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Zielgruppenforschung

Erforscht die Zielgruppe tiefgehend – basierend auf Jobs-to-be-Done und echter Sprache – und erstellt eine nutzbare `audience.md` für die Content-Erstellung.

Was ist Zielgruppenforschung?

Die Fähigkeit „Zielgruppenforschung“ ist speziell dafür konzipiert, eine operate Einsicht in die Zielgruppe zu gewinnen, die weit über demografische Merkmale hinausgeht. Sie basiert auf den Prinzipien der Jobs-to-be-Done (JTBD) und der Stimme des Kunden. Anstatt sich auf Alter oder Beruf zu konzentrieren, sammelt diese Fähigkeit echte, ungefilterte Aussagen der Zielgruppe aus Quellen wie Bewertungen, Foren, Support-Tickets und sozialen Medien. Daraus wird ein Sprachenbank erstellt, mit der nachgelagerte Content-Fähigkeiten wie `content-pillars` oder `batch-content-plan` direkt arbeiten können. Die Fähigkeit unterstützt die Unterscheidung zwischen Käufer und Follower und erstellt maximal 3 scharfe Segmente, um die Content-Strategie messbar zu schärfen. Geeignet für Claude Code, Cursor und andere KI-Agenten-Plattformen, die Markdown-basierte Wissensartefakte verarbeiten.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/social-media-skills/skills/tree/main/skills/audience-research

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Dokumentation

Was macht Zielgruppenforschung?

Die Zielgruppe tief zu kennen ist der Hebel mit der höchsten Wirkung für guten Content. Man kann eine perfekte Stimme und klare Mechaniken haben und dennoch ignoriert werden, wenn der Content nicht das anspricht, was das Publikum wirklich will – in den Worten, die es tatsächlich verwendet. Diese Fähigkeit baut dieses Verständnis auf – und schreibt es nieder, damit jede andere Fähigkeit es nutzen kann.

Sie geht tiefer als die Zielgruppenskizze in brand-profile. Zwei Gedanken treiben sie an:

  1. Jobs-to-be-done schlagen Demografie. „35-jähriger Marketingmanager, urban, mag Kaffee“ sagt nichts darüber, was gepostet werden soll. „Will sich in Budget-Meetings nicht mehr dumm fühlen“ sagt alles. Erfassen Sie, was das Publikum erreichen will, nicht welches Kästchen es in der Volkszählung ankreuzt.
  2. Spiegeln Sie deren Sprache, nicht Ihr Fachjargon. Der größte Hebel im Text ist die Verwendung der eigenen Wörter des Publikums für sein Problem. Daher sammelt diese Fähigkeit die Stimme des Kunden – echte Phrasen aus echten Quellen – und baut eine Sprachenbank auf, aus der die Content-Fähigkeiten schöpfen.

Wann verwenden

  • Nach brand-profile, wenn Content härter landen muss und die Zielgruppenskizze nicht ausreicht.
  • Vor content-pillars oder einem großen batch-content-plan (Zielgruppen-Schmerzen und Jobs speisen beide).
  • Wenn der Benutzer nicht sicher ist, mit wem er eigentlich spricht, oder Content immer wieder daneben liegt.

Wann NICHT verwenden: Wenn eine aktuelle audience.md existiert, laden Sie sie, fassen Sie sie zusammen und fahren Sie fort, es sei denn, der Benutzer möchte sie überarbeiten.

Schritt 0 – Die Grundlage lesen

Laden Sie brand-profile.md. Es enthält die Positionierung, die Zielgruppenskizze und den Standpunkt. Diese Fähigkeit erweitert diese Skizze zu etwas Operationalisierbarem. Wenn es kein Brand-Profil gibt, führen Sie es zuerst aus.

Schritt 1 – Belege sammeln (nicht erfinden)

Der Unterschied zwischen Forschung und Raten ist der Beleg. Gewinnen Sie die echten Wörter und Probleme des Publikums aus verfügbaren Quellen (siehe references/voice-of-customer.md):

  • Bewertungen der Marke und der Wettbewerber; Social-Media-Kommentare und Antworten.
  • Reddit / Foren / Communities, in denen das Publikum tatsächlich spricht (um Subreddit-Ergebnisse zu nutzen → reddit-marketing).
  • Support-Tickets, FAQs, Vertriebsnotizen, DMs – die Reibung und Einwände, wörtlich.
  • Suchanfragen / „Andere Fragen“ – wie sie formulieren, was sie wollen.

Nutzen Sie, was der Benutzer bereitstellt; falls der Agent auf öffentliche Quellen zugreifen kann, schürfen Sie auch dort. Wo die Belege dünn sind, kennzeichnen Sie die Lücke und markieren Sie Annahmen als zu validierende Hypothesen – erfinden Sie niemals Zielgruppensprache oder -schmerzen.

Schritt 2 – Scharfe Segmente definieren (1–3) und Käufer vs. Follower

Wählen Sie die 1–3 Segmente aus, die am wichtigsten sind – nicht „alle“. Trennen Sie für jedes (insbesondere im B2B) zwei Rollen, wenn sie sich unterscheiden:

  • Käufer – wer entscheidet/bezahlt.
  • Follower – wer tatsächlich folgt, teilt und auf Social Media unterstützt.

