Datensegmentierung 2025: mehr Präzision, Datenschutz und Personalisierung

Marken und Unternehmen suchen ständig nach besseren Wegen, ihre Zielgruppen zu erreichen: mit Datensegmentierung, Datensegmenten und Personalisierung. Diese Techniken sind unverzichtbar, um starke Kundenbeziehungen zu pflegen und Wachstum zu erzielen.

Haben Sie nicht auch den Eindruck, dass sich in den letzten Jahren alles extrem schnell verändert hat, mit Fortschritten bei KI und Analytics und strengeren Vorschriften?

Seien wir ehrlich: Auch wenn es manchmal schwerfällt, Schritt zu halten, müssen Marken der Entwicklung voraus sein. Die Datensegmentierung steht im Zentrum dieser Herausforderung. Aus der schlichten Kategorisierung ist eine ausgefeilte Strategie geworden, die auf Präzision, Datenschutz und Personalisierung setzt.

Unternehmen, die sich 2025 nicht anpassen, laufen Gefahr, in einer Welt mit intelligenterer Datennutzung und selbstbestimmten Konsumentinnen und Konsumenten zurückzufallen.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie sich die Datensegmentierung entwickelt hat: von ihren Grundprinzipien bis zu ihrer Rolle für hyperpersonalisierte Kundenerlebnisse. Wir zeigen, warum Datenqualität so wichtig ist, wie aus Datenerfassung eine umsetzbare Segmentierung wird und warum Personalisierung das eigentliche Ziel ist.

Außerdem stellen wir Praxisbeispiele führender Marken wie Pierre Fabre, Unilever, L’Oréal EMEA und LolaLiza vor. Sie zeigen, wie diese Marken ihre Marketingstrategien mit Segmentierung verbessert haben.

1. Was ist Datensegmentierung?

Klären wir zuerst, was Segmentierung bedeutet.

Gartner definiert Segmentierung so:

Segmentierung ist ein strategisches Instrument, um Zielgruppen zu verstehen und gezielt anzusprechen. Dabei werden Kundinnen und Kunden in einem analytischen Prozess in sich gegenseitig ausschließende und gemeinsam erschöpfende Segmente eingeteilt, die sich anschließend nach strategischen Zielen priorisieren lassen. Die vier gängigsten Ansätze sind die demografische (im B2B die firmografische), die bedarfsbasierte, die verhaltensbasierte und die wertbasierte Segmentierung.

Quelle: Gartner

Diese Definition gibt Ihnen ein genaues Bild von Segmentierung. Gehen wir einen Schritt weiter und definieren Datensegmentierung:

Bei der Datensegmentierung werden große Datenmengen anhand bestimmter Kriterien in kleinere Gruppen aufgeteilt. Ziel ist es, relevante Daten aus einem größeren Datensatz herauszufiltern und für User zugänglich zu machen, die sie dann für bestimmte Zwecke analysieren.

Quelle: Immuta.com

Damit wird klarer, worum es uns geht. Je spezialisierter und vielfältiger die Methoden der Datenerfassung werden, desto wichtiger werden auch Techniken der Datensegmentierung. Mit sauberer Datensegmentierung richten Unternehmen ihre Marketingstrategien präzise aus und erreichen ihre Zielgruppen wie nie zuvor. Konsumentinnen und Konsumenten erwarten heute relevantere und persönlichere Erlebnisse. Wirksame Datensegmentierung ist damit mehr als ein Wettbewerbsvorteil: Sie ist Pflicht.

Ohne Datenqualität keine gute Segmentierung

Zuerst müssen Sie die Daten erfassen, mit denen Sie arbeiten wollen. Bevor Sie an Datensegmentierung denken, brauchen Sie hochwertige Daten. Fehlen sie, leidet die Qualität Ihrer Segmentierung und Ihre Schlussfolgerungen sind unter Umständen falsch.

