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Fachgruppenveranstaltungen

NEON-Plenum

KI, machine learning und natürliche Intelligenz – Wie sieht "moderne" Marktforschung aus?

22. März 2019, Frankfurt am Main

Diskutieren Sie mit:
Inwieweit spielen neben Datenbanken und Data Science (Marktforschungs-)Methodenkompetenz eine Rolle? Wie sieht unser Beitrag zur schönen neuen Daten- und Marktforschungswelt aus?
Was ist state of the art und geht es weiter / soll es weitergehen?

 

Wann & Wo?

Tag Freitag, 22. März 2019
Zeit 10:00 – 16:00 Uhr
Ort STEIGENBERGER HOTEL METROPOLITAN, Poststraße 6, 60329 Frankfurt am Main
Teilnahmegebühr 250,- EUR (inkl. Kaffeepausen und Mittagessen)

Programm

10:00 – 10:30 Get-together  
10:30 - 10:35 Begrüßung / Information Dr. Frank Knapp, BVM-Vorstandsvorsitzender
10:35 - 11:35 Daten – der Treibstoff für intelligente Marktforschung Sören Scholz, Interrogare GmbH
11:35 - 12:35 Erweiterte Kundeneinblicke durch künstliche Intelligenz Lena Kurzmann, Dialego AG
12:35 – 13:45 Mittagsimbiss  
13:45 – 14:45 KI-basierte Insightgewinnung im Innovationsprozess: Ein direkter Vergleich von Mensch und Maschine Balthasar Scheder, HYVE AG
14:45 – 15:45 Machine Learning mit R – Ein Überblick Michael K. Stanko, Stanko & Partner GmbH
15:45 – 16:00 Ausblick  
16:00 Ende der Veranstaltung  

Abstracts der Vorträge

Daten – der Treibstoff für intelligente Marktforschung
Sören Scholz, CEO, Interrogare GmbH

Künstliche Intelligenz, genauer Machine-Learning-Algorithmen sind  – wie in vielen anderen Bereichen – auch in der Marktforschung auf dem Vormarsch. Der Treibstoff für diese Algorithmen sind dabei Daten, mit denen die Algorithmen (wie z. B. neuronale Netze) trainiert werden, um „intelligente“ Lösungen für zahlreiche Probleme (z. B. Klassifikationen und Prognosen) zu ermöglichen. Daten sind für Maschinen dabei nichts anderes wie Erfahrungen für Menschen. Ähnlich wie beim Menschen gilt es einen möglichst großen und holistischen Daten- bzw. Erfahrungsschatz aufzubauen, der intelligente Lösungsstrategien für die gestellten Probleme erlaubt.  Sprich: Je besser die Daten, umso besser die KI.In diesem Vortrag zeigen wir auf, welche Anforderungen, Chancen und Risiken für die Aufbereitung und Bereitstellung von Daten für den Einsatz entsprechender – im Idealfall selbstlernender – Auswertungs- und Analysewerkzeuge bestehen und wie diese Anforderungen erfolgreich adressiert werden können.

 

Erweiterte Kundeneinblicke durch künstliche Intelligenz
Lena Kurzmann, Projektmanagerin, Dialego AG

Künstliche Intelligenz verändert unser Leben, unsere Arbeit und wird auch die Zukunft der Marktforschung mitbestimmen. Richtig eingesetzt, schenkt sie uns Zeit und führt zu einem besseren Kundenverständnis. Beratung, Kreativität und Erfahrung werden jedoch weiterhin vom Menschen hinzuaddiert. Mit der richtigen Balance zwischen Mensch und Maschine eröffnen sich der Marktforschung damit viele neue Möglichkeiten.

Lena Kurzmann, Projektmanagerin, Dialego AG, gibt anhand konkreter Anwendungsbeispiele Einblicke in den Forschungsalltag mit Methoden der künstlichen Intelligenz und zeigt wie Kundenstimmen automatisch und intelligent verdichtet werden, wie Alexa uns per Spracheingabe in Daten hineintauchen lässt und wie die Maschine für uns Muster in großen Datenmengen erkennt.

 

KI-basierte Insightgewinnung im Innovationsprozess: Ein direkter Vergleich von Mensch und Maschine
Balthasar Scheder, Innovation Researcher, HYVE AG

Wie kann ich KI in meinem Arbeitsalltag nutzen? Diese Frage stellen sich heute auch vermehrt Marktforscher und Innovationsmanager. Die Erwartungen an diese neue Technologie sind hoch, doch konkrete Anwendungsbeispiele fehlen bislang in vielen Bereichen. In einem Innovationsprojekt mit Beiersdorf haben wir deshalb den direkten Vergleich vorgenommen: Mensch gegen Maschine. Der erfolgreiche und weitgehend manuelle Ansatz der Netnography zur Insightgewinnung wurde dabei einerseits qualitativ durch einen erfahrenen Marktforscher durchgeführt und parallel mit Unterstützung von maschinellen Verfahren wie Convolutional Neural Networks und Long Short Term Memory bearbeitet. Der Vergleich der beiden Ansätze offenbart Stärken und Schwächen und bietet wichtige Erkenntnisse für die intelligente Verknüpfung von Mensch und Maschine in der Marktforschung.

