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CLEAR Segmentation Lab – Wie Unternehmen mit KI ihre Zielgruppen wirklich verstehen lernen

By Danijel Jozic
19 November 2025
CLEAR Segmentation Lab – Wie Unternehmen mit KI ihre Zielgruppen wirklich verstehen lernen

Von Philipp Zöllner & Dr. Danijel Jozic 

Von Stereotypen zu echtem Verständnis von Zielgruppen 

Sabine, 35 Jahre, verheiratet, mit Hochschulabschluss, liebt Shopping, ist familienorientiert, sehr aktiv in sozialen Medien und achtet auf Nachhaltigkeit. Solche stereotypen Zielgruppenbeschreibungen begegnen uns häufig. Sie bleiben oberflächlich, führen zu unpersönlichen Marketingmaßnahmen und verhindern ein echtes Verständnis der Zielgruppe.

Persona Sabine: Klassische Zielgruppenbeschreibungen wie diese sind oft stereotyp und greifen zu kurz für eine effektive Segmentierung. Bild erstellt mit Midjourney. 

Personas und Segmentierungen wirken auf den ersten Blick wie einfache Werkzeuge, erweisen sich in der Praxis jedoch als anspruchsvoll in Entwicklung und Anwendung. Segmentierungen beruhen vor allem auf quantitativen Daten wie demografischen Merkmalen, Kaufhistorien oder Clusteranalysen. Personas dagegen erfassen qualitative Dimensionen wie Ziele, Motivationen und Verhaltensmuster. Sie konkretisieren Segmente anhand gemeinsamer Merkmale, ermöglichen passgenaue Marketingmaßnahmen und fördern ein tieferes Verständnis und mehr Empathie bei internen Stakeholdern.

Mehr Wert durch die Kombination von Segmentierung und Personas

Häufig werden Personas jedoch fehlerhaft eingesetzt: Sie enthalten irrelevante Informationen, sind von Vorurteilen geprägt oder werden fälschlicherweise als alleinige Grundlage für die Ansprache genutzt, obwohl eine fundierte Segmentierung dafür meist geeigneter ist. Wirkungsvoll wird der Ansatz erst, wenn Segmentierung und Personas gezielt kombiniert werden. Anstelle einer rein demografischen Beschreibung wie im Beispiel „Sabine“ entsteht so ein fundierteres Bild, das neben Alter und Familienstatus auch Werte, Bedürfnisse, Verhaltensmuster und Kanalpräferenzen einbezieht. Eine Persona wie Sabine würde dann nicht nur als „35-jährige, familienorientierte Konsumentin“ beschrieben, sondern beispielsweise als „nachhaltigkeitsbewusste Vielkäuferin, die Produktempfehlungen aus sozialen Netzwerken besonders vertraut und digitale Services im Kaufprozess bevorzugt“.

Studien, etwa aus der Harvard Business Review, zeigen, dass eine einseitige Fokussierung auf demografische und transaktionale Merkmale zu kurz greift. Ein integriertes Modell, das Segmentierung und Personas methodisch verbindet, schafft dagegen ein relevanteres Bild der Zielgruppen. Voraussetzung ist, dass Segmente und Personas auf einer datengetriebenen Grundlage entwickelt werden, die sowohl statische Kriterien wie Demografie als auch dynamische Faktoren wie Motivation, Werte, Verhalten und Kontexte berücksichtigt. Ebenso entscheidend ist ihre Zweckorientierung: Ohne ein klares Ziel bleiben Personas zu allgemein, unterstützen keine relevanten Entscheidungen und verschwinden ungenutzt in der Schublade. Erst wenn von Beginn an festgelegt wird, welche Initiativen sie steuern sollen, etwa die Optimierung der Customer Journey, die Entwicklung neuer Produkte oder die Personalisierung von Marketingmaßnahmen, entfalten sie ihren vollen Wert. 

