Synthetische Personas

"personas are frequently unveiled without clear context of what they mean, how they were formed, or how the rest of the organization is supposed to use them" Tom Fishbourne, Marketoonist-Creator und Keynote-Speaker

Nutzen und Problematik klassischer Buyer Personas liegen oft nah beieinander. Umso reichhaltiger eine Persona, desto eher entsteht in den Köpfen ein lebendiges Bild. Doch genau hier beginnt bereits das erste Problem; Stichwort Datenqualität. Je reichhaltiger an Infos ebenjene Persona ist, desto grösser die Unklarheit, welche dieser Infos nun auf validen Daten beruhen und was hinzuaddierte Fiktion ist.

Klar, auf reinen Annahmen beruhende Proto-Personas sind speditiv erstellt. Doch wer auf valide Persona-Daten setzt, sah sich bis anhin mit zeitraubender Fleissarbeit konfrontiert: Interviews, Observationen und Fokusgruppen bildeten das Grundgerüst, quantitative Validierungen und Analysen rundeten den aufwändigen Prozess ab.

Dieser Entweder-oder-TradeOff wird nun um eine attraktive dritte Option ergänzt:

Valide Personas, basierend auf synthetischen Daten

Das Prinzip dahinter ist bestechend. Die geballte Kraft von AI-Engines wird genutzt, um Kund:innen-Segmente künstlich nachzubilden und daraus robuste Insights für reale Marketing-Needs abzuleiten – präzise statt prototypisch, wohlverstanden.

Der Branchenzweig ist zwar noch im Aufbau, doch aktuellste Best-in-Class-Resultate versprechen Grosses. Eine durchgeführte EY-Umfrage, die mithilfe von AI repliziert wurde, konnte mit einer Korrelation von 95 Prozent künstlich generiert werden. Oder anders ausgedrückt: Die besten AI-Modelle können klassische Research-Erhebungen bereits mit 5% Fehlerquote replizieren. Uff.

Natürlich weckte dies unser Interesse. Ergo haben wir bereits die ersten Kund:innenprojekte mit künstlichen Daten lanciert. (Da wir erst über Projektdetails bei Kampagnen Go Lives sprechen, hier mal nur so viel: Prädikat “vielversprechend”. Und richtig spannend dazu). Fakt ist: Wer 2024 nach Use Cases für AI sucht und eine wegweisende Rolle einnehmen möchte; hier liegt eine Chance bereit.

Christian Omlin ist Strategy Director bei Jung von Matt LIMMAT. Er doziert zum Thema Content Creation mittels AI, gibt Schulungen und Impulsreferate zum praxisnahen Einsatz von AI und berät Unternehmen zu AI-Strategien und Chancen.