Heatseeker · Decide on what customers do, not what they say

Eine kurze Beschreibung

Heatseeker ist eine Plattform für unternehmensweite AI-basierte Marktuntersuchungen und Entscheidungsunterstützung. Zunächst werden mithilfe synthetischer Zielgruppen schnelle Prognosen erstellt, anschließend werden durch echte Werbeversuche im Markt das Verhalten der Käufer beobachtet. Dadurch kann das Team Informationen zu Funktionen, Preisen sowie zur Marktrichtung bewerten.

Einführung in die Tools

Heatseeker wird von Heatseeker Inc. sowie seiner australischen Tochtergesellschaft angeboten und richtet sich in erster Linie an CMOs, Teams für Markenmanagement, Wachstum, Kundenerkenntnisse sowie Produkt- und Marktteams. Es bringt Erstquellen-Daten, synthetische Charaktere, Werbeversuche sowie statistische Analysen in einen gemeinsamen Kundenkontext zusammen.

Die Plattform legt Wert auf die Überprüfung strategischer Aspekte, anstatt sich nur auf die Optimierung der Klicks auf Werbeanzeigen zu konzentrieren. Werbeanzeigen dienen lediglich als Werkzeug zur Beobachtung des tatsächlichen Verhaltens der Nutzer. Das Endergebnis sollten Entscheidungsgrundlagen bezüglich der Zielgruppe, des Wertversprechens, der Kaufanreize oder der Produktrichtung sein.

Grundlegende Funktionsweise

Hauptfunktionen

Synthetische Zielgruppen- und Charaktervorhersagen

Die Plattform kann die eigenen Kundendaten, Transaktionsdaten sowie Forschungs- und Marketingdaten eines Unternehmens in abfragbare synthetische Charaktere umwandeln. Das Team kann so in wenigen Minuten Hypothesen prüfen oder verschiedene Optionen vergleichen – doch die synthetischen Antworten müssen weiterhin anhand echten Verhaltens kalibriert werden.

Echte Marktversuche

Heatseeker ermöglicht es, Werbeexperimente für reale Zielgruppen zu planen, umzusetzen und zu starten – wobei die Handlungen der Nutzer in der Regel im Umfeld von Meta oder LinkedIn beobachtet werden. Bei diesen Experimenten kann die eigene Markenidentität genutzt werden; in geeigneten Fällen ist auch ein „Stealth-Testing“ mit ähnlichen Marken möglich.

Strategische Testvorlage

Die Plattform unterstützt Forschungsfragen zu Wertschöpfungsansprüchen, Kaufmotiven, Funktionspräferenzen, strategischen Ausrichtungen sowie Sprach- und Marktanpassungen. Die Hilfeseite bietet zudem gängige Testverfahren für Vorteile, Funktionen und Wertschöpfungsansprüche.

Empfehlungen zur Zielgruppenidentifizierung

Die KI schlägt auf der Grundlage der Experimentziele Regionen, Interessen und Zielgruppenbedingungen vor, die der Benutzer anschließend manuell überprüft und anpasst. Bei Meta-Experimenten können zusätzlich Bedingungen wie Land, Region, Stadt, Postleitzahl, Verhalten, Beruf, Alter und Geschlecht konfiguriert werden.

Ergebnis-Zielauswahl

Bei den Experimenten kann man zwischen einer Richtungsbezogenen Rangliste, einer Präzisionsbasierten Rangliste, einer Richtungsbezogenen Demografie oder einer Präzisionsbasierten Demografie wählen. Je mehr Wert auf Präzision und Detaillierung gelegt wird, desto mehr Proben, Zeit und Ressourcen sind in der Regel erforderlich.

Punkte, Verbesserungen und Zuverlässigkeit

Auf der Ergebnisseite werden die Leistungen der verschiedenen Varianten anhand der von den Käufern erzielten Punktzahlen, des Anstiegs gegenüber der Ausgangswertlage sowie des Vertrauensniveaus erläutert. Handlungen mit hoher Absichtsintensität haben in der Regel ein höheres Gewicht als gewöhnliche Klicks – daher kann der wirtschaftliche Wert nicht allein anhand der Klickrate beurteilt werden.