Auf Third-Party-Daten zu setzen, ist keine tragfähige Strategie mehr, denn sie werden schrittweise abgeschafft. Stattdessen sind First-Party-Daten (Informationen, die direkt aus den Interaktionen mit Kundinnen und Kunden stammen) und Zero-Party-Daten (Daten, die Kundinnen und Kunden freiwillig und aktiv teilen, etwa Vorlieben und Absichten) zu zentralen Werten für Marken geworden. Für diese Daten liegt eine Einwilligung vor und ihre Herkunft ist transparent. Das macht sie heute so wertvoll.

Marken können diese Daten auf viele Arten erfassen. Gamification und interaktives Marketing haben sich dabei als sehr wirksam erwiesen. Viele Marken vertrauen deshalb auf Plattformen zur Datenerfassung wie Qualifio. Sie liefern die Werkzeuge, um hochwertige, transparente Kundendaten mit Einwilligung zu erfassen, die für die anschließende Datensegmentierung nötig sind.

Von der Datenerfassung zur Datensegmentierung

Der Weg von der Datenerfassung zur Datensegmentierung ist ein entscheidender Prozess in mehreren Schritten. Unternehmen machen dabei aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse und gestalten so persönlichere und wirksamere Interaktionen mit ihrer Zielgruppe.

Am Anfang steht die Datenerfassung: Unternehmen sammeln Rohdaten an verschiedenen Touchpoints, etwa auf Websites, in mobilen Apps, auf Social-Media-Plattformen, in Kundenumfragen und in interaktiven Kampagnen wie Quiz oder Umfragen. Die Daten reichen von demografischen Basisangaben wie Alter, Geschlecht und Wohnort bis zu detaillierteren Erkenntnissen wie Surfverhalten, Kaufhistorie, Feedback und sogar Vorlieben, die Kundinnen und Kunden ausdrücklich angegeben haben.

Rohdaten sind jedoch selten sofort einsatzbereit. Sie müssen zuerst bereinigt und angereichert werden, oft mithilfe einer Customer Data Platform (CDP). Bei der Datenbereinigung werden Dubletten entfernt, Fehler korrigiert und Widersprüche aufgelöst. Die Datenanreicherung ergänzt anschließend Informationen und Kontext, um Lücken zu schließen. So entsteht ein vollständigeres Bild der Kundinnen und Kunden und ihres Verhaltens.

Sind die Daten bereinigt und angereichert, folgt die Datensegmentierung. Dazu gehören etwa die demografische Segmentierung (Alter, Einkommen, Geschlecht) und die verhaltensbasierte Segmentierung (Kaufgewohnheiten, Produktvorlieben). Marken segmentieren Daten auch nach geografischen oder psychografischen Faktoren wie Lebensstil oder Werten. Je präziser die Segmentierung, desto gezielter gehen Unternehmen auf bestimmte Kundenbedürfnisse ein. Kommunikation und Angebote werden dadurch relevanter.

Der Schlüssel zu erfolgreicher Segmentierung? Hochwertige Daten: korrekt, vollständig und relevant.

? Die Gewinnspielstrategie von Maizena

Maizena, eine Marke von Unilever, setzt konsequent auf verhaltensbasierte Segmentierung. So startete die Marke mit Qualifio ein Gewinnspiel, bei dem die Teilnehmenden eine Küchenmaschine gewinnen konnten. Für die Teilnahme gaben sie ihre Kontaktdaten an und beantworteten Segmentierungsfragen: welche Rezepte sie gern kochen und für wen.

Über 52.000 Teilnehmende teilten ihre Essensvorlieben und Kochtipps und willigten ein, Werbung von Maizena zu erhalten. Mithilfe dieser Datensegmente stimmte Maizena seine Produktempfehlungen auf die Interessen jeder einzelnen Person ab.

