Nachlese Kongress der Deutschen Marktforschung 2025

„LLMs sind ,Bullshitter‘, die immer eine Antwort haben“

Gleich in der ersten Keynote stellte Prof. Dr. Dr. h.c.Marko Sarstedt, Professor für Marketing an der Ludwig-Maximilians-Universität München, eine Grundsatzfrage: „Wenn GPT spricht, stimmt das dann auch?“ Sarstedt stellte das breite Anwendungsspektrum von Large Language Models (LLMs) vor und erläuterte deren Verlässlichkeit. Bei der qualitativen Inhaltsanalyse etwa können LLMs einen klaren Mehrwert bieten. Sie sind in der Lage, fast alle von professionellen Codern identifizierten Konzepte zu reproduzieren, liefern zusätzlich aber noch weitere.

Beim Silicon Sampling, also der Simulation menschlicher Umfrageantworten durch KI, sei das Bild weniger eindeutig. Auswertungen haben laut Sarstedt gezeigt, dass Silicon Sampling in rund zwei Dritteln der Fälle zu anderen Ergebnissen führe als die Befragung echter Menschen. Auch sehen die Ergebnisse oft je nach Prompting anders aus. Zudem tendieren die Chatbots dazu, lieber Unsinn zu liefern als bei einer Frage zu passen: „LLMs sind ,Bullshitter‘, die immer eine Antwort haben, unabhängig vom Wahrheitsgehalt“, so Sarstedt in Anlehnung an das Buch „On Bullshit“ des amerikanischen Philosophen Harry Frankfurt. Auch die Erzeugung Synthetischer Personas auf Basis demographischer Ähnlichkeiten berge Unsicherheiten. Insbesondere geschlossene Systeme neigen auf Dauer dazu, sich nur noch selbst zu reproduzieren – Sarstedt spricht von „KI-Autophagie“: Die KI frisst sich selbst. Unterm Strich ist Sarstedts Fazit positiv: „LLMs sind eine Riesenchance. Wir müssen aber die Probleme anerkennen, um sie irgendwann aus dem Weg zu räumen.“

Betriebliche Marktforschende werden zu „Change-Begleitern für das Neue“

Die Unternehmensperspektive brachte Sebastian Uhle ein, Senior Vice President Corporate Market Research & Category Management bei Haribo. Unter dem Titel „Blackbox oder Glasbox“ führte er aus, warum Transparenz die Zukunft von KI in der Marktforschung bestimmt. KI habe großes Problemlösungspotenzial, sei aber keine selbsterfüllende Prophezeiung. Um KI in Unternehmen durchzusetzen, müsse vermittelt werden, dass es ein gemeinsames „Eigeninteresse an KI“ gebe. Daher gehe es darum, Hand in Hand im gesamten Unternehmen die entsprechende Expertise aufzubauen. Dabei verändere sich die Rolle der Marktforschung vom etablierten Partner für „bekannte Lösungswege“ zum „Change-Begleiter für das Neue“.

Damit KI in Unternehmen Fuß fasse, seien drei Schritte notwendig: Routine, Vertrauen und Vernunft. „Erst wenn bestimmte Forschungsmethoden regelmäßig angewendet werden, entsteht ein Vertrauen in die Ergebnisse“, betonte Uhle. Im nächsten Schritt seien die Methoden dann so nachvollziehbar und abgesichert, dass man nicht mehr daran glauben muss, sondern sie aus Vernunft anwendet. Letztlich gehe es darum, eine gesunde Relation zwischen „Risiko-Absicherung“ und „Investment“ in Form von Zeit, Menschen und Geld sicherzustellen. Die Anwendung von KI sei übrigens nicht immer alternativlos: „KI kann Lösungen bieten, für die man gar keine Frage hat“, so Uhle. Seine Gesamteinschätzung: „Die Tür ist offen, die Richtung stimmt. Wir freuen uns auf Offenheit, um mit Transparenz Vertrauen zu schaffen.“

Bubble, Bias und Bauchgefühl: Wie sich das Befragtenverhalten verändert

Dr. Silke Borgstedt, Geschäftsführerin der SINUS Markt- und Sozialforschung, stellte die Frage, ob das menschliche Verhalten künftig noch weniger berechenbar wird. Die Wahlfreiheit zwischen den verschiedenen Lebensstilen hat laut Borgstedt zugenommen, ständig bilden sich neue „In-Groups“, die sich von „Out-Groups“ abgrenzen wollen. Immer stärker definiere sich der einzelne über die Wahrnehmung durch andere: „Wer keine ,personal brand‘ hat, ist in der Aufmerksamkeitsökonomie eigentlich unsichtbar“, so Borgstedt. „Wir leben in Echokammern.“

