Mit KI zu besseren Insights: Praxistipps für die Marktforschung

Warum KI in der Marktforschung relevant ist

Wichtige Erfolgsfaktoren für KI-gestützte Studien

• Zuerst die Frage klären: Bevor Sie ein KI-Tool auswählen, müssen Sie wissen, welche Frage Sie beantworten wollen und welche Annahmen Sie prüfen möchten.
• Gute Daten sicherstellen: Testen Sie den Fragebogen oder die Datenerfassung vorher, legen Sie klare Regeln fest, welche Daten Sie einbeziehen oder ausschließen.
• Alles dokumentieren: Halten Sie fest, welche KI-Modelle, Einstellungen, Datenstände und Kategorisierungen Sie genutzt haben.
• Qualitätsziele festlegen: Definieren Sie vorher, wie genau die KI arbeiten soll und wie viele Fehler noch akzeptabel sind.
• Bias und Datenschutz prüfen: Achten Sie darauf, dass Ergebnisse nicht bestimmte Gruppen benachteiligen und alle Datenschutzregeln eingehalten werden.
• Menschliche Kontrolle einplanen: Lassen Sie zweifelhafte Fälle von Menschen prüfen und passen Sie das System regelmäßig an.
• Wirksamkeit messen: Überprüfen Sie, ob Ihre Maßnahmen wirklich etwas verbessern – am besten durch Vergleichstests vor und nach der Einführung.

Was Sie beim Arbeiten mit KI-Tools besser nicht tun

• Keine sensiblen Rohdaten ungeschützt hochladen: Entfernen oder anonymisieren Sie persönliche Informationen, bevor Sie Daten in ein System laden.
• Keine Ergebnisse ohne Erklärung akzeptieren: Ergebnisse müssen nachvollziehbar und überprüfbar sein – mit einem Protokoll, wie sie zustande kamen.
• Nicht von einem einzigen Tool abhängig werden: Nutzen Sie offene Formate und Exportfunktionen, damit Sie jederzeit wechseln können.
• Test- und Produktivbetrieb nicht vermischen: Führen Sie neue Methoden erst in einer Testumgebung ein und lassen Sie sie freigeben, bevor sie im Alltag genutzt werden.
• Keine falschen Schlüsse aus bloßen Zusammenhängen ziehen: Nur weil zwei Dinge gleichzeitig auftreten, heißt das nicht, dass eines das andere verursacht.
• Keine einmalige Analyse ohne Folgemessung: Richten Sie Prozesse ein, um regelmäßig nachzusehen, ob die KI weiterhin gute Ergebnisse liefert.
• Nicht ein Modell für alles verwenden: Passen Sie die KI an den jeweiligen Bereich, die Sprache und die Besonderheiten des Marktes an.