Methoden der Marktforschung: Segmente und Positionierung

Welche Methoden der Marktforschung es gibt, wie Sie Kunden per Umfrage in sinnvolle Segmente teilen und wo Ihr Angebot neben Alternativen steht. Mit Beispiel.

Eine Umfrage zeigt Ihnen, was in keiner Verkaufsstatistik steht: was Ihre Kunden brauchen, wie sie Ihr Angebot sehen und was sie vorhaben. Daraus gewinnen Sie zweierlei. Erstens Segmente, also Gruppen von Kunden, die Ähnliches brauchen: zum Beispiel Haushalte, die an zwei bis vier Tagen pro Woche frisch kochen, im Unterschied zu denen, die fast täglich kochen. Legen Sie dabei fest, wonach Sie Ihre Kunden einteilen, bevor Sie die Ergebnisse ansehen. Zweitens die Position Ihres Angebots: Sie fragen zu denselben Eigenschaften, wie wichtig sie den Befragten sind und wie gut Ihr Angebot und die Alternative sie erfüllen. Die Umfrage ist dabei eine von mehreren Methoden der Marktforschung. Geordnet werden diese Methoden nach dem Ziel (erkunden, beschreiben, Ursachen prüfen), nach der Datenquelle (vorhandene oder neu erhobene Daten) und nach der Methodik (qualitativ oder quantitativ).

An Statistik brauchen Sie dafür wenig: eine Kreuztabelle, also eine Tabelle, die für jede Gruppe zeigt, wie viele Befragte welche Antwort gegeben haben, und einen Vergleich von Mittelwerten zwischen zwei Gruppen. Die Rechnungen dieses Beitrags stehen in Rahmen, die als Beispiel gekennzeichnet sind. Jeder Rahmen beginnt mit seinem Ergebnis in einem Satz. Wer die Zahlen nicht nachvollziehen will, liest diesen Satz und springt weiter.

Dieser Beitrag beantwortet fünf Fragen der Reihe nach:

1. Welche Methoden der Marktforschung gibt es, und was trägt eine Umfrage bei?
2. Warum muss ein Segment feststehen, bevor Sie es bewerten?
3. Welche Fragen machen eine Segmentierung möglich?
4. Wie werten Sie Segmente aus, und wann ist ein Segment brauchbar?
5. Wie zeigt eine Umfrage, wo Ihr Angebot gegenüber Alternativen steht?

Direkt zu den Beispielen und zur Umsetzung:

• Beispiel zum Nachrechnen: Wer will die Rezeptkiste? (400 Kunden, drei Segmente) und Gemüsekiste gegen Supermarkt (sechs Eigenschaften im Vergleich)
• Von den Antworten zum Ergebnis in vier Schritten
• Auswertung in QUESTIONSTAR, Checkliste und häufige Fragen

Segmentierung und Positionierung gehören zum festen Programm von Marketing-Vorlesungen, die Folien dazu stehen im Lehrbuch dieser Seite. Dort wirken beide Themen leicht wie eine Sache für große Marktforschungsabteilungen mit Spezialsoftware. Der Kern lässt sich aber mit einer gewöhnlichen Online-Umfrage umsetzen, auch in einem kleinen Unternehmen: mit einer Handvoll gut gewählter Fragen, einer Kreuztabelle und einem Gruppenvergleich. Schwierig ist dabei weniger die Rechnung als die Reihenfolge, in der man vorgeht. Um diese Reihenfolge geht es hier.

Welche Methoden der Marktforschung gibt es, und was trägt eine Umfrage bei?

Marktforschung verbindet ein Unternehmen über Informationen mit seinen Kunden und seinem Markt. Die Informationen dienen dazu, Chancen und Probleme zu erkennen und Maßnahmen zu entwickeln und zu bewerten (Malhotra und Birks 2007, S. 6). Am Anfang steht deshalb keine Methode, sondern eine Entscheidung, die ansteht: ein neues Angebot, ein anderer Preis, eine andere Ansprache. In meinem Foliensatz steht dazu: „Ergebnisse haben keinen praktischen Wert, wenn das Forschungsproblem nur vage definiert ist“ (Marx 2026, Folie 9).

Die folgende Einteilung zeigt Ihnen, welcher Weg zu welcher Frage passt und was Sie klären können, bevor Sie eine Umfrage aufsetzen. Die Methoden lassen sich nach drei Gesichtspunkten ordnen: nach dem Ziel, nach der Datenquelle und nach der Methodik (Marx 2026, Folien 13, 14 und 15).

Eigene Darstellung nach Marx 2026, Folien 13, 14 und 15, sowie Malhotra und Birks 2007, S. 69, 73, 79 (Ziele), S. 94, 100 (Datenquellen) und S. 152 (Methodik).

Die drei Gesichtspunkte schließen einander nicht aus: Eine Online-Umfrage unter 400 Kunden ist zugleich deskriptiv, primär und quantitativ, fünf Gespräche mit Kunden davor sind explorativ, primär und qualitativ. Zu den einzelnen Wegen gibt es eigene Beiträge: zu den Befragungsmethoden (online, telefonisch, persönlich, schriftlich), zu qualitativen Methoden wie Interview und Fokusgruppe, zum A/B-Test in der Umfrage und zur Panelbefragung.

