KI-Persona-Avatare als neue Schnittstelle zur Zielgruppe

Unternehmen investieren erhebliche Budgets in Marktforschung. Dennoch zeigt sich in der Praxis immer wieder ein bekanntes Problem: Die gewonnenen Erkenntnisse landen in Präsentationen, Berichten oder Datenbanken und werden nur teilweise genutzt. Hohe Investitionen für das Verständnis von Zielgruppen. Unterschiedliche Ansätze zur Zielgruppensegmentierung…Doch häufig bleiben die Segmentierungen oberflächlich und für das Marketing-Management nicht handhabbar.

Damit verbunden ist für viele Marketing- und Innovationsteams eine zentrale Frage: Wie können Forschungsergebnisse schneller zugänglich, besser verständlich und konsequent nutzbar gemacht werden?

Eine mögliche Antwort liegt in der stärkeren Integration künstlicher Intelligenz, insbesondere durch KI-gestützte Persona-Avatare.

Dieser Beitrag zeigt, wie quelleninformierte KI-Avatare die Lücke zwischen statistischer Analyse und tiefem Kundenverständnis schließen können und wo ihre Grenzen liegen.

Von statischen Personas zu interaktiven KI-Avataren

Klassische Personas gehören seit vielen Jahren zum Standardrepertoire der Marktforschung. Dabei dienen sie als modellhafte Repräsentation typischer Merkmale innerhalb eines Segments, um komplexe Zielgruppen strukturiert und handhabbar zu machen.

Allerdings bleiben sie häufig statisch sowie PowerPoint-basiert und bestehen meist aus Steckbriefen, Fotos und einigen typischen Aussagen.

Die Idee hinter den sogenannten Qupas (Quelleninformierte Persona Avatare) geht einen Schritt weiter. Die Persona wird nicht mehr als Dokument dargestellt, sondern als interaktiver Gesprächspartner. Dabei basiert der Avatar nicht auf frei generierten KI-Inhalten. Vielmehr werden quantitative Befragungsdaten und qualitative Interviewdaten einer realen Person zusammengeführt.

Der entscheidende Unterschied zu einem Standard-Chatbot liegt in der spezifischen Architektur für KI, die als Retrieval-Augmented Generation (RAG) bezeichnet wird.

Für Insights-Manager entsteht dadurch ein neuer Zugang zu Forschungsergebnissen. Anstatt Informationen in Berichten oder Datenbanken suchen zu müssen, können sie Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten unmittelbar quellenbasierte Antworten.

Warum die RAG-Architektur das Vertrauen in KI erhöhen kann

Die RAG-Architektur beschreibt ein Systemdesign, bei dem das Sprachmodell (LLM) und die Wissensquelle funktional getrennt werden. Das System generiert die Antworten nicht aus dem internen Modellwissen, sondern auf Basis externer, kontrollierter Datenbestände. Damit ist die Informationsausgabe konsequent an überprüfbare Quellen gebunden.

Der technische Ablauf folgt einem klaren Prinzip: Auf eine Nutzeranfrage hin identifiziert das System relevante Dokumente und überführt sie in den Generierungsprozess. Darauf aufbauend erstellt das Sprachmodell eine verlässliche Antwort.

Im Unternehmenskontext führt diese Architektur zu einer höheren Transparenz. Aussagen lassen sich direkt auf die zugrunde liegenden Dokumente zurückführen, wodurch Nutzer Entscheidungen besser nachvollziehen können.

Gleichzeitig reduziert diese Architektur das Risiko von sogenannten Halluzinationen deutlich, da die Generierung systematisch an vorhandene Informationen gekoppelt ist. Die Qualität der Ergebnisse bleibt jedoch abhängig von der Güte und Struktur der zugrunde liegenden Datenbasis. Michael Klesel und Felix Wittmann von der Frankfurt University of Applied Sciences haben in ihrer Studie zu RAG diesen Zusammenhang beschrieben

Ein besonderer praktischer Effekt zeigt sich im Umgang mit fehlenden Informationen: Liegt kein entsprechendes Datenmaterial vor, generiert die KI keine hypothetische Antwort. Stattdessen wird die Nicht-Verfügbarkeit der Information transparent kommuniziert.

5 Schritte, wie quelleninformierte Persona-KI-Avatare entstehen:

Die Erstellung eines Qupa folgt einem strukturierten Prozess, der quantitative Breite und qualitative Tiefe systematisch kombiniert.

1. Im Zuge der quantitativen Datenerhebung wird zunächst eine standardisierte Online-Umfrage mit einer größeren Stichprobe durchgeführt. Dabei werden Verhaltensmuster, Präferenzen und Einstellungen auf einer statistisch belastbaren Grundlage erfasst.
2. Im nächsten Schritt erfolgt die Segmentierung der Zielgruppe, bei der statistische Verfahren die Gesamtdaten in homogene Segmente unterteilen. Ziel ist es, klar unterscheidbare Gruppen mit ähnlichen Mustern zu identifizieren.
3. Darauf aufbauend erfolgt die gezielte Auswahl repräsentativer Personen aus den jeweiligen Segmenten. Diese Individuen verkörpern die zuvor identifizierten Eigenschaften am besten.
4. Im weiteren Verlauf folgen qualitative Tiefeninterviews mit diesen ausgewählten Personen. Die Gespräche dienen der detaillierten Erhebung von Motiven, Entscheidungslogiken sowie Kontextinformationen und werden vollständig transkribiert.
5. Abschließend erfolgt die Datenkonsolidierung auf Personenebene, bei der die quantitativen Umfragedaten und die qualitativen Interviewdaten jeder einzelnen Person zusammengeführt werden. Dadurch entsteht ein individuelles Datenprofil (n = 1), das die Grundlage für den jeweiligen KI-Avatar bildet.

