So nutzen Sie KI für die Produktforschung

Produktforschung ist nicht mehr das, was sie einmal war. Vor mehr als einem Jahrzehnt verließen sich Teams auf Umfragen, Fokusgruppen und historische Verkaufsdaten, um die Kundenbedürfnisse zu verstehen. Während diese Methoden immer noch ihren Wert haben, hat die KI das Spiel verändert. Jetzt können Unternehmen Daten aus Online-Bewertungen, sozialen Medien und Kundeninteraktionen in Echtzeit analysieren und so Erkenntnisse gewinnen, die früher nicht in großem Maßstab erfasst werden konnten.

Aber während die Akzeptanz von KI zunimmt,74 % der Unternehmenhaben Schwierigkeiten, mit ihren KI-Initiativen einen Mehrwert zu erzielen und zu skalieren. Wie können Sie bei so vielen verfügbaren KI-Forschungstools diese für Ihren Forschungsprozess nutzen?

In diesem Leitfaden werden wir die Herausforderungen der Produktforschung aufschlüsseln, Ihnen zeigen, wie KI in den Prozess passt, und die besten Tools erkunden, die Ihnen dabei helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

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Was ist KI in der Produktforschung?

Unter KI in der Produktforschung versteht man den Einsatz von KI-Tools und -Algorithmen zur Analyse folgender Bereiche für die Produktentwicklung:

Markttrends
Kundenfeedback
Wettbewerbsdaten

KI beschleunigt diesen Forschungsprozess, indem sie die Datenerfassung automatisiert, Muster in Online-Bewertungen erkennt und sogar zukünftige Trends auf der Grundlage von Echtzeit-Einblicken vorhersagt.

KI-gestützte Produktforschungstools nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Analyse unstrukturierter Rückmeldungen, maschinelles Lernen zur Erkennung von Kaufmustern und prädiktive Analysen zur Prognose der Nachfrage.

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Herausforderungen in der Produktforschung

Es ist nie einfach zu verstehen, was Kunden wollen. Selbst mit Zugang zu Marktforschungsberichten und Kundenfeedback haben Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die die Produktentwicklung beeinflussen. Hier sind einige häufige Hürden:

Informationsüberflutung– Unternehmen sammeln riesige Datenmengen, aber das manuelle Durchsuchen ist zeitaufwändig. Datenprofis berichten über eindurchschnittliches monatliches Datenvolumenwachstum von 63 %innerhalb ihrer Organisationen. Ohne KI-Tools können wichtige Muster und Trends unbemerkt bleiben.
Unstrukturiertes Feedback– Kundenfeedback stammt aus verschiedenen Quellen, wie Online-Bewertungen, Umfragen und sozialen Medien. Um all diese unstrukturierten Daten zu verstehen, sind fortgeschrittene Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache erforderlich.
Schnelle Marktveränderungen– Verbraucherpräferenzen und Markttrends ändern sich schnell. Herkömmliche Forschungsmethoden erfassen möglicherweise keine Echtzeitveränderungen und könnten zu veralteten Strategien führen. Branchen wie Mode und Technologie erleben schnelle Veränderungen, mit Marken wieZaraVerwenden von KI, um Verkaufsdaten in Echtzeit zu analysieren und Designs anzupassenApfelnutzt KI, um die Produktnachfrage vorherzusagen und die Entwicklung zu optimieren.
Voreingenommenheit in der Forschung– Teams konzentrieren sich möglicherweise unbeabsichtigt auf die falschen Datenpunkte oder verlassen sich zu sehr auf historische Verkaufsdaten und verpassen dadurch neue Chancen.
Begrenzte Ressourcen– Kleinere Teams oder Startups verfügen möglicherweise nicht über engagierte Produktforscher. Dies erschwert die Durchführung einer gründlichen Datenanalyse und eines Wettbewerbs-Benchmarkings.

