Ein Datenprofil der Menschen, die Fast food in Kolumbien kaufen, verfolgen und schätzen — modelliert aus mehr als zwölf digitalen Signalquellen. Fast food hat eine geschätzte Zielgruppe von 5,400,689 Personen in Kolumbien.
Fast food hat eine geschätzte Zielgruppe von 5,400,689 Personen in Kolumbien. 56.5% sind weiblich, 43.5% männlich, Durchschnittsalter 35.0. Top-Markenaffinitäten: Online food ordering, Discounting, Deal of the day, Fast casual restaurants, Child care.
Zu den Top-Markenaffinitäten zählen Online food ordering, Discounting, Deal of the day, mit der stärksten Überindexierung bei Online food ordering (2.18× Landesdurchschnitt).
Demografisch ist die Fast food-Zielgruppe eher weiblich mit einem Durchschnittsalter von 35.0 Jahren und überindexiert bei Persönlichkeitsmerkmalen wie Individualism, Creativity.
Der typische Fast food-Fan in Kolumbien ist eher weiblich, etwa 35.0 Jahre alt, mit ausgeprägten Individualism-Tendenzen und einer deutlichen Affinität zu Online food ordering.
Die Kennzahlen, die das Fast food-Profil in Kolumbien charakterisieren.
56.5% sind weiblich, 43.5% männlich, Durchschnittsalter 35.0.
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Weiblich | 56.5% |
| Männlich | 43.5% |
| Durchschnittsalter | 35.0 |
| Geschätzte Zielgruppengröße | 5,400,689 |
| Altersgruppe | Anteil | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 29% | |
| 20-29 | 24% | |
| 30-39 | 19% | |
| 40-49 | 15% | |
| 50+ | 13% |
der weltweiten Fast food-Zielgruppe entfallen auf Kolumbien.
| Land | Anteil |
|---|---|
| United States | 20.3% |
| Italy | 5.0% |
| Brazil | 4.7% |
Die stärksten Cross-Interessen der Fast food-Zielgruppe — Marken, Themen und Personen kombiniert.
| # | · | Interesse | Kategorie | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Online food ordering | Food & Beverages | 2.18× | ||
| 02 | Fast casual restaurants | Food & Beverages | 1.92× | ||
| 03 | French fries | Food & Beverages | 1.91× | ||
| 04 | Delivery order | Food & Beverages | 1.90× | ||
| 05 | Child care | Kids & Family | 1.83× | ||
| 06 | Home Delivery | Food & Beverages | 1.81× | ||
| 07 | Gourmet Foods | Food & Beverages | 1.74× | ||
| 08 | Facial | Beauty & Wellness | 1.74× | ||
| 09 | Maquillaje Profesional | Beauty & Wellness | 1.67× | ||
| 10 | Hamburger | Food & Beverages | 1.63× | ||
| 11 | Dinner | Food & Beverages | 1.63× | ||
| 12 | Organic food | Food & Beverages | 1.59× | ||
| 13 | Diners | Food & Beverages | 1.58× | ||
| 14 | Lunch | Food & Beverages | 1.58× | ||
| 15 | Deal of the day | Shopping | 1.57× | ||
| 16 | Foodie | Food & Beverages | 1.57× | ||
| 17 | Skin care | Beauty & Wellness | 1.54× | ||
| 18 | Hair care | Beauty & Wellness | 1.54× | ||
| 19 | Natural product | Food & Beverages | 1.53× | ||
| 20 | Discounting | Shopping | 1.52× |
Werte über 1,00× liegen über dem Landesdurchschnitt, Werte darunter entsprechend darunter.
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Individualism | JOY | 1.26× | |
| Creativity | OPEN | 1.23× | |
| Patriotism | CONSERVATISM | 1.15× |
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Career Orientation | POWER | 0.27× | |
| Risk Appetite | THRILL | 0.89× | |
| Indulgence | JOY | 0.90× |
Verwandte Profile, Rankings und dieselbe Zielgruppe in anderen Märkten.
Die Zielgruppengröße ist die geschätzte Zahl der Menschen in Kolumbien, die aktiv nach Fast food suchen. Affinität ist ein Überindexierungs-Verhältnis: 2,0× bedeutet, die Zielgruppe interessiert sich doppelt so wahrscheinlich für diese Marke oder dieses Merkmal wie der Landesdurchschnitt. Reichweite ist die geschätzte Zahl der Zielgruppenmitglieder in einer Region. Die Tabellen sind vom stärksten zum schwächsten Signal sortiert.
Dieses Zielgruppenprofil wird von Rascasse aus anonymisierten Suchverhaltens-Signalen in Kolumbien erstellt. Zur Methodik siehe Methodik. Affinitätswerte sind Überindexierungs-Verhältnisse gegenüber dem Landesdurchschnitt (1,0 = Basis). Zielgruppengrößen sind Schätzungen, keine Messungen.
Von globalen Massenmarken bis zu lokalen Nischensegmenten — entdecken Sie die vollständige Bibliothek und die enthaltenen Intelligence-Schichten.