Demografische Segmentierung: Definition und Anwendung

Wer alle potenziellen Kund:innen mit denselben Produkten und Botschaften anspricht, berücksichtigt ihre unterschiedlichen Bedürfnisse nur unzureichend. Eine Person, die gerade ihre erste Wohnung einrichtet, sucht wahrscheinlich nach anderen Produkten als eine fünfköpfige Familie – selbst wenn beide im selben Onlineshop einkaufen.

Die demografische Segmentierung hilft dir, einen großen Markt in kleinere Gruppen zu unterteilen. Dafür verwendest du messbare Merkmale wie Alter, Einkommen, Beruf oder Haushaltsgröße. Auf dieser Grundlage kannst du dein Sortiment, deine Kommunikation und deine Marketingmaßnahmen besser auf unterschiedliche Kundengruppen abstimmen.

In diesem Beitrag erfährst du, was demografische Segmentierung bedeutet, welche Merkmale sich dafür eignen und welche Vor- und Nachteile die Methode hat. Außerdem zeigen wir dir, wie du demografische Daten erhebst, mit anderen Segmentierungsarten kombinierst und im E-Commerce praktisch einsetzt.

Welche demografischen Merkmale gibt es?

Welche Kriterien für deine Segmentierung geeignet sind, hängt von deinem Geschäftsmodell, deinem Sortiment und dem jeweiligen Ziel ab. Nicht jedes Merkmal ist für jedes Unternehmen gleichermaßen relevant.

Alter

Das Alter kann Bedürfnisse, Lebenssituationen, Mediennutzung und Kaufentscheidungen beeinflussen. Ein Onlineshop für Möbel könnte beispielsweise zwischen Studierenden, jungen Haushalten, Familien und älteren Kund:innen unterscheiden.

Starre Generationengrenzen solltest du dabei nicht überbewerten. Nicht alle Menschen derselben Altersgruppe haben dieselben Interessen oder Erwartungen.

Geschlecht und Geschlechtsidentität

Bei einigen Produkten kann das Geschlecht eine Rolle spielen, etwa bei bestimmten Passformen oder Pflegeprodukten. Gleichzeitig solltest du vermeiden, automatisch von der Geschlechtsidentität auf Interessen, Fähigkeiten oder Kaufabsichten zu schließen.

Oft ist es hilfreicher, Produkte anhand konkreter Bedürfnisse, Größen oder Nutzungssituationen zu segmentieren.

Einkommen

Das Einkommen kann Hinweise auf Preissensibilität und finanzielle Möglichkeiten geben. Es kann beispielsweise beeinflussen, ob Kund:innen eher Einstiegsprodukte, flexible Zahlungsoptionen oder Premiumvarianten bevorzugen.

Da Angaben zum Einkommen sensibel sind, sollten sie nur erhoben werden, wenn sie für das jeweilige Ziel wirklich notwendig sind. Außerdem sagt ein hohes Einkommen nicht automatisch aus, dass eine Person hohe Preise akzeptiert.

Bildungsstand

Der Bildungsstand wird häufig in der Markt- und Meinungsforschung eingesetzt. Für viele Onlineshops ist er jedoch weniger aussagekräftig als das bisherige Kaufverhalten, Produktinteressen oder konkrete Anforderungen.

Ist das Merkmal relevant, kannst du unter anderem prüfen, wie ausführlich Produktinformationen sein sollten. Die Verständlichkeit deiner Texte sollte allerdings unabhängig vom Segment erhalten bleiben.

Beruf und berufliche Situation

Der Beruf kann auf bestimmte Anforderungen oder Nutzungssituationen hinweisen. Ein Shop für Bürobedarf könnte beispielsweise Selbstständige, Angestellte und größere Unternehmen unterscheiden.

Auch die berufliche Situation kann relevant sein. Studierende, Auszubildende, Berufstätige und Personen im Ruhestand verfügen häufig über unterschiedliche Budgets, Tagesabläufe und Prioritäten.

Familienstand und Lebensphase

Der Familienstand allein ist oft weniger hilfreich als die jeweilige Lebensphase. Dazu zählen beispielsweise:

• der Auszug aus dem Elternhaus
• die Gründung eines Haushalts
• eine Hochzeit
• die Geburt eines Kindes
• der Eintritt in den Ruhestand

Solche Veränderungen können neue Bedürfnisse auslösen und damit die Nachfrage nach bestimmten Produkten beeinflussen.