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5 Möglichkeiten, KI für die Produktforschung zu nutzen

Die Herausforderungen der Produktforschung machen es für Unternehmen schwierig, mit den sich ändernden Kundenbedürfnissen Schritt zu halten. Aber KI ändert das. So können Sie mithilfe von KI bessere Produkte entwickeln.

1. Automatisierung der Datenerfassung und -analyse

Wie bereits erwähnt, erfordert die traditionelle Produktforschung das Sammeln von Informationen aus mehreren Quellen, wie zum Beispiel Kundenrezensionen, Umfragen und Marktberichten. Dieser Prozess ist arbeitsintensiv und fehleranfällig.

KI-Tools automatisieren die Datenerfassung aus strukturierten und unstrukturierten Quellen, um den Arbeitsaufwand zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern. Zusätzlich zur Datenanalyse setzen Unternehmen zunehmend auf DatenanalysenKundenservice-Automatisierungum Anfragen effizienter zu bearbeiten und Feedback einzuholen und wertvolle Erkenntnisse direkt in die Produktentwicklung einfließen zu lassen. Fortschrittliche Algorithmen können Daten in Echtzeit analysieren und versteckte Muster und Trends identifizieren, die manuell nur schwer zu erkennen wären.

Zum Beispiel,Levi Strauss & Co.nutzt KI-gestützte Analysen, um Millionen von Verbrauchernachfragesignalen zu verarbeiten und so ihr Produktangebot auf der Grundlage regionaler Präferenzen zu optimieren.

2. Stimmungsanalyse für Kundeneinblicke

KI-Tools zur Stimmungsanalyse werten Online-Bewertungen, Social-Media-Gespräche und Umfrageantworten aus, um zu ermitteln, wie Kunden über Produkte denken. Dies ermöglicht es Unternehmen, Stärken zu ermitteln, Schwachstellen zu identifizieren und Strategien basierend auf echtem Kundenfeedback statt auf Vermutungen anzupassen.

Zum Beispiel,Wayfairnutzt KI-Tools, um personalisierte Produktempfehlungen basierend auf Designpräferenzen zu generieren.

3. Predictive Analytics für Markttrends

Prädiktive Analysen für Markttrends

General Electric nutzt KI für Fertigungszwecke

KI kann Markttrends vorhersagen, indem sie historische Verkaufsdaten und das aktuelle Verbraucherverhalten untersucht. Mithilfe prädiktiver Analysen können Unternehmen die Produktnachfrage vorhersehen, Lagerbestände optimieren und Marketingkampagnen entsprechend anpassen. Anstatt auf Marktveränderungen zu reagieren, ermöglicht KI es Unternehmen, immer einen Schritt voraus zu sein und proaktive Entscheidungen zu treffen.

Zum Beispiel,General Electric (GE)wendet KI in der Fertigung an, um Marktanforderungen vorherzusagen, die Produktion zu optimieren und Geräteausfälle durch proaktive Erkenntnisse zu reduzieren.

4. Personalisierung für die Produktentwicklung

KI ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Erlebnisse zu schaffen, indem sie Kundenpräferenzen und -verhalten analysiert. Mit KI-Produktforschung können Unternehmen Produkte entwickeln, die besser auf spezifische Kundenbedürfnisse abgestimmt sind. KI-gesteuerte Personalisierung wird auch in Empfehlungsmaschinen eingesetzt, um es Marken zu ermöglichen, maßgeschneiderte Produktvorschläge anzubieten, die die Kundenzufriedenheit und -bindung verbessern.

Zum Beispiel,Coca-Colanutzte KI, um auf der Grundlage von Kundenfeedback eine neue Getränkesorte zu entwickeln und sein Produkt so anzupassen, dass es sich an den sich verändernden Verbrauchergeschmack anpasst.

