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Von Zielgruppen zu Personas: Warum Daten und Standards den Unterschied machen (Stefan Rippler) | OMT-Podcast #298
Episode 303
Sunday, 15 February, 2026
Diese Podcast Folge ist ein echtes Geschenk für alle, die Personas nicht nur „machen“, sondern wirklich nutzen wollen. Mario Jung (OMT GmbH) spricht mit Stefan Rippler (Persona Institut GmbH), der sehr klar zeigt, warum viele Unternehmen beim Thema Zielgruppenarbeit auf halbem Weg stehen bleiben – und wie datenbasierte Personas endlich das liefern, was Marketing wirklich braucht: Relevanz, Präzision und echte Kundennähe. Warum klassische Zielgruppen scheitern Stefan bringt es direkt auf den Punkt: „Wir sprechen immer so viel über Zielgruppen, aber so wenig über Menschen.“ Demografische Cluster wie „Frauen 25–34“ reichen nicht aus. Sie sagen nichts über Werte, Motive, Mediennutzung oder Entscheidungslogiken aus. Genau hier setzen datenbasierte Personas an: Sie verbinden quantitative Daten (Repräsentativität, Verhalten, Nutzung) mit qualitativen Insights (Emotionen, Ziele, Pain Points). Stefan und sein Team haben die DIN SPEC 33462 entwickelt – die erste Blaupause für datenbasierte Personas. Ziel: Vergleichbarkeit, Transparenz und Vertrauen schaffen. „Es gab keine einheitliche Definition, keine Vorgehensweise, keine Reproduzierbarkeit.“ KI ist ein starkes Werkzeug, aber sie ersetzt keine echten Daten. Stefan beschreibt sehr deutlich, dass generative Modelle ohne valide Datengrundlage nur Wahrscheinlichkeiten aneinanderreihen. Das führt dazu, dass selbst identische Prompts völlig unterschiedliche Personas erzeugen können – ein klarer Hinweis darauf, dass KI ohne belastbare Datenbasis schnell ins Fantastische abrutscht. Trotzdem hat KI einen festen Platz im Persona Prozess. Sie unterstützt bei der Mustererkennung, hilft bei der Simulation von Personas in Form von Chatbots oder digitalen Zwillingen und übersetzt Zielgruppenmerkmale in konkrete Targeting Optionen für Plattformen wie Meta oder Google. Doch all diese Funktionen bleiben oberflächlich, wenn die zugrunde liegenden Daten nicht stimmen. KI verstärkt, was vorhanden ist – und wenn das wenig oder falsch ist, verstärkt sie auch das. Wie gute Personas entstehen, beschreibt Stefan als klar strukturierten Weg. Am Anfang steht immer ein Datenaudit: Welche Daten liegen vor und wie gut sind sie? Darauf folgt die quantitative Basis, die Repräsentativität, Verhalten und Nutzungsmuster abbildet. Ergänzt wird sie durch qualitative Tiefe – Interviews, Kontext, Emotionen, Narrative. Anschließend werden Hypothesen gegen die Realität getestet, bevor eine Priorisierung erfolgt. Denn am Ende reichen drei bis fünf Personas aus, um den Großteil des Umsatzes abzudecken. 🎧 Hör Dir die komplette Podcast Folge an – sie ist ein Muss für alle, die Personas endlich strategisch, datenbasiert und wirksam einsetzen wollen.
