Marketer suchen seit Jahrzehnten nach einer Formel, mit der sich Kunden zuverlässig in „wie man an Männer verkauft“ und „wie man an Frauen verkauft“ aufteilen lassen. Der Gedanke ist nachvollziehbar: Das Geschlecht lässt sich leicht erkennen und gezielt ansprechen. Doch die Forschung hinter vielen klassischen Regeln des Gender-Marketings ist weniger belastbar, als Infografiken vermuten lassen. Und heutige Zielgruppen erkennen Marketing, das auf Stereotypen basiert, schnell und machen darauf aufmerksam.
Die sinnvollere Frage lautet nicht: „Sind Männer und Frauen unterschiedlich?“ Im Durchschnitt und insgesamt betrachtet: ja, in einigen Bereichen gibt es moderate Unterschiede. Die wichtigere Frage ist: „Wie stark sollte dieser Unterschied Ihre Kampagne tatsächlich beeinflussen – im Vergleich zu anderen Signalen, die Sie über einen Kunden haben?“ Meistens weniger, als man denkt.
Einige tatsächlich reproduzierbare Erkenntnisse sind eine gute Grundlage:
Das Geschlecht ist allein ein schwacher Prädiktor. Nützlich wird es vor allem in Kombination mit anderen Daten wie Kaufhistorie, angegebenen Präferenzen, Produktkategorie und Lebensphase und nicht als eigenständiges Segmentierungskriterium.
Drei Dinge haben sich verändert, seit „Mach es rosa und kleiner“ eine gängige Marketingstrategie war:
Das bedeutet nicht, dass das Geschlecht irrelevant ist. In Kategorien, in denen es tatsächlich mit bestimmten Bedürfnissen verbunden ist – etwa bei bestimmter Kleidung, Gesundheitsprodukten oder Pflegeprodukten –, kann es ein sinnvolles Signal sein. Es bedeutet vielmehr, dass das Geschlecht als primäre Perspektive für ein allgemeines Produkt oder eine allgemeine Dienstleistung zunehmend ungenau und riskant ist.
Beginnen Sie nicht mit der Annahme „Männer wollen X, Frauen wollen Y“. Starten Sie stattdessen mit den Entscheidungstendenzen, die durch die Forschung tatsächlich gestützt werden, und überprüfen Sie diese anhand Ihrer eigenen Daten, bevor Sie darauf eine Kampagne aufbauen:
Manche Kunden vergleichen Angebote sehr intensiv, während andere bereit sind, für eine vertrauenswürdige Marke einen höheren Preis zu zahlen, um Zeit zu sparen. Diese Tendenz korreliert nur schwach mit dem Geschlecht, aber deutlich stärker mit dem Interesse an der Produktkategorie und der Preissensibilität. Testen Sie dies direkt anhand der Daten Ihres eigenen Conversion-Funnels, anstatt Annahmen zu treffen.
Manche Käufer möchten vor einer Conversion einen vollständigen Vergleich, ein Datenblatt und Hintergrundinformationen sehen. Andere möchten möglichst schnell wissen: „Löst das mein Problem?“ Ein A/B-Test zwischen einer ausführlichen Long-Form-Seite und einer kurzen, nutzenorientierten Seite liefert Ihnen mehr Informationen über Ihre tatsächliche Zielgruppe als eine geschlechtsbezogene Annahme.
Manche Kunden legen großen Wert auf Bewertungen anderer und Social Proof, während andere anhand ihrer eigenen Kriterien entscheiden. Dieses Verhalten lässt sich tatsächlich messen: Klicken sie auf Bewertungen? Konvertieren Empfehlungslinks bei ihnen besser? Es ist sinnvoller, solche Verhaltensweisen zu messen, als sie aus demografischen Merkmalen abzuleiten.
Testen Sie die Gestaltung Ihrer Botschaft (direkt und nutzenorientiert vs. narrativ und emotional) als echten A/B-Test für Ihre gesamte Zielgruppe, anstatt davon auszugehen, welche Version welches Geschlecht bevorzugt. Oft hängt die erfolgreiche Version weniger stark mit dem Geschlecht zusammen als erwartet.
Schaffen Sie einen klaren, gut strukturierten Weg mit progressiver Informationsbereitstellung: Die wichtigsten Informationen sollten sofort sichtbar sein, während weitere Details für diejenigen, die sie benötigen, per Klick verfügbar sind. So erreichen Sie sowohl Zielgruppen, die schnell zum Ergebnis kommen möchten, als auch diejenigen, die alle Informationen sehen wollen – ganz ohne Segmentierung nach Geschlecht.
Segmentieren Sie nach Engagement und Kaufphase, nicht nach Geschlecht. Die Reaktion einer Person auf eine Willkommensserie oder eine E-Mail zu einem abgebrochenen Warenkorb ist ein deutlich stärkerer Hinweis darauf, worauf sie als Nächstes reagieren wird, als ihr Geschlecht.
Treue und Wechselverhalten unterscheiden sich stärker nach Produktkategorie und Preisniveau als nach Geschlecht. Analysieren Sie Ihre eigenen Wiederkaufsdaten, bevor Sie annehmen, welches Segment „treu“ ist und welches „immer etwas Neues ausprobiert“.
Richten Sie den Content-Stil nach der Plattform und dem Verhalten aus, das Ihre Analytics zeigen: Welche Inhalte werden gespeichert, geteilt oder kommentiert? Verlassen Sie sich nicht auf geschlechtsbezogene Annahmen darüber, wer „Scrollen hasst“.
Bieten Sie sowohl einen schnellen Self-Service-Weg (klare Dokumentation, Chatbot, Lösungen mit einem Klick) als auch einen detaillierten, von Menschen unterstützten Weg (Live-Chat, ausführliche Erklärungen). Lassen Sie Kunden selbst wählen, anstatt sie anhand einer angenommenen Geschlechterpräferenz weiterzuleiten.
Der alte Ansatz des Gender-Marketings war nicht vollständig falsch. Einige der zugrunde liegenden Verhaltenstendenzen sind tatsächlich vorhanden, nur sind sie schwächer und weniger eindeutig, als die Stereotype vermuten lassen. Der sinnvollere Ansatz im Jahr 2026 besteht darin, das Geschlecht höchstens als eines von vielen schwachen Signalen zu verwenden und sich auf eigene First-Party-Verhaltensdaten zu stützen, um Segmente zu erstellen, die tatsächlich vorhersagen können, was jemand als Nächstes tun wird. Das erfordert mehr Vorbereitung als eine pauschale Regel wie „Vermarkten Sie so an Männer und so an Frauen“, liefert aber bessere Ergebnisse und bleibt länger relevant.
Marketing für Männer und Frauen
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