Ein Datenprofil der Menschen, die Software engineering in USA kaufen, verfolgen und schätzen — modelliert aus mehr als zwölf digitalen Signalquellen. Software engineering hat eine geschätzte Zielgruppe von 13,003,505 Personen in USA.
Der durchschnittliche Software engineering-Fan in USA ist 33.7 Jahre alt, ausgeglichen, und lebt vor allem in California.
Die Zielgruppe konzentriert sich auf California, Texas, New York.
Zu den Top-Markenaffinitäten zählen Music, Sports, Arts and music, mit der stärksten Überindexierung bei Music (1.67× Landesdurchschnitt).
Demografisch ist die Software engineering-Zielgruppe ausgeglichen mit einem Durchschnittsalter von 33.7 Jahren und überindexiert bei Persönlichkeitsmerkmalen wie Career Orientation, Need for Security.
Im Vergleich zur Landes-Basis zeigt diese Zielgruppe markante Muster über 20 Markenaffinitäten und 50 von Rascasse erfasste Regionen.
Der typische Software engineering-Fan in USA ist ausgeglichen, etwa 33.7 Jahre alt, mit ausgeprägten Career Orientation-Tendenzen und einer deutlichen Affinität zu Music.
Die Kennzahlen, die das Software engineering-Profil in USA charakterisieren.
51.4% sind weiblich, 48.6% männlich, Durchschnittsalter 33.7.
| Metrik | Wert |
|---|---|
| Weiblich | 51.4% |
| Männlich | 48.6% |
| Durchschnittsalter | 33.7 |
| Geschätzte Zielgruppengröße | 13,003,505 |
| Altersgruppe | Anteil | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 34% | |
| 20-29 | 23% | |
| 30-39 | 17% | |
| 40-49 | 14% | |
| 50+ | 12% |
Wo die Software engineering-Zielgruppe in USA am stärksten ist.
| # | Region | Reichweite | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Texas | ~2M | 1.61× | |
| 02 | California | ~2.5M | 1.60× | |
| 03 | Washington | ~400K | 1.53× | |
| 04 | Georgia | ~600K | 1.48× | |
| 05 | New York | ~1M | 1.46× | |
| 06 | New Jersey | ~500K | 1.42× | |
| 07 | Maryland | ~300K | 1.39× | |
| 08 | Virginia | ~400K | 1.33× | |
| 09 | Massachusetts | ~300K | 1.29× | |
| 10 | Arizona | ~300K | 1.27× | |
| 11 | North Carolina | ~500K | 1.22× | |
| 12 | Illinois | ~500K | 1.17× | |
| 13 | Florida | ~1M | 1.14× | |
| 14 | Washington, District of Columbia | ~40K | 1.13× | |
| 15 | Hawaii | ~60K | 1.10× | |
| 16 | Mississippi | ~100K | 1.08× | |
| 17 | Minnesota | ~200K | 1.04× | |
| 18 | Alabama | ~200K | 1.03× | |
| 19 | Louisiana | ~200K | 1.01× | |
| 20 | Nevada | ~100K | 1.01× | |
| 21 | Arkansas | ~100K | 1.01× | |
| 22 | Delaware | ~40K | 1.01× | |
| 23 | Connecticut | ~100K | 1.00× | |
| 24 | Utah | ~100K | 1.00× | |
| 25 | South Carolina | ~200K | 0.97× | |
| 26 | Pennsylvania | ~400K | 0.96× | |
| 27 | Michigan | ~300K | 0.94× | |
| 28 | Oregon | ~100K | 0.94× | |
| 29 | Oklahoma | ~100K | 0.94× | |
| 30 | Kansas | ~100K | 0.94× | |
| 31 | Rhode Island | ~40K | 0.94× | |
| 32 | Indiana | ~200K | 0.93× | |
| 33 | Nebraska | ~60K | 0.92× | |
| 34 | Colorado | ~200K | 0.91× | |
| 35 | Tennessee | ~200K | 0.90× | |
| 36 | Ohio | ~400K | 0.89× | |
| 37 | North Dakota | ~20K | 0.88× | |
| 38 | Missouri | ~200K | 0.87× | |
| 39 | Iowa | ~90K | 0.87× | |
| 40 | Kentucky | ~100K | 0.85× | |
| 41 | New Mexico | ~50K | 0.82× | |
| 42 | Alaska | ~20K | 0.81× | |
| 43 | Idaho | ~50K | 0.80× | |
| 44 | Wisconsin | ~200K | 0.78× | |
| 45 | New Hampshire | ~40K | 0.77× | |
| 46 | South Dakota | ~20K | 0.75× | |
| 47 | Vermont | ~20K | 0.71× | |
| 48 | West Virginia | ~40K | 0.70× | |
| 49 | Maine | ~30K | 0.66× | |
| 50 | Montana | ~20K | 0.65× |
Die stärksten Cross-Interessen der Software engineering-Zielgruppe — Marken, Themen und Personen kombiniert.
