KI: Freund oder Feind? 5 Tipps für mehr Automatisierung in der Marktforschung

Erste Schritte mit AI: Geschwindigkeit und Qualität

Von Ubers selbstfahrenden Autos bis hin zu Amazons Lagerrobotern - künstliche Intelligenz (KI) scheint fast überall menschliches Geschick zu erreichen. Vielleicht fragen Sie sich wie wir: Wie nutzen Marken heute tatsächlich die Vorteile der Automatisierung der nächsten Generation in der Marktforschung? Kann künstliche Intelligenz bessere Erkenntnisse billiger ermitteln? Werden Computer und Roboter menschliche Forscher überflüssig machen? Als Marktforscher, die zufällig auch Menschen sind, haben wir uns mit vielen dieser Fragen beschäftigt!

Danone, eines der weltweit führenden Lebensmittelunternehmen, hat kürzlich versucht, die Triebkräfte des Verbraucherverhaltens für eine neue Produktkategorie zu verstehen. 

Als William Serfaty, Global Strategy and Insights Manager, sich an mein Team wandte, um innerhalb eines sehr engen Zeitrahmens qualitative Erkenntnisse für die Kommunikation zu gewinnen, sahen wir die Gelegenheit, diese Roboter auf die Probe zu stellen. Mit Danone an Bord gingen wir eine Partnerschaft mit Voxpopme ein, einer automatisierten Videoforschungsplattform, um zu untersuchen, inwieweit automatisierte Lösungen die Praxis der qualitativen Forschung ersetzen oder verbessern können.

Gemeinsam haben wir "ein Kopf-an-Kopf-Rennen zwischen menschlichen Forschern und Automatisierungstechnik. Jedes Team hatte die Aufgabe, selbst aufgenommene Verbrauchervideos mit unterschiedlichen Forschungsmethoden zu analysieren. Ein Team hatte Zugang zu automatisierten Tools, während das andere Team von SKIM auf traditionelle menschliche Analysemethoden zurückgriff. Insgesamt wurden drei Berichte erstellt und von William Serfarty von Danone bewertet: 1. größtenteils automatisiert; 2. nur menschlich und 3. eine Kombination aus Mensch und Maschine (Wenn Sie mehr über das Projekt erfahren möchten, ).

Am Ende des Projekts fasste William unsere Ergebnisse gut zusammen: "Das Ergebnis war eine schöne Überraschung! Wir können jetzt schneller einen Bericht erstellen, der genauso detailliert ist wie ein herkömmlicher Bericht" - und mein Team war ebenso überrascht, aber begeistert von diesem Ergebnis!

Hier gebe ich Ihnen basierend auf unseren Erkenntnissen fünf Tipps, warum Sie Automatisierungstools in Betracht ziehen sollten und wie Sie KI in diesem Jahr erfolgreich in Ihre Pläne für qualitative Marktforschung integrieren können ( die gute Nachricht für uns ist, dass der Mensch immer noch eine entscheidende Rolle spielt ).

1: Anfängliche Skepsis gegenüber KI wird unvermeidlich sein; überwinden Sie sie, um die Vorteile der Automatisierung zu nutzen

Obwohl in der Branche viel über KI und andere Automatisierungstechnologien der nächsten Generation geredet wird, bieten Maschinen leider keine "Wunderwaffe", um den Bedarf Ihrer Marke an Insights zu erfüllen. Auch wenn KI und Automatisierung allein nicht viel wert sind und es ihnen an Raffinesse mangelt, sind diese Tools während des menschlichen qualitativen Analyseprozesses sicherlich nützlich. Unsere "Woman vs. Machine"-Studie führte zu einem vollständigen Forschungsbericht, der mit Hilfe von Automatisierungstools in der Hälfte der Zeit erstellt wurde, im Vergleich zu einem vollständigen Bericht, der von meinem menschlichen Team allein erstellt wurde.

William von Danone stellte erfreut fest, dass die erzielten Zeit- und Kostenvorteile nicht auf Kosten der Qualität der Erkenntnisse gingen. In einer Blindbewertung zog er sogar den von Mensch und Maschine gemeinsam erstellten Bericht den vollautomatischen und von Menschen erstellten Versionen vor. Anstatt menschliche Erkenntnisse und beratendes Fachwissen zu ersetzen, betrachten wir die Automatisierung gerne als "Turbo-Boost" für traditionelle qualitative Forscher.

