VUL - Virtual User Lab

Kundenverhalten verstehen dank KI-gesteuerter Agenten

Zu verstehen, wie Kunden denken, entscheiden und sich verhalten, ist der Schlüssel zu Innovation, Marketing und Strategie. Herkömmliche Forschungsmethoden wie Interviews, Umfragen oder Fokusgruppen sind oft zeitaufwändig, kostspielig und schwer zu skalieren. Am Fraunhofer IAO denken wir diesen Prozess neu, indem wir KI-gestützte Kundenagenten entwickeln, die sowohl einzelne Verbraucher als auch Kundensegmente simulieren.

Unsere Vision

Als Team, das an der Schnittstelle von KI und Interaktionsdesign arbeitet, wollen wir Kundenforschung in ein skalierbares, adaptives und interaktives Erlebnis verwandeln. Unser Ziel ist es, Innovations-, UX- und Marketing-Teams mit intelligenten Agenten auszustatten, die reale Nutzer simulieren und schnellere, datengestützte Entscheidungen ermöglichen.

Projekt- und Angebotsbeispiele

Unsere zwei laufenden Kernprojekte

VUL PersonaLab simuliert Kundensegmente anhand von strukturierten und unstrukturierten Daten wie Umfragen und CRM-Systemen. VUL wurde entwickelt, um Marketing, Produktplanung, UX-Tests und A/B-Evaluierungen zu unterstützen. Es ermöglicht Trendanalysen und hilft bei der Erforschung von Verhaltensunterschieden zwischen demografischen Gruppen.

SozioMimic konzentriert sich auf digitale Eins-zu-Eins-Kundenzwillinge, die aus Interviews, Tagebuchstudien und Präferenzdaten erstellt werden. Diese Zwillinge spiegeln Verhaltenstreiber wie Nachhaltigkeit, Mobilität und Vertrauen wider und bieten tiefe Einblicke für das Testen von Botschaften, die Personalisierung von Dienstleistungen und die Erforschung der strategischen Kommunikation.

Unser Ansatz

Wir entwickeln eine Methodik für eine skalierbare Kundenforschung, die auf verhaltenswissenschaftlichen Erkenntnissen beruht und für reale Geschäftsanwendungen konzipiert ist. Schlüsselelemente unseres Ansatzes sind unter anderem:

  • Verhaltensorientierte Modellierung: Basierend auf psychologischen Rahmenbedingungen und realen Entscheidungsfaktoren
  • Customer Twin & Segment Simulation: Verwendung strukturierter, unstrukturierter und qualitativer Geschäftsdaten (z.B. CRM, Interviews, Umfragen)
  • Konfigurierbare Schnittstellen: Tools und Vorlagen, die auf bestimmte Branchen und Anwendungsfälle zugeschnitten sind
  • Szenario-Tests: Agenten nehmen an A/B-Tests, Fokusgruppen und Kampagnensimulationen teil
  • Gedächtnis und kontextuelle Anpassung: Agenten entwickeln sich weiter, um Änderungen im Benutzerverhalten im Laufe der Zeit widerzuspiegeln

Wer profitiert von der Lösung?

  • Innovations- und Produktteams - Testen von Ideen und Erforschen neuer Anwendungsfälle
  • Marketing- und Strategieexperten - Bewertung von Kampagnen und Simulation von Reaktionen
  • UX & Design Professionals - Iteration von Produkt- und Dienstleistungskonzepten auf der Grundlage von realistischem Verhalten
  • Vertriebsteams - Verstehen von Kundeneinwänden, -präferenzen und -motivationen
  • Führungskräfte und Entscheidungsträger - Nutzung digitaler Zwillinge zur Planung und Investition

Ihre Vorteile

  • Skalierbare und kostengünstige Nutzerforschung
  • Bessere Kundensegmentierung und Zielgruppenansprache
  • Schnellere Iteration mit weniger Ressourcen in der realen Welt
  • Tiefer Einblick in menschliche Werte, Motive und Abwägungen