Warum er nützlich ist
Der Index macht die Größe bei dem Vergleich irrelevant. Ein Segment von 40.000 Personen und ein Segment von vier Millionen lassen sich auf derselben Skala ablesen, da beide an derselben Basis gemessen werden. Genau das macht ihn zur Standardmethode, um zu sagen, in welche Richtung eine Zielgruppe tendiert.
Die Formel
Zwei Schreibweisen, eine Zahl
- Multiplikator-Notation. 1,0x ist der Ausgangswert, 2,0x bedeutet doppelt so wahrscheinlich. Üblich in der digitalen und sozialen Analyse.
- Index-100-Notation. 100 ist der Ausgangswert, 200 bedeutet doppelt so wahrscheinlich. Standard in der klassischen Marktforschung und Mediaplanung.
Beide beschreiben denselben Wert, skaliert auf 100. Ein Index von 120 und eine Affinität von 1,2x sind dasselbe Ergebnis. Die Vermischung beider Begriffe in einem Text ist ein häufiger Fehler bei der Berichterstattung.
Die Basis bestimmt das Ergebnis
Ein Index ist nur so aussagekräftig wie die Population im Nenner. Dasselbe Segment kann im Vergleich zur Gesamtbevölkerung einen Wert von 3,0x und im Vergleich zu Personen, die bereits Produkte dieser Kategorie kaufen, einen Wert von 1,1x aufweisen. Beides ist korrekt. Es beantwortet unterschiedliche Fragen.
- Nationale Basis: Ist diese Zielgruppe im Vergleich zur Gesamtbevölkerung ungewöhnlich? Nützlich für die Positionierung und um Gruppen zu finden, die du noch nicht erreichst.
- Kategorie-Baseline: Ist diese Zielgruppe im Vergleich zu unseren bestehenden Käufern ungewöhnlich? Hilfreich bei der Entscheidung, wohin zusätzliches Budget fließen soll.
Ein Index ohne benannte Referenzpopulation lässt sich nicht überprüfen. Schick ihn zurück.
Häufige Fehler
- Kleine Segmente. Bei nur wenigen hundert Personen in einem Segment kann schon eine Handvoll Einzelpersonen den Index von 1,0x auf 4,0x verschieben. Betrachte den Index immer im Zusammenhang mit der absoluten Größe.
- Zirkuläre Definitionen. Die Affinität von Fußballfans zu Fußballschuhen ist hoch und sagt dir überhaupt nichts.
- Index ohne Reichweite. Ein Index von 6,0x bei 12.000 Personen ist oft weniger aussagekräftig als ein Index von 1,4x bei vier Millionen. Der Index zeigt die Konzentration, nicht das Ausmaß.
Wie Rascasse ihn verwendet
Rascasse berechnet Affinitäten anhand einer KI-basierten Analyse aggregierter digitaler Verhaltenssignale und nicht anhand von Umfragen; daher ist die Basis eine beobachtete Population und kein gewichtetes Panel. Jede Zielgruppe wird pro Land im Vergleich zur Bevölkerung dieses Landes gemessen: Ein Verein hat in Deutschland andere Indizes als in den Vereinigten Staaten, und der eine wird niemals als Ersatz für den anderen herangezogen. Jede Zielgruppe wird durch mehr als 100.000 Datenpunkte beschrieben. Sieh dir an, wie wir messen.
Verwandte Use Cases: Audience Profiling, Sponsorship Matching und -Pitching, Segmentierung und Personas.