Marktforschung als Data Pipeline: Datenflüsse kontinuierlich Analysieren

Paul Simmering, Q | Agentur

Gibt es eine Möglichkeit, Marktforschungsergebnisse stetig aktuell zu halten und deren Altern entgegenzuwirken? Paul Simmering, Data Scientist bei Q | Agentur, hat mit der Data-Pipeline einen Ansatz gefunden, der eine kontinuierliche Datenerfassung ermöglicht.

KI_Data-Pipeline-Beitrag (Q | Agentur für Forschung) | marktforschung.de

Von Jahr zu Jahr wird das Datenangebot größer: Es werden intern bei mehr Unternehmen systematisch Daten erfasst, die Tools für Umfragen werden besser und die Zahl der externen Datenanbieter steigt. Quantitative Marktforschungs-Projekte greifen sich typischerweise einen Datensatz mit einem festen Start- und Enddatum und produzieren einen Report, der für diesen Zeitraum Insights liefert. Damit beginnt der Report zu altern: in FMCG Märkten wie Mode oder Kosmetik sind die Ergebnisse bald nicht mehr aktuell. Eine Alternative zu diesem Vorgehen ist eine Data Pipeline, d.h. ein kontinuierlicher Marktforschungsprozess, bei dem Ergebnisse immer aktuell gehalten werden. Die Q | Agentur für Forschung hat  mit diesem Ansatz das KI-gestützte Social Media Tool Cosmention entwickelt. Cosmention findet neue Kosmetik Trends und ermöglicht es, Produkte, Brands, Zutaten, Texturen und Hashtags zu beobachten. Dieser Artikel erklärt den Pipeline-Ansatz, zeigt die Usecases sowie die Vor- und Nachteile.

Kontinuierliche Datenerfassung

Anstatt Daten als einen festen Datensatz zu sehen, versteht man die Daten als einen Fluss. Sie strömen kontinuierlich in die Analyse, werden verarbeitet und kommuniziert. Mögliche Datenquellen sind Programmierschnittstellen (APIs), z.B. von Social Media Plattformen, automatisiert eingehende Fragebögen, Produkt-Reviews und andere Feedback-Systeme. Marktdaten wie Einkaufspreise, Produktionsmengen und Absatzzahlen können darin auch eingehen. In einer Data Pipeline werden Daten automatisch geprüft, bereinigt und angeglichen, sodass die Datenquellen kombiniert werden können. Datenquellen können unterschiedliche Namen für dieselbe Sache verwenden, z.B. Produktnamen können ausgeschrieben werden oder als GTIN (Global Trade Item Number), oder ASIN (Amazon Standard Identification Number) benannt sein. Für die Analyse muss eine eindeutige Bezeichnung verwendet werden, um Duplikate und Fehlzuweisungen zu vermeiden.

Data Pipelines konstruieren

Data Pipelines werden iterativ weiterentwickelt. Mit neuen Datenquellen, Analysebausteinen und Reporting-Outputs können sie erweitert werden, um mehr Perspektiven und Use Cases abzudecken. Eine Möglichkeit der Umsetzung bieten Microservices in der Cloud, also kleine Apps die regelmäßig ausgeführt werden und von einem Workflow-Management Programm wie Apache Airflow gesteuert werden.

Social Media Tool Cosmention (Bild: Kim Karle – Q | Agentur) | marktforschung.de
Die Data Pipeline des neuen Social Media Tools Cosmention. (Bild: Kim Karle – Q | Agentur für Forschung)

Die Frequenz einer Data Pipeline drückt aus, wie lange es dauert, bis ein neuer Datenpunkt im Reporting landet. Typische Optionen sind wöchentlich, täglich oder direkt in Echtzeit. Die technischen Anforderungen für Echtzeit-Analysen sind bedeutend höher als für tägliche Updates. Wenn manuelle Arbeitsschritte nötig sind, werden hohe Frequenzen arbeitsintensiv. Die Grundidee ist daher: alles automatisieren, was sich automatisieren lässt.

Machine Learning in der Data Pipeline

Aufgaben wie Inhalte kategorisieren und codieren können von neuronalen Netzen, welche Texte, Audio und Bilder verarbeiten, erledigt werden. Das Trainingsmaterial für Supervised Learning muss aber zunächst von Menschen annotiert werden. Besonders lohnt sich der Einsatz von Unsupervised Learning Methoden, etwa zur Cluster-Analyse. Diese bekommen durch die Pipeline durchgehend neues Trainingsmaterial eingegeben und lernen automatisch mit.

