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Erstgespräch · 30 Min

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

Ich führe zusammen, was Vertrieb, Service, Ihre digitalen Kanäle und Ihre Studien 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 Digitale Touchpoints testen Landingpage, Konfigurator,Newsletter Leads verstehen welche Signale aufKaufabsicht deuten Prioritäten setzen welche Bruchstelle zuerst Servicetickets undReklamationen Ticketsystem Befragungen Voice of Customer Vertrieb und Händler CRM Website und Leads Web Analytics E-Mail und Webinare Marketing Automation Studien Marktforschung
  1. Ihre Datenquellen
    • Servicetickets und ReklamationenTicketsystem
    • BefragungenVoice of Customer
    • Vertrieb und HändlerCRM
    • Website und LeadsWeb Analytics
    • E-Mail und WebinareMarketing Automation
    • StudienMarktforschung
  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
    • Digitale Touchpoints testenLandingpage, Konfigurator, Newsletter
    • Leads verstehenwelche Signale auf Kaufabsicht deuten
    • 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, Marketing und Produktmanagement, zum Beispiel als Vorbereitung auf Einwände im Termin oder für Inhalte auf Website und in Kampagnen.

So gehe ich vor

  1. 01

    Data Screening

    Vorhandene Quellen sichten, auch digitale Signale wie Web Analytics, Portal- und Kampagnendaten, 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

Welche Inhalte sollen Besucher auf unserer Website je nach Phase sehen?

  • Erstbesucher aus der Suche lesen Anwendungsbeispiele, Datenblätter kaum.

    Web Analytics

  • Wer den Konfigurator mehrfach nutzt, fragt deutlich häufiger ein Angebot an.

    Web Analytics und CRM

  • Bestandskunden mit offenem Serviceticket reagieren kaum auf Upgrade-Angebote.

    Ticketsystem und E-Mail-Kampagnen
Ergebnis

Aus diesen Signalen leite ich Regeln für Ihre Personalization Engine ab: welches Signal welchen Inhalt auslöst.

Lücke

Kunden, die über Händler kaufen, hinterlassen kaum digitale Spuren. Ihre Besuche lassen sich nicht zuordnen.

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, Angebotsverläufen und Web Analytics

  1. Team

    Wo informieren Sie sich, bevor Sie den Händler anrufen?

  2. Kunde

    Auf Ihrer Website und in Vergleichsportalen. Finde ich dort keine Preisspanne und keine Referenz aus meiner Branche, frage ich gar nicht erst an.

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