Was die Umfrage beiträgt. Verkaufsdaten zeigen, was Kunden getan haben: wer kauft, was, wie oft und für wie viel (Malhotra und Birks 2007, S. 100). Was Kunden von einem Angebot erwarten, wie sie es wahrnehmen und was sie vorhaben, steht in keiner Kasse. In der Einteilung meiner Folien sind das die nicht beobachtbaren Merkmale: Nutzenvorstellungen, Einstellungen und Wahrnehmung, Präferenzen, Motive und Absichten (Marx 2026, Folie 234). Für sie ist die Umfrage da.

Was sie nicht leistet. Befragte können oder wollen nicht jede Auskunft geben. Ihre eigenen Motive sind ihnen oft nicht bewusst, auf die Frage nach dem Warum bekommen Sie deshalb nicht immer eine zutreffende Antwort (Malhotra und Birks 2007, S. 266). Fragen Sie deshalb nach Verhalten und nach Bewertungen. Der Vergleich der Gruppen gibt Ihnen dann Hinweise auf mögliche Gründe, er belegt sie aber nicht.

Für ein kleines Unternehmen ergibt sich daraus ein Weg in fünf Schritten. Er beginnt mit dem, was schon vorliegt: Sekundärdaten sind leicht zugänglich, vergleichsweise günstig und schnell beschafft, auch wenn sie selten alle Antworten liefern (Malhotra und Birks 2007, S. 96). Erkundende Gespräche helfen danach, das Problem genauer zu fassen, bevor gemessen wird (Malhotra und Birks 2007, S. 71).

Was ist ein Marktsegment?

Kunden wollen nicht alle dasselbe. Wer ein Angebot für „den Durchschnittskunden“ baut, baut es für jemanden, den es so vielleicht gar nicht gibt. Die Marktsegmentierung zieht daraus die Konsequenz. Sie bezeichnet „die Aufspaltung des ‚relevanten Marktes‘ in Gruppen von Konsumenten, die nach innen homogen und nach außen heterogen sind“ (Marx 2026, Folie 232). In einfachen Worten: Innerhalb einer Gruppe wollen die Menschen Ähnliches, zwischen den Gruppen Verschiedenes. Ein Segment ist eine solche Gruppe.

Einteilen lässt sich nach sehr verschiedenen Merkmalen. Meine Folie ordnet sie nach zwei Fragen: Kann man das Merkmal von außen sehen, und hängt es mit dem Produkt zusammen (Marx 2026, Folie 234)?

Nach Marx 2026, Folie 234.

Alter und Wohnort sind leicht zu erheben, sagen aber oft wenig darüber, was jemand kauft. Der erwartete Nutzen sagt darüber oft mehr. Haley nannte ihn schon 1968 das relevanteste Segmentierungsmerkmal, weil der Nutzen, den Menschen von Produkten erwarten, einer der Hauptgründe für die Unterschiede in ihrem Wahlverhalten sei (Haley 1968, zitiert nach Marx 2026, Folie 235). Dafür sieht man den erwarteten Nutzen niemandem an. Dieser Gegensatz begleitet jede Segmentierung, und er kommt unter Wann ist ein Segment brauchbar? wieder.

Warum muss ein Segment feststehen, bevor Sie es bewerten?

Die Umfrage ist gelaufen, 400 Antworten liegen vor, und die naheliegende Frage lautet: Welche Kundengruppe ist für uns die interessanteste? Also wird gesucht: nach Alter, nach Wohnort, nach Haushaltsgröße, nach dem Weg, auf dem die Kunden zu Ihnen kamen. Irgendwann taucht eine Gruppe auf, die heraussticht. Von den zwölf Kunden aus dem Nachbarort, die auf Empfehlung kamen, wollen neun das neue Angebot, das sind 75 %. Unter allen Befragten sind es 38 %. Das sieht nach einem Segment aus.

Warum reicht das nicht? Denken Sie an einen Schützen, der viele Male auf eine Scheunenwand schießt, ohne zu zielen. Die Einschüsse verteilen sich über die Wand, und an irgendeiner Stelle liegen ein paar von ihnen zufällig dicht beieinander. Um diese Stelle malt er danach die Zielscheibe. Er trifft immer ins Schwarze. Über sein Können sagt das nichts, denn eine Scheibe, die nach dem Schuss gemalt wird, kann man nicht verfehlen. Damit ein Treffer etwas bedeutet, muss die Zielscheibe hängen, bevor geschossen wird.

Mit der Zielgruppe verhält es sich ähnlich. Wer zuerst die Antworten ansieht und dann die Gruppe um die auffälligen Werte herum zeichnet, findet immer eine Gruppe, die heraussticht. Ob sich diese Kunden wirklich von den übrigen unterscheiden, sagt das so wenig, wie die gemalte Scheibe etwas über das Können des Schützen sagt. Der Grund: Antworten schwanken von Person zu Person, auch ohne jeden Anlass. Teilt man 400 Befragte in viele kleine Gruppen, liegt der Anteil der Interessierten in einigen davon zufällig hoch und in anderen zufällig niedrig, so wie die Einschüsse an manchen Stellen der Wand zufällig dicht liegen. Und Gruppen gibt es viele.

Die Gruppe aus dem Nachbarort ist die Scheibe, die um die Einschüsse gemalt wurde. Die neun von zwölf können eine echte Besonderheit sein oder ein Zufallstreffer. An denselben Daten lässt sich das nicht mehr unterscheiden.