Analyse der Untergruppen

D dieselben Informationen zu Punkten, Verbesserungen und Zuverlässigkeit können für Regionen, Altersgruppen, Positionen oder benutzerdefinierte Gruppen verwendet werden. Das Team kann erkennen, ob eine Lösung insgesamt überlegen ist oder nur für bestimmte Personengruppen geeignet ist.

Prüfbare experimentelle Beweise

Die Plattform zeigt die Anzahl der Versuchsproben, die Definition der Zielgruppe, die Zielsetzungen sowie die statistische Signifikanz oder Konfidenzintervalle an und ermöglicht außerdem einen Rückverweis auf die jeweilige Versuchsnummer. Der Käufer sollte weiterhin eine Erklärung zu den statistischen Methoden, zur Handhabung von Ausreißern sowie zu den Mindestanforderungen an die Stichprobengröße verlangen.

Kundenkontextschicht

CRM-Daten, Transaktionen, Loyalitätsprogramme, Marketingleistungen sowie vorhandene Studien können in ein einheitliches Kundenprofil zusammengeführt werden. Zudem werden alle Prognosen und Experimente kontinuierlich gesammelt. Die Häufigkeit des Aktualisierens variiert je nach Konzept – von manuellem Hochladen bis hin zu wöchentlichen oder täglichen Überprüfungen.

KI-Chat und MCP

Pro ermöglicht es, Heatseeker-Daten in Chat-Tools wie Claude, Gemini und GPT abzurufen. Scale bietet zudem einen proxybasierten Zugang, während Enterprise eine vollständige Unternehmens-MCP-Lösung beinhaltet. Nutzer können mithilfe natürlicher Sprache nach Experimenten, Werbeleistungen, Zielgruppen, Rollen sowie Aktivitäten von Wettbewerbern suchen.

Für welche Benutzer geeignet

• Leiter Marketing: Erhalt von prüfbaren Belegen für das Verhalten, bevor große Investitionen in die Marke oder das Wachstum getätigt werden.
• Markenmarketing-Team: Kreative, mutige Ansätze sowie eine klare Positionierung und Markensprache, um das Risiko eines direkten Markteintritts zu verringern.
• Effectivitäts-Marketing-Team: Identifizierung der Verpflichtungen und Zielgruppen, die tatsächlich zu handlungsorientierten Entscheidungen führen.
• Verbraucherinsights-Team: Verbindet traditionelle Forschung, Erstdaten und echte Marktexperimente in einem einzigen Prozess.
• Produkt- und Marktteam: Überprüfung der Funktionsprioritäten, Kaufanreize und Zahlungsbereitschaft.
• Beratungsunternehmen und Agenturen: Entwerfen und führen im Rahmen ihrer Abonnements Experimente für Kunden durch.
• Große, regionübergreifende Unternehmen: Verwendung von SSO, MCP, mehreren Arbeitsbereichen sowie häufigerer Marktüberwachungen.

Typische Anwendungsszenarien

Grundlegender Nutzungsvorgang

1. Zunächst wird eine hochriskante Entscheidungsfrage gestellt, die durch Markttrends beantwortet werden kann, und die Erfolgskriterien werden klar definiert.
2. Bestätigen, dass die Organisation das Recht hat, CRM-, Transaktions-, Forschungs- und Werbedaten bereitzustellen sowie unnötige sensible Felder zu entfernen.
3. Wählen Sie den Arbeitsbereich, die Rollengruppen sowie die Aktualisierungsfrequenz aus, um eine Kundenkontextschicht zu erstellen.
4. Erst werden mit synthetischen Charakteren Hypothesen getestet, um die Anzahl der Lösungen zu verringern, die in den echten Markt eingeführt werden müssen.
5. Wählen Sie das Experimentier-Template, das gewünschte Ergebnis, die Zielgruppe, die kreativen Varianten sowie die Baseline aus und überprüfen Sie die Vorschläge der KI manuell.
6. Verbinden Sie die zulässige Werbeumgebung, prüfen Sie Marke, Test auf Unsichtbarkeit sowie Budget- und Konformitäts-Einstellungen, bevor Sie veröffentlichen.
7. Beobachten Sie die Punktzahlen, Verbesserungen, Zuverlässigkeit, Differenzen in den Unterkategorien sowie die Informationen zu den Proben – beenden Sie den Prozess nicht vorzeitig aufgrund früher Schwankungen.
8. Übertragen Sie den Gewinnplan in eine Geschäftsentscheidung und dokumentieren Sie die Zielgruppe, Einschränkungen sowie den Zeitpunkt für eine erneute Überprüfung.

