KI-gestützte Kundensimulation
haico verwandelt deine Zielgruppen und Kundensegmente in digitale Personas, die du jederzeit befragen, herausfordern und für Entscheidungen nutzen kannst.
Direkt einsatzbereit nach dem Persona Workshop.
Entwickelt mit führenden Familienunternehmen und Mittelständlern · Akademisch fundiert · DSGVO-konform · Made in Germany
Die Plattform
Nach dem Persona Workshop mit philoneos findest du 3 bis 5 vollständig ausgearbeitete Kundenpersönlichkeiten in deinem haico-Account, bereit für die nächste Entscheidung.
So funktioniert's
haico verbindet strukturierte Workshops mit KI-Technologie zu einem schlanken, wiederholbaren Prozess.
Gemeinsam mit philoneos definieren wir deine relevanten Zielgruppen und schaffen die Datenbasis für dein KI-gestütztes Persona-Tool.
Wir übersetzen die Workshop-Erkenntnisse in 3 bis 5 trainierte, gesprächsfähige Kundenpersönlichkeiten auf der haico-Plattform.
Dein Team holt sich die Kundenperspektive für Kampagnen, Konzepte oder schnelle Checks direkt und ohne Warten auf Studien und Befragungen.
Warum haico
Customer Centricity scheitert oft nicht am Willen, sondern am Zugang. haico löst das strukturell.
Kein Recruiting, keine NDA, kein Warten auf Feedback-Runden. Deine digitale Zielgruppe ist sofort gesprächsbereit, genau dann wenn du sie brauchst.
Synthetische Kundendaten aus Sprachmodellen können menschliches Verhalten in Befragungssituationen zuverlässig abbilden, belegt durch peer-reviewte Forschung.
Argyle et al. (2023), Political Analysis. Brand et al. (2024), Harvard Business School.Produktentscheidungen, Kampagnenkonzepte, Serviceprozesse: Hole dir vor jedem Beschluss eine echte Kundenstimme in den Raum.
Die Güte einer digitalen Persona steht und fällt mit der Tiefe der Segmentierung. Deshalb startet haico immer mit einem professionellen Workshop.
Dass KI menschliches Verhalten simulieren kann, ist keine Behauptung, sondern ein forschungsbasierter Befund. Hier die wichtigsten Quellen.
Große Sprachmodelle können demographisch definierte Bevölkerungsgruppen so verlässlich simulieren, dass ihre Antworten mit echten Umfragedaten übereinstimmen.
Argyle, L.P. et al. (2023). Out of One, Many. Political Analysis, 31(3), 337–351. DOI: 10.1017/pan.2023.2LLM-basierte Conjoint-Analysen liefern Ergebnisse, die realen Konsumentenbefragungen bemerkenswert ähnlich sind, zu einem Bruchteil der Kosten und Zeit.
Brand, J., Israeli, A. & Ngwe, D. (2024). Using LLMs for Market Research. Harvard Business School Working Paper 23-062.Synthetische LLM-Daten können reale Nutzerbefragungen im Früh-Screening neuer Produktideen valide ergänzen und erheblich Kosten reduzieren.
Hämäläinen, P. et al. (2023). Evaluating LLMs in Generating Synthetic HCI Research Data. CHI '23. DOI: 10.1145/3544548.3580688Das Helmholtz Center München zeigte 2025 in Nature, dass KI menschliches Verhalten nicht nur imitieren, sondern in neuen, unbekannten Situationen vorhersagen kann, trainiert auf über 10 Millionen menschlichen Entscheidungen in 160 Experimenten.
Binz, M. et al. (2025). A foundation model to predict and capture human cognition. Nature, 644(8078), 1002–1009. Zur Originalpublikation ↗Datensouveränität
haico basiert auf Mistral, dem führenden europäischen Open-Source-Sprachmodell aus Frankreich. Betrieben auf Servern innerhalb der EU.
Kein Datentransfer in die USA. Keine Abhängigkeit von amerikanischen Hyperscalern. Eure Daten werden zu keinem Zeitpunkt zum Training des Modells verwendet.
Mistral AI, Paris
Server innerhalb der EU
Keine Trainingsdaten aus euren Inhalten.
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