Kunden-Personas im Jahr 2025: Warum Ihre scheitern (und wie Sie es ändern können)

Warum Old-School CustomerPersona zu kurz greifen

Wenn sich das ideale Kundenprofil Ihres Unternehmens seit den Tagen, als Cookies von Drittanbietern noch frei herumliefen, nicht weiterentwickelt hat, sind Sie nicht allein. Viele Unternehmen verwenden immer noch veraltete Methoden zur Erstellung von Kundenprofilen – denken Sie an interne Bauchgefühle, anekdotisches Verkaufsfeedback und vielleicht ein wenig Webanalyse aus dem letzten Jahr. Das Ergebnis ist oft eine eindimensionale Karikatur eines Kunden, die zwar beruhigend wirkt, aber selten zutreffend ist. Tatsächlich haben sich Kunden-Personas im Laufe der Jahre nicht viel verändert“, und Unternehmen missbrauchen sie oft, indem sie interne Voreingenommenheit zulassen und sie mit irrelevanten Details vollstopfen(forrester.com). Allzu oft finden sich diese Personas auf einer PowerPoint-Präsentation oder einem Poster wieder, die von allen abgenickt und dann ignoriert werden (oder, schlimmer noch, auf deren Grundlage falsche Entscheidungen getroffen werden).

Das Problem mit internen Annahmen

Woran könnte es liegen, dass diese traditionellen Personas heute weniger effektiv sind? Zum einen beruhen sie in der Regel ausschließlich auf internen Daten und Annahmen. Ohne neue Forschung oder Validierung bedeutet dies, dass die Persona das widerspiegelt, was Ihr Team denkt – und nicht, was die Kunden tun. Wie die Analysten von Forrester es ausdrücken, ist eine Persona nur so gut wie die objektive Forschung, die dahinter steht; sich auf ungeprüfte Annahmen zu verlassen, führt zu Verzerrungen. Leider machen viele Unternehmen genau das: Sie erstellen Personas in einem Vakuum und aktualisieren sie nicht, wenn sich die Märkte verändern.

Die sich verändernde Datenlandschaft

Auch die Datenlandschaft hat sich unter unseren Füßenverändert. Mit den neuen Datenschutzbestimmungen und der Abschaffung der Cookies von Drittanbietern haben die Vermarkter einen großen Teil des einfachen Einblicks in das Kundenverhalten verloren. Googles Umstellung auf Analytics 4 (GA4) ist ein Paradebeispiel dafür: Es wurde für eine datenschutzfreundliche Welt umgestaltet, wobei das Tracking von Drittanbieter-Cookies abgeschafft wurde und stattdessen auf Daten von Erstanbietern und maschinelles Lernen gesetzt wird. Der Vorteil ist eine bessere Einhaltung der Datenschutzbestimmungen, der Nachteil ist, dass Vermarkter weniger granulare Nutzerdaten erhalten. Alte Personas, die auf den detaillierten Daten von Universal Analytics oder Cookie-basierten Werbedaten basieren, sehen jetzt wie Dinosaurier aus. Kurz gesagt, wir können die Nutzer nicht mehr wie früher durch das Web verfolgen, so dass jede Persona, die auf diesen Methoden aufbaut, schnell an Relevanz verliert. Und schließlich sollten Sie bedenken, wie statisch und veraltet Personas sind. Die Welt von heute ist schnelllebig – Algorithmen ändern sich, Trends explodieren über Nacht auf TikTok, Lieferketten brechen zusammen, und die Prioritäten der Verbraucher ändern sich mit jeder globalen Nachrichtenlage. Wenn Ihr Profil des „idealen Kunden“ damit nicht Schritt hält, ist es wahrscheinlich falsch. Es ist bezeichnend, dass nur 44 % der Vermarkter überhaupt Buyer Personas in ihrer Strategie verwenden(salesgenie.com), (was bedeutet, dass die Mehrheit sie entweder auslässt oder aufgegeben hat), und von denen, die Personas haben, haben viele sie in letzter Zeit nicht aktualisiert. Das ist eine riesige verpasste Chance, vor allem in einer Zeit, in der personalisiertes Marketing wichtiger denn je ist (wir kommen gleich darauf zu sprechen). Fazit: Das Festhalten an einer Persona, die letztes Jahr (oder vor fünf Jahren) in einem Konferenzraum erstellt wurde, kann Ihrem Marketing aktiv schaden. Es macht Sie blind für reale Veränderungen im Kundenverhalten und kann zu unpassenden Kampagnen führen. Um heute die ideale Kundenpersona zu erstellen, müssen wir uns von den rein fiktiven Profilen verabschieden und einen datengestützten, ständig aktualisierten Ansatz wählen.