5. KI-gesteuerte Wettbewerbsanalyse

KI kann Produkteinführungen, Preisstrategien und Kundenfeedback von Wettbewerbern in Echtzeit verfolgen. Mithilfe der KI-Datenanalyse können Unternehmen ihre Wettbewerbsposition bewerten, Marktlücken identifizieren und ihre Angebote differenzieren. Anstatt Websites und Berichte von Mitbewerbern manuell zu scannen, aggregieren KI-Tools diese Informationen und liefern wertvolle Erkenntnisse in großem Maßstab.

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Nachdem Sie nun wissen, wie KI die Produktforschung verbessert, besteht der nächste Schritt darin, die richtigen Tools auszuwählen. Hier sind einige der besten KI-Tools, um Ihren Forschungsprozess auf die nächste Stufe zu heben.

1. Tactiq: Einblicke in KI-Meetings für Produktteams

Tactiq stellt sicher, dass Ihnen wichtige Erkenntnisse aus Forschungsdiskussionen, Stakeholder-Meetings und Kundeninterviews nicht entgehen. Durch das Transkribieren, Zusammenfassen und Organisieren virtueller Meetings über Zoom, Google Meet und MS Teams hilft Tactiq Teams, bessere Entscheidungen zu treffen, ohne sich mühsam manuelle Notizen machen zu müssen.

Hauptmerkmale:

Transkribieren Sie jede Diskussion präzise– Erfassen Sie Erkenntnisse aus Produktpräsentationen, Roadmap-Bewertungen und Kundenfeedback-Sitzungen.
Erstellen Sie KI-gestützte Zusammenfassungen– Extrahieren Sie schnell Aktionselemente, Entscheidungen und Forschungsergebnisse mit benutzerdefinierten KI-Eingabeaufforderungen.
Halten Sie die Stakeholder auf dem Laufenden– Erstellen Sie verdauliche Besprechungsaktualisierungen für Slack, E-Mail oder Notion, um Teams auf dem Laufenden zu halten.
Optimieren Sie Produktabläufe– Automatisieren Sie die Ticketerstellung für Jira und Linear anhand von Besprechungserkenntnissen, um die Bearbeitung des Rückstands zu beschleunigen.
JTBD-Eingabeaufforderung (Jobs-to-Be-Done).– Eine vorgefertigte KI-Workflow-Eingabeaufforderung, die darauf ausgelegt ist, die Kernbedürfnisse der Benutzer mit einem Klick zu ermitteln und Produkt- und Marketingteams dabei zu helfen, Nachrichten, Verkaufsmaterialien und Kundensupportinhalte zu verfeinern.

Tactiq ist ideal für Produktmanager, UX-Forscher und Stakeholder-Teams, die Erkenntnisse aus Meetings erfassen und organisieren müssen.Laden Sie noch heute die kostenlose Tactiq Chrome-Erweiterung herunter!

2. Eliotron: KI-Produktforschung und -beschaffung

Eliotronist ein Produktforschungstool, das Unternehmen dabei hilft, trendige Produkte zu entdecken, die Marktnachfrage zu analysieren und mit zuverlässigen Lieferanten in Kontakt zu treten. Es rationalisiert den Forschungsprozess durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, Kundentrends und Wettbewerbereinblicke, um Produkte mit hohem Potenzial zu identifizieren, bevor sie den Markt sättigen.

Hauptmerkmale:

KI-Produkterkennung– Findet Trendprodukte durch Analyse von Markttrends und Nachfrageschwankungen.
Einblicke in die Konkurrenz– Verfolgt die Preise der Wettbewerber, Produkteinführungen und das Engagement der Verbraucher.
Intelligente Lieferantensuche– Verbindet Benutzer mit Lieferanten von Plattformen wie Alibaba, AliExpress und Walmart, um die Beschaffung von Produkten zu wettbewerbsfähigen Preisen zu erleichtern.
Datengesteuerte Validierung– Verwendet KI, um Tausende von Produkten zu filtern, um sicherzustellen, dass Unternehmen in Artikel mit nachgewiesener Nachfrage und Gewinnpotenzial investieren.

