Erstgespräch · 30 Min

Das Wissen über Ihre Kunden ist längst da. Es liegt nur an zu vielen Stellen.

Ich führe zusammen, was Marketing, Vertrieb, Service und Ihre Daten über Kunden wissen, und mache es für Ihre Entscheidungen nutzbar.

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Ihre Datenquellen fließen über die Customer Journey Ihrer Kunden in eine kuratierte Datenbasis. Daraus entstehen KI-gestützte Interaktionen und fünf Anwendungen für Ihr Team. Ihre Datenquellen Ihre Datenquellen Customer JourneyIhrer Kunden KuratierteDatenbasis KI-gestützteInteraktion Was Ihr Teamdamit macht Bedarf Auswahl Einkauf Inbetriebnahme Service Ihr Kundenwissen Daten in natürlicherSprache befragen Gespräche mittypischen Kundensimulieren Angebote prüfen Paket, Preis, Zusagevor dem Markt Gespräche vorbereiten Einwände im Termin kennen Materialien testen Landingpage, Konfigurator,Kampagne Entscheidungen begründen mit Quellen und Lücken Prioritäten setzen welche Bruchstelle zuerst Servicetickets Ticketsystem Befragungen Voice of Customer Vertrieb und Händler CRM Studien Marktforschung Nutzungsdaten Analytics Reklamationen Case Management
  1. Ihre Datenquellen
    • ServiceticketsTicketsystem
    • BefragungenVoice of Customer
    • Vertrieb und HändlerCRM
    • StudienMarktforschung
    • NutzungsdatenAnalytics
    • ReklamationenCase Management
  2. Customer Journey Ihrer Kunden
    1. Bedarf
    2. Auswahl
    3. Einkauf
    4. Inbetriebnahme
    5. Service
  3. Kuratierte Datenbasis
    Ihr Kundenwissen
  4. KI-gestützte Interaktion
    • Daten in natürlicher Sprache befragen
    • Gespräche mit typischen Kunden simulieren
  5. Was Ihr Team damit macht
    • Angebote prüfenPaket, Preis, Zusage vor dem Markt
    • Gespräche vorbereitenEinwände im Termin kennen
    • Materialien testenLandingpage, Konfigurator, Kampagne
    • Entscheidungen begründenmit Quellen und Lücken
    • Prioritäten setzenwelche Bruchstelle zuerst

Wo der ROI liegt

  • Time-to-Insight. Kundenfragen in Minuten beantworten, ohne Abstimmungsrunden zwischen Abteilungen und ohne Ad-hoc-Studie.

  • Cost per Insight. Zuerst vorhandene Daten nutzen, etwa Tickets, CRM-Notizen und Händlerfeedback. Neue Erhebungen nur für belegte Lücken.

  • Pre-Testing. Value Proposition, Preis, Angebot und Kampagne mit synthetischen Kunden prüfen, bevor Budget in Launch und Media fließt.

  • Insight Adoption. Kundenwissen rollenbasiert im Alltag von Vertrieb, Service und Produktmanagement, zum Beispiel als Vorbereitung auf Einwände im Termin.

So gehe ich vor

  1. 01

    Data Screening

    Vorhandene Quellen sichten, Qualität und Abdeckung prüfen, Lücken gezielt ergänzen.

    Ergebnis

    Quellenlandkarte mit Lücken je Phase der Customer Journey

  2. 02

    Kuratierte Datenbasis

    Geprüft, nach Customer Journey geordnet, jede Aussage mit Quelle oder als Vermutung markiert.

    Ergebnis

    Eine Wissensbasis, die Ihr Team in eigenen Worten befragen kann

  3. 03

    Im Alltag nutzen

    Fragen an die Daten stellen oder mit Kundentypen sprechen, in Ihrer Umgebung.

    Ergebnis

    Handlungsleitende Ergebnisse für Vertrieb, Service und Marketing

Ein IT-Projekt ist dafür nicht zwingend notwendig. Genaue Anforderungen und Umsetzung klären wir gemeinsam unter Berücksichtigung Ihres bestehenden Tech-Stacks.

Zwei Arten, die Datenbasis zu nutzen

Kundenwissen gibt es in den meisten Unternehmen reichlich: Studien, Tests, Servicetickets. Ich mache es in einer bewusst kuratierten Datenbasis verfügbar, die Ihr Team auf zwei Arten nutzt.

Fragen an Ihre Daten

Sie stellen eine Frage in natürlicher Sprache, ausgehend von Ihrem Geschäftsproblem. Die Antwort zeigt, worauf sie sich stützt und wo Wissen fehlt.

Beispiel

Wir planen ein Wartungspaket für Bestandskunden. Was erwarten Kunden, und was hält sie bisher ab?

  • Kunden wollen planbare Einsätze statt Notfälle.

    Servicetickets

  • Einkäufer vergleichen den Paketpreis mit den Kosten ungeplanter Stillstände.

    Besuchsberichte Vertrieb

  • Händler sind offen, wenn sie das Paket selbst anbieten können.

    Händlerfeedback
Ergänzung

Service und Vertrieb beschreiben denselben Punkt aus zwei Richtungen: Ausfallzeit kostet den Kunden mehr als das Paket.

Lücke

Wie Kunden zahlen wollen, jährlich oder pro Einsatz, ist nicht belegt.

Gespräche mit Kundentypen

Wir entwerfen gemeinsam typische Kunden als Gesprächspartner, sogenannte synthetische Personas. Sie entscheiden, welche Fokusthemen aufgenommen werden.

Beispiel

Der Einkaufsleiter · gebildet aus Einkaufsinterviews, Besuchsberichten und Angebotsverläufen

  1. Team

    Wir wollen das Wartungspaket als Jahresvertrag anbieten. Wie reagieren Sie?

  2. Kunde

    Ich brauche den Vergleich mit unseren bisherigen Servicekosten, sonst bekomme ich das intern nicht durch. Und ich will wissen, was passiert, wenn der Händler nicht liefern kann.

Personas auf Basis zweistündiger Interviews mit 1.052 Personen beantworteten Fragen der General Social Survey zu 85 Prozent so genau, wie die Befragten ihre eigenen Antworten zwei Wochen später wiederholten. Park et al., 2024, arxiv.org/abs/2411.10109

Über die Grenzen von Chatbots und synthetischen Personas

Man kennt es aus eigener Erfahrung: Laden Sie einen Marktforschungsbericht in Copilot und lassen Sie ihn antworten wie ein bestimmter Kunde aus dem Bericht. Systeme ohne Konditionierung antworten freundlicher und zustimmender als echte Kunden¹, und in längeren Dialogen verlieren sie den Kontext². Deshalb habe ich ein Framework zur gezielten Konditionierung der Modelle entwickelt: Jede Antwort stützt sich auf Ihre Daten, Aussagen ohne Quelle sind als Vermutung markiert.

  1. ¹ Sharma et al. (2024), Towards Understanding Sycophancy in Language Models, ICLR, arxiv.org/abs/2310.13548; Bisbee et al. (2024), Synthetic Replacements for Human Survey Data? The Perils of Large Language Models, Political Analysis.
  2. ² Laban et al. (2025), LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation, arxiv.org/abs/2505.06120

Sprechen wir über Ihre Ausgangslage.

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Lieber per E-Mail info@streetsmartcx.com