Für den durchschnittlichen Nutzer zu designen, kann überraschend knifflig sein. Gelegenheitsnutzer wollen weniger Entscheidungen treffen müssen, Profis brauchen präzise Kontrolle und Admins geht es vor allem um die Übersicht. Wirft man ihr Feedback in einen Topf, erhält man vielleicht einen soliden Durchschnittswert – aber eine User Experience, die niemandem so richtig weiterhilft.
Segmentierung unterteilt eine Zielgruppe in Gruppen, basierend auf Unterschieden, die für eine Entscheidung wirklich zählen. Das können Verhaltensweisen, Bedürfnisse, Rahmenbedingungen oder Kaufprozesse sein. Die Analyse der Nielsen Norman Group zu breiten Nutzerzielgruppen zeigt, warum selbst ein Produkt für die breite Masse ein klares Verständnis für verschiedene Nutzertypen und Aufgaben braucht.
Dimensionen wählen, die echte Unterschiede aufzeigen
Demografische Merkmale oder Unternehmensdaten sind zwar praktisch, um eine Gruppe zu beschreiben und anzusprechen, erklären aber nicht automatisch deren Bedürfnisse. Zwei Personen im gleichen Alter können völlig unterschiedliche Erfahrungen mit einer Aufgabe mitbringen, und Firmen ähnlicher Größe kaufen Software oft über komplett verschiedene Wege ein.
Ein gutes Beispiel ist die Reiseplanung: Hier lohnt es sich, zwischen der Buchung einer bekannten Geschäftsreise und der Organisation eines komplexen Familienurlaubs zu unterscheiden. Dieselbe Person könnte je nach Anlass in beiden Gruppen landen. Das zeigt: Der Ausgangspunkt für eine Segmentierung kann auch eine Situation oder Journey sein – und nicht zwingend eine feste Eigenschaft einer Person.
Klären Sie vor der Datenerhebung, wozu die Segmentierung eigentlich dienen soll. Eine Analyse zur Optimierung von Workflows braucht andere Dimensionen als eine, die die Marketing-Zielgruppe definieren soll. Wer versucht, alles mit einer einzigen Segmentierung abzudecken, landet schnell bei Ergebnissen, die zu vage sind, um wirklich weiterzuhelfen.
Gruppen bilden – und hinterfragen
Manche Segmente stehen von Anfang an fest, wie etwa Admins und Standard-User. Andere ergeben sich erst durch qualitative Analysen oder statistische Modelle. In jedem Fall sollte man prüfen: Bilden die Gruppen bedeutsame Unterschiede ab? Stehen sie auf einem soliden Datenfundament? Und lassen sich neue Fälle sinnvoll zuordnen?
Ein Clustering-Modell liefert immer eine Struktur auf Basis seiner Annahmen – interpretieren und validieren muss man sie trotzdem. Klingende Namen nützen wenig, wenn sich Gruppen schon bei kleinen Datenänderungen komplett verschieben. Genauso wenig lässt sich aus Interviews mit einer kleinen Runde ableiten, wie groß die Segmente im gesamten Markt tatsächlich sind.
Personas eignen sich gut, um die Insights hinter einem Segment zu vermitteln. Wichtig ist dabei, die Datenbasis und Nuancen sichtbar zu halten, statt Klischees zu erfinden. Demografische Daten können den nötigen Kontext liefern, wo es sinnvoll ist.
Eine gute Segmentierung verändert Entscheidungen: wen man rekrutiert, welche Bedürfnisse man genauer untersucht oder wie man eine bestimmte Situation optimal unterstützt. Prüfen Sie immer wieder, ob diese Unterschiede noch aktuell sind, während sich Ihr Produkt und die Zielgruppe weiterentwickeln. Kategorien sind Momentaufnahmen, keine in Stein gemeißelten Wahrheiten über Menschen.