Der zweite Grund betrifft nicht den Zeitpunkt, sondern das Merkmal. Oft wird eine Gruppe gleich durch das Ergebnis selbst beschrieben: „die Interessierten“, „die Unzufriedenen“. Dann teilt dieselbe Frage die Befragten ein, an der Sie die Gruppen anschließend bewerten wollen, und der Vergleich dreht sich im Kreis: Über die Interessierten erfahren Sie nur, dass sie interessiert sind. Wie viele es sind, lässt sich schätzen. Wer sie sind, bleibt offen, und deshalb können Sie sie nicht gezielt ansprechen. Das Merkmal, nach dem Sie einteilen, und das, was Sie an den Gruppen bewerten wollen, die Zielgröße, müssen also zwei verschiedene Fragen sein. Und zu jedem Merkmal, das man niemandem ansieht, sei es Bedarf, Einstellung oder Absicht, gehören Fragen nach Merkmalen, an denen sich die Gruppe draußen wiederfinden lässt: Haushaltsgröße, Wohnort, Bestellweg, bei Firmenkunden Branche und Zahl der Beschäftigten.

Aus beiden Gründen folgt die Reihenfolge. Sie legen vor der Auswertung fest, wonach Sie einteilen und wo die Grenzen zwischen den Gruppen liegen, am besten schon beim Schreiben des Fragebogens. Erst dann sehen Sie nach, ob sich die Gruppen in dem unterscheiden, was Sie wissen wollen. Jede Frage bekommt damit eine von drei Rollen:

So arbeitet die beschreibende Marktforschung insgesamt: Sie ist dadurch gekennzeichnet, dass Forschungsfragen und Hypothesen vorab formuliert werden (Malhotra und Birks 2007, S. 73).

Die andere Seite gehört dazu: Suchen ist erlaubt und oft nützlich. Es gibt sogar Verfahren, die genau das tun. Die Clusteranalyse bildet Gruppen aus den Daten selbst. Die Gruppen werden dort von den Daten vorgeschlagen und nicht vorab definiert (Malhotra und Birks 2007, S. 672). Nur ist das Ergebnis einer Suche eine Vermutung und noch kein Befund. Um im Bild zu bleiben: Hängen Sie die gemalte Scheibe auf und schießen Sie noch einmal. Praktisch heißt das, die gefundene Gruppe an Daten zu prüfen, die an der Suche nicht beteiligt waren: an der nächsten Befragung oder an einer Hälfte der Antworten, die Sie vor der Suche zufällig beiseitegelegt haben (dieselbe Prüfung verlangen Malhotra und Birks für jede Clusterlösung, 2007, S. 682). Zeigt sich der Unterschied dort wieder in ähnlicher Größe, spricht das für die Gruppe. Bleibt er aus, ist die ursprüngliche Vermutung vorerst nicht bestätigt.

Kurz gesagt: Auf dem Weg, den dieser Beitrag beschreibt, legen Sie die Gruppen vor der Auswertung nach Bedarf, Verhalten oder Situation fest und bewerten an ihnen dann die Zielgröße. Eine Gruppe, die erst beim Durchsuchen der Ergebnisse auffällt, ist zunächst eine Vermutung, die Sie an neuen Daten prüfen. Und eine Gruppe, die nur durch die Zielgröße selbst beschrieben ist, lässt sich im Markt nicht wiederfinden.

Welche Fragen machen eine Segmentierung möglich?

Aus den drei Rollen ergibt sich der Aufbau des Fragebogens. Für Segmente und für das Positionierungsbild weiter unten brauchen Sie fünf Bausteine:

Vier Hinweise dazu:

• Die Segmentierungsfrage gehört in jeden Fragebogen, mit dem Sie segmentieren wollen, früh und als Pflichtfrage. Ohne sie lässt sich eine Antwort keinem Segment zuordnen. Die Kategorien schreiben Sie so, dass jede Person in genau eine passt. Die Grenzen, die Sie hier ziehen, sind die Grenzen Ihrer Segmente.
• Rechnen Sie vorher nach, ob jedes Segment groß genug wird. Als Faustregel gelten mindestens 20 bis 25 Fälle je Untergruppe, wenn Sie über die Gruppe noch etwas aussagen wollen (Jacob et al. 2019, S. 72). Erwarten Sie, dass nur jede zehnte Person in ein Segment fällt, ergeben erst 200 bis 250 Antworten insgesamt im Mittel 20 bis 25 Fälle in diesem Segment. Die tatsächliche Zahl kann darunter liegen, planen Sie deshalb mit Reserve. Wie Sie gezielt nach Gruppen auswählen, steht im Beitrag zu Stichprobenverfahren.
• Fragen Sie Wichtigkeit und Bewertung getrennt ab, erst alle Wichtigkeiten, dann alle Bewertungen. Wer bei jeder Eigenschaft beides direkt nacheinander angibt, kann sich bei der zweiten Antwort von der ersten beeinflussen lassen (Martilla und James 1977, S. 79).
• Die Liste der Eigenschaften entsteht vor der Umfrage, aus Gesprächen mit Kunden und aus dem, was Sie über Ihr Angebot wissen (Martilla und James 1977, S. 79). Was nicht auf der Liste steht, kann in den Ergebnissen nicht auftauchen. Darauf komme ich bei den Grenzen zurück.

