Forschungsdaten umwandeln
hinein AI-ready insight.

Ein anderer Ansatz zur AI-Marktforschung.

Marktforschung ist der Prozess, zu sammeln und zu analysieren, was Kunden, Prospects und der Markt tatsächlich sagen, und dann daraus Entscheidungen über Produkt, Positionierung und Preisgestaltung zu treffen. Forscher, Vermarkter und Produktteams haben sich darauf seit Jahrzehnten verlassen, und die Grundlagen haben sich nicht geändert: verstehen Sie den Markt, dann entscheiden Sie mit Beweisen statt Meinung. Was sich geändert hat, ist wie schnell ein Team von Roh-Interview- und Umfragedaten zu einer Antwort kommt.

Warum Marktforschung in Tabellenkalkulationen stecken bleibt

Für die meisten Teams stimmte die Praxis nie mit dem Versprechen überein. Interviews wurden aufgezeichnet, dann von Hand oder von wem gerade Zeit hatte transkribiert. Wortlaute wurden in Tabellenkalkulationen eingefügt und mit Codes gekennzeichnet, die von Forscher zu Forscher abwichen. Bis ein Bericht herauskam, war die Hälfte der Nuance im Raum, das Zögern vor einer Antwort, die Frustration in jemandem’s Stimme, weg. Ein generisches KI-Tool, das ein einzelnes Transkript zusammenfasst, behebt dies nicht: es antwortet eine Datei nach der anderen, ohne Erinnerung an die letzten fünfzig Interviews oder das Codebook, das Ihr Team tatsächlich nutzt.

Interviews lesen wie ein Forscher

Speak AI treats every interview, focus group, and open-ended survey response the way an experienced researcher would, at machine speed. Each recording is transcribed in your language, with 100+ supported, and then the delivery itself is analyzed: the words, the tone and emotion in the voice, and what the visuals in a video session show. Themes, sentiment, competitor mentions, and the reasons behind an answer are extracted into structured fields your team can filter and compare.

Dann beginnen die Fragen. Fragen Sie in Ihrer gesamten Research-Bibliothek mit AI Chat, mit ChatGPT, Claude und Gemini, direkt in Ihrem Workspace über die MCP Server.

Was Teams in ihrer Forschung fragen

• “Geben Sie mir eine SWOT-Analyse dessen, was diese Kunden über das Produkt gesagt haben.”
• “Was sind die drei wichtigsten Maßnahmen aus dieser Interviewrunde?”
• “Fassen Sie die wichtigsten Probleme zusammen, die aufkamen, aber nie gelöst wurden.”
• “Welche Befragten haben Preisgestaltung erwähnt, und was genau haben sie gesagt?”
• “Welche Fragen haben wir am häufigsten gestellt, und wie unterschieden sich die Antworten nach Segment?”

Von unbearbeiteten Transkripten zu einem codierten Datensatz

Das Ergebnis ist eine Forschungsbibliothek, die sich selbst kodiert. Wiederkehrende Themen entstehen ohne manuellen Durchgang, die Stimmung wird durchgehend in jedem Interview einheitlich bewertet statt zwischen Forschern zu schwanken, und Dashboards, die Sie anpassen und als White-Label nutzen können verfolgen Sie, wie sich Themen und Sentimente von Studie zu Studie entwickeln, sodass die Ergebnisse dieses Quartals mit denen des letzten Quartals gemessen werden, nicht nur beschrieben. Ein globales Marktforschungsunternehmen führt Olson Zaltman-Forschung durch setzen Sie seine Studien durch diesen Workflow und sparten über 950 Stunden und $60.000, ohne Personalbestand hinzuzufügen.

Und da Forschung selten in einem Format existiert, analysiert dieselbe Engine Anrufe, Meetings und Aufnahmen nach den gleichen Kriterien und verbindet Ihre Interview-Bibliothek mit Anrufbewertung and a searchable Wissensdatenbank der Rest Ihres Teams kann abfragen.