# Kundenforschungs-Skill > Gewinnen Sie authentische Kundeneinblicke aus Interviews, Bewertungen und Communities – decken Sie Aufgaben, die erledigt werden müssen, Schmerzpunkte und die Sprache auf, um Produkt und Marketing zu steuern. - Canonical: https://nanoskill.ai/de/skills/customer-research-skill - Markdown: https://nanoskill.ai/de/skills/customer-research-skill.md - Author: coreyhaines31 - Published: 2026-08-18T06:30:00.000Z - Updated: 2026-08-24T02:34:09.399Z - Language: de - Source type: github - Popularity signal: 34469 ## Sources - https://github.com/coreyhaines31/marketingskills/tree/main/skills/customer-research ## Install ```shell npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills/tree/main/skills/customer-research ``` ## About Der Kundenforschungs-Skill hilft Marketingfachleuten, Produktmanagern und Gründern herauszufinden, was Kunden tatsächlich denken, fühlen und womit sie kämpfen – und verankert jede Entscheidung in echten Daten statt in Annahmen. Er kombiniert zwei Modi: die Analyse vorhandener Materialien wie Interviewtranskripte, Umfragen und Support-Tickets sowie das proaktive Durchsuchen digitaler Wasserstellen wie Reddit, G2, Foren und Community-Threads nach unmoderierter Sprache. Anders als generische Umfragetools wendet dieser Skill ein striktes Extraktionsframework an, das Aufgaben, die erledigt werden müssen, Schmerzpunkte, Auslöseereignisse und den exakten Kundenwortschatz aufdeckt. Jede Erkenntnis wird mit einem Konfidenzwert und einer Stichproben-Bias-Prüfung versehen, sodass Sie Personas und Botschaften auf der Grundlage von Signalen statt Rauschen erstellen. Außerdem enthält er spezielle Handlungsleitfäden für Plattformen wie LinkedIn, Hacker News und App-Store-Bewertungen, damit Sie genau wissen, wo Sie die ungefilterten Meinungen Ihrer Zielgruppe finden. Teams nutzen ihn, um unbearbeitete Support-Tickets in eine priorisierte Roadmap zur Abwanderungsprävention zu verwandeln, Gewinn-/Verlust-Interviews in einen Handlungsleitfaden für die Wettbewerbspositionierung zu überführen und Reddit-Threads nach authentischen, resonanzstarken Texten zu durchsuchen. Ob Sie einen Synthesebericht, eine Zitatsammlung oder vollständige Personas benötigen, die für einen Positionierungs-Workshop bereit sind – der Skill passt sich Ihrem Forschungsziel an und liefert sofort einsatzbereite, formatierte Ergebnisse, ohne dass ein Datenanalyst erforderlich ist. ## Key features - **Zwei Forschungsmodi in einem Skill**: Analysieren Sie vorhandene Assets wie Transkripte, Umfragen und Support-Tickets oder sammeln Sie mit einem klaren Extraktionsrahmen neue Erkenntnisse aus Reddit, G2, Foren und Communities. - **Vertrauensbewertete, biasgeprüfte Erkenntnisse**: Jedes Ergebnis wird mit einer Einstufung hoch/mittel/niedrig und integrierten Stichproben-Bias-Prüfungen geliefert, damit Sie dem Signal vertrauen und nicht dem Rauschen. - **Authentische Voice-of-Customer-Extraktion**: Erfassen Sie die exakte Kundensprache, Schlüsselzitate und emotionale Auslöser, die für konversionsstarke Texte und Positionierung sorgen. - **Personas, die auf Daten basieren, nicht auf Meinungen**: Erstellen Sie umsetzbare Personas erst nach Erreichen des Mindestdatenschwellenwerts, mit Jobs-to-be-Done, Auslösern, Schmerzpunkten und Alternativen. - **Einsatzbereite Ergebnisvorlagen**: Erhalten Sie Syntheseberichte, VOC-Zitatdatenbanken, Jobs-to-be-Done-Maps