„Wichtig ist, dass wir echte Handlungsempfehlungen liefern“

Mit congstar hat die Deutsche Telekom eine erfolgreiche Zweitmarke im Telekommunikationsmarkt etabliert. In der Marktforschung spielt generative KI bereits in vielen Bereichen eine wichtige Rolle. Andrea Wielpütz erklärt, was schon gut funktioniert, was noch nicht und wie es weitergehen kann. 

Frau Wielpütz, mit welchen Forschungsfragen beschäftigen Sie sich bei congstar?

Andrea Wielpütz: Ich gehöre mit den Research-KollegInnen seit dem vergangenen August zum CX-Team, wir sind im Bereich Customer Growth & Experience verankert. Hier beschäftigen wir uns intensiv mit den Bedüfnissen unserer KundInnen und des Marktes. Das umfasst die Analyse von Kundenfeedback entlang der verschiedenen Customer Journeys, über UX- und Produkt-Themen bis hin zur Wahrnehmung von Marke und Werbung, was mein Themenschwerpunkt ist. Wir erstellen sowohl Ad-Hoc-Analysen als auch kontinuierliche Services wie etwa Marken-Trackings.

Wie haben Sie den Siegeszug der KI erlebt? In welchen Bereichen sind in den vergangenen Jahren neue Technologien integriert worden?

Das war ein fließender Übergang. In früheren Jahren wurde nicht alles als KI bezeichnet. Wir nutzen schon lange Machine-Learning-gestützte Technologien, etwa für die Auswertung offener Nennungen aus Befragungen. Hier gibt es aber nun viele Neuerungen, mit denen wir Inhalte und Sentiments herauslesen und clustern können. Ein zweites großes Thema sind Prestests in der Werbewirkung, etwa für die schnelle Bewertung von TV-Spots oder anderer Werbemittel. Im Aufbau sind darüber hinaus Technologien, mit denen wir verschiedenartige Datenströme zusammenführen und sinnvoll auslesen können.

Arbeiten Sie in den genannten Bereichen mit externen Tools oder mit eigenen Entwicklungen?

Sowohl als auch. Beim Pretesting sind es externe Tools. In der Datenanalyse gibt es auch Technologien, die unsere Data-KollegInnen selbst entwickeln. Wir nutzen natürlich auch die klassischen generativen KI-Lösungen, für die wir eine Enterprise-Lizenz haben. Damit kann man sich beim Erstellen von Präsentation oder Briefings unterstützen lassen, oder man lässt Daten kombinieren und auslesen. Viele dieser Anwendungen dienen eher dazu, den internen Workflow zu verbessern. Da findet man Dinge, die sehr gut funktionieren, andere aber wieder gar nicht. Das versuchen wir, im Team zu optimieren. Aber hier gibt es natürlich klare Regelungen, was womit aus datenschutzrechtlichen Aspekten genutzt werden darf. 

Wie sorgen Sie dafür, dass alle Mitarbeitenden mitgenommen werden? Dass Lösungen, die die Arbeit verbessern, dann auch von allen genutzt werden?

Man hat in Teams natürlich immer unterschiedliche Geschwindigkeiten. Um gemeinsam weiterzukommen, gibt es vom Unternehmen aus interne Schulungen, die verpflichtend sind. Darüber hinaus tauschen wir uns regelmäßig in Teams-Chats über neue Tipps, Tricks und coole Tools aus. Das hat mir auch am Anfang sehr geholfen. Von so einigen KollegInnen kann ich viel lernen.

Wie sieht es mit der Qualität von externen Tools aus – etwa im Pretesting?

Hier haben wir die vergangenen anderthalb Jahre mit Brainsuite gearbeitet. Unsere Erfahrungen waren positiv. Allerdings werden mittlerweile in den Fachbereichen schon KI-Anwendungen während der Creative-Erstellung eingesetzt. Da müssen wir überlegen, ob wir noch ein Tool brauchen, das die Ergebnisse dann noch einmal testet, oder wie wir den Prozess optimal gestalten. Im klassischen Pretesting arbeiten wir viel mit Emotionsforschung, gemeinsam mit September Strategie & Forschung. Diese haben mittlerweile eine Emotion Engine entwickelt, mit der KI-gestützte Testcases angeboten werden. Das ist sehr spannend.

