In diesem Beitrag erfahrt Ihr, warum Customer Insights heute wichtiger sind als klassische Personas, was datenbasierte Zielgruppenmodelle auszeichnet – und welche Kriterien entscheidend sind, um aus ihnen erfolgreiche Maßnahmen entlang der Customer Journey abzuleiten.
Daten sind noch kein Kundenwissen
Unternehmen wissen heute mehr über ihre Kundinnen und Kunden als jemals zuvor. Gleichzeitig fällt es vielen von ihnen schwerer denn je, aus dieser Datenfülle echte Erkenntnisse abzuleiten. CRM-Systeme, Web Analytics, Customer Feedback oder KI-gestützte Auswertungen liefern täglich neue Informationen über das Verhalten von Kundinnen und Kunden. Doch all diese Daten allein schaffen noch kein Kundenverständnis.
Denn sie machen lediglich sichtbar, was Menschen tun. Wirklich relevantes Kundenverständnis entsteht jedoch erst dann, wenn Unternehmen verstehen, warum Menschen Entscheidungen treffen.
Genau an dieser Stelle stoßen klassische Zielgruppenprofile an ihre Grenzen. Und exakt hier setzen moderne Personas beziehungsweise datenbasierte Zielgruppenmodelle an.
Während klassische Personas häufig als Steckbriefe einzelner Kundentypen verstanden wurden, stehen heute Bedürfnisse, Motive, Verhaltensmuster und Entscheidungstreiber im Mittelpunkt.
Das Ziel ist es dabei nicht mehr, Menschen möglichst detailliert zu beschreiben, sondern ein gemeinsames Verständnis darüber zu schaffen, was unterschiedliche Kundengruppen bewegt und welche Erwartungen sie an ein Unternehmen, Produkt oder Service haben.
Personas auf dem Prüfstand: Vom Kundenprofil zum Kundenverständnis
Personas helfen Unternehmen dabei, ihre Zielgruppen greifbar zu machen und Produkte, Services sowie ihre Kommunikation konsequent an deren Bedürfnissen auszurichten.
An diesem Grundgedanken hat sich nichts geändert. Im Zuge der Digitalisierung und den heute verfügbaren Datenmengen sind jedoch die Anforderungen an ein belastbares Zielgruppenverständnis gestiegen. So bewegen sich Kund:innen etwa ganz selbstverständlich zwischen Online- und Offline-Kanälen, informieren sich über unterschiedlichste Quellen oder treffen ihre Entscheidungen häufig situativ.
Moderne Zielgruppenmodelle beschreiben daher nicht einzelne Personen, sondern verdichten gemeinsame Bedürfnisse, Verhaltensweisen und Entscheidungslogiken relevanter Kundensegmente zu verständlichen Gesamtbildern.
Diese helfen Marketing, Vertrieb, Customer Service und Produktmanagement dabei, dieselbe Sprache wie ihre Kund:innen zu sprechen und Entscheidungen konsequent aus der deren Perspektive zu treffen. Vorausgesetzt, sie basieren auf belastbaren Daten und werden kontinuierlich weiterentwickelt.
Von Zielgruppen zu Lebenswelten
Lange Zeit standen bei Personas vor allem demografische Merkmale im Mittelpunkt: Alter, Familienstand oder Beruf etwa lieferten eine erste Orientierung und halfen dabei, Zielgruppen zu strukturieren.
Heute zeigen zahlreiche Markt- und Milieustudien: Menschen mit identischen demografischen Merkmalen können vollkommen unterschiedliche Bedürfnisse und Kaufmotive haben. Gleichzeitig teilen Personen verschiedener Altersgruppen oder Lebenssituationen oftmals ähnliche Werte und Erwartungen.
Das SINUS-Institut verfolgt diesen Ansatz seit vielen Jahren. Mit den SINUS-Milieus beschreibt es Zielgruppen nicht ausschließlich anhand soziodemografischer Kriterien, sondern vor allem anhand ihrer Lebenswelten, Werte, Einstellungen und Lebensstile. Für Unternehmen liefert dieser Blick häufig deutlich relevantere Erkenntnisse als klassische Zielgruppensegmentierungen.
Entscheidend ist deshalb nicht allein, wer zur Zielgruppe gehört, sondern welche Bedürfnisse, Erwartungen und Herausforderungen Menschen miteinander verbinden. Genau dieses Verständnis bildet heute die Grundlage moderner Customer Insights.
Was Menschen wirklich bewegt: Entscheidungstreiber statt Klischees
Parallel dazu etabliert sich im Customer Experience Management zunehmend die Betrachtung sogenannter Entscheidungstreiber (Drivers).
Gemeint sind die Faktoren, die Menschen tatsächlich zum Handeln bewegen:
Welches Problem möchte die Kundin oder der Kunde lösen?
Welche Erwartungen bestehen an Produkt oder Service?
Welche Argumente schaffen Vertrauen?
Welche Werte beeinflussen die Kaufentscheidung?
Welche Risiken sollen vermieden werden?
Über welche Kanäle informiert sich die Zielgruppe?
Welche Touchpoints sind im Entscheidungsprozess besonders relevant?
Diese Perspektive erweitert die klassischen Personas um das „Warum“ hinter ihren Entscheidungen. So entstehen Zielgruppenmodelle, die nicht nur beschreiben, wer die Kunden sind, sondern vor allem, was sie bewegt.
Dass Kaufentscheidungen weit stärker von Motiven und situativen Rahmenbedingungen als von demografischen Merkmalen geprägt werden, bestätigen auch aktuelle Untersuchungen des rheingold Instituts: Gerade in wirtschaftlich unsicheren Zeiten wechseln Verbraucherinnen und Verbraucher zwischen Sicherheitsbedürfnis und dem Wunsch nach kleinen „Genuss-Momenten“.