Haushaltsgröße

Die Anzahl der Personen in einem Haushalt kann für Produktmenge, Packungsgröße und Produktauswahl wichtig sein. Ein Lebensmittelshop könnte Einpersonenhaushalten kleinere Packungen und Familien größere Vorratspakete anbieten.

Auch bei Möbeln, Haushaltsgeräten oder Abonnements kann die Haushaltsgröße eine sinnvolle Segmentierungsvariable sein.

Wohnort

Der Wohnort gehört streng genommen zur geografischen Segmentierung, wird aber häufig mit demografischen Merkmalen kombiniert. Er kann unter anderem Hinweise auf Klima, Sprache, regionale Nachfrage und verfügbare Versandoptionen geben.

Ein Onlineshop könnte Kund:innen beispielsweise nach Land, Region oder Stadt und ländlichem Raum unterscheiden.

Kultureller oder religiöser Hintergrund

Kulturelle und religiöse Merkmale können Einfluss auf Feiertage, Ernährungsgewohnheiten oder Produktanforderungen haben. Sie gehören jedoch zu den besonders sensiblen Informationen.

Verwende solche Daten nur, wenn ein nachvollziehbarer Zusammenhang zum Angebot besteht. Vermeide pauschale Annahmen und stelle sicher, dass deine Segmentierung keine Personengruppe ausschließt oder benachteiligt.

Welche Vorteile hat die demografische Segmentierung?

Die demografische Segmentierung hilft dir dabei, deine Kundschaft nicht als eine einzige, einheitliche Gruppe zu betrachten. Stattdessen kannst du erkennen, welche Personengruppen sich in ihren Bedürfnissen, Lebenssituationen und finanziellen Möglichkeiten unterscheiden.

Im E-Commerce ist das besonders hilfreich, weil du dein Sortiment, deine Inhalte und deine Marketingmaßnahmen gezielter ausrichten kannst. So sprichst du Kund:innen relevanter an und setzt dein Budget dort ein, wo es voraussichtlich den größten Nutzen bringt.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Du verstehst deine Zielgruppen besser: Demografische Merkmale wie Alter, Einkommen, Haushaltsgröße oder Lebensphase geben dir erste Hinweise darauf, welche Produkte für bestimmte Kundengruppen relevant sein könnten.
• Du kannst dein Sortiment gezielter planen: Ein Shop für Haushaltswaren kann beispielsweise kleinere Packungsgrößen für Einpersonenhaushalte und größere Sets für Familien anbieten.
• Deine Marketingbotschaften werden relevanter: Statt allen Kund:innen dieselbe Botschaft zu zeigen, kannst du unterschiedliche Vorteile hervorheben. Für Studierende könnte ein günstiger Preis wichtig sein, während Familien eher auf Langlebigkeit oder größere Produktmengen achten.
• Du kannst Produktempfehlungen verbessern: Wenn du demografische Daten mit Kauf- und Verhaltensdaten kombinierst, kannst du passendere Produkte, Kategorien oder Inhalte empfehlen.
• Deine Werbebudgets lassen sich gezielter einsetzen: Du kannst Kampagnen auf Segmente ausrichten, für die ein Produkt besonders relevant ist, anstatt deine Anzeigen sehr breit auszuspielen.
• Du erkennst neue Marktpotenziale: Die Segmentierung kann zeigen, welche Kundengruppen in deinem Shop bereits häufig vertreten sind und welche Zielgruppen du bisher nur wenig erreichst.
• Du kannst Preise und Produktvarianten besser abstimmen: Demografische Informationen können Hinweise darauf geben, ob unterschiedliche Preiskategorien, Zahlungsoptionen, Größen oder Produktbundles sinnvoll sind.
• Ergebnisse lassen sich genauer auswerten: Du kannst vergleichen, wie sich einzelne Segmente bei Conversion-Rate, Bestellwert, Wiederkaufsrate oder Retourenquote unterscheiden.

Ein Beispiel: Ein Möbelshop stellt fest, dass Kund:innen in kleineren Haushalten besonders häufig kompakte und multifunktionale Möbel kaufen. Daraufhin kann der Shop passende Produkte übersichtlicher zusammenstellen, entsprechende Inhalte entwickeln und diese Zielgruppe gezielter ansprechen.