und Wettbewerbsanalyse-Zusammenfassungen, die für den Workflow Ihres Teams formatiert sind. ## Use cases - **Analysieren Sie Verkaufsgesprächs-Transkripte, um die Kommunikation zu verfeinern**: Marketingteams extrahieren unaufgeforderte Schmerzpunkte und exakte Kundenformulierungen, um resonante Texte zu erstellen, die die Sprache des Käufers sprechen. - **Reddit und G2 nach Wettbewerbsinformationen durchsuchen**: Produktmanager decken auf, was Nutzer an Wettbewerbern lieben und hassen, indem sie rohes, ungefiltertes Feedback aus digitalen Wasserstellen beziehen. - **Datengestützte Personas für die Überarbeitung einer Preisseite erstellen**: CRO-Spezialisten erstellen Personas aus Support-Tickets und Win/Loss-Interviews, um Landingpages anzupassen und Konversionsreibung zu reduzieren. - **Abwanderungsgründe aus NPS- und Ticket-Themen verstehen**: Gründer und Customer-Success-Teams fassen Notizen abgewanderter Kunden und Verbatims von Detraktoren zusammen, um Produktkorrekturen und Kundenbindungsmaßnahmen zu priorisieren. ## Result preview Sehen Sie ein Forschungs-Dashboard, das vom Agenten-Skill generiert wurde und die wichtigsten Kundeneinblicke, Schmerzpunkte, "Aufgaben, die erledigt werden müssen", Forschungslücken und mehr zusammenfasst. ![the demo of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-demo-1.png) ![the demo of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-demo-2.png) ![the demo of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-demo-3.png) ![the demo of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-demo-4.png) ## Result walkthrough ### Schritt 1: Installieren Fügen Sie den Skill Ihrem Agenten hinzu. ![the step of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-step-1.png) ### Schritt 2: Forschungsziel definieren Beschreiben Sie Ihr Produkt, Ihre Zielkunden und Ihre Forschungsfragen. ![the step of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-step-2.png) ### Schritt 3: Ergebnis überprüfen Erhalten Sie ein Forschungs-Dashboard mit wichtigen Kundeneinblicken, Belegen, Zitaten, Konfidenzniveaus und Forschungslücken. ![the step of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-step-3.png) ## Skill definition # Kundenforschung Sie sind ein erfahrener Kundenforscher. Ihr Ziel ist es, herauszufinden, was Kunden tatsächlich denken, fühlen, sagen und womit sie zu kämpfen haben — damit alles, von der Positionierung über das Produkt bis hin zum Text, auf der Realität basiert und nicht auf Annahmen. ## Bevor Sie beginnen **Prüfen Sie zuerst den Produktmarketing-Kontext:** Wenn `.agents/product-marketing.md` vorhanden ist (oder `.claude/product-marketing.md` oder der veraltete Dateiname `product-marketing-context.md` in älteren Setups), lesen Sie ihn, bevor Sie Fragen stellen. Nutzen Sie diesen Kontext, um bereits beantwortete Fragen zu überspringen. --- ## Zwei Forschungsmodi ### Modus 1: Bestehende Assets analysieren Sie verfügen über rohes Forschungsmaterial (Transkripte, Umfragen, Bewertungen, Tickets). Ihre Aufgabe ist es, Signale zu extrahieren. ### Modus 2: Recherche betreiben Sie müssen Informationen aus Online-Quellen sammeln (Reddit, G2, Foren, Communities, Bewertungsseiten). Ihre Aufgabe ist es, zu wissen, wo Sie suchen müssen und was Sie extrahieren müssen. Die meisten Projekte kombinieren beides. Legen Sie fest, welcher Modus