2: Erwarten Sie nicht, dass Maschinen die Antworten liefern

Wir sind uns alle einig, dass die Möglichkeiten zur Automatisierung eher der quantitativen Forschung zuzuordnen sind. Angesichts der menschlichen Natur der qualitativen Forschung haben wir uns bei diesem Experiment gefragt, ob eine Automatisierung überhaupt möglich ist? Obwohl wir Entwicklungen in der natürlichen Sprachverarbeitung gesehen haben, sind wir noch weit davon entfernt, eine vollständige Automatisierung zu erreichen.

Bei der Durchführung qualitativer Analysen sind automatisierte Tools ohne menschliche Beteiligung derzeit nur von begrenztem Wert. Die Ergebnisse sind Worte und Diagramme, die für sich genommen wenig aussagekräftig sind, und die Genauigkeit ist mehr oder weniger hoch. Maschinen sind nicht in der Lage, die Zusammenhänge zu erkennen, zu bestimmen, welche Erkenntnisse wirklich wichtig sind, oder die treibenden Kräfte zu identifizieren. Selbst zur Erstellung eines ersten Berichts ist eine menschliche Analyse erforderlich, um die automatisierten Ergebnisse zu überprüfen, ihre Bedeutung zu verstehen und die relevanten Informationen einzugrenzen. Mit der Zeit wird ihre Intelligenz wahrscheinlich zunehmen, aber zumindest im Moment können Automatisierungstools keine eigenständigen Antworten liefern. Deshalb ist es wichtig zu verstehen, wie wir sie am besten zu unserem Vorteil nutzen können.

3: KI-Ergebnisse als Ausgangspunkt für menschliche Analysen verwenden

Sie bieten zwar keine Patentlösung, aber wir haben gelernt, dass Automatisierungswerkzeuge qualitative Forscher in die Lage versetzen können, Analysen schneller durchzuführen. Im Gegensatz zu unserem menschlichen Analyseteam, das eine Woche lang alle Videotranskripte durchsehen musste, war der Ausgangspunkt für unser automatisiertes Team der maschinelle Output. Indem wir diese und nicht die Rohdaten analysierten, konnten wir uns innerhalb eines Tages ein Bild von der Gesamtgeschichte machen und die wichtigsten Erkenntnisse ermitteln.

4: Erwarten Sie, dass die Hochgeschwindigkeitsanalyse Ergebnisse auf hohem Niveau liefert

Bei der Nutzung dieser Tools ist es wichtig, die richtigen Erwartungen zu haben. Wenn interner Zeitdruck bedeutet, dass sofortige Antworten erforderlich sind, kann diese Technologie helfen. Das Ergebnis der Hochgeschwindigkeitsanalyse ist jedoch eine Vogelperspektive, d. h. Ergebnisse auf sehr hohem Niveau - und nicht die tiefgehenden Einblicke und strategischen Empfehlungen, die man von qualitativen Studien erwartet.

5: Strategisches Handeln braucht Zeit; sparen Sie nicht an dieser Stelle.

In einer Blindbewertung zog William Serfaty von Danone einen kollaborativen Bericht (KI + menschlicher Forscher) den überwiegend automatisierten und vollständig von Menschen erstellten Versionen vor. Berichte, die sich stark auf automatisierte Ergebnisse stützen, mögen zwar schneller sein, aber die Geschwindigkeit geht auf Kosten von strategischen und umsetzbaren Erkenntnissen.

Daher ist mehr Zeit und eine gründlichere menschliche Analyse erforderlich, um hochrangige Informationen zu erläutern und in klare Leitlinien und Empfehlungen umzusetzen. Dennoch benötigen qualitative Forscher für diesen Prozess nur die Hälfte der Zeit, wenn ihnen automatisierte Tools zur Seite stehen. Aus diesem Grund sind wir bei SKIM verständlicherweise optimistisch, was das zukünftige Potenzial von Automatisierung und KI-gestützten qualitativen Forschungsmethoden angeht.

Ein letztes Wort zu KI und Automatisierung für Forschungs- und Insights-Teams

Die Zusammenarbeit mit Maschinen kann in der Tat die Effizienz steigern, ohne die Tiefe und Qualität der Erkenntnisse zu beeinträchtigen. So sehr, dass wir eine Automatisierungslösung in unser Angebot für qualitative Forschung aufgenommen haben, SKIMDie Smart Qual. Wir verwenden diese Lösung als eigenständige Methodik, als Pre-/Post-Task oder als Ersatz für herkömmliche Umfragen mit offenem Ende, um schnell kontextbezogene Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Sie auf der Suche sind nach  Konsumentscheidungsverhalten Einblicke in die Erforschung von Kategorien, Kundenerfahrungen, Konzepttests/NPD oder Kommunikationsentwicklung,  um herauszufinden, wie Sie die Vorteile von KI und Automatisierung nutzen können!