Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

20.11.2017

Der ultimative Marketing Automation Guide Teil 2: Personas

„Meine Zielgruppe sind alle.“ Das ist wohl die schlimmste Zielgruppenbeschreibung, die man einem Investor geben kann. Im zweiten Teil der neuen Ratgeberserie zeigt Anna Steinacher, die Co-Founderin der Reiseführer-Plattform insight.trips, Schritt für Schritt welche Tools es gibt, um Zielgruppen mittels Personas anschaulich zu beschreiben.

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✨ AI Kontextualisierung

Personas erfreuen sich in den letzten Jahren großer Beliebtheit. Vereinfacht gesagt ist eine Persona eine Beschreibung des „idealen Kunden”, die alle wichtigen Beschreibungsmerkmale einer Zielgruppe umfasst.

+++ Ratgeber: Der ultimative Marketing Automation Guide Teil 1 +++

Warum Personas?

Besonders im Bereich der Marketing Automation oder im Content Management kommt es darauf an, seine Zielgruppe punktgenau zu verstehen. Nur so ist es möglich, ihr jene Informationen auszuspielen und zu produzieren, die für sie interessant sind. Leider sind Zielgruppenbeschreibungen wie „18-30 Jahre, weiblich, interessiert sich für Reisen“ oft schwer greifbar und breit gefächert. Aus diesem Grund ist es eine Herausforderung, den für die Zielgruppe passenden Content zu produzieren. Anders sieht die Situation jedoch aus, wenn ihr euch eine konkrete (imaginäre) Person vorstellt, an der ihr euren Content ausrichten könnt.
Wir zeigen euch nun, warum Personas gemacht werden sollten, welche Bestandteile eine Persona haben muss und wie man sie erstellt. Auch diesmal dient unser Start-Up insight.trips und die Persona „Tina“ als Beispiel.

Basisbestandteile einer Persona

Name und Foto (dient der besseren Vorstellung)
Demographische Angaben (z.B. Alter, Geschlecht, Beziehungsstatus, Kaufkraft, Wohnort)
Verhalten (z.B. Typischer Tagesablauf, Mediennutzung, Hobbies, Freizeitbeschäftigungen)
Bedürfnisse und Ziele (Welches Bedürfnis wird durch den Kauf und die Nutzung des Produktes gestillt? Was ist ihr Ziel? Warum kauft Tina das Produkt?)

Unsere Beispielpersona „Tina“

Name: Tina
Demografische Angaben:  Alter: 20 Jahre; Beruf: Student; Beziehungsstatus: Single; Wohnort: aufgrund eines Auslandssemesters gerade nach Wien gezogen; Kaufkraft: Kaufkraftstufe 3
Verhalten:  Hobbies & Freizeitbeschäftigung: will den Lifestyle Wiens entdecken, kleine Bars, Kunst, Galerien, veganes Essen, Studentencafés, DIY und Rezepte, Fotografie;  Mediennutzung: In der Früh checkt sie Facebook und Instagram, um zu sehen, ob es etwas Neues gibt. Im Laufe des Tages checkt sie zwei Social Networks regelmäßig, um zu sehen, ob es Neuigkeiten gibt. Hin und wieder wirft sie einen Blick auf Pinterest, um sich Inspirationen zu diversen Themen zu holen. Obwohl Tina sehr digital unterwegs ist, hat sie die Presse abonniert.  Typischer Tagesablauf: Nach dem Aufstehen holt sie sich einen Kaffee und fährt mit dem Fahrrad zur Universität. Danach geht sie in ein Café, um zu lernen. Sie checkt, ob es neue Freecards gibt und macht sich anschließend wieder auf den Heimweg. Am Abend sieht sie sich ihre Lieblingsserie auf Netflix an.
Bedürfnisse und Ziele:  Tina kauft sich den Wiener city.guide von insight.trips, um sich schneller in einer fremden Stadt zurechtzufinden. Sie möchte Wien abseits der touristischen Pfade entdecken, ihr neues Stammlokal finden und coole, neue Locations kennenlernen. Damit stillt sie ein Bedürfnis, sich in einer Stadt schnell und unkompliziert zurecht zu finden.