Treffen Sie den modernen digitalen Verbraucher

Um zu verstehen, warum die Personas von gestern nicht ausreichen, sollten wir uns ansehen, wer die digitalen Verbraucher von heute wirklich sind. Spoiler: Sie wechseln zwischen den Kanälen, sind hyperinformiert und abgelenkter als eine Katze in einer Laserpointerfabrik. Es ist wichtig, dass Sie Ihre Personas in dieser Realität verankern. Hier sind ein paar aufschlussreiche Statistiken.

Die „Always-On“-Digital-Realität

Der durchschnittliche Internetnutzer im Jahr 2023 verbringt jeden Tag etwa 6 Stunden und 37 Minuten online datareportal.com – fast ein Drittel seiner wachen Zeit. Von dieser Zeit werden über 2½ Stunden pro Tag auf Social-Media-Plattformen verbracht. Die Verbraucher sind nicht nur kurz online, sie leben praktisch dort und jonglieren mit Arbeit, Einkaufen, Unterhaltung und sozialen Kontakten.

Außerdem ist die typische Person nicht nur an eine Plattform oder ein Gerät gebunden. Im Durchschnitt ist ein Internetnutzer heute in etwa 7 verschiedenen sozialen Netzwerken pro Monat aktiv. Er beginnt seinen Tag vielleicht auf Instagram, entdeckt in der Mittagspause Produkte auf TikTok, vergleicht am Nachmittag Preise auf Google und schimpft am Abend auf Twitter. Diese Streuung der Aufmerksamkeit bedeutet, dass Ihre Kunden überall digitale Spuren hinterlassen – weit über Ihre Website hinaus. Wir haben auch einen Rekord bei der Nutzung mehrerer Geräte erreicht. Kunden recherchieren ein Produkt möglicherweise zunächst auf ihrem Telefon, kaufen es später auf einem Laptop und kontaktieren den Kundendienst über einen Smart Speaker oder eine Chat-App. Jeder Touchpoint ist ein Teil des Puzzles. Es ist kein Wunder, dass das Verlassen auf eine einzige Datenquelle (wie z. B. Ihre Webanalyse oder Umfragen in Geschäften) dazu führen kann, dass Sie Ihre Persona nicht vollständig verstehen. Wenn Sie nur einen Ausschnitt betrachten, z. B. was die Leute auf Ihrer Website tun, übersehen Sie, dass dieselben Kunden auf einem anderen Kanal ganz anders sein können.

💡 Ein Kunde öffnet vielleicht nur selten Ihre Marketing-E-Mails, ist aber täglich auf Instagram aktiv; ein anderer verweilt vielleicht auf Ihrer Website, ohne etwas zu kaufen, bis er eine Retargeting-Anzeige mit einem Rabatt sieht.

Was moderne Customer Personas berücksichtigen müssen

Der moderne Verbraucher ist gut informiert und erwartet Bequemlichkeit. Studien zeigen, dass mehr als 50 % der Verbraucher von Unternehmen erwarten, dass sie ihre Bedürfnisse vorhersehen und ihnen relevante Vorschläge machen , bevor sie sich überhaupt an sie wenden. Und die Ungeduld ist groß – wenn Sie sie mit generischen Angeboten überhäufen, die nicht zu ihnen passen, wird sich die Mehrheit von Ihnen abwenden oder sich sogar verärgert fühlen. Das Fazit für die Erstellung von Personas: Ihr idealer Kunde ist keine statische Skizze mit einem Kanal und einem Bedürfnis. Er ist mehrdimensional. Jede nützliche Persona muss heute die Komplexität des digitalen Verhaltens berücksichtigen – die vielen Plattformen, die ständige Konnektivität und die gestiegenen Erwartungen. Das bedeutet auch, dass interne Daten allein (wie die Kaufhistorie oder Google Analytics) ein unzureichendes Bild ergeben. Um wirklich den „idealen Kunden“ zu erstellen, müssen wir Daten aus dem gesamten digitalen Leben der Kunden zusammentragen, natürlich unter Berücksichtigung der Privatsphäre und der Zustimmung.

