Was, wenn du eine Zielgruppe „befragen“ könntest, bevor du überhaupt ein Panel rekrutierst?
Genau das passiert gerade in vielen Insight-Teams: Synthetic Respondents und Synthetic Personas – also KI-gestützte, modellierte Zielgruppen – werden zunehmend als Simulationslayer genutzt. Nicht als Ersatz für echte Menschen, sondern als Turbo für Iterationen: schneller testen, besser priorisieren, weniger teure Fehlstarts.
Der Trend hat Rückenwind: Einige Researcher erwarten, dass synthetische Antworten in wenigen Jahren einen großen Teil der Datenerhebung ergänzen – teils sogar dominieren.
Was könnte da dran sein?
Was sind Synthetic Respondents eigentlich?
Stell dir Synthetic Respondents nicht als „Fake-Befragte“ vor, sondern eher wie einen Flugsimulator für Entscheidungen.
Ein synthetic respondent ist ein KI-Modell, das Antworten generiert, die sich statistisch und sprachlich ähnlich verhalten wie eine definierte Zielgruppe. Die Basis dafür sind reale Datenmuster: historische Befragungsdaten, Trackingdaten, Segmentdaten, Kaufverhalten oder andere valide Quellen.
- Was sie sind: ein Simulationsmodell für schnelle Hypothesen-Checks
- Was sie nicht sind: ein Ersatz für echte Exploration, kulturelle Überraschungen oder “neue Wahrheit” aus dem Feld.
Gerade Anbieter und Datenfirmen betonen: Der Wert entsteht nur, wenn Modelle sauber kalibriert und validiert werden – sonst ist es nur eine Maschine für plausible Antworten.
Warum dieser Trend jetzt Fahrt aufnimmt
Es braut sich eine typische „Perfect Storm“-Situation zusammen:
- Research muss schneller werden. Produktteams iterieren wöchentlich, Insights hängen oft am Feld.
- Panels werden teurer und schwieriger. Mehr Screening, mehr Fatigue, mehr Qualitätsstress.
- KI ist im Research-Stack angekommen. Automatisierung ist nicht mehr nice-to-have, sondern Standard.
Das Ergebnis: Synthetic Research könnte attraktiv als Zwischenstufe zwischen Idee und Feld sein – ein Layer, der Entscheidungen beschleunigt, bevor man große Budgets bewegt.
Wo Synthetic Respondents stark sind
Du hast 16 Ideen, 4 Tonalitäten und 2 Bildwelten?
Statt direkt ins Feld zu gehen, kannst du in Stunden eine synthetische Simulation laufen lassen:
- Welche Claims scheinen bei Segment A am stärksten?
- Welche Tonalität irritiert?
- Welche Konzepte wirken austauschbar?
Das ersetzt nicht das Feld – aber es hilft dir, die besten Kandidaten auszuwählen, bevor du echte Befragte „verbrätst“.
Trainingsaufwand ist der Preis für Geschwindigkeit
Ziel: Ein erster Prototyp, der grob plausibel antwortet. Dafür nutzt man:
- historische methodische Twin-Studien
- U&A- oder Segmentdaten
- Panels, Tracking, CX-Daten
- vorhandene Personas + Verhaltensdaten
Ergebnis: „Es könnte funktionieren“-Proof of Concept.
Hier muss das Modell:
- regionale Sprache & Codes abbilden
- Marke/Kategorie-Spezifika verstehen
- Antwortmuster realistisch darstellen (inkl. Varianz, nicht nur glatte Mittelwerte)
Ergebnis: Synthetic Respondents, die sich wie eine echte Zielgruppe verhalten.
Der Punkt, an dem sich entscheidet, ob es „Insight Tech“ ist oder „Fancy Nonsense“.
Typisch sind Tests wie:
- real vs. synthetisch (Holdout-Designs)
- Vergleich der Verteilungen, nicht nur der Means
- Segmentstabilität, Bias-Check
Genau diese Validierung wird in Industry-Beiträgen als Pflichtteil beschrieben, weil synthetische Daten sonst „zu sauber“ oder „zu glatt“ werden können.
So wird Synthetic Research ein Vorteil (oder ein Risiko)
DON’T
DO
Fazit: Synthetic Respondents verändern nicht den Zweck von Research – sondern könnten die Taktung verändern.
Der große Shift ist nicht: „KI ersetzt Menschen.“
Der Shift wäre: Research bekommt eine Simulationsebene, die Teams schneller lernen lässt.
Das Versprechen: Wer Synthetic Respondents als Iterationsmaschine versteht – mit klaren Leitplanken, Validierung und Hybrid-Design – gewinnt Geschwindigkeit, ohne die Realität zu verlieren.
Und genau das macht den Trend so spannend: Er ist kein Hype. Er ist ein neues Stück Infrastruktur im Insight Tech Stack.
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