
Neue Ideen zu testen und das Kundenerlebnis zu verbessern, kann schwierig und teuer sein. Wie wäre es, wenn Sie Kundenprofile erstellen könnten, mit denen Sie die Reaktionen der realen Welt simulieren können, bevor Sie Ihr Produkt oder Ihre Kampagne auf den Markt bringen? Ein synthetischer Kunde macht dies möglich.
Synthetische Kunden werden mit Hilfe von Daten, KI und Computersimulationen so erstellt, dass sie sich wie echte Menschen verhalten, wenn sie einkaufen, Fragen stellen oder einen Service nutzen.
In diesem Blog erklären wir Ihnen, was synthetische Kunden sind, wie sie Ihren Geschäftsansatz verändern können und welche Vorteile sie Ihnen beim Testen und Verfeinern Ihrer Strategien bieten.
Was ist ein synthetischer Kunde?
Ein synthetischer Kunde ist eine vom Computer erstellte Version eines echten Kunden. Anstatt echte Menschen und ihre persönlichen Daten zu verwenden, nutzen Unternehmen neue und sich weiterentwickelnde Technologien, um gefälschte Kunden zu erstellen, die sich wie echte Kunden verhalten und Entscheidungen treffen.
Unternehmen verwenden synthetische Kunden, um zu verstehen, wie Menschen auf neue Produkte, Dienstleistungen oder Marketingkampagnen reagieren könnten, ohne sich immer auf echte Kundendaten verlassen zu müssen. Das ist hilfreich, denn echte Kundendaten können schwer zu erheben, teuer oder mit Risiken für den Datenschutz verbunden sein. Mit synthetischen Kunden können Unternehmen auf sichere Weise experimentieren und lernen, ohne die persönlichen Daten von Personen zu gefährden.
Das Tolle daran ist, dass Sie synthetische Kunden erstellen können, die verschiedene Personen repräsentieren. Sie können Kunden erstellen von:
- Unterschiedliches Alter
- Hintergründe
- Einkaufsstile und
- Persönlichkeiten
So können Unternehmen sicherstellen, dass sie nicht nur für einen bestimmten Personenkreis entwerfen, sondern an ein breiteres, vielfältigeres Publikum denken.
Synthetische Kunden sind intelligent, sicher und eine schnelle Möglichkeit für Unternehmen, menschliches Verhalten zu studieren, ihre Produkte zu verbessern und bessere Erlebnisse zu schaffen, ohne jedes Mal auf das Feedback der realen Welt warten zu müssen.
Erfahren Sie mehr: Was ist ein synthetischer Datensatz?
Was sind die Vorteile der Verwendung synthetischer Kunden?
Wenn Unternehmen verstehen wollen, wie ihre Produkte oder Dienstleistungen in der realen Welt abschneiden, wenden sie sich oft an synthetische Kunden. Dabei handelt es sich um digitale, simulierte Personas, die sich wie echte Kunden verhalten sollen. Hier erfahren Sie, warum viele Unternehmen sie nutzen:
- Spart Zeit und Geld: Tests mit synthetischen Kunden sind schnell und kostengünstig. Im Gegensatz zu realen Tests können Unternehmen schnell Tests durchführen und Erkenntnisse gewinnen, was sowohl Zeit als auch Geld spart.
- Sagt Kundenreaktionen voraus: Synthetische Kunden helfen Unternehmen dabei, die Reaktionen echter Kunden auf Produkte, Werbung oder Dienstleistungen vorherzusehen. Dies ermöglicht strategische Anpassungen vor der Markteinführung in der Öffentlichkeit.
- Unendliche Testmöglichkeiten: Unternehmen können verschiedene Kundenprofile erstellen (z. B. Alter, Geschlecht, Interessen), um verschiedene Szenarien zu testen und so wertvolle Einblicke in verschiedene demografische Gruppen zu erhalten.
- Reduziert die Risiken bei Produkteinführungen: Synthetische Kunden ermöglichen es Unternehmen, Produkte und Dienstleistungen vor der Einführung zu testen. Die Simulation verschiedener Szenarien hilft, potenzielle Probleme zu erkennen und Risiken bei der Markteinführung zu verringern.
- Bringen Sie mehr Vielfalt ins Testen: Synthetische Konsumenten können Menschen aus verschiedenen Altersgruppen, mit unterschiedlichem Hintergrund und an verschiedenen Orten repräsentieren, wodurch ein umfassenderer und vielseitigerer Ansatz für Tests gewährleistet wird.
