Ein Datenprofil der Menschen, die Cheese in Indien kaufen, verfolgen und schätzen — modelliert aus mehr als zwölf digitalen Signalquellen. Cheese hat eine geschätzte Zielgruppe von 3,769,953 Personen in Indien.
Der durchschnittliche Cheese-Fan in Indien ist 29.7 Jahre alt, eher männlich, und lebt vor allem in Uttar Pradesh.
Die Zielgruppe konzentriert sich auf Uttar Pradesh, Maharashtra, West Bengal.
Zu den Top-Markenaffinitäten zählen Dough, Ballet technique, Max Fashions, mit der stärksten Überindexierung bei Dough (7.88× Landesdurchschnitt).
Demografisch ist die Cheese-Zielgruppe eher männlich mit einem Durchschnittsalter von 29.7 Jahren und überindexiert bei Persönlichkeitsmerkmalen wie Healthy Lifestyle, Indulgence.
Im Vergleich zur Landes-Basis zeigt diese Zielgruppe markante Muster über 20 Markenaffinitäten und 29 von Rascasse erfasste Regionen.
Der typische Cheese-Fan in Indien ist eher männlich, etwa 29.7 Jahre alt, mit ausgeprägten Healthy Lifestyle-Tendenzen und einer deutlichen Affinität zu Dough.
Die Kennzahlen, die das Cheese-Profil in Indien charakterisieren.
30.7% sind weiblich, 69.3% männlich, Durchschnittsalter 29.7.
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Weiblich | 30.7% |
| Männlich | 69.3% |
| Durchschnittsalter | 29.7 |
| Geschätzte Zielgruppengröße | 3,769,953 |
| Altersgruppe | Anteil | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 43% | |
| 20-29 | 27% | |
| 30-39 | 15% | |
| 40-49 | 8% | |
| 50+ | 6% |
der weltweiten Cheese-Zielgruppe entfallen auf Indien.
| Land | Anteil |
|---|---|
| United States | 22.8% |
| Italy | 6.1% |
| Japan | 4.5% |
Wo die Cheese-Zielgruppe in Indien am stärksten ist.
| # | Region | Reichweite | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Manipur | ~6K | 1.28× | |
| 02 | Nagaland | ~3K | 1.17× | |
| 03 | Punjab (region) | ~60K | 1.15× | |
| 04 | Jharkhand | ~40K | 1.12× | |
| 05 | Arunachal Pradesh | ~2K | 1.07× | |
| 06 | Karnataka | ~100K | 1.06× | |
| 07 | Goa | ~4K | 1.06× | |
| 08 | Uttar Pradesh | ~200K | 1.05× | |
| 09 | Uttarakhand | ~20K | 1.05× | |
| 10 | Jammu and Kashmir | ~20K | 1.05× | |
| 11 | Tamil Nadu | ~90K | 1.04× | |
| 12 | Andhra Pradesh | ~50K | 1.03× | |
| 13 | Tripura | ~5K | 1.01× | |
| 14 | Kerala | ~60K | 1.00× | |
| 15 | Assam | ~40K | 0.99× | |
| 16 | Meghalaya | ~4K | 0.98× | |
| 17 | Himachal Pradesh | ~10K | 0.97× | |
| 18 | Telangana | ~50K | 0.96× | |
| 19 | Bihar | ~70K | 0.95× | |
| 20 | Haryana | ~50K | 0.94× | |
| 21 | Sikkim | ~2K | 0.94× | |
| 22 | West Bengal | ~100K | 0.93× | |
| 23 | Odisha | ~40K | 0.92× | |
| 24 | Madhya Pradesh | ~70K | 0.91× | |
| 25 | Mizoram | ~2K | 0.90× | |
| 26 | Maharashtra | ~200K | 0.89× | |
| 27 | Chhattisgarh | ~20K | 0.88× | |
| 28 | Gujarat | ~90K | 0.85× | |
| 29 | Rajasthan | ~70K | 0.81× |
Die stärksten Cross-Interessen der Cheese-Zielgruppe — Marken, Themen und Personen kombiniert.
| # | · | Interesse | Kategorie | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Ballet technique | Topic | 23.40× | ||
| 02 | Freezing (manga) | Literature | 14.71× | ||
| 03 | Cheddar cheese | Food & Beverages | 13.46× | ||
| 04 | Flatbread | Food & Beverages | 11.76× | ||
| 05 | Dough | Food & Beverages | 7.88× | ||
| 06 | Max Fashions | Fashion & Accessoires | 7.72× | ||
| 07 | Mediterranean cuisine | Food & Beverages | 6.95× | ||
| 08 | Butter | Food & Beverages | 6.75× | ||
| 09 | Yogurt | Food & Beverages | 6.66× | ||
| 10 | Flour | Food & Beverages | 4.56× | ||
| 11 | Pizza | Food & Beverages | 3.98× | ||
| 12 | Dairy product | Food & Beverages | 3.43× | ||
| 13 | Milk | Food & Beverages | 3.39× | ||
| 14 | Take-out | Food & Beverages | 3.24× | ||
| 15 | Funny Videos | Internet & Social Media | 3.14× | ||
| 16 | Vegetable | Food & Beverages | 2.32× | ||
| 17 | Eating | Food & Beverages | 2.29× | ||
| 18 | States and union territories of India | Travel & Leisure | 1.78× | ||
| 19 | Harry Potter | Movies & TV | 1.55× | ||
| 20 | Sex and the City | Movies & TV | 1.51× |
Werte über 1,00× liegen über dem Landesdurchschnitt, Werte darunter entsprechend darunter.
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Healthy Lifestyle | BALANCE | 1.88× | |
| Indulgence | JOY | 1.87× | |
| Convenience Orientation | PREMIUM | 1.47× |
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Need for Security | CONSERVATISM | 1.07× | |
| Community Orientation | OPEN | 1.09× | |
| Social Media Usage | JOY | 1.10× |
Cheese hat eine geschätzte Zielgruppe von 3,769,953 Personen in Indien, konzentriert auf Uttar Pradesh und Maharashtra.
30.7% der Cheese-Fans sind weiblich, 69.3% männlich, das Durchschnittsalter liegt bei 29.7 Jahren.
Cheese-Fans zeigen die stärkste Markenaffinität zu Dough (7.88×), Ballet technique (23.4×) und Max Fashions (7.72×) gegenüber dem Landesdurchschnitt.
Cheese-Fans in Indien konzentrieren sich vor allem auf Uttar Pradesh (Reichweite ~200K), Maharashtra (Reichweite ~200K) und West Bengal (Reichweite ~100K). Diese drei Regionen stellen den größten Teil der aktiven Zielgruppe.
Über Cheese hinaus überindexiert die Zielgruppe bei Ballet technique (23.4×), Max Fashions (7.72×), Milk (3.39×) und Flatbread (11.76×) im Vergleich zum Indien-Durchschnitt.
Verwandte Profile, Rankings und dieselbe Zielgruppe in anderen Märkten.
Die Zielgruppengröße ist die geschätzte Zahl der Menschen in Indien, die aktiv nach Cheese 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 Indien erstellt. Zur Methodik siehe Methodik. Affinitätswerte sind Überindexierungs-Verhältnisse gegenüber dem Landesdurchschnitt (1,0 = Basis). Zielgruppengrößen sind Schätzungen, keine Messungen.
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