Der internationale Marktforschungsanbieter Toluna stellt mit Toluna Bina eine neue KI-gestützte Research-Plattform vor. Toluna Bina ist eine Plattform, die KI-gestützte Erkundung und klassische Konsumentenforschung zusammenführt. Marketing-, Produkt- und Innovationsteams sollen damit Ideen zunächst anhand synthetischer Zielgruppen untersuchen und wichtige Entscheidungen anschließend durch reale Konsumenten absichern können.
Künstliche Intelligenz verändert zunehmend auch die Marktforschung. Sie unterstützt nicht mehr nur bei der Auswertung großer Datenmengen, sondern wird bereits bei der Entwicklung von Hypothesen, der Exploration von Zielgruppen und der ersten Bewertung neuer Ideen eingesetzt.
Mit Toluna Bina stellt der Marktforschungsanbieter Toluna nun eine Plattform vor, die synthetische Personas mit qualitativer und quantitativer Forschung unter realen Konsumenten verbindet. Das Angebot soll ab Mitte Oktober 2026 schrittweise eingeführt werden.
Unternehmen können erste Ideen, Annahmen und geschäftliche Fragestellungen zunächst im Dialog mit KI-basierten Zielgruppenmodellen untersuchen. Benötigt eine Entscheidung eine belastbarere Grundlage, lässt sich die Fragestellung nach Angaben des Anbieters anschließend über die Plattform Toluna Start in eine Untersuchung mit realen Menschen überführen.
Der Ansatz sieht synthetische und menschliche Forschung damit nicht als Gegensätze. Beide Methoden sollen vielmehr unterschiedliche Aufgaben innerhalb eines Research-Prozesses übernehmen.
Synthetische Personas für die frühe Exploration
Synthetische Personas sind KI-generierte Modelle einzelner Zielgruppenmitglieder. Sie sollen Antworten simulieren, die von Menschen mit bestimmten Eigenschaften, Erfahrungen und Einstellungen zu erwarten sein könnten.
Über Toluna Bina können Teams solche Personas befragen, erste Annahmen hinterfragen und Konzepte weiterentwickeln. Der Vorteil liegt vor allem in der Geschwindigkeit: Während die Rekrutierung realer Studienteilnehmer sowie die Durchführung und Auswertung einer Befragung Zeit benötigen, können synthetische Zielgruppen innerhalb kurzer Zeit erste Antworten liefern.
Für Unternehmen kann dies hilfreich sein, wenn in einer frühen Projektphase noch zahlreiche Ideen zur Auswahl stehen. Die KI-generierten Ergebnisse können Anhaltspunkte dafür liefern, welche Ansätze weiterverfolgt und anschließend mit realen Konsumenten untersucht werden sollten.
Sie sind allerdings nicht mit den Ergebnissen einer realen Befragung gleichzusetzen. Die Antworten beruhen auf Datenbeständen, Modellen und methodischen Annahmen. Entsprechend wichtig bleibt die menschliche Validierung, sobald Erkenntnisse als Grundlage für relevante wirtschaftliche Entscheidungen dienen sollen.
Marktforschung rückt näher an das Marketing
Toluna richtet das Angebot nicht ausschließlich an klassische Marktforschungsteams. Auch Marketing-, Produkt- und Innovationsteams sollen Research damit früher in ihre Arbeitsprozesse integrieren können.
Marketingverantwortliche könnten beispielsweise unterschiedliche Werbeideen, Botschaften oder Positionierungen untersuchen, bevor größere Budgets in Kreation, Produktion und Mediaschaltung fließen. Produktteams könnten Konzepte prüfen, bevor sie Bestandteil einer Entwicklungs-Roadmap werden. Innovationsteams hätten die Möglichkeit, eine größere Zahl früher Ideen zu explorieren und anschließend diejenigen auszuwählen, die eine vertiefende Untersuchung rechtfertigen.
Der mögliche Nutzen liegt jedoch nicht allein in der Beschleunigung. Frühe Tests können Teams auch dabei helfen, unklare Annahmen sichtbar zu machen, Fragestellungen zu präzisieren und spätere Untersuchungen mit realen Teilnehmern gezielter vorzubereiten.
Exploration ist noch keine Validierung
Wie aussagekräftig synthetische Zielgruppen sind, hängt wesentlich von der Fragestellung und dem vorgesehenen Verwendungszweck ab. Bei der Ideensuche oder der Vorbereitung einer Studie können schnelle KI-Antworten neue Perspektiven eröffnen.
Je größer die wirtschaftliche Tragweite einer Entscheidung ist, desto wichtiger bleibt jedoch die Überprüfung durch reale Menschen. Das gilt beispielsweise für neue Markenpositionierungen, Produkteinführungen, Preisstrategien oder den Einsatz umfangreicher Mediabudgets.
Für Unternehmen empfiehlt sich daher eine klare Unterscheidung zwischen Exploration und Evidenz. Synthetische Personas können Hypothesen liefern und mögliche Reaktionen aufzeigen. Ihre Antworten sollten aber nicht automatisch als Beleg für tatsächliche Einstellungen oder späteres Kaufverhalten verstanden werden.
Der von Toluna gewählte hybride Ansatz trägt diesem Unterschied Rechnung: Die KI soll eine schnelle Vorprüfung ermöglichen, während reale Konsumenten der Absicherung ausgewählter Fragestellungen dienen.
Grundlage sind eigene Marktforschungsdaten
Als technologische Basis der Plattform nennt Toluna seine Synthetic Personas. Anders als ein durchschnittliches Zielgruppensegment soll jede Persona als eigenständiges Individuum mit persönlichen Merkmalen und Perspektiven modelliert werden.