Die Lücke in der 360°-Kundensicht (und warum die Daten so fragmentiert sind)

Wenn moderne Verbraucher ihre Daten über Dutzende von Berührungspunkten verstreuen, wie können wir dann jemals ein vollständiges Bild erhalten? Dies ist die klassische Herausforderung der 360-Grad-Kundensicht – und genau damit haben die meisten E-Commerce-Unternehmen zu kämpfen. Die Ironie dabei ist, dass viele Unternehmen auf einem Haufen von Daten über ihre Kunden sitzen, die jedoch alle in verschiedenen Systemen verstreut sind. Ihr E-Shop verfügt über Webanalysedaten, Ihr CRM über E-Mail-Engagement und Kaufhistorie, Ihr Social-Media-Team über Publikumsdemografien von Facebook oder TikTok, Ihr Zahlungsabwickler oder POS über Transaktionsdetails … und diese Teile sprechen selten miteinander. Es ist, als würde man versuchen, ein Puzzle zu lösen, bei dem alle Teile in verschiedenen Schachteln stecken. Diese Fragmentierung bereitet nicht nur der IT Kopfzerbrechen, sondern verhindert auch Marketing-Einsichten. Wenn Daten zwischen verschiedenen Plattformen isoliert sind, werden sinnvolle Segmentierung und Personalisierung fast unmöglich.

Eine Studie hat ergeben, dass Unternehmen aufgrund von Ineffizienzen, die durch schlechtes Datenmanagement verursacht werden , 20-30 % ihres Jahresumsatzes verlieren (autsch!), und satte 84 % der Verkäufer geben an, dass fragmentierte Daten sie daran hindern, ein nahtloses Kundenerlebnis zu bieten (linkedin.com).

Denken Sie darüber nach: Wenn Ihr E-Mail-System und Ihre Website-Analyse keine Daten austauschen, könnten Sie einem Kunden eine Werbebotschaft für ein Produkt schicken, das er bereits gestern gekauft hat (weil Ihr E-Mail-Tool nichts von dem Kauf wusste). Oder Sie behandeln einen Stammkunden mit hohem LTV auf die gleiche Weise wie einen Einmalkäufer, weil ihre Verhaltensweisen in getrennten Silos leben. Diese Fehltritte führen zu Umsatzeinbußen und schwacher Loyalität.

Warum Kundendaten fragmentiert werden

• Mehrere Plattformen für unterschiedliche Funktionen: Ein E-Commerce-Unternehmen verwendet vielleicht eine Plattform für den Online-Shop, eine andere für das E-Mail-Marketing, ein separates CRM für den Kundensupport und vielleicht ein oder zwei Analysetools. Jedes erzeugt seinen eigenen Datensatz. Wenn sie nicht proaktiv integriert werden, bleiben sie isoliert.
• Unterschiedliches Verbraucherverhalten je nach Kanal: Kunden verhalten sich auf Ihrer Website anders als in den sozialen Medien oder im Geschäft (wenn Sie ein Ladengeschäft haben). Jeder Kontaktpunkt erfasst einen anderen Aspekt der Person (Browserverlauf, soziale Interessen, Kredit- oder Zahlungsinformationen, Treuestatus usw.). Ohne Integration erhalten Sie eine fragmentierte Persona – wie ein Blinder, der einen Elefanten aus verschiedenen Blickwinkeln beschreibt.
• Veraltete Systeme und fehlende IT-Ressourcen: Kleinere Unternehmen können sich oft keine vollständig vereinheitlichte technische Lösung leisten. Im Laufe der Zeit sammeln sich Stückwerklösungen an. Ihre Integration erfordert technisches Fachwissen (APIs, Data Warehouses) und laufende Wartung. Nicht jedes Unternehmen verfügt über ein spezielles Entwicklungsteam oder einen Dateningenieur, der diese schwere Arbeit übernehmen kann.
• Datenschutz und Datenbeschränkungen: Ironischerweise können strengere Datenschutzbestimmungen die Fragmentierung verstärken. Durch Cookie-Beschränkungen und Opt-outs werden die Daten Dritter, die früher frei fließen konnten, nun eingeschränkt. Sie haben vielleicht einige Daten von Erstanbietern, aber Lücken, wo Sie sich früher auf die Nachverfolgung durch Dritte verlassen haben. Wenn Sie diese nicht durch neue Strategien ersetzen (wie die direkte Befragung von Nutzern oder die Nutzung von eingeloggten Daten), bleiben Ihnen nur Teilansichten.