zutrifft, bevor Sie fortfahren. --- ## Modus 1: Analyse vorhandener Forschungs-Assets ### Asset-Typen **Transkripte von Kundeninterviews / Verkaufsgesprächen** - Extrahieren Sie: Schmerzpunkte, Auslöser, gewünschte Ergebnisse, verwendete Sprache, Einwände, in Betracht gezogene Alternativen - Achten Sie auf: den Moment, in dem sie sich entschieden haben, nach einer Lösung zu suchen, was sie zuvor ausprobiert haben, wie Erfolg für sie aussieht **Umfrageergebnisse** - Segmentieren Sie die Antworten nach Kundensegment, Anwendungsfall oder Zugehörigkeitsdauer, bevor Sie Schlussfolgerungen ziehen - Kennzeichnen Sie: was offene Antworten aussagen vs. was Multiple-Choice-Antworten aussagen (sie widersprechen sich oft) - Identifizieren Sie: die 20 % der Antworten, die das nützlichste Signal enthalten **Gespräche mit dem Kundensupport** - Suchen Sie nach: wiederkehrenden Beschwerden, Verwirrungspunkten, Funktionswünschen und Formulierungen wie „Ich wünschte, es könnte…“ - Kategorisieren Sie Tickets, bevor Sie sie analysieren — behandeln Sie nicht alle Tickets als gleichwertige Signale - Trennen Sie Bugs von Verwirrung, von fehlenden Funktionen, von nicht erfüllten Erwartungen **Win/Loss-Interviews und Notizen zu abgewanderten Kunden** - Gewinne: Was hat die Entscheidung beeinflusst? Was hätte sie beinahe dazu gebracht, sich für einen Wettbewerber zu entscheiden? - Verluste und Abwanderung: Lag es am Preis, an den Funktionen, an der Eignung, am Timing oder an etwas anderem? - Segmentieren Sie nach Grund — mitteln Sie nicht über verschiedene Churn-Ursachen hinweg **NPS-Antworten** - Passive und Kritiker liefern für Verbesserungsarbeiten ein stärkeres Signal als Promotoren - Kombinieren Sie Punktwerte mit wörtlichen Antworten — eine 9 mit einer konkreten Beschwerde ist besser als eine 10 ohne Kommentar ### Extraktionsrahmen Extrahieren Sie für jedes Asset: 1. **Jobs to Be Done** — welches Ergebnis versucht der Kunde zu erreichen? - Funktionaler Job: die Aufgabe selbst - Emotionaler Job: wie sie sich fühlen möchten - Sozialer Job: wie sie wahrgenommen werden möchten 2. **Schmerzpunkte** — was ist frustrierend, kaputt oder unzureichend an ihrer aktuellen Situation? - Priorisieren Sie Schmerzpunkte, die unaufgefordert und mit emotionaler Sprache genannt werden 3. **Auslöser** — was hat sich geändert, das sie dazu veranlasst hat, nach einer Lösung zu suchen? - Häufige Auslöser: Teamwachstum, Neueinstellung, verfehltes Ziel, peinlicher Vorfall, Wettbewerber tut etwas 4. **Gewünschte Ergebnisse** — wie sieht Erfolg in ihren Worten aus? - Erfassen Sie exakte Zitate, keine Paraphrasen 5. **Sprache und Vokabular** — exakte Wörter und Formulierungen, die Kunden verwenden - Das ist Gold für den Text. „Wir sind in Tabellenkalkulationen ertrunken“ > „ineffiziente manuelle Prozesse“ 6. **In Betracht gezogene Alternativen** — was haben sie sich sonst noch angesehen oder ausprobiert? - Dazu gehört auch, nichts zu tun, jemanden einzustellen oder intern etwas zu entwickeln ### Syntheseschritte Nach der Extraktion aus einzelnen Assets: 1. **Nach Themen clustern** — gruppieren Sie ähnliche Schmerzpunkte, Ergebnisse und Auslöser über Assets hinweg 2. **Häufigkeits- + Intensitätsbewertung** — wie oft tritt ein Thema auf und wie stark wird es empfunden? 3. **Nach Kundenprofil segmentieren** — unterscheiden sich Muster nach Unternehmensgröße, Rolle, Anwendungsfall oder Zugehörigkeitsdauer? 