Wie Sie Skalen beschriften und wie viele Stufen sinnvoll sind, erklärt der Beitrag zur Ratingskala. Aufbau und Reihenfolge der Fragen behandelt Fragebogen gestalten, den Probelauf vor dem Start der Pretest.

Wie werten Sie Segmente aus?

Die Auswertung besteht aus zwei einfachen Vergleichen. Welcher passt, hängt von der Zielgröße ab.

• Die Zielgröße hat Kategorien (interessiert oder nicht, Kunde oder nicht): Dann gehört sie mit dem Segment in eine Kreuztabelle, die Segmente in den Spalten. Sie vergleichen die Spaltenprozente, also die Anteile innerhalb jedes Segments. Ob die Unterschiede größer sind, als der Zufall der Stichprobe erwarten lässt, prüft der Chi-Quadrat-Test. Wie stark der Zusammenhang ist, zeigt Cramérs V, eine Kennzahl zwischen 0 (kein Zusammenhang) und 1 (vollständiger Zusammenhang).
• Die Zielgröße ist eine Bewertung auf einer Skala (Wichtigkeit, Zufriedenheit): Dann vergleichen Sie die Mittelwerte der Segmente. Bei zwei Segmenten prüft der t-Test für unabhängige Stichproben, ob der Abstand zwischen den beiden Mittelwerten größer ist, als der Zufall erwarten lässt. Unabhängig heißt: In den beiden Gruppen stehen verschiedene Personen. Bei drei und mehr Segmenten nehmen Sie die Varianzanalyse oder beschränken sich auf einen einzelnen Vergleich zweier Segmente, den Sie vorab benannt haben.

Wichtig ist, dass die Zahl dieser Vergleiche klein bleibt: ein Segmentierungsmerkmal, eine Zielgröße, dazu die Eigenschaften, die Sie vorab ausgewählt haben. Alles, was Sie darüber hinaus in den Daten entdecken, berichten Sie als Erkundung.

Durchgerechnet: Wer will die Rezeptkiste?

Das größte Interesse zeigt im durchgerechneten Fall das mittlere Segment: die Haushalte, die an zwei bis vier Tagen pro Woche frisch kochen. Auf sie beziehen sich die folgenden Beispiele.

Zwei Dinge lassen sich aus einer solchen Auswertung allgemein mitnehmen. Erstens beantwortet eine vorab festgelegte Einteilung eine klare Frage mit wenigen, vorab benannten Vergleichen. Zweitens ist die wichtigste Eigenschaft nicht unbedingt die, an der sich Segmente unterscheiden. In meinem Foliensatz heißt das „Paradox der Nutzensegmentierung“: Die Merkmale, die Segmente trennen, und die Merkmale, die Kunden am meisten verlangen, sind meist nicht dieselben. „Die ‚Treiber‘ variieren oft gar nicht zwischen den Segmenten und besitzen keine Diskriminanzkraft (z. B. Preis, Qualität)“ (Marx 2026, Folie 238). Für die Segmentierung zählt, was trennt. Für das Angebot zählt beides.

Wann ist ein Segment brauchbar?

Ein Unterschied in der Tabelle macht noch kein Segment, mit dem sich arbeiten lässt. Mein Foliensatz nennt sechs Kriterien zur Beurteilung der „Effizienz und Wirtschaftlichkeit einer Segmentlösung“ (Marx 2026, Folie 233):

Für eine erste Segmentierung genügen drei Prüfungen: Größe, Erreichbarkeit und Unterschied im Bedarf.

Größe. Der Anteil in der Stichprobe ist eine Schätzung mit einem Streubereich. Wie breit er ist, zeigt das Konfidenzintervall, erklärt im Beitrag Konfidenzintervall.

Je kleiner ein Segment in der Stichprobe ist, desto ungenauer werden alle Aussagen darüber. Bekunden Befragte Interesse, heißt das außerdem noch nicht, dass sie kaufen. Lesen Sie Hochrechnungen aus Umfragedaten deshalb vorsichtig.

Erreichbarkeit. Hier hilft die dritte Rolle aus dem Fragebogen. Sie vergleichen die Segmente in den Beschreibungsmerkmalen, wieder mit einer Kreuztabelle: Wohnen die Haushalte eines Segments häufiger in der Stadt, bestellen sie eher über die App, leben dort häufiger Kinder? Je klarer das Profil, desto gezielter die Ansprache. Malhotra und Birks empfehlen dasselbe für Gruppen aus einer Clusteranalyse: sie mit Merkmalen beschreiben, die an der Gruppenbildung nicht beteiligt waren, etwa Demografie, Produktnutzung oder Mediennutzung (2007, S. 682).

Hier kehrt der Gegensatz vom Anfang zurück: Was man von außen sieht, macht ein Segment auffindbar, sagt aber oft wenig über den Bedarf, und der erwartete Nutzen ist schwer zugänglich. Am besten deckt deshalb eine Kombination der Merkmale die Kriterien ab (Marx 2026, Folie 236). Die drei Rollen aus dem Fragebogen sind eine solche Kombination.

Unterschied im Bedarf. Ein Segment lohnt eine eigene Behandlung nur, wenn es etwas anderes braucht als die übrigen. Im Beispiel ist das der Fall: beim Interesse an der Rezeptkiste und bei der Wichtigkeit der abgenommenen Planung. Liegen zwei Segmente in allen vorab festgelegten Zielgrößen auch praktisch nah beieinander, können Sie sie zusammenfassen. Ein nicht signifikanter Unterschied allein genügt dafür nicht, vor allem bei kleinen Segmenten.