Warum Kundendaten fragmentiert werden

All dies führt zu einer unbequemen Wahrheit: Die meisten E-Commerce-Marken haben keine wirkliche 360°-Sicht auf ihre Kunden, selbst wenn sie glauben, dass sie diese haben. Sie haben vielleicht 36 verschiedene Ansichten an 36 verschiedenen Orten. Kein Wunder, dass sich die Erstellung einer wirklich genauen Persona entmutigend anfühlt!

Stellen wir uns zur Veranschaulichung ein Beispiel für eine Kundenpersona vor – die Kundin Jane Doe. Ihr Shopify-Shop kennt Jane als Käuferin Nr. 1234, die letzten Monat zwei Artikel gekauft hat. Ihr E-Mail-System kennt sie als jane.doe@gmail.com, die auf 10 % Ihrer Newsletter klickt. Facebook kennt sie als Benutzer @JaneDoe, dem Ihr letzter Beitrag gefallen hat. Ihre Kundendienstsoftware kennt sie anhand ihrer Telefonnummer als die Person, die wegen einer Rücksendung angerufen hat. Jedes System enthält ein Teil des Puzzles von Jane. Wenn Sie diese Teile nie zusammenfügen, wird Ihre „Persona“ von Jane bestenfalls unvollständig oder schlimmstenfalls völlig irreführend sein.

Diese unzusammenhängenden Daten machen auch die alten Übungen zur Erstellung von Personas (die oft auf Papier durchgeführt werden) fast lächerlich – die Teams müssen am Ende raten, was die Kunden tun, weil sie die ganze Geschichte nicht leicht erkennen können. Oder sie ignorieren große Mengen an Daten, weil sie zu schwer zu konsolidieren sind. Das Ergebnis ist eine Persona, die vielleicht einen Ausschnitt (z. B. das Verhalten auf der Website), aber nicht die gesamte Customer Journey widerspiegelt. Wie können wir also diese Lücke schließen? Große Unternehmen werfen Geld auf das Problem – riesige Data Lakes, ausgefallene Kundendatenplattformen (CDPs), Heerscharen von Datenwissenschaftlern – aber das ist nicht für jeden machbar. Tatsächlich geben kleine Unternehmen häufig Tausende von Dollar pro Benutzer und Monat für verschiedene Vertriebs- und Marketingtools aus und enden dennoch mit fragmentierten, unproduktiven Datensilos. Autsch. Es liegt auf der Hand, dass wir intelligentere und leichter zugängliche Methoden benötigen, um die unterschiedlichen Daten miteinander zu verknüpfen. Die gute Nachricht ist, dass es Lösungen gibt, um die Datenfragmentierung anzugehen und reichhaltigere Personas zu erstellen – von einfachen Maßnahmen wie Umfragen bis hin zu Hightech-Plattformen. In den nächsten Abschnitten werden diese Lösungen zur Erstellung von Personas untersucht und wie Sie sie nutzen können, unabhängig davon, ob Sie ein schlankes E-Commerce-Startup oder ein großer Online-Händler sind. Das Ziel ist es, das schwer fassbare einheitliche Kundenverständnis zu erreichen, ohne die Bank (oder Ihren Verstand) völlig zu zerstören.

Lösungen: Moderne Methoden zur Erstellung von Personas

Der Aufbau einer datengesteuerten Marketing-Persona mag nach Hightech klingen, aber es geht um eine Kombination aus vernünftiger Kundenforschung und intelligentem Einsatz von Technologie. Im Folgenden stellen wir eine Reihe von Ansätzen vor – Sie können einen oder eine Mischung aus mehreren verwenden. Jede hat ihre Vor- und Nachteile und ihre Kosten. Entscheidend ist, dass Sie sich nicht auf Vermutungen verlassen, sondern echte, aktuelle Daten über Ihre Kunden nutzen. Lassen Sie uns eintauchen.

1. Regelmäßige Umfragen und Kundenforschung (Voice of Customer)

Eine der einfachsten Möglichkeiten, eine Persona auf dem neuesten Stand zu halten, besteht darin, Ihre Kunden über sich selbst zu befragen. Umfragen, Interviews, Feedback-Formulare – diese traditionellen Forschungsmethoden sind immer noch wertvoll. Sie bieten qualitative Einblicke, die Rohdaten möglicherweise nicht liefern, z. B. warum ein Kunde sich auf eine bestimmte Weise verhält oder welche Probleme er durch die Verwendung Ihres Produkts zu lösen versucht.

