4 Monate Entwicklungszeit für einen Online-Kurs. 2 Monate für den nächsten. Gleiche Qualität. Halbe Zeit. Was hat sich geändert? Ich habe analysiert, was Menschen im KI-Chatbot fragen und was sie bei Google suchen – und erkannte eine zweite Zielgruppe, für die ich gezielt entwickeln konnte. Mit künstlicher Intelligenz als Product-Development-Tool.

✺ KEY FACTS

Projekt: wenighair Online-Kurse – Digitale Produktentwicklung mit Daten
Timeline: 2019–2025 (6 Jahre Build-up), KI-Integration seit 2022
Tools: KI-Chatbot (Custom), Google Analytics, Search Console, ChatGPT/Claude für Keyword-Clustering
Wissensbasis: 100+ Blog-Artikel, 500+ Videos, 40+ Podcasts
Community: Discord-Mitglieder + wachsende Newsletter-Subscriber
Impact: 30% Traffic-Boost, 50% schnellere Produktentwicklung, klare Zielgruppensegmentierung

01 ✺ BUSINESS CHALLENGE

Richtige Produkte entwickeln statt vermuten

Welchen Online-Kurs will die Zielgruppe wirklich kaufen? Diese Frage kostet Zeit, Geld und Nerven – wenn man auf Bauchgefühl setzt.

Mein erster Versuch: Kurs über Mental Mindset bei Haarausfall. Thema: Psychologie, Selbstakzeptanz, innere Haltung. Klang sinnvoll. Fühlte sich richtig an. Die Verkaufszahlen blieben hinter den Erwartungen zurück.

Warum? Weil ich vermutete, was Menschen brauchen. Statt zu messen, was sie tatsächlich suchen.

Die harte Wahrheit:

  • Produktentwicklung ohne Daten verschwendet Ressourcen.
  • Du entwickelst für eine Zielgruppe, die vielleicht gar nicht existiert.
  • Oder die existiert, aber nicht kauft.

Ich brauchte ein System, das mir zeigt: Was fragen Menschen wirklich? Wo sind ihre echten Schmerzpunkte? Welche Lücke kann ich füllen, die noch niemand füllt?

02 ✺ LÖSUNG

Analytics-gestützte Produktentwicklung mit KI

Seit 2022 läuft auf wenighair.de ein TKTKTK SHOWCASE-LINK KI-Chatbot. Keine Standard-FAQ-Maschine. Sondern mein gesamtes Wissen als Basis: 100+ Blog-Artikel, 500+ YouTube-Videos, 40+ Podcast-Folgen – alles hinterlegt. Sechs Jahre Erfahrung, komprimiert in ein System, das antwortet.

Aber der eigentliche Wert? Der Chatbot ist ein Rückkanal ins Produkt. Er zeigt mir jeden Tag, was Menschen wirklich fragen. Nicht was ich vermute. Nicht was ich cool finde. Sondern was tatsächlich gefragt wird.

Das System dahinter (UX meets KI meets Data)

1. Chatbot-Query-Analyse
Der Chatbot loggt jede Frage. Ich sehe: Welche Themen kommen hundertmal? Wo stoßen Menschen auf Lücken? Welche Fragen kann mein Content nicht beantworten?

Beispiel: "Wie rasiere ich meine Glatze richtig?" kam über 300 Mal in Variationen. Mental Mindset? Kam selten. Die Daten waren eindeutig.

2. Google Analytics + Search Console
Welche Seiten haben die höchste Verweildauer? Welche Keywords konvertieren? Ich kombiniere Chatbot-Daten mit SEO-Daten und sehe, wo echtes Interesse liegt. Nicht Klicks. Interesse.

Durch TKTKTK SHOWCASE-SEO SEO-Strategien, die ich seit 2019 aufbaue, hatte ich bereits 200+ Top-Rankings auf Platz 1 und über 1000+ Rankings auf Seite 1.

Aber erst die Kombination mit KI-Analytics zeigte mir:
Rankings ≠ Kaufabsicht.

3. KI-gestütztes Keyword-Clustering
Mit künstlicher Intelligenz (ChatGPT, Claude) analysiere ich Keyword-Cluster nach Intent-Phasen:

  • Awareness-Keywords → Blog-Content
  • Consideration-Keywords → YouTube-Tutorials
  • Decision-Keywords → Produktseiten

Das Ergebnis: Ich erkannte eine zweite Zielgruppe, die ich komplett übersehen hatte. Menschen, die nicht über ihre Gefühle reden wollen, sondern eine klare Schritt-für-Schritt-Anleitung brauchen. Praktiker, keine Philosophen.

4. Content-Lücken-Identifikation
Der KI-Chatbot zeigt mir, wo meine Wissensbasis Lücken hat. Wenn Fragen nicht beantwortet werden können, erstelle ich neuen Content und integriere ihn zurück ins System. Ein Kreislauf. Training in Echtzeit.

