„Wir müssen komplexe Informationen für Entscheidungen verfügbar machen“

Marke, Werbewirkung, Product Experience – all das erforscht Florian Bauer für Samsung in der Schweiz. Dabei hat generative KI in den vergangenen Jahren einen deutlichen Schub gebracht. Bauer rät der betrieblichen Marktforschung, die damit verbundenen Chancen zu nutzen und ihre Stellung im Unternehmen zu verbessern: „Kaum jemand ist näher an den Konsumentinnen und Konsumenten als die Marktforschung.“

Herr Bauer, Samsung hat 2023 die Nutzung generativer KI-Tools wie ChatGPT oder Bing Chat auf firmeneigenen Geräten untersagt, aus Sicherheitsbedenken. Wie sieht Ihre Alternative aus?

Florian Bauer: Der Konzern hat ein eigenes generatives KI-Modell entwickelt, das nach dem deutschen Mathematiker Gauss benannt ist. Dieses nutzen wir auch intensiv. Aber natürlich sammeln wir auch Erfahrungen mit externen Tools, soweit unsere Agenturen und Dienstleister sie einsetzen. Wir sind grundsätzlich sehr offen für neue Anwendungen. Der amerikanische Management-Professor Ethan Mollick rät in seinem Buch „Co-Intelligence“ dazu, KI immer mit an den Tisch zu holen, eben als Ko-Intelligenz. Gerade in der Konzeptarbeit, bei der Ideenfindung, wenn man die Köpfe kreativ zusammensteckt, kann KI interessante Impulse liefern. Man muss sich nur heranwagen und ein Gespür für das Potenzial entwickeln, denn man landet auch mal in der Sackgasse. Ich halte es jedoch für fahrlässig, KI nicht einzusetzen.

In welchen Bereichen hilft sie Ihnen bislang besonders?

Erstmal gibt es natürlich Effizienzgewinne im Fragebogen- und Leitfaden-Design oder bei Übersetzungen, die mittlerweile extrem gut funktionieren. Das sind die „low hanging fruit“, die vermutlich alle Marktforschenden nutzen. Sprachmodelle bieten sich auch in der quantitativen Forschung an, bei der Auswertung von offenen Antworten. Bei qualitativen Projekten eignen sie sich für Strukturierung und die Analyse von unstrukturierten Daten. Für die Codierung gibt es ja schon viele etablierte Anwendungen auf dem Markt. Wir setzen aber auch hier auf inhouse entwickelte Lösungen, genauso wie bei Social Listening oder Desk Research. Bei all dem tauschen sich die rund 60 Marktforschenden der europäischen Samsung-Ländergesellschaften intensiv aus. Wir unterhalten zum Beispiel eine gemeinsame Prompt Library und nutzen erste, einfache agentische Lösungen, die auf Gauss basieren. 

Sie schwärmen darüber hinaus von den neuen Möglichkeiten des Storytelling.

Ja, da bin ich wirklich von den Möglichkeiten der LLMs begeistert. Wie kann ich aus Daten eine gute Story entwickeln, die möglichst viel Wirkung erzeugt? Als Insights Community von Samsung Europa haben wir uns auf ein einheitliches Storytelling-Framework geeinigt, das eine klare Struktur vorgibt und nun über Muster-Prompts zur Verfügung steht. Man kann neue Informationen einspeisen und bekommt vom System Impulse, was man daraus machen kann. 

Arbeiten Sie auch schon mit KI-Personas?

Ja. Den Anstoß gab unter anderem die Frage nach dem optimalen Wissensmanagement: Kann man Research Reports so archivieren, dass ein RAG-System darauf zugreifen und das Wissen so dauerhaft und demokratisiert verfügbar machen kann? Wir haben gemeinsam mit der britischen Agentur Verve eine Vielzahl von Studien und Informationen zur Smart Ring Kategorie zusammengeführt. Aus dem Datenmaterial wurden mit Hilfe von KI fünf Personas entwickelt, mit denen man sich nun über ein Chatfenster unterhalten kann. Der zugrundeliegende Textkorpus, mit dem die KI Personas trainiert wurden, umfasst mehrere tausend Seiten. So haben wir versucht, die Personas für eine breite Basis von Nutzungsszenarien verwertbar zu machen.