Prozess zur Überprüfung von Unternehmensbeschaffungen

1. Bitten Sie um eine Demonstration mit einer realistischen und klar definierten Frage, bei der sowohl der synthetische als auch der echte Experiment-Engine gezeigt werden sollen.
2. Bestätigen Sie den Preis des Pakets, die Laufzeit des Vertrags, die Frist für eine automatische Verlängerung, den Verbrauch von Punkten sowie den Preis pro zusätzlichem Punkt.
3. Überprüfen Sie den Umfang der Medienkosten, die Experimentplattformen, die Länder, die Arbeitsbereiche, die Anzahl der Rollen sowie die Häufigkeit des Datenaufrufs.
4. Anfordern Sie Berichte zur Sicherheit, Verträge zur Datenverarbeitung, eine Liste der Unterauftragnehmer sowie Anleitungen zur Speicherung und Löschung von Daten.
5. Durch historische Experimente werden Rücktests durchgeführt, um die Vorhersagen der Plattform mit den bekannten Ergebnissen der Organisation zu vergleichen und Abweichungen aufzuzeichnen.
6. Beginnen Sie mit einem einzelnen Projekt oder einer kontrollierten Arbeitsumgebung, bestätigen Sie den Wert, bevor Sie die Daten sowie die jährlichen Investitionen erweitern.

Preise und Pakete

Heatseeker berechnet Gebühren auf der Grundlage von experimentellen Entscheidungen und jährlichen Punkten – nicht nach Anzahl der Plätze. Im Folgenden sind die offiziellen Preise zum Stand vom 23. August 2026 aufgeführt. Die jährlichen Tarife werden weiterhin je nach Umfang der Daten, Anzahl der Rollen sowie Häufigkeit des Einsatzes angepasst. Der endgültige Betrag richtet sich dabei nach der Bestellung.

Wie werden Integrale berechnet?

Ein einzelnes Projekt kann in ein jährliches Paket umgewandelt werden, doch auf der offiziellen Seite wird kein Betrag für die Ermäßigung angegeben. Obwohl bei den jährlichen Paketen keine Beschränkung bezüglich der Anzahl der Plätze besteht, gibt es dennoch deutliche Unterschiede in Bezug auf die Arbeitsbereiche, die Gruppierung der Rollen, die Scannfrequenz sowie das Integrationsniveau.

Rückerstattung und Verlängerung

Die Bestellungen werden zum vereinbarten Zeitpunkt automatisch verlängert. Das Unternehmen muss vor Ablauf der Laufzeit schriftlich mitteilen, dass keine Verlängerung gewünscht wird. Sofern es keine schwerwiegenden Verstöße seitens der Plattform gibt, die innerhalb von 30 Tagen behoben werden müssen, oder sofern gesetzliche Vorgaben anders bestimmen, werden die Gebühren in der Regel nicht rückerstattet.

Support-Plattformen und Integration

Was kann MCP abfragen?

• Listen Sie die Heatseeker-Arbeitsbereiche auf, auf die der Benutzer Zugriff hat, und wechseln Sie zwischen ihnen.
• Abfragen der Leistung von laufenden, abgeschlossenen oder veröffentlichten Experimenten sowie Varianten.
• Lesen Sie Werbeindikatoren wie Klickrate, Kosten pro Lead und historische Aktivitäten.
• Erkunden Sie bestehende Zielgruppenstudien, Charakterprofile und Segmente.
• Im Vergleich zu den Aktionen der Wettbewerber wird die Beziehung zwischen deren Werbung und der eigenen Marktposition analysiert.
• Die Plattformbelege werden in das AI-Gespräch eingefügt, doch die endgültigen Geschäftsentscheidungen bleiben bei der Überprüfung durch den Benutzer.

