KKC_0177 | KI für Produktmanager: Marktanforderungen knacken

Sie kennen das Problem: Feedback kommt aus allen Richtungen, ist widersprüchlich, laut und oft unsauber dokumentiert. In diesem Seminar bauen Sie Schritt für Schritt einen KI-Workflow, der aus unstrukturierten Textquellen belastbare Marktanforderungen ableitet. Sie starten mit den wichtigsten Datenquellen im Produktmanagement, von Support-Tickets und NPS-Kommentaren über App-Store-Reviews bis zu Sales-Notizen und Community-Posts.

Sie lernen, wie Sie Datenqualität einschätzt, Duplikate erkennen, Samples sinnvoll ziehen und Saisonalität oder Verzerrungen berücksichtigen. Danach gehen Sie in die eigentliche Textanalyse mit LLMs: Sie lassen Feedback clustern, erstellen Themenlandkarten und leiten Jobs-to-be-Done, Pain Points und gewünschte Outcomes ab. Ein Schwerpunkt liegt auf Prompting, das im Alltag funktioniert: Sie nutzen wiederverwendbare Prompt-Patterns für Extraktion, Vergleich und Bewertung, arbeiten mit Rubrics und Scorecards und zwingen die KI zu Belegen durch Zitate und Quellen.

So reduzieren Sie Halluzinationen und erhalten Ergebnisse, die Sie in Entscheidungen übersetzen können. Zum Schluss verbinden Sie die Erkenntnisse mit Priorisierung: RICE, WSJF oder Kano werden nicht automatisiert, sondern mit Evidenz angereichert. Sie formulieren Problem Statements, Hypothesen und Success Metrics und erstellen Lieferobjekte wie PRD-Entwürfe, One-Pager und Decision Memos.

Zusätzlich klären Sie praktische Regeln zu Datenschutz, Vertraulichkeit und Compliance, damit Sie Kundentexte verantwortungsvoll verarbeiten können.

• Relevante Feedbackquellen und deren Datenqualität systematisch bewerten
• Unstrukturierte Rückmeldungen mit Large Language Models analysieren
• Feedback clustern und aussagekräftige Themenlandkarten erstellen
• Jobs-to-be-Done, Pain Points und gewünschte Outcomes ableiten
• Prompts für Extraktion, Vergleich und Bewertung wiederverwendbar gestalten
• Rubrics und Scorecards für nachvollziehbare Priorisierungen einsetzen
• Erkenntnisse mit Zitaten und Quellenbezug absichern

Das Seminar richtet sich an Produktmanager/innen, Product Owner/innen, Business-Analyst/innen sowie Fachkräfte aus User Research, Customer Experience, Marketing und Produktentwicklung.

Grundkenntnisse im Produktmanagement oder in der Analyse von Kundenfeedback sind hilfreich. Programmier- oder KI-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

• KI-gestützte Discovery statt Bauchgefühl
  • Use Cases entlang des Produktlebenszyklus
  • Grenzen: Halluzinationen, Bias, Datenlücken
  • Rollen: Produktmanagement, Research, Data, Legal
• Datenquellen für Marktanforderungen
  • Support-Tickets, Sales-Calls, NPS, Reviews, Community
  • Wettbewerb: Release Notes, Pricing, Positionierung
  • Qualität: Sampling, Duplikate, Saisonalität
• Textanalyse mit LLMs: von Rohtext zu Signalen
  • Clustering von Feedback und Themenlandkarten
  • Sentiment, Jobs-to-be-Done, Pain vs. Gain
  • Extraktion: Anforderungen, Akzeptanzkriterien, Risiken
• Prompting, das in Produktarbeit funktioniert
  • Prompt-Patterns: Extrahieren, Vergleichen, Bewerten
  • Rubrics und Scorecards für konsistente Ergebnisse
  • Belegpflicht: Zitate, Quellen, Traceability
• Priorisieren mit Evidenz statt Lautstärke
  • RICE, WSJF, Kano: KI-Assistenz ohne Autopilot
  • Opportunity Solution Tree und Problem Statements
  • Hypothesen, Experimente, Success Metrics
• Lieferobjekte für Stakeholder
  • PRD-Entwurf, One-Pager, Decision Memo
  • Roadmap-Narrativ und Abhängigkeiten
  • Kommunikation: Unsicherheit transparent machen
• Governance, Datenschutz, Compliance
  • Umgang mit sensiblen Daten und Kundentexten
  • EU AI Act, Urheberrecht, Vertraulichkeit (Praxisregeln)
  • Tool-Auswahl: Public LLM vs. Enterprise-Optionen