Wie darf man sich das konkret vorstellen? Kann man also jetzt den 25-jährigen Großstädter fragen?

So ungefähr. In einem mehrstufigen Prozess mit unserem Team, der Agentur und der KI wurden abschließend fünf Personas identifiziert und zum Leben erweckt. Dazu gehört zum Beispiel der Pensionär, der im Alter die Digitalfotografie entdeckt hat und sich gerne in den Bergen mit Wandern fit halten möchte. Er ist offen, das mit einem Smart Ring zu unterstützen, allerdings nur bis zu einem gewissen Preispunkt. Oder der Software-Entwickler aus Zürich, ein High Performer, der viel Geld verdient und das Maximum aus seinem Leben herausholen möchte. Diese Personas kann man nun nach vielen Themen befragen. Wir haben mit ihnen sogar Werbeassets getestet. Dabei sind bereits sehr eindrucksvolle Ergebnisse entstanden. 

Sind Sie schon so weit, dass Pretests mit KI-Personas Befragungen realer Personen ersetzen?

Nein, noch nicht. Es ist natürlich immer die Frage, wie wichtig die Tests und die Resultate sind. Wenn ich ein strategisch relevantes Marktforschungsprojekt vor mir habe, würde ich Stand heute noch keine synthetische Befragte in Erwägung ziehen. Oder wenn wir wissen wollen, welcher TV-Spot die beste Wirkung erzielt, nutzen wir ebenfalls eine Stichprobe mit realen Personen. Aber natürlich wird sich das in den nächsten Jahren Schritt für Schritt weiterentwickeln. 

Setzen Sie auch schon Chatbots oder Avatare als Interviewer ein?

Ja, damit haben wir schon spannende Projekte gefahren. Conversational AI ist ein sehr vielversprechendes Feld. Das waren teilweise auch Projekte, die wir in traditionell qualitativer Form aus Zeit- oder Budgetgründen gar nicht durchgeführt hätten. Conversational AI zeigt: Man kann nun Themen bearbeiten, die vorher weniger Aufmerksamkeit bekommen haben. 

Bringt generative KI nun unterm Strich in erster Linie Effizienzvorteile? Oder verzeichnen Sie damit auch qualitative Sprünge?

Effizienz und Qualität schließen sich nicht gegenseitig aus. KI spart in vielen Projekten Zeit. Man ist schneller im Feld, man ist schneller bei den Resultaten. Time to Draft, Time to Insight – das wird verkürzt. Wenn ich zusätzlich Kosten reduziere, kann ich mehr Iterationen fahren. Und mit jedem Durchlauf werde ich potentiell ein bisschen besser. Insofern: Ja, die Qualität wird damit erhöht. Der springende Punkt ist aber ein anderer: Wir können KI einsetzen, um die Entscheidungsqualität zu verbessern. Darum geht es am Ende des Tages im Unternehmen. Marktforschung ist ja kein Selbstzweck, sondern soll helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Sie muss echten Impact im Unternehmen haben. Gutes Storytelling und prägnante Visualisierungen leisten einen wichtigen Beitrag, um Stakeholder mit Forschungsresultaten zu überzeugen.

Ist die betriebliche Marktforschung gezwungen, genau das zu liefern, wenn sie nicht selbst irgendwann der Effizienzsteigerung zum Opfer fallen will?

