RevealyIQ Marktforschung

Shopper Profile

Tiefgehende Profile statt oberflächlicher Daten: Alter, Geschlecht, Haushalt und PLZ, kombiniert mit Ernährungsweise, Preissensibilität und Markenloyalität — verifiziert durch echte Käufe statt Selbstauskunft.

Datenbasis & Methodik

So entstehen unsere Daten

Den ganzen Kreislauf ansehen
100k+
verifizierte Panel-Nutzer
Monthly Active Users der MarkenDetektive App
2,9 Mio.
Signale / 30 Tage
1,8 Mio. Scans · 1,1 Mio. Kassenbons
KI-validiert
am Point of Sale
Jeder Bon und Scan wird auf Echtheit geprüft — keine Bots
DSGVO
anonymisiert verarbeitet
Einwilligung in der App, Auswertung ohne Personenbezug

Das Fundament

Verifizierte Profile, keine Bots.

Wir verbinden demografische Fakten mit echtem Kaufverhalten zu einem lebendigen Bild Ihrer Zielgruppe.

100k+
Monthly Active Users
Validiert
Durch Kassenbons & Scans

Die Anatomie eines Profils

Verifiziert & Echt

Keine Bots. Jeder Nutzer ist durch sein Einkaufsverhalten am POS validiert.

Granulare Demografie

Alter, Geschlecht, Haushaltsgröße und Wohnort (bis auf PLZ-Ebene).

Psychografie & Präferenzen

Ernährungsweise (Vegan, Bio), Preissensibilität und Markenloyalität.

Beispiel-Segmente

Mehr als nur Alter & Geschlecht

🌿

Die Bewusste

High Value
  • Weiblich, 25-34, Großstadt
  • Bio, Vegan, Nachhaltig
  • Scannt Inhaltsstoffe
Kauft oft: Hafermilch, Bio-Gemüse, Naturkosmetik
🏷️

Der Smart Shopper

Deal Hunter
  • Männlich, 35-49, Vorstadt
  • Preisbewusst, Vorrat
  • Vergleicht Prospekte
Kauft oft: Großpackungen, Eigenmarken, Aktionsware
💎

Der Marken-Fan

Loyal
  • Divers, 18-29, Digital Native
  • Brand Image, Innovation
  • Early Adopter
Kauft oft: Energy Drinks, Snacks, Neuheiten

Segmentierung

Audience Builder

Erstellen Sie Segmente basierend auf echtem Kaufverhalten.

Segment exportieren
Query: "Young Bio Shoppers"
Include
Age: 18-35
Basket Contains: "Bio"
Exclude
Store: "Discounter XYZ"
Add Logic Group

Estimated Reach

12.450
High Relevance

Aus der Praxis

So setzen Teams das Modul ein

FMCG-Hersteller · Tiefkühl

Konzepttest an echten Kategorie-Käufern

Problem: Das Agentur-Panel lieferte Feedback von Leuten, die die Kategorie kaum kaufen — zu generisch für eine Investitionsentscheidung.

Vorgehen: Audience aus verifizierten Tiefkühl-Käufern (18–34, Großstadt) gebaut und das Konzept gezielt an diese Gruppe ausgespielt.

600
verifizierte Käufer-Feedbacks in 5 Tagen
Regionale Brauerei

Mediabudget je PLZ geschärft

Problem: Das Budget lief gleichverteilt über die Region — die Wirkung war örtlich aber völlig unterschiedlich.

Vorgehen: Shopper-Profile zeigten Käuferdichte und Preissensibilität je PLZ-Gebiet. Das Budget wurde auf die Kern-Gebiete konzentriert, zwei Streugebiete gestrichen.

+17 %
Effizienz im Mediabudget

Anonymisierte Anwendungsfälle aus dem RevealyIQ-Panel · Werte gerundet.

FAQ

Häufige Fragen

Woher stammen die Profile?

Aus der Kombination von App-Daten (Demografie, Präferenzen) und verifiziertem Kaufverhalten aus Scans und Bons — nicht aus Selbstauskunft.

Wie ist das mit dem Datenschutz?

Nutzer willigen in der App aktiv ein; alle Auswertungen erfolgen anonymisiert und DSGVO-konform — Sie als Kunde erhalten keine personenbezogenen Daten.

Wie aktuell sind die Profile?

Sie entwickeln sich mit jedem Einkauf weiter — Präferenzen, Preissensibilität und Kaufmuster werden laufend aktualisiert.

Kann ich Segmente weiterverwenden?

Ja — definierte Zielgruppen lassen sich direkt für targetierte Umfragen nutzen oder als Report exportieren.

Kontakt & Demo

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