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Listen Labs

Listen Labs konzipiert Studien, rekrutiert Teilnehmende und führt KI-moderierte Video-, Audio- oder Textinterviews durch; die Antworten werden zu Berichten, Clips und Folien für Insights-, UX- und Markenteams.

AnalytikForschung#Transkription#marktforschung#Forschungsplattform
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Veröffentlicht
28. Sept. 2026
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Was ist Listen Labs?

Listen Labs ist eine KI-Marktforschungsplattform, die eine Studie plant, Teilnehmende findet, die Interviews von einem KI-Moderator führen lässt und die Gespräche anschließend in Analysen und Ergebnisse verwandelt. Das Unternehmen beschreibt das Produkt als Weg, auf Basis echter Interviews mit Menschen herauszufinden, was Menschen denken, warum sie es denken und was daraus folgt. KI-moderierte Interviews können per Video, Audio oder Text laufen.

Listen Labs ist der Handelsname der Merlin AI, Inc., einer Gesellschaft aus Delaware, mit der Kunden Bestellformulare (Order Forms) abschließen. Verkauft wird es als Unternehmensdienst; die kommerziellen Bedingungen stehen im Bestellformular und im Rahmendienstleistungsvertrag (MSA).

Unternehmenshintergrund

Listen Labs gab eine Series B bekannt, die nach eigener Darstellung die Gesamtfinanzierung auf 100 Mio. US-Dollar bringt; angeführt von Ribbit Capital, mit Beteiligung von Evantic, Sequoia Capital, Conviction und Pear VC. Unabhängige Techpresse bezifferte damals die Bewertung dieser Runde auf 500 Mio. US-Dollar und das Gesamtkapital auf 100 Mio. US-Dollar.

Im September 2026 berichtete ein unabhängiger Artikel unter Berufung auf mehrere mit der Sache vertraute Personen, Listen Labs habe ein Term Sheet für eine Series C über 125 Mio. US-Dollar bei einer Bewertung von 1,5 Mrd. US-Dollar unterzeichnet, die Runde sei aber nie abgeschlossen worden. Laut demselben Bericht führte Salesforce kürzlich Gespräche über eine Übernahme von Listen Labs für rund 2 Mrd. US-Dollar; die Gespräche seien nicht abgeschlossen und könnten auch ohne Deal enden. Das sind Signale zur Eigentümerstruktur, keine Belege für Forschungsqualität.

Kernfunktionen

Studiendesign und KI-Moderation

  • Studienentwurf: Listen entwirft aus einem genannten Forschungsziel Ziele, Fragen und Kontext für Nachfragen oder arbeitet mit einem vom Team hochgeladenen Interviewleitfaden.
  • Adaptive Nachfragen: In KI-moderierten Interviews fragt der Moderator nach den Gründen hinter Antworten, vertieft interessante Punkte und folgt bedingten Anweisungen, etwa zu fragen, welchen Wettbewerber eine befragte Person genannt hat und warum.
  • Themengrenzen: Der Moderator arbeitet laut Beschreibung nur innerhalb der vom Team freigegebenen Forschungsziele und Themengrenzen.
  • Workspace-Regeln: Organisationsweite Regeln können in allen Studien heikle Themen, verbotene Aussagen und markenriskante Formulierungen sperren.

Die Nachfragetiefe wird pro Frage eingestellt, Workspace-Regeln gelten dagegen für jede Studie der Organisation.

Quality Guard

  • Betrugssignale: Quality Guard markiert während der Interviews kopierte Antworten, Widersprüche im Screener und zu schnelles Antworten, dazu Tab-Wechsel, KI-generierte Stimmen und Avatare sowie mangelhafte Videos.
  • Bewertung: Jede Antwort wird live auf einer fünfstufigen Skala bewertet (Ausgezeichnet, Gut, Durchschnittlich, Niedrig und Zu prüfen); Grenzfälle gehen vor der endgültigen Entscheidung an das eigene Forschungsteam von Listen Labs.

Analyse, Berichte und Research Agent

  • Nachvollziehbare Ergebnisse: Listen erstellt Ergebnisse von Highlight-Reels bis zu Folien, und laut Unternehmen lässt sich jede Aussage auf ein echtes Interview zurückführen.
  • Analyse mit Research Agent: Research Agent segmentiert Befragte, vergleicht Gruppen und führt Signifikanztests auf Anfragen in natürlicher Sprache aus.
  • Exportformate: Research Agent kann Erkenntnisse mit einer Firmenvorlage in Folien bringen, ein herunterladbares Memo erstellen oder eine nach Themen codierte CSV exportieren.