💡 Sie könnten z. B. eine Umfrage nach dem Kauf versenden und den Kunden fragen, wie er Sie gefunden hat, was ihn fast vom Kauf abgehalten hätte und worauf er Wert legt (Preis, Qualität, Nachhaltigkeit usw.). Mit der Zeit lassen sich Muster erkennen, die Aufschluss über die Motivationen und Probleme Ihrer Persona geben. Sie können auch Einzelinterviews oder Usability-Tests durchführen, um zu sehen, wie echte Kunden mit Ihrer Website oder Ihrem Produkt interagieren.

Stärken: Umfragen und Interviews geben Ihnen Einblicke direkt aus erster Hand. Sie können Ihre Annahmen bestätigen (oder entkräften). Dies ist besonders nützlich, um interne Vorurteile zu bekämpfen. Außerdem sind sie relativ kostengünstig – Tools wie Google Forms oder SurveyMonkey sind preiswert, und Anreize wie ein kleiner Gutschein können die Antwortquote erhöhen. In einer datenschutzfreundlichen Welt sind Umfragen „Zero-Party-Daten“ (der Kunde stellt freiwillig Informationen zur Verfügung) – keine Cookies oder Spionage erforderlich.Schwächen: Die Nachteile sind, dass Umfragen auf Selbstauskünften beruhen (Menschen erinnern sich nicht immer an ihr Verhalten oder sagen nicht immer die ganze Wahrheit) und dass Sie möglicherweise nur von einer kleinen, lautstarken Gruppe hören. Außerdem handelt es sich um eine Momentaufnahme; die Stimmungen der Verbraucher können sich ändern, so dass Sie regelmäßig Umfragen durchführen müssen. Und ehrlich gesagt können die Rücklaufquoten eine Herausforderung sein – viele Menschen ignorieren Umfragen, wenn sie nicht hoch motiviert sind. Diese Methode eignet sich zwar hervorragend für eine qualitative Vertiefung, liefert aber kein vollständiges quantitatives Bild. Außerdem werden die Daten nicht automatisch vereinheitlicht – Sie erhalten Einblicke, die Sie mit den Ergebnissen der Analyse integrieren müssen.Best Practice-Tipp: Machen Sie Kundenforschung zu einer ständigen Gewohnheit. Selbst eine kurze vierteljährliche Umfrage oder ein paar Kundenanrufe pro Monat können neue Trends zutage fördern. Denken Sie daran, die gewonnenen Erkenntnisse in Ihre Persona-Profile einfließen zu lassen und sie mit Ihrem Team zu teilen. Lassen Sie es nicht zu einem weiteren Bericht werden, der in der Schublade verschwindet.

2. Eigene Entwicklungs- und Datenwissenschaftsteams

Am anderen Ende des Spektrums der DIY-Umfragen befindet sich der anspruchsvolle Ansatz: Ihr eigenes technisches Team soll Kundendaten vereinheitlichen und analysieren. Das bedeutet, dass Sie Entwickler oder Datenwissenschaftler damit beauftragen, all Ihre unterschiedlichen Systeme zu verbinden und die Zahlen zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Ihr Team könnte zum Beispiel ein Data Warehouse aufbauen, das Daten von Ihrer E-Commerce-Plattform, Ihrem E-Mail-Tool, Ihren Werbekampagnen, den Protokollen des Kundensupports usw. enthält, und dann Analysen oder maschinelles Lernen einsetzen, um aus diesen vereinheitlichten Daten verschiedene Kundensegmente (Personas) zu identifizieren.Stärken: Richtig angewandt, kann dieser Ansatz die reichhaltigsten, am besten zugeschnittenen Informationen liefern. Sie erstellen im Grunde genommen Ihre eigenen Mini-Google-Analysen auf Steroiden, die speziell auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind. Interne Teams können genau die Abfragen und Analysen erstellen, die Sie benötigen (z. B. „Zeige mir hochwertige Kunden, die nachts um 2 Uhr mobil surfen und auf Push-Benachrichtigungen reagieren“). Sie sind Eigentümer der Lösung und der Daten, was sich positiv auf die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und die Flexibilität auswirkt. Wenn Sie über Data-Science-Fähigkeiten verfügen, können Sie sogar Vorhersagen treffen und den Customer Lifetime Value oder das Abwanderungsrisiko prognostizieren und diese Attribute in Personas einbauen.Schwächen: Der offensichtliche Nachteil sind Kosten und Komplexität. Die Integration mehrerer Datenquellen ist notorisch schwierig – rechnen Sie mit unzähligen Stunden für die Integration von APIs oder Datenbanken. Es ist nicht ungewöhnlich, dass solche Projekte mehrere zehntausend Dollar an Entwicklerzeit kosten oder die Einstellung von Spezialisten erfordern. Auch die Wartung dieser Pipelines ist nicht trivial (Systemaktualisierungen oder API-Änderungen können Ihren Datenfluss unterbrechen). Im Grunde genommen ist dieser Ansatz oft nur für größere Unternehmen oder technisch versierte Firmen, die viel investieren können, praktikabel. Wenn Sie ein kleines oder mittleres E-Commerce-Unternehmen sind, haben Sie möglicherweise weder das Budget noch die Mitarbeiter, um dies intern zu tun. Selbst wenn Sie es tun, kann es Monate dauern, bis Sie Ergebnisse erzielen. Es gibt einen Kompromiss: Entweder Sie bauen es selbst und bekommen genau das, was Sie brauchen (aber Sie zahlen den Preis), oder Sie verwenden Tools von Drittanbietern, die vielleicht nicht perfekt passen (aber vorgefertigt sind). Viele wachsende E-Commerce-Firmen beginnen mit dem Versuch einer internen Datenvereinheitlichung, um dann festzustellen, dass dies ein gewaltiges Unterfangen ist. Es ist in Ordnung, wenn Sie nicht die volle „DIY-Datenwissenschaft“ betreiben können. Die gute Nachricht ist, dass es Tools gibt, die Ihnen dabei helfen – womit wir bei der nächsten Methode wären.