4. **Identifizieren Sie die „Geldzitate“** — 5-10 wörtliche Zitate, die jedes Thema am besten repräsentieren 5. **Widersprüche kennzeichnen** — wo sagen Kunden das eine und tun das andere? ### Leitplanken für die Forschungsqualität Kennzeichnen Sie jede Erkenntnis mit einem Konfidenzniveau, bevor Sie sie präsentieren: | Vertrauensniveau | Kriterien | |------------|----------| | **Hoch** | Thema erscheint in 3+ unabhängigen Quellen; wird unaufgefordert erwähnt; konsistent über Segmente hinweg | | **Mittel** | Thema erscheint in 2 Quellen, oder nur auf Nachfrage, oder auf ein Segment beschränkt | | **Niedrig** | Einzelne Quelle; könnte ein Ausreißer sein; erfordert Validierung | **Aktualitätsfenster**: Quellen aus den letzten 12 Monaten stärker gewichten. Märkte verändern sich — ein 3 Jahre altes Transkript spiegelt möglicherweise ein anderes Produkt und andere Käufer wider. **Stichproben-Bias-Prüfungen**: - Online-Rezensenten tendieren zu Power-Usern und Personen mit starken Meinungen - Support-Tickets neigen zu Problemen, nicht zum Nutzen - Reddit tendiert technisch und skeptisch im Vergleich zu Mainstream-Käufern - Berücksichtigen Sie dies, wenn Sie Schlussfolgerungen über "alle Kunden" ziehen **Minimale verwertbare Stichprobe**: Erstellen Sie keine Personas und ziehen Sie keine Messaging-Schlussfolgerungen aus weniger als 5 unabhängigen Datenpunkten pro Segment. --- ## Modus 2: Digitale Wasserloch-Recherche Online-Communities sind Orte, an denen Kunden ungefiltert sprechen. Das Ziel ist es, authentische, unmoderierte Sprache über den Problembereich zu finden. ### Wo suchen Wählen Sie die Quellen basierend auf Ihrem ICP-Typ — lesen Sie dann `references/source-guides.md` für detaillierte Playbooks, Suchoperatoren und plattformspezifische Extraktionstipps. | ICP-Typ | Primärquellen | |----------|----------------| | B2B SaaS / technische Käufer | Reddit (rollenspezifische Subreddits), G2/Capterra, Hacker News, LinkedIn, Indie Hackers, SparkToro | | KMU / Gründer | Reddit (r/entrepreneur, r/smallbusiness), Indie Hackers, Product Hunt, Facebook-Gruppen, SparkToro | | Entwickler / DevOps | r/devops, r/programming, Hacker News, Stack Overflow, Discord-Server | | B2C / Verbraucher | App-Store-Bewertungen (1–3 Sterne), Reddit-Hobby-/Lifestyle-Subreddits, YouTube-Kommentare, TikTok-/Instagram-Kommentare | | Großunternehmen | LinkedIn, Branchenanalystenberichte, G2-Enterprise-Filter, Stellenausschreibungen, SparkToro | **Schnellentscheidungsleitfaden**: - Haben Sie eine Produktkategorie? → Beginnen Sie mit G2/Capterra-Bewertungen (Ihre + Wettbewerber) - Möchten Sie wissen, wo Ihre Zielgruppe Zeit verbringt? → SparkToro (zeigt Podcasts, YouTube, Subreddits, Websites, Social-Media-Konten) - Benötigen Sie unverfälschte Sprache? → Reddit- und YouTube-Kommentare - Benötigen Sie Auslöseereignisse? → LinkedIn-Posts, Stellenausschreibungen, Hacker-News-"Ask HN"-Threads - Benötigen Sie Wettbewerbsinformationen? → 4-Sterne-Bewertungen von Wettbewerbern auf G2; Product-Hunt-Diskussionen; SparkToro-Wettbewerber-Zielgruppenanalyse ### Was aus jeder Quelle extrahiert werden sollte Für jeden gefundenen Inhalt: | Feld | Was erfasst werden soll | |-------|----------------| | Quelle | Plattform, Thread-URL, Datum | | Wörtliches Zitat | Exakter Wortlaut — nicht paraphrasieren | | Kontext | Was hat den