In meinem TKTKTK SHOWCASE-KI KI-Showcase zeige ich, wie ich KI als "Kreative Intelligenz" einsetze. Bei wenighair ist KI mein digitales Ohr: Sie hört zu, während ich schlafe.

03 ✺ IMPACT

Zweite Zielgruppe datengetrieben erschlossen

Kurs #1 (Mental Mindset):
Entwicklungszeit: 2 Monate
Verkäufe: Blieben unter Erwartung
Erkenntnis: Das Thema traf nicht die kaufstärkste Zielgruppe. Ich hatte für eine Annahme entwickelt, nicht für den Markt.

Kurs #2 (Praktische Rasier-Anleitung):
Entwicklungszeit: 1 Monat (50% kürzer!)
Basis: 300+ Chatbot-Queries + SEO-Intent-Daten
Zielgruppe: Klar definiert durch Daten
Ergebnis: Produkt trifft echten Bedarf statt vermuteten.

Konkrete Learnings

30% zusätzlicher organischer Traffic durch KI-gestütztes Keyword-Clustering. Ich habe Nischen identifiziert, die ich ohne Daten nie gefunden hätte.

Community-Mitglieder als kontinuierliche Feedback-Quelle. Die Community sagt mir direkt: "Das fehlt mir noch."

Jahre an Chatbot-Daten (seit 2022) – ein Archiv echter Nutzerbedürfnisse. Keine Umfrage. Keine Hypothese. Echte Fragen von echten Menschen.

Der Pivot-Moment

Chatbot-Analysen zeigten: Neben Mindset-Interessierten (Kurs #1) gibt es eine kaufstärkere Gruppe, die praktische "How-To"-Anleitungen sucht. Menschen, die nicht philosophieren wollen, sondern handeln.

Also entwickelte ich Kurs #2 gezielt für diese Zielgruppe. Nicht aus Bauchgefühl. Aus Daten.

50% kürzere Entwicklungszeit, weil ich genau wusste:

  • Welche Fragen das Produkt beantworten muss
  • Welche Sprache die Zielgruppe spricht
  • Welche Features wirklich wichtig sind

Keine Features, die cool klingen. Features, die gefragt werden.

04 ✺ TAKEAWAYS

Von Vermutungen zu Daten

1. Bauchgefühl ist teuer

Mein erster Kurs erreichte nicht die erhoffte Resonanz, weil ich für eine Annahme entwickelte, nicht für den Markt. Produktentwicklung ohne Daten bedeutet: Du investierst Monate in etwas, dessen Nachfrage du nicht validiert hast.

Learning: Entwickle nicht, was du wichtig findest. Entwickle, was gefragt wird.

2. KI ist kein Ersatz für Empathie – sondern ihr Verstärker

Ein KI-Chatbot kann mit hundert Menschen gleichzeitig sprechen. Aber er spricht mit meiner Stimme, meiner Erfahrung, meinem Verständnis für das Thema. Technik skaliert, Empathie überzeugt.

Ohne echtes Wissen als Basis ist ein Chatbot nur eine nervige FAQ-Maschine. Mit echtem Wissen? Ein digitales Ohr, das nie schläft.

Learning: KI zeigt dir, was Menschen fragen. Du musst entscheiden, was du daraus machst.

3. Content-Feedback-Loop als Produkt-Engine

Der Kreislauf: Chatbot zeigt Lücken → Ich erstelle Content → Content wird ins System gespeist → Neue Fragen tauchen auf → Repeat.

Das ist kein Marketing-Trick. Das ist Training in Echtzeit. Mein Content wird durch echte Nutzerfragen besser. Und meine Produkte entstehen aus echten Bedürfnissen.

Learning: Dein Content ist nicht nur Marketing. Er ist Research.

4. Zielgruppen sind nicht homogen

Ich dachte, ich kenne meine Zielgruppe. Dann zeigten mir die Daten: Es gibt mindestens zwei.

  • Die einen wollen verstehen, warum. Die anderen wollen wissen, wie.
  • Zwei verschiedene Produkte. Zwei verschiedene Sprachen.

Learning: Eine Zielgruppe existiert nicht. Es gibt immer Cluster. Daten helfen, sie zu finden.

5. Schneller entwickeln durch klare Anforderungen

Kurs #2 war in der Hälfte der Zeit fertig, weil ich genau wusste, was rein muss. Keine Feature-Überladung. Keine "könnte ja sein"-Inhalte. Nur das, was hundertmal gefragt wurde.

Learning: Daten sparen Zeit. Klarheit beschleunigt Entwicklung.

Interessiert, wie UX-Denke + KI + Daten zusammenspielen?
Schau dir meinen SEO-Showcase für die Growth-Strategie oder meinen KI-Showcase für die technische Integration an.

Oder sprich mich direkt an – ich zeige dir, wie datengetriebene Produktentwicklung in deinem Kontext funktioniert.