Wie KI neue Wege in der Segmentierung eröffnet

Viele Unternehmen beschäftigen sich daher zunehmend mit der Frage, wie Personas datenbasiert entwickelt, kontinuierlich weitergeschärft und operativ genutzt werden können. Die Dynamik der Märkte überfordert klassisches Zielgruppenmanagement. Kunden erwarten personalisierte Erlebnisse, während die Zahl der Kontaktpunkte wächst und Unternehmen mit einer großen Datenflut konfrontiert sind. Segmentierungsmodelle, die auf statischen Annahmen beruhen, können diese Komplexität kaum abbilden und führen zu Streuverlusten, ineffizientem Ressourceneinsatz und verpassten Chancen. Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet hier neue Möglichkeiten: Sie verknüpft Datenquellen in Echtzeit, erkennt Muster und passt Zielgruppen dynamisch an. Genau hier setzt unser CLEAR Segmentation Lab an, das wir dir in diesem Artikel gerne näher vorstellen möchten. 

Die Herausforderungen im Zielgruppenmanagement 

Die Wirksamkeit vieler Segmentierungsansätze bleibt oft hinter den Erwartungen zurück. Ein Grund ist die Schwierigkeit, Personalisierung in großem Maßstab umzusetzen. Zwar investieren Unternehmen in Microsegmentierung und Content-Automation, doch ohne solide Daten- und Technologiegrundlage stoßen diese Ansätze schnell an Grenzen.

Technologische  Hürden-Datenintegration und Datensilos
– Komplexe Marketing Tech-Stacks mit unzureichender Tool-Integration
– Begrenzte KI-Nutzung
– Schlechte Datenqualität und inkonsistente Datendefinitionen 
Methodische Herausforderungen– Veraltete, statische und zu breite Segmente
– Unregelmäßige Persona-Aktualisierung
– Keine effektive Nutzung der Segmente
– Bias durch veraltete und subjektive Annahmen und Überschätzung von Segmentunterschieden
Organisatorische Herausforderungen– Interne Silostrukturen ohne einheitliches Zielgruppenbild
fehlende Ressourcen & Know-how für datenbasierte Segmentierungen
– Mangelnde bereichsübergreifende Abstimmung
– Keine klare Verantwortlichkeit und Strategie
Marktgetriebene Hürden– Geändertes Kundenverhalten und höhere Erwartungen an Personalisierungs-Mehrwert und neue Datenschutzgesetze
– Schwere Erhebung von verhaltensrelevanten und psychografischen Segmentierungskriterien 
Tabelle 1: Typische Herausforderungen im Zielgruppenmanagement

Besonders herausfordernd ist die fragmentierte Datenlandschaft: Kundendaten liegen verteilt in CRM-Systemen, Web-Analytics, Social Media und E-Commerce-Plattformen, die selten nahtlos zusammenspielen. Fehlende Schnittstellen und unterschiedliche Definitionen erschweren es zusätzlich, aus diesen Daten eine konsistente 360°-Sicht auf den Kunden abzuleiten. 

Warum scheitern viele Segmentierungen in der Praxis?

Methodisch sind viele Segmentierungen zu grob oder veraltet. Demografische Kriterien dominieren, während verhaltens- und motivationsbasierte Faktoren zu selten berücksichtigt werden. Oft fehlen regelmäßige Aktualisierungen, sodass Segmente das dynamische Kundenverhalten kaum widerspiegeln.

Auf organisatorischer Ebene verhindern Silostrukturen ein gemeinsames Zielgruppenverständnis. Jede Abteilung arbeitet mit eigenen Zielgruppen-Definitionen, während Ressourcen, Know-how und klare Verantwortlichkeiten fehlen, um datenbasierte Methoden konsequent umzusetzen.

Hinzu kommen externe Faktoren: Kunden erwarten heute relevante, personalisierte Interaktionen und reagieren empfindlich auf austauschbare Angebote. Gleichzeitig erschweren Datenschutzvorgaben wie die DSGVO die Nutzung bestimmter Datenarten, gerade bei psychografischen Informationen, die für präzisere Segmentierungen besonders wertvoll wären.