Arten von Personas – Der Ad-Hoc-Ansatz

Ad-Hoc-Personas sind jene Personas, die ausschließlich auf Basis von Annahmen und bereits vorhandenem Wissen über die Zielgruppe erstellt werden. Diese müssen oft kritisch betrachtet werden, da die Annahmen nur selten mit Daten belegt sind. Besonders als Start-Up stehen meist besonders wenig Daten über die Zielgruppe, ihr Kaufverhalten und ihre Interessen zur Verfügung. Woher also bekommt man Daten? Quellen, die zur Recherche hinzugezogen werden können sind:

Google Analytics
Social Media Analytics und Feedback
Google Trends

Die Erstellung dieser Ad-Hoc-Personas nimmt nur wenig Zeit in Anspruch, ist aber nicht die ideale Lösung für die Beschreibung einer Zielgruppe, da keine strategischen Entscheidungen basierend auf bloßen Annahmen getroffen werden können.

Arten von Personas – interviewbasierter qualitativer Ansatz

Die zweite Möglichkeit Personas zu erstellen, ist mittels User Research, (durch eigene Nachforschungen in der Zielgruppe). So ist es möglich, die Zielgruppe besser kennenzulernen und Erkenntnisse zu gewinnen, die aus den oben genannten Quellen nicht ausgelesen werden können (z.B. Kaufmotive oder Einstellungen). Methoden, die für eine solche Forschung häufig verwendet werden:

Fokusgruppen: Eine Fokusgruppe ist eine moderierte Gruppendiskussion mit 5-8 Personen. Hier können potenzielle Interessen und Motive für die Nutzung eines Produktes generiert werden. Für den Moderator gibt es einen Leitfaden. Wichtig ist die Neutralität des Moderators: Er muss gewährleisten, dass die Diskussion die vorgegebenen Themengebiete behandelt, darf aber seine oder die Meinung und Einstellung des Auftraggebers (euch) nicht einfließen lassen.
Online-Umfragen: Fragebögen, die online verteilt werden. Der Vorteil einer Online-Umfrage ist die leichte Umsetzung. Außerdem kann man schnell und ohne großen Aufwand viele Personen erreichen, die den Fragebogen ausfüllen können. Der Nachteil ist, dass bestimmte Zielgruppen online nicht oder nur schwer erreichbar sind.

Aus den erforschten Ergebnissen können Rückschlüsse auf eine durchschnittliche Persönlichkeit der Zielgruppe gefolgert werden. Eure Persona erhält diese durchschnittliche Persönlichkeit.

Fehler, die bei der Erstellung vermieden werden sollten

In einer Persona müssen viele Merkmale kombiniert werden. Das kann dazu führen, dass die Persona unnatürlich komprimiert wirkt oder einfach nicht alle Merkmale durch diese Persona beschrieben werden können.
Bei qualitativ nicht sorgfältig gestalteten Personas können wichtige Informationen fehlen. Das führt dazu, dass jeder, der sich die Beschreibung dieser Persona durchliest, die vorhandenen Lücken mit einer eigenen Geschichte füllt. Die Devise ist: Eine Persona soll möglichst vollständig sein. Sie soll aber nicht unnatürlich viele und schon gar keine widersprüchlichen Merkmale (z.B. Tina liest keine Printtitel, hat aber die Presse (gedruckte Version) abonniert) aufweisen.

Achtet man auf diese Aspekte, steht einer perfekten Persona nichts mehr im Weg! Für den Start eignen sich 2-3 Buyer Personas, die ausführlich beschrieben werden. Mit der Zeit könnt ihr weitere Buyer Personas hinzufügen.
Zusammenfassend gesagt sind Personas eine tolle Möglichkeit, sich in die eigene Zielgruppe hineinzuversetzen, ihre Motive und Einstellungen zu verstehen und mit ihr regelmäßig zu arbeiten. Sie bieten euch eine perfekte Möglichkeit, um Content zu erstellen, der für die Zielgruppe relevant ist und spielt auch im Bereich der Marketing Automation eine große Rolle. Wie diese Buyer Personas eingesetzt werden können, was man unter einem „Lead“ und der „Leadgenerierung“ versteht und wozu man das braucht, werden wir uns in Folge 3 unseres „Ultimativen Marketing Automation Guides“ ansehen.

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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