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Autonome Agenten für Marktforschung: Aufbaukurs
Vom Research-Workflow zum auditierbaren KI-Agenten für Markt-, Wettbewerbs- und Trendanalysen
Kursdetails ansehenab 1.640,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Agenten-Architektur für Research-Prozesse
- Quellenstrategie und Datenqualität
- Automatisierte Wettbewerbsanalyse und Marktbeobachtung
- Trendanalysen und strategische Research-Workflows
- Interview- und Umfrage-Automation
- Agenten-Workflows in der Praxis
Überblick
Dieses Seminar richtet sich an alle, die bereits erste Agenten oder LLM-Workflows genutzt haben und jetzt Marktforschung als skalierbaren, kontrollierten Ablauf etablieren wollen. Du arbeitest entlang eines Research-Lifecycles: von der präzisen Problemformulierung über die Planung der Recherche bis zur belastbaren Ergebnisdarstellung. Dabei lernst Du, wie Agenten Aufgaben zerlegen, Zwischenergebnisse speichern und Tools gezielt ansteuern. Ein zentrales Thema ist die Qualitätssicherung: Relevanz-Scoring, Freshness, Dubletten-Erkennung und ein Claim-Checking, das Aussagen mit Quellen verknüpft. Du baust Mechanismen ein, die Bias reduzieren und Unsicherheit nicht verstecken, sondern sichtbar machen. Im zweiten Teil setzt Du Agenten für konkrete Marktforschungsfälle ein: Wettbewerberlandschaften strukturieren, Features vergleichbar machen, Preise und Packaging über Zeit beobachten und Trends aus schwachen Signalen ableiten. Du lernst, welche Signale sich automatisiert erfassen lassen und wo menschliche Reviews zwingend sind. Danach erweiterst Du den Blick auf Primärforschung: Agenten unterstützen bei Screenern, Interviewleitfäden, Pretests und der Auswertung. Für qualitative Daten erstellst Du ein Coding-Schema mit Audit-Trail; für quantitative Auswertungen nutzt Du Segmentierung und Treiberlogik, ohne Statistik zu überfrachten. Damit Deine Agenten in Organisationen bestehen, behandelst Du Orchestrierung, Freigaben, Logging, Kostenkontrolle und Compliance-Fragen wie Datenschutz, Urheberrecht und IP. Du gehst mit einem Setup nach Hause, das Research schneller macht und gleichzeitig prüfbar bleibt.
Kursinhalte
Agenten-Architektur für Research-Prozesse
- Rollen, Ziele, Constraints und Erfolgskriterien für autonome Research-Agenten
- Planner-Executor-Muster zur strukturierten Planung und Ausführung von Rechercheaufgaben
- ReAct-Ansätze für schrittweises Denken, Handeln und Prüfen
- Tool-Calling für Websuche, Datenbanken, Reports, APIs und interne Wissensquellen
- Memory-Konzepte für kurzfristige Kontexte, langfristige Projektdaten und Research-Historien
- Guardrails für Policies, Budgetgrenzen, Rate-Limits, Datenzugriffe und Eskalationen
- Abgrenzung zwischen Einzelagenten, spezialisierten Rollenagenten und Multi-Agent-Setups
Quellenstrategie und Datenqualität
- Such- und Discovery-Strategien für Webquellen, Datenbanken, Reports, Marktstudien und interne Dokumente
- Bewertung von Quellen nach Aktualität, Autorität, Relevanz, Aussagekraft und Nachvollziehbarkeit
- Deduping von Treffern, Clustering ähnlicher Aussagen und Umgang mit widersprüchlichen Informationen
- Relevanz-Scoring für Fundstellen, Belege, Marktindikatoren und Wettbewerbersignale
- Freshness-Regeln für dynamische Märkte, Preisvergleiche, Produktlaunches und Trendanalysen
- Claim-Checking zur Prüfung einzelner Aussagen gegen belastbare Quellen
- Zitationsstandards für Reports, Anhänge, Management Summarys und Audit-Trails
- Bias-Checks, Gegenhypothesen und transparente Darstellung von Unsicherheiten
Automatisierte Wettbewerbsanalyse und Marktbeobachtung
- Competitor-Mapping nach Marktsegmenten, Zielgruppen, Angeboten und Positionierung
- Feature-Vergleiche zwischen Produkten, Services, Preismodellen und Leistungsversprechen
