Ein Datenprofil der Menschen, die Online shopping in Deutschland kaufen, verfolgen und schätzen — modelliert aus mehr als zwölf digitalen Signalquellen. Online shopping hat eine geschätzte Zielgruppe von 29,909,336 Personen in Deutschland.
Der durchschnittliche Online shopping-Fan in Deutschland ist 39.3 Jahre alt, eher weiblich, und lebt vor allem in Nordrhein-Westfalen.
Die Zielgruppe konzentriert sich auf Nordrhein-Westfalen, Bayern, Baden-Württemberg.
Zu den Top-Markenaffinitäten zählen Oz (TV series), Michelle Williams (actress), Iran University of Science and Technology, mit der stärksten Überindexierung bei Oz (TV series) (1.77× Landesdurchschnitt).
Demografisch ist die Online shopping-Zielgruppe eher weiblich mit einem Durchschnittsalter von 39.3 Jahren und überindexiert bei Persönlichkeitsmerkmalen wie Price Sensitivity, Individualism.
Im Vergleich zur Landes-Basis zeigt diese Zielgruppe markante Muster über 20 Markenaffinitäten und 16 von Rascasse erfasste Regionen.
Der typische Online shopping-Fan in Deutschland ist eher weiblich, etwa 39.3 Jahre alt, mit ausgeprägten Price Sensitivity-Tendenzen und einer deutlichen Affinität zu Oz (TV series).
Die Kennzahlen, die das Online shopping-Profil in Deutschland charakterisieren.
56.6% sind weiblich, 43.4% männlich, Durchschnittsalter 39.3.
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Weiblich | 56.6% |
| Männlich | 43.4% |
| Durchschnittsalter | 39.3 |
| Geschätzte Zielgruppengröße | 29,909,336 |
| Altersgruppe | Anteil | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 19% | |
| 20-29 | 19% | |
| 30-39 | 21% | |
| 40-49 | 23% | |
| 50+ | 18% |
der weltweiten Online shopping-Zielgruppe entfallen auf Deutschland.
| Land | Anteil |
|---|---|
| United States | 20.1% |
| Japan | 5.6% |
| India | 5.5% |
Wo die Online shopping-Zielgruppe in Deutschland am stärksten ist.
| # | Region | Reichweite | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Berlin | ~1.5M | 1.23× | |
| 02 | Hamburg | ~800K | 1.21× | |
| 03 | Sachsen-Anhalt | ~800K | 1.06× | |
| 04 | Thüringen | ~800K | 1.04× | |
| 05 | Brandenburg | ~1M | 1.03× | |
| 06 | Bayern | ~5M | 1.00× | |
| 07 | Baden-Württemberg | ~4M | 1.00× | |
| 08 | Nordrhein-Westfalen | ~6.5M | 0.99× | |
| 09 | Hessen | ~2.5M | 0.99× | |
| 10 | Rheinland-Pfalz | ~1.5M | 0.99× | |
| 11 | Bremen | ~200K | 0.96× | |
| 12 | Niedersachsen | ~2.5M | 0.94× | |
| 13 | Sachsen | ~1.5M | 0.94× | |
| 14 | Saarland | ~300K | 0.94× | |
| 15 | Schleswig-Holstein | ~1M | 0.91× | |
| 16 | Mecklenburg-Vorpommern | ~500K | 0.90× |
Die stärksten Cross-Interessen der Online shopping-Zielgruppe — Marken, Themen und Personen kombiniert.
| # | · | Interesse | Kategorie | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Mahmud Efendi Hazretleri | Politics & Society | 2.03× | ||
| 02 | iddaa | Sports | 1.90× | ||
| 03 | Oz (TV series) | Movies & TV | 1.77× | ||
| 04 | Gangland (TV series) | Movies & TV | 1.77× | ||
| 05 | Hawler, Arbil, Iraq | Travel & Leisure | 1.74× | ||
| 06 | Cognac | Food & Beverages | 1.70× | ||
| 07 | Joan Smalls | Fashion & Accessoires | 1.68× | ||
| 08 | Recep Tayyip Erdoğan University | Business & Career | 1.67× | ||
| 09 | Michelle Williams (actress) | Movies & TV | 1.63× | ||
| 10 | Footloose (2011 film) | Movies & TV | 1.61× | ||
| 11 | Düğün Dernek | Movies & TV | 1.61× | ||
| 12 | Gattaca | Movies & TV | 1.60× | ||
| 13 | TeenVogue ItGirls | Brand | 1.59× | ||
| 14 | BJK İnönü Stadium | Sports | 1.57× | ||
| 15 | Rise of the Planet of the Apes | Movies & TV | 1.56× | ||
| 16 | Iran University of Science and Technology | Business & Career | 1.54× | ||
| 17 | Stylista | Beauty & Wellness | 1.54× | ||
| 18 | Loksatta | News | 1.52× | ||
| 19 | Lalegül FM | Music & Radio | 1.52× | ||
| 20 | Gezinomi | Travel & Leisure | 1.51× |
Werte über 1,00× liegen über dem Landesdurchschnitt, Werte darunter entsprechend darunter.
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Price Sensitivity | PREMIUM | 0.96× | |
| Individualism | JOY | 0.95× | |
| Luxury Orientation | PREMIUM | 0.90× |
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Spirituality | BALANCE | 0.71× | |
| Tradition | CONSERVATISM | 0.73× | |
| Quality Awareness | PREMIUM | 0.75× |
Online shopping hat eine geschätzte Zielgruppe von 29,909,336 Personen in Deutschland, konzentriert auf Nordrhein-Westfalen und Bayern.
56.6% der Online shopping-Fans sind weiblich, 43.4% männlich, das Durchschnittsalter liegt bei 39.3 Jahren.
Online shopping-Fans zeigen die stärkste Markenaffinität zu Oz (TV series) (1.77×), Michelle Williams (actress) (1.63×) und Iran University of Science and Technology (1.54×) gegenüber dem Landesdurchschnitt.
Online shopping-Fans in Deutschland konzentrieren sich vor allem auf Nordrhein-Westfalen (Reichweite ~6.5M), Bayern (Reichweite ~5M) und Baden-Württemberg (Reichweite ~4M). Diese drei Regionen stellen den größten Teil der aktiven Zielgruppe.
Über Online shopping hinaus überindexiert die Zielgruppe bei Michelle Williams (actress) (1.63×), Iran University of Science and Technology (1.54×), Cognac (1.7×) und Footloose (2011 film) (1.61×) im Vergleich zum Deutschland-Durchschnitt.
Verwandte Profile, Rankings und dieselbe Zielgruppe in anderen Märkten.
Die Zielgruppengröße ist die geschätzte Zahl der Menschen in Deutschland, die aktiv nach Online shopping 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 Deutschland erstellt. Zur Methodik siehe Methodik. Affinitätswerte sind Überindexierungs-Verhältnisse gegenüber dem Landesdurchschnitt (1,0 = Basis). Zielgruppengrößen sind Schätzungen, keine Messungen.
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