe: Sie offenbaren die initialen Problemstellungen deiner Besucher. Heatmap-Tools wie Hotjar dokumentieren, wo User klicken, scrollen oder abspringen.
• Kundenfeedback: Bewertungen, E-Mails, Support-Tickets oder Chatverläufe liefern wertvolle Hinweise auf Bedürfnisse und Pain Points in der Originalsprache deiner Zielgruppe.

Externe Datenquellen: Social Media, Marktstudien, öffentlich verfügbare Daten

Zusätzlich brauchst du externe Daten, um interne Muster einzubetten und gegebenenfalls neue Zielgruppen zu entdecken:

• Social Media: Posts, Kommentare und Hashtags liefern ungefilterte Einblicke in Interessen und Diskussionen und zeigen, welche Themen in der Zielgruppe relevant sind.
• Marktstudien: Branchenreports sowie Studien von Verbänden oder Forschungsinstituten kontextualisieren deine Daten. Sie liefern Referenzdaten und Vergleichswerte.
• Öffentlich verfügbare Daten: Statistiken von Destatis oder branchenspezifische Open-Data-Initiativen ergänzen makroökonomische Trends. Sie helfen, Personas in größere Marktbewegungen einzuordnen.

Datenqualität und -aufbereitung für KI-Analysen

KI-Modelle sind nur so gut wie die Datenbasis. Achte daher auf:

1. Vollständigkeit: Vermeide fehlende Werte. Andernfalls erfordern diese strategische Entscheidungen. Bei weniger als 10 Prozent Lücken kannst du Median-Werte einsetzen. Größere Gaps solltest du dokumentieren statt willkürlich füllen. Markiere, welche Features unvollständig sind, damit du deren Gewichtung im Modell anpasst.
2. Bereinigung: Entferne Dubletten und fehlerhafte Einträge, denn identische Kontakte mit etwa verschiedenen E-Mail-Adressen verfälschen Clusteranalysen.
3. Konsistenz: Vereinheitliche Datenformate wie Uhrzeiten, Datumsangaben, Währungen, Sprachen und standardisiere Schreibweisen wie „Geschäftsführer“, „GF“ und „CEO“.
4. Relevanz: Beziehe nur Merkmale ein, die für die Persona-Erstellung Bedeutung haben (z. B. Mediennutzung, Kaufmotive).
5. Anonymisierung: Achte auf die Datenschutzbestimmungen (DSGVO). Sensible Kundeninformationen müssen pseudonymisiert werden. Zudem können synthetische Daten eine Alternative sein.

Welche KI-Methoden gibt es für die Persona-Erstellung?

Die KI unterstützt die Persona-Erstellung auf drei Ebenen: Datenanalyse, Textinterpretation und automatisierte Generierung realistischer Profile.

Clusteranalyse und Segmentierung von Zielgruppen

Mit Verfahren wie k-Means, Hierarchischem Clustering oder Faktoranalyse lassen sich Gruppen innerhalb deiner Daten erkennen. Eine Studie aus 2023 zeigt, dass solche Methoden auch in KI-gestützten Marketingprojekten zur Anwendung kommen.

So gruppierst du z. B. Kunden nach Verhalten, Einstellungen oder Mediennutzung und erhältst Segmente, die anschließend als Grundlage für Personas dienen können.

• Der k-Means-Algorithmus ist der Klassiker. Du definierst die Anzahl gewünschter Cluster (zum Beispiel 5 Personas), der Algorithmus ordnet jeden Kunden dem nächstgelegenen Cluster-Zentrum zu. Iterativ optimiert er die Zentren, bis stabile Gruppierungen entstehen.
• Hierarchisches Clustering arbeitet bottom-up. Es startet mit jedem Kunden als eigenem Cluster und fusioniert schrittweise die ähnlichsten Paare. Das Ergebnis visualisierst du als Dendrogramm – einen Baum, der zeigt, bei welcher Ähnlichkeitsschwelle sich Segmente aufspalten. Diese Methode eignet sich besonders, wenn du die optimale Cluster-Anzahl noch nicht kennst.
• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering) identifiziert Cluster beliebiger Form und markiert Ausreißer automatisch. Gerade bei heterogenen B2B-Zielgruppen entdeckst du so Nischensegmente, die k-Means übersieht.
• Mit der Faktoranalyse können Kundensegmente anhand ihrer demografischen Daten, Präferenzen und ihres Kaufverhaltens identifiziert werden.