| # | · | Interesse | Kategorie | Affinität | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Solar Energy World | Home & Garden | 43.17× | ||
| 02 | C (programming language) | Technology & Electronics | 6.10× | ||
| 03 | Software development | Business & Career | 5.08× | ||
| 04 | Programming language | Technology & Electronics | 3.78× | ||
| 05 | PHP | Technology & Electronics | 3.64× | ||
| 06 | College football | Sports | 2.37× | ||
| 07 | Ultimate Fighting Championship | Sports | 2.32× | ||
| 08 | Energy | Home & Garden | 2.29× | ||
| 09 | Rugby league | Sports | 2.27× | ||
| 10 | Walt Disney World | Travel & Leisure | 2.21× | ||
| 11 | Popular music | Music & Radio | 2.09× | ||
| 12 | Career | Business & Career | 1.98× | ||
| 13 | Wildlife | Travel & Leisure | 1.94× | ||
| 14 | Sports | Sports | 1.69× | ||
| 15 | Technology | Technology & Electronics | 1.68× | ||
| 16 | Music | Business & Career | 1.67× | ||
| 17 | Entertainment | Movies & TV | 1.64× | ||
| 18 | Arts and music | Arts & Culture | 1.62× | ||
| 19 | Celebrity | Movies & TV | 1.53× | ||
| 20 | Outdoor recreation | Sports | 1.50× |
Werte über 1,00× liegen über dem Landesdurchschnitt, Werte darunter entsprechend darunter.
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| Career Orientation | POWER | 1.48× | |
| Need for Security | CONSERVATISM | 1.43× | |
| Urban Lifestyle | OPEN | 1.34× |
| Merkmal | Cluster | Abweichung | Wert |
|---|---|---|---|
| DIY Mentality | THRILL | 0.73× | |
| Social Media Usage | JOY | 0.83× | |
| Creativity | OPEN | 0.84× |
Software engineering hat eine geschätzte Zielgruppe von 13,003,505 Personen in USA, konzentriert auf California und Texas.
51.4% der Software engineering-Fans sind weiblich, 48.6% männlich, das Durchschnittsalter liegt bei 33.7 Jahren.
Software engineering-Fans zeigen die stärkste Markenaffinität zu Music (1.67×), Sports (1.69×) und Arts and music (1.62×) gegenüber dem Landesdurchschnitt.
Software engineering-Fans in USA konzentrieren sich vor allem auf California (Reichweite ~2.5M), Texas (Reichweite ~2M) und New York (Reichweite ~1M). Diese drei Regionen stellen den größten Teil der aktiven Zielgruppe.
Über Software engineering hinaus überindexiert die Zielgruppe bei Sports (1.69×), Arts and music (1.62×), Entertainment (1.64×) und Energy (2.29×) im Vergleich zum USA-Durchschnitt.
Verwandte Profile, Rankings und dieselbe Zielgruppe in anderen Märkten.
Die Zielgruppengröße ist die geschätzte Zahl der Menschen in USA, die aktiv nach Software engineering 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 USA erstellt. Zur Methodik siehe Methodik. Affinitätswerte sind Überindexierungs-Verhältnisse gegenüber dem Landesdurchschnitt (1,0 = Basis). Zielgruppengrößen sind Schätzungen, keine Messungen.
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