Daten Sicherheit und Privatsphäre

Auf der Sicherheitsseite wird angegeben, dass die Plattform eine SOC 2 Type II-Zertifizierung besitzt. Statische Daten werden mit AES-256 verschlüsselt, während der Datentransport über TLS erfolgt. Zudem werden rollenbasiertes Zugriffsmanagement, Protokollierung sowie Enterprise SSO angeboten. Bei einer offiziellen Anschaffung sollte man den aktuellen Bericht sowie dessen Umfang anfordern – anstatt sich nur auf das Zertifizierungszeichen auf der Seite zu verlassen.

Die Plattform verarbeitet Unternehmenskontodaten, Daten von First-Party-Kunden, Formulare der Verbraucher sowie Daten zu Interaktionen mit Werbung. Zudem kann sie auf sensible Informationen zugreifen, die von den Nutzern freiwillig bereitgestellt werden. Die Kunden sind dafür verantwortlich zu gewährleisten, dass das Hochladen von Daten, die Zielgruppenansprache in der Werbung sowie die Verbraucherforschung auf rechtmäßiger Grundlage und mit der notwendigen Zustimmung erfolgen.

Die Datenanforderungen für KI benötigen eine vertragliche Bestätigung.

Die Sicherheitsseite verspricht, dass die ersten Parteien an Daten nicht zur Erstellung oder Weitergabe von Modellen an Dritte verwendet werden. Die Datenschutzrichtlinien erlauben hingegen die Verwendung personenbezogener Daten zur Verbesserung und Schulung künstlicher Intelligenzen, sofern dazu Zustimmung vorliegt oder gesetzliche Erlaubnisse vorhanden sind. Zudem können aggregierte oder anonymisierte Daten verwendet werden. Die Anwendbarkeit beider Richtlinien kann unterschiedlich sein; bei sensiblen Beschaffungen sollten in den Bestellungen sowie im DPA klare Prioritätsregeln festgelegt werden.

Experimentelle Ethik und Konformität

• Werbekampagnen müssen den Richtlinien der Plattformen, den Vorschriften zum Verbraucherschutz, zur Privatsphäre sowie zu Antidiskriminierungsmaßnahmen entsprechen.
• Experimente mit Tarnung oder ähnlichen Methoden dürfen nicht zur Täuschung, zum Vortäuschen einer anderen Identität oder zur Erfassung von Daten verwendet werden, die nichts mit den Tests zu tun haben.
• Empfindliche Felder wie Bevölkerung, Gesundheit, Rasse und sexuelle Orientierung sollten ohne klare Notwendigkeit nicht hochgeladen werden.
• Bei der Unterteilung nach Position, Region, Alter oder Interessen muss geprüft werden, ob dadurch eine ungerechte Ausgrenzung entsteht.
• Bei Preisexperimenten muss sichergestellt werden, dass Anzeige, Abrechnung und tatsächliches Versprechen übereinstimmen, um falsche Preissignale zu vermeiden.
• Kreative Inhalte, Antworten von Charakteren sowie statistische Erklärungen, die durch KI erzeugt werden, müssen von Menschen überprüft werden; sie können kein Ersatz für fachkundiges Urteilsvermögen sein.
• Die Ergebnisse der Experimente sollten Proben, Basiswerte, Zeitpunkt sowie Konfidenzintervalle aufzeichnen, um eine langfristige Wiederverwendung unter abweichenden Bedingungen zu vermeiden.