Eliotron ist ideal für E-Commerce-Verkäufer, Produktmanager und Unternehmen, die in wettbewerbsintensiven Märkten die Nase vorn haben wollen.

3. Crayon: KI-Wettbewerbsintelligenz

Buntstiftist ein Competitive-Intelligence-Tool, das Unternehmen dabei hilft, ihre Konkurrenten in Echtzeit zu überwachen. Anstatt Produkteinführungen, Preisänderungen oder Kundenstimmung manuell zu verfolgen, automatisiert Crayon die Datenerfassung aus Tausenden von Quellen, darunter Unternehmenswebsites, soziale Medien und Online-Bewertungen.

Hauptmerkmale:

Mitbewerberverfolgung– Überwacht Preise, Produktaktualisierungen und Kundenreaktionen auf Angebote von Wettbewerbern.
Markttrendanalyse– Erkennt Veränderungen in Markttrends und hilft Unternehmen, ihre Strategien proaktiv anzupassen.
Automatisierte Berichte– Liefert leicht verständliche Updates zu den Aktivitäten der Konkurrenz und reduziert die manuelle Recherchezeit.
Einblicke in die Vertriebsaktivierung– Stattet Vertriebsteams mit Echtzeitdaten aus, um ihren Ansatz basierend auf der Wettbewerbspositionierung zu verfeinern.

Crayon eignet sich perfekt für Produktmanager, Marketingteams und Vertriebsstrategen, die Echtzeit-Einblicke in die Konkurrenz benötigen.

4. Hotjar: KI-Analyse des Benutzerverhaltens

Hotjarist ein Tool zur Analyse des Benutzerverhaltens, das Unternehmen hilft zu verstehen, wie Kunden mit ihren Websites und digitalen Produkten interagieren. Durch die Bereitstellung von Heatmaps, Sitzungsaufzeichnungen und Umfrageeinblicken ermöglicht Hotjar Teams, zu sehen, wo Benutzer sich engagieren, Probleme haben oder abbrechen. Dies hilft Produktteams, Funktionen zu verfeinern, UX zu verbessern und Konversionsraten zu optimieren.

Hauptmerkmale:

Heatmaps– Visualisieren Sie, wo Benutzer auf eine Seite klicken, scrollen oder sie verlassen.
Sitzungsaufzeichnungen– Wiederholen Sie Benutzerinteraktionen, um Schwachstellen und Benutzerfreundlichkeitsprobleme zu identifizieren.
Benutzerfeedback und Umfragen– Sammeln Sie direkte Kundeneinblicke, um Produktfunktionen zu verbessern.
KI-gesteuerte Erkenntnisse– Erkennt Verhaltensmuster und schlägt Optimierungen vor, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

Hotjar eignet sich perfekt für Produktmanager, UX-Designer und Wachstumsteams, die das Kundenerlebnis verbessern und digitale Produkte optimieren möchten.

5. Ratlosigkeit: KI-Forschungsassistent

Perplexity ist eine Antwort-Engine, die datengesteuerte Erkenntnisse in Echtzeit liefert, indem sie Informationen aus mehreren Quellen aggregiert und überprüft. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen liefert Perplexity prägnante, faktengeprüfte Antworten mit Zitaten.

Hauptmerkmale:

KI-gestützte Marktforschung– Sammelt schnell Einblicke in Markttrends, Wettbewerbsanalysen und Verbraucherverhalten.
Datenaggregation in Echtzeit– Sammelt die neuesten Informationen aus verifizierten Datenbanken und reduziert so den Zeitaufwand für manuelle Recherchen.
Kaufen Sie mit Pro– Ein KI-Einkaufsassistent, der es Benutzern ermöglicht, Produkte direkt über die Plattform zu recherchieren und zu kaufen.
Faktengeprüfte Antworten– Bietet forschungsgestützte Antworten mit Quellenangaben und ist somit ideal für Produktteams, die zuverlässige Daten benötigen.