Turning Data into Intelligent Personas: Unser CLEAR Segmentation Lab

Mit unserem neuen CLEAR Segmentation Lab unterstützen wir Unternehmen dabei, ihr Datenpotenzial auszuschöpfen und Wettbewerbsvorteile zu sichern. CLEAR ist ein datengetriebener Ansatz, der modernste KI-Technologie mit praxisnaher Methodik verbindet. Das Framework beschreibt einen strukturierten Prozess, in dem aus Rohdaten intelligente Personas entstehen. CLEAR steht für die fünf Schritte Collect, Label, Explore, Assemble und Refine. Ziel ist es, Zielgruppenmanagement von einem statischen Modell hin zu einem dynamischen, adaptiven Prozess weiterzuentwickeln.

Im Zentrum steht eine leistungsfähige Datenintegration, die First Party, Second Party und Third Party Daten aus internen und externen Quellen zusammenführt. So entsteht eine einheitliche Datenbasis, die eine vollständige und aktuelle Sicht auf die Zielgruppen ermöglicht. Darauf aufbauend analysieren Machine Learning Modelle kontinuierlich Kundeninteraktionen, Kaufverhalten und Markttrends. Veränderungen werden in Echtzeit erkannt und für die Segmentierung genutzt. Das Ergebnis sind Zielgruppenprofile, die sich laufend anpassen und stets den aktuellen Marktbedingungen entsprechen.

Der innovative Einsatz von Digital Twins im CLEAR Segmentation Lab

Ein Alleinstellungsmerkmal des CLEAR Segmentation Lab ist der Einsatz von Digital Twins. Dabei handelt es sich um digitale Personas der Zielgruppen, die nicht nur passiv Daten enthalten, sondern als interaktive Gesprächspartner fungieren. Teams können diese digitalen Personas direkt befragen, um zum Beispiel herauszufinden, welche Inhalte besonders relevant sind, welche Kanäle bevorzugt werden oder wie auf ein neues Angebot reagiert würde. Dieses interaktive Element macht Zielgruppenverständnis unmittelbar erlebbar und handlungsorientiert (siehe Abbildung 1).

Abbildung 1: Chatten Sie mit ihren digitalen Personas! Quelle: Diconium

Der Mehrwert für Unternehmen

Der Mehrwert für Unternehmen ist sowohl strategisch als auch operativ erheblich. Durch kontinuierlich aktualisierte Zielgruppenprofile steigt die Präzision der Kundenansprache, was zu relevanteren Kampagnen führt, die auf aktuellen Erkenntnissen basieren. 71 Prozent der Konsumenten erwarten personalisierte Interaktionen, und 76 Prozent reagieren frustriert, wenn dies nicht geschieht. Mit einer granularen Segmentierung lassen sich Marketingmaßnahmen gezielt auf bestimmte Phasen des Kundenlebenszyklus ausrichten, von der Neukundengewinnung über die Kundenbindung bis hin zur Reaktivierung inaktiver Kunden oder der Prävention von Abwanderung.

Budgets gezielt und effektiv einsetzen durch intelligente Personas

Marketing- und Vertriebsbudgets lassen sich effizienter einsetzen, wenn Investitionen gezielt in Maßnahmen mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit fließen. Unternehmen können durch den Einsatz intelligenter Personas Gruppen wie preisorientierte Käufer, Mitglieder von Treueprogrammen oder seltene Käufer passgenau ansprechen und zusätzliche Margenpotenziale erschließen. Während die individuelle Ansprache kleiner Kundensegmente früher aufgrund hoher Kosten und operativer Hürden kaum umsetzbar war, macht KI dies heute möglich, indem sie personalisierte Inhalte auf Basis der digitalen Personas in großem Maßstab und zu geringeren Kosten erstellt.

