Ein Datenprofil der Menschen, die Dance music in Indien kaufen, verfolgen und schätzen — modelliert aus mehr als zwölf digitalen Signalquellen. Dance music hat eine geschätzte Zielgruppe von 9,528,482 Personen in Indien.
Der durchschnittliche Dance music-Fan in Indien ist 31.3 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 Jenna Ortega, Bhojpuri language, Anandabazar Patrika, mit der stärksten Überindexierung bei Jenna Ortega (4.34× Landesdurchschnitt).
Demografisch ist die Dance music-Zielgruppe eher männlich mit einem Durchschnittsalter von 31.3 Jahren und überindexiert bei Persönlichkeitsmerkmalen wie Social Media Usage, Family Orientation.
Im Vergleich zur Landes-Basis zeigt diese Zielgruppe markante Muster über 20 Markenaffinitäten und 29 von Rascasse erfasste Regionen.
Der typische Dance music-Fan in Indien ist eher männlich, etwa 31.3 Jahre alt, mit ausgeprägten Social Media Usage-Tendenzen und einer deutlichen Affinität zu Jenna Ortega.
Die Kennzahlen, die das Dance music-Profil in Indien charakterisieren.
24.4% sind weiblich, 75.6% männlich, Durchschnittsalter 31.3.
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Weiblich | 24.4% |
| Männlich | 75.6% |
| Durchschnittsalter | 31.3 |
| Geschätzte Zielgruppengröße | 9,528,482 |
| Altersgruppe | Anteil | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 36% | |
| 20-29 | 29% | |
| 30-39 | 17% | |
| 40-49 | 10% | |
| 50+ | 7% |
der weltweiten Dance music-Zielgruppe entfallen auf Indien.
| Land | Anteil |
|---|---|
| United States | 15.1% |
| Japan | 6.0% |
| China | 5.3% |
Wo die Dance music-Zielgruppe in Indien am stärksten ist.
| # | Region | Reichweite | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Sikkim | ~6K | 1.32× | |
| 02 | Arunachal Pradesh | ~7K | 1.15× | |
| 03 | Nagaland | ~7K | 1.12× | |
| 04 | Mizoram | ~7K | 1.12× | |
| 05 | Goa | ~10K | 1.06× | |
| 06 | Manipur | ~10K | 1.05× | |
| 07 | Meghalaya | ~10K | 1.04× | |
| 08 | Tripura | ~10K | 1.02× | |
| 09 | Chhattisgarh | ~60K | 0.97× | |
| 10 | Himachal Pradesh | ~40K | 0.94× | |
| 11 | Uttarakhand | ~40K | 0.93× | |
| 12 | Jharkhand | ~80K | 0.92× | |
| 13 | Jammu and Kashmir | ~40K | 0.91× | |
| 14 | West Bengal | ~300K | 0.90× | |
| 15 | Assam | ~80K | 0.87× | |
| 16 | Madhya Pradesh | ~200K | 0.86× | |
| 17 | Bihar | ~200K | 0.85× | |
| 18 | Kerala | ~100K | 0.85× | |
| 19 | Odisha | ~90K | 0.84× | |
| 20 | Punjab (region) | ~100K | 0.83× | |
| 21 | Andhra Pradesh | ~100K | 0.83× | |
| 22 | Karnataka | ~200K | 0.82× | |
| 23 | Haryana | ~100K | 0.80× | |
| 24 | Rajasthan | ~200K | 0.79× | |
| 25 | Uttar Pradesh | ~400K | 0.78× | |
| 26 | Gujarat | ~200K | 0.75× | |
| 27 | Tamil Nadu | ~200K | 0.74× | |
| 28 | Telangana | ~100K | 0.73× | |
| 29 | Maharashtra | ~300K | 0.68× |
Die stärksten Cross-Interessen der Dance music-Zielgruppe — Marken, Themen und Personen kombiniert.
| # | · | Interesse | Kategorie | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Jenna Ortega | Movies & TV | 4.34× | ||
| 02 | Bihari languages | Politics & Society | 2.42× | ||
| 03 | 24 Ghanta | Movies & TV | 1.98× | ||
| 04 | Begusarai | Travel & Leisure | 1.95× | ||
| 05 | STAR Jalsha | Movies & TV | 1.93× | ||
| 06 | Sneha (actress) | Movies & TV | 1.92× | ||
| 07 | Trending Videos | Internet & Social Media | 1.92× | ||
| 08 | Chaupal, Himachal Pradesh | Travel & Leisure | 1.77× | ||
| 09 | viki | Movies & TV | 1.75× | ||
| 10 | ABP Ananda | Movies & TV | 1.74× | ||
| 11 | Sheikh Hasina | Politics & Society | 1.71× | ||
| 12 | Prime Minister of Bangladesh | Politics & Society | 1.71× | ||
| 13 | Love song | Music & Radio | 1.70× | ||
| 14 | we love | Topic | 1.68× | ||
| 15 | Bhojpuri language | Politics & Society | 1.66× | ||
| 16 | Zee Bangla | Movies & TV | 1.60× | ||
| 17 | Corruption awareness | Politics & Society | 1.58× | ||
| 18 | Anandabazar Patrika | News | 1.56× | ||
| 19 | Bhojpuri cinema | Movies & TV | 1.54× | ||
| 20 | Punjab Kesari | News | 1.50× |
Werte über 1,00× liegen über dem Landesdurchschnitt, Werte darunter entsprechend darunter.
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Social Media Usage | JOY | 0.74× | |
| Family Orientation | CONSERVATISM | 0.73× | |
| Spirituality | BALANCE | 0.65× |
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Early Adopter Mentality | POWER | 0.39× | |
| Convenience Orientation | PREMIUM | 0.41× | |
| Design Affinity | PREMIUM | 0.42× |
Dance music hat eine geschätzte Zielgruppe von 9,528,482 Personen in Indien, konzentriert auf Uttar Pradesh und Maharashtra.
24.4% der Dance music-Fans sind weiblich, 75.6% männlich, das Durchschnittsalter liegt bei 31.3 Jahren.
Dance music-Fans zeigen die stärkste Markenaffinität zu Jenna Ortega (4.34×), Bhojpuri language (1.66×) und Anandabazar Patrika (1.56×) gegenüber dem Landesdurchschnitt.
Dance music-Fans in Indien konzentrieren sich vor allem auf Uttar Pradesh (Reichweite ~400K), Maharashtra (Reichweite ~300K) und West Bengal (Reichweite ~300K). Diese drei Regionen stellen den größten Teil der aktiven Zielgruppe.
Über Dance music hinaus überindexiert die Zielgruppe bei Bhojpuri language (1.66×), Anandabazar Patrika (1.56×), Punjab Kesari (1.5×) und Chaupal, Himachal Pradesh (1.77×) 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 Dance music 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.
Von globalen Massenmarken bis zu lokalen Nischensegmenten — entdecken Sie die vollständige Bibliothek und die enthaltenen Intelligence-Schichten.