- Preis- und Packaging-Tracking für Angebotsvarianten, Bundles, Rabatte und Vertragsmodelle
- Erkennung von Signalen aus Stellenanzeigen, Patenten, Release Notes, Communities und Produktkommunikation
- Strukturierte Sammlung von Wettbewerberbewegungen mit Evidenz, Datum und Quellenbezug
- Hypothesenbildung für Marktbewegungen, Positionierung, Kundensegmente und Go-to-Market-Entscheidungen
- Gegenhypothesen zur Reduktion voreiliger Schlussfolgerungen und einseitiger Interpretationen
Trendanalysen und strategische Research-Workflows
- Aufbau von Agenten-Workflows für Trend-Scouting, Themenmonitoring und Marktfrüherkennung
- Unterscheidung zwischen Einzelereignissen, wiederkehrenden Signalen und belastbaren Trends
- Bewertung von Trendindikatoren nach Marktbezug, Zielgruppenrelevanz und strategischer Bedeutung
- Verknüpfung von Trendhypothesen mit Wettbewerbsdaten, Kundensignalen und Produktentscheidungen
- Reporting von Trendanalysen für Marketing, Produktmanagement, Strategie und Business Development
- Erstellung von Entscheidungsgrundlagen mit Quellenlage, Unsicherheiten und empfohlenen nächsten Schritten
Interview- und Umfrage-Automation
- Generierung von Interviewleitfäden auf Basis von Research-Zielen, Zielgruppen und Hypothesen
- Pretests, Iterationsschleifen und Qualitätsprüfung von Fragenlogik und Antwortoptionen
- Recruiting-Filter und Screener-Fragen für passende Interview- oder Umfragegruppen
- Qualitative Codierung von Antworten mit Kategorien, Belegen und Audit-Trail
- Zusammenfassung qualitativer Erkenntnisse mit Trennung von Originalaussagen und Interpretation
- Pragmatische Quant-Auswertung mit Segmentierung, Treibern, Mustern und Einschränkungen
- Kontrollpunkte für Datenschutz, Einwilligungen, Vertraulichkeit und sensible Informationen
Agenten-Workflows in der Praxis
- Orchestrierung von Tasks, Queues, Retries, Zwischenergebnissen und Review-Stufen
- Human-in-the-Loop Freigaben für kritische Quellen, Schlussfolgerungen und Veröffentlichungen
- Monitoring von Kosten, Laufzeiten, Fehlertypen, Abbruchgründen und Qualitätsindikatoren
- Reporting-Templates für Executive Summary, Quellenanhang, Methodenteil und Handlungsempfehlung
- Checklisten für Research-Briefing, Agentenlauf, Quellenprüfung, Review und finalen Report
- Transfer in No-Code-, Low-Code- oder technisch integrierte Setups je nach vorhandener Umgebung
Compliance, Risiko und IP
- Datenschutzanforderungen bei personenbezogenen Daten, Interviewdaten und internen Dokumenten
- Einwilligungen, Auftragsverarbeitung und Rollenklärung bei externen Tools und Dienstleistern
- Urheberrecht, Zitate, Nutzungsrechte und Grenzen automatisierter Quellenverarbeitung
- Prompt- und Daten-Redaction zum Schutz vertraulicher Informationen
- Risikoregister für typische Fehlerquellen, Halluzinationen, Quellenlücken und Compliance-Verstöße
- Freigabeprozesse für Reports, Management-Unterlagen und wiederkehrende Marktbeobachtung
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- Marketing-, Market-Intelligence- und Research-Teams, die Marktanalysen, Wettbewerbsbeobachtung und Trendmonitoring mit KI-Agenten strukturieren wollen
- Produktmanagerinnen, Produktmanager und Product-Operations-Verantwortliche, die Feature-Vergleiche, Pricing-Signale und Kundenerkenntnisse in belastbare Entscheidungen überführen
- Strategie, Business Development und Innovation, die wiederholbare Research-Workflows für neue Märkte, Positionierung und Wettbewerbsdifferenzierung aufbauen
- Data-, Analytics- und Automations-Verantwortliche, die autonome Agenten mit Qualitätskontrollen, Monitoring und Governance in vorhandene Arbeitsprozesse integrieren
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „Autonome Agenten für Marktforschung: Aufbaukurs“?
