22 Februar 2023 1028 words, 5 min. read

Was ist die Zukunft der Marktforschung mit ChatGPT?

By Pierre-Nicolas Schwab PhD in marketing, director of IntoTheMinds
ChatGPT und generative KI mischen die Welt der Informationen auf. Ist es in diesem Zusammenhang noch sinnvoll, Marktforschung zu betreiben? Wird ChatGPT in Zukunft die Arbeit eines Marktforschungsunternehmens ersetzen? Diese Frage beschäftigt mich sehr, und ich wollte sie objektiv und […]

ChatGPT und generative KI mischen die Welt der Informationen auf. Ist es in diesem Zusammenhang noch sinnvoll, Marktforschung zu betreiben? Wird ChatGPT in Zukunft die Arbeit eines Marktforschungsunternehmens ersetzen? Diese Frage beschäftigt mich sehr, und ich wollte sie objektiv und ehrlich beantworten.

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Wenn Sie nur 30 Sekunden haben

  • Generative KIs wie ChatGPT liefern erstaunliche Ergebnisse für die Marktforschung auf der Grundlage von Sekundärdaten (Desk Research)
  • Ein genauerer Blick auf die von ChatGPT gelieferten Antworten zeigt, dass die gelieferten Elemente nicht unbedingt für die Analyse relevant oder sogar falsch sind.
  • Die verfügbaren Daten sind nicht unbedingt die relevantesten, und auch die Quellen sind sehr begrenzt
  • Bei komplexen Suchanfragen verweist Google oft auf spezifischere Seiten. ChatGPT hingegen erklärt die Antworten
  • Die Arbeit mit generativer KI für Desk Research ist ein interessanter Ausgangspunkt, aber nicht das Ende.
  • Marktforschung wird hauptsächlich auf der Grundlage von Primärdaten durchgeführt. ChatGPT oder andere generative KI können dabei keine Hilfe sein.

Nachforschungen am Schreibtisch: ChatGPT hat einige Vorteile

Desk Research ist die Sammlung von Sekundärdaten. Dabei geht es um das Sammeln und Analysieren von Daten, die bereits verfügbar sind und von anderen bereitgestellt wurden.

Ich sehe 3 große Herausforderungen bei der Sekundärforschung:

  • relevante Daten zu finden
  • sie auf objektive Weise zusammenzufassen
  • sie in den Kontext der Marktforschung zu stellen

Mit ChatGPT können Sie sich schnell einen ersten Rahmen und sehr globale Vorstellungen von einem Markt machen. Hier ist das Ergebnis für den französischen Markt für Elektrofahrräder.

market research on electric nikes in France with chatGPT

Auf den ersten Blick ist es ziemlich beeindruckend. Es gibt Zahlen, Quellen, Kontextualisierung und Organisation der Informationen. Das ist es, was ich am beeindruckendsten finde: die Fähigkeit dieser generativen KI, die Informationen zu strukturieren und so ihre Aufnahme zu vereinfachen.

Die Marktforschung mittels Desk Research muss jedoch über einen solchen zusammenfassenden Text und ein paar Statistiken hinausgehen. Einen Markt zu verstehen und dessen Entwicklung vorherzusagen, erfordert Interpretationsfähigkeiten, die über den Rahmen von ChatGPT hinausgehen.

Ich bin auch über die verwendeten Quellen besorgt. Diese Zusammenfassung verwendet nur zwei von ihnen, die überarbeitet werden müssen.

Schließlich lassen mich einige Zahlen zweifeln. Die französische staatliche Beihilfe für den Kauf von Elektrofahrrädern weicht von der im Artikel angekündigten ab. Wir müssen also äußerst vorsichtig sein.