Spezialisierte Studienmodule

  • Gabor-Granger-Preistests: Jede kaufende Person bewegt sich je nach früheren Antworten auf einer Preisleiter nach oben oder unten, bis der Test den Höchstpreis findet, den sie zahlen würde.
  • MaxDiff: MaxDiff-Studien umfassen Portfolio Optimization (Portfolio-Optimierung), das die Kombination von Optionen mit der größten Reichweite sucht.
  • Pulse-Tracking: Pulse hält Studiendesign, Zielgruppe und Screening von Welle zu Welle konstant, damit Trendlinien vergleichbar bleiben.
  • Visual Insights: In Screen-Sharing-Studien schreibt ein Videomodell jede Sekunde ein Protokoll mit Zeitstempel und erfasst jede wesentliche Änderung auf dem Bildschirm.
  • Emotional Intelligence: Dieses Modul wertet Mikroexpressionen, Tonfall und Wortwahl gemeinsam aus; seine Beschreibung nennt mehr als 50 Sprachen.

Listen Twins

Listen Twins ist ein separates Produkt, das simulierte Antworten liefert, statt eine neue Studie durchzuführen. Jeder Twin wird aus Einzelinterviews mit der Zielgruppe des Kunden aufgebaut und ist nach Worten des Unternehmens speziell auf die Ergebnisse trainiert, die dem Kunden wichtig sind. Fehlt einem Twin ausreichendes Signal, soll er „Ich weiß es nicht“ antworten, statt zu raten.

Anleitung

  1. Studie anlegen. Auf New Study (neue Studie) klicken und Ziele hinzufügen. Ein vorhandener Diskussionsleitfaden lässt sich direkt hochladen; die KI übernimmt ihn in die Studie.
  2. Workspace-Standards einmal festlegen. Admins können Workspace-Richtlinien definieren, die automatisch für jede neu im Workspace angelegte Studie gelten; bestehende Studien werden nicht rückwirkend aktualisiert.
  3. Rekrutierung wählen. Eine Studie kann mehrere Rekrutierungsgruppen führen, etwa eine aus dem Panel von Listen und eine aus der eigenen Kundenliste des Teams.
  4. Veröffentlichen, dann starten. Das Veröffentlichen schickt die Studie nicht an Teilnehmende; die Rekrutierung beginnt im Tab Recruit (Rekrutierung).
  5. Zuerst ein Soft Launch. Ein niedriges Antwortlimit setzen, etwa N=10 bei einem Ziel von N=100, damit die Rekrutierung automatisch pausiert und der Leitfaden angepasst werden kann.
  6. Incentives finanzieren. Incentives für Befragte werden aus einem Guthaben bezahlt, das vor der Auszahlung auf das Listen-Labs-Konto geladen sein muss.

Anwendungsfälle und Beispiele für Listen Labs

Diese Beispiele stammen von Listen Labs' eigenen Seiten; Ergebnisse aus Fallstudien sind nicht unabhängig geprüft.

  • Usability-Tests: Teilnehmende teilen ihren Bildschirm, während sie ein Produkt durchgehen.
  • B2B- und Expertenzielgruppen: Listen nennt die Rekrutierung und Befragung von Nischen-, Low-Incidence- und Fachzielgruppen unter seinen zentralen Anwendungsfällen.
  • Moderierte Erkenntnis skalieren: Listen schlägt vor, ein Thema aus 5 von Menschen moderierten Sitzungen mit einer KI-Studie bei den nächsten 50 Befragten zu prüfen.
  • Verbraucherforschung an vielen Standorten: In der vom Anbieter veröffentlichten Sweetgreen-Fallstudie skalierte die Restaurantkette ihre Forschung über mehr als 300 US-Standorte.
  • Produktforschung im Unternehmen: Eine Research Managerin von Microsoft, zitiert in einer weiteren Anbieter-Fallstudie, sagt, sie erreiche Hunderte Nutzer zu einem Drittel der Kosten.

Für wen ist es

Passt eher

  • Consumer-Insights-, Marken-, Produkt- und UX-Research-Teams, die regelmäßig Studien durchführen.
  • Teams mit gemischten Berechtigungen: Admins verwalten Mitglieder, Researcher sehen und starten Studien, Mitwirkende erhalten Lesezugriff auf Ergebnisse.
  • Teams, die schwer erreichbare Teilnehmende suchen: Nischen im Gesundheitsbereich, Gruppen unter 1 % Inzidenz oder die C-Suite von Unternehmen laufen über betreute Rekrutierungsunterstützung.

