Eine Studie des Software-Unternehmens Qualtrics nennt fünf Gründe, warum Marketingverantwortliche noch nicht auf Daten und Informationen aus synthetischer Forschung setzen. Auch die Bedenken hinsichtlich der Einführung von generativer KI in der Marktforschung werden analysiert.
Das Problem ist nicht ein Mangel an Daten für Führungskräfte. Es geht darum, zu wissen, wie man diese Daten in strategische Massnahmen umsetzt. Die Qualtrics-Studie hat in diesem Zusammenhang fünf entscheidende Hindernisse identifiziert:
#1: Die Datenflut
Führungskräfte versinken in Daten, sodass 56 Prozent von ihnen angeben, von fragmentierten und unterschiedlichen Quellen überfordert zu sein. Im deutschsprachigen Raum liegt der Wert mit 68 Prozent sogar deutlich höher.
#2: ROI ist schwer zu benennen
Die Messung der Rentabilität von Marketinginitiativen bleibt für 38 Prozent der Führungskräfte die grösste geschäftliche Herausforderung. 53 Prozent geben an, dass der Mangel an klarem ROI ihrer bestehenden Lösungen das grösste Hindernis für eine Erhöhung der zukünftigen Investitionen in Business-Intelligence-Lösungen darstellt. Dies macht es für Führungskräfte schwierig, die Genehmigung für die Tools zu erhalten, die sie zum Verständnis ihrer Daten benötigen.
#3: Schlechte Datenqualität
Selbst wenn Daten verfügbar sind, sind sie oft unzuverlässig. Schlechte Datenqualität und die Vorhersage des Kundenverhaltens werden von 28 Prozent der CMOs als grösste Herausforderungen genannt.
#4: Skepsis der Stakeholder
Die Zurückhaltung gegenüber neuen Technologien und Methoden verlangsamt die Einführung. Die Hälfte der Führungskräfte (50 Prozent) gibt an, dass die Skepsis gegenüber KI oder synthetischen Daten das grösste Hindernis für höhere Investitionen darstellt.
#5: Fehlendes Fachwissen
Viele Führungskräfte glauben, dass ihren Teams das Fachwissen fehlt, um KI-gestützte Business-Intelligence-Lösungen effektiv zu nutzen. 49 Prozent nennen den Mangel an internem Fachwissen als grösstes Hindernis für höhere Investitionen in neue Fähigkeiten.
Generative KI und synthetische Forschung
Die synthetische Forschung (Antworten, Nutzerprofile und Datensätze, die mit Algorithmen generiert wurden) verändert die Kernaufgaben der Marktforschung. Die befragten Führungskräfte geben an, dass ihre Teams diese Technologie nutzen, um traditionelle Umfragen zu ersetzen oder zu ergänzen (67 Prozent), neue Kunden- und Marktkenntnisse zu gewinnen (62 Prozent), Datenlücken zu schliessen, wo traditionelle Daten nur begrenzt verfügbar sind (62 Prozent), Kundenprofile und Zielgruppensegmente zu simulieren (62 Prozent) sowie Kundenprobleme entlang der Customer Journey zu identifizieren (57 Prozent).
Bedenken bei der Einführung generativer KI
Fast alle Führungskräfte, die an der Studie teilgenommen haben, gaben an, dass sie die neue Technologie einsetzen wollen, auch wenn sie sich mit den Bedenken hinsichtlich ihrer verantwortungsvollen Nutzung auseinandersetzen müssen. Es haben fast drei Viertel der globalen Führungskräfte Sorgen, dass eventuell in der generativen KI verankerte Vorurteile sich auch in den Ergebnissen widerspiegeln und so die Genauigkeit der Erkenntnisse beeinträchtigen können. Über 90 Prozent betonen, wie wichtig es ist, demografische und ideologische Vorurteile zu beseitigen, um vertrauenswürdige Ergebnisse zu gewährleisten.
Die größten Herausforderungen oder Bedenken konzentrieren sich auf mögliche Ungenauigkeiten in KI-generierten Daten (49 Prozent), Datensicherheit und Datenschutzrisiken (46 Prozent) sowie die Komplexität der Integration in bestehende Systeme (43 Prozent).