Leitfaden
Zielgruppenanalyse im Onlinehandel: von der Frage zur Entscheidung
Eine Zielgruppenanalyse zeigt, welche Kundengruppen dein Shop hat, was sie unterscheidet und was ihnen vor dem Kauf fehlt. Sie lohnt sich vor allem dann, wenn eine konkrete Entscheidung ansteht. Dieser Leitfaden führt mit einem Arbeitsbogen von der Fragestellung bis zur Umsetzung.
Was eine Zielgruppenanalyse leisten soll
Eine Zielgruppenanalyse beschreibt Gruppen von Kund:innen oder Interessent:innen anhand dessen, was sie brauchen, erwarten und abwägen. Im Onlinehandel ist sie dann nützlich, wenn sie eine Entscheidung vorbereitet: welche Information auf die Produktseite gehört, welches Serviceversprechen sich lohnt, welche Botschaft eine Kampagne tragen soll.
Das unterscheidet sie von einer allgemeinen Kundenbeschreibung. „Unsere Kund:innen sind zwischen 30 und 50 und legen Wert auf Qualität“ hilft keinem Team bei der nächsten Entscheidung. „Ein Teil der Befragten bricht ab, weil unklar ist, ob die Jacke über einen dicken Pullover passt“ dagegen schon.
Das Beispiel in diesem Leitfaden
Ein fiktiver Onlineshop für Outdoor-Bekleidung überlegt, ob er im nächsten Halbjahr eine persönliche Größenberatung einführt oder die Rücksendung vereinfacht. Beides kostet Geld; beides soll Kaufunsicherheit abbauen. Das Team weiß aus den Retouren, dass viele Jacken zurückkommen, aber nicht, welche Kund:innen was brauchen.
Zielgruppe, Segment und Persona
Die drei Begriffe werden oft gleich verwendet. Für die Analyse lohnt es sich, sie zu trennen, weil sie unterschiedlich entstehen und unterschiedlich belastbar sind.
| Begriff | Was es ist | Wie es entsteht | Beispiel Outdoor-Shop |
|---|---|---|---|
| Zielgruppe | Die Menschen, die du ansprechen willst | Festlegung durch dein Team | Menschen, die Bekleidung für Wanderungen und Reisen suchen |
| Segment | Eine Teilgruppe mit messbar ähnlichen Antworten | Aus Daten, mit Größe und Anteil an den Befragten | Befragte, denen Passform und Größenberatung deutlich wichtiger sind als allen anderen |
| Persona | Ein lesbares Profil eines Segments für das Team | Aus einem Segment formuliert; nur so belastbar wie die Daten dahinter | Setcard „Unsicher bei der Passform“ mit den Merkmalen, die häufiger oder seltener vorkommen |
Personas, die in Workshops ohne Daten entstehen, können Annahmen sichtbar machen. Sie sind aber keine Analyse. Wie aus Segmenten belastbare Profile werden, zeigt der Beitrag Buyer Persona erstellen.
Wann sich eine Analyse lohnt und wann nicht
Eine Zielgruppenanalyse lohnt sich, wenn diese vier Punkte zutreffen:
- Es steht eine Entscheidung an, die sich nach der Analyse noch ändern kann.
- Das Team vermutet, dass verschiedene Kund:innen Verschiedenes brauchen, weiß aber nicht, wer was.
- Du erreichst genug Menschen aus der Zielgruppe, etwa über Shop-Besuche, Newsletter oder Bestellbestätigungen.
- Jemand ist verantwortlich, die Erkenntnisse umzusetzen und die Wirkung zu prüfen.
Weniger sinnvoll ist sie, wenn die Entscheidung schon feststeht, wenn sich eine Änderung mit wenig Aufwand direkt im Shop testen lässt oder wenn eine einzige, klar umrissene Frage offen ist. Dann reicht oft eine kurze Umfrage an der passenden Stelle.
Arbeitsbogen: Welche Kundengruppen solltest du untersuchen?
Beantworte diese Fragen, bevor du einen Fragebogen schreibst. Sie bestimmen, wen du befragst, was du fragst und wann das Ergebnis brauchbar ist. Die rechte Spalte zeigt die Antworten des Beispielshops.