Von der Datensegmentierung zur Kundensegmentierung

Gut, aber wohin führt Datensegmentierung, und warum ist sie so wichtig? Das Ziel ist, sie nutzbar zu machen, und hier kommt die Kundensegmentierung ins Spiel. Die Datensegmentierung ordnet Daten in Gruppen. Die Kundensegmentierung geht weiter: Sie fasst reale Kundinnen und Kunden anhand gemeinsamer Verhaltensweisen, Vorlieben und Bedürfnisse in aussagekräftige Kategorien zusammen.

So verstehen Unternehmen besser, wer ihre Kundinnen und Kunden sind, was sie wollen und wie sie sich verhalten. Mit diesem Wissen entwickeln sie personalisierte Marketing-Kampagnen, die jede Kundengruppe direkt ansprechen, statt alle gleich zu behandeln. Und genau das wollen Marken heute erreichen, oder?

? LolaLiza: von der Astrologie zur Datensegmentierung

Wie ernst LolaLiza Personalisierung nimmt, zeigte die Kampagne „Was ist dein ideales Outfit laut deinem Astro-Profil?“, die zusammen mit der Kollektion Au Naturel startete.

Mithilfe der Datensegmentierung schuf die Marke ein besonderes Erlebnis: Sie ordnete den astrologischen Profilen der Teilnehmenden passende Outfits zu.

Dafür segmentierte LolaLiza ihre Kundinnen und Kunden anhand des Geburtsdatums nach Sternzeichen und spielte so sehr gezielte, ansprechende Inhalte aus. Mit diesen Datensegmenten personalisierte die Marke auch Betreffzeilen und Inhalte ihrer E-Mails und steigerte damit die Öffnungsraten ihres Newsletters deutlich.

Zusätzlich verglich LolaLiza in A/B-Tests bei Facebook-Anzeigen Inhalte zu einzelnen Sternzeichen mit allgemeinen Varianten. Das Ergebnis zeigte, wie wirksam Personalisierung das Engagement steigert und Marketingstrategien verbessert.

2. Präzision, Datenschutz und Personalisierung: die ideale Kombination

Gezielte Erkenntnisse gewinnen

Die Ansprüche an Präzision in Marketing und Kundenbindung waren nie höher. Konsumentinnen und Konsumenten erwarten, dass Marken ihre individuellen Bedürfnisse und Vorlieben kennen und ihnen passgenaue Erlebnisse bieten.

Diese Präzision steigert nicht nur das Engagement. Sie sorgt auch für einen effizienteren Einsatz von Ressourcen. Breit gestreute Kampagnen ohne klare Zielgruppe bleiben meist hinter den Erwartungen zurück und belasten das Marketingbudget. Segmentieren Marken ihre Zielgruppen dagegen fein, fließen die Mittel in die vielversprechendsten Segmente. Das steigert die Conversions und maximiert den Return on Investment.

Mit präziser Datensegmentierung heben Predictive Analytics die Genauigkeit auf ein neues Niveau. Unternehmen analysieren historische Daten, erkennen Muster und sagen so künftiges Verhalten oder Kaufentscheidungen voraus. Prognosemodelle zeigen zum Beispiel, welche Kundinnen und Kunden abzuwandern drohen, damit Sie gezielt gegensteuern, oder welche Segmente ein neues Produkt am ehesten annehmen, damit Sie Ihr Marketing darauf ausrichten.

Datenschutz: Wie Segmentierung Vertrauen schafft und Kundenbeziehungen stärkt

Datensegmentierung stellt außerdem sicher, dass Kundendaten nur für relevante, klar definierte Zwecke genutzt werden, und senkt so das Risiko von Missbrauch. Marken personalisieren ihre Interaktionen und konzentrieren sich darauf, Mehrwert zu bieten, statt die Privatsphäre zu verletzen.