Wo steht Ihr Angebot? Ein einfaches Positionierungsbild

Wissen Sie, für wen Ihr Angebot gedacht ist, folgt die nächste Frage: Wie sehen diese Kunden es im Vergleich zu dem, was sie sonst kaufen würden? Positionierung richtet nach meinem Foliensatz alle Marketingaktivitäten an den Präferenzen der potenziellen Kunden aus, und zwar „unter Berücksichtigung der Wettbewerbsprodukte“. Ziel ist, dass „die von Kunden wahrgenommenen Ist-Eigenschaften mit den gewünschten Soll-Eigenschaften in Übereinstimmung gebracht werden“ (Marx 2026, Folie 240).

Das entscheidende Wort ist „wahrgenommen“. Eine Folie weiter steht ein Geschmackstest zweier bekannter Cola-Marken. Blind verkostet bevorzugten 51 % der Testpersonen die eine und 44 % die andere Marke. Wussten dieselben Personen, was sie tranken, bevorzugten 23 % die erste und 65 % die zweite (Marx 2026, Folie 241). Das Getränk war dasselbe geblieben, geändert hatte sich nur das Wissen um die Marke. Für die Position eines Angebots zählt deshalb, wie Kunden es sehen, und das erfahren Sie am direktesten, indem Sie fragen. Welche Arten von Kundenbefragungen es dafür gibt, zeigt der Überblick.

Aus Soll und Ist ergibt sich die einfachste Form der Messung. Sie brauchen die Bausteine 3 und 4 aus dem Fragebogen:

1. Soll: Wie wichtig ist jede Eigenschaft?
2. Ist, eigenes Angebot: Wie gut erfüllt Ihr Angebot jede Eigenschaft?
3. Ist, Alternative: Wie gut erfüllt die Alternative dieselben Eigenschaften? Die Alternative ist das, was die Befragten sonst nutzen würden. Fragen Sie danach, statt sie zu unterstellen.

Je Eigenschaft bilden Sie drei Mittelwerte und den Abstand zwischen Ihrem Angebot und der Alternative. Tragen Sie beides in ein Diagramm ein, die Wichtigkeit waagerecht und den Abstand senkrecht, dann teilen zwei Linien das Bild in vier Felder. Die waagerechte Linie liegt bei null: Darüber liegt Ihr Angebot vorn, darunter hinten. Die senkrechte Linie trennt die wichtigeren von den weniger wichtigen Eigenschaften. In diesem Beitrag liegt sie auf dem Mittelwert der Wichtigkeit über alle abgefragten Eigenschaften. Eine andere, vorab genannte Grenze ist ebenso möglich, denn wo die Linien liegen, ist eine Ermessensfrage (Martilla und James 1977, S. 79).

Das Grundmuster, Wichtigkeit gegen Leistung, ist als Importance-Performance-Analyse bekannt (Martilla und James 1977, S. 77-79). Der Vergleich mit einer Alternative ist hier ergänzt. Derselbe Abstand kann bei guten wie bei schlechten Bewertungen beider Angebote entstehen, lesen Sie deshalb neben dem Abstand immer die Bewertung selbst.

Durchgerechnet: Gemüsekiste gegen Supermarkt

Die Grenzen des einfachen Bildes

Das Bild ist schnell gemacht. Umso wichtiger ist, was es nicht kann.

• Die Linien sind eine Vereinbarung. Wo „wichtiger“ beginnt, ist eine Ermessensfrage. Der Wert des Verfahrens liegt in den relativen, nicht in den absoluten Niveaus (Martilla und James 1977, S. 79). Die beiden Autoren halten oft die Skalenmitte für eine brauchbare Grenze und verschieben die Linien, wenn niedrige Bewertungen fehlen. Liegt die Linie wie hier auf dem Mittelwert der abgefragten Eigenschaften, hängt sie von der Liste ab: Im Beispiel liegt „Auswahl selbst bestimmen“ mit 3,9 knapp über der Linie bei 3,87. Wäre eine siebte, sehr wichtige Eigenschaft abgefragt worden, läge sie darunter. Mittelwerte halten Martilla und James für vertretbar, solange diese durchgehend nahe an den Medianen liegen, also an den Werten, die die Antworten jeweils in zwei gleich große Hälften teilen (ebd.).
• Erfragte Wichtigkeit unterscheidet oft wenig. Im Beispiel liegen fünf der sechs Wichtigkeiten zwischen 3,6 und 4,6, alle über der Skalenmitte. Und was allen ähnlich wichtig ist, trennt die Segmente nicht (siehe das Paradox oben). Angebote können sich bei derselben Eigenschaft trotzdem deutlich unterscheiden, im Beispiel bei der Frische. Eine Ergänzung ist die abgeleitete Wichtigkeit: Sie prüfen, welche Einzelbewertungen am engsten mit dem Gesamturteil zusammenhängen (siehe Treiberanalyse). Müssen Kunden zwischen Eigenschaften abwägen, etwa zwischen Preis und Auswahl, ist die Conjoint-Analyse das passende Verfahren.
• Die Liste bestimmt das Bild. Wer die Eigenschaften vorgibt, muss alle wesentlichen finden, und das ist schwer. Das Ergebnis hängt von den gewählten Eigenschaften ab (Malhotra und Birks 2007, S. 698). Dasselbe gilt für die Alternativen: Welche Sie in den Vergleich aufnehmen, bestimmt, welche Unterschiede sichtbar werden (Malhotra und Birks 2007, S. 696).
• Kunden sind nicht der Markt. Wer nur die eigenen Kunden befragt, befragt Menschen, die sich schon für das Angebot entschieden haben. Ihr Urteil fällt vermutlich günstiger aus als das von Nichtkunden, der Vorsprung ist dann eher überschätzt als unterschätzt. Wie Nichtkunden urteilen, zeigen erst andere Befragte (siehe Wo finde ich Probanden? und Repräsentativität).
• Kleine Abstände sind kein Befund. Mittelwerte schwanken von Stichprobe zu Stichprobe. Da dieselben Personen beide Angebote bewerten, prüft der gepaarte t-Test, ob ein Abstand größer ist, als der Zufall erwarten lässt (siehe Der t-Test). Bei sechs Eigenschaften sind das sechs Tests, deuten Sie knappe Ergebnisse entsprechend vorsichtig.
• Das Bild ist keine Wahrnehmungskarte. Eine Wahrnehmungskarte bildet mehrere Anbieter zugleich in einem Eigenschaftsraum ab, die Abstände zwischen ihnen entsprechen der wahrgenommenen Ähnlichkeit (Marx 2026, Folie 242). Dafür braucht es eigene Rechenverfahren, siehe den nächsten Abschnitt.

