Segmentierung: Kriterien, Methoden, Anwendungen und Beispiele
Was ist Segmentierung?
Segmentierung bedeutet, den Markt in klar definierte Gruppen – sogenannte Segmente – aufzuteilen. Diese Segmente entstehen, indem Kund:innen mit ähnlichen Merkmalen identifiziert werden, zum Beispiel hinsichtlich ihrer Bedürfnisse oder Erwartungen. So lassen sich Marketing- und Experimentation-Aktivitäten gezielt auf jede Gruppe zuschneiden und personalisieren.
Segmentierung ist ein zentraler Bestandteil jeder Personalisierungsstrategie. Sie liefert wertvolle Einblicke in die Zusammensetzung der eigenen Kundschaft und ermöglicht es, den Marketing-Mix genau auf die Bedürfnisse jedes Besuchers im jeweiligen Segment abzustimmen.
Segmentierungskriterien
Segmentieren heißt, homogene Gruppen anhand von gemeinsamen Merkmalen zu erstellen.
Die Gemeinsamkeiten – auch Segmentierungskriterien genannt – können zum Beispiel Wohnort, Alter oder sogar das On-Site-Verhalten von Besucher:innen sein. Mitglieder eines Segments haben in der Regel ähnliche Erwartungen und reagieren vergleichbar auf Marketingaktionen, Inhalte oder Botschaften.
Das Abgleichen verschiedener Merkmale bei der Segmentierung ermöglicht eine präzisere Analyse der Kund:innen und liefert wertvolle Insights für Personalisierung und Experimentation.
Beispiele für gängige Segmentierungskriterien:
Geografische Kriterien
Die Segmentierung nach diesen Kriterien erfolgt mithilfe der IP-Lokalisierung von Besucher:innen. Dadurch lassen sich Marketingaktionen standortbezogen umsetzen – etwa in Kombination mit aktuellen Wetterbedingungen.
Ein Beispiel: Die Sportartikel-Website Sportmaster segmentiert ihre Audience nach Ort und Wetter, um Produkte anzubieten, die den aktuellen Bedürfnissen der Besucher:innen entsprechen. Schon auf der Homepage werden passende Anoraks angezeigt, die auf die Außentemperaturen in der jeweiligen Region abgestimmt sind (z. B. bis –10 °C oder bis –30 °C).
Demografische Kriterien
Diese Informationen liegen in der Regel bereits vor und ermöglichen es, schnell relevante Zielgruppen zu definieren – etwa anhand von Merkmalen wie Geschlecht, Alter, Nationalität, Beruf, Einkommen oder Familienstand.
Websites in der Bekleidungsindustrie setzen diese Kriterien häufig ein und segmentieren beispielsweise nach Geschlecht, um Besucher:innen schon auf der Homepage passende Produkte anzuzeigen.
Psychografische Kriterien
Hier geht es darum, die Persönlichkeit von Besucher:innen besser zu verstehen – ihre Interessen, Vorlieben und sogar Werte. Solche Kriterien lassen sich meist nur über direkte Befragung erheben, liefern aber besonders wertvolle Insights für Personalisierung und Experimentation.
Ein Beispiel: Club Med nutzt die Interessen seiner Besucher:innen, um die User Journey zu optimieren. Schon auf der Homepage können sie zwischen „Lust auf Sonne“ und „Lust auf Berge“ wählen. Entscheiden sich User für eine Option, werden sie automatisch dem entsprechenden Segment zugeordnet und sehen bei jedem erneuten Besuch innerhalb von zehn Tagen eine Startseite, die genau zu ihrer gewählten Vorliebe passt.
Verhaltenskriterien
Besucher:innen können auch anhand ihres Verhaltens auf der Website segmentiert werden. Einige Daten werden in Echtzeit während des Besuchs erfasst (online), andere stammen aus früheren Interaktionen mit der Marke (offline).
- Online-Daten: Verweildauer auf der Website, besuchte Seiten, Zeitpunkt des Absprungs usw.
- Offline-Daten: Anzahl vergangener Besuche, Kaufhistorie, Datum und Volumen früherer Käufe (RFM-Analyse).
Ein Beispiel: Auchan segmentiert seine Besucher:innen nach den aufgerufenen Seiten. User, die Bereiche wie „Baby“, „Kinder“, „Garten“ oder „Möbel“ besuchen oder Produkte aus diesen Kategorien in den Warenkorb legen, werden gezielt mit passenden Sonderangeboten angesprochen.
Grundsätzlich lassen sich zwei Datentypen unterscheiden:
- „Heiße“ Daten: Informationen, die in Echtzeit während des Besuchs erhoben werden – etwa zum Verhalten (z. B. Verweildauer auf einer Seite), zum Kontext (Tageszeit, Standort der Verbindung) oder zur Technik (verwendetes Endgerät).
