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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Wenn KI die standardisierbare Arbeit übernimmt, bleibt für Menschen das, was die Unternehmerin und Autorin Tina Ruseva „Soft Work“ nennt. Sie spricht am HR Inside Summit, der am 14. und 15. Oktober in der Wiener Hofburg stattfindet. Im brutkasten-Interview erklärt sie vorab, warum Kontrolle als Führungsprinzip ausgedient hat und was Unternehmen jetzt verändern müssen.

brutkasten: Sie sprechen am HR Inside Summit über „Soft Work“. Was ist die Kernthese?

Tina Ruseva: Ausgangspunkt ist die Arbeitsteilung, die wir aus der Industrialisierung kennen. Arbeit hatte eine feste Beschreibung, und an der Maschine hatte es keine Bedeutung, wer die Aufgabe übernimmt. Das ist die Hard Work. Maschinen sind genau in solchen Aufgaben sehr gut und werden sie in den nächsten Jahren zum großen Teil übernehmen. In den Bürojobs von heute gibt es aber viele Aufgaben, bei denen man das Endergebnis nicht kennt: Welchen neuen Markt müssen wir erschließen? Wie antworten wir auf eine neue Krise? Diese Aufgaben sind diffuser, deswegen „soft“. Was für uns an Arbeit bleibt, können wir nur dann gut machen, wenn wir das wollen. Effektives Wirtschaften hängt heute von der intrinsischen Motivation der Beteiligten ab.

Ein gutes Beispiel ist der Customer Support. Wenn jemand nur Dienst nach Vorschrift macht und sein Skript abliest, ist diese Person ersetzbar, weil diese Arbeit bald besser von einem Automaten gemacht wird. Wir automatisieren, was wiederholbar ist, und können dann von Mensch zu Mensch klären, was diesmal besonders ist und zum ersten Mal auftritt.

Wer den Begriff hört, denkt sofort an Soft Skills. Wo liegt der Unterschied?

Wir haben Führung sehr lange etwas generisch als Soft Skill abgehakt, also als Kommunikation und persönliche Gespräche. Soft Work ist für mich ein größerer Begriff. Er beschreibt das gesamte Umfeld, in dem sich Führungskraft und Mitarbeitende befinden. Dazu habe ich ein Framework definiert: SOFT steht für Synergien, Offenheit, Fairness und Technologie. Wir müssen wiederholbare Tätigkeiten automatisieren, damit überhaupt Zeit bleibt für all das, was wir heute so gut wie nicht machen.

Wie geht eine Führungskraft vor, die sich zum ersten Mal mit dem Thema beschäftigt?

Führung ist eine Frage der Komplexität, deshalb führen wir sehr selten große Teams direkt. Studien sagen, dass ab 2028 rund ein Achtel der Arbeit mit KI-Agenten erledigt wird. Wenn alle meine Mitarbeitenden ihr eigenes digitales Team haben, gibt es unendlich viel mehr Aufgaben und Abstimmungsaufwand. Hinter jedem herzugehen, alles abzuhaken und alles zu kontrollieren, wird einfach unmöglich. Vertrauen, Augenhöhe und Selbstführung sind deshalb kein Wunschdenken, sondern unsere Zukunft. Wir müssen uns jetzt überlegen, wie wir Mitarbeitende befähigen, ihre eigenen digitalen Teams zu kontrollieren. Dazu braucht es auch Technologie.

Gibt es Unternehmen, die das schon anwenden?

Das bekannteste Beispiel unter den deutschen Großkonzernen ist Bosch, weil dort die mittlere Managementebene komplett abgeschafft wird. Dadurch kommt mehr Verantwortung bei den einzelnen Mitarbeitenden an. Ein neueres Beispiel ist Stripe. Das Unternehmen hat sehr viel in KI investiert und fast das gesamte Management-Team abgebaut. Es gibt nur noch Leadership und Teams, und vor allem Ingenieur:innen sollen experimentieren können. Stripe hat in einem Podcast von a16z erzählt, dass es dadurch 200 bis 300 innovative Produkte in einem Jahr auf den Markt bringt.

Allerdings ist KI eine Art Verstärker für die Unternehmenskultur. In einer Muss-Kultur, in der wir nur auf den KPI schauen, bekomme ich durch Automatisierung nur noch schneller mehr vom Gleichen. In Will-Kulturen, in denen alle bereit sind, ihre Ideen preiszugeben und anderen zu helfen, können Automatisierung und KI zu wirklich neuen Ergebnissen führen.

Es geht also nicht mehr darum, erledigte Aufgaben zu messen, sondern die Wirkung?

Von Effizienz zu Effektivität. Heute können wir alle in zehn Sekunden einen LinkedIn-Post rausschießen. Die Anzahl der Posts war sehr lange eine gängige Marketingkennzahl. Die To-do-Liste für die Mitarbeitenden war eine Anzahl von Dingen und nicht deren Qualität. Man schreibt einen Post aber ganz anders, wenn man wirklich Wert darauf legt, dass die Nachricht durchkommt. Das ist der Unterschied zwischen KI-generierten Texten und guten Autor:innen.

Den Begriff New Work gab es schon vor dem KI-Hype. Wie hat sich die Szene verändert?

Der Begriff ist mit der Pandemie explodiert. Viele haben ihn missbraucht, einfach für moderne Führung oder für tolle Büromöbel. Als die Krise kam, wurde das Konzept vielerorts für gescheitert erklärt. Trotzdem ist für alle klar: There is no going back. Wir können nicht mehr so führen wie früher. Dienst nach Vorschrift und Kontrolle verschwenden die Ressourcen von Unternehmen, besonders in der Krise. Gleichzeitig haben wir es mit Menschen zu tun, die Angst um ihre Hypotheken, ihren Status und ihr Büro haben. Da gilt es, eine Lösung nach vorne zu finden. Ob man das Soft Work oder New Work nennt, ist nicht wichtig.

Auch bei uns arbeiten nicht alle gleich schnell mit KI. Wie schafft man Alignment in einer Organisation?

Bisher hieß Alignment: Alle bekommen ihre To-dos, und wenn die erledigt sind, gibt es Alignment. Was wir heute alignen müssen, sind aber keine Pflichtaufgaben mehr. Wofür ich KI nutze, muss ich niemandem erzählen. Ich definiere dafür vier Kriterien. Erstens müssen wir Silos in Synergien umwandeln, also Dialog möglich machen, wo keiner stattfindet. Im Onboarding heißt das, nicht nur eine fertige Checkliste bereitzustellen, sondern auch zu fragen: Was willst du in den ersten zwei Monaten lernen? Wen willst du kennenlernen? Zweitens geht es von Orthodoxie zu Offenheit, weg von „So haben wir das immer gemacht“, zum Beispiel mit einem Mitarbeiterbeirat. Drittens Fairness: Wenn ich weiß, dass ich als Frau immer weniger verdienen werde als ein Mann, kaufe ich dieses Wir irgendwann nicht mehr ab und behalte meine Ideen für mich. Das Allerwichtigste ist Technologie. Ohne sie sind all diese Veränderungen zum Scheitern verurteilt, sobald die zuständige Person andere Prioritäten hat. Technologie macht Regeln und Policies nachhaltig. Wir müssen festlegen: Mit welchem Tool werden die Gehälter erfasst? Wie sammeln wir Kompetenzen? Wie setzen wir digitales Feedback um? Das spart allen Zeit, und diese Zeit haben wir dann dafür, miteinander zu reden.

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