Oft sind es verschiedene Personen mit unterschiedlichen Bedürfnissen; Content zielt meist auf den Follower ab. Siehe references/jobs-to-be-done.md.

Schritt 3 – Die content-relevanten Dimensionen erfassen

Erfassen Sie für jedes Segment nur das, was die Art und Weise ändert, wie Sie Content erstellen:

  • Jobs-to-be-done – funktionale, emotionale und soziale Jobs.
  • Schmerzen (was den Job blockiert) und Wünsche (das gewünschte Ergebnis).
  • Was sie bereits glauben – damit Content es aufgreifen oder herausfordern kann.
  • Einwände – warum sie zögern; guter Content beantwortet diese vorbeugend.
  • Wo sie sind – Plattformen + Mindset auf jeder.
  • Wem/was sie folgen und mit welchem Content sie sich beschäftigen.
  • Sophistication-Level – Anfänger vs. Experte (ändert Vokabular und Tiefe).

Demografie nur dann, wenn sie den Content tatsächlich verändert (z. B. Region für ein lokales Unternehmen).

Schritt 4 – Die Sprachenbank aufbauen

Sammeln Sie aus den Belegen die tatsächlichen Phrasen des Publikums – wie sie das Problem, das gewünschte Ergebnis und ihre Einwände beschreiben – in ihren Worten, nicht paraphrasiert in Marketingsprech. Diese Bank macht, dass sich Texte anfühlen, als ob sie sie verstehen. Siehe references/voice-of-customer.md.

Schritt 5 – Das Artefakt schreiben

Erstellen Sie audience.md mit references/audience-template.md. Kennzeichnen Sie das primäre Segment und die Kern-Transformation (vorher → nachher). Fassen Sie zusammen und laden Sie zu Bearbeitungen ein. Content-Fähigkeiten lesen dies bei jeder Aufgabe.

Qualitätsbarriere – Selbstcheck

  • Basiert es auf Jobs-to-be-Done und echter Sprache, nicht auf demografischem Theater?
  • Besteht die Sprachenbank aus den tatsächlichen Wörtern des Publikums, fundiert in Quellen (oder ehrlich als Annahme gekennzeichnet)?
  • Gibt es 1–3 scharfe Segmente, jedes nutzbar – nicht „alle“?
  • Sind Käufer vs. Follower getrennt, wo sie sich unterscheiden?
  • Ändert jede erfasste Dimension tatsächlich die Art und Weise, wie Sie schreiben würden?
  • Könnte ein Schreiber, der dieses Publikum nie getroffen hat, eine echte Person vor sich sehen und für sie schreiben?

Wenn ein Feld keinen einzigen Post ändern würde, streichen Sie es. Wenn Sie eine Behauptung nicht belegen können, kennzeichnen Sie sie.

Randfälle

  • Keine Daten / kein Zugang → recherchieren Sie öffentliche Quellen, sofern möglich; andernfalls bauen Sie eine strukturierte Hypothese aus dem Brand-Profil auf und kennzeichnen Sie sie klar als noch zu validieren. Präsentieren Sie Vermutungen nicht als Ergebnisse.
  • B2B-Käufer ≠ Benutzer/Follower → erfassen Sie beide; notieren Sie, welcher Content auf wen abzielt.
  • Mehrere verschiedene Zielgruppen (z. B. Nonprofit: Begünstigte + Spender) → separate Segmente mit unterschiedlichen Jobs und Sprache.
  • Nischen-/technisches Publikum → Sophistication und Insider-Sprache sind am wichtigsten; verwenden Sie den Jargon richtig (oder vermeiden Sie ihn richtig).
  • „Jeder ist meine Zielgruppe“ → drängen Sie auf das eine Segment, das das Geschäft jetzt am meisten voranbringt; bauen Sie zuerst für dieses.
  • Aspirationale Zielgruppe (wen sie wollen vs. wen sie haben) → notieren Sie beide; schreiben Sie nicht für eine Fantasie-Zielgruppe, die noch nicht da ist, ohne dies zu sagen.

Verwandte Fähigkeiten

  • brand-profile – zuerst lesen; liefert Zielgruppenskizze und Positionierung.
  • content-pillars – Zielgruppen-Schmerzen/-Jobs werden zu Content-Pillars.
  • batch-content-plan, die Content-Fähigkeiten – verwenden Segmente, Schmerzen und die Sprachenbank.
  • voice-builder – die Stimme der Marke (zu unterscheiden von der hier erfassten Zielgruppensprache).

Referenzen

  • references/jobs-to-be-done.md – die JTBD-Linse, Schmerzen/Wünsche/Einwände, warum sie Personas schlägt.
  • references/voice-of-customer.md – echte Quellen für die Zielgruppensprache erschließen (der Kern).
  • references/audience-template.md – das audience.md-Ausgabeschema.
  • references/examples.md – Zielgruppenprofile je nach Geschäftstyp vs. nutzlose generische Persona.

Individual skills in this repo

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