Ersetzen die neuen Tools mittlerweile die klassischen Maßnahmen? Fragen Sie also jetzt nur noch die KI nach Ihrer Meinung zu Werbemitteln und nicht mehr reale Probanden?

Nein, die klassische Marktforschung wird nicht komplett ersetzt. Wir brauchen echte ProbandInnen immer noch dann, wenn wir eine tiefere Resonanz haben wollen, oder überraschende Äußerungen, auf die wir ansonsten gar nicht gekommen wären. Aber es gibt eben häufig Prozesse, für die man nur ein paar Stunden Zeit hat, etwa bei der Abnahme von Werbemitteln von Agenturen: Kann das so bleiben oder muss es noch verändert werden? Da können wir dann eben nicht zwei oder drei Tage auf ein Ergebnis warten. Hier stehen natürlich dann die „Experteneinschätzungen“ im Vordergrund, also die Meinungen der entsprechenden Fachbereiche. Jetzt bekommen wir unterstützend ein sehr schnelles KI-Feedback. Und die Experteneinschätzung haben wir ja immer noch – „Human in the loop“ ist auch bei uns ein wichtiges Prinzip.

Zudem es ja auch Werbemittel gibt, bei der man der KI auf keinen Fall das letzte Wort überlassen sollte.

Genau. Eine KI kann nicht bewerten, ob die Zusammenhänge in einer Geschichte verständlich sind und das avisierte Bedürfnis aktiviert wird, weil sie sie nicht verstehen kann – oder noch nicht. Aber sie kann Optimierungspotenziale aufzeigen, ob Szenen überladen sind, wie sich der Spannungsbogen aufbaut und auch noch vieles mehr. 

Also kann man sagen: Mit KI werden letztlich mehr Entscheidungen mit Daten abgestützt als früher.

Ja. Man arbeitet viel datengetriebener, in vielen Bereichen. Wir können uns ja auch selbst Benchmarks zu den verschiedensten Themen aufbauen und dabei Wettbewerber einbeziehen. Dann kann die KI speziell darauf trainiert werden. Bei solchen Themen sind wir glücklicherweise sehr flexibel. Wichtig ist immer, dass wir am Ende keine losen Daten, sondern echte Handlungsempfehlungen liefern. 

Bringen KI-Anwendungen unterm Strich in erster Linie Effizienzvorteile? Oder bekommt man damit auch komplett neue Insights? Dinge, die man als Mensch auch mit aller Zeit der Welt nicht ermittelt hätte?

Beides. Bei der Effizienz ist sehr viel möglich. Wir sind an vielen Stellen noch gar nicht so weit, wie wir sein wollen. Weil es natürlich auch aufwendig ist, neue Technologien zu testen und zu implementieren. Aber die einzelnen Services unserer Dienstleister bringen schon große Vorteile. So hat beispielsweise quantilope mit Quinn einen automatisierten KI-Copilot, der hilft, schnell Daten über ein Dashboard zu visualisieren und zusammenzufassen. Auch bei der Erstellung von Briefings muss nicht alles selbst formuliert werden. Aber man sollte sich das Ergebnis dann sehr genau durchlesen. Oft stößt man dann doch auf ganz absurde Inhalte, bei denen man sich fragt, woher die KI das haben kann.

In welchen Bereichen liefert die KI komplett neue Erkenntnisse?

Sie kann aus Daten einfach mehr herausholen. Zum Beispiel bei der Markenwahrnehmung, bei den Attributen, die mit einer Marke verbunden werden. Was die KI heute aus den Antworten von Probanden herauslesen kann, geht längst über tradierte Methoden wie Regressionsanalysen hinaus. Hier sehen wir sehr vielversprechende Entwicklungen. Wir haben aber noch einen weiten Weg vor uns, wenn wir das Potenzial wirklich erschöpfend nutzen wollen. Das Problem ist immer: Man könnte so viel testen, aber man hat ja auch noch das tägliche Geschäft zu betreuen. Man kann nicht immer alles doppelt und dreifach machen, weil man gleichzeitig noch testet, wie es mit einer oder verschiedenen KI-Anwendungen laufen würde.

