Von Zielgruppen zu Personas: Warum Daten und Standards den Unterschied machen (Stefan Rippler) | OMT-Podcast #298

Diese Podcast Folge ist ein echtes Geschenk für alle, die Personas
nicht nur „machen“, sondern wirklich nutzen wollen. Mario Jung (OMT
GmbH) spricht mit Stefan Rippler (Persona Institut GmbH), der sehr
klar zeigt, warum viele Unternehmen beim Thema Zielgruppenarbeit
auf halbem Weg stehen bleiben – und wie datenbasierte Personas
endlich das liefern, was Marketing wirklich braucht: Relevanz,
Präzision und echte Kundennähe. Warum klassische Zielgruppen
scheitern Stefan bringt es direkt auf den Punkt: „Wir sprechen
immer so viel über Zielgruppen, aber so wenig über Menschen.“
Demografische Cluster wie „Frauen 25–34“ reichen nicht aus. Sie
sagen nichts über Werte, Motive, Mediennutzung oder
Entscheidungslogiken aus. Genau hier setzen datenbasierte Personas
an: Sie verbinden quantitative Daten (Repräsentativität, Verhalten,
Nutzung) mit qualitativen Insights (Emotionen, Ziele, Pain Points).
Stefan und sein Team haben die DIN SPEC 33462 entwickelt – die
erste Blaupause für datenbasierte Personas. Ziel: Vergleichbarkeit,
Transparenz und Vertrauen schaffen. „Es gab keine einheitliche
Definition, keine Vorgehensweise, keine Reproduzierbarkeit.“ KI ist
ein starkes Werkzeug, aber sie ersetzt keine echten Daten. Stefan
beschreibt sehr deutlich, dass generative Modelle ohne valide
Datengrundlage nur Wahrscheinlichkeiten aneinanderreihen. Das führt
dazu, dass selbst identische Prompts völlig unterschiedliche
Personas erzeugen können – ein klarer Hinweis darauf, dass KI ohne
belastbare Datenbasis schnell ins Fantastische abrutscht. Trotzdem
hat KI einen festen Platz im Persona Prozess. Sie unterstützt bei
der Mustererkennung, hilft bei der Simulation von Personas in Form
von Chatbots oder digitalen Zwillingen und übersetzt
Zielgruppenmerkmale in konkrete Targeting Optionen für Plattformen
wie Meta oder Google. Doch all diese Funktionen bleiben
oberflächlich, wenn die zugrunde liegenden Daten nicht stimmen. KI
verstärkt, was vorhanden ist – und wenn das wenig oder falsch ist,
verstärkt sie auch das. Wie gute Personas entstehen, beschreibt
Stefan als klar strukturierten Weg. Am Anfang steht immer ein
Datenaudit: Welche Daten liegen vor und wie gut sind sie? Darauf
folgt die quantitative Basis, die Repräsentativität, Verhalten und
Nutzungsmuster abbildet. Ergänzt wird sie durch qualitative Tiefe –
Interviews, Kontext, Emotionen, Narrative. Anschließend werden
Hypothesen gegen die Realität getestet, bevor eine Priorisierung
erfolgt. Denn am Ende reichen drei bis fünf Personas aus, um den
Großteil des Umsatzes abzudecken. Hör Dir die komplette Podcast
Folge an – sie ist ein Muss für alle, die Personas endlich
strategisch, datenbasiert und wirksam einsetzen wollen.