Das Potenzial der generativen KI in der Marktforschung erschließen: Ein Überblick

Wenn Sie uns auf LinkedIN gefolgt sind, ist generative KI derzeit der Renner. Sie verändert bereits die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, und wird viele Branchen, darunter auch die Marktforschung, erweitern und verbessern, so dass Unternehmen die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Zielgruppen besser verstehen können. Mit der Fähigkeit, schnell und kostengünstig qualitativ hochwertige Daten zu generieren, ist generative KI ein leistungsfähiges Instrument zur Aufdeckung von Erkenntnissen, die sonst vielleicht übersehen würden. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die potenziellen Anwendungen generativer KI in der Marktforschung und konzentriert sich dabei auf ihre Fähigkeit, Vorhersagemodelle zu generieren, Muster zu erkennen und Echtzeiteinblicke in Verbrauchertrends zu geben. Durch die Nutzung der generativen KI können Marktforscher ein tieferes Verständnis ihrer Zielgruppen gewinnen und fundiertere Entscheidungen über ihre Angebote treffen.

Generative KI in der Marktforschung

Der Begriff generative KI bezieht sich auf ein System der künstlichen Intelligenz (KI), das in der Lage ist, sich selbst zu generieren, d. h. neue Informationen und Ideen zu erzeugen, ohne dafür programmiert zu werden. Unternehmen wie YouGov haben Softwarelösungen entwickelt, die maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um Forschern die Möglichkeit zu geben, neue Daten zu erzeugen, ohne zusätzliche empirische Untersuchungen durchführen zu müssen. Marktforscher können generative KI nutzen, um neue Daten zu generieren, aus denen sie Erkenntnisse über Verbraucher, Trends und Verhaltensweisen gewinnen können. Zum Beispiel könnte ein Forscher generative KI nutzen, um neue Daten über die Einstellung der Verbraucher zu einem Produkt oder einer Dienstleistung zu gewinnen. Diese Daten könnten dann zur Erstellung eines Vorhersagemodells verwendet werden, um mehr über Trends bei Kaufentscheidungen zu erfahren.

Vorteile der generativen KI

Höhere Genauigkeit - Generative KI ist in der Lage, genauere Daten zu generieren als andere Datenerhebungsmethoden, wie z. B. teure Social Listening-Plattformen, was bedeutet, dass sie ein realistischeres Bild der Zielgruppen erzeugt. So können Forscher ein tieferes Verständnis der Verbraucher und ihrer Einstellungen und Verhaltensweisen gewinnen.  

Schnelle Ergebnisse - Generative KI kann sehr schnell neue Daten erzeugen, was bedeutet, dass die Forscher früher mit der Gewinnung von Erkenntnissen beginnen können. Diese Geschwindigkeit wird durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze ermöglicht, die in der Lage sind, große Datenmengen und komplexe Algorithmen zu verarbeiten.  

Kosteneffizienz - Generative KI ermöglicht es Forschern, neue Daten zu erstellen, ohne zusätzliche empirische Forschung betreiben oder Geld für teure Plattformen ausgeben zu müssen. Das bedeutet, dass Unternehmen Zeit und Geld sparen und ihre Forschungsbudgets erhöhen können.  

Bequemlichkeit - Generative KI ist benutzerfreundlich, d. h. jeder, der Zugang zu einer Software wie ChatGPT hat, kann neue Daten generieren. Dies ist aufgrund der in der Software verwendeten Algorithmen möglich, die extrem benutzerfreundlich gestaltet sind. 

Generative KI-Anwendungen in der Marktforschung

Prädiktive Modellierung - Die prädiktive Modellierung ist ein Verfahren, das historische Daten zur Vorhersage künftiger Ergebnisse nutzt. Es kann zur Vorhersage von Kundenbedürfnissen bis hin zu Aktienkursen verwendet werden und ist ein sehr leistungsfähiges Instrument der Marktforschung. Predictive Modeling kann verwendet werden, um mehr über eine Vielzahl von Themen zu erfahren, einschließlich Kauf- und Verkaufsentscheidungen, Wettbewerb und Produktleistung.

Mustererkennung - Die Mustererkennung basiert auf der Idee, dass es in allem ein Muster gibt. Sie kann verwendet werden, um versteckte Verbindungen zwischen verschiedenen Variablen zu finden und ein besseres Verständnis des Verbraucherverhaltens zu gewinnen. Mit der Mustererkennung können Forscher Einstellungen und Verhaltensweisen von Verbrauchern untersuchen und verschiedene Verbindungen zwischen ihnen finden. Dies kann zu faszinierenden Entdeckungen führen, die sonst verborgen bleiben würden. Die Mustererkennung kann auf eine Vielzahl von Themen angewandt werden, z. B. Verhalten, Präferenzen und Produktleistung. 

Echtzeit-Einsichten - Echtzeit-Einsichten basieren auf Live-Daten und eignen sich am besten für Themen, die häufig aktualisiert werden, z. B. soziale Medien und Website-Traffic. Echtzeit-Einsichten können verwendet werden, um mehr über eine Vielzahl von Themen zu erfahren, einschließlich Verbraucherverhalten, Produktleistung und Wettbewerb. 

Herausforderungen der generativen KI in der Marktforschung

Skalierbarkeit - Die Generierung neuer Daten kann ein sehr zeitaufwändiger Prozess sein, was bedeutet, dass die Daten möglicherweise nicht zur Verfügung stehen, wenn das Forschungsteam sie benötigt. Dies kann zu einem niedrigeren Genauigkeitsgrad und zu Verzögerungen bei der Forschung führen. 

Genauigkeit - Generierte Daten sind möglicherweise nicht so genau wie Daten, die durch empirische Forschung erhoben wurden. Daher müssen Forscher vorsichtig sein, wenn sie sie nutzen, um mehr über ihre Zielgruppen zu erfahren. 

Interpretierbarkeit - Der Prozess, durch den Daten von der Rohform in eine nutzbare Form umgewandelt werden, ist bei generativer KI nicht vollständig transparent, was bedeutet, dass die Nutzer keine Möglichkeit haben, zu verstehen, wie die Daten generiert wurden. Dies bedeutet, dass Forscher nur einen begrenzten Einblick in die Gründe für die Daten haben, was ihren Nutzen einschränkt. 

Verlässlichkeit - Die Verwendung generierter Daten ist nicht so zuverlässig wie die Verwendung von Daten, die durch empirische Forschung erhoben wurden. Das bedeutet, dass die Forscher bei der Interpretation und Anwendung der Daten besonders vorsichtig sein müssen und bereit sein sollten, ihre Genauigkeit zu hinterfragen.

Schlussfolgerung

Während viele befürchten, dass KI die Arbeit von Menschen ersetzen wird, bin ich optimistischer, dass die Einführung und Nutzung von KI neue Möglichkeiten und Arbeitsplätze schaffen wird, die es Menschen ermöglichen, sich auf die anspruchsvolleren, menschlicheren Aufgaben der Marktforschung zu konzentrieren. Vermarkter können generative KI nutzen, um ein besseres Verständnis ihrer Zielgruppen zu erlangen und fundiertere Entscheidungen über ihre Angebote zu treffen. Es ist wichtig, das Potenzial der KI anzunehmen und es zu unserem Vorteil zu nutzen, anstatt sich davor zu fürchten, dass es den Status quo stören könnte. 

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Jay Tye - Leiter des operativen Geschäfts

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