Methodik · Modell
Resonance Twin Model
Klassische Personas sind Geschichten ohne Daten. Das Resonance Twin Model macht aus jeder Persona ein quantifiziertes Modell, das man messen, vergleichen und im Knowledge-Graph verankern kann.
Was am klassischen Persona-Konzept kaputt ist
Foto, Vorname, Hobbys — und dann ein leerer Block 'Ziele und Pain Points'. Solche Personas helfen nicht, weil sie weder messbar noch handlungsleitend sind. KI-Systeme können sie nicht referenzieren, Audits nicht prüfen, Pipelines nicht optimieren.
Zwei Radarsysteme pro Persona
Jeder Resonance Twin hat zwei Radar-Visualisierungen: ein Werte-Kompass mit 12 Achsen (Status, Sicherheit, Nachhaltigkeit, Erlebnis-Suche etc.) und ein GEO-Profil mit 6 Achsen (Suchverhalten, KI-Affinität, Entscheidungs-Geschwindigkeit, Evidenz-Bedarf, Preis-Sensitivität, Empfehlungs-Bereitschaft).
Personas, die KI-Systeme verstehen können
Weil jeder Resonance Twin strukturierte Daten ist, kann er in den Knowledge-Graph eingespeist werden. KI-Antwort-Engines erkennen die Persona, ordnen Recherche-Prompts zu und können entsprechende Content-Module empfehlen.
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