Vor diesem Hintergrund verflüchtigen sich feste Wahrheiten und Einstellungen, was für die Marktforschung eine große Herausforderung darstelle. „Jeder kann alles verbreiten“, diagnostizierte Borgstedt. „Wahr ist letztlich das, was sich richtig anfühlt.“ Zudem sei die Wissensbasis über das, worüber man rede, bei Befragten oft sehr unterschiedlich. Für die Marktforschung werde es daher noch wichtiger, den Kontakt zu den echten Menschen zu halten – trotz der neuen Möglichkeiten durch KI und Datenanalyse. Es gehe immer darum, nicht nur Daten zu sammeln, sondern auch Kontext zu verstehen. Nur mit synthetischen Daten komme man schneller als geglaubt zu einer degenerativen KI, die Borgstedt mit der Habsburger-Dynastie vergleicht: Zu viel Inzest leitet den Niedergang ein. „Wir brauchen echte Daten als Saatgut“, forderte die Sinus-Chefin.  

PechaKucha: Innovative Methoden und Tools im Schnelldurchlauf

Die im Anschluss folgenden Beiträge durften im PechaKucha-Format maximal sechseinhalb Minuten dauern. Die Vortragenden erklärten neue Tools und Methoden, bei denen ebenfalls Künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle spielt.

Claudia Cramer (Statista) stellte die Perspektiven synthetischer Populationen vor. Diese kann Statista auf Basis seiner Datenbank SynthiePop erstellen. Dabei helfen statistische Methoden und Machine Learning. Basis sind soziodemografische, Zensus- und weitere frei verfügbare Daten sowie Statista-eigene Befragungsdaten.

Andreas Knappstein (Bilendi) präsentierte „KI als Effizienz-Boost für Insights-Teams“. Am Beispiel von BARI, dem KI-Assistenten der Plattform Bilendi Discuss, zeige sich, wie KI den gesamten qualitativen Forschungsprozess unterstützen kann – von der Leitfaden-Erstellung bis zum PowerPoint-Report. Mit dem Ansatz „Quantified Qual“ lasse sich qualitative Forschung effizient skalieren.

Tobias Reiland und Sebastian Schmidt (Skopos) erläuterten, wie man über „KI, Data Science und kundenzentrierte Ansätze“ Marktforschung transformiert. Im Zentrum stehe eine Datenstrategie, die zentralisiert und mit den Fachabteilungen vernetzt ist. Besonders wertvoll seien dabei trotz aller KI-Begeisterung echte Kundenstimmen.

Dr. Michael Bartl (Tawny) stellte „Video Analytics als neue Datenquelle“ vor. Das Tool Vision AI komme vor allem bei Evens zum Einsatz, etwa bei Konzerten, Sportveranstaltungen oder Kongressen. Messen kann man unter anderem Emotionen und Customer Experience. Wichtig seien dabei Anonymisierungstechniken, um den Datenschutz zu gewährleisten.

Claudia Kleyboldt (Rügenwalder Mühle) und Alexandra von Cukrowicz (Bonsai) illustrierten, wie die Neudefinition des Kunden-Dienstleister-Verhältnisses im KI-Zeitalter aussieht. Der Schlüsselbegriff heiße Vertrauen – mit den neuen Gundpfeilern Integrität, Gegenseitigkeit, Sicherheit, Wohlwollen, Nahbarkeit, Information, Kompetenz, Einbindung und Vorhersehbarkeit.

Wie üblich beim PechaKucha: Die Gäste wählten den Beitrag, über den sie gern noch mehr erfahren wollten. Gewinner war „SynthiePop“, das Thema von Statista-Forscherin Claudia Cramer. In der Diskussion erklärte sie vor allem, welche Daten für die Erstellung synthetischer Zielgruppen genutzt werden und für welche Anwendungsbereiche sie sich besonders eignen.