Welche Verfahren gibt es darüber hinaus?

Für Segmentierung und Positionierung gibt es Verfahren, die mehr leisten als Kreuztabelle und Mittelwertvergleich. Sie müssen sie nicht rechnen können, sollten aber wissen, dass es sie gibt und wofür. Die Clusteranalyse teilt Befragte anhand mehrerer Merkmale in möglichst einheitliche Gruppen (Malhotra und Birks 2007, S. 671). Die multidimensionale Skalierung stellt Wahrnehmungen und Präferenzen räumlich dar, das Ergebnis ist die Wahrnehmungskarte (Malhotra und Birks 2007, S. 694). Die Conjoint-Analyse ermittelt aus der Bewertung ganzer Angebote, wie wichtig einzelne Eigenschaften sind (Malhotra und Birks 2007, S. 704). Sie braucht einen eigenen Versuchsplan schon im Fragebogen und lässt sich nicht nachträglich aus gewöhnlichen Fragen rechnen. Die Faktorenanalyse verdichtet eine lange Liste von Eigenschaften vorab auf wenige Größen (Malhotra und Birks 2007, S. 646, siehe Latente Konstrukte und Multi-Item-Skalen). Wie die Conjoint-Analyse und Wahrnehmungskarten aufgebaut sind, zeigt Kapitel 6 des Lehrbuchs.

So rechnen Sie das mit Ihren Daten

Von den Antworten zum Ergebnis kommen Sie in vier Schritten. Die rechte Spalte geht sie am Beispiel der Rezeptkiste einmal durch, mit den Zahlen, die Sie jeweils ablesen und in Ihren Bericht oder Ihre Arbeit übernehmen:

So kann das Ergebnis von Schritt 1 im Bericht lauten: „Von den Haushalten, die an zwei bis vier Tagen pro Woche frisch kochen, ist die Hälfte an der Rezeptkiste interessiert (85 von 170), unter den fast täglich Kochenden gut ein Viertel (39 von 150). Der Unterschied zwischen den drei Segmenten ist statistisch signifikant (Chi-Quadrat = 19,86, 2 Freiheitsgrade, p < 0,001, Cramérs V = 0,22, n = 400).“ Das n steht für die Zahl der Befragten. Ausführlich stehen die Schritte 1 und 2 unter Wer will die Rezeptkiste?, Schritt 3 unter Wann ist ein Segment brauchbar? und Schritt 4 unter Gemüsekiste gegen Supermarkt.

Kreuztabelle, Chi-Quadrat-Test, t-Test und Mittelwerte rechnen Sie direkt in den Berichten von QUESTIONSTAR, siehe den nächsten Abschnitt. Das gilt auch für den gepaarten Vergleich Ihres Angebots mit der Alternative, Eigenschaft für Eigenschaft. Die weiterführenden Verfahren rechnen die Berichte nicht: die Varianzanalyse für drei und mehr Segmente, die Clusteranalyse, die multidimensionale Skalierung, die Conjoint-Analyse und die Faktorenanalyse. Zu ihnen führen zwei Wege.

Mit einem Statistikprogramm. Exportieren Sie die Antworten als SPSS-, CSV- oder XLSX-Datei und rechnen Sie in SPSS, R oder dem kostenlosen JASP. Worauf Sie dabei achten, steht im Beitrag zu den statistischen Tests unter So rechnen Sie das mit Ihren Daten.