Abteilungsübergreifend besser arbeiten 

Darüber hinaus verbessert der CLEAR Ansatz die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Wenn alle Unternehmensbereiche auf dieselbe, aktuelle Sicht der Zielgruppen zugreifen, werden interne Silos aufgebrochen und eine konsistente Kundenansprache über alle Kanäle hinweg möglich. Gleichzeitig steigt die Agilität: Marktveränderungen, saisonale Trends oder Kundenfeedback können in Echtzeit berücksichtigt werden, sodass Unternehmen aktuelle Kundenentwicklungen frühzeitig antizipieren können.

Der Prozess der Implementierung von intelligenten Personas

Im Schritt COLLECT werden interne Quellen wie CRM-, Transaktions- und Interaktionsdaten bereinigt und mit externen Informationen aus Web- und Social-Media-Analysen und offenen Datenpools angereichert. So entsteht eine verlässliche Datenbasis, die alle relevanten Informationen zentral verknüpft und sie damit für Analysen und Segmentierungen nutzbar macht. Gleichzeitig werden der Datenschutz und die Vorgaben der DSVGO gewahrt. 

Anschließend folgt der LABEL Schritt, die Definition der Segmentierungs-kriterien. Hierbei werden nutzbare Faktoren wie Demografie und Geografie mit dynamischen Aspekten wie Motivation, Verhalten und Kanalpräferenzen kombiniert, um viele relevante und umsetzbare Kriterien zu definieren.

Mit EXPLORE beginnt die eigentliche Segmentierung. Strategische Zielgruppenhypothesen werden formuliert und durch explorative Datenanalysen, Clustering-Verfahren und Machine Learning überprüft und verfeinert. Auf diese Weise entstehen klare, differenzierte & valide Segmente. 

Im Schritt ASSEMBLE werden diese Cluster in konkrete Personas übersetzt. Sie bilden Motivationen, Werte, Mediennutzung und Kaufverhalten ab und werden durch praxisnahe Metadaten ergänzt. Jede Persona erhält zudem einen Digital Twin, der mithilfe von KI Zielgruppenreaktionen simuliert, Kampagnentests ermöglicht und Echtzeit-Insights liefert.

Der letzte Schritt REFINE sorgt dafür, dass die entwickelten Personas nicht statisch bleiben. Sie werden in CRM-, Marketing-Automation- und Analyseplattformen integriert und kontinuierlich an verändertes Kundenverhalten angepasst. Dadurch werden sie zu lebendigen Datenprodukten, die fest in der Organisation verankert sind und über klare Verantwortlichkeiten gesteuert werden.

Das CLEAR Segmentation Lab ist deine technologische Grundlage für Hyper-Personalisierung

Zielgruppenmanagement entwickelt sich von einer einmaligen, projektorientierten Aufgabe zu einem kontinuierlichen, strategischen Prozess. Unternehmen, die diesen Wandel frühzeitig vollziehen, sichern sich durch Hyper-Personalisierung nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Das CLEAR Segmentation Lab stellt dafür die technologische Grundlage bereit: Es vereint Datenintegration, KI-gestützte Analysen und interaktive digitale Personas in einem System, das sich dynamisch an veränderte Marktbedingungen anpasst.

Jetzt mit Diconium in Kontakt treten

In einer Geschäftswelt, in der Datenqualität und Reaktionsgeschwindigkeit über Erfolg oder Misserfolg entscheiden, schafft dieser Ansatz eine neue Form von Kundennähe. Er ermöglicht es, Kunden nicht nur zu verstehen, sondern mit ihnen in einen echten Dialog zu treten. Für Unternehmen, die ihre Marktposition festigen und ausbauen wollen, ist dies ein entscheidender Schritt in Richtung Zukunft. 

Das klingt interessant für dich? Dann sprich uns an und entdecke gemeinsam mit Diconium, wie das CLEAR Segmentation Lab dein Zielgruppenmanagement auf das nächste Level heben kann.

Referenzen 

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