Der größte Vorteil entsteht jedoch nicht durch die bloße Erhebung demografischer Daten. Entscheidend ist, ob du deine Annahmen mit tatsächlichen Shop- und Kaufdaten überprüfst und daraus konkrete Maßnahmen ableitest.

Welche Nachteile und Grenzen gibt es?

Die demografische Segmentierung ist vergleichsweise einfach, bildet die Realität aber nur ausschnittsweise ab.

Menschen desselben Alters, Einkommens oder Familienstands können völlig unterschiedliche Werte, Vorlieben und Kaufmotive haben. Ein Segment wie „30 bis 39 Jahre“ ist daher meist zu allgemein, um daraus bereits eine wirkungsvolle Kampagne abzuleiten.

Weitere Grenzen sind:

• Demografische Merkmale können zu pauschalen Annahmen führen.
• Nicht alle Kund:innen passen eindeutig in ein Segment.
• Lebenssituationen und Kundendaten verändern sich.
• Falsche oder unvollständige Daten verfälschen die Ergebnisse.
• Sensible Merkmale erhöhen die Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit.
• Eine zu starke Eingrenzung kann potenzielle Kund:innen ausschließen.
• Demografische Daten zeigen nicht automatisch, warum ein Kauf stattfindet.

Betrachte deine Segmente deshalb als überprüfbare Arbeitshypothesen. Teste, ob sich die angenommenen Unterschiede tatsächlich im Verhalten deiner Kund:innen widerspiegeln.

Demografische Segmentierung und andere Arten der Segmentierung

Die demografische Segmentierung ist eine von mehreren Möglichkeiten, einen Markt aufzuteilen.

Im E-Commerce ist die verhaltensbasierte Segmentierung besonders wertvoll. Bestellungen, besuchte Produktkategorien oder wiederkehrende Käufe zeigen dir, was Kund:innen tatsächlich tun.

Demografische Merkmale liefern dagegen Kontext. Kombinierst du beide Datenarten, entstehen aussagekräftigere Gruppen. Statt nur „Kund:innen zwischen 30 und 39 Jahren“ könntest du beispielsweise „Kund:innen zwischen 30 und 39 Jahren mit mehreren Bestellungen in der Kategorie nachhaltige Haushaltsprodukte“ betrachten.

Wie kannst du demografische Daten erheben?

Nutze nur Daten, die du für einen klaren Zweck benötigst. Viele Merkmale müssen nicht bereits bei der ersten Bestellung abgefragt werden.

Kundenumfragen

Mit freiwilligen Umfragen kannst du gezielt Informationen zu Haushaltsgröße, Lebensphase oder Produktbedürfnissen erheben. Erkläre, warum du die Angaben benötigst, und ermögliche Antworten wie „Keine Angabe“.

Sensible Fragen sollten eher am Ende einer Umfrage erscheinen. So verringerst du das Risiko, dass Teilnehmer:innen die Befragung frühzeitig abbrechen.

Kundenkonten und Formulare

Bestimmte Daten werden möglicherweise bereits bei der Kontoerstellung oder im Bestellprozess angegeben. Dazu können Wohnort, Sprache oder Unternehmensart gehören.

Zusätzliche Pflichtfelder solltest du vermeiden, wenn die Informationen für die Abwicklung der Bestellung nicht notwendig sind.

Bestell- und Kaufhistorie

Die Kaufhistorie ist keine demografische Datenquelle, kann demografische Segmente aber sinnvoll ergänzen. Du erkennst beispielsweise, welche Produktkategorien, Preisspannen oder Packungsgrößen eine Gruppe tatsächlich bevorzugt.

Leite aus einzelnen Käufen jedoch keine sensiblen Eigenschaften einer Person ab.

Öffentliche Statistiken

Öffentlich zugängliche Statistiken können dir einen allgemeinen Eindruck von Bevölkerungsstruktur, Haushaltsgrößen oder regionalen Unterschieden vermitteln.

Solche Daten beschreiben einen Markt, aber nicht automatisch deine konkrete Kundschaft. Vergleiche sie deshalb mit Informationen aus deinem eigenen Shop.

Kundenservice und Feedback

Wiederkehrende Fragen, Bewertungen und Supportanfragen können Hinweise auf Lebenssituationen und Bedürfnisse geben. Häufen sich beispielsweise Fragen zu familienfreundlichen Produktgrößen, kann daraus ein relevantes Segment entstehen.