Mit einem KI-Assistenten. Ist QUESTIONSTAR über die MCP-Schnittstelle mit einem KI-Assistenten verbunden, etwa in ChatGPT oder Claude, kann der Assistent die Antworten Ihrer Umfrage lesen und das Verfahren daraus berechnen. Hier rechnet der Assistent, nicht QUESTIONSTAR. Nennen Sie ihm das Verfahren und die Fragen ausdrücklich, zum Beispiel: „Bilde aus den sechs Wichtigkeitsfragen mit einer Clusteranalyse zwei bis vier Gruppen, zeige die Mittelwerte je Gruppe und die Gruppengrößen und prüfe, ob die Lösung in zwei zufälligen Hälften der Daten ähnlich ausfällt.“ Behandeln Sie das Ergebnis als Vorschlag für die nächste Befragung. Was in eine Abschlussarbeit, eine Veröffentlichung oder eine wichtige Entscheidung eingeht, kontrollieren Sie in einem Statistikprogramm.

Zum Datenschutz: Namen, E-Mail-Adressen und ähnliche Kontaktdaten Ihrer Befragten gibt die Schnittstelle nicht an den Assistenten heraus. Freitexte können trotzdem personenbezogene Angaben enthalten. Markieren Sie solche Fragen in den Datenschutz-Einstellungen der Umfrage als „Private Frage“, dann werden sie bei eingeschalteter Einstellung ebenfalls nicht an den Assistenten übergeben (Hilfe zur MCP-Schnittstelle).

Marktforschung mit QUESTIONSTAR

Kreuztabellen, Mittelwerte und t-Tests legen Sie in den Berichten von QUESTIONSTAR an, ohne die Antworten zu exportieren:

• Kreuztabelle: Der Bericht „Kreuztabelle“ zeigt Chi-Quadrat, Freiheitsgrade, p-Wert und Cramérs V. Spaltenprozente und erwartete Häufigkeiten blenden Sie in den Einstellungen ein. Liegt eine erwartete Häufigkeit unter 5, weist der Bericht darauf hin. Antwortalternativen lassen sich im Bericht gruppieren, zum Beispiel „wahrscheinlich“ und „sicher“ zu „interessiert“.
• Mittelwerte und t-Test: Beschreibende Kennzahlen wie Mittelwert und Standardabweichung schalten Sie in den Berichten zu. Den t-Test gibt es für unabhängige Stichproben (zwei Segmente) und gepaart für zwei Fragen desselben Fragebogens. Den gepaarten t-Test brauchen Sie für das Positionierungsbild: Dieselben Personen haben Ihr Angebot und die Alternative bewertet, die beiden Bewertungen jeder Person gehören also paarweise zusammen. Im Bericht wählen Sie dafür je Eigenschaft die Zeile der einen Matrixfrage gegen dieselbe Zeile der anderen, zum Beispiel „Frische“ bei der Gemüsekiste gegen „Frische“ beim Supermarkt. Der zweite Weg führt über die MCP-Schnittstelle: Dort ist jede Matrixzeile eine eigene Variable, und der gepaarte t-Test läuft auf dem QUESTIONSTAR-Server.
• Filter: Mit einem Filter werten Sie eine Gruppe gezielt aus. Für das Positionierungsbild eines Segments setzen Sie den Filter auf dieses Segment und lesen die 18 Mittelwerte ab: drei Fragenblöcke mit je sechs Eigenschaften.
• Quoten: Mit Quoten begrenzen Sie die Zahl der Antworten einzelner Gruppen. Fehlende Gruppen müssen Sie gezielt erreichen. Festlegen lässt sich eine Höchstmenge je Antwortoption (Funktionen). Begrenzen Sie ein Segment per Quote, lässt sich sein Anteil nicht mehr aus der Stichprobe hochrechnen.
• Export und Diagramm: Die Antworten exportieren Sie als SPSS-, CSV- oder XLSX-Datei. Das Diagramm aus Wichtigkeit und Abstand zeichnen Sie in einer Tabellenkalkulation als Punktdiagramm: je Eigenschaft die Wichtigkeit und die Differenz der beiden Bewertungen.

Konfidenzintervalle zeigen die Berichte nicht. Den Streubereich eines Anteils berechnen Sie mit dem Rechner im Beitrag Konfidenzintervall. Alle genannten Auswertungen sind in allen Tarifen enthalten, auch im kostenlosen.

Checkliste: Segmente und Position per Umfrage

• Die Entscheidung benannt, vorhandene Daten gesichtet und mit einigen Kunden gesprochen, bevor der Fragebogen entsteht.
• Segmentierungsmerkmal nach Bedarf, Verhalten oder Situation gewählt und die Grenzen der Gruppen vor der Erhebung festgelegt.
• Zielgröße vor der Erhebung festgelegt, als eigene Frage und samt der Regel, wer als „interessiert“ zählt.
• Beschreibungsmerkmale aufgenommen, an denen sich ein Segment wiederfinden lässt.
• Mindestens 20 bis 25 Fälle je Segment eingeplant.
• Wichtigkeit und Bewertung getrennt abgefragt, mit derselben Liste von Eigenschaften für das eigene Angebot und die Alternative.
• Segmente in den Spalten der Kreuztabelle verglichen (Spaltenprozente, Chi-Quadrat-Test, Cramérs V) und je Segment Größe, Erreichbarkeit und Unterschied im Bedarf geprüft.
• Gruppen, die erst beim Durchsuchen der Daten auffielen, als Vermutung berichtet und für die nächste Befragung vorgemerkt.
• Im Positionierungsbild genannt, wer befragt wurde, welche Eigenschaften und welche Alternative zur Wahl standen.

Häufige Fragen zu Marktforschung, Segmentierung und Positionierung

Welche Methoden der Marktforschung gibt es?