Passt weniger

  • Käufer, die vor einem Vertriebsgespräch einen veröffentlichten Preis oder einen Monatsplan brauchen.
  • Teams, die vor allem anderswo aufgezeichnete Interviews analysieren wollen, denn das Hochladen vollständiger unstrukturierter Interviewtranskripte wird derzeit nicht unterstützt.
  • Projekte, die identifizierbare Teilnehmervideos veröffentlichen müssen, was der Vertrag einschränkt.

Plattformen

Teams erstellen Studien und lesen Ergebnisse in der Webanwendung von Listen Labs.

  • iOS-App für Teilnehmende: Die Listen-Labs-iOS-App zeigt Studien an, sodass Teilnehmende auf dem Smartphone Aufgaben sehen, Fragen beantworten und Antworten absenden können.
  • Mobile Bildschirmaufnahme: Mobile Bildschirmaufnahme wird derzeit nur auf iOS-Geräten angeboten.
  • API: Eine API unterstützt das Anlegen und Starten von Studien sowie das Abrufen von Antworten; jeder API-Schlüssel gilt nur für eine Organisation.
  • MCP-Server: Ein Listen-Labs-MCP-Server verbindet Claude, ChatGPT, Codex und andere MCP-Clients mit einem Listen-Labs-Konto.
  • MCP-Berechtigungen: Die Integration sieht und ändert nur Studien, auf die der verbundene Listen-Labs-Nutzer bereits Zugriff hat.
  • Rally: Mit der Rally-Integration wechselt der Status einer teilnehmenden Person in Rally automatisch auf „In Bearbeitung“ (In Progress) und dann auf „Abgeschlossen“ (Complete).

Angaben zu Sprachen und Panelabdeckung

Die Abdeckungszahlen unterscheiden sich von Seite zu Seite und werden hier wie angegeben wiedergegeben.

  • Die Startseite sagt, Interviews liefen weltweit rund um die Uhr (24/7) in mehr als 120 Sprachen.
  • Die Quality-Guard-Seite sagt, dieselbe Bewertung gelte in mehr als 110 Sprachen und über 70 Ländern.
  • Die FAQ der Dokumentation nennt Unterstützung für mehr als 90 Sprachen und über 40 Sprachen mit Sprachmoderation.
  • Der Leitfaden zum Sprach-Interviewer listet mehrere Stimmoptionen für jede der 42 unterstützten Sprachen.
  • Die Anwendungsfallseite für mehrere Märkte sagt, Listen übersetze und transkribiere zwischen mehr als 50 Sprachen.
  • Der Rekrutierungsleitfaden beschreibt ein Netzwerk aus über 30 Mio. verifizierten Befragten in mehr als 45 Ländern und über 100 Sprachen.
  • Die Startseite beschreibt ein globales Netzwerk mit über 50 Mio. Teilnehmenden.

Preise

Auf den in dieser Runde geprüften Seiten fand sich keine Preisliste und kein Preis pro Interview; die Preise von Listen Labs werden pro Kunde im Bestellformular festgelegt. Funktionsseiten zeigen einen Button Try for Free (kostenlos testen), der zur Kontoregistrierung führt, ohne zu sagen, was der kostenlose Zugang umfasst.

Abrechnungsbedingungen im Vertrag

Das MSA (zuletzt aktualisiert am 6. Februar 2026) legt Folgendes fest:

  • Währung: Gebühren werden im Bestellformular oder in der Leistungsbeschreibung (Statement of Work) in US-Dollar festgelegt.
  • Credits: Kunden können laut Bestellformular Credits für bestimmte Dienste kaufen.
  • Zahlungsfrist: Sofern das Bestellformular nichts anderes vorsieht, sind Rechnungen innerhalb von dreißig Tagen ab Rechnungsdatum fällig.
  • Automatische Verlängerung: Die Dienste verlängern sich um eine Laufzeit gleich der auslaufenden Bestellformular-Laufzeit, sofern keine Partei mindestens dreißig Tage vor Ende die Nichtverlängerung erklärt.
  • Keine anteilige Erstattung: Außer bei einer nicht behobenen wesentlichen Vertragsverletzung durch Listen Labs oder anderen genannten Ausnahmen werden Gebühren bei Kündigung nicht anteilig berechnet, und bezahlte Gebühren sind nicht erstattungsfähig.
  • Nicht genutzte Leistungen: Keine Erstattung, wenn der Kunde Professional Services während der Bestellformular-Laufzeit nicht nutzt.
  • Zahlungsverzug: Auf unbezahlte Rechnungen kann eine Finanzierungsgebühr von 1,5 % pro Monat oder dem gesetzlich zulässigen Höchstbetrag anfallen, je nachdem, welcher Wert niedriger ist.
  • Sperrung: Nach schriftlicher Ankündigung mit zehn Tagen Frist kann Listen Labs die Dienste bei Zahlungen, die mehr als dreißig Tage überfällig sind, aussetzen oder beenden.