Von Insights zum Impact: Generative KI als Intelligenzverstärker des Marketing

Im nächsten Vortrag erklärte Dr. Steffen Schmidt, Mitbegründer und Direktor von concept m AI, wie Marketingforschung als wirkungsvoller Intelligenzverstärker des Marketing fungieren kann. Mit KI könne insbesondere Werbung deutlich wirkungsvoller gestaltet werden. Schmidt illustrierte mit einem Parforce-Ritt durch zahlreiche Beispiele, wie sich mit generativer KI in kürzester Zeit Bilder und Videos kreieren lassen, die nicht zuletzt die Konversionsraten im Internet steigern. „Vor allem die jüngsten Fortschritte im Videobereich sind phänomenal“, schwärmte Schmidt. KI-Anwendungen wie ChatGPT können darüber hinaus helfen, komplette Markenstrategien zu entwerfen und umzusetzen – bis hin zu Logo und Marken-Claim. Schmidt hat auch bereits die nächste Stufe im Blick: KI-Agenten: „Dann kann man dann beispielsweise die KI beauftragen, einen Weißwein zu ordern.“ Ein KI-Tool spreche dann mit einem anderen. Schmidt warnt lediglich vor einem Missverständnis: „Nur weil man etwas mit KI generiert, heißt das noch lange nicht, dass es erfolgreich sein muss.“

Goodbye Forschung, hello AI Insights: Wie KI die Marktforschung revolutioniert

Carina Frisch, CEO und Mitgründerin des Insights-Anbieters Uranos, wechselte danach auf die Meta-Ebene und erklärte, wie KI zukünftig die Insights-Generierung verändert. Frisch sieht drei Phasen: Die erste wird noch bis ungefähr 2027 dauern und ist von der KI-optimierten Marktforschung bestimmt. Dazu gehören unter anderem automatisierte Methoden und synthetische Daten. Dann folgte Phase 2, in der KI-Agenten ihren Siegeszug antreten. KI ergänzt oder ersetzt jetzt sogar die klassische Marktforschung. Selbstlernende KI-Agenten generieren autonom Insights und passen Methoden selbstständig an. Ab etwa 2033 beginnt Phase 3, in der KI Entscheidungsprozesse dynamisch im Unternehmen optimiert. Autonome KI-Entscheidungssysteme lösen dann die klassische Marktforschung ab. Vor diesem Hintergrund übernehmen betriebliche Marktforschende

 zunehmend strategischen Rollen. Sie werden im Unternehmen zu Beratern und Moderatoren. Die Institute wiederum sind nicht mehr Studienanbieter, sondern strategische Partner, die umfassende Lösungen anbieten. Der Fokus liegt auf Advanced Analytics, um komplexe Prognosen zu ermöglichen, sowie auf Decision-Intelligence-Kompetenzen mit High-End-Technologien. Carina Frisch mahnte an, dass Europa den Anschluss in diesen Bereichen nicht verlieren darf: „,KI made in Europe‘ ist möglich durch Synergien, Zusammenarbeit und Experimentieren.“

So überzeugend forscht der Nachwuchs

Ein weiterer Höhepunkt des Kongresses: die Auftritte der Preisträger des von BVM, VMÖ und SWISS INSIGHTS gemeinsam verliehenen Nachwuchsforscherpreises in den Kategorien Masterarbeit und Dissertation.

Leonard Kinzinger, Doktorand an der Technischen Universität München, hat eine herausragende Masterarbeit vorgelegt, die die „kontextabhängige Lernfähigkeit von LLMs zur Erzeugung realistischer synthetischer Persönlichkeiten“ erkundet. Dazu wurden Daten realer Personen in die LLMs eingebettet. Dann wurde geprüft, inwiefern die Aussagen der LLMs mit den Aussagen der realen Personen übereinstimmen. Das Ergebnis: Die Resultate sind am besten bei mittlerer Kontexttiefe. In diesem Fall bekam das LLM etwa 400 von 800 verfügbaren Datenpunkten. Als Input eignen sich Personenbeschreibungen besser als Q&A-Dialoge. Die Antworten der LLMs sind besser, wenn sie längere Bedenkzeit haben und nicht mehrere Aufgaben gleichzeitig lösen müssen. Weitere Learnings: Synthetische Persönlichkeiten spiegeln zentrale Persönlichkeitsmerkmale weitgehend korrekt wider. Sie bevorzugen allerdings progressive Wertvorstellungen und verzerren die Milieuverteilung.

Ausgezeichnet wurde auch die Dissertation von Dr. Jenny Lena Zimmermann, die an der EDHEC Business School in Lille die „Konsumentenreaktionen auf technologiegetriebene Phänomene“ erforscht hat. Im Mittelpunkt standen autonome Technologien wie Staubsaugroboter, Sprachassistenten und Chatbots. Dazu hat Zimmermann mehrere Studienprojekte mit Befragungen und Labortests durchgeführt. Die Ergebnisse: Der Erfolg von autonomen Produkten hängt maßgeblich von der Konsumentenkontrolle ab. Die Vergabe eines Spitznamens durch den Nutzer erhöht die wahrgenommene Kontrolle und verbessert die Einstellung gegenüber dem autonomen Produkt. Wenn sich die Produkte autonom bewegen, verbessern reguläre, sich wiederholende Bewegungsmuster die wahrgenommene Leistung und verringern gleichzeitig die wahrgenommene Bedrohung.

