Wording-Cluster
Systematisch identifizierte Gruppen von Wörtern und Sprachmustern.
Definition
Wording-Cluster sind systematisch identifizierte Gruppen von Wörtern, Phrasen und Sprachmustern, die von bestimmten Nutzer-Segmenten konsistent verwendet werden. Diese Cluster entstehen durch NLP-basierte Analyse von User-Generated Content (Rezensionen, Support-Tickets, Umfragen) und offenbaren, wie unterschiedliche Personas über dasselbe Produkt oder Thema sprechen.
Warum das wichtig ist
Traditionelle Personas basieren auf Demografie ("25-35 Jahre, weiblich, urban"). Wording-Cluster decken auf, wie Menschen tatsächlich sprechen – und ermöglichen präzise Content- und Ad-Copy-Optimierung. Ein technischer Käufer spricht über "API-Integration", ein Business-Käufer über "ROI".
Vidasus-Kontext
Praxis-Beispiel
Ein B2B-SaaS-Tool hatte 3 Personas ("IT-Manager", "Marketing Manager", "CEO"). Wording-Cluster-Analyse deckte auf: Ein signifikanter Teil der IT-Manager spricht spezifisch über "API-Dokumentation" und "Webhook-Reliability" (Sub-Cluster). Separate Landing Page für diesen Sub-Cluster führte zu deutlich höheren Conversion-Raten.
Technische Details
Wir nutzen Vector Embeddings → Text in Vektorraum überführen, Clustering-Algorithmen (K-Means, DBSCAN), Co-Occurrence Analysis und Frequency Analysis.
Die Säulen
- Feature-bezogene Cluster – Welche Features priorisieren welche Gruppen?
- Emotional-bezogene Cluster – Welche emotionalen Trigger verwenden Gruppen?
- Problem-bezogene Cluster – Wie beschreiben Gruppen ihre Probleme?