Zielgruppenstudien mit Cluster-Auswertung

Du veröffentlichst eine Studie, uxspire gruppiert die Antworten mit Hilfe von Machine Learning. Das Ergebnis sind Segmente mit Anteil, prägenden Merkmalen und einer Persona-Setcard je Segment.

Kein neues Snippet: Zielgruppenstudien laufen über das eine uxspire-Snippet, das du schon hast.

Kostenlos starten Wie es funktioniert
23 Branchenvorlagen, sofort einsetzbar
100% DSGVO-konform · gehostet auf Servern in der EU
2 bis 5 Personas je Studie, auch ohne Statistikkenntnisse
Cluster-Karte · 4 Segmente
L Power-User „Lena“ · 28%
M Evaluator „Markus“ · 31%
S Gelegenheitsnutzer „Sara“ · 24%

Personas aus Studienantworten.

Viele Personas entstehen einmal im Workshop und werden danach nicht mehr aktualisiert. Eine Zielgruppenstudie erzeugt sie aus den Antworten, die deine Nutzer:innen tatsächlich gegeben haben.

● Vorher

Verstreute Antworten, fehlende Muster.

Antworten liegen als Tabelle vor. Wer die Muster darin finden will, führt die Felder von Hand zusammen.

● Mit Zielgruppenstudie

Klare Segmente, sofort lesbar.

Die Studie gruppiert die Antworten nach Antwortmustern. Du bekommst Segmente mit Größe, prägenden Merkmalen und Persona-Setcards.

Von der Antwort zur Persona, in vier Schritten.

Die Studie arbeitet mit den Antworten, die du in uxspire erhebst. Ein Export in ein anderes Werkzeug ist dafür nicht nötig.

Studienantworten 4 Fragetypen
SV
Single Choice · Bedürfnisse
1.284 Antworten
CS
Rating · Nutzungswert
812 Antworten
UE
Likert · Erwartungen
624 Antworten
EV
Freitext · Motive
438 Antworten
+
Template nutzen
Blank · Vorlage · Fragen
Cluster-Erkennung k = 4 · adaptiv
Erkannte Segmente 4 von 4 · editierbar
PU
Power-User „Lena“
Tägliche Nutzung, hoher Wert, treibt Empfehlungen. Wünscht sich tiefere Automatisierung.
28%Anteil
EV
Evaluator „Markus“
Vergleicht aktiv mit Wettbewerbern, scheitert am Berechtigungsmodell.
31%Anteil
GE
Gelegenheitsnutzer „Sara“
Monatliche Nutzung, hoher Nutzen. Onboarding ist zu lang für ihren Use Case.
24%Anteil
CH
Unsicherer Entscheider „Jonas“
Hohe Vergleichsintensität, fehlende Schlüsselfunktion. Kaufbarrieren werden klar sichtbar.
17%Anteil
Persona-Setcards PDF bereit
→
Stärkste Differentiatoren je Segment
Cluster · sofort sichtbar
Signal
→
Über- und unterdurchschnittliche Antwortmuster
Persona · datenbasiert
Profil
→
Targeting-Warnhinweise fürs Messaging
Marketing · präziser
Hinweis
→
Cluster-Namen redaktionell schärfen
Research · im Produkt
Editierbar
→
Setcards als PDF an Stakeholder:innen
Export · 1 Klick
Bereit

23 Branchenvorlagen.

uxspire liefert 23 ausgearbeitete Zielgruppenvorlagen mit, von Hotel und Apotheke bis Versicherung und E-Commerce. Sektionen, Skalen und Logiken sind vorkonfiguriert und lassen sich vollständig bearbeiten.

23 BranchenDeutsch · sofort verfügbarSektionen, Skalen & Logiken vorkonfiguriertVollständig editierbar

Vier Ansichten auf dieselben Cluster.

Comparison, Matrix, Radar und Focus sind vier Auswertungen mit unterschiedlicher Tiefe. Comparison zeigt die größten Unterschiede zwischen den Clustern, Matrix jede einzelne Frage inklusive offener Antworten, Radar die Profile über alle Dimensionen, Focus ein einzelnes Segment im Detail. Alle rechnen auf demselben Datensatz.