| Frage | Warum sie zählt | Beispiel Outdoor-Shop |
|---|---|---|
| 1. Welche Entscheidung steht an, und bis wann? | Legt fest, welche Antworten du wirklich brauchst | Größenberatung oder einfachere Rücksendung, Entscheidung in acht Wochen |
| 2. Welche Annahmen stecken in der Entscheidung? | Daraus werden die Fragen | „Viele Retouren entstehen durch Unsicherheit bei der Passform“; „Kund:innen bestellen mehrere Größen, weil die Rücksendung einfach ist“ |
| 3. Wen betrifft die Entscheidung? | Bestimmt, wer in die Stichprobe gehört | Erstkäufer:innen und Wiederkäufer:innen von Jacken und Hosen; auch Besucher:innen, die noch nicht bestellt haben |
| 4. Wen kannst du erreichen, und wie? | Ohne erreichbare Teilnehmende keine Studie | Befragung auf Produktseiten der Kategorie Jacken, Link in der Versandbestätigung, Newsletter |
| 5. Was weißt du schon? | Vermeidet Fragen, die Shopdaten besser beantworten | Retourenquote und -gründe je Kategorie, häufige Fragen an den Kundenservice |
| 6. Wie viele Antworten sind realistisch? | Bestimmt Feldzeit und Machbarkeit | Abschätzen aus Besuchen der Jackenseiten und Öffnungsraten der Versandbestätigung; mindestens 100 abgeschlossene Antworten für die Segmentierung |
| 7. Wer setzt um, und woran misst ihr den Erfolg? | Ohne Umsetzung keine Wirkung | E-Commerce-Leitung entscheidet, Kundenservice und Logistik setzen um; Retourenquote und Bestellrate der Jacken |
Kannst du Frage 1 oder 4 nicht beantworten, ist es zu früh für eine Studie. Bei Frage 5 zeigt sich oft, dass ein Teil der Annahmen schon mit vorhandenen Daten geprüft werden kann.
Welche Daten welche Antwort liefern
Eine Befragung ist eine von mehreren Quellen. Sie ergänzt, was Shopdaten nicht zeigen können, ersetzt sie aber nicht.
| Quelle | Zeigt | Zeigt nicht |
|---|---|---|
| Shop- und Webanalyse | Was Besucher:innen tun: Wege, Abbrüche, Bestellungen | Warum sie es tun und was sie erwartet hätten |
| Kundenservice und Bewertungen | Konkrete Probleme in eigenen Worten | Wie verbreitet ein Problem ist; wer sich nicht meldet, fehlt |
| Befragung mit Segmentierung | Unterschiedliche Bedürfnisse und Abwägungen, mit Größe der Gruppen unter den Befragten | Tatsächliches Verhalten; Ursachen von Wirkungen |
| Interviews | Tiefe Einblicke in Entscheidungswege und Begriffe | Wie häufig ein Muster vorkommt |
Für die Wahl der Methode bei anderen Fragestellungen hilft der Beitrag UX Research im E-Commerce.
Der Ablauf in fünf Schritten
- Frage festlegen. Aus dem Arbeitsbogen wird eine Forschungsfrage. Im Beispiel: „Welche Kundengruppen brauchen vor dem Kauf einer Jacke welche Unterstützung bei Größe und Rücksendung?“
- Fragebogen bauen. Pro Annahme ein bis zwei Fragen, dazu wenige Fragen zur Einordnung. Die Fragebogen-Vorlage zeigt Aufbau, Formate und Reihenfolge.
- Antworten sammeln. Über die in Frage 4 genannten Wege, mit dokumentierter Feldzeit und Kanälen. Der Leitfaden Kundenbefragung im Onlineshop enthält einen Feldplan.
- Segmente prüfen. Lösungen vergleichen, eine geeignete bestätigen und die Setcards lesen. Wie uxspire dabei vorgeht, beschreibt die Methodik.
- Entscheiden und messen. Aus den Befunden Hypothesen ableiten, eine Reihenfolge festlegen und vorab bestimmen, woran der Erfolg gemessen wird.
Vom Segment zur Maßnahme
Angenommen, die Studie des Outdoor-Shops ergibt ein Segment, dem Passform und Größenberatung deutlich wichtiger sind, und ein zweites, das vor allem auf einfache Rücksendung achtet. Dann folgen daraus keine fertigen Antworten, aber prüfbare Hypothesen:
- Produktseite: Maßtabellen je Modell mit Hinweis, wie die Jacke über einer weiteren Schicht sitzt, für das erste Segment.
- Service: Rücksendebedingungen schon auf der Produktseite zeigen statt erst im Checkout, für das zweite Segment.
- Kommunikation: In Kampagnen für Einsteiger:innen die Passform betonen statt Rabatte.
Welche Maßnahme zuerst kommt, hängt von Segmentgröße, Aufwand und dem erwarteten Beitrag ab. Wie man diese Abwägung offen rechnet, zeigt das Rechenbeispiel zum UX-ROI.
Häufige Fehler
- Nur nach Demografie segmentieren. Alter und Wohnort erklären selten, warum jemand kauft oder abbricht.
- Nur Käufer:innen befragen. Wer nicht bestellt hat, fehlt dann, obwohl gerade diese Gruppe interessant ist.
- Suggestive Fragen. „Wie wichtig ist Ihnen unser schneller Versand?“ lenkt die Antwort. Besser: mehrere Leistungen einzeln bewerten lassen.
- Segmentanteile als Marktgröße lesen. Ein Anteil beschreibt die Befragten, nicht alle Kund:innen.
- Ohne Messplan umsetzen. Dann bleibt offen, ob die Änderung gewirkt hat.