Die Modelle beruhen nach Unternehmensangaben auf First-Party-Daten aus 25 Jahren Marktforschung. Der Datenbestand umfasse Milliarden von Umfrageantworten von Hunderten Millionen Panelisten.
Toluna erklärt zudem, die Antworten der synthetischen Personas in mehr als 3.000 Validierungen in über 20 Märkten mit den Ergebnissen vergleichbarer Stichproben realer Menschen abgeglichen zu haben. Konkrete Angaben dazu, wie hoch die Übereinstimmung in den verschiedenen Anwendungsfällen ausfiel und anhand welcher Kriterien sie bewertet wurde, nennt das Unternehmen in seiner Vorstellung der Plattform nicht.
Für Anwender dürfte deshalb relevant sein, welche Informationen Toluna zur Methodik, zu möglichen Abweichungen und zu den Grenzen der Modelle bereitstellt. Die Zahl der durchgeführten Vergleiche allein erlaubt noch keine abschließende Beurteilung der Ergebnisqualität.
"Dynamic Awareness" soll aktuelle Entwicklungen einbeziehen
Eine weitere Funktion bezeichnet Toluna als "Dynamic Awareness". Sie soll dafür sorgen, dass synthetische Personas aktuelle Entwicklungen aus der realen Welt aufnehmen und abhängig von ihrem jeweiligen Profil unterschiedlich verarbeiten.
Zwei Personas aus demselben Markt könnten demnach aufgrund verschiedener Interessen, Einstellungen und Lebenssituationen unterschiedliche Ereignisse wahrnehmen oder unterschiedlich bewerten. Die Modelle sollen damit nicht nur auf historischen Daten beruhen, sondern auch Veränderungen im gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Umfeld berücksichtigen.
Der Aktualitätsanspruch wirft zugleich methodische Fragen auf. Für Unternehmen ist unter anderem wichtig, aus welchen Quellen aktuelle Informationen stammen, wie sie ausgewählt werden und auf welche Weise sie die Antworten der Personas beeinflussen. Eine nachvollziehbare Dokumentation ist erforderlich, damit Anwender Ergebnisse richtig einordnen können.
Neue Aufgaben für Marketing und Marktforschung
Mit dem Einsatz synthetischer Zielgruppen verändern sich auch die Anforderungen an Research-Prozesse. Neben Studiendesign, Stichprobenauswahl und Datenauswertung gewinnen die Qualität der verwendeten Daten, die Funktionsweise der Modelle und die Kontrolle möglicher Verzerrungen an Bedeutung.
Auch die Formulierung der Fragen spielt eine wichtige Rolle. Wie bei anderen Anwendungen generativer KI können Art und Kontext einer Eingabe die Ergebnisse beeinflussen. Unternehmen benötigen daher klare Prozesse, die dokumentieren, wie eine Untersuchung angelegt wurde und welche Rolle synthetische Erkenntnisse bei einer Entscheidung gespielt haben.
Vor einem Einsatz sollten Marketing- und Research-Verantwortliche insbesondere klären:
- Für welche Fragestellungen synthetische Personas geeignet sind
- Auf welchen Daten und Annahmen die Ergebnisse beruhen
- Wie stabil die Antworten bei veränderten Fragestellungen bleiben
- Welche Verzerrungen in Daten und Modellen enthalten sein können
- Ab welchem Punkt reale Konsumenten einbezogen werden müssen
- Wie Ergebnisse und methodische Grenzen intern kommuniziert werden
Auch Datenschutz und Einwilligung bleiben relevant. Unternehmen sollten nachvollziehen können, wie die zugrunde liegenden Forschungsdaten erhoben, aufbereitet und für die Modellierung synthetischer Personas genutzt wurden.
Erste Pilotprojekte in mehreren Branchen
Nach Angaben von Toluna wurde Toluna Bina in den vergangenen Monaten von mehreren Kunden weltweit getestet. Die Pilotunternehmen stammen aus den Bereichen Konsumgüter, Finanzdienstleistungen, E-Commerce, alkoholische Getränke und Consumer Health.
Kommentar der Redaktion: Werden synthetische Zielgruppen zum Standard in der Marktforschung?
Der Einsatz synthetischer Personas zeichnet sich als neuer Trend in der Marktforschung ab. Künftig könnten sie ganz selbstverständlich dazu dienen, erste Ideen zu prüfen, Hypothesen zu entwickeln und Untersuchungen mit realen Menschen vorzubereiten. Ob sie tatsächlich zum Standard werden, hängt jedoch davon ab, wie zuverlässig, transparent und nachvollziehbar ihre Ergebnisse sind. Reale Konsumenten dürften deshalb auf absehbare Zeit unverzichtbar bleiben – insbesondere dann, wenn wichtige Investitions- und Marketingentscheidungen abgesichert werden müssen.
Titelbild: Toluna Bina, Visual (Bildrechte: ToLuna Germany GmbH)
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Zusammenfassung:
Die neue Research-Plattform Toluna Bina verbindet die schnelle Untersuchung erster Produkt- und Marketingideen mit synthetischen Personas und die anschließende Validierung durch reale Konsumenten. Marketing-, Produkt- und Innovationsteams sollen dadurch Marktforschung früher in ihre Entscheidungsprozesse integrieren können. Ob synthetische Zielgruppen zum Standard werden, hängt vor allem von der Zuverlässigkeit und Transparenz der Ergebnisse ab.
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