Persona

Persona-Erstellung

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Beantwortet Ihnen

Was sind typische Nutzergruppen meiner Produkte? Welche Vorlieben und Wünsche haben diese?

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Innovativ und flexibel

Datenbasierte Erstellung von Steckbriefen.
Verbindung verschiedener Methoden für optimale Ergebnisse.

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Die Zielgruppe

Wir erstellen biopinio-Personas passgenau anhand Ihrer Bedürfnisse und jeweiliger Produktgruppen.

Ihr Nutzen

         biopinio Bio pollion Marktforschung  Die Personas können untersucht sowie für weiterführende Analysen und Befragungen ähnlich einer virtuellen Fokusgruppe genutzt werden

         biopinio Bio pollion Marktforschung  Verstehen Sie konkrete Bedürfnisse Ihrer Bestands- und potentiellen Kunden

         biopinio Bio pollion Marktforschung  Priorisierung der Produktanforderungen aus Sicht der Zielgruppen

 

Case Studies

 Die AufgabeWer is(s)t eigentlich vegan, vegetarisch oder flexitarisch? Wie unterscheidet sich das Naturkosmetikverhalten der Flexitarier-Personas Sophie und Christa?

 Der Ablauf: Eine Clusteranalyse mithilfe des ,k-means’ Algorithmus für Untergruppen des Essverhaltens. Anschließend weiterführende Untersuchungen hinsichtlich unterschiedlicher Frühstücksgewohnheiten und des Naturkosmetikverhaltens der Personas.

 Das Ergebnis: Eine verfeinerte Betrachtung von Nutzergruppen innerhalb des Essverhaltens. Hinter den generellen Kategorien stehen jeweils in Betracht zu ziehende, spezifische Zielgruppen.

Was sind Personas?

Personas stellen typische Nutzer dar und erlauben allen voran einen kundenorientierten Fokus auf Zielgruppen.

Dabei werden qualitative und quantitative Verfahren kombiniert und mithilfe der Personas eine verfeinerte Betrachtung angestrebt. Personas helfen dabei, Zahlen versteh- und anwendbar zu machen und bieten die Möglichkeit der vertiefenden Analyse auf Basis der identifizierten Nutzertypen.

Persona-Steckbriefe am Beispiel zweier Flexitarierinnen

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Sophie
♀, 25-39
Sekundarstufe II
unter-Ø Einkommen
ländlich
Bio wöchentlich oder weniger

“Die gelegentliche Bio-Konsumentin Sophie kommt aus einer Kleinstadt in Nordrhein-Westfalen. Sie lebt zusammen mit ihrem Partner hat allerdings keine Kinder. Dinge im Alltag erledigt sie auch mit Hilfe ihres Autos, einem Volkswagen. Sie hat einen Sekundarstufe II-Abschluss und ist vollzeit arbeitstätig als Angestellte.

In ihrer Freizeit reist Sophie gern und viel. Sie legt wert auf gutes Essen und Trinken, am besten in Kombination mit einem Serien- oder Filmabend. Haustiere hat sie keine.

Sophie ist eher introvertiert und zurückhaltend. Wichtig an einer Marke sind ihr Zuverlässigkeit sowie ein ehrliches Image. Dabei vertraut sie weiterhin beim Kauf von Produkten auf ihre Intuition.“

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Christa
♀, 40+
Akademikerin
über-Ø Einkommen
Metropole
Bio täglich

“Christa ist 47 Jahre alt. Die auf Vollzeit angestellte Akademikerin verdient mehr als 3.000 Euro im Monat und konsumiert täglich Bio-Produkte. Sie wohnt in Berlin und fährt einen Renault. Christa ist verheiratet und hat ein Kind. Gern nimmt sie sich ein Buch zur Hand oder kocht mit der Familie. Auch künstlerischen Tätigkeiten geht sie gern in ihrer Freizeit nach, wenn sie nicht gerade verreist.

Diese Hobbies spiegeln sich in der offenen, kreativen Art wider, ebenso wie ihr berufliches Leben in einem relativ ausgeprägten Leistungsstreben. Hohe Standards legt sie an sich selbst wie an Produkte, wobei sie für neue, qualitativ hochwertige Ware immer offen ist.“

Abbildung: Beispiel einer optimalen Clusterlösung für Alter und Haushaltsgröße mit vordefinierten 2-5 Clustern. Farblich dargestellt die Zugehörigkeit zu einem der sternförmigen Clus-terzentren anhand des Abstands.

Abbildung: Beispiel einer optimalen Clusterlösung für Alter und Haushaltsgröße mit vordefinierten 2-5 Clustern. Farblich dargestellt die Zugehörigkeit zu einem der sternförmigen Clus-terzentren anhand des Abstands.

Welche Verfahren wenden wir an?

Auf Daten basierende Cluster- und Segmentierungsanalysen, die das Auffinden von natürlichen Gruppierungen innerhalb der Daten zum Ziel haben. Grundlegend ist dabei die Idee, dass eine Gruppe / ein Cluster möglichst homogen sein sollte und gleichzeitig möglichst unterschiedlich zu anderen Gruppen / Clustern.

Ein Algorithmus namens ,k-means clustering’ wird verwendet. In einem ersten Schritt wird eine vordefinierte Anzahl von Anfangseinteilungen zufällig festgelegt und die Beobachtungen über den sogenannten Euklidischen Abstand zu den jeweiligen Zentren zugewiesen. Anschließend wird ein neues Zentrum anhand der Mittelwerte der im Cluster befindlichen Beobachtungen gebildet und abermals geprüft, inwiefern Beobachtungen die Gruppenzugehörigkeit durch die aktualisierten Zentren ändern.

Dies wird wiederholt, bis eine ,optimale’ Lösung gefunden ist und somit die Ähnlichkeit innerhalb der Cluster nicht mehr verbessert werden kann. Entsprechende Gruppierungen werden anschließend durch qualitative Erkenntnisse ergänzt und zu repräsentativen Steckbriefen zusammengefasst.

Projektanfrage

Wir bieten Ihnen als Einstiegsangebot die Erstellung auf Basis der für Sie relevanten Eigenschaften. Sie wählen bis zu 5 soziodemografische oder Persönlichkeitsmerkmale und wir identifizieren anhand unserer Daten relevante Personas.

Alternativ können Sie auch mit uns eine Befragung abstimmen, die weitere Merkmale erfasst, und anschließend auf dieser Grundlage Personas identifizieren.

Wir beraten Sie gerne zu Ihrem Anliegen.

Kompetent. Schnell. Völlig unverbindlich.

Kathrin Tschida
Innovation & Project Manager
Tel.: 030/51305057
tschida@pollion.com

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