Marktforschung lässt sich nach drei Gesichtspunkten ordnen: nach dem Ziel (explorativ, deskriptiv, kausal), nach der Datenquelle (Sekundärdaten, die schon vorliegen, und Primärdaten, die neu erhoben werden) und nach der Methodik (qualitativ oder quantitativ) (Marx 2026, Folien 13 bis 15).

Was ist Marktsegmentierung?

Marktsegmentierung ist die Aufteilung eines Marktes in Gruppen von Kunden, die in sich ähnlich und untereinander verschieden sind. Jede dieser Gruppen heißt Segment. Ziel ist, Angebot und Ansprache auf die Gruppen abzustimmen, statt alle Kunden gleich zu behandeln (Marx 2026, Folie 232).

Nach welchen Merkmalen segmentiert man Kunden?

Nach beobachtbaren Merkmalen wie Alter, Wohnort oder Nutzungshäufigkeit und nach nicht beobachtbaren wie dem erwarteten Nutzen, Einstellungen oder Absichten. Allgemeine beobachtbare Merkmale machen ein Segment leicht auffindbar, sagen aber oft wenig über das Kaufverhalten. Der erwartete Nutzen sagt darüber viel, ist aber schwer zugänglich. Deshalb empfiehlt sich die Kombination (Marx 2026, Folien 234 und 236).

Warum soll ein Segment vor der Auswertung festgelegt werden?

Weil sich in jedem Datensatz Gruppen finden, die zufällig herausstechen. Wer viele Gruppen durchsucht und die auffälligste auswählt, kann an denselben Daten nicht mehr prüfen, ob der Unterschied echt ist. Eine vorab festgelegte Einteilung beantwortet eine klare Frage mit wenigen, vorab benannten Vergleichen. Gruppen, die erst bei der Suche auffallen, sind Vermutungen für die nächste Befragung.

Wie groß muss ein Segment in der Umfrage sein?

Als Faustregel gelten mindestens 20 bis 25 Fälle je Untergruppe, wenn Sie über die Gruppe noch etwas aussagen wollen (Jacob et al. 2019, S. 72). Für genaue Anteile brauchen Sie deutlich mehr, denn je kleiner das Segment, desto breiter der Streubereich.

Wie messe ich die Positionierung mit einer Umfrage?

Mit drei Fragenblöcken zu denselben Eigenschaften: wie wichtig jede Eigenschaft ist, wie gut das eigene Angebot sie erfüllt und wie gut die Alternative sie erfüllt. Aus den Mittelwerten ergibt sich je Eigenschaft die Wichtigkeit und der Abstand zur Alternative. Wichtige Eigenschaften mit Vorsprung sind Ihre Position, wichtige mit Rückstand die Stellen, an denen Sie nachbessern.

Brauche ich für die Segmentierung eine Clusteranalyse?

Nein. Wenn Sie vorab ein Merkmal festlegen, nach dem Sie einteilen, genügen Kreuztabelle und Mittelwertvergleich. Die Clusteranalyse lohnt sich, wenn Sie nach mehreren Merkmalen zugleich gruppieren wollen. Sie bildet die Gruppen aus den Daten, ihr Ergebnis sollten Sie deshalb an neuen Daten oder an einer zweiten Hälfte der Antworten prüfen (Malhotra und Birks 2007, S. 672, 682).

Quellen

Haley, R. I. (1968). Benefit Segmentation: A Decision-Oriented Research Tool. Journal of Marketing, 32(3), 30-35. Zitiert nach Marx (2026), Folie 235.

Jacob, R., Heinz, A. und Décieux, J. P. (2019). Umfrage. Einführung in die Methoden der Umfrageforschung (4. Aufl.). Berlin/Boston: De Gruyter Oldenbourg. S. 72 (Mindestfallzahl je Untergruppe).

Malhotra, N. K. und Birks, D. F. (2007). Marketing Research. An Applied Approach (3rd European edition). Harlow: Pearson Education. S. 6 (Definition), S. 69, 71, 73, 79 (explorative, deskriptive und kausale Forschung), S. 94, 96, 100 (Primär- und Sekundärdaten), S. 152 (qualitativ und quantitativ), S. 266 (Grenzen der Umfrage), S. 646 (Faktorenanalyse), S. 671, 672, 682 (Clusteranalyse), S. 694, 696, 698 (multidimensionale Skalierung, Eigenschaftsbewertungen), S. 704 (Conjoint-Analyse).

Martilla, J. A. und James, J. C. (1977). Importance-Performance Analysis. Journal of Marketing, 41(1), 77-79. S. 79 (getrennte Abfrage, Liste der Eigenschaften, Lage der Linien, Mediane).

Marx, P. (2026). Grundlagen der Umfrageforschung. Foliensatz, Kapitel 1, Folien 9, 13, 14 und 15; Kapitel 6, Folien 232, 233, 234, 235, 236, 238, 240, 241 und 242. QUESTIONSTAR. Lehrbuch.

Ich wünsche Ihnen Segmente, deren Zielscheibe schon hing, bevor die erste Antwort kam.

Übrigens, das hier ist verwandt:

• Kreuztabelle: richtig prozentuieren, lesen und testen
• Kundenbefragungen: ein Überblick
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Dr. Paul Marx

Autor: Dr. Paul Marx
Dr. Paul Marx ist Gründer und Geschäftsführer von QUESTIONSTAR und war Professor für Marketing an der Universität Siegen.