Arbeiten Sie auch schon mit Bots als Interviewern?

Wir haben bereits ein paar Dinge ausprobiert und Pilot-Projekte gemacht. Das lief immer in Kooperation mit einer Agentur, wobei dann beide etwas gelernt haben. Wir haben aber noch nicht die eine Lösung gefunden, die wir jetzt wirklich bei der Befragung unserer KundInnen einsetzen wollen.

Hat sich mit dem KI-Siegeszug der Pool Ihrer Dienstleister verändert? Sind neue hinzugekommen, weil sie mit Tech-Expertise glänzen können?

Ja und nein. Wir haben langjährige Dienstleister, die sich selber und die Methoden stets weiterentwickeln. Wir schauen uns aber natürlich immer an, ob es für bestimmte Aufgabenstellungen vielleicht neue Anbieter mit interessanten Lösungen gibt. Neue Tools können immer ein Entree auch für neue Startups sein. Ich habe zum Beispiel noch keine interessanten KI-Lösungen für Preisstudien oder Conjoints gefunden. Bei neuen Tool-Lösungen geht es dann oft auch um kostspielige Lizenzen, die dann wieder mit Trainings für die Mitarbeitenden verbunden sind, und so weiter. Da ersetzt man nicht von heute auf morgen. Bei Ad-Hoc Studien sieht das ganz anders aus. 

Wo stehen die größeren Marktforschungsinstitute aus Ihrer Sicht?

Sie müssen vor allem die Chance nutzen, die ihre Erfahrung und ihr großer Datenbestand bieten. Klar: Die Kunden werden bei vielen Projekten nicht erlauben, die Daten für KI-Trainings zu nutzen. Dennoch können die Institute ihre Expertise, die sie in bestimmten Bereichen über die Jahre aufgebaut haben, in KI-Anwendungen übertragen und hier USPs aufbauen. 

Nun versprechen die Tools meist sehr viel. Wie kann man herausfinden, was wirklich dahintersteckt?

Das ist genau die Herausforderung. Die Tools sind zum Beginn noch nicht mit allen für das eigene Unternehmen relevanten Inhalten trainiert, und man weiß nicht, wie gut sie sich trainieren lassen. Eine gute Hilfe können dann die Erfahrungsberichte von KollegInnen auch außerhalb des eigenen Unternehmens sein. Daher ist der Austausch auf Events wie auch dem Kongress der Deutschen Marktforschung so wichtig.

Blicken wir noch in die weitere Zukunft. Als ganz heißes Thema gelten synthetische Daten. Was halten Sie davon?

Wir haben schon bei Projekten damit experimentiert. Dabei wurden reale Personen befragt, und zusätzlich floss ein synthetischer Teil ein. Das Thema ist interessant, weil sich gerade im Telekommunikations-Markt bestimmte Sub-Zielgruppen nur noch sehr schwer rekrutieren lassen. Daher sehen wir uns zurzeit an, inwiefern wir synthetische Daten nutzen können. Dabei kann es aber nicht nur darum gehen, von den zusätzlichen Zielgruppen ähnliche Aussagen zu bekommen. Dann könnte ich sie auch einfach gewichten und hochrechnen. Wir brauchen wirklich neue Anregungen für Produktkonzepte oder Markenführung. Hier gibt es zum Glück ja schon vielversprechende Entwicklungen, das gilt es zu beobachten. Wir wollen ja nicht mit den gleichen Ergebnissen wie unsere Wettbewerber auf den Markt kommen und uns wundern, dass wir uns gar nicht mehr differenzieren. 

Was in Ihrem Markt ohnehin schon schwer ist.

Es ist – genau gesagt – sehr, sehr schwer.

Die Fragen stellte Klaus Janke.

Erleben Sie Andrea Wielpütz auf dem BVM-Kongress am 20. Mai 2026 in Berlin: 
In ihrem Vortrag zeigt sie, wie sich der Marktforschungsalltag auf Unternehmensseite verändert – am Beispiel von congstar. Mehr Informationen