Ein Datenprofil der Menschen, die Payment in Indien kaufen, verfolgen und schätzen — modelliert aus mehr als zwölf digitalen Signalquellen. Payment hat eine geschätzte Zielgruppe von 7,399,423 Personen in Indien.
Payment hat eine geschätzte Zielgruppe von 7,399,423 Personen in Indien. 24.4% sind weiblich, 75.6% männlich, Durchschnittsalter 31.5. Top-Markenaffinitäten: Salman Khan, True Detective, Bank account, Rohit Sharma, Rummy.
Zu den Top-Markenaffinitäten zählen Salman Khan, True Detective, Bank account, mit der stärksten Überindexierung bei Salman Khan (1.95× Landesdurchschnitt).
Demografisch ist die Payment-Zielgruppe eher männlich mit einem Durchschnittsalter von 31.5 Jahren und überindexiert bei Persönlichkeitsmerkmalen wie Convenience Orientation, Need for Security.
Der typische Payment-Fan in Indien ist eher männlich, etwa 31.5 Jahre alt, mit ausgeprägten Convenience Orientation-Tendenzen und einer deutlichen Affinität zu Salman Khan.
Die Kennzahlen, die das Payment-Profil in Indien charakterisieren.
24.4% sind weiblich, 75.6% männlich, Durchschnittsalter 31.5.
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Weiblich | 24.4% |
| Männlich | 75.6% |
| Durchschnittsalter | 31.5 |
| Geschätzte Zielgruppengröße | 7,399,423 |
| Altersgruppe | Anteil | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 32% | |
| 20-29 | 33% | |
| 30-39 | 21% | |
| 40-49 | 9% | |
| 50+ | 6% |
der weltweiten Payment-Zielgruppe entfallen auf Indien.
| Land | Anteil |
|---|---|
| United States | 19.0% |
| India | 7.5% |
| United Kingdom | 6.2% |
Die stärksten Cross-Interessen der Payment-Zielgruppe — Marken, Themen und Personen kombiniert.
| # | · | Interesse | Kategorie | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Bank account | Business & Career | 3.91× | ||
| 02 | Mobile payment | Business & Career | 2.64× | ||
| 03 | Fairy tale | Literature | 2.34× | ||
| 04 | Credit (finance) | Business & Career | 2.24× | ||
| 05 | Debit card | Business & Career | 2.19× | ||
| 06 | True Detective | Movies & TV | 2.17× | ||
| 07 | Salman Khan | Movies & TV | 1.95× | ||
| 08 | Real property | Home & Garden | 1.91× | ||
| 09 | Retail banking | Business & Career | 1.90× | ||
| 10 | OLX | Shopping | 1.88× | ||
| 11 | Big Bash League | Sports | 1.57× | ||
| 12 | Akshay Kumar | Movies & TV | 1.55× | ||
| 13 | Ranveer Singh | Movies & TV | 1.54× | ||
| 14 | OnePlus | Technology & Electronics | 1.54× | ||
| 15 | Shah Rukh Khan | Movies & TV | 1.52× | ||
| 16 | Rummy | Games | 1.51× | ||
| 17 | Innovation | Business & Career | 1.51× | ||
| 18 | Online banking | Business & Career | 1.51× | ||
| 19 | Alia Bhatt | Movies & TV | 1.51× | ||
| 20 | Rohit Sharma | Sports | 1.50× |
Werte über 1,00× liegen über dem Landesdurchschnitt, Werte darunter entsprechend darunter.
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Convenience Orientation | PREMIUM | 1.53× | |
| Need for Security | CONSERVATISM | 1.38× | |
| Quality Awareness | PREMIUM | 1.37× |
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Creativity | OPEN | 0.78× | |
| Community Orientation | OPEN | 0.81× | |
| Price Sensitivity | PREMIUM | 0.82× |
Verwandte Profile, Rankings und dieselbe Zielgruppe in anderen Märkten.
Die Zielgruppengröße ist die geschätzte Zahl der Menschen in Indien, die aktiv nach Payment 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.