- „Kalte“ Daten: Bereits vorhandene Informationen wie RFM-Werte (Recency, Frequency, Monetary Value), soziodemografische Merkmale und weitere Daten, die in deinem bestehenden Daten-Ökosystem (CRM, DMP, CDP etc.) gespeichert sind und sich direkt in Kameleoon integrieren lassen.
All diese Daten ermöglichen eine präzise Segmentierung Ihrer Audience in Echtzeit.
Wozu dient die Segmentierung?
Vorteile für Ihre Kunden
Im Gegensatz zum Mass Marketing, das immer nur einen Kompromiss bietet, ermöglicht Segmentierung die Entwicklung von User Experiences, die passgenauer auf Besucher:innen zugeschnitten sind.
Vorteile für Ihr Unternehmen
Bessere Kenntnis von Kund:innen und Märkten
Segmentierung ermöglicht eine detaillierte Analyse der eigenen Kundschaft und ihrer unterschiedlichen Merkmale. So wird sichtbar, wer besonders markentreu ist, wer am meisten auf der Website ausgibt und wie sich Zielgruppen unterscheiden. Auf dieser Grundlage lassen sich Marketingaktionen präzise ausrichten – was zu einer verbesserten User Experience und stärkeren Kundenloyalität führt.
Optimierung der Preise
Natürlich lassen sich Preise nicht von heute auf morgen anpassen. Mit einer präzisen Segmentierung wird jedoch sichtbar, welche Besucher:innen bereit sind, für bestimmte Leistungen mehr zu investieren.
Verbesserte Wertschaffung
Segmentierung trägt dazu bei, den ROI von Marketingaktionen deutlich zu steigern. Gezielte Maßnahmen für klar definierte Segmente erzielen nachweislich bessere Ergebnisse und einen höheren ROI als ein einheitliches Angebot für alle Besucher:innen.
Wie wird segmentiert?
Grundsätzlich gibt es zwei Methoden der Segmentierung:
- A priori: Regeln und Kriterien werden im Vorfeld festgelegt, um Zielgruppen gezielt zu definieren.
- A posteriori: Kund:innen-Typologien werden im Nachhinein erstellt, basierend auf tatsächlich erhobenen Daten und Verhaltensmustern.
Die A Priori-Methode
Diese Methode wird auch „rule-based“ genannt, weil sie auf festgelegten Regeln basiert. Besucher:innen werden dabei manuell nach bestimmten Kriterien in homogene Gruppen unterteilt. Die Definition dieser Kriterien sollte stets auf einer gründlichen Voranalyse beruhen, um eine präzise und relevante Segmentierung zu gewährleisten.
Ein Beispiel: Eine Modemarke könnte Besucher:innen nach Geschlecht und IP-Lokalisierung segmentieren – etwa, indem Frauen in Norddeutschland Mäntel angezeigt werden, während Männer in Spanien Badehosen sehen.
Für diese Methode ist jedoch bereits ein gewisses Wissen über die Besucher:innen notwendig, um relevante Kriterien für eine Aktion auswählen zu können. Je besser diese Insights sind, desto effektiver wird die Segmentierung. Gleichzeitig zeigt das Beispiel auch die Grenzen: Wer sagt, dass die Frau in Norddeutschland nicht gerade eine Badehose für ihren Sohn sucht?
Die A Posteriori-Methode
Bei dieser Methode werden keine festen Regeln definiert. Stattdessen wird das Verhalten der Besucher:innen beobachtet, um Gemeinsamkeiten zu erkennen und darauf basierend Cluster oder Gruppen zu bilden.
Diese Gemeinsamkeiten bestehen nicht aus einzelnen, starren Kriterien wie Alter oder Interessen, sondern aus einer Kombination verschiedener Datenquellen — zum Beispiel On-Site-Verhalten, vorhandene Kundendaten und Umfrageergebnisse. So entstehen Gruppen, die inhaltlich deutlich mehr gemeinsam haben und dadurch präziser ansprechbar sind.
Statt ein statisches Segment wie „Männer über 45 mit Interesse an Autos“ zu definieren, entsteht hier eine dynamischere Zielgruppe: zum Beispiel „Personen, die ein bestimmtes Reifenmodell mit einem gezielten Sonderangebot gekauft haben und in einer Umfrage angegeben haben, mehrere Fahrzeuge zu besitzen“. Dadurch nähert sich das Segment stärker dem idealen Ziel „Potenzielle Kunden“.
Diese Methode erfordert umfassende Informationen über Kund:innen und Besucher:innen – etwa aus Datenanalysen, Umfragen und CRM-Systemen –, um wirklich homogene Zielgruppen zu bilden.
