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In Zeiten digitaler Kommunikation haben Nutzerbewertungen einen signifikanten Einfluss auf Wahrnehmung und Verhalten – sowohl auf Seiten von Konsumenten als auch Unternehmen. Doch diese Bewertungen sind nicht nur für die Produktreputation relevant, sie liefern auch wertvolle Rückschlüsse auf Persönlichkeitsmerkmale.

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In der Welt des datengetriebenen Marketings gewinnen psychografische Merkmale zunehmend an Bedeutung – insbesondere, wenn es darum geht, Zielgruppen nicht nur nach demografischen, sondern nach verhaltensbasierten Kriterien zu segmentieren. Die Eigenschaft der Extrovertiertheit liefert wertvolle Hinweise darauf, wie Menschen kommunizieren, Informationen aufnehmen und Kaufentscheidungen treffen. Digitale Interaktionen in Community-Foren bieten hierfür einen messbaren Zugang: Sie ermöglichen es, aus realem Nutzungsverhalten auf Persönlichkeitsmerkmale zu schließen – und damit Marketingmaßnahmen deutlich präziser auszusteuern. Der folgende Beitrag zeigt auf, wie genau diese Metrik in einer EAS-Architektur erfasst, psychometrisch interpretiert und strategisch genutzt werden kann.

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Im Kontext datengetriebenen Marketings auf Basis des OCEAN-Modells stellt sich die Frage, wie bestimmte Verhaltensdaten aus einer Enterprise Application Software (EAS) operationalisiert werden können, um Persönlichkeitsmerkmale zuverlässig zu schätzen. Ein praxisnahes Beispiel hierfür ist die Regelmäßigkeit der Bestellungen – etwa in Form wiederkehrender Turnusse im Kundenverhalten.

Wie wir die Regelmäßigkeit von Bestellungen für das OCEAN-Scoring (Gewissenhaftigkeit) in einer EAS-Architektur erfassen können

Im Fünf-Faktoren-Modell der Persönlichkeit (OCEAN) steht Gewissenhaftigkeit für Merkmale wie Zuverlässigkeit, Planungsorientierung und strukturierte Verhaltensweisen. Menschen mit hoher Ausprägung in dieser Dimension zeigen typischerweise ein konsistentes, vorhersehbares und zielgerichtetes Handeln.

Wird in einem EAS-System – z. B. in einer Warenwirtschaft oder einem CRM – beobachtet, dass ein Kunde regelmäßig in festen Abständen bestellt, lässt sich daraus mit gewisser Wahrscheinlichkeit auf eine höhere Gewissenhaftigkeit schließen.

Technisches Szenario: Datenerfassung und Verarbeitung in der EAS-Architektur

1. Datenerfassungsebene (Quellsysteme)

• Systeme: Warenwirtschaftssysteme wie beispielsweise Haufe X360

• Felder: Auftragsdatum, Kundennummer, Artikelgruppe

Beispiel-Datenstruktur:

{ "kundennummer": "12345", "bestellungen": [ {"datum": "2025-01-15"}, {"datum": "2025-02-15"}, {"datum": "2025-03-15"} ] }

2. Feature Engineering (Data Layer)

• Zielgröße: Intervallregelmäßigkeit
• Metrik: Standardabweichung der Bestellintervalle (in Tagen)
• Regel: Je kleiner die Standardabweichung, desto regelmäßiger ist das Verhalten.

Beispiel:

import numpy as np 
daten = ["2025-01-15", "2025-02-15", "2025-03-15"] tage = np.diff([np.datetime64(d) for d in daten])
regelmässigkeit = np.std(tage).astype(float) # z. B. 0.0 Tage

3. Scoring-Logik (Business Layer)

• Skalierung auf OCEAN-Gewissenhaftigkeitsskala (1–10):
  • Standardabweichung ≤ 2 Tage → Score = 9–10
  • 3–5 Tage → Score = 7–8
  • 6–10 Tage → Score = 5–6
  • 10 Tage oder unregelmäßig → Score = 1–4

4. Speicherung im Persönlichkeitsprofil (User Model Layer)

Der berechnete Score wird im Kundenprofil persistiert, z. B. als:

{ "kundennummer": "12345", "gewissenhaftigkeit": { "quelle": "regelmässigkeit_bestellungen", "score": 9 } }

Nutzen im datengetriebenen Marketing

Durch die Integration dieser Metrik in ein OCEAN-basiertes Kundenmodell wird es möglich, Inhalte, Angebotsformate und Kommunikationskanäle entsprechend anzupassen:

• Hoch gewissenhafte Personen (8–10): profitieren von strukturierten Angeboten, Langzeit-Abos oder „Planbarkeit“-Versprechen.
• Niedrig gewissenhafte Personen (1–3): reagieren besser auf Impulsangebote, flexible Konditionen oder stark vereinfachte Entscheidungsprozesse.

Fazit

Die Regelmäßigkeit der Bestellungen stellt in einer EAS-Architektur ein robustes, verhaltensbasiertes Merkmal dar, das mit relativ geringem technischem Aufwand extrahiert und auf die OCEAN-Dimension Gewissenhaftigkeit abgebildet werden kann. Damit wird ein direkter Brückenschlag von operativen Transaktionsdaten zur psychografischen Segmentierung möglich – ein zentraler Baustein datengetriebener Personalisierungsstrategien.

Im Kontext datengetriebener Marketingstrategien gewinnt die psychografische Segmentierung entlang des OCEAN-Modells zunehmend an Bedeutung. Ein zentrales Ziel ist es, aus beobachtbaren Verhaltensdaten Rückschlüsse auf Persönlichkeitsdimensionen zu ziehen – insbesondere auf „Offenheit für Erfahrungen“ („Openness“), die unter anderem mit Kreativität, Neugier und kognitiver Vielfalt korreliert. Eine potenziell indikative Eigenschaft ist dabei die Anzahl individueller Produktkonfigurationen pro Kauf.

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Das OCEAN-Modell der Persönlichkeit hat sich in den vergangenen Jahren als wirkungsvolle Grundlage für psychografisch fundiertes Marketing etabliert. Es erlaubt eine differenzierte Betrachtung individueller Merkmale und ermöglicht eine präzisere Zielgruppenansprache als rein demografische oder verhaltensbasierte Modelle. Doch im operativen Alltag stellt sich häufig eine ganz praktische Frage: Muss wirklich immer mit allen fünf Dimensionen gearbeitet werden – oder reicht es, sich auf ausgewählte Aspekte zu konzentrieren?

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