3. Kundendatenplattformen (CDPs) und All-in-One-Lösungen

In den letzten Jahren haben sich Kundendatenplattformen als der heilige Gral für die Vereinheitlichung von Kundeninformationen herauskristallisiert. Bei einer CDP handelt es sich im Grunde um eine Software, die Daten aus all Ihren Quellen (Website, mobile App, E-Mail, Anzeigen, CRM usw.) aufnimmt, einheitliche Kundenprofile zusammenfügt (um zu klären, dass Jane Doe auf Ihrer Website mit Jane D. in Ihrer E-Mail-Liste identisch ist) und häufig Tools für die Segmentierung und Aktivierung bereitstellt (z. B. die Erstellung von Persona-basierten Zielgruppen, die Sie an Facebook Ads oder E-Mails senden können). Beispiele hierfür sind Segment (Twilio Segment), Adobe Real-Time CDP, Socialscore Light CDP, Treasure Data, mParticle und viele andere. Für ein E-Commerce-Unternehmen kann ein CDP theoretisch den begehrten 360°-Blick bieten, indem es als zentrales Gehirn dient. Es könnte aufzeichnen, dass Benutzer X auf allen Geräten gleich ist, 5 E-Mails geöffnet hat, Produkt A dreimal besucht hat, zweimal gekauft hat und ein Kundendienstticket offen hat – alles in einem Profil. Sie können dann Personas oder Segmente innerhalb der CDP definieren (z. B. „Schnäppchenjäger“ vs. „Geizkragen“ auf der Grundlage von Verhaltensmustern) und dementsprechend personalisierte Kampagnen starten.Stärken: Die offensichtliche Stärke ist die Vereinheitlichung und Aktionsfähigkeit. Eine gute CDP löst das Problem der Datenfragmentierung von vornherein – sie ist darauf ausgelegt, Datenquellen zu integrieren und Profile in Echtzeit zu aktualisieren. Viele CDPs verfügen auch über maschinelle Lernfunktionen, um Kundencluster zu erkennen oder Attribute (wie die Kaufwahrscheinlichkeit) vorherzusagen. Einmal eingerichtet, können Marketingexperten eine CDP oft mit minimaler IT-Hilfe nutzen und mit ein paar Klicks Segmente erstellen oder Zielgruppen exportieren. Dies ist ein enormer Gewinn für die Agilität. Kurz gesagt, CDPs versprechen eine zentrale Anlaufstelle zu sein, um fragmentierte Daten in kohärente, nutzbare Personas und Segmente zu verwandeln.Schwächen: Zwei große: Kosten und Implementierungsaufwand. CDPs, insbesondere die für Unternehmen geeigneten, sind nicht billig. Die Mindestinvestition liegt oft zwischen 4.000 und 12.500 US-Dollar pro Monat für eine CDP-Lösung und ist damit für viele kleine Unternehmen unerschwinglich. Und das ist nur die Lizenzierung – für die Implementierung benötigen Sie möglicherweise auch einen Lösungsingenieur oder Partner. Es kann Monate dauern, eine CDP vollständig zu implementieren und alle Datenquellen zu integrieren. Wenn Ihre Daten nicht sauber oder konsistent sind, wird eine CDP das nicht auf magische Weise beheben: Müll rein, Müll raus. Für kleine und mittlere Unternehmen gibt es einfachere CDP-ähnliche Tools oder sogar CRM-Systeme (wie HubSpot, auf das wir später noch eingehen), die einige CDP-Funktionen zu geringeren Kosten enthalten, aber sie erfordern immer noch ein gewisses Engagement. Außerdem bedeutet die effektive Nutzung einer CDP, dass Ihr Team sie erlernen und die Integrationen aktiv pflegen muss. Die CDP ist zwar leistungsstark, aber wenn sie nicht ausreichend genutzt wird, kann sie zu einem teuren Stück Regalware werden. Wir müssen auch darauf hinweisen, dass CDPs zwar Daten von Erstanbietern (Ihre Daten) vereinheitlichen, aber nicht per se neue externe Erkenntnisse liefern, die über das hinausgehen, was Sie ihnen zuführen. Wenn Ihnen in einigen Bereichen Daten fehlen (z. B. wenn Sie keine Ahnung von den Interessen Ihrer Kunden in den sozialen Medien haben), wird eine CDP diese Lücke nicht schließen, sondern lediglich die vorhandenen Daten organisieren.Zusammenfassend lässt sich sagen, dass CDPs für Unternehmen, die über viele Daten verfügen und bereit sind, in die Infrastruktur zur Nutzung dieser Daten zu investieren, fantastisch sind. Wenn Sie kleiner sind, brauchen Sie nicht zu verzweifeln – Sie können immer noch viele Vorteile nutzen, indem Sie sorgfältig eine erschwinglichere Plattform auswählen, die Ihre primären Kanäle abdeckt, oder indem Sie den nächsten Ansatz nutzen: Datenanreicherung durch Dritte.