Mehr zu den Preisträgern

Synthetische Wählerinnen und Wähler: Der Gewinner des Innovationspreis 2025

Den Innovationspreis 2025 hat concept m AI gewonnen – für wahllabor.ai, eine neuartige KI-Persona-Plattform. Sie bildet die bundesdeutsche Wählerschaft funktional-repräsentativ durch 12 synthetische Wahlbürgerinnen und Wahlbürger ab. Damit werden Einzelinterviews, Fokusgruppen oder quantitative Panels über politische Fragestellungen möglich. Dirk Ziems, Gesellschafter und Mitgründer von concept m, berichtete in Berlin: „Wir haben unsere Personas probeweise auch bei Wahlen abstimmen lassen und sind mit unseren Prognosen regelmäßig in den Top 5 der Meinungsforschungsinstitute gelandet.“

Mehr zum Preisträger

Wenn die KI männliche Bewerber bevorzugt 

Der Kongress wurde abgerundet durch zwei Keynotes, die sich um Datenethik und Vertrauen drehten. „Die Frage darf nicht heißen: Was kann KI? Sondern vielmehr: Was soll KI?“ Das forderte Dr. Katharina Schüller, Gründerin und CEO des Beratungsunternehmens STAT-UP Statistical Consulting & Data Science. Sie nannte als warnendes Beispiel den von Amazon entwickelten automatischen Recruitingprozess, der für viel Aufsehen gesorgt hat. Dieser konnte anhand der Wortwahl in den Bewerbungen Frauen und Männer identifizieren. Die KI neigte aber dazu, männliche Kandidaten höher zu bewerten, weil diese in der Vergangenheit besser abgeschnitten hatten. Derartige Formen von Bias sind bis heute nicht gelöst. „Wir müssen uns immer darüber im Klaren sein, dass KI kein ethisches Bewusstsein und keine Moral hat“, so Schüller. Es sei aber gar nicht so einfach, die KI entsprechend zu programmieren, denn: „Wir haben keine allgemeine Definition von Fairness. Und selbst wenn, dann wüssten wir nicht, wie wir sie operationalisieren sollen.“

Dennoch seien Faktoren wie Transparenz, Inklusion, Verantwortungsübernahme, Datenschutz und Datensicherheit unerlässlich. Daher müsse beim Einsatz von KI grundsätzlich geklärt sein, wer die Verantwortung für die Datenqualität trägt, welche Kontrollmechanismen in der Datenerhebung fehlen und wie man manipulierte oder verzerrte Trainingsdaten erkennen kann. Schüller empfiehlt den Instituten, Transparenz-Standards zu etablieren, KI-Ethik-Richtlinien zu entwickeln und für kontinuierliche Weiterbildung in KI-Kompetenzen zu sorgen. Die Auftraggeber sollten ihre Datenkompetenz ausbauen und nicht nur Ergebnisse konsumieren. Schüller sieht die Unternehmen gefordert, Mitverantwortung für eine nachhaltige Datenkultur zu übernehmen.

Ohne Zuhören kein Vertrauen

Wie kann im KI-Zeitalter noch Vertrauen entstehen? Damit setzte sich Gesa Lischka, Gründerin und Geschäftsführerin der Kochstrasse Agentur für Marken, auseinander. „Vertrauen ist die Zuversicht, dass jemand das schützt, was mir wichtig ist, was ich brauche, was ich mir wünsche.“ Vertrauen sei daher ein wesentlicher Erfolgsfaktor für Unternehmen, so Lischka. Sie unterscheidet grundsätzlich zwischen kognitivem und affektivem Vertrauen, wobei Letzteres den wesentlich stärkeren Hebel darstelle – unser emotionales Empfinden ist im Zweifel ausschlaggebend.

Vertrauen entstehe nicht durch rationale Argumente, erklärte Lischka. „Wir vertrauen vor allem Menschen, die zuhören können. Auch ChatGPT kann das gut.“ Zudem schaffe ein wiedererkennbares Muster an Wertvorstellungen Vertrauen. „Daher können es sich Unternehmen nicht leisten, mit Daten zu arbeiten, die einen Bias enthalten“, sagte die Agenturchefin. Was bedeutet das für den Umgang mit KI? „Wir müssen Transparenz, Personalisierung, Ethik und Datenschutz einfordern“, so Lischka. Man vertraue KI-Anwendungen übrigens dann am meisten, wenn sie konkrete Hilfe im Alltag biete.

Text: Klaus Janke