Vom Research-Workflow zum auditierbaren KI-Agenten für Markt-, Wettbewerbs- und Trendanalysen. Zu den Schwerpunkten gehören Agenten-Architektur für Research-Prozesse, Quellenstrategie und Datenqualität, Automatisierte Wettbewerbsanalyse und Marktbeobachtung, Trendanalysen und strategische Research-Workflows, Interview- und Umfrage-Automation und Agenten-Workflows in der Praxis.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an Marketing-, Market-Intelligence- und Research-Teams, die Marktanalysen, Wettbewerbsbeobachtung und Trendmonitoring mit KI-Agenten strukturieren wollen, Produktmanagerinnen, Produktmanager und Product-Operations-Verantwortliche, die Feature-Vergleiche, Pricing-Signale und Kundenerkenntnisse in belastbare Entscheidungen überführen, Strategie, Business Development und Innovation, die wiederholbare Research-Workflows für neue Märkte, Positionierung und Wettbewerbsdifferenzierung aufbauen und Data-, Analytics- und Automations-Verantwortliche, die autonome Agenten mit Qualitätskontrollen, Monitoring und Governance in vorhandene Arbeitsprozesse integrieren.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Grundverständnis von LLMs, Prompting, Tool-Calling oder Automationsplattformen. Erste Erfahrung mit Agenten-Workflows oder abgeschlossene Grundlagen wie KI-Agenten für Anwender , n8n Grundkurs oder Microsoft AI Builder Grundkurs. Praxisbezug zu Marktforschungsfragen, Wettbewerbsanalysen, Pricing, Produktmanagement oder strategischem Research. Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich, wenn grundlegende LLM-Workflows bekannt sind.
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören Agenten-Architektur für Research-Prozesse, Quellenstrategie und Datenqualität, Automatisierte Wettbewerbsanalyse und Marktbeobachtung, Trendanalysen und strategische Research-Workflows, Interview- und Umfrage-Automation und Agenten-Workflows in der Praxis.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Ja. Ein eigener praxisbezogener Schwerpunkt ist „Agenten-Workflows in der Praxis“. Dabei geht es unter anderem um Orchestrierung von Tasks, Queues, Retries, Zwischenergebnissen und Review-Stufen, Human-in-the-Loop Freigaben für kritische Quellen, Schlussfolgerungen und Veröffentlichungen und Monitoring von Kosten, Laufzeiten, Fehlertypen, Abbruchgründen und Qualitätsindikatoren. So werden die Inhalte auf konkrete Aufgaben und Anwendungssituationen übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar richtet sich an alle, die bereits erste Agenten oder LLM-Workflows genutzt haben und jetzt Marktforschung als skalierbaren, kontrollierten Ablauf etablieren wollen; Du arbeitest entlang eines Research-Lifecycles: von der präzisen Problemformulierung über die Planung der Recherche bis zur belastbaren Ergebnisdarstellung; Dabei lernst Du, wie Agenten Aufgaben zerlegen, Zwischenergebnisse speichern und Tools gezielt ansteuern; Ein zentrales Thema ist die Qualitätssicherung: Relevanz-Scoring, Freshness, Dubletten-Erkennung und ein Claim-Checking, das Aussagen mit Quellen verknüpft; Du baust Mechanismen ein, die Bias reduzieren und Unsicherheit nicht verstecken, sondern sichtbar machen.
Wird im Seminar auch „Trendanalysen und strategische Research-Workflows“ behandelt?
Ja. „Trendanalysen und strategische Research-Workflows“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Aufbau von Agenten-Workflows für Trend-Scouting, Themenmonitoring und Marktfrüherkennung, Unterscheidung zwischen Einzelereignissen, wiederkehrenden Signalen und belastbaren Trends, Bewertung von Trendindikatoren nach Marktbezug, Zielgruppenrelevanz und strategischer Bedeutung und Verknüpfung von Trendhypothesen mit Wettbewerbsdaten, Kundensignalen und Produktentscheidungen.
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- Rechnung erst nach Kursende
- Zertifikat und Unterlagen inklusive
- Umbuchung möglich