Die so generierten KI-Persona-Avatare entwickeln sich von reinen Datenpunkten zu digitalen Gesprächspartnern. Dabei basiert er ausschließlich auf diesem geschlossenen Datenraum. Er operiert nicht mit allgemeinem Weltwissen, sondern ausschließlich mit den hinterlegten, personenbezogenen Informationen.

5 Tipps für den Einsatz von KI-Personas in der Marktforschung

Damit der Einsatz erfolgreich verläuft, empfiehlt es sich, den Prozess an folgenden Prinzipien auszurichten:

1. Primärdaten als Fundament. Ein Qupa ist nur so gut wie seine Quelldaten. Investieren Sie in methodisch saubere qualitative Tiefeninterviews mit ausreichender Gesprächsdauer (mindestens 60 Min.). Kurze, oberflächliche Interviews liefern dünne Avatare – und dünne Avatare geben dünne Antworten.
2. Segmentierung zuerst, Avatare danach. Die statistisch fundierte Segmentierung der Gesamtdaten (Schritt 2 im Prozess) ist die strategische Grundlage. Nur wer weiß, welche Segmente relevant sind, kann die richtigen Repräsentanten auswählen und Avatare bauen, die die Marktstruktur widerspiegeln.
3. Mehrere Repräsentanten pro Segment. Jedes Segment ist intern divers. Wählen Sie bewusst zwei bis drei Personen pro Gruppe aus, die unterschiedliche Ausprägungen des Segmentprofils verkörpern. Im gemeinsamen Projekt von Manuel Helpenstein (HARIBO GmbH & Co. KG) und Stefanie Sonnenschein (Interrogare GmbH) wurden für bestimmte Segmente bewusst mehrere Avatare angelegt, um Bandbreite statt Scheinpräzision zu erzeugen [2].
4. Halluzinationsschutz als Designprinzip. Formulieren Sie von Anfang an explizit, welche Themengebiete die KI-Avatare nicht beantworten sollen. Eine klare Definition der Wissensbasis schützt vor unerwünschten KI-Erfindungen und bewahrt das Vertrauen der internen Stakeholder in das System.
5. Interne Demokratisierung. Der eigentliche Hebel von Qupas liegt nicht in der Erhebungsphase, sondern in der Nutzungsphase. Geben Sie Brand-Managern, Produktteams und der Geschäftsleitung direkten Chat-Zugang zu den Avataren. Auf diese Weise wird die Marktforschung nicht nur als Instrument der Datensammlung wahrgenommen, sondern als eine interaktive Wissensressource etabliert, die dem gesamten Unternehmen jederzeit zur Verfügung steht.

Fazit

Die eigentliche Innovation KI-gestützter Persona-Avatare liegt nicht in der künstlichen Intelligenz selbst, sondern in der Art und Weise, wie Forschungsergebnisse zugänglich und nutzbar gemacht werden.

Die aktuellen Entwicklungen zeigen, dass aus der Kombination quantitativer Daten, qualitativer Interviews und moderner RAG-Technologie ein neuer Zugang zu Zielgruppen entstehen kann. Die Technologie ersetzt die Forschung dadurch nicht, sondern erweitert ihre praktische Anwendbarkeit deutlich.

Allerdings ersetzen KI-Avatare keine klassische Konzept- oder Innovationstestung. Für neue Produkte, Konzepte oder Kommunikationsideen liegen keine empirischen Daten vor, auf die der Avatar zurückgreifen könnte.

Die Zukunft der Marktforschung besteht daher nicht nur in der Erhebung zusätzlicher Daten. Ebenso entscheidend wird die Fähigkeit sein, vorhandene Erkenntnisse effizienter zu aktivieren und konsequent in den Unternehmensalltag zu integrieren.

Genau hier setzt die Insights-Aktivierung an.

Die zentrale Frage lautet somit nicht, ob Unternehmen mehr Daten benötigen, sondern wie sie vorhandenes Wissen wirksamer nutzen können. Der Insights-Aktivierungs-Workshop von BESTVISO unterstützt Sie dabei, Ihre Ergebnisse in konkrete Maßnahmen zu überführen.

Quellen:

1. 1. Klesel, M., & Wittmann, H. F. (2025). Retrieval-Augmented Generation (RAG). Business & Information Systems Engineering, 67(4), 551–561
   2. Sonnenschein, S., & Helpenstein, M. (2026). Zielgruppe zum Anfassen – mit HARIBO und KI [Konferenzpräsentation SUCCEET 2026]. Interrogare GmbH & HARIBO GmbH & Co. KG.