Achte darauf, qualitative Hinweise nicht vorschnell auf die gesamte Zielgruppe zu übertragen.

Wie kannst du demografische Segmentierung anwenden?

Nachdem du relevante demografische Segmente gebildet hast, kannst du die gewonnenen Erkenntnisse in verschiedene Bereiche deines Unternehmens übertragen. Im E-Commerce betrifft das vor allem deine Zielgruppenprofile, Marketingbotschaften, Kommunikationskanäle sowie deine Produkt- und Preisstrategie.

1. Erstelle aussagekräftige Kunden-Personas

Kunden-Personas sind beispielhafte Profile, die typische Mitglieder eines Segments darstellen. Sie machen abstrakte Daten greifbarer und helfen dir dabei, Bedürfnisse, Kaufmotive und mögliche Herausforderungen einer Kundengruppe besser zu verstehen.

Demografische Angaben bilden dabei lediglich den Ausgangspunkt. Ergänze sie nach Möglichkeit um Informationen wie:

• Interessen und Werte
• typische Bedürfnisse
• bevorzugte Produktkategorien
• bisheriges Kaufverhalten
• häufige Fragen oder Probleme
• bevorzugte Kommunikationskanäle

Ein Möbelshop könnte beispielsweise eine Persona für Studierende erstellen, die in ihre erste Wohnung ziehen und wenig Platz sowie ein begrenztes Budget haben. Eine weitere Persona könnte eine Familie darstellen, die langlebige Möbel und ausreichend Stauraum benötigt.

Personas sollten auf Daten und tatsächlichen Beobachtungen beruhen. Vermeide es, Eigenschaften allein aufgrund des Alters, Geschlechts oder Einkommens anzunehmen.

In diesem Video (auf Englisch) zeigen wir dir, wie du aussagekräftige Buyer Personas erstellen kannst: 

2. Passe deine Marketingbotschaften an

Unterschiedliche Segmente können bei einem Produkt auf verschiedene Vorteile achten. Passe deshalb nicht nur das Angebot, sondern auch die Schwerpunkte deiner Kommunikation an.

Für einen höhenverstellbaren Schreibtisch könnten beispielsweise unterschiedliche Botschaften relevant sein:

• Studierende achten möglicherweise auf Preis und Platzbedarf.
• Berufstätige im Homeoffice interessieren sich eher für Ergonomie und Komfort.
• Unternehmen legen möglicherweise mehr Wert auf Mengenrabatte, Haltbarkeit und einheitliche Ausstattung.

Auch Bildsprache, Beispiele und Umfang der Produktinformationen können angepasst werden. Die grundlegenden Aussagen zu deinem Produkt sollten dabei einheitlich und sachlich bleiben.

Vermeide Botschaften, die Personen aufgrund demografischer Eigenschaften pauschale Vorlieben zuschreiben. Prüfe stattdessen anhand von Kampagnendaten, welche Argumente bei einem Segment tatsächlich funktionieren.

3. Wähle geeignete Marketingkanäle

Demografische Segmente können sich darin unterscheiden, über welche Kanäle sie sich informieren oder mit einem Unternehmen interagieren. Nutze deine Daten, um herauszufinden, wo du die jeweilige Kundengruppe zuverlässig erreichst.

Mögliche Kanäle sind unter anderem:

• Suchmaschinen
• E-Mail-Marketing
• Social Media
• Onlinemarktplätze
• Content-Marketing
• bezahlte Werbeanzeigen
• Direktnachrichten oder Kundenservice

Leite die Kanalauswahl nicht ausschließlich aus dem Alter ab. Die Annahme, dass jüngere Menschen nur soziale Medien und ältere Menschen vor allem E-Mails nutzen, ist meist zu pauschal.

Vergleiche stattdessen Kennzahlen wie Klickrate, Conversion-Rate und Kundenakquisitionskosten für jedes Segment und jeden Kanal. So erkennst du, welche Kombination tatsächlich Ergebnisse liefert.

4. Stimme Sortiment und Preisstrategie ab

Demografische Daten können dir Hinweise darauf geben, welche Preisspannen, Produktgrößen oder Varianten für bestimmte Segmente relevant sein könnten.