Erfahren Sie mehr: Tools und Plattformen zur Erzeugung synthetischer Daten.
Wie funktionieren die synthetischen Kunden?
In der Forschung sind synthetische Kunden digitale Modelle, die erstellt werden, um das Konsumverhalten echter Kunden zu simulieren. Sie helfen Forschern dabei, Erkenntnisse zu gewinnen und Ideen zu testen, ohne dass sie reale Personen einbeziehen müssen.
Sie eignen sich perfekt zum Testen neuer Marketingkampagnen, Produktfunktionen, Kundendienstinitiativen, Kundendienstinteraktionen und zur Vorhersage der Kundenabwanderung. Hier erfahren Sie, wie sie in der Welt der Marktforschung funktionieren:
1. Erstellen von Kundenprofilen
Zunächst verwenden die Forscher Daten, um Profile für synthetische Kunden zu erstellen. Diese Daten können aus folgenden Quellen stammen:
- Frühere Studien
- Umfragen oder
- Allgemeine Markttrends
Die Profile sind so angelegt, dass sie verschiedene Typen von Menschen auf der Grundlage von Faktoren wie Alter, Interessen, Einkommen und Kaufgewohnheiten widerspiegeln. Betrachten Sie sie als fiktive Kunden, die sich auf realistische Weise verhalten.
2. Simulieren Sie Interaktionen aus dem wirklichen Leben
Sobald die Profile festgelegt sind, werden synthetische Kunden verwendet, um reale Szenarien zu simulieren.
Ein Forscher könnte zum Beispiel testen, wie verschiedene Kundenprofile auf eine Werbung, ein neues Produkt oder eine Website reagieren würden. Diese Kunden sind so programmiert, dass sie sich wie echte Kunden verhalten, so dass ihre Antworten den Forschern eine gute Vorstellung davon vermitteln, wie echte Menschen reagieren könnten.
3. Experimente durchführen
In der synthetischen Kundenforschung werden Kunden in Experimenten eingesetzt, um verschiedene Ideen zu testen. Forscher können synthetische Kunden schaffen, die mit verschiedenen Versionen eines Produkts interagieren, z. B. mit einer anderen Farbe oder Funktion.
Wenn Sie verfolgen, wie sich diese Kunden verhalten, können die Forscher sehen, welche Version beliebter ist und dementsprechend Entscheidungen treffen.
4. Sammeln Sie Einblicke und Daten
Nachdem diese Experimente durchgeführt wurden, sammelten die Forscher Daten darüber, wie synthetische Verbraucher mit dem Produkt oder der Dienstleistung interagierten. Dazu können Details gehören wie:
- Wie wahrscheinlich war es, dass sie kaufen würden
- Welche Funktionen haben sie gemocht oder nicht gemocht, und
- Wie haben sie auf die verschiedenen Marketingtaktiken reagiert?
Diese Erkenntnisse helfen den Forschern, Kundenpräferenzen, Markttrends und potenzielle Probleme zu verstehen.
5. Verbessern Sie Produkte oder Strategien
Auf der Grundlage der Erkenntnisse von synthetischen Kunden können Forscher Produkte, Dienstleistungen oder Strategien verfeinern. So können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen und das Risiko eines Misserfolgs auf dem Markt verringern.
Synthetische Kunden machen den Prozess der Nutzerforschung schneller, billiger und sicherer, da Unternehmen Ideen testen können, ohne bei jedem Schritt echte Kunden einbeziehen zu müssen.
Erfahren Sie mehr: Der Einfluss von synthetischen Daten auf die moderne Forschung.
Wie erzeugt man synthetische Kunden?
Die Schaffung synthetischer Kunden beinhaltet die Erstellung digitaler Profile, die sich wie echte Menschen verhalten. Diese digitalen Modelle helfen Unternehmen, Produkte und Ideen zu testen, ohne echte Kunden zu verwenden.
