Künstliche Intelligenz als Antwort auf alles?

Herberts Welt

Künstliche Intelligenz ist aktuell als Thema omnipräsent - auch in der Marktforschungslandschaft begegnet es einem regelmäßig auf Messen, Kongressen und in den Medien. KI wird dabei viel zu häufig als Eierlegende Wollmilchsau gesehen, die für alle Herausforderungen der Branche die passende Lösung parat hat, findet Herbert Höckel von moweb in seiner neuen Kolumne. Aber kann sie auch Fingerspitzengefühl, Empathie, Expertise und Intuition?

KI-Roboter am Center für Künstliche Intelligenz und Robotik (CAIRO) der FH Würzburg. (Bild: picture alliance / HMB Media/ Julien Becker | Julien Becker)

42! Das war doch die Antwort auf sämtliche Fragen! Offenbarte zumindest Douglas Adams in "Per Anhalter durch die Galaxis".

Was für Herrn Adams stimmen mag, muss aber noch lange nicht für alle gelten - und schon gar nicht für die Branche der Marktforschenden! Zumindest gefühlt laufen gerade alle Fragen zwischen Panelzusammensetzung, Erhebungsmethoden, Analysen und Handlungsempfehlungen auf die folgende Antwort hinaus: Künstliche Intelligenz (KI)! Erst vor einer Woche fanden mehr oder weniger parallel sowohl der BVM-Kongress in Frankfurt als auch die IIEX Europe in Amsterdam statt, und wo man sich auch umhörte oder umschaute, überall nur noch ein Thema im Kosmos der Researcher: KI, KI, KI!

Wirklich so gut wie kein Paper, keine Präsentation, keine Keynote und auch kein Tischgespräch bei Brezel und Kaffee kam ohne diese zwei Buchstaben aus, die für viele fast schon religiöse Bedeutung zu haben scheint.

Erleben wir also die Wiedergeburt der Eierlegenden Wollmilchsau, die alle unsere Probleme für das Heute und die Zukunft löst? Ernsthaft jetzt?

KI hat definitiv auch Kehrseiten

Sorry, aber das sehe ich anders! Zugegeben, KI verspricht - übrigens schon sehr lange – riesige Potentiale, hat aber auch eine Kehrseite, die ziemlich viele neue Herausforderungen und kritische Fragen mit sich bringt. Eigentlich also wie immer, wenn eine innovative Technik um die Ecke kommt.

Ohne nun der Bedeutung von Künstlicher Intelligenz zu nahe treten zu wollen (Gott bewahre!), sehe ich persönlich für die kommenden Jahre drei andere große Themenkomplexe, die wir Marktforscher angehen und lösen müssen. Zwar spielt auch KI dort fast überall eine Rolle, allerdings meist eher als Mittel zum Zweck oder aber als Diskussionspunkt, wann Technologie den menschlichen Geist, Vernunft und vor allem Erfahrung tatsächlich ersetzen kann oder besser "nur" unterstützen sollte.

1.) Die Erreichbarkeit und Teilnahmebereitschaft unserer Zielgruppen

Erst im letzten mafo.de-Interview mit Ulrich Buchholz habe ich die Erreichbarkeit und die Mitwirkung von Probanden als gewichtiges, aktuelles Problem benannt. Ein Problem, das künftig eher größer denn kleiner werden wird.

Ausreichend hohe Teilnahmequoten sind nicht erst seit gestern die Achillesverse von uns Marktforschende. Von Werten, die noch in den 90er Jahren erreicht wurden, können wir heute nur noch träumen. Antwortraten von über 50 Prozent, wie wir sie aus der Vergangenheit kennen, erscheinen inzwischen wie pure Utopie.

Erschwerend kommt inzwischen noch dazu, dass Teilnehmer ihre Rolle in geringerem Ausmaß ernst zu nehmen scheinen, d.h. sich im Schnitt weniger Zeit nehmen und vermutlich auch weniger Denkleistung in einen Fragebogen investieren.

Natürlich ist das auch der Omnipräsenz von Markt- und Meinungsforschung geschuldet – ob online, telefonisch oder live auf der Straße, immer und überall möchten Unternehmen, Institutionen und Behörden irgendetwas wissen. Neben dieser Übersättigung sind auch die Gegenstände der Erhebungen, also Produkte und Dienstleistungen, individualisierter, vielschichtiger und damit weniger klar als früher. Eine Komplexität, die jede Befragungssituation weniger leicht und locker macht.

