Ein Datenprofil der Menschen, die Sports betting in Indien kaufen, verfolgen und schätzen — modelliert aus mehr als zwölf digitalen Signalquellen. Sports betting hat eine geschätzte Zielgruppe von 8,922,827 Personen in Indien.
Der durchschnittliche Sports betting-Fan in Indien ist 30.8 Jahre alt, eher männlich, und lebt vor allem in Maharashtra.
Die Zielgruppe konzentriert sich auf Maharashtra, Uttar Pradesh, Gujarat.
Zu den Top-Markenaffinitäten zählen Roulette, Algorithmic trading, Blackjack, mit der stärksten Überindexierung bei Roulette (18.85× Landesdurchschnitt).
Demografisch ist die Sports betting-Zielgruppe eher männlich mit einem Durchschnittsalter von 30.8 Jahren und überindexiert bei Persönlichkeitsmerkmalen wie Risk Appetite, Career Orientation.
Im Vergleich zur Landes-Basis zeigt diese Zielgruppe markante Muster über 20 Markenaffinitäten und 29 von Rascasse erfasste Regionen.
Der typische Sports betting-Fan in Indien ist eher männlich, etwa 30.8 Jahre alt, mit ausgeprägten Risk Appetite-Tendenzen und einer deutlichen Affinität zu Roulette.
Die Kennzahlen, die das Sports betting-Profil in Indien charakterisieren.
25.9% sind weiblich, 74.1% männlich, Durchschnittsalter 30.8.
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Weiblich | 25.9% |
| Männlich | 74.1% |
| Durchschnittsalter | 30.8 |
| Geschätzte Zielgruppengröße | 8,922,827 |
| Altersgruppe | Anteil | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 30% | |
| 20-29 | 41% | |
| 30-39 | 17% | |
| 40-49 | 8% | |
| 50+ | 5% |
der weltweiten Sports betting-Zielgruppe entfallen auf Indien.
| Land | Anteil |
|---|---|
| United States | 13.6% |
| India | 12.1% |
| United Kingdom | 8.5% |
Wo die Sports betting-Zielgruppe in Indien am stärksten ist.
| # | Region | Reichweite | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Andhra Pradesh | ~200K | 2.07× | |
| 02 | Telangana | ~300K | 1.99× | |
| 03 | Punjab (region) | ~200K | 1.41× | |
| 04 | Gujarat | ~300K | 1.23× | |
| 05 | Maharashtra | ~500K | 1.19× | |
| 06 | Haryana | ~100K | 1.13× | |
| 07 | Sikkim | ~4K | 1.09× | |
| 08 | Karnataka | ~200K | 1.06× | |
| 09 | Tamil Nadu | ~200K | 1.04× | |
| 10 | Nagaland | ~6K | 1.02× | |
| 11 | Mizoram | ~6K | 1.02× | |
| 12 | Goa | ~9K | 1.01× | |
| 13 | Arunachal Pradesh | ~5K | 1.01× | |
| 14 | Manipur | ~10K | 1.00× | |
| 15 | Meghalaya | ~9K | 0.99× | |
| 16 | Rajasthan | ~200K | 0.94× | |
| 17 | Tripura | ~10K | 0.93× | |
| 18 | Madhya Pradesh | ~200K | 0.91× | |
| 19 | Himachal Pradesh | ~30K | 0.89× | |
| 20 | Kerala | ~100K | 0.88× | |
| 21 | Uttar Pradesh | ~400K | 0.87× | |
| 22 | Chhattisgarh | ~50K | 0.86× | |
| 23 | Uttarakhand | ~40K | 0.86× | |
| 24 | Jammu and Kashmir | ~30K | 0.85× | |
| 25 | Jharkhand | ~60K | 0.83× | |
| 26 | Assam | ~70K | 0.77× | |
| 27 | West Bengal | ~200K | 0.75× | |
| 28 | Odisha | ~70K | 0.73× | |
| 29 | Bihar | ~100K | 0.69× |
Die stärksten Cross-Interessen der Sports betting-Zielgruppe — Marken, Themen und Personen kombiniert.
| # | · | Interesse | Kategorie | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Teen Patti Gold | Games | 19.53× | ||
| 02 | Roulette | Games | 18.85× | ||
| 03 | Stake | Games | 18.21× | ||
| 04 | Blackjack | Games | 16.94× | ||
| 05 | Texas HoldEm Poker | Games | 16.43× | ||
| 06 | Algorithmic trading | Business & Career | 16.40× | ||
| 07 | Poker tournament | Games | 14.19× | ||
| 08 | Indian Rummy | Games | 12.87× | ||
| 09 | Lottery | Games | 12.77× | ||
| 10 | Stock trader | Business & Career | 12.74× | ||
| 11 | Trading strategy | Business & Career | 12.03× | ||
| 12 | Online gambling | Games | 11.53× | ||
| 13 | Day trading | Business & Career | 9.94× | ||
| 14 | Casino | Games | 9.23× | ||
| 15 | Fantasy sport | Sports | 8.80× | ||
| 16 | Teen patti | Games | 8.28× | ||
| 17 | Financial market | Business & Career | 7.86× | ||
| 18 | Fantasy cricket | Sports | 7.47× | ||
| 19 | Casino games | Games | 5.55× | ||
| 20 | Rummy | Games | 4.05× |
Werte über 1,00× liegen über dem Landesdurchschnitt, Werte darunter entsprechend darunter.
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Risk Appetite | THRILL | 2.05× | |
| Career Orientation | POWER | 1.16× | |
| Luxury Orientation | PREMIUM | 1.09× |
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| DIY Mentality | THRILL | 0.70× | |
| Tradition | CONSERVATISM | 0.71× | |
| Indulgence | JOY | 0.75× |
Sports betting hat eine geschätzte Zielgruppe von 8,922,827 Personen in Indien, konzentriert auf Maharashtra und Uttar Pradesh.
25.9% der Sports betting-Fans sind weiblich, 74.1% männlich, das Durchschnittsalter liegt bei 30.8 Jahren.
Sports betting-Fans zeigen die stärkste Markenaffinität zu Roulette (18.85×), Algorithmic trading (16.4×) und Blackjack (16.94×) gegenüber dem Landesdurchschnitt.
Sports betting-Fans in Indien konzentrieren sich vor allem auf Maharashtra (Reichweite ~500K), Uttar Pradesh (Reichweite ~400K) und Gujarat (Reichweite ~300K). Diese drei Regionen stellen den größten Teil der aktiven Zielgruppe.
Über Sports betting hinaus überindexiert die Zielgruppe bei Algorithmic trading (16.4×), Blackjack (16.94×), Trading strategy (12.03×) und Stake (18.21×) 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 Sports betting 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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