Een dataprofiel van de mensen die Meat in Indonesië kopen, volgen en waarderen — gemodelleerd uit meer dan twaalf digitale signaalbronnen. Meat heeft een geschatte doelgroep van 4,473,628 personen in Indonesië.
De gemiddelde Meat-fan in Indonesië is 33.5 jaar oud, overwegend vrouwelijk, en woont vooral in Jakarta.
De doelgroep is geconcentreerd in Jakarta, North Sumatra, West Java.
Tot de belangrijkste merkaffiniteiten behoren Real Madrid C.F., TV Tokyo, Beauty, met de sterkste overindexering op Real Madrid C.F. (1.56× het landelijk gemiddelde).
Demografisch is de Meat-doelgroep overwegend vrouwelijk, met een gemiddelde leeftijd van 33.5 jaar, en scoort zij bovengemiddeld op persoonlijkheidskenmerken als Individualism, Patriotism.
Vergeleken met de landelijke basislijn vertoont deze doelgroep onderscheidende patronen over 20 merkaffiniteiten en 34 regio's die Rascasse volgt.
De typische Meat-fan in Indonesië is overwegend vrouwelijk, ongeveer 33.5 jaar oud, met uitgesproken Individualism-tendensen en een duidelijke affiniteit met Real Madrid C.F..
De kerncijfers die het Meat-profiel in Indonesië kenmerken.
58.8% is vrouw, 41.2% is man, gemiddelde leeftijd 33.5.
| Kengetal | Waarde |
|---|---|
| Vrouw | 58.8% |
| Man | 41.2% |
| Gemiddelde leeftijd | 33.5 |
| Geschatte doelgroepgrootte | 4,473,628 |
| Leeftijdsgroep | Aandeel | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 25% | |
| 20-29 | 35% | |
| 30-39 | 19% | |
| 40-49 | 13% | |
| 50+ | 8% |
van de wereldwijde Meat-doelgroep bevindt zich in Indonesië.
| Land | Aandeel |
|---|---|
| United States | 20.5% |
| Japan | 6.6% |
| United Kingdom | 4.2% |
Waar de Meat-doelgroep in Indonesië het sterkst is.
| # | Regio | Bereik | Affiniteit | × |
|---|---|---|---|---|
| 01 | North Sumatra | ~1M | 5.60× | |
| 02 | Jakarta | ~1M | 3.38× | |
| 03 | Bali | ~200K | 2.77× | |
| 04 | Special Region of Yogyakarta | ~100K | 1.93× | |
| 05 | Banten | ~300K | 1.49× | |
| 06 | West Papua | ~10K | 0.96× | |
| 07 | West Java | ~700K | 0.95× | |
| 08 | Riau Islands | ~50K | 0.94× | |
| 09 | Bangka-Belitung Islands | ~20K | 0.94× | |
| 10 | West Sulawesi | ~20K | 0.94× | |
| 11 | South Kalimantan | ~50K | 0.93× | |
| 12 | West Nusa Tenggara | ~50K | 0.93× | |
| 13 | North Kalimantan | ~10K | 0.93× | |
| 14 | Gorontalo (disambiguation)(2) | ~20K | 0.92× | |
| 15 | North Maluku | ~10K | 0.92× | |
| 16 | Central Kalimantan | ~30K | 0.91× | |
| 17 | Papua (province) | ~20K | 0.91× | |
| 18 | Maluku | ~20K | 0.91× | |
| 19 | Bengkulu | ~30K | 0.90× | |
| 20 | East Kalimantan | ~60K | 0.89× | |
| 21 | West Kalimantan | ~60K | 0.89× | |
| 22 | Southeast Sulawesi | ~30K | 0.86× | |
| 23 | Central Sulawesi | ~30K | 0.84× | |
| 24 | Jambi | ~40K | 0.83× | |
| 25 | North Sulawesi | ~40K | 0.83× | |
| 26 | East Nusa Tenggara | ~40K | 0.81× | |
| 27 | Riau | ~80K | 0.79× | |
| 28 | Central Java | ~300K | 0.78× | |
| 29 | South Sumatra | ~80K | 0.78× | |
| 30 | Aceh | ~50K | 0.76× | |
| 31 | Lampung | ~70K | 0.75× | |
| 32 | East Java | ~300K | 0.73× | |
| 33 | South Sulawesi | ~100K | 0.73× | |
| 34 | West Sumatra | ~60K | 0.72× |
De sterkste cross-interesses van de Meat-doelgroep — merken, thema's en personen samen.