Synthetische Kunden machen es einfach, das Kundenverhalten nachzuahmen und vorherzusagen. Hier erfahren Sie, wie Sie Schritt für Schritt zahlreiche synthetische Kunden erstellen können:
1. Beginnen Sie mit echten Kundendaten
Um synthetische Kunden zu erstellen, benötigen Sie zunächst echte Daten über tatsächliche Kunden. Diese können aus Umfragen, Verkaufsdaten, Feedback oder Kundenrezensionen stammen. Sie möchten Dinge wissen wie:
- Wer sind Ihre Kunden? ( Alter, Geschlecht und Ort )
- Was kaufen sie? ( Ihre Gewohnheiten, Interessen und die Produkte, die sie bevorzugen )
- Was ist ihnen wichtig? Ihre Werte oder Beweggründe (z. B. Preis, Datenqualität, Umweltfreundlichkeit).
Diese synthetischen Daten dienen als Grundlage für die Erstellung realistischer synthetischer Benutzer.
2. Kunden in Kategorien gruppieren
Sobald Sie die Daten haben, besteht der nächste Schritt darin, die Kunden in verschiedene Segmente einzuteilen. Einige Kunden könnten zum Beispiel sein:
- Preisbewusste Einkäufer, die Rabatte und Angebote lieben.
- Technikbegeisterte sind immer auf der Suche nach den neuesten Gadgets.
- Umweltbewusste Käufer, die nachhaltige und umweltfreundliche Produkte bevorzugen.
Jede Gruppe hat ihre eigenen Verhaltensweisen, Vorlieben und Bedürfnisse, die Sie nutzen können, um verschiedene Arten von synthetischen Kunden zu schaffen.
3. Erstellen von Kundenprofilen
Da Sie nun über Segmente verfügen, ist es an der Zeit, detaillierte Kundenprofile zu erstellen. Ein Profil ist ein fiktiver Kunde, der ein bestimmtes Segment repräsentiert.
Jedes synthetische Kundenprofil sollte Folgendes enthalten:
- Demografische Daten: Alter, Geschlecht, Einkommen, Standort.
- Psychografische Daten: Interessen, Lebensstil, Werte und Motivationen.
- Kaufverhalten: Wie sie einkaufen, was ihre Entscheidungen beeinflusst und wann sie einkaufen.
4. Simulieren Sie das Kundenverhalten
Sobald die Profile festgelegt sind, besteht der nächste Schritt darin, zu programmieren, wie sich diese synthetischen Kunden verhalten. Sie können simulieren, wie sie sich in verschiedenen Situationen verhalten würden.
5. Testen Sie Ideen und sammeln Sie Daten
Jetzt, wo Ihre synthetischen Kunden fertig sind, können Sie sie in Tests verwenden. Das könnten Sie zum Beispiel tun:
- Testen Sie Produkte: Sehen Sie, wie synthetische Kunden auf ein neues Produktdesign reagieren.
- Führen Sie Marketingkampagnen durch: Probieren Sie verschiedene Anzeigen aus, um zu sehen, welche die einzelnen Kundenprofile am meisten anspricht.
- Simulieren Sie Einkaufserlebnisse: Testen Sie, wie einfach Kunden auf einer Website navigieren oder ein Produkt kaufen können.
Das Ziel ist es, Feedback und Daten darüber zu sammeln, wie diese synthetischen Kunden auf Ihr Angebot reagieren.
6. Auf Basis der Ergebnisse verfeinern
Nach dem Test werden Sie die Ergebnisse Ihrer synthetischen Kunden analysieren. Was hat funktioniert? Was nicht? Wenn ein Produkt oder eine Marketingkampagne bei den synthetischen Kunden nicht gut ankam, können Sie sie ändern, bevor Sie sie bei echten Kunden einführen.
Erfahren Sie mehr: Techniken der synthetischen Datenerzeugung.
Verschiedene Verwendungszwecke eines synthetischen Kunden
Synthetische Kunden sind nicht nur eine coole Idee – sie werden auch in vielen realen Situationen eingesetzt, um Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Produkte, Dienstleistungen und Strategien zu helfen. Hier sehen Sie, wie sie eingesetzt werden:
1. Produktprüfung
Einer der wichtigsten Verwendungszwecke von synthetischen Kunden ist das Testen neuer Produkte. Bevor ein Produkt bei echten Kunden eingeführt wird, können Unternehmen synthetische Kunden einsetzen, um zu sehen, wie die Menschen reagieren könnten.
2. Testen von Marketingkampagnen
Marketingkampagnen kosten eine Menge Geld und Mühe. Unternehmen nutzen synthetische Kunden, um verschiedene Marketingstrategien zu testen, anstatt Anzeigen auf echten Plattformen zu schalten und auf das Beste zu hoffen. Sie können sehen, wie verschiedene Kundenprofile auf verschiedene Botschaften, Werbeaktionen oder Kanäle reagieren, bevor sie eine Kampagne starten.