Beim Betrieb einer Machine Learning Pipeline über einen längeren Zeitraum muss Model Drift vermieden werden. Es tritt auf, wenn sich die eingehenden Rohdaten verändern, während das Modell, welches mit älteren Daten trainiert wurde, gleichbleibt. Dadurch verringert sich die Genauigkeit der Analyse. Um das zu verhindern ist regelmäßiges Testen und Updaten der Modelle mit neuen Trainingsdaten notwendig.

Anomalieerkennung

Die Flut von eingehenden Daten kann nicht händisch geprüft werden und ein Dashboard wird meist nicht ständig beobachtet. Stattdessen können Anomalien, d.h. ungewöhnliche Entwicklungen, automatisch erkannt werden. Beispiele für Anomalien bei Cosmention sind neue Hashtags, Produkte, die kurzfristig häufiger diskutiert werden oder Produkte, die besonders positive oder negative Reviews erhalten. Für die Erkennung von Anomalien gibt es zahlreiche Machine Learning Modelle. Die Bedingungen für ein Alerting können aber auch mit einfachem SQL definiert werden. Dabei ist Finetuning erforderlich, um nicht zu oft Alerts zu senden (Spam), aber auch um wichtige Entwicklungen nicht zu verpassen.

Automatisches Reporting

Der letzte Baustein in der Data Pipeline ist das Reporting. Dashboards bieten Kunden eine immer aktuelle Übersicht und Möglichkeiten zu selbstständiger Analyse mit Filtern. Details und Anomalien können darin aber untergehen. Ein Dashboard kann mit einem Newsfeed ergänzt werden, in dem die Anomalien dargestellt werden. Bei Cosmention orientierte man sich am Format des Twitter Newsfeeds. Dieser wurde personalisierbar gemacht, indem Kunden einstellen können, welche Produktkategorien für sie interessant sind. Die News-Stories aus dem Feed können zusätzlich als E-Mail verschickt werden und von dort auf das Dashboard verweisen.

Unterschiede zu klassischem Reporting

Eine Data Pipeline bleibt stets aktuell und liefert Insights auf direktem Weg, was Kunden einen Timing-Vorteil im Markt schaffen kann. Im kontinuierlichen Betrieb wird die Data Pipeline immer weiter verbessert, sodass sie eine höhere Genauigkeit erreichen wird als eine ad hoc Analyse. Zusätzlich wird dadurch ein Datensatz mit historischen Daten aufgebaut, welcher für übergeordnete, strategische Fragen ausgewertet werden kann.

Der Preis für diese Vorteile sind Komplexität und Investment beim Einrichten der Pipeline. Das Thema Operations gewinnt an Bedeutung, denn für eine zuverlässige Pipeline ist das Monitoring, Testen und Updaten der Module entscheidend. Bis alles ineinander greift, müssen viele Hürden überwunden werden und Prozesse mit internen und externen Datenanbietern, sowie mit den Nutzenden der Outputs abgestimmt werden. Und auch wenn alles steht, kommt es durch Ausfälle oder Änderungen bei Datenquellen sowie auch im Anforderungsprofil der Kunden zu neuem Arbeitsaufwand.

Eine Data Pipeline ist ein Softwareprojekt und sie erfordert ein neues Skillset, dass bei Marktforschenden nicht typisch ist. Daher ist ein interdisziplinäres Team von Programmierenden und Marktforschenden wichtig. Das Projekt darf sich nicht zu einer Technokratie entwickeln, sondern Kunden müssen weiter im Mittelpunkt stehen. Gleichzeitig ist die Entwicklung einer Engineering Culture und einem hohen Software-Qualitätsverständnis wichtig. Die Anlage einer Data Pipeline lohnt sich vor allem in der betrieblichen Marktforschung sowie bei langfristiger Betrachtung eines Marktes für mehrere Kunden. Der Nutzen aus kontinuierlichen Updates ist branchenspezifisch. Besonders in FMCG mit kurzen Trendzyklen zahlt sich das Investment aus.

Über den Autor

Paul Simmering ist Data Scientist bei Q | Agentur für Forschung. Er leitet die Entwicklung von Cosmention, dem KI-gestützten Social Media Monitoring Tool für Kosmetik. Daneben ist er an Projekten in FMCG und Pharma beteiligt und beschäftigt sich mit Natural Language Processing, Big Data, Netzwerkanalysen und interaktiver Datenvisualisierung.

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