Wie Automatisierung, Algorithmen und Daten die Zielgruppenarbeit neu definieren
Mit dem OMR-Arbeitspapier 3/2023 analysieren wir ein Thema, welches am Beginn stehen sollte, um es regelmäßig zu wiederholen. Die Zielgruppenanalyse ist eines der strategisch zentralsten Elemente, um sich selbst zu positionieren.
Das vollständige Arbeitspapier gibt es hier.
Zielgruppenanalyse galt lange als Fundament erfolgreichen Online-Marketings. Wer seine Zielgruppe sauber definierte, präzise targetete und Kampagnen feinjustierte, konnte Wirkung planen und Performance steuern. Dieses Denken ist tief verankert – und genau deshalb gerät es heute zunehmend ins Wanken.
Denn die operative Realität sieht anders aus: mehr Daten, mehr Automatisierung, mehr Plattformlogik – aber weniger gefühlte Kontrolle. Klassisches Targeting verliert an Wirkung, Kampagnen werden breiter ausgespielt, Algorithmen treffen Entscheidungen, die sich nicht mehr eindeutig erklären lassen. Viele Marketingverantwortliche erleben das als Kontrollverlust. Tatsächlich ist es ein Strukturwandel.
Plattformen wie Google, Meta oder TikTok funktionieren heute nicht mehr nach der Logik präziser Auswahl, sondern nach der Logik systemischen Lernens. Algorithmen optimieren nicht auf Zielgruppen im klassischen Sinn, sondern auf Wahrscheinlichkeiten von Verhalten. Enge Zielgruppen begrenzen dabei nicht nur Reichweite, sondern auch Lernfähigkeit. „Broad Targeting“ ist deshalb kein Zeichen mangelnder Strategie, sondern Ausdruck einer veränderten Systemlogik.
Das bedeutet jedoch nicht, dass Zielgruppenanalyse an Bedeutung verliert. Im Gegenteil. Sie verändert ihre Rolle. Wo sie früher operative Selektion ermöglichte, wird sie heute zum strategischen Steuerungsinstrument für automatisierte Systeme. Nicht mehr die Frage „Wen wollen wir erreichen?“ steht im Mittelpunkt, sondern: Worauf sollen Systeme optimieren? Welche Signale sind wirklich relevant? Und wie unterscheiden wir Effizienz von tatsächlicher Wirkung?
Gerade in automatisierten Umfeldern zeigt sich: Algorithmen ersetzen keine Klarheit – sie verstärken sie. Unscharfe Ziele, falsche Signale oder widersprüchliche Prioritäten werden nicht korrigiert, sondern skaliert. Zielgruppenanalyse liefert deshalb keinen Kampagnenbaukasten mehr, sondern Orientierung, Prioritäten und einen Deutungsrahmen für Ergebnisse.
Das vollständige Whitepaper „Zielgruppenanalyse im Online-Marketing – Wie Automatisierung, Algorithmen und Daten die Zielgruppenarbeit neu definieren“ geht dieser Verschiebung systematisch nach. Es ordnet klassische Modelle ein, zeigt ihre bleibende Bedeutung ebenso wie ihre Grenzen und entwickelt ein Denkmodell, mit dem Zielgruppenanalyse unter Bedingungen von Automatisierung wieder wirksam wird.
Nicht als operatives Kontrollinstrument – sondern als Führungsaufgabe.