Survey Experience (SX) als Hebel nutzen

Die Verbesserung der Survey Experience (SX) ist da nur eine Strategie, die Teilnehmer wieder in größeren Mengen und auch zu mehr Engagement zu motivieren. Dazu gehören zum Beispiel moderne Möglichkeiten, auf Wunsch aus einer Telefon-Erhebung heraus die Fragen später online beantworten zu können. Flexibler Methoden-Switch ist hier das Stichwort. Mehr Abwechslung während der Befragung, überraschende "Surveytainment"-Elemente, Gamification, monetäre Belohnungen oder die Aussicht auf exklusive Marktforschungsergebnisse sind weitere Potentiale.

Auf jeden Fall gilt: Testpersonen möchten ernst genommen und tatsächlich wertgeschätzt werden. Und das spürbar von Anfang an, nicht nur als Lippenbekenntnis.

Und welche Rolle spielt hier der Einsatz von KI-Systemen? Von der internetbasierten Beobachtung des Konsumenten-Verhaltens über Sprach- und Interaktions-Analysen auf Social-Media-Kanälen bis hin zu automatisierten Erhebungsmethoden online oder telefonisch sind heute schon vielfältige innovative Möglichkeiten im Einsatz, um damit wesentlich größere Zahlen von Testpersonen zu befragen und zu analysieren. Aber wie (hoch)wertig und valide sind diese Methoden am Ende? Was sind die Schwachpunkte und wo verlaufen die Grenzen des sinnvollen Einsatzes?

Fragen, die ich zumindest in Ansätzen im zweiten Punkt beantworten werde.

2.) Der sinnvolle Einsatz von Technologie

Per KI lässt sich schon heute problemlos herausfinden, welche Personen für die Teilnahme an Befragungen am wahrscheinlichsten ansprechbar sind: zum Beispiel durch ihre grundsätzliche Affinität und Sympathie zu Marktforschung oder weil sie damit Geld verdienen wollen. Für die Erfüllung einer hohen Antwortquote ist dieser Weg natürlich bombe! Aber was sind die Antworten am Ende wirklich wert, wenn übertrieben gesagt immer der gleiche Typ Mensch auf meine Fragen antwortet?

Das ist nicht die Repräsentativität, von der wir als Branche immer sprechen.

Anderer Fall: Automatisiert man die Erhebung von Konsumentendaten, führt das zu einer ungleich größeren Datenmenge als früher schon. Für die heutige IT-Infrastruktur ist die reine Quantität zwar kein Problem, aber was ist mit der Qualität? Was muss, was will ich denn überhaupt aus den Daten herauslesen? Welche Muster sind interessant. Welche Ergebnisse halten unter Umständen nur auf?

KI-basiertes Social-Media-Monitoring: Ein Datenschatz

KI kann eindeutig umrissene Aufgaben unfassbar gut, schnell und damit günstig lösen. Ist der Algorithmus auf ein klar definiertes Problem trainiert, reden wir von einer unschlagbaren Technik, die händisch, also von Menschen, so nicht zu bewältigen wäre. Möchte ein Markenartikler wissen, in was für einem gesellschaftlichen Kontext seine Produkte online auftauchen – also z.B. an welchen Orten, um welche Uhrzeit, wie oft und mit welchen emotionalen Wörtern begleitet – ein KI-basiertes Social Media-Monitoring ist dazu in der Lage. Was für ein Datenschatz!

Doch niemals darf man vergessen: Derartige Algorithmen sind nur so gut und so schlau wie deren Entwicklungsteams und die Daten, mit denen sie gefüttert werden.

Sind diese unvollständig, falsch oder biased, so spiegeln sich diese Schwächen am Ende auch in den Ergebnissen wider. Nicht immer aber ist das den Betreibern der KI überhaupt bewusst! Auch menschliche Emotionen oder sprachliche Feinheiten wie Ironie und Sarkasmus sind noch Hürden, an denen KI-Systeme regelmäßig scheitern. Auf jeden Fall ist eine ständige und kritische Überprüfung des Datenfutters und natürlich auch des Algorithmus selbst dringend angesagt, um schiefen, fehlerhaften oder gar gefährlichen Ergebnis-Dynamiken effektiv zu begegnen. Wieso gefährlich? Hier ein schöner Übersichtsartikel dazu.

Avatare als Befragungsleiter?

Ja, Online-Marktforschung statt mittels lästiger, statischer Fragebögen durch Avatare oder Interview-Bots durchführen zu lassen, klingt mit Augenmerk auf die SX äußerst verlockend. Doch nur für relativ simple Fragestellungen. Echte, subtile, emotionale und damit wirklich erkenntnisreiche Dialoge zwischen Mensch (Befragter) und Maschine (KI) liegen – wenn überhaupt – wohl noch in weiter Zukunft.

Zumindest eines kann man einer KI-basierten Lösung jedoch nicht vorwerfen: Dass sie exakt das tut, was man ihr sagt beziehungsweise einprogrammiert hat.