Vorteile des Produkts

• Setzen Sie die synthetischen Prognosen mit dem tatsächlichen Verhalten der Käufer in einen Validierungszyklus.
• Erste-Partei-Daten sowie Ergebnisse früherer Experimente können kontinuierlich akkumuliert werden, anstatt jedes Mal von Null an zu forschen.
• Die Ergebnisse zeigen gleichzeitig die Punktzahl, die Verbesserung, das Vertrauensniveau sowie die detaillierten Unterschiede an, was eine Überprüfung erleichtert.
• Das jährliche Programm wird nicht nach Anzahl der Plätze berechnet; die Kosten für Nutzer mit interabteileller Zusammenarbeit sind klar definiert.
• Medienausgaben werden in die Experimentspunkte einbezogen, wodurch der Prozess der getrennten Verwaltung eines kleinen Werbebudgets entfällt.
• MCP und AI-Chat-Integrationen können überprüfte Beweise in den täglichen AI-Arbeitsablauf einbringen.
• SSO, SOC 2, Verschlüsselung, DPA und Richtlinien zur Datenspeicherung eignen sich für die Prüfung von Unternehmenskäufen.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Die offizielle Mindestinvestition beträgt 29.000 US-Dollar pro Projekt und eignet sich nicht für Einzelpersonen sowie Nutzer mit geringem Bedarf.
• Der jährliche Preis ist nur ein Ausgangspunkt – der endgültige Preis hängt von dem Datenumfang, der Anzahl der Rollen sowie der Betriebsfrequenz ab.
• Künstliche Charaktere verstärken die Abweichungen der eingegebenen Daten und können echte Marktversuche nicht ersetzen.
• Die Plattform behauptet, eine Korrelation von 95 % zwischen den Prognosen und dem tatsächlichen Verhalten zu haben, zeigt aber auf der öffentlichen Seite keine vollständige, unabhängige Bewertung.
• Echte Werbeexperimente werden weiterhin von der Überprüfung durch die Plattform, der Qualität des Traffic, der Jahreszeit, Wettbewerbern sowie den Medienbedingungen beeinflusst.
• Ein erfolgreicher Ansatz in einem einzelnen Experiment garantiert keine langfristigen Einnahmen, Kundenbindung oder Wirkung über verschiedene Regionen hinweg.
• Die Punkte werden durch die Antworten in den verschiedenen Varianten und Rollen verbraucht; komplexe Untersuchungen können schneller aufgebraucht werden, als es aus der Übersichtstabelle erscheint.
• Der Rückzahlungsbereich ist begrenzt, Jahresbestellungen können automatisch verlängert werden, und es sollten schriftliche Erinnerungen für die Einkäufe eingerichtet werden.
• Nach Beendigung besteht nur ein Zeitraum von 30 Tagen, um die Daten abzurufen; daher müssen diese im Voraus exportiert und auf ihre Lesbarkeit überprüft werden.
• Es gibt Detailunterschiede zwischen der Datenschutzrichtlinie und den Sicherheitsinformationen für Trainingszwecke, die im Vertrag festgehalten werden sollten.
• Die offiziellen Bedingungen garantieren lediglich eine für Geschäftszwecke angemessene Verfügbarkeit; es gibt keine einheitlichen, quantifizierbaren SLA.

API, GitHub und Open-Source-Status

Es wurden weder eine für die Öffentlichkeit zugängliche Heatseeker REST API, SDKs, Open-Source-Code-Repositories noch eine selbst gehostete Version gefunden. Die Plattform bietet lediglich MCP- und Unternehmensintegrationen, die durch Workspace-Rechte sowie Business-Pakete gesteuert werden – es handelt sich dabei also nicht um eine kostenlose öffentliche API.

Die Heatseeker-Plattform, Algorithmen, Benutzeroberfläche und Dokumentation bleiben Eigentum des Unternehmens sowie des Lizenzgebers; es handelt sich um eine kommerzielle Dienstleistung mit geschlossener Quellcode-Struktur. Der Kunde behält das Recht an seinen eigenen Daten, erteilt der Plattform jedoch die Erlaubnis, diese zur Erbringung der Dienstleistungen zu verarbeiten – insbesondere zur Anonymisierung oder Aggregation der Daten – sowie zur Verbesserung des Produkts.

Grundlegende Informationen

Häufige Fragen

Ist Heatseeker ein Umfragedienst?