Für Unternehmen wird es dadurch immer wichtiger, nicht nur zu wissen, wer ihre Kundinnen und Kunden sind, sondern welche Motive und Entscheidungstreiber ihr Verhalten beeinflussen.
Personas 4.0: Daten statt Bauchgefühl
Immer mehr Unternehmen verabschieden sich zudem von klassischen Personas, die überwiegend auf Annahmen basieren.
Heute entstehen belastbare Zielgruppenmodelle durch die Kombination verschiedener Datenquellen:
- CRM- und Kundendaten
- Customer-Feedback
- Qualitative Kundeninterviews
- Customer-Journey-Analysen
- Web- und App-Analytics
- Such- und Nutzungsverhalten
- Social Listening
- Markt- und Milieustudien
Ebenso wertvoll sind die Erfahrungen aus Marketing, Vertrieb oder Customer Service. Sie liefern wichtige qualitative Erkenntnisse aus dem direkten Kundenkontakt und ergänzen die vorhandenen Daten um wertvolle Perspektiven aus der Praxis.
Erst das Zusammenspiel aus Daten, Beobachtungen und Erfahrungen schafft ein fundiertes Bild der relevanten Kundensegmente.
Von modernen Personas zur Personalisierung
Wie wichtig dieses fundierte Kundenverständnis inzwischen geworden ist, zeigt auch eine aktuelle Studie des Bundesverbands Digitale Wirtschaft (BVDW). Demnach erwarten viele Kund:innen heute personalisierte Inhalte und Angebote – allerdings nur dann, wenn diese einen erkennbaren Mehrwert bieten und das Unternehmen transparent mit ihren Daten umgeht.
Personalisierung entwickelt sich damit zunehmend zum Erwartungsstandard. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Unternehmen, relevante Inhalte zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen und Vertrauen aufzubauen.
Datenbasierte Zielgruppenmodelle bilden dafür eine wichtige Grundlage. Sie helfen Unternehmen dabei, Kommunikation, Angebote und Services konsequent an den Bedürfnissen ihrer Kundinnen und Kunden auszurichten.
Zielgruppen verändern sich. Das gilt auch für ihre Bedürfnisse
Eine der größten Schwächen klassischer Personas besteht darin, dass diese nach ihrer Erstellung häufig über Jahre hinweg unverändert genutzt wurden.
Doch Märkte entwickeln sich weiter. Neue Technologien verändern das Informations- und Kaufverhalten. Gesellschaftliche Trends beeinflussen Werte und Erwartungen. Und auch die Bedürfnisse der Kund:innen verändern sich laufend.
Datenbasierte Zielgruppenmodelle sollten deshalb niemals als finales Ergebnis verstanden werden, sondern als dynamisches Instrument. Sie müssen regelmäßig anhand neuer Erkenntnisse überprüft, ergänzt und weiterentwickelt werden.
Daten schaffen Erkenntnisse – Kontext schafft Verständnis
Auch aktuelle Untersuchungen von Roland Berger zeigen, dass Kaufentscheidungen zunehmend situativ, kanalübergreifend und von Faktoren wie Convenience, Preis, Beratung und Vertrauen beeinflusst werden. Für Unternehmen bedeutet das: Wer seine Kund:innen verstehen möchte, muss stärker auf Verhaltensmuster und Entscheidungstreiber achten als auf starre Kategorien.
Dennoch behalten Personas ihren Wert. Nicht, weil sie jeden einzelnen Menschen exakt beschreiben, sondern weil sie komplexe Daten verständlich machen und innerhalb eines Unternehmens ein gemeinsames Verständnis der relevanten Kundensegmente schaffen.
So verbinden sie analytische Erkenntnisse mit Kontext und unterstützen Marketing, Vertrieb, Customer Experience und Produktentwicklung dabei, bessere Entscheidungen zu treffen.
Fazit: Personas neu denken
Personas haben keineswegs ausgedient. Sie haben sich vielmehr weiterentwickelt.
Denn Unternehmen brauchen heute keine immer detaillierteren Kundenprofile mehr. Sie benötigen vielmehr ein gemeinsames Verständnis dafür, welche Bedürfnisse, Motive und Entscheidungstreiber ihre Kund:innen bewegen.
Ausschlaggebend ist es dabei, die entsprechenden Modelle kontinuierlich anhand neuer Erkenntnisse weiterzuentwickeln. Denn nur so lässt sich die Basis für für bessere Entscheidungen entlang der gesamten Customer Journey schaffen – von der Produktentwicklung über Marketing und Vertrieb bis hin zur langfristigen Kundenbindung.
Denn nicht die Unternehmen mit den meisten Daten werden künftig erfolgreich sein, sondern diejenigen, die aus ihren Daten die richtigen Erkenntnisse ableiten und diese konsequent in bessere Kundenerlebnisse übersetzen.
Quellen
Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V. & Kantar: Let’s get personal – Personalisierung aus Sicht der Verbraucherinnen und Verbraucher (2025).
SINUS-Institut: Studien und Veröffentlichungen zu den SINUS-Milieus® und psychografischer Zielgruppensegmentierung.
rheingold Institut: Zwischen „Schöner Leben“ und „Überleben“ – Wie sich Krisen im Einkaufswagen zeigen (Studie im Auftrag von Unilever, 2025).
Roland Berger: Aktuelle Analysen zum Konsumentenverhalten und zur Customer Experience, Global Consumer Study (2025).