| # | · | Interesse | Categorie | Affiniteit | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Pork | Food & Beverages | 3.85× | ||
| 02 | Steak | Food & Beverages | 3.58× | ||
| 03 | Chicken (food) | Food & Beverages | 2.73× | ||
| 04 | Tokopedia | Shopping | 1.71× | ||
| 05 | TV Tokyo | Movies & TV | 1.67× | ||
| 06 | Malaysia | Travel & Leisure | 1.66× | ||
| 07 | Motherhood | Kids & Family | 1.61× | ||
| 08 | Televisions | Technology & Electronics | 1.57× | ||
| 09 | Bali | Travel & Leisure | 1.57× | ||
| 10 | Real Madrid C.F. | Sports | 1.56× | ||
| 11 | FC Barcelona | Sports | 1.54× | ||
| 12 | Comedy movies | Movies & TV | 1.54× | ||
| 13 | Current events | Arts & Culture | 1.54× | ||
| 14 | Cosmetics | Beauty & Wellness | 1.53× | ||
| 15 | Southeast Asia | Travel & Leisure | 1.53× | ||
| 16 | Asia | Travel & Leisure | 1.53× | ||
| 17 | FIFA World Cup | Sports | 1.52× | ||
| 18 | Beauty | Beauty & Wellness | 1.51× | ||
| 19 | Music videos | Music & Radio | 1.51× | ||
| 20 | Beauty salons | Beauty & Wellness | 1.51× |
Waarden boven 1,00× liggen boven het landelijk gemiddelde, waarden onder 1,00× eronder.
| Kenmerk | Cluster | Afwijking | Score |
|---|---|---|---|
| Individualism | JOY | 1.90× | |
| Patriotism | CONSERVATISM | 1.30× | |
| Design Affinity | PREMIUM | 1.18× |
| Kenmerk | Cluster | Afwijking | Score |
|---|---|---|---|
| Travelling | THRILL | 0.44× | |
| Indulgence | JOY | 0.47× | |
| Early Adopter Mentality | POWER | 0.61× |
Meat heeft een geschatte doelgroep van 4,473,628 personen in Indonesië, geconcentreerd in Jakarta en North Sumatra.
58.8% van de Meat-fans is vrouw, 41.2% is man, met een gemiddelde leeftijd van 33.5 jaar.
Meat-fans tonen de sterkste merkaffiniteit voor Real Madrid C.F. (1.56×), TV Tokyo (1.67×) en Beauty (1.51×) ten opzichte van het landelijk gemiddelde.
Meat-fans in Indonesië zijn het sterkst geconcentreerd in Jakarta (bereik ~1M), North Sumatra (bereik ~1M) en West Java (bereik ~700K). Deze drie regio's vormen samen het grootste deel van de actieve doelgroep.
Naast Meat zelf scoort de doelgroep bovengemiddeld op TV Tokyo (1.67×), Beauty (1.51×), Cosmetics (1.53×) en Chicken (food) (2.73×) vergeleken met het gemiddelde in Indonesië.
Verwante profielen, ranglijsten en dezelfde doelgroep in andere markten.
De doelgroepgrootte is het geschatte aantal mensen in Indonesië dat actief naar Meat zoekt. Affiniteit is een overindexratio: 2,0× betekent dat de doelgroep twee keer zo waarschijnlijk met dat merk of kenmerk in aanraking komt als het landelijk gemiddelde. Bereik is het geschatte aantal doelgroepleden in een regio. De tabellen met regio's en merkaffiniteiten zijn gesorteerd van sterkste naar zwakste signaal.
Dit doelgroepprofiel is door Rascasse samengesteld uit geanonimiseerde zoekgedragsignalen in Indonesië. Zie voor de aanpak de methodologie. Affiniteitswaarden zijn overindexratio's ten opzichte van het landelijk gemiddelde (1,0 = basislijn). Doelgroepgroottes zijn schattingen, geen metingen.
Van wereldwijde massamerken tot lokale nichesegmenten — verken de volledige bibliotheek en zie welke intelligencelagen inbegrepen zijn.