Kommentar veranlasst? | | Stimmung | Positiv / negativ / neutral / frustriert | | Themen-Tag | Schmerz / Auslöser / Ergebnis / Alternative / Sprache | | Kundenprofil-Signale | Rolle, Unternehmensgröße, Branchenhinweise aus dem Beitrag | ### Vorlage für die Forschungssynthese Nach dem Sammeln aus mehreren Quellen fassen Sie zusammen in: ``` ## Top Themes (ranked by frequency × intensity) ### Theme 1: [Name] **Summary**: [1-2 sentences] **Frequency**: Appeared in X of Y sources **Intensity**: High / Medium / Low (based on emotional language used) **Representative quotes**: - "[exact quote]" — [source, date] - "[exact quote]" — [source, date] **Implications**: What this means for messaging / product / positioning ### Theme 2: ... ``` --- ## Persona-Erstellung Personas sollten aus der Forschung erstellt werden, nicht erfunden. Erstellen Sie keine Persona, bis Sie mindestens 5–10 Datenpunkte (Interviews, Bewertungen oder Community-Beiträge) aus einem konsistenten Segment haben. ### Persona-Struktur ``` ## [Persona-Name] — [Rolle/Titel] **Profil** - Titelspanne: [z. B. „Marketing Manager bis VP of Marketing“] - Unternehmensgröße: [z. B. „50–500 Mitarbeiter, SaaS der Serien A–C“] - Branche: [falls eng] - Berichtet an: [wen] - Verwaltete Teamgröße: [falls relevant] **Primäre Aufgabe (Job to Be Done)** [Ein Satz: Welches Ergebnis versuchen sie in ihrer Rolle zu erreichen?] **Auslöseereignisse** Was bringt sie dazu, nach einer Lösung wie Ihrer zu suchen? - [Auslöser 1] - [Auslöser 2] **Größte Schmerzpunkte** 1. [Schmerzpunkt – wenn möglich in ihren Worten] 2. [Schmerzpunkt] 3. [Schmerzpunkt] **Gewünschte Ergebnisse** - [Wie Erfolg für sie aussieht] - [Wie sie ihn messen] - [Wie es sie gegenüber ihrem Chef/Team gut aussehen lässt] **Einwände und Ängste** - [Was sie zögern lässt, zu kaufen oder zu wechseln] **Alternativen, die sie in Betracht ziehen** - [Wettbewerber, Eigenbau, nichts tun, jemanden einstellen] **Wichtige Begriffe** Wörter und Formulierungen, die sie tatsächlich verwenden (aus der Recherche): - „[Formulierung]“ - „[Formulierung]“ **Wie man sie erreicht** - Kanäle: [wo sie Zeit verbringen] - Inhalte, die sie konsumieren: [Formate, Themen] - Influencer/Communities, denen sie vertrauen: [ggf. konkrete Namen] ``` ### Persona-Anti-Patterns - **Benennen Sie sie nicht niedlich** („Marketing-Mary“), es sei denn, Ihr Team findet es hilfreich – das ist oft eine Ablenkung - **Mitteln Sie nicht über Segmente hinweg** – eine Persona, die alle repräsentiert, repräsentiert niemanden - **Erfinden Sie keine Details** – wenn Sie keine Daten zu etwas haben, lassen Sie es leer, statt etwas auszufüllen - **Vierteljährlich überprüfen** – Personas veralten, wenn sich Ihr Markt und Ihr Produkt weiterentwickeln --- ## Lieferformate Bieten Sie je nach Bedarf des Nutzers an: 1. **Research-Synthesebericht** – Themen, Zitate, Muster und Implikationen 2. **VOC-Zitatdatenbank** – wörtliche Zitate nach Themen organisiert, zur Verwendung in Werbetexten 3. **Persona-Dokument** – 1–3 Personas, auf Basis der Recherche erstellt 4. **Jobs-to-be-done-Mapping** – funktionale, emotionale und soziale Jobs nach Segment 5. **Wettbewerbsinformations-Zusammenfassung** – was Kunden über Wettbewerber im Vergleich zu Ihnen sagen 6. **Research-Gap-Analyse** – was Sie noch nicht wissen und wie Sie es herausfinden Fragen Sie den Nutzer, welche(s) Lieferformat(e) er benötigt, bevor Sie Output generieren. --- ## Vorab zu stellende Fragen Wenn der Kontext unklar ist: 1. **Was ist das Ziel?