4. Alternative Datenanbieter und Anreicherungsdienste

Ein weiterer Weg zur Erstellung umfassenderer Personas ist die Anreicherung Ihrer Daten mit externen Quellen. Stellen Sie sich das so vor, dass Sie Lücken in Ihrem Kundenwissen schließen, indem Sie externe Informationen hinzuziehen. An dieser Stelle kommen Anbieter wie SocialScore (und andere) ins Spiel. Diese Dienste sammeln Verbraucherdaten aus verschiedenen alternativen Quellen – oft öffentliche oder aggregierte Daten aus sozialen Medien, Online-Verhalten, demografischen Daten usw. – SocialScore kann z. B. eine E-Mail-Adresse oder Telefonnummer aus Ihrer Kundenliste nehmen und die öffentlichen Social-Media-Profile, Interessen und sogar den digitalen Fußabdruck dieser Person auf Hunderten von Websites nachschlagen. Plötzlich erfahren Sie vielleicht, dass die Kundin Jane Doe sich sehr für Outdoor-Wanderungen interessiert und mehreren umweltfreundlichen Marken im Internet folgt – Erkenntnisse, die Sie nie aus Ihren eigenen Website-Analysen gewonnen haben. SocialScore beschreibt seine Aufgabe darin, Unternehmen dabei zu helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen, indem sie alternative Kundendaten für Analysen, Vorhersagen und Erkenntnisse nutzen. In der Praxis bedeutet das, dass SocialScore Daten von mehr als 300 Websites und sozialen Plattformen abruft und die Zielgruppen nach Interessen und Online-Verhalten bewertet.

Wie sieht das aus?

Nehmen wir an, Sie haben eine Persona namens „Umweltbewusste Emma“ für Ihre nachhaltige Produktlinie, aber alles, was Sie aus Ihren Daten wissen, ist, dass Emma Ihre Bambuszahnbürsten kauft. Ein Anreicherungsdienst könnte Ihnen sagen, dass „Emma“ (echte Kunden, die diesem Profil entsprechen) wahrscheinlich auch bestimmte Öko-Lifestyle-Blogs abonniert, viel Zeit auf Pinterest verbringt, sich für Yoga interessiert und dazu neigt, iPhones zu benutzen. Jetzt ist Ihre Persona mehrdimensional: nicht nur, was sie bei Ihnen kauft, sondern was ihr Lebensstil und ihre Vorlieben im Allgemeinen sind.