Nutzung von Natural Language Processing (NLP) zur Analyse von Kundenfeedback

Kundenrezensionen und Umfrageantworten sind eine wahre Goldgrube, wenn es darum geht, wertvolle Erkenntnisse zu erlangen. Statt diese qualitativen Daten mühsam manuell auszuwerten, erkennt NLP häufig genutzte Wörter oder Phrasen wie „zu teuer“ oder „intuitiv“ und verfolgt, was Kunden von bestimmten Funktionen halten.

In Kombination mit einer Stimmungsanalyse liefert NLP so ein klares Bild davon, was Kunden wirklich denken, ohne dass du viel Zeit in das Lesen von Feedback investieren musst. Weitere Anwendungen für NLP sind:

• Sentiment-Analyse klassifiziert Bewertungen als positiv, neutral oder negativ. Fortgeschrittene Modelle wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) erkennen kontextuelle Nuancen: „nicht schlecht“ wird korrekt als mäßig positiv eingeordnet, nicht als negativ.
• Topic Modeling mit Latent Dirichlet Allocation (LDA) identifiziert Themenschwerpunkte in großen Textmengen. Der Algorithmus analysiert, welche Wörter gemeinsam auftreten, und destilliert daraus Themencluster. Aus 5.000 Produktrezensionen extrahiert er beispielsweise die Top-5-Diskussionsthemen wie „Benutzerfreundlichkeit“, „Integrationsmöglichkeiten“ oder „Preis-Leistungs-Verhältnis“.
• Named Entity Recognition (NER) zieht konkrete Fakten aus Texten, erkennt Eigennamen (benannte Entitäten) und ordnet diese vordefinierten Kategorien zu. Welche Wettbewerber werden erwähnt? Welche Softwaretools nutzen deine Kunden parallel? Diese Entities ergänzen Persona-Profile um realistische Details.

Generative KI für die Erstellung realistischer Persona-Profile

Large Language Models (LLM) wie ChatGPT-4 oder Claude synthetisieren aus strukturierten Daten narrative Profile. Dafür fütterst du das Modell mit Cluster-Statistiken, z. B.: „Segment A: 82% männlich, Durchschnittsalter 44, Branche: IT-Dienstleistungen, Budget: 50.000–200.000 Euro, recherchiert durchschnittlich 6 Wochen vor Kauf.“

Daraus generiert die KI eine Persona-Story: „Markus, 43, ist CTO einer IT-Beratung mit 85 Mitarbeitern. Er evaluiert neue Entwicklertools im Q3 für den Rollout im Jahreswechsel. Budget-Freigaben laufen über den Geschäftsführer, deshalb benötigt Markus ROI-Kalkulationen und Case Studies für die interne Überzeugungsarbeit.“

Als Resultat erhältst du glaubwürdige, datenfundierte Personas, die sich dynamisch weiterentwickeln lassen. Beachte jedoch, dass generative KI plausible Details erfinden kann, die nicht zwingend in deinen Daten stehen. Nutze sie für narrative Ausschmückungen, aber validiere Kernaussagen gegen deine echten Daten.

Wie erstellst du Schritt für Schritt Personas mit KI?

Mit KI kannst du Zielgruppenprofile nicht nur schneller, sondern auch präziser erstellen. Statt dich auf Vermutungen zu stützen, nutzt du echte Daten, um fundierte Personas zu entwickeln.

Im Folgenden erfährst du, wie du mithilfe künstlicher Intelligenz datenbasierte Personas generierst – von der Datenauswahl über die Segmentierung bis hin zur Visualisierung.