 

Machine Learning mit R – Ein Überblick
Michael K. Stanko, geschäftsführender Gesellschafter, Stanko & Partner GmbH

R hat sich zu einer der meistgenutzten Open-Source-Umgebungen für Maschinelles Lernen entwickelt. Mit mehr als zweihundert Anwendungsmodulen deckt R nahezu alle Bereich von ML ab. Mit R lassen sich Predictive-Fragestellungen in der Marktforschung elegant entwickeln und implementieren, ohne sich mit dem Programmier-Overhead von komplexen Programmiersprachen wie Python oder Java beschäftigen zu müssen. Eine aktive globale Community trägt zu der äußerst dynamischen Entwicklung von R bei. Die Bündelung und Vereinheitlichung von Algorithmen und Verfahren in R-Frameworks wie caret und mlr erleichtert und beschleunigt den ML–Workflow erheblich. Ergänzt durch Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen, proprietärer Software aber auch den cloud-basierten ML-Tools von Google, Amazon und Microsoft können mit R die unterschiedlichsten Anwendungsfälle im ML-Bereich abgedeckt werden.

Modalitäten

Teilnahmegebühr 250,- EUR
(inkl. Mittagsimbiss)

Nach Eingang Ihrer Anmeldung erhalten Sie eine Anmeldebestätigung und Ihre Rechnung. Die Teilnahmegebühr ist vor Tagungsbeginn fällig und sofort nach Rechnungserhalt zu überweisen. Eine Stornierung der Teilnahme ist schriftlich (per Post, Fax oder E-Mail) vorzunehmen. Bei Stornierung bis spätestens 28 Tagen vor Beginn der gebuchten Veranstaltung, wird die Teilnahmegebühr in voller Höhe zurückerstattet. Bei Stornierung der Teilnahme nach 28 Tagen vor Veranstaltungsbeginn, ebenso bei Nichterscheinen des Teilnehmers, auch im Falle höherer Gewalt, ist die volle Teilnahmegebühr fällig. Die Vertretung eines Teilnehmers durch eine Ersatzperson ist bis zum Beginn der Veranstaltung möglich. Ermäßigte Kostenbeiträge können Ersatzteilnehmer/-innen jedoch nur bei bestehender BVM-Mitgliedschaft in Anspruch nehmen. Der Veranstalter behält sich eine Absage der Veranstaltung bis 10 Tage vor Beginn der Tagung vor. In diesem Fall werden die Teilnahmegebühren in voller Höhe zurückerstattet, Stornogebühren des BVM fallen nicht an. Stornierungskosten für vorgenommene Reisebuchungen bei Ausfall der Veranstaltung können vom BVM nicht übernommen werden. Programmänderungen bleiben vorbehalten. Der Veranstalter übernimmt keine Haftung bei Personen oder Sachschäden.

Gerichtsstand ist Berlin.

Referenten

Lena Kurzmann
ist seit 2013 Teil des Dialego-Teams und betreut als Projektmanagerin u. a. internationale Markenstudien für eine Vielzahl an Kunden aus verschiedenen Branchen. Unter Verwendung innovativer, digitaler Forschungsansätze und Methoden der künstlichen Intelligenz unterstützt Dialego bei Fragestellungen rund um kundenzentrierte Innovation, Markenentwicklung und Digitalisierung.

Balthasar Scheder
Nach seinem Masterstudium mit Schwerpunkt Innovationsmanagement in Kopenhagen arbeitete Balthasar Scheder zunächst als Vendor Manager bei Amazon und wechselte anschließend zur Innovationsagentur HYVE, wo er Firmen bei der Entwicklung kundenzentrierter Services und Geschäftsmodelle berät.

Sören Scholz
ist Geschäftsführer des Marktforschungsinstituts Interrogare und in dieser Position verantwortlich für Methodenentwicklung und deren Implementierung. Seine Expertisen-Schwerpunkte liegen in der Marken- und Kommunikationsforschung, Präferenz- und Preis- sowie Kundenzufriedenheitsmessung. Er studierte Betriebswirtschaftslehre und Psychologie an der Universität Bielefeld.

Michael K. Stanko
studierte in Frankfurt/Main und Hamburg Philosophie und Sozialwissenschaften. Seit 1991 selbständig als geschäftsführender Gesellschafter der Stanko & Partner GmbH mit dem Branchenfokus Medien und Werbungtreibende. Langjährige Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Business Analytics – Systemen für die Marketingabteilungen internationaler Markenartikelunternehmen. Seit mehreren Jahren intensiver Anwender von R im Umfeld von Business Analytics, Data Science und Machine Learning. Kompetenz- und Interessenfelder: Innovatives Benchmarking mit Methoden der linearen Optimierung (DEA), Explorative Datenanalyse, Businessgrafikerstellung und Textmining.

Moderation

Dr.

Dr. Frank Knapp
PSYMA GROUP AG,
BVM-Vorstandsvorsitzender