Perplexity ist ein großartiges Tool für Produktmanager, Marktforscher und Unternehmensstrategen, die schnelle und genaue Erkenntnisse suchen.

6. Intercom – KI-gestützter Kundensupport und Produktforschung

Gegensprechanlageverbessert den Kundensupport und die Produktentwicklung durch KI-gesteuerte Automatisierung und fortschrittliche Sprachmodelle. Sein Chatbot Fin kann komplexe Anfragen bearbeiten, Kundenanliegen klären und umfassende Gespräche führen.

Hauptmerkmale:

KI-Chatbots für den Kundensupport– Automatisiert Antworten, reduziert die Arbeitsbelastung des Supports und sorgt gleichzeitig für personalisierte Interaktionen.
KI-gesteuerte Produkteinblicke– Analysiert Benutzerinteraktionen, um Unternehmen dabei zu helfen, die Produktentwicklung zu verfeinern und das Benutzererlebnis zu optimieren.
Nahtlose KI-Integration– Integriert KI in jede Phase des Produktdesigns für intuitive Benutzererlebnisse.

Intercom eignet sich perfekt für Kundensupportteams, Produktmanager und UX-Designer, die KI für automatisierten Support und Produktrecherche nutzen möchten.

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FAQs

Wie nutzt man KI für die Produktrecherche?

KI automatisiert die Datenerfassung, analysiert Markttrends und extrahiert Erkenntnisse aus Bewertungen, Feedback und Wettbewerbern. Es ermöglicht Stimmungsanalysen, prognostiziert zukünftige Trends und hilft Unternehmen, schneller datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem es Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt.

Wie wirkt sich KI auf die Produktforschung aus?

KI beschleunigt die Produktrecherche, indem sie Aufgaben automatisiert, historische Verkaufsdaten analysiert und Markttrends erkennt. Es minimiert Verzerrungen, verarbeitet große Datensätze effizient und hilft Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Erkenntnissen zu treffen.

Was ist das beste KI-Tool für die Produktforschung?

Das beste Werkzeug hängt von Ihren Bedürfnissen ab. Tactiq erfasst Forschungsdiskussionen, Perplexity AI bezieht verifizierte Marktdaten, Eliotron findet Trendprodukte und Hotjar analysiert das Benutzerverhalten. KI-Tools helfen mit wertvollen Erkenntnissen bei der Optimierung von Produktstrategien.

Kann KI traditionelle Produktforschungsmethoden ersetzen?

KI ersetzt nicht die traditionelle Produktforschung, sondern verbessert sie, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert, menschliche Vorurteile reduziert und umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit ermittelt. Die Kombination von KI mit traditionellen Methoden führt zu umfassenderen Ergebnissen.

Wie nutzen Unternehmen KI zur Wettbewerbsanalyse?

Unternehmen nutzen KI, um Wettbewerbspreise, Produkteinführungen und Kundenfeedback in Echtzeit zu verfolgen. KI-gestützte Tools aggregieren und analysieren diese Daten, damit Unternehmen Lücken identifizieren, ihre Angebote differenzieren und ihren Forschungsprozess verfeinern können.

Welche Arten von Daten analysiert KI für die Produktforschung?

KI verarbeitet historische Verkaufsdaten, Online-Bewertungen, Social-Media-Gespräche, Kundenbefragungen und Marktberichte. Es nutzt Natural Language Processing (NLP), maschinelles Lernen und Predictive Analytics, um wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten und strukturierten Daten zu gewinnen.

Mehr Lektüre:So nutzen Sie KI für die Keyword-Recherche

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Zusammenfassung

KI hat die Produktforschung schneller, genauer und aufschlussreicher gemacht. Mit KI können Sie Ihren Forschungsprozess vereinfachen und den Veränderungen in der Branche immer einen Schritt voraus sein. Durch die Integration der richtigen Tools kann Ihr Team intelligentere Strategien entwickeln, Ihre Angebote verfeinern und Produkte liefern, die den Kundenbedürfnissen wirklich entsprechen.