Nein. Es kann Forschungsdaten und synthetisierte Charaktere verarbeiten, aber der entscheidende Unterschied besteht darin, das Verhalten durch echte Werbeversuche zu beobachten, anstatt nur mündliche Antworten der Befragten zu sammeln.

Gibt es eine kostenlose Version von Heatseeker?

Es wurde keine kostenlose, für die Öffentlichkeit zugängliche Version gefunden. Die aktuellen Angebote umfassen vorwiegend eine 15-minütige Demonstration, Projekte zum Preis von 29.000 US-Dollar pro Mal sowie jährliche Unternehmenslösungen.

Enthält der offizielle Preis die Werbekosten?

Auf der Preisseite heißt es, dass die Punkte aus den echten Markttests bereits die entsprechenden Medienkosten beinhalten; daher ist kein zusätzliches Budget für Werbung erforderlich. Sonderregionen, zusätzliche Fachdienstleistungen sowie Kosten für kreative Lösungen, die über den Rahmen hinausgehen, müssen in der Bestellung noch einmal bestätigt werden.

Was kann eine Punktzahl leisten?

Bei echten Experimenten wird für jede Werbevariante mindestens ein Punkt vergeben, wobei für eine synthetische Zielgruppe ein Punkt pro 500 Antworten benötigt wird. Die Gesamtanzahl der durchgeführten Untersuchungen hängt von den Varianten, der Gruppierung, den Wiederholungen sowie vom Experimentendesign ab.

Kann man sich mit ChatGPT oder Claude verbinden?

Es ist möglich, über KI-Chats oder MCP nach autorisierten Beweismitteln aus den Heatseeker-Arbeitsbereichen zu suchen. Pro bietet eine Chat-Schnittstelle, Scale bietet agentbasierte Funktionen – die vollständigen Unternehmens-MCP-Lösungen sind im Enterprise-Paket enthalten.

Sind die Vorhersagen der Plattform immer genau?

Es kann keine Garantie gegeben werden. Die Plattform liefert Informationen zur Zuverlässigkeit und kalibriert sie anhand echter Experimente, doch die Bedingungen verlangen ausdrücklich, dass der Kunde die Ausgaben der KI überprüft. Zudem wird nicht garantiert, dass alle Daten und Ergebnisse vollständig, genau oder zuverlässig sind.

Wird die Kundendaten zur Trainierung von Modellen verwendet?

Auf der Sicherheitsseite wird erklärt, dass personenbezogene Daten nicht zur Schulung von Modellen Dritter oder zur Weitergabe an Dritte verwendet werden. Die Datenschutzerklärung lässt jedoch Raum für die Verbesserung und Schulung von KI-Systemen, sofern dies mit Zustimmung der Betroffenen oder gesetzlich erlaubt ist. Unternehmen sollten in Verträgen klar definieren, für welche Zwecke rawe, personenbezogene, aggregierte sowie anonymisierte Daten verwendet werden dürfen.

Ist Heatseeker open source?

Nein. Es wurden weder offizielle Open-Source-Produkte noch öffentliche SDKs oder self-hosted-Lösungen gefunden. Die MCP-Anbindung gehört ebenfalls zu den Funktionen der kommerziellen Arbeitsumgebung.

Zusammenfassung

Heatseeker eignet sich für Marken und große Marktteams, die hochwertige Entscheidungen mit echten Marktbelegen untermauern müssen. Synthetische Prognosen sorgen für Geschwindigkeit, echte Experimente dienen der Kalibrierung, während die Kundekontextschicht dafür sorgt, dass die Belege innerhalb der Organisation kontinuierlich angesammelt werden.

Seine Einkaufsbedingungen sowie die Komplexität der Verträge sind recht hoch; man darf sich nicht nur auf die positiven Ergebnisse in den Demonstrationen verlassen. Vor Abschluss des Vertrags sollten die Statistikmethoden, das Budget für Punkte, der Medienumfang, die Richtlinien für die Schulung, die Speicherung der Daten, die automatische Verlängerung, die Rückerstattungen sowie die Möglichkeiten zur Beendigung des Vertrags überprüft werden. Zudem sollte man mit einer Testfrage beginnen, um alles zu überprüfen.