Eine E-Commerce-Fallstudie zeigte eine Marke, die SocialScore nutzte, um Daten aus über 60 sozialen Netzwerken und Websites zu sammeln und Details wie Nutzerbiografien, Interessen und Kommunikationsvorlieben zu erfassen, um ein detailliertes Kundenprofil zu erstellenessocialscore.io. Auf diese Weise konnte das Unternehmen sein Marketing auf der Grundlage von Hobbys und Präferenzen für Kommunikationskanäle personalisieren – Dinge, die es mit internen Daten allein nie erfahren hätte.

Stärken: Die Datenanreicherung kann Ihnen einen umfassenderen 360°-Blick verschaffen , ohne dass Sie alles selbst sammeln müssen. Es ist wie ein Turbolader für Ihre Personas mit gesellschaftlichem und verhaltensbezogenem Kontext. Sie ist besonders für kleinere Unternehmen wertvoll, die nicht über die Ressourcen verfügen, um Nutzer im gesamten Web zu verfolgen – diese Anbieter haben die Arbeit bereits erledigt. Außerdem ist es in der Regel schneller zu implementieren als eine vollständige CDP: Sie senden einige Kundenidentifikatoren und erhalten angereicherte Profile zurück. Solche Dienste können erschwinglicher sein als der Aufbau eines riesigen Stacks – einige arbeiten mit Pay-per-Match- oder Abonnement-Modellen, die sich an Ihre Größe anpassen. Sie können auch Bewertungsmodelle anbieten (z. B. eine Bewertung des „sozialen Einflusses“ oder eine Schätzung der „Kaufkraft“), die dabei helfen, Kunden auf neue Weise zu segmentieren.Schwachstellen: Es gibt wichtige Vorbehalte. Erstens müssen die Datenqualität und der Datenschutz berücksichtigt werden. Sie müssen sicherstellen, dass die Datenquelle konform ist (prüfen Sie GDPR usw., und stellen Sie sicher, dass Sie diese Daten für Marketingzwecke verwenden dürfen). Kunden könnten es als unheimlich empfinden, wenn Sie sie plötzlich auf der Grundlage von Informationen ansprechen, die sie Ihnen nie gegeben haben – verwenden Sie daher angereicherte Daten klug und nach ethischen Gesichtspunkten (z. B. um die Strategie zu lenken und nicht, um direkt zu sagen: „Wir wissen, dass Sie gerne wandern“, wenn sie es Ihnen nie gesagt haben). Außerdem können externe Daten manchmal veraltet oder für bestimmte Personen ungenau sein – behandeln Sie sie als probabilistisch. Ein weiterer Schwachpunkt ist, dass die Verwendung angereicherter Daten zusätzliche Kosten verursacht und eine Abhängigkeit von Dritten schafft. Außerdem lassen sich damit interne Silos nicht auflösen; Sie müssen diese angereicherten Daten immer noch mit Ihren vorhandenen Daten zusammenführen (obwohl viele Anbieter Daten in einem leicht zu importierenden Format ausgeben und einige direkt in CRM- oder CDP-Systeme integriert werden können).Anwendungsfall: Alternative Daten bieten sich an, wenn Sie Ihre Personas über das Offensichtliche hinaus weiterentwickeln möchten. Dabei geht es nicht darum, Ihre Erstanbieterdaten zu ersetzen, sondern das Bild zu vervollständigen. Wenn Ihre interne Persona beispielsweise die „High-Spending Hannah“ ist, die auf dem Kaufwert basiert, könnte die Anreicherung ergeben, dass es zwei Arten von Hannah gibt: eine, die karriereorientiert und auf LinkedIn aktiv ist, und eine andere, die ein Socialite ist und auf Instagram aktiv ist – und Sie würden diese Sub-Personas unterschiedlich behandeln. Ohne externe Daten würden Sie sie auf die gleiche Weise ansprechen und die Nuancen übersehen. Jede dieser Lösungen, wie Umfragen, CDPs und Datenanreicherung, spricht einen bestimmten Aspekt der Persona an. Sie müssen sich nicht unbedingt für nur eine Lösung entscheiden. Der beste Ansatz ist oft eine Kombination: Verwenden Sie Umfragen, um qualitative Eindrücke zu erhalten, nutzen Sie Ihre Analytik/CRM für quantitatives Verhalten, und fügen Sie vielleicht einen Datenanreicherungsdienst hinzu, um zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen. Das Ziel ist es, Ihre Persona von einer statischen Skizze in ein lebendiges, atmendes, datengestütztes Profil zu verwandeln. Als Nächstes wollen wir sehen, wie sich eine Persona in der Praxis entwickeln kann, wenn Sie einige dieser Methoden anwenden.

Häufig gestellte Fragen