auswertung · comparison
Die größten Unterschiede zwischen den Clustern.
  • Stärkste Abweichungen. Zeigt, wodurch sich Zielgruppen trennen, sortiert nach Trennschärfe.
  • Für erste Hypothesen. Welche Muster springen heraus, welche Segmente ticken anders als der Schnitt?
  • Bewusst gekürzt. Nur die Top-Findings. Offene Antworten findest du in Matrix und Radar.
Top-Findingsnach größter Cluster-Spreizung
Segment 1Segment 2Segment 3 Punkt = Cluster-Wert · Balken = Spannweite
Die vollständige Frageauswertung.
  • Jede Frage in Studienreihenfolge. Wie jedes Cluster pro Antwortoption abschneidet, nichts wird weggekürzt.
  • Für Detailarbeit. Systematisch jede Frage, jedes Segment, jede Antwort prüfen.
  • Offene Texte inklusive. Word Cloud, Clusterfilter und Rohantworten zeigen Formulierungen je Segment.
Fragebogen6 Fragen · Studienreihenfolge
Visuelle Mustererkennung.
  • Ähnlich oder anders? Zeigt pro Dimension, wo Cluster zusammenliegen und wo sie auseinanderlaufen.
  • Schnelle Segmentbilder. Formen, Lücken und dominante Achsen je Dimension.
  • Passt das Netz nicht? Kurze Skalen oder Textfragen erscheinen als Balken- oder Antwortkarte.
Profil-Radar9 Dimensionen · 3 Cluster
Achse oder Fläche überfahren für Cluster-Werte und die zugehörige Frage.
Ein Cluster im Mittelpunkt.
  • Was macht das Segment besonders? Wo es stärker und wo schwächer reagiert als alle anderen.
  • Für Persona-Arbeit. Ein Segment lesen, schärfen und in Sprache für Marketing, Produkt oder Research übersetzen.
  • Rein quantitativ. Nur messbare Werte. Offene Antworten bleiben in Matrix und Radar.
Im Fokus:

Drei Teams, drei Anwendungen.

Produkt, Marketing und Sales lesen dieselbe Studie unterschiedlich.

Produkt & UX

Roadmap-Entscheidungen belegen.

Welche Zielgruppe braucht mehr Orientierung? Welche bewertet den Nutzen am höchsten? Du kannst deine Argumente mit Anteil und Antwortwerten je Segment belegen.

Cluster-Vergleich nach Frage
Persona-Setcards je Segment
Onboarding-Hypothesen mit Beleg
Marketing & Lifecycle

Ansprache pro Segment schärfen.

Du siehst, welche Antworten ein Segment über- oder unterdurchschnittlich häufig gibt. Daraus leitest du Sprache, Aufhänger und Angebot je Segment ab.

Messaging-Signale je Persona
Targeting Cautions
PDF-Setcards für Kampagnenplanung
Sales & CS

Einwände früher verstehen.

Welche Segmente vergleichen stärker mit Wettbewerbern? Wo fehlt eine Funktion, wo fehlt Klarheit? Sales und Customer Success gehen mit diesen Antworten ins Gespräch.

Einwandmuster je Segment
Clusterbasierte Gesprächsnotizen
PDF-Export für Stakeholder:innen

Häufige Fragen

Nein. Die Berechnung läuft im Produkt. Du siehst Segmente, Anteile, Differentiatoren und Persona-Setcards und musst das Verfahren nicht selbst aufsetzen.
Ab 100 eingegangenen Antworten kannst du eine Analyse starten. Je mehr aussagekräftige Antworten du sammelst, desto klarer werden Cluster, Differentiatoren und Persona-Setcards.
Ja, über die Fragen deiner Zielgruppenstudie. Du bestimmst, welche Antworten, Skalen und Freitexte in die Segmentierung einfließen. Workspace-weite Events und Custom Properties werden aktuell nicht automatisch als Cluster-Dimensionen übernommen.
Alle Studiendaten bleiben in deinem Workspace und werden auf Servern in der EU verarbeitet. Nutzerkennungen werden über pseudonymisierte Profil-IDs geführt; externe LLMs werden für die Cluster-Berechnung nicht eingesetzt. Ein AVV ist Bestandteil von Enterprise-Verträgen.
Die Zielgruppenstudie ist in Demo, Starter, Growth und Enterprise vorgesehen. Aktuelle Limits: Demo 1, Starter 1, Growth 5 und Enterprise 10 Zielgruppenstudien. Enterprise-Teams erhalten individuelle Vertrags- und Datenschutzoptionen.

Erste Zielgruppenstudie anlegen.

Segmente und Persona-Setcards aus deinen Studienantworten. 23 Branchenvorlagen, Auswertung in vier Ansichten, Export als PDF.

Persona-Setcards 23 Branchen Cluster-Verfahren DSGVO-konform
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