AIlon gibt es jetzt auch als MCP-Lösung. Das bedeutet: Du kannst AIlon direkt an LLMs wie Claude, ChatGPT oder andere anschließen. Damit verschiebt sich die ganze Zielgruppenarbeit an die Orte, an dem wir ohnehin alle den ganzen Tag arbeiten.
Konkret heißt das: Du beschreibst deine Situation, dein Produkt, deine Zielgruppe in einfachen Prompts. Im Hintergrund werden die passenden Zielgruppen in AIlon angelegt und berechnet. Die Ergebnisse bekommst du direkt im Chat zurück. In Textform, als Personasheet, als Pitch, wie es dir selbst am Liebsten ist.
Manche Leser:innen machen das vielleicht schon so. Der Unterschied zu "frag doch einfach ein LLM" ist dabei entscheidend: Alles, was zurückkommt, basiert den repräsentativen Marktforschungsdaten von AIlon. Hierin enthalten ist unsere eigene Grundlagenstudie durch die GiM, weitere umfragebasierte Daten des SINUS-Instituts und von MB-Micromarketing, kombiniert mit rund 8 Millionen anonymisierten digitalen Verhaltenssignalen. Keine plausibel klingende Vermutung des Sprachmodells, sondern eine tatsächlich hochgerechnete Zahl. Datenbasierte Zielgruppenarbeit direkt im LLM.
Wie kommt jetzt also ein Tourismusverband vom Briefing zur Marketingstrategie? Dafür habe ich einmal einen fiktiven Case vorbereitet: ein Tourismusverband mit Weinregion, Wander- und Radgebiet, dazu eine kleine Stadt mit Kulturangebot, der bislang mit drei groben, aus Bauchgefühl entstandenen Personas arbeitet und fünf konkrete Fragen dazu hat.
Aus den drei groben Personas werden fünf klar abgrenzbare Zielgruppen, inklusive einer, die im Ausgangstext gar nicht vorkam. In AIlon wird dafür ein Projekt angelegt, das Potenzial berechnet und zwei der fünf Fragen können direkt beantwortet werden.
Jetzt lässt sich gezielt vertiefen: Demografie, Werte/Persönlichkeit, Mediennutzung. Für den Fall wurden vier der fünf Zielgruppen vertieft: das bisherige Kernpublikum, um die alte Persona-Annahme zu prüfen, die beiden Rad-Gruppen, um die Trennungsfrage zu klären, und die neu entdeckte fünfte Gruppe, um die eigentliche Ausgangsfrage zu beantworten.
Aus alldem wird eine klare Handlungsanweisung für die Stadt.
Auf Zuruf lässt sich das Ganze anschließend noch in ein fertiges, mehrseitiges Persona-Sheet überführen.
Früher hätte man für so eine Analyse über verschiedenste Datenquellen Personas entwickelt und an der einen oder anderen Stelle geschätzt, welche Persona wohl die richtige ist. Jetzt lässt sich das komplette Vorgehen in einem Briefing anstoßen. Mit einem Werkzeug, das immer griffbereit ist, weil es dort läuft, wo ohnehin schon gearbeitet wird: im LLM.
Das ersetzt nicht die kreative Arbeit danach, die Übersetzung in Bildsprache, Tonalität und konkrete Kampagnen bleibt weiterhin Aufgabe des Teams. Aber die Grundlage dafür - wer ist meine Zielgruppe wirklich, wie groß ist sie, wie tickt sie, wie erreiche ich sie - steht jetzt als datenbasierte Antwort zur Verfügung, nicht als Bauchgefühl.
Die Zielgruppenarbeit wird damit so schnell und effizient, wie noch nie zuvor. Ich kann konkrete Briefings oder Personas prompten, aber auch erstmal einfach meine Situation beschreiben. Während Projekte angelegt und analysiert werden, kann ich andere Aufgaben erledigen und kriege kurz später alle für mich relevanten Ergebnisse datenbasiert in meiner präferierten Ansicht zurück.