Ein konkretes Beispiel liefert Rakuten PriceMinister, ein Marketplace, auf dem Privatpersonen und Unternehmen Artikel kaufen und verkaufen. Kommt ein Besucher erstmals auf die Website, kann PriceMinister zunächst nicht wissen, ob es sich um einen potenziellen Käufer oder Verkäufer handelt; es existieren keine festen Kriterien, die die Zugehörigkeit eindeutig bestimmen. Deshalb nutzt PriceMinister die A-Posteriori-Methode.
Mit den Predictive-Algorithmen von Kameleoon wird das Verhalten der Besucher:innen analysiert, um Muster zu erkennen, die potenzielle Käufer kennzeichnen. Auf dieser Grundlage können präzise Segmente gebildet und passgenaue Kampagnen ausgespielt werden.
Segmentierung und Targeting: Was sind die Unterschiede?
Segmentierung bedeutet, Besucher:innen in verschiedene Gruppen zu unterteilen. Nicht alle Gruppen sind jedoch automatisch relevant für die eigene Marketingstrategie – zum Beispiel, weil sie zu klein sind oder sich nur schwer erreichen lassen.
Deshalb folgt nach der Segmentierung das Targeting: Hier wird entschieden, welche Gruppe für eine konkrete Marketingaktion angesprochen werden soll.
Kurz gesagt:
- Segmentierung schafft die Grundlage und definiert langfristig verfügbare Gruppen.
- Targeting ist punktuell und legt fest, wer genau eine bestimmte Kampagne sehen soll.
Wie können Segmente priorisiert werden?
Welche Segmente sollen vorrangig getargetet werden? Anbei einige Elemente, die Ihnen bei der Priorisierung helfen:
Relevanz
Ein Segment sollte strategisch relevant sein und aus Besucher:innen mit hohem Mehrwertpotenzial bestehen. Dafür braucht es klar definierte und spezifische Merkmale, damit Marketingaktionen präzise ausgerichtet werden können und auch tatsächlich wirken.
Ein gutes Beispiel liefert Allopneus: Das Segment der „Vielfahrer“ umfasst nur etwa 10 % der Besucher:innen, generiert jedoch 25 % des Umsatzes – ein echtes High-Value-Segment.
Messbarkeit
Ein Segment sollte messbar und wirtschaftlich rentabel sein. Das bedeutet: Es muss möglich sein einzuschätzen, wie viele potenzielle Kund:innen es umfasst, welche Kaufkraft vorhanden ist und welches Kaufverhalten typisch ist.
Selbst wenn die Kaufkraft stimmt, sollte das Segment außerdem groß genug sein, um die Rentabilität der geplanten Marketingaktionen zu sichern.
Machbarkeit
Wichtig ist auch, dass ein Segment gut erreichbar ist. Marketingaktionen müssen die Zielgruppe tatsächlich erreichen können. Dafür braucht es zum einen die passenden Kommunikationskanäle, zum anderen die Fähigkeit, Produkte und Services zuverlässig zu liefern.
Ein Beispiel: Soll das Segment der Millennials adressiert werden, empfiehlt es sich, auf Social-Media-Plattformen wie Twitter oder Tumblr präsent zu sein, um diese Zielgruppe effektiv anzusprechen.
Anwendungen der Segmentierung
Die Besucher:innen sind erfolgreich segmentiert – und jetzt? Welche nächsten Schritte führen dazu, dass sich Segmentierung gewinnbringend einsetzen lässt? Wie können die erstellten Gruppen konkret genutzt werden, um Marketingmaßnahmen zu personalisieren, Experimente zu gestalten und die User Experience zu verbessern?
Personalisierung der Inhalte auf Ihrer Webseite
Die Website lässt sich dynamisch an unterschiedliche Segmente anpassen — je nach Interessen, IP-Lokalisierung oder vorherigen Website-Besuchen. So können etwa Bilder auf der Homepage, Banner oder Formulare für verschiedene Besuchergruppen individuell gestaltet werden.
Ein konkretes Beispiel: Allopneus personalisiert Inhalte anhand des lokalen Wetters, um Besucher:innen relevantere Angebote zu zeigen.
Personalisierung der User Journey auf Ihrer Webseite
Besucher:innen lassen sich auch anhand ihres Browsing-Verhaltens segmentieren, um die User Journey individuell zu gestalten. So können beispielsweise die meistbesuchten Produktkategorien zuerst angezeigt, die Struktur des Menüs angepasst oder die Ergebnisse der internen Suchfunktion neu organisiert werden.
E-Mail Personalisierung
Besucher:innen, die die Website verlassen haben, lassen sich gezielt mit personalisierten E-Mails zurückholen.