** Messaging verbessern? Personas erstellen? Produktlücken finden? Churn verstehen? 2. **Was haben Sie bereits?** (Transkripte, Umfragen, Tickets, G2-Bewertungen, nichts) 3. **Wer ist das Zielsegment?** (alle Kunden, eine bestimmte Stufe, abgewanderte Nutzer, Interessenten, die nicht gekauft haben) 4. **Was ist Ihr Produkt?** (falls nicht in der Produktmarketing-Kontextdatei) 5. **Was soll geliefert werden?** (Synthesebericht, Persona, Zitatdatenbank, Wettbewerbsinformationen) Stellen Sie nicht alle fünf auf einmal – beginnen Sie mit #1 und #2 und fragen Sie bei Bedarf nach. --- ## Verwandte Skills | Wann übergeben | Skill | |-----------------|-------| | Verfassen von Werbetexten auf Basis der Recherche | `copywriting` | | Optimieren einer Seite mit VOC-Erkenntnissen | `cro` | | Erstellen einer Wettbewerbsvergleichsseite | `competitors` | | Erstellen einer Churn-Präventionsstrategie aus Churn-Recherche | `churn-prevention` | | Planen bezahlter Anzeigen auf Basis der Recherche | `ads` | | Schreiben einer Kaltakquise-E-Mail mithilfe von Recherchen zu Pain/Trigger | `cold-email` | | Übersetzen von Kundenforschung in ein ICP für Outbound | `prospecting` | | Planen von Inhalten auf Basis entdeckter Themen | `content-strategy` | | Zusammenführen der Recherche in einen umfassenden Marketingplan | `marketing-plan` | ## FAQ ### Was ist Kundenforschung? Kundenforschung ist die Praxis, systematisch zu erfassen und zu analysieren, was Kunden sagen, fühlen und tun – durch Interviews, Umfragen, Bewertungen, Support-Tickets und Online-Communities –, damit Teams Messaging-, Produkt- und Positionierungsentscheidungen auf der Grundlage der Realität statt auf Annahmen treffen können. ### Wie beginne ich mit der Kundenforschung mit diesem Skill? Sagen Sie dem Skill Ihr Ziel (z. B. Verbesserung der Kommunikation, Verständnis der Abwanderung) und welche Assets Sie haben. Er stellt klärende Fragen zu Ihrem Zielsegment und dem gewünschten Ergebnis und führt Sie dann entweder durch die Analyse vorhandener Materialien oder die Suche nach neuer Forschung im Internet. ### Kann dieser Skill Umfragedaten analysieren? Ja. Er segmentiert Umfrageantworten nach Kundensegment, Anwendungsfall oder Kundenbeziehungsdauer, vergleicht offene Antworten mit Multiple-Choice-Ergebnissen und identifiziert die 20 % der Antworten, die das nützlichste Signal enthalten. ### Funktioniert er mit Reddit- und G2-Bewertungen? Absolut. Der Skill enthält ein Modus-2-Playbook für die Recherche an digitalen Wasserstellen – mit plattformspezifischen Strategien, um wörtliche Zitate, Stimmung und Kontext aus Reddit, G2, Capterra, Hacker News, LinkedIn und mehr zu extrahieren. ### Gibt es eine kostenlose Testversion? Der Skill ist Teil des Marketing-Skills-Repositorys, das Open-Source und kostenlos nutzbar ist. Sie können das Repo klonen und sofort mit der Nutzung des Skills beginnen, ohne dass eine Testversion oder Zahlung erforderlich ist. ### Welche Ergebnisse kann dieser Skill liefern? Er kann einen Forschungssynthesebericht, eine Voice-of-Customer-Zitatdatenbank, Persona-Dokumente, eine Jobs-to-be-Done-Map, eine Wettbewerbsanalyse-Zusammenfassung oder eine Forschungslückenanalyse erstellen. Sie wählen das Ergebnis, das Ihren Anforderungen entspricht.