Natural Language Generation in der Marktforschung

Automatische Textgenerierung: NLG

Natural Language Generation erstellt aus Daten automatisiert Texte – eine zukunftweisende Technologie, die auch für die Marktforschung Mehrwerte bereithält.

Als Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz gelingt Natural Language Generation – oftmals auch unter dem Begriff automatische Textgenerierung oder kurz NLG bekannt – der Einzug in unterschiedliche Branchen. Auch in der quantitativen Marktforschung überzeugen die Mehrwerte der noch vergleichsweise jungen Technologie: Indem sie aus komplexen Daten leicht verständliche Berichte automatisiert erstellt, lassen sich statistische Analysen richtig und unkompliziert interpretieren, verstehen und kommunizieren.  

Automatisierte Texterstellung aus Daten: Wo findet NLG bereits heute Anwendung? 

Natural Language Generation wandelt Daten automatisiert in hochwertigen Text um. Überall dort, wo Daten vorhanden sind oder generiert werden – etwa in der journalistischen Berichterstattung für Sport, Wahlen, Wirtschaft oder Wetter, an der Börse für Aktienberichte oder im E-Commerce für Produktbeschreibungen –, erstellt NLG-Software bereits heute leserfreundliche, hochwertige und informative Texte.  

Diese computergenerierten Texte lassen sich in der Wahrnehmung der Leserinnen und Leser in der Regel nicht von Berichten unterscheiden, die von einem (menschlichen) Redakteur verfasst wurden. Im Gegenteil: Die Qualität von automatisiert generierten Texten wird teilweise sogar besser beurteilt als von Menschen erstellte Texte, wie eine empirische Forschungsstudie ergab. Hier ein Beispiel:  

Mittels NLG generierter Fußball-Spielbericht (zum Vergrößern auf das Bild klicken)

Auch im Finanzbereich oder im Controlling von Unternehmen findet NLG immer stärkere Verwendung: So zum Beispiel bei der Erstellung von Umsatz- und Performanceberichten oder bei Geldwäsche-Verdachtsmeldungen und weiteren regulatorischen Berichten im Rahmen des Compliance Managements. Die Folge: Berichte unterschiedlichster Art, für deren Erstellung zuvor großer zeitlicher und personeller Aufwand anfiel, lassen sich durch den Einsatz von NLG fast vollständig (um bis zu 98 Prozent) automatisiert erstellen.  

Smart Reporting: Der Einsatz von NLG in der Marktforschung 

Die Einsatzmöglichkeiten der Technologie sind in der Marktforschung daher ebenso facettenreich wie spannend: Aus komplexen Dashboards und statistischen Datenanalysen lassen sich mithilfe von NLG beispielsweise leicht verständliche Berichte automatisiert erstellen. Hier werden Charts und Tabellen – beispielsweise aus Software wie Microsoft Excel, Tableau oder Power BI – per Klick in ausformulierte und empfängerorientiert verfasste Berichte umgewandelt.  

Die Kernaussagen dieser Datenanalysen werden mithilfe von NLG somit leicht verständlich für die jeweiligen Zielgruppen auf den Punkt kommuniziert, auch wenn die Empfänger bspw. wenig zahlenaffin sind.  

Der Einsatz von Natural Language Generation ermöglicht in der Marktforschung die automatisierte Erstellung einer Vielzahl von datenbasierten Berichten: Neben Point-of-Sale (POS) Analysen lassen sich beispielsweise auch Preis- und Marktanteilsanalysen zeit- und ressourcenschonend durch den Einsatz von NLG-Software zu jedem beliebigen Zeitpunkt – sei es quartalsweise, monatlich oder wöchentlich – automatisch verschriftlichen. NLG bietet diesbezüglich einen entscheidenden Vorteil: Die regelbasierte Korrektheit des Systems bedingt eine Formulierung von exakten und präzisen Berichten mit einheitlichen Ausdrucksweisen auf höchster Textqualität – und das auf Wunsch mehrsprachig. 

Auf einen Blick: Welche Mehrwerte liefert NLG in der Marktforschung?  

Daten richtig zu interpretieren, zu verstehen und zu kommunizieren gilt in der Marktforschung als eine der wichtigsten Kernkompetenzen. Der Einsatz von Natural Language Generation (NLG) leistet hier einen entscheidenden Beitrag. Komplexe statistische Analysen von erhobenen Daten können innerhalb von Sekunden in leicht verständliche, narrative Berichte umgewandelt werden, die relevante Ergebnisse auf einen Blick liefern und leicht zu verstehen sind. 

Als optimale Schnittstelle zwischen Maschine und Mensch bietet NLG somit einen Schlüssel zu höherer Effizienz und avanciert zum wichtigen Element in jedem Data-to-Insights-Prozess. Auf diese Weise unterstützt NLG Marktforschungsunternehmen dabei, optimalen Nutzen aus der gesamten Daten-Wertschöpfungskette zu ziehen. 

Über den Autor

Johannes Sommer ist seit 2013 CEO des Berliner Tech-Unternehmens Retresco. Gemeinsam mit dem rund 70-köpfigen Team realisiert er Automatisierungsprojekte zur datenbasierten Erstellung von Text durch Künstliche Intelligenz, der sogenannten Natural Language Generation. Mit langjähriger Erfahrung gilt Johannes Sommer als anerkannter Experte für die Digitalisierungsthemen durch KI-basierte Sprachtechnologien, die in unterschiedlichsten Branchen – beispielsweise in Reporting in der Marktforschung und im BI-Umfeld, im E-Commerce und in Medienhäusern – facettenreiche Mehrwerte liefern. Johannes Sommer studierte Wirtschaftskommunikation und Media Management (MBA) in Berlin und Hamburg.  

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