3. Optimierung der Kundenerfahrung
Mit synthetischen Kunden können Unternehmen testen, wie leicht oder schwer es ist, sich auf einer Website zurechtzufinden, eine mobile App zu nutzen oder den Kassiervorgang zu durchlaufen.
Auf diese Weise können Unternehmen Probleme wie verwirrende Navigation oder langsame Ladezeiten erkennen und Verbesserungen vornehmen, bevor echte Kunden sie bemerken.
4. Umsatzprognose
Synthetische Kunden helfen Unternehmen bei der Vorhersage, wie viel sie in Zukunft verkaufen könnten. Unternehmen können abschätzen, wie viele Menschen kaufen werden, indem sie simulieren, wie verschiedene Kundensegmente auf Preise, Werbeaktionen oder Produkte reagieren würden. Diese Prognosen helfen den Unternehmen, ihre Budgets für Lagerhaltung, Produktion und Marketing effektiver zu planen.
5. Marktforschung
Synthetische Kunden eignen sich hervorragend für die Marktforschung, da sie das Verhalten großer Gruppen echter Menschen imitieren können. Forscher nutzen sie, um Erkenntnisse über Kundenpräferenzen, Kaufverhalten und sogar menschliche Emotionen zu gewinnen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Zielgruppe besser verstehen und wissen, was sie motiviert.
6. A/B-Tests
A/B-Tests sind eine beliebte Methode, um zwei Versionen eines Produkts, einer Dienstleistung oder einer Marketingkampagne zu vergleichen. Unternehmen können A/B-Tests mit verschiedenen Designs, Anzeigen oder Funktionen mit synthetischen Kunden durchführen, um zu sehen, welche Version besser abschneidet. Dies ist besonders nützlich, um Änderungen an Websites oder Apps zu testen.
Erfahren Sie mehr: Anwendungsfälle für synthetische Daten.
Fazit
Wir haben gelernt, dass ein synthetischer Kunde es Unternehmen ermöglicht, das reale Kundenverhalten zu simulieren, ohne die Kosten und Risiken herkömmlicher Forschungsmethoden. Unternehmen können Produkte, Strategien und Kundenerfahrungen schnell testen, indem sie virtuelle Profile erstellen.
Sie bieten zwar Vorteile wie Kosteneinsparungen und schnellere Einblicke, aber synthetische Kunden können die Unvorhersehbarkeit des realen menschlichen Verhaltens nicht vollständig nachbilden. Wenn sie effektiv eingesetzt werden, können sie die Entscheidungsfindung verbessern und Unternehmen wettbewerbsfähig halten.
QuestionPro hilft Unternehmen dabei, Erkenntnisse sowohl aus echten als auch aus simulierten Profilen zu gewinnen. Synthetische Kunden sind zwar keine eingebaute Funktion, aber Unternehmen können mit den Umfragetools von QuestionPro das Verhalten echter Kunden simulieren, indem sie bestimmte demografische Merkmale anvisieren.
Seine fortschrittlichen Analysen ermöglichen es Unternehmen, Strategien zu verfeinern und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Antwort: Unternehmen nutzen sie, um Zeit und Geld zu sparen. Sie können Produkte, Anzeigen und Dienstleistungen testen, ohne große Risiken einzugehen.
Antwort: Synthetische Kunden sind nützlich, um Produkte zu testen, Marketingstrategien zu entwickeln, den Kundenservice zu schulen, KI und maschinelles Lernen einzusetzen und die Kundenabwanderung vorherzusagen.
Antwort: Sie können sehr genau sein, wenn sie mit qualitativ hochwertigen Daten und starken Modellen erstellt werden. Dennoch müssen Unternehmen ihre Ergebnisse mit echtem Kundenfeedback verifizieren.
Antwort: Sie werden mit echten Daten, KI und Computerprogrammen erstellt. Sie verhalten sich wie echte Kunden, wenn sie einkaufen, Fragen stellen oder einen Service nutzen.
Antwort: Synthetische Kunden werden häufig im Einzelhandel, im Marketing, in der Technologiebranche und im Kundenservice eingesetzt, um das Kundenverhalten vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.