Wir können noch nicht genau absehen, was passieren wird. Aber es ist kein völlig unrealistisches Szenario, dass die Marktforschung an Bedeutung verliert. Man kann es ja in der Fachpresse lesen, wie Teams unter Druck geraten, auch die Institute. Vielleicht läuft es aber auch anders. Für Samsung kann ich sagen: Die Rolle der Marktforschung hat sich nicht verändert. Aber wir müssen uns daran gewöhnen, wie schnell jetzt alles geht. Das wissen natürlich auch die anderen Unternehmensbereiche. Und es ist eine Entwicklung, die schon vor vielen Jahren eingesetzt hat. Wir konnten unsere Turnaround-Zeiten mit DIY-Tools deutlich verringern. Mit Gauss stehen wir noch am Anfang, aber konnten auch hier in Teilbereichen bereits das Tempo erhöhen. Letztlich liegt darin auch großes Potential. Bei schnellen Geschäftsentscheidungen ist Tempo der Schlüssel zur Relevanz. Nur wenn wir mit der Geschwindigkeit des Business mithalten, verhindern wir, dass solche Entscheidungen ohne die nötige Kundenperspektive getroffen werden.

Nimmt die Vernetzung mit anderen Abteilungen zu? 

Definitiv, KI bringt viel Neues, was schlichtweg mehr Abstimmungsbedarf zwischen den Abteilungen erfordert. Wir diskutieren mit dem Einkauf und der Rechtsabteilung heute Fragen, die sich vor der Nutzung von generativer KI nicht gestellt haben. Insbesondere hat sich der Kontakt zu den Dateningenieuren in unserem BI-Team intensiviert, sie unterstützen uns tatkräftig dabei, Gauss für verschiedene Anwendungsfälle nutzbar zu machen, und unsere Teams sind kontinuierlich dabei, die entsprechenden Schnittstellen auszubauen.

Wie verändern sich jetzt die Anforderungen an betrieblich Marktforschende, auch an den Nachwuchs?

Man will natürlich immer die eierlegende Wollmilchsau mit allen Skills. Ende des letzten Jahres haben wir jemanden ins Team geholt, der sehr stark in der Datenanalyse ist, der SQL und Python beherrscht und somit auch Gauss via API für uns noch universeller und unabhängiger nutzbar macht. Das Handwerkszeug der Marktforschung wird aber bis auf Weiteres relevant bleiben, weil es natürlich der Garant dafür ist, dass ich Qualität versprechen kann. Ich kann mir aber eine Zukunft vorstellen, in der es in bestimmten Anwendungsfällen kein „Human in the Loop“ oder Validierung mit realen Befragten mehr gibt. Predictive Eye Tracking ist ja bereits ein viel genutztes Beispiel dafür.

Was ist mit komplett agentischen Workflows?

Vielleicht ist das die Zukunft. Aber ich bin noch skeptisch. Ich glaube, Forschende sollten weiter eine starke Exposition zum empirischen Material haben, weil dadurch Dinge zum Vorschein kommen können, die ansonsten verborgen blieben. Wenn man nur noch eine vollautomatisierte, auf Effizienz getrimmte Prozesskette anstößt, steht da einfach am Ende ein Befund. Ich habe jedoch meine Zweifel, ob das alles wirklich so einfach sein kann. Es ist auch noch schwierig, das zu beurteilen, weil wir noch ganz am Anfang der Entwicklung stehen. Man wundert sich ja, wie wenig Zeit seit Einführung der generativen KI vergangen ist, und was sie schon alles leistet. Ich gehe nicht davon aus, dass sich diese rasante Entwicklung in den nächsten Jahren verlangsamen wird.

Wenn es gut läuft für die betriebliche Marktforschung: Welche Chance hat Sie, Ihren Status im Unternehmen zu verbessern?

Die großen Chancen liegen in der Synthese der verschiedenen Datenquellen. Silo-Strukturen werden zwar immer wieder kritisiert, aber in Teilen bestehen sie weiterhin. Hier kann die Marktforschung helfen, diese Silos aufzubrechen und Daten zusammenzuführen. Das zweite wichtige Thema ist die Reduzierung von Komplexität. Wir müssen komplexe Informationen für Entscheidungen verfügbar machen. Unsere Rolle besteht nicht nur darin, Daten zu liefern, sondern Entscheidungsträgern relevante und fundierte Optionen aufzuzeigen. Deshalb sollten wir auch in internen Diskussionen selbstbewusst auftreten und die Perspektive der Konsumentinnen und Konsumenten einbringen. Denn kaum jemand ist näher an ihnen als die Marktforschung. 

Die Fragen stellte Klaus Janke.