1. Auswahl der relevanten Daten und Features

Starte mit einem Feature-Audit. Liste alle verfügbaren Datenpunkte auf:

• demografische Merkmale (Alter, Geschlecht, Position) 
• firmografische Daten (Branchenzugehörigkeit, Mitarbeiterzahl, Umsatz)
• Verhaltensdaten (Website-Besuche, E-Mail-Öffnungsraten, Download-Historie)
• psychografische Indikatoren (aus NLP extrahierte Themeninteressen)

Nicht alle Features sind gleichwertig. Führe eine Korrelationsanalyse durch: Welche Merkmale hängen stark mit Conversion oder Customer Lifetime Value zusammen? Position und Budget korrelieren bei B2B meist stärker als das Alter. Die geografische Lage könnte irrelevant sein, wenn du digital verkaufst.

Reduziere Dimensionalität durch Principal Component Analysis (PCA). Bei 50+ Features werden Visualisierungen unleserlich. PCA komprimiert korrelierte Variablen zu übergeordneten Komponenten. So schrumpfen „Unternehmenswebsite-Besuche“, „Blogartikel-Lesedauer“ und „Whitepaper-Downloads“ zur Meta-Dimension „Content-Engagement“.

2. Training und Anwendung von KI-Modellen zur Segmentierung

Wähle deinen Algorithmus basierend auf Datenstruktur und Zielsetzung. k-Means eignet sich für klar abgegrenzte Segmente bei numerischen Daten. Für Textanalysen kombinierst du NLP-Preprocessing mit anschließendem Clustering der extrahierten Features.

Teile deine Daten 80/20: Trainiere das Modell auf 80 % und validiere auf den restlichen 20 %. Überprüfe die Cluster-Qualität mit dem Silhouette-Score: Werte über 0,5 indizieren gut separierte Cluster. Niedrigere Scores signalisieren, dass Segmente sich stark überlappen.

Iteriere die Cluster-Anzahl. Teste k-Means mit 3, 4, 5 und 6 Clustern. Visualisiere die Ergebnisse und beurteile, welche Aufteilung geschäftlich sinnvoll ist. Fünf hochdifferenzierte Personas sind präziser als drei, aber komplexer in der Anwendung. Finde die Balance zwischen Detailtiefe und Praktikabilität.

3. Automatische Generierung von Persona-Profilen (Name, Demografie, Bedürfnisse, Verhalten)

Extrahiere für jedes Cluster die charakteristischen Merkmale. Berechne Durchschnittswerte für numerische Features wie durchschnittliches Alter, mediane Verweildauer und typischer Bestellwert. Identifiziere die häufigsten Ausprägungen bei kategorialen Features wie dominante Branche oder bevorzugter Kommunikationskanal.

Generiere aussagekräftige Namen für das jeweilige Segment. „Innovationstreiber Tim“ und „Budgetbewusste Barbara“ sind einprägsamer als „Persona 1“ und „Persona 2“. Strukturiere jedes Profil konsistent:

• demografische Basics (Alter, Geschlecht, Wohnort, Familienstand, Beruf, Einkommen, Bildung)
• beruflicher Kontext (Verantwortungsbereich, Entscheidungsbefugnisse, Team-Struktur)
• Ziele und Motivationen (Was will die Persona erreichen? Welche KPIs muss sie erfüllen?)
• Pain Points und Herausforderungen (Welche Probleme hindern sie aktuell?)
• Informationsverhalten (Wo recherchiert sie? Welche Content-Formate bevorzugt sie?)
• Kaufverhalten (Entscheidungsprozess, Budget-Rahmen, Evaluierungskriterien)

Aus den identifizierten Clustern entstehen mithilfe generativer KI automatisch Texte, die jede Persona greifbar machen, wie zum Beispiel: „Digitaler Entscheider Daniel“ (B2B): 48 Jahre, Geschäftsführer eines mittelständischen IT-Dienstleisters. Sucht skalierbare Softwarelösungen und legt Wert auf Investitionssicherheit. Liest bevorzugt Fachportale und LinkedIn-Beiträge. Pain Point: Fachkräftemangel.