Kosten innerhalb einer Studie

  • Qualitätsersatz: Markiert Quality Guard eine Person mit geringer Qualität, rekrutiert Listen ohne Aufpreis Ersatz; Kunden zahlen nur für abgeschlossene Interviews, die den Maßstab erfüllen.
  • Wallets: API-Wallets weisen für jede Organisation getrennte Guthaben für Rekrutierungs- und Projekt-Credits aus.
  • Fachzielgruppen: Das Professionals-Panel kostet pro abgeschlossenem Interview mehr als die Rekrutierung aus der Allgemeinbevölkerung.

Alternativen zu Listen Labs

Unabhängige Techberichterstattung nennt Simile, Outset, Keplar und Aaru als Wettbewerber in der KI-Kundenforschung. Derselbe Bericht trennt Plattformen, die Interviews mit echten Menschen automatisieren, von Startups wie Aaru und Simile, die menschliches Verhalten simulieren und Antworten vorhersagen, ohne jemanden zu befragen. Das Kernprodukt von Listen Labs gehört zur ersten Gruppe, Listen Twins ergänzt eine Simulationsoption.

Die eigenen Vergleichsseiten von Listen Labs sind Anbieteraussagen, keine neutralen Tests:

  • Qualtrics: Listens Vergleichsseite sagt, die meisten Plattformen wie Qualtrics nutzten KI nur für Zusammenfassungen nach der Studie.
  • Outset: Listens Vergleichsseite sagt, Kunden wählten es statt Outset wegen einer reibungsloseren Nutzererfahrung, robusterer Panel-Rekrutierung und besseren White-Glove-Services.
  • Kombinieren statt wechseln: Mit der Qualtrics-Integration können dieselben Teilnehmenden erst eine Qualtrics-Umfrage und dann ein Listen-Interview beantworten.

Einschränkungen

Produkt- und Workflow-Grenzen

  • Output braucht menschliche Prüfung: Laut MSA muss der Kunde jeden Output durch menschliche Prüfung und Rücksprache mit Fachleuten unabhängig verifizieren, bevor er sich darauf verlässt.
  • Abweichende Angaben zum Screen-Sharing: Die FAQ der Dokumentation sagt, das Teilen eines einzelnen Tabs sei nicht verfügbar.
  • Wortlaut des Screen-Sharing-Leitfadens: Der Leitfaden sagt, Teilnehmende könnten den ganzen Bildschirm, ein Anwendungsfenster oder einen einzelnen Browser-Tab teilen.
  • Diagramme in Folien: Prozentdiagramme sind bei der automatischen PowerPoint-Erstellung nicht verfügbar.
  • Zeitpunkt der Quotenprüfung: Quoten werden erst geprüft, nachdem der komplette Screener ausgefüllt ist.
  • Laufende Studien bearbeiten: Wer Fragen mit bereits vorhandenen Antworten löscht, entfernt diese Antworten aus der Analyse.
  • Tempo bei Nischenzielen: Sehr spezielle Fachzielgruppen kommen im Feld langsamer voran.

Vertragliche Grenzen für Teilnehmerdaten

  • Nur interne Nutzung: Participant Data (Teilnehmerdaten) dürfen ohne schriftliche Genehmigung von Listen Labs nicht öffentlich verbreitet, für Marketing verwendet oder weiterverkauft werden.
  • Keine identifizierenden Offenlegungen: Kunden dürfen Teilnehmerdaten, die Personen über Name, Stimme oder Bild identifizieren, ohne vorherige schriftliche Zustimmung von Listen Labs nicht öffentlich machen, außer wenn das Gesetz es verlangt.
  • Keine sensiblen Daten: Kunden dürfen über die Dienste nicht absichtlich sensible personenbezogene Daten von Teilnehmenden erheben oder anfordern.
  • Keine Insiderinformationen: Kunden dürfen die Dienste nicht nutzen, um absichtlich wesentliche nicht öffentliche Informationen (MNPI) einzuholen, zu erheben oder zu verarbeiten.