Dafür setzen Marken häufig auf leistungsfähige Plattformen wie Customer Data Platforms (CDPs). CDPs bündeln und verwalten Kundendaten für die Personalisierung, ergänzt durch Data Management Platforms (DMPs), die meist für das Targeting in der Werbung genutzt werden. Mit diesen Tools segmentieren Marken ihre Daten und gehen dabei strukturiert und verantwortungsvoll mit ihnen um.

Hinzu kommen Vorschriften wie die DSGVO, die strenge Standards für Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Kundendaten setzen. Die DSGVO stellt sicher, dass Segmentierung im rechtlichen Rahmen bleibt. Wer mit passgenauer, unaufdringlicher Kommunikation zeigt, dass er die Privatsphäre respektiert, erfüllt die gesetzlichen Vorgaben und stärkt zugleich das Vertrauen seiner Kundinnen und Kunden. Wissen Konsumentinnen und Konsumenten ihre Daten sicher und verantwortungsvoll verwaltet, wird Datenschutz zum Vorteil statt zur Hürde.

Personalisierung: der Höhepunkt der Datensegmentierung

Personalisierung ist das eigentliche Ziel wirksamer Datensegmentierung. Konsumentinnen und Konsumenten erwarten heute Inhalte, Empfehlungen und Interaktionen, die auf ihre Vorlieben und Bedürfnisse zugeschnitten sind. Mit fortschrittlichen Segmentierungstechniken nutzen Marken dieses Potenzial und machen aus Daten umsetzbare Erkenntnisse.

Segmentieren Marken ihre Zielgruppen nach detaillierten Kriterien (von demografischen und Verhaltensdaten bis zu psychografischen Merkmalen und Prognosen), entstehen hyperpersonalisierte Botschaften und Angebote. Ein Modehändler empfiehlt so etwa Kundinnen und Kunden in kalten Regionen einen Wintermantel oder schlägt nachhaltigkeitsbewussten Kaufinteressierten umweltfreundliche Alternativen vor.

?? So nutzt Pierre Fabre Datensegmentierung

Ein starkes Beispiel ist Pierre Fabre: Das Unternehmen setzt Strategien zur Datensegmentierung erfolgreich über alle Marken und Märkte hinweg ein.

So nutzt Klorane auf seiner Website Diagnosetools, die Kundinnen und Kunden zu Lösungen für bestimmte Beauty-Anliegen führen. Die Tools liefern passende Ergebnisse auf Basis der Antworten, leiten die User auf personalisierte Produktseiten weiter und senden die Ergebnisse per E-Mail.

Die erfassten Daten fließen in Echtzeit in Salesforce und reichern dort neue und bestehende Datensegmente an.

Klorane setzt außerdem auf Kampagnen wie Adventskalender: Die Teilnehmenden beantworten Segmentierungsfragen, etwa zu ihren Beauty-Ritualen, bevorzugten Einkaufskanälen oder Haarpflegebedürfnissen, und nehmen an einer täglichen Verlosung teil.

Ein weiteres herausragendes Beispiel ist die Mundpflegemarke von Pierre Fabre, die das Glücksrad-Format von Qualifio zur Erfassung von Verbraucherdaten nutzt.

Das Glücksrad wird über Social Media beworben und bietet den Usern ein unterhaltsames Erlebnis. Gleichzeitig erfasst es wichtige Segmentierungsdaten, etwa das größte Zahnproblem (zum Beispiel Karies oder Zahnbelag).

Über ein Kontaktformular teilen die User weitere Angaben wie Name, E-Mail-Adresse und Einwilligung. So baut die Marke detaillierte Kundenprofile für passgenaue Kommunikation und Angebote auf.

Fühlen sich Kundinnen und Kunden verstanden und wertgeschätzt, interagieren sie eher, kaufen eher und empfehlen die Marke eher weiter. Personalisiertes Marketing auf Basis transparenter, verantwortungsvoller Datenerfassung und Datensegmentierung wirkt zudem nahtlos statt aufdringlich: die ideale Balance zwischen Relevanz und Respekt.