So kann zum Beispiel das Segment der Warenkorbabbrecher mit einem speziellen Anreiz wie einem Sonderangebot oder kostenloser Lieferung angesprochen werden, um sie doch noch zum Kauf zu bewegen.
Personalisierung von Sonderangeboten
Abhängig vom Verhalten gegenüber der Marke können Segmente gezielt mit passenden Angeboten angesprochen werden. So lassen sich etwa Erstbesucher:innen mit einem Willkommensangebot begrüßen, treue Kund:innen mit einem Sonderrabatt belohnen und unentschlossene Besucher:innen mit einem Incentive überzeugen, den nächsten Schritt zu gehen.
Ein besonders erfolgreiches Beispiel liefert der französische E-Commerce-Marktführer Cdiscount, der seine Segmente gezielt einsetzt, um personalisierte Angebote auszuspielen und Conversions zu steigern.
Personalisierte Produktanzeige
Biete Besucher:innen genau die Produkte, nach denen sie suchen.
Ein Beispiel: Club Med hat seine Audience in zwei Hauptsegmente unterteilt – Familien und kinderlose Kund:innen – und für beide Kategorien spezifische Resort-Angebote entwickelt. So erhalten die Besucher:innen Inhalte und Empfehlungen, die perfekt zu ihren Bedürfnissen passen.
Predictive Targeting
Segmentierung ist ein entscheidender erster Schritt für erfolgreiche Marketingaktionen.
Laut einer Forrester-Studie für SimMachine haben jedoch 72 % aller Marketingteams Schwierigkeiten, die benötigten Daten zu finden und zu analysieren. Zudem kämpfen 62 % damit, jedem Besucher personalisierte Inhalte und Empfehlungen bereitzustellen.
Hier setzt Predictive Targeting an:
Mit Predictive Targeting analysiert ein Machine-Learning-Algorithmus die Besucherdaten einer Website und identifiziert automatisch jene Segmente, die sich für gezielte Ansprache eignen. Der Algorithmus beobachtet das Verhalten, lernt kontinuierlich, stellt Korrelationen her, zieht Schlüsse und verbessert fortlaufend seine Fähigkeit, die Segmentzugehörigkeit eines Besuchers vorherzusagen.
Warum Predictive Targeting?
Mit der Predictive-Methode lassen sich Segmente identifizieren, deren manuelle Erstellung kaum möglich wäre.
Predictive Targeting wird besonders dann unverzichtbar, wenn:
- die Kriterien zur Segmentbildung vage, zweideutig oder ungenau sind (z. B. beim Erkennen unentschlossener Besucher:innen),
- die Kriterien zu zahlreich oder zu heterogen sind und sich nicht sinnvoll vorab modellieren lassen.
In solchen Fällen erkennt Predictive Targeting deutlich mehr relevante Besucher:innen, die gezielt angesprochen werden können, als jeder manuelle Ansatz.
Das Schema zeigt, dass mit Predictive Targeting 3,5 mal mehr unentschlossene Besucher ermittelt werden.
Welche konkreten Vorteile bringt Predictive Targeting
Beispiel Allopneus:
Frankreichs größter Online-Reifenhändler wollte das Segment der „Vielfahrer“ identifizieren, um dieser besonders wertvollen Zielgruppe ein spezifisches Angebot zu unterbreiten. Vielfahrer sind Autofahrer:innen, die mindestens 24.000 Kilometer pro Jahr zurücklegen und/oder mehrere Fahrzeuge besitzen. Sie machen nur etwa 10 % der Website-Besucher:innen aus, generieren jedoch 25 % des Umsatzes — ein echtes High-Value-Segment.
Mit klassischer, manueller Segmentierung lassen sich solche Vielfahrer kaum erfassen, es sei denn, sie sind bereits als Kund:innen bekannt. Genau hier spielt die Predictive-Methode ihre Stärke aus:
Der Machine-Learning-Algorithmus analysiert heiße Daten (z. B. Clickstream, aufgerufene Marken, Qualitätspräferenzen, Budget, Reifengröße, IP-Lokalisierung) und kombiniert sie mit kalten Daten (z. B. Käuferprofil, Fahrzeugtyp). Daraus errechnet er die Wahrscheinlichkeit, dass ein Besucher dem Segment „Vielfahrer“ angehört.
Das Ergebnis: Allopneus konnte 48 % mehr Vielfahrer identifizieren und den durchschnittlichen Warenkorbwert um über 15 % steigern.
Zum Schluss
Die Segmentierung von Besucher:innen ist ein entscheidender Baustein jeder erfolgreichen Marketingstrategie. Sie ermöglicht es, Marketingaktionen präzise auf relevante Zielgruppen auszurichten und so die Performance deutlich zu verbessern.