4. Visualisierung und Dokumentation der Personas

Nutze Tools für die grafische Darstellung (z. B. Profilkarten mit Bild, Kerndaten, Verhaltensprofil, Zitat, Kanalpräferenz). Xtensio oder HubSpots Persona-Generator bieten vorgefertigte Layouts. Alternativ erstellst du ein konsistentes PowerPoint- oder Figma-Template, das du für jede Persona befüllst.

Visualisiere quantitative Daten durch Diagramme. Ein Radar-Chart zeigt auf einen Blick, wie stark verschiedene Bedürfnisse ausgeprägt sind. Darunter:

• Preissensibilität
• Feature-Umfang
• Support-Bedarf
• Skalierbarkeit

Balkendiagramme vergleichen Informationsquellen-Präferenzen, z. B. LinkedIn 65 %, Fachzeitschriften 48 %, Messen 23 %.

Erstelle ergänzend Empathy Maps und gliedere sie in vier Quadranten: Was denkt/fühlt die Persona? Was sieht sie in ihrem Umfeld? Was sagt/tut sie öffentlich? Was hört sie von anderen? Diese psychologische Vertiefung geht über reine Fakten hinaus und fördert echtes Verständnis im Team.

Dokumentiere zusätzlich, welche Daten verwendet wurden, wann du das Profil erstellt hast und welche Segmente es abdeckt. Richte zudem eine Aktualisierungsroutine ein und prüfe beispielweise halbjährlich, ob sich Merkmale geändert haben.

Tipp aus der Redaktion: Onepager für schnelle Persona-Visualisierung

Komprimiere jede Persona zusätzlich zu ausführlichen Profilen auf einen Onepager. Dieser Steckbrief enthält nur die 8-10 wichtigsten Fakten und passt auf eine DIN-A4-Seite. Marketing-Teams können ihn ausdrucken und neben den Schreibtisch hängen. Vertriebsmitarbeiter erkennen beim Kundengespräch binnen 30 Sekunden, welcher Persona-Typ vor ihnen sitzt.

Der Onepager funktioniert als Schnellreferenz, während das vollständige Profil Detailwissen für strategische Entscheidungen liefert. Verwende großflächige Icons und maximal drei Farben, damit der Onepager selbst aus zwei Metern Entfernung noch lesbar bleibt.

Wie viele Personas sollte man erstellen?

Die optimale Anzahl hängt vom Geschäftsmodell und den Ressourcen ab. B2B-Unternehmen mit homogener Zielgruppe kommen oft mit 3–4 Personas aus. Ein Nischen-SaaS für Steuerberater braucht keine zehn Segmente. Diversifizierte Anbieter mit mehreren Produktlinien benötigen 6–8 Personas.

Mehr Personas bedeuten höhere Präzision, aber auch größere operative Komplexität. Jede Persona braucht eigene Content-Pieces, Landing Pages und Nurturing-Strecken. Teste initial mit 3–4 Personas. Wenn Marketing-Kampagnen für ein Segment deutlich schlechter performen, splitte es in zwei Unter-Personas auf.

Welche Arten von Personas gibt es?

Personas sind typische Repräsentanten einer bestimmten Personengruppe. Darunter:

• Buyer Personas/Customer Personas: Sie repräsentieren Entscheider im Kaufprozess. Sie treffen die finale Kaufentscheidung und verfügen über Budget-Autorität. Im B2B sind das typischerweise Geschäftsführer, Abteilungsleiter oder Procurement-Manager.
• User Personas: Sie bilden die tatsächlichen Produktnutzer ab, die ein konkretes Problem lösen wollen, sind jedoch nicht zwingend die Käufer. Bei Enterprise-Software kauft die IT-Leitung (Buyer Persona), genutzt wird das Tool von Fachabteilungen (User Personas). Beide Typen haben unterschiedliche Bedürfnisse: Käufer wollen Return on Invest, während Anwender Wert auf Benutzerfreundlichkeit legen.
• Influencer Personas: Sie beschreiben typische Merkmale und Eigenschaften wie Interessen, Vorlieben und Verhaltensmuster der Personen, die online einem bestimmten Influencer, einer Marke oder einem Thema folgen und am ehesten mit deren Inhalten interagieren.
• Search Personas: Sie spiegeln das Kundenprofil im SEO-Bereich wider und helfen dabei, zu verstehen, wie Zielgruppen Suchmaschinen nutzen, um nach Dienstleistungen oder Produkten zu suchen.
• Candidate Personas: Sie beschreiben den idealen Bewerber für eine bestimmte Position in einem Berufszweig.
• Negative Personas: Sie definieren, wen du NICHT als Kunde willst. Das können Preissuchende sein, die nur Rabatte jagen, oder Unternehmen unter einer Mindestgröße, für die dein Service unwirtschaftlich ist. Negative Personas helfen dabei, Marketing-Budget nicht auf unqualifizierte Leads zu verschwenden.

