KKC_0249 | Autonome Agenten für Marktforschung: Aufbaukurs

Autonome Agenten können Marktforschung massiv beschleunigen, aber nur, wenn sie sauber gebaut sind: mit klaren Zielen, überprüfbaren Ergebnissen und einer nachvollziehbaren Quellenbasis. In diesem Aufbau-Seminar entwickeln Sie Agenten-Workflows, die nicht nur Text erzeugen, sondern Research als Prozess steuern.

Sie starten mit Architekturentscheidungen wie Rollenmodell, Planner-Executor-Logik, Tool-Calling und Memory-Konzepten. Danach geht es in die Praxis der Datenqualität: Wie finden Sie geeignete Quellen, wie bewerten Sie Relevanz und Aktualität, wie vermeiden Sie Dubletten und wie machen Sie Unsicherheiten transparent. Ein Schwerpunkt liegt auf Claim-Checking und einem Zitationsstandard, der Ergebnisse prüfbar macht.

Anschließend bauen Sie wiederholbare Workflows für Wettbewerbs- und Trendanalysen: Competitor-Mapping, Feature-Vergleiche, Preis- und Packaging-Tracking sowie Signale aus Releases, Communities oder Stellenanzeigen. Sie lernen, Hypothesen und Gegenhypothesen zu formulieren, damit Agenten nicht nur bestätigen, was Sie ohnehin erwarten. Ergänzend automatisieren Sie Interview- und Umfragebausteine, inklusive Screener-Fragen, Leitfaden-Iterationen und einer qualitativen Codierung mit Audit-Trail. Damit das Ganze im Alltag funktioniert, setzen Sie Orchestrierung, Review-Stufen, Monitoring und Guardrails für Kosten, Rate-Limits und Compliance auf. So entstehen Agenten, die Research zuverlässig liefern und sich verantwortbar betreiben lassen.

• Marketing- und Market-Intelligence-Teams
• Product Managerinnen und Product Manager
• Strategie, Business Development, Innovation
• Data- und Analytics-Verantwortliche
• Für alle, die Marktforschung mit autonomen Agenten als verlässlichen Prozess etablieren wollen.

• Grundverständnis von LLMs und ersten Agenten-Workflows (z. B. Prompting, Tool-Calling oder Automationsplattformen).
• Erfahrung mit Marktforschungsfragen oder Wettbewerbsanalysen ist hilfreich.

• Agenten-Architektur für Research
  • Rollen, Ziele, Constraints und Erfolgskriterien
  • Planner-Executor, ReAct und Tool-Calling Muster
  • Memory: kurzzeitig, langfristig, projektbezogen
  • Guardrails: Policy, Budget, Rate-Limits
• Quellenstrategie und Datenqualität
  • Such- und Discovery-Strategien (Web, Datenbanken, Reports)
  • Deduping, Relevanz-Scoring, Freshness
  • Claim-Checking und Zitationsstandard
  • Bias-Checks und Unsicherheiten sichtbar machen
• Automatisierte Wettbewerbs- und Trendanalysen
  • Competitor-Mapping und Feature-Vergleiche
  • Preis- und Packaging-Tracking
  • Signale aus Jobs, Patenten, Releases, Communities
  • Trend-Hypothesen und Gegenhypothesen
• Interview- und Umfrage-Automation
  • Leitfäden generieren, Pretests, Iterationen
  • Recruiting-Filter und Screener-Fragen
  • Qualitative Codierung mit Audit-Trail
  • Quant-Auswertung: Segmentierung, Treiber
• Agenten-Workflows in der Praxis
  • Orchestrierung: Tasks, Queues, Retries
  • Human-in-the-Loop Freigaben und Review-Stufen
  • Reporting: Executive Summary, Anhänge, Quellen
  • Monitoring: Kosten, Laufzeiten, Fehlertypen
• Compliance, Risiko und IP
  • Datenschutz, Einwilligungen, Auftragsverarbeitung
  • Urheberrecht, Zitate, Nutzungsrechte
  • Prompt- und Daten-Redaction
  • Risikoregister und Freigabeprozesse