Ein Onlineshop kann beispielsweise:

• Einstiegs- und Premiumvarianten anbieten
• unterschiedliche Packungsgrößen zusammenstellen
• Produktbundles für bestimmte Haushaltsgrößen entwickeln
• flexible Zahlungsoptionen bereitstellen
• Sortimente an verschiedene Lebensphasen anpassen

Das Einkommen allein zeigt allerdings nicht, wie viel eine Person für ein bestimmtes Produkt ausgeben möchte. Auch Werte, Qualitätsansprüche, Nutzungsdauer und persönliche Prioritäten beeinflussen die Zahlungsbereitschaft.

Nutze demografische Informationen deshalb als Ausgangshypothese und überprüfe sie anhand tatsächlicher Käufe, Warenkörbe und Reaktionen auf unterschiedliche Angebote.

5. Personalisiere das Einkaufserlebnis

Die gebildeten Segmente können auch dabei helfen, Inhalte und Produktempfehlungen im Onlineshop relevanter zu gestalten.

Denkbar sind beispielsweise:

• passende Produktempfehlungen
• segmentbezogene E-Mail-Inhalte
• unterschiedliche Reihenfolgen von Produktkategorien
• relevante Ratgeber und Anleitungen
• auf die Lebensphase abgestimmte Produktsets

Eine Person, die kürzlich Babyprodukte gekauft hat, könnte beispielsweise Informationen zu Produkten für die nächste Entwicklungsphase erhalten. Entscheidend ist dabei jedoch das nachgewiesene Kaufverhalten und nicht allein eine vermutete familiäre Situation.

Die Personalisierung sollte Kund:innen die Orientierung erleichtern. Sie sollte nicht dazu führen, dass andere passende Produkte nicht mehr auffindbar sind.

6. Überprüfe die Wirkung deiner Maßnahmen

Demografische Segmente sind keine festen Wahrheiten. Teste daher, ob deine angepassten Maßnahmen tatsächlich bessere Ergebnisse erzielen.

Je nach Anwendungsfall kannst du unter anderem folgende Kennzahlen vergleichen:

• Conversion-Rate
• durchschnittlicher Bestellwert
• Klick- und Öffnungsrate
• Wiederkaufsrate
• Umsatz pro Segment
• Retourenquote
• Kundenakquisitionskosten

Mit A/B-Tests kannst du beispielsweise verschiedene Botschaften, Bilder oder Produktsortierungen vergleichen. Passe deine Segmente und Maßnahmen an, wenn sich Annahmen nicht bestätigen oder sich das Verhalten der Kund:innen verändert.

Datenschutz und verantwortungsvolle Segmentierung

Demografische Daten können personenbezogen und teilweise besonders sensibel sein. Erhebe deshalb nur Informationen, die du für einen nachvollziehbaren Zweck benötigst.

Berücksichtige dabei folgende Grundsätze:

• Informiere transparent über die Datennutzung.
• Vermeide unnötige Pflichtangaben.
• Schütze gespeicherte Informationen vor unbefugtem Zugriff.
• Ermögliche die Korrektur oder Löschung von Daten.
• Verwende keine Segmente, die Menschen diskriminieren oder unangemessen ausschließen.
• Leite sensible Merkmale nicht ohne tragfähige Grundlage aus dem Kaufverhalten ab.
• Überprüfe deine Gruppen regelmäßig auf stereotype Annahmen.

Die Segmentierung sollte Kund:innen relevantere Erlebnisse bieten und nicht dazu führen, dass ihnen Angebote aufgrund pauschaler Zuschreibungen vorenthalten werden.

Fazit: Demografische Daten sind ein Ausgangspunkt

Die demografische Segmentierung hilft dir, einen großen Markt übersichtlicher zu strukturieren. Merkmale wie Alter, Einkommen, Beruf, Lebensphase und Haushaltsgröße können erste Hinweise darauf geben, welche Bedürfnisse verschiedene Kundengruppen haben.

Allein reichen diese Daten jedoch selten aus. Zwei Personen mit ähnlichen demografischen Merkmalen können sich beim Einkauf völlig unterschiedlich verhalten. Besonders aussagekräftig werden Segmente deshalb, wenn du demografische Informationen mit Interessen, Kundenfeedback und tatsächlichen Kaufdaten kombinierst.

So entwickelst du keine starren Schubladen, sondern überprüfbare Kundengruppen, mit denen du dein Sortiment, deine Inhalte und deine Marketingmaßnahmen fundierter planen kannst.