Von sich aus nimmt sie keinen absichtlichen Einfluss auf einen Probanden, verzählt sich nicht oder begeht sonstige menschliche Fehler. Das führt mich zum dritten Punkt, den Markforschung heutzutage beherrschen muss, um seine vertrauensvolle Rolle in Wirtschaft und Gesellschaft zu behalten:

3.) Qualität. Qualität. Qualität.

Die Gütekriterien der Marktforschung (Objektivität, Reliabilität, Validität und Repräsentativität) beziehen sich auf das Erhebungsdesign, auf die befragten Personen sowie auf den Befragungsleiter beziehungsweise eine fragende Instanz. Letzteres könnte ja tatsächlich auch ein Algorithmus sein. Doch an dieser Stelle nun weitergedacht: Würden wir denn auch die Analyse und Interpretation komplexer Fragestellungen in die Hand eines Computers legen? Wenn also, als Beispiel, unser Kunde strategische Handlungsempfehlungen für sein Unternehmen einfordert, wie es mit seinen Marken, Mitarbeitern und Kunden in Zukunft weitergehen soll?

Fingerspitzengefühl, Empathie, Expertise und Intuition

Alle drei Entitäten – Marken, Mitarbeiter und Kunden – sind ja nicht nur mit vielfältigsten Emotionen beladen und aufgeladen, sie lassen sich durch solche vor allem auch bestimmen und steuern. Braucht datengestützte Marktforschung an dieser Stelle nicht auf jeden Fall Fingerspitzengefühl, Empathie, Expertise und Intuition?

Alles Eigenschaften, die einer KI leider abgehen, selbst wenn ein Programmierer sie mit noch so viel gefühlsbetontem Material vollstopfen würde.

Menschliches Urteilsvermögen ist nicht zuletzt auch am Ursprung einer jeden Marktforschung gefragt: Was soll überhaupt erhoben werden? Und warum? Wofür? Was ist bereits bekannt und worauf kann die Befragung aufgebaut werden? Welches Basiswissen ist noch ausreichend valide, wo muss nachgeschärft werden? Welche alten und neuen Erkenntnisse sollten sinnvoll verknüpft werden? Welche Daten-Silos lösen wir auf, um daraus einen erkenntnisreichen Data-Lake zu bilden?

Kein Ersatz, sondern Ergänzung

Damit ich hier nicht falsch verstanden werde: Allen technischen Innovationen und damit auch KI-Algorithmen stehe ich offen und positiv gegenüber. Nicht umsonst war ich vor fast 20 Jahren einer der ersten, der damals auf eine noch verrückt-revolutionär wirkende Idee von digitaler Marktforschung gesetzt hatte. Online-Research hat seitdem unsere Branche zwar ordentlich umgekrempelt, aber natürlich nicht komplett ersetzt.

Schließlich hat (fast) jede alte und neue Methode ihre ganz eigenen Vorzüge in Bezug auf Zielgruppen, Erreichbarkeit und Fragestellung.

Und wir von moweb haben in den vergangenen Jahren sogar eine eigene KI entwickelt, das MindsetMatching®. Ein Tool, mit dem Werbetreibende Influencer nach qualitativen Kriterien finden und bewerten können. Und ja, unter anderem durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

KI oder not KI? Meine Meinung dazu ist klar:

In gewissen Bereichen unserer Branche bringt KI bereits heute eindrucksvolle Ergebnisse und wird einige traditionelle Instrumente definitiv verdrängen. Je komplexer jedoch die Fragen und nicht zuletzt die Antworten werden, desto mehr wird jeder Algorithmus an seine effektiven Grenzen stoßen. Ganz schlicht, weil dieser die oben genannten Gütekriterien dann nur mehr begrenzt erfüllen wird. Und weil er die entscheidende Instanz am Ende des Prozesses nicht ersetzen kann: Den Mensch in seiner Funktion als Marktforscher!

Über den Autor

Herbert Höckel ist geschäftsführender Gesellschafter bei moweb. Seit mehr als 25 Jahren ist er Marktforscher. 2004 gründete er die moweb GmbH, welche er bis heute als Inhaber führt. Das Unternehmen aus Düsseldorf ist international tätig und eines der ersten deutschen, auf digitale Verfahren spezialisierte Marktforschungsinstitute.

Kommentare (1)

  1. Steffen Egner am 28.06.2022
    Danke für diesen Augenöffner-Artikel, Herbert! Die Hoffnung auf die Eierlegende Wollmilchsau führt beim Thema KI zu überbordenden Erwartungen. Mal wieder. Das tut dem Thema nicht gut. Umso mehr freut es mich, dass Du hier konkrete Anwendungsfelder benennst, in denen KI konkrete Lösungsbeiträge liefern kann.

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