Ein Datenprofil der Menschen, die Jazz music in Polen kaufen, verfolgen und schätzen — modelliert aus mehr als zwölf digitalen Signalquellen. Jazz music hat eine geschätzte Zielgruppe von 3,240,620 Personen in Polen.
Jazz music hat eine geschätzte Zielgruppe von 3,240,620 Personen in Polen. 56.9% sind weiblich, 43.1% männlich, Durchschnittsalter 38.0. Top-Markenaffinitäten: Rock music, Big beat, Office 365, Roblox, Anna Jantar.
Zu den Top-Markenaffinitäten zählen Rock music, Big beat, Office 365, mit der stärksten Überindexierung bei Rock music (1.54× Landesdurchschnitt).
Demografisch ist die Jazz music-Zielgruppe eher weiblich mit einem Durchschnittsalter von 38.0 Jahren und überindexiert bei Persönlichkeitsmerkmalen wie Design Affinity, Quality Awareness.
Der typische Jazz music-Fan in Polen ist eher weiblich, etwa 38.0 Jahre alt, mit ausgeprägten Design Affinity-Tendenzen und einer deutlichen Affinität zu Rock music.
Die Kennzahlen, die das Jazz music-Profil in Polen charakterisieren.
56.9% sind weiblich, 43.1% männlich, Durchschnittsalter 38.0.
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Weiblich | 56.9% |
| Männlich | 43.1% |
| Durchschnittsalter | 38.0 |
| Geschätzte Zielgruppengröße | 3,240,620 |
| Altersgruppe | Anteil | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 24% | |
| 20-29 | 20% | |
| 30-39 | 18% | |
| 40-49 | 17% | |
| 50+ | 21% |
der weltweiten Jazz music-Zielgruppe entfallen auf Polen.
| Land | Anteil |
|---|---|
| United States | 22.4% |
| Brazil | 5.2% |
| Japan | 4.8% |
Die stärksten Cross-Interessen der Jazz music-Zielgruppe — Marken, Themen und Personen kombiniert.
| # | · | Interesse | Kategorie | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Big beat | Music & Radio | 4.29× | ||
| 02 | Conducting | Music & Radio | 2.37× | ||
| 03 | Anna Jantar | Music & Radio | 2.18× | ||
| 04 | Sophia Loren | Movies & TV | 1.91× | ||
| 05 | Liam Neeson | Movies & TV | 1.87× | ||
| 06 | Phil Collins | Music & Radio | 1.79× | ||
| 07 | Zorro | Literature | 1.77× | ||
| 08 | Demi Moore | Movies & TV | 1.75× | ||
| 09 | Daniel Olbrychski | Movies & TV | 1.72× | ||
| 10 | Natalie Portman | Movies & TV | 1.70× | ||
| 11 | Zendaya | Movies & TV | 1.62× | ||
| 12 | Ursula von der Leyen | Politics & Society | 1.61× | ||
| 13 | Frankenstein | Literature | 1.59× | ||
| 14 | DeviantArt | Internet & Social Media | 1.57× | ||
| 15 | Rock music | Music & Radio | 1.54× | ||
| 16 | Office 365 | Technology & Electronics | 1.54× | ||
| 17 | Anne Hathaway | Movies & TV | 1.54× | ||
| 18 | Roblox | Games | 1.52× | ||
| 19 | Frankenstein (1931 film) | Movies & TV | 1.52× | ||
| 20 | Monica Bellucci | Movies & TV | 1.52× |
Werte über 1,00× liegen über dem Landesdurchschnitt, Werte darunter entsprechend darunter.
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Design Affinity | PREMIUM | 1.64× | |
| Quality Awareness | PREMIUM | 1.11× | |
| Early Adopter Mentality | POWER | 1.00× |
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Patriotism | CONSERVATISM | 0.68× | |
| Sustainability | BALANCE | 0.75× | |
| Individualism | JOY | 0.80× |
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Die Zielgruppengröße ist die geschätzte Zahl der Menschen in Polen, die aktiv nach Jazz 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 Polen erstellt. Zur Methodik siehe Methodik. Affinitätswerte sind Überindexierungs-Verhältnisse gegenüber dem Landesdurchschnitt (1,0 = Basis). Zielgruppengrößen sind Schätzungen, keine Messungen.
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