Welche Beispiele gibt es für Personas?

Angenommen, du bist in der Modebranche tätig und möchtest deine Artikel zusätzlich in einem eigenen Onlineshop anbieten. Deine Stammkundschaft hast du vor Ort in deinem Geschäft befragt, woraufhin sich unterschiedliche Typen herauskristallisiert haben. Darunter der trendbewusste Online-Shopper:

Persönlich

Lukas lebt in Köln und ist 34 Jahre alt. Er legt Wert auf unkomplizierte Mode, die zu seinem aktiven Alltag passt.

Beruflich

Er arbeitet als Marketing Manager in einer Digitalagentur und ist stark online unterwegs. Dabei interessiert er sich besonders für Kampagnenplanung und Social Media Trends.

Eine B2B-Software-Persona könnte hingegen lauten: „Digitalisierungs-Managerin Diana, 41, leitet die digitale Transformation in einem mittelständischen Produktionsbetrieb mit 250 Mitarbeitern. Sie kämpft mit Legacy-Systemen und Widerstand gegen Veränderung im Management. Diana recherchiert über LinkedIn und Fachmedien, benötigt Change-Management-Support und ROI-Belege für die Geschäftsführung. Budget: 80.000-150.000 Euro, Entscheidungszyklus 4-6 Monate.“

Solche Profile kombinieren harte Fakten mit psychologischen Treibern und typischen Herausforderungen.

Wo und wie wendest du Personas an?

Personas sind nur dann wertvoll, wenn du sie gezielt einsetzt. Mit KI-gestützten Personas kannst du Marketing, Produktentwicklung und Vertrieb präziser steuern, Inhalte noch besser auf die Bedürfnisse deiner Zielgruppen abstimmen sowie deine Kommunikation und Entscheidungen datenbasiert optimieren.

Nutzung der KI-Personas für Marketingkampagnen, Produktentwicklung und Vertrieb

Mit dynamischen Personas lassen sich Werbebotschaften und Inhalte gezielt anpassen. KI-Systeme können Kampagnenparameter wie

• Tonalität,
• Kanalwahl 
• oder Zeitpunkt 

automatisch auf die identifizierten Zielgruppen zuschneiden. Segmentiere E-Mail-Listen personabasiert. Dein Marketing-Automation-Tool verknüpfst du mit den Cluster-Zuordnungen aus deiner KI-Analyse.

Entwickle Landing Pages pro Persona. Die URL-Parameter aus E-Mail-Kampagnen steuern, welche Variante ein Besucher sieht. A/B-Tests validieren, ob personaspezifische Seiten tatsächlich bessere Conversion Rates erzielen.

Nutze Personas, um Anforderungen im Produkt-Backlog zu priorisieren (Welche Persona hat welches Problem?) oder Produktideen anhand typischer Kundenbedürfnisse zu validieren. Im Vertrieb helfen die Profile, Gesprächseinstiege und Angebote besser zu personalisieren. Trainiere Sales-Teams auf typische Einwände und Argumente pro Persona.

Personalisierung von Content und Angeboten

Content-Mapping ordnet jeden Blogartikel, jedes Video und jedes Whitepaper einer Persona und der jeweiligen Customer Journey zu, um sie effizient durch den Kaufprozess zu führen.