? Die Rolle der Beauty-Profile bei L’Oréal EMEA

Für L’Oréal sind detaillierte Beauty-Profile auf Basis von Datensegmentierung der Schlüssel zu echtem personalisiertem Marketing. Eine umfangreiche Datenbank ist wichtig. Doch die Marke weiß: Erst die Datenqualität macht diese Informationen wirklich nutzbar. Mit Initiativen wie „The Database Requalification Project“ aktualisiert und ergänzt L’Oréal seine Daten mit Qualifio, damit sie korrekt und relevant bleiben.

Diese Beauty-Profile entstehen aus erfassten Zero-Party-Daten wie Hauttyp, Haartyp und individuellen Vorlieben und erlauben eine präzise Segmentierung der Zielgruppe. Mit ihnen liefert L’Oréal EMEA passgenaue Produktempfehlungen und Marketingbotschaften. Jede Kundin und jeder Kunde erhält so Kommunikation, die zu den eigenen Beauty-Bedürfnissen passt. Das steigert Engagement und Loyalität.

In etwas mehr als einem Jahr hat L’Oréal EMEA mit Qualifio 700 Kampagnen erstellt und über 5,5 Millionen User erreicht. Mit diesen Kampagnen hält die Marke kontinuierlich Kontakt zu Interessierten sowie zu Kundinnen und Kunden, und das spiegelt sich in den Zahlen wider. Stellen Sie sich das Potenzial vor, wenn eine saubere Datensegmentierung all diese Kampagnen personalisiert. Personalisierung schafft emotionale Bindung und Markentreue.

Mit Qualifio verfolgen wir zwei Ziele: Erstens wollen wir die Zahl der Kontakte in unserer Datenbank erhöhen, zweitens die Qualität dieser Kontakte verbessern. Als wir das Programm zur Datenerfassung gestartet haben, hatten wir null Kontakte in unserem CRM. Heute stammen in Italien, wo wir das erste Pilotprogramm gestartet haben, mehr als 50 % der Kontakte aus Qualifio.

Pasquale Egione, Consumer Engagement Program Manager bei L'Oréal EMEA

Fazit: Datensegmentierung 2025 und darüber hinaus

Mit dem Start ins Jahr 2025 wird Daten- oder Marktsegmentierung zweifellos ein Grundpfeiler des modernen Marketings. Sie verbindet Präzision, Datenschutz und Personalisierung und definiert Kundenbindung neu. Die rasante Entwicklung von KI, Machine Learning und Customer Data Platforms (CDPs) macht Segmentierung noch feiner und anpassungsfähiger, sodass Marken in Echtzeit auf Kundenbedürfnisse reagieren. Mit hochwertigen Daten, für die eine Einwilligung vorliegt, gestalten Unternehmen relevante, passgenaue Erlebnisse, die ihre Zielgruppen wirklich ansprechen.

Wirksame Datensegmentierung hilft Marken zudem, Ressourcen strategisch einzusetzen: Sie konzentrieren sich auf wertvolle Segmente und verzichten auf breit gestreute Kampagnen mit hohen Streuverlusten. Das steigert die Effizienz im Marketing und maximiert den Return on Investment. Konsumentinnen und Konsumenten verlangen Relevanz und Respekt vor ihrer Privatsphäre. Datensegmentierung schafft hier die ideale Balance: Sie erhält das Vertrauen und liefert zugleich hyperpersonalisierte Erlebnisse.

Personalisierung auf Basis von Datensegmentierung ist keine Option mehr. Sie ist unverzichtbar. Marken, die auf präzise Segmentierung setzen und verantwortungsvoll mit Daten umgehen, werden sich 2025 im Wettbewerb behaupten. Wer diese Balance beherrscht, hebt sich ab und schafft in einer sich rasant wandelnden digitalen Welt dauerhafte Kundentreue.

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