Aussagen zu Datennutzung, Datenschutz und Compliance

Die Aussagen zum KI-Training sind unterschiedlich formuliert:

  • Das MSA sagt, Listen Labs werde Customer Data (Kundendaten) für keinen anderen Zweck nutzen, auch nicht zum Training von KI-Modellen.
  • Die Quality-Guard-Seite sagt, Kundendaten würden nie zum Training von KI-Modellen genutzt.
  • Der KI-Verhaltenskodex sagt, Listen Labs nutze keine der erhobenen Daten zum Training seiner KI-Modelle.
  • Die Twins-Seite sagt, Twins verbesserten sich laufend durch neue Studien, Kontext und Unternehmensdaten, ohne zu erklären, wie das zu den obigen Aussagen passt.

Der KI-Verhaltenskodex verpflichtet sich, keine erhobenen Daten an Dritte weiterzugeben. Die Datenschutzrichtlinie für Studien, zuletzt aktualisiert am 24. Februar 2026, sagt, Studienantworten würden mit der Research Organization geteilt, die die Studie beauftragt hat. Sie nennt außerdem Dienstleister wie Cloud-Speicher, die die Daten nicht für eigene Zwecke nutzen dürfen. Dieselbe Richtlinie erlaubt, aggregierte, de-identifizierte oder anonymisierte Teilnehmerdaten zur Verbesserung der Plattform zu verwenden.

Angaben zu Speicherung und Zertifizierungen variieren je nach Seite:

  • Die Datenschutzrichtlinie für Studien sagt, personenbezogene Teilnehmerdaten würden auf Servern in den USA gespeichert.
  • Die Quality-Guard-Seite beansprucht Konformität mit SOC 2 Type II, DSGVO und CCPA, eine dreifache ISO-Zertifizierung und optionales Datenhosting in der EU.
  • Das MSA nennt SOC-2-Type-2-Konformität und sagt, der Bericht werde auf Anfrage unter Vertraulichkeitsbedingungen bereitgestellt.
  • Die Vergleichsseite nennt SOC 2, ISO 42001/27001/27701 und HIPAA-Konformität; HIPAA kommt in den geprüften Richtlinien nicht vor.
  • Teilnehmerdaten werden für den von der Research Organization festgelegten Zeitraum oder so lange wie gesetzlich vorgeschrieben aufbewahrt.

Laut Datenschutzrichtlinie für Studien erhebt Listen Labs nicht wissentlich Daten von Kindern unter 13 Jahren und holt, wo erforderlich, für 13- bis 15-Jährige die Zustimmung der Eltern ein. Die Datenschutzrichtlinie der App sagt, die mobile App sei nicht für Personen unter 16 Jahren gedacht. Die Datenschutzrichtlinie für Verbraucher-Gesundheitsdaten sagt, Studien seien nicht darauf ausgelegt, Gesundheitsinformationen zu erfragen, und die Plattform sei nicht für medizinische Unterlagen gedacht. Teilnehmende werden vor einer Studie um Einwilligung zur Verarbeitung von Gesundheitsinformationen gebeten, die sie freiwillig teilen.

Zum Eigentum sagt das MSA, der Kunde behalte alle Rechte an den Kundendaten, einschließlich geistiger Eigentumsrechte. Falls ein Output nicht automatisch geistiges Eigentum des Kunden ist, überträgt Listen Labs ihn laut MSA an den Kunden.

FAQ

Q1. Was kostet Listen Labs?

Ein öffentlicher Preis wurde nicht gefunden. Gebühren stehen im Bestellformular jedes Kunden, verlängern sich automatisch und sind in der Regel nicht erstattungsfähig.

Q2. Nutzt Listen Labs meine Daten zum Training von KI-Modellen?

Drei offizielle Seiten verneinen das, die Twins-Seite beschreibt jedoch Twins, die sich mit Unternehmensdaten verbessern.

Q3. Wie viele Sprachen unterstützt Listen Labs?

Die Angaben reichen von 42 Sprachen für Sprachinterviews in der Dokumentation bis zu mehr als 120 auf der Startseite.

Q4. Führt Listen Labs Interviews mit echten Menschen?

Beim Kernprodukt ja; Listen Twins ist ein separates Simulationsprodukt, das auf früheren Interviews aufbaut.

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