Ethan Mollick hat auf Twitter mehrere Screenshots von ähnlichen Tests mit dem Bing-Konversationsagenten gepostet. Auch hier ist es die Struktur der Informationen, die beeindruckend ist. Wenn Ethan Mollick das Ende der Berater sieht, müssen wir das in Relation setzen. Welche (echten) Berater führen SWOT-Analysen durch, und wie viele verlassen sich auf Sekundärdaten? (Im nächsten Absatz finden Sie eine ausführliche Diskussion zu diesem Thema).

swot analysis bing gpt3

Screenshot einer SWOT-Analyse, die mit dem neuen Bing von @emollick durchgeführt wurde. (Quelle: Twitter)

 


Vor- und Nachteile von ChatGPT für die Marktforschung

Hier finden Sie eine Zusammenfassung der Vor- und Nachteile der Schreibtischforschung mit ChatGPT

Avantages Inconvénients
Struktur der ersten Ideen Sehr oberflächliche Ideen, die weiterentwickelt werden müssen
Potenziell interessante Perspektiven Die Perspektiven und Zahlen sind bei weitem nicht erschöpfend
Daten im Kontext Der Wahrheitsgehalt einiger Zahlen wird in Frage gestellt

In conclusion, ChatGPT can help you to get a first general idea of a market, but you will have to:

  • complete it with other sources and other angles of analysis
  • check the accuracy of the data
  • interpret the data in the context of your market research

Primäre Daten: ChatGPT ist abgeschlagen

ChatGPT kann nur Daten abrufen, die das Tool bereits „aufgenommen“ hat. Mit anderen Worten: Die Verwendung von ChatGPT für die Marktforschung ist auf öffentliche Daten beschränkt. Es handelt sich also um das, was wir Sekundärdaten nennen. Aber Marktforschung ohne Primärdaten ist keine Forschung.

Primärdaten werden auf einer Ad-hoc-Basis ausschließlich für Ihr Projekt gesammelt. Diese Daten sind einzigartig und vertraulich. Die Marktforschung, die wir für unsere Kunden durchführen, wird nicht veröffentlicht. Das Gleiche gilt für alle Unternehmen. ChatGPT hat keinen Zugang zu dieser Art von Daten. Dennoch machen sie 95% des Mehrwerts der Marktforschung aus.

Wie erhebt man Primärdaten?

Primärdaten können hauptsächlich mit 2 Methoden gesammelt werden:

  • qualitativ (Interviews, Fokusgruppen, …)
  • quantitativ (Online-Umfragen, Telefonumfragen)

Denken Sie daran, dass die Marktforschung ohne Primärdaten wertlos ist. Nur mit Primärdaten können Sie präzise Antworten auf Ihre Fragen geben. In diesem Bereich kann ChatGPT nichts für Sie tun.


ChatGPT vermittelt die Illusion einer Analyse, ohne eine solche zu sein.



Interpretation der Daten: ChatGPT kann nichts ausrichten

Eine inhärente Schwäche von ChatGPT betrifft die Interpretation der Daten. Ich habe diesen Punkt bereits in einem anderen Artikel angesprochen. ChatGPT kann nur Elemente, die mehr oder weniger wahr sind, in einer Standardstruktur nebeneinander stellen. Dadurch erweckt ChatGPT die Illusion einer Analyse, ohne eine solche zu sein.

Die Analyse (und der Mehrwert) entsteht erst durch die Zusammenführung von Fakten und deren Interpretation in einem bestimmten Kontext. Diese Übung beinhaltet jedoch Elemente wie:

  • die Analyse von schwachen, peripheren Signalen
  • allgemeine Bedingungen (z.B. makroökonomische), die den Markt beeinflussen
  • Primärdaten, die sich auf das Projekt selbst beziehen
  • das unternehmerische Fachwissen des Analysten

Ich habe zum Beispiel eine Analyse auf der Grundlage öffentlicher Daten angefordert. Wenn Daten, selbst sekundäre Daten, nicht ohne weiteres verfügbar sind, macht ChatGPT das deutlich. Sie müssen selbst nach den Informationen suchen.

chatGPT analysis gender and ethnicity executive committees US firms


Fazit

Die Durchführung von (echter) Marktforschung liegt außerhalb der Reichweite von generativer KI. Weder das Sammeln von Daten mit Mehrwert (Primärdaten) noch die kontextuelle Analyse kann von einer Maschine durchgeführt werden. In diesem Stadium kann chatGPT Studenten nur dabei helfen, theoretische Projekte ohne finanziellen Einsatz durchzuführen.

Die menschliche Interaktion mit dem Analysten ist genauso wichtig wie die Daten selbst. Marktforschung ist kein Selbstzweck. Es ist ein Anfang. Sie müssen die Daten zum Leben erwecken, sie veranschaulichen und Lösungen vorschlagen. Glücklicherweise wird eine künstliche Intelligenz dies niemals leisten können.

 



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