So identifizierst du Lücken, kannst Ressourcen gezielt einsetzen und ein einheitliches Kundenerlebnis schaffen, indem du für jede Stufe der Reise den passenden Inhalt planst und bereitstellst.

Durch Kombination von KI-Personas mit Echtzeitdaten aus CRM oder Webtracking kannst du dynamisch personalisierten Content bereitstellen. Wenn jemand drei Blogartikel über Kostenoptimierung liest, klassifiziert dein System ihn wahrscheinlich als budgetbewussten Typ. Beim nächsten Besuch erscheint ein Exit-Intent-Popup mit einem Pricing-Guide.

Retargeting-Kampagnen segmentierst du nach Persona-Indikatoren. LinkedIn-Ads targetierst du auf Job Titles und Interessen, die mit bestimmten Personas korrelieren. Google-Display-Ads nutzt du für Remarketing mit personaspezifischen Creatives: unterschiedliche Visuals und Headlines je nach vorherigem Website-Verhalten.

Monitoring von Persona-Relevanz im Zeitverlauf

Personas sind nicht statisch, da sich Zielgruppen ständig weiterentwickeln. Deshalb solltest du regelmäßig überprüfen, ob die Cluster-Zuordnungen noch stimmen. Trainiere dein KI-Modell wenn nötig neu mit den aktuellsten Daten. Ein plötzlicher Anstieg von Mobile-Traffic könnte signalisieren, dass alle Personas mobilaffiner werden.

Tracking von Persona-Performance zeigt, welche Segmente wachsen oder schrumpfen. Wenn die budgetbewusste Persona 2024 noch 30 % deiner Leads ausmachte, 2025 aber nur noch 18 %, musst du reagieren. Entweder passt du Marketing-Budgets an oder hinterfragst, warum dieses Segment erodiert.

Feedback-Loops schließen den Kreis. Vertrieb und Customer Success notieren in CRM-Feldern, wie gut die Persona-Zuordnung in der Praxis funktioniert: „Kunde wurde als Persona B klassifiziert, verhielt sich aber wie Persona D.“

Diese Rückmeldungen fließen als Label in dein nächstes KI-Training ein und verbessern die Modellgenauigkeit kontinuierlich.

Fazit: KI macht Personas skalierbar, präzise und zukunftssicher

KI-gestützte Persona-Erstellung überwindet die Limitierungen manueller Methoden. Clusteranalysen verarbeiten Millionen Datenpunkte objektiv, NLP extrahiert qualitative Insights aus Tausenden Texten und generative KI formuliert daraus greifbare Profile. Der Aufwand sinkt und die Datenqualität steigt.

Entscheidend ist kontinuierliches Monitoring, denn Personas müssen regelmäßig validiert und KI-Modelle bei Bedarf neu trainiert werden. Wer KI-Personas richtig implementiert, personalisiert Marketing, Produkt und Vertrieb datenbasiert statt bauchgetrieben und erreicht dadurch signifikant höhere Conversion Rates bei niedrigeren Kosten pro Lead.

FAQ zum Thema Zielgruppenanalyse mit KI

Was ist die Persona-Methode?

Die Persona-Methode beschreibt die Erstellung fiktiver Nutzerprofile, die auf realen Daten typischer Vertreter einer Zielgruppe basieren mit dem Ziel, deren Bedürfnisse, Verhaltensweisen und Motive greifbar zu machen. Dadurch können nutzerorientierte Entscheidungen getroffen werden, z. B. die Optimierung von Produkten, Dienstleistungen oder Websites.

Wie sinnvoll sind Personas?

Persona-Profile bieten Orientierung und helfen, zielgruppengerechte Maßnahmen zu entwickeln – von Kampagnen bis Produkt-Features. Der Mehrwert steigt, wenn sie datenbasiert und im Alltag genutzt werden.

Was ist das Ziel von Personas?

Das Ziel von Personas ist, Zielgruppen greifbar zu machen, sie besser zu verstehen, Streuverluste zu reduzieren, Marketing- und Produktentscheidungen zu fokussieren sowie Botschaften passgenau auf ihre Bedürfnisse auszurichten.