Ein Datenprofil der Menschen, die Food in Indien kaufen, verfolgen und schätzen — modelliert aus mehr als zwölf digitalen Signalquellen. Food hat eine geschätzte Zielgruppe von 40,344,512 Personen in Indien.
Der durchschnittliche Food-Fan in Indien ist 32.6 Jahre alt, eher männlich, und lebt vor allem in Maharashtra.
Die Zielgruppe konzentriert sich auf Maharashtra, West Bengal, Rajasthan.
Zu den Top-Markenaffinitäten zählen Bank of India, Commercial bank, Pernod Ricard, mit der stärksten Überindexierung bei Bank of India (1.51× Landesdurchschnitt).
Demografisch ist die Food-Zielgruppe eher männlich mit einem Durchschnittsalter von 32.6 Jahren und überindexiert bei Persönlichkeitsmerkmalen wie Creativity, Community Orientation.
Im Vergleich zur Landes-Basis zeigt diese Zielgruppe markante Muster über 18 Markenaffinitäten und 29 von Rascasse erfasste Regionen.
Der typische Food-Fan in Indien ist eher männlich, etwa 32.6 Jahre alt, mit ausgeprägten Creativity-Tendenzen und einer deutlichen Affinität zu Bank of India.
Die Kennzahlen, die das Food-Profil in Indien charakterisieren.
30.4% sind weiblich, 69.6% männlich, Durchschnittsalter 32.6.
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Weiblich | 30.4% |
| Männlich | 69.6% |
| Durchschnittsalter | 32.6 |
| Geschätzte Zielgruppengröße | 40,344,512 |
| Altersgruppe | Anteil | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 32% | |
| 20-29 | 29% | |
| 30-39 | 18% | |
| 40-49 | 12% | |
| 50+ | 9% |
der weltweiten Food-Zielgruppe entfallen auf Indien.
| Land | Anteil |
|---|---|
| United States | 20.2% |
| Japan | 7.5% |
| India | 4.9% |
Wo die Food-Zielgruppe in Indien am stärksten ist.
| # | Region | Reichweite | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Rajasthan | ~1.5M | 1.87× | |
| 02 | Goa | ~70K | 1.72× | |
| 03 | West Bengal | ~2M | 1.52× | |
| 04 | Tamil Nadu | ~1M | 1.29× | |
| 05 | Karnataka | ~1.5M | 1.26× | |
| 06 | Kerala | ~700K | 1.21× | |
| 07 | Telangana | ~700K | 1.17× | |
| 08 | Gujarat | ~1M | 1.10× | |
| 09 | Odisha | ~500K | 1.07× | |
| 10 | Andhra Pradesh | ~500K | 1.06× | |
| 11 | Maharashtra | ~2M | 1.02× | |
| 12 | Meghalaya | ~40K | 1.00× | |
| 13 | Uttarakhand | ~200K | 0.95× | |
| 14 | Punjab (region) | ~500K | 0.92× | |
| 15 | Nagaland | ~30K | 0.89× | |
| 16 | Madhya Pradesh | ~600K | 0.85× | |
| 17 | Assam | ~300K | 0.84× | |
| 18 | Chhattisgarh | ~200K | 0.84× | |
| 19 | Haryana | ~400K | 0.83× | |
| 20 | Uttar Pradesh | ~1.5M | 0.82× | |
| 21 | Tripura | ~40K | 0.82× | |
| 22 | Sikkim | ~10K | 0.82× | |
| 23 | Manipur | ~40K | 0.81× | |
| 24 | Himachal Pradesh | ~100K | 0.80× | |
| 25 | Jharkhand | ~300K | 0.78× | |
| 26 | Bihar | ~600K | 0.76× | |
| 27 | Arunachal Pradesh | ~20K | 0.76× | |
| 28 | Mizoram | ~20K | 0.74× | |
| 29 | Jammu and Kashmir | ~100K | 0.73× |
Die stärksten Cross-Interessen der Food-Zielgruppe — Marken, Themen und Personen kombiniert.
| # | · | Interesse | Kategorie | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Miramax | Movies & TV | 1.70× | ||
| 02 | Stayfree | Beauty & Wellness | 1.68× | ||
| 03 | Cadbury Perk | Food & Beverages | 1.64× | ||
| 04 | Pernod Ricard | Food & Beverages | 1.62× | ||
| 05 | Pastis 51 | Food & Beverages | 1.62× | ||
| 06 | Morphy Richards | Technology & Electronics | 1.61× | ||
| 07 | Country Inns & Suites | Travel & Leisure | 1.58× | ||
| 08 | Nissan Pulsar | Cars & Mobility | 1.56× | ||
| 09 | Dan Henderson | Sports | 1.55× | ||
| 10 | Mohammad Ashraful | Sports | 1.55× | ||
| 11 | Commercial bank | Business & Career | 1.54× | ||
| 12 | Monarch | Politics & Society | 1.54× | ||
| 13 | Industrial technology | Topic | 1.54× | ||
| 14 | Stamford International University (Thailand) | Business & Career | 1.52× | ||
| 15 | Afterlight | Technology & Electronics | 1.52× | ||
| 16 | Bank of India | Business & Career | 1.51× | ||
| 17 | Zimmermann | Home & Garden | 1.51× | ||
| 18 | Mother and Child Guide | Book / Manga / Comic | 1.50× |
Werte über 1,00× liegen über dem Landesdurchschnitt, Werte darunter entsprechend darunter.
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Creativity | OPEN | 0.99× | |
| Community Orientation | OPEN | 0.98× | |
| Healthy Lifestyle | BALANCE | 0.95× |
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Patriotism | CONSERVATISM | 0.71× | |
| Early Adopter Mentality | POWER | 0.77× | |
| Urban Lifestyle | OPEN | 0.78× |
Food hat eine geschätzte Zielgruppe von 40,344,512 Personen in Indien, konzentriert auf Maharashtra und West Bengal.
30.4% der Food-Fans sind weiblich, 69.6% männlich, das Durchschnittsalter liegt bei 32.6 Jahren.
Food-Fans zeigen die stärkste Markenaffinität zu Bank of India (1.51×), Commercial bank (1.54×) und Pernod Ricard (1.62×) gegenüber dem Landesdurchschnitt.
Food-Fans in Indien konzentrieren sich vor allem auf Maharashtra (Reichweite ~2M), West Bengal (Reichweite ~2M) und Rajasthan (Reichweite ~1.5M). Diese drei Regionen stellen den größten Teil der aktiven Zielgruppe.
Über Food hinaus überindexiert die Zielgruppe bei Commercial bank (1.54×), Pernod Ricard (1.62×), Monarch (1.54×) und Morphy Richards (1.61×) 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 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 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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