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.
Erfassung und Verarbeitung individueller Produktkonfigurationen zur Ableitung des Offenheitswertes im datengetriebenen Marketing
Bedeutung der Metrik
Die Metrik „individuelle Produktkonfigurationen pro Kauf“ beschreibt, wie oft und in welchem Umfang Käufer von standardisierten Voreinstellungen abweichen und eigene Kombinationen oder Anpassungen eines Produkts vornehmen. Dieses Verhalten lässt Rückschlüsse auf exploratives Entscheidungsverhalten und ein erhöhtes Bedürfnis nach Selbstgestaltung zu – zwei Merkmale, die stark mit einer hohen Ausprägung von Offenheit verbunden sind.
Technische Erfassung in einer EAS-Architektur
Zur Erfassung dieser Eigenschaft innerhalb einer EAS-Architektur bieten sich modulare, datenbankgestützte Ansätze an:
Konfigurations-Tracking via PIM/CPQ-System
Integrierte Product Information Management-Systeme (PIM) oder Configure-Price-Quote-Lösungen (CPQ) zeichnen jede benutzerdefinierte Produktauswahl auf.
Jede Abweichung von einem vordefinierten Standardpaket wird als „Konfigurationsereignis“ geloggt.
Event Logging im Webshop oder POS-System
Frontend-Systeme wie Webshops oder Point-of-Sale-Anwendungen übermitteln Ereignisse (z. B. Änderungen von Farbe, Zubehör, Funktionen) in Echtzeit an eine Event-Streaming-Plattform (z. B. Apache Kafka).
Aggregation im Data Warehouse
Über ein ETL-Verfahren (Extract, Transform, Load) werden Konfigurationsdaten im zentralen Data Warehouse nutzerbezogen aggregiert (z. B. durchschnittliche Anzahl an Konfigurationsschritten pro Bestellung).
d) Anonymisierung und Pseudonymisierung
Zur Wahrung der DSGVO-Konformität erfolgt eine eindeutige aber datenschutzfreundliche Zuordnung durch User-IDs oder Hashwerte.
Psychometrische Ableitung des Offenheitswerts
Auf Basis der aggregierten Konfigurationsdaten lässt sich ein Indikatorwert für Offenheit ermitteln:
Beispielhafte Scoring-Logik (Skala 1–10):
| Durchschnittliche Anzahl individueller Konfigurationen pro Kauf | Offenheits-Score (1–10) |
|---|---|
| 0–1 Konfigurationen | 1–3 |
| 2–3 Konfigurationen | 4–5 |
| 4–5 Konfigurationen | 6–7 |
| ≥6 Konfigurationen | 8–10 |
Hinweis: Die konkrete Skalierung kann je nach Produkttyp, Zielgruppe und Marktkontext variieren und sollte datenbasiert justiert werden.
Integration in das psychografische Profiling
Die Offenheits-Scores werden in einem dedizierten Customer Personality Model gespeichert, das weitere Dimensionen des OCEAN-Modells umfasst. Je nach Architektur:
- Im CRM-System: z. B. Salesforce oder Hubspot oder Haufe X360 mit Custom Fields für OCEAN-Scores
- In einer Customer Data Platform (CDP): z. B. Segment oder Tealium, zur Echtzeit-Aktivierung in Kampagnen
- Im Marketing Automation Tool: z. B. ActiveCampaign oder HubSpot zur Segmentierung und Personalisierung
Einsatz im datengetriebenen Marketing
Ein hoher Offenheitswert kann u. a. genutzt werden für:
- Inhaltliche Ansprache: Fokus auf kreative, neuartige oder experimentelle Themen
- Produktvorschläge: Hervorhebung von Produktfeatures mit hoher Variabilität
- Kampagnen-Timing: Versand zu Zeitpunkten, an denen experimentierfreudige Zielgruppen besonders aktiv sind (z. B. neue Kollektionen, Trends)
Die Eigenschaft „Anzahl individueller Produktkonfigurationen pro Kauf“ stellt somit einen vielversprechenden behavioralbasierten Proxy zur psychometrischen Einschätzung dar – vorausgesetzt, die technische und methodische Umsetzung innerhalb der EAS-Architektur erfolgt strukturiert, skalierbar und datenschutzkonform.