Marktprognosen ohne echte Befragte: Die Rolle von KI in der modernen Marktforschung

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Marktforschung eröffnet neue Möglichkeiten, Prognosen und Analysen nahezu ohne menschliche Befragung durchzuführen. Dabei nutzen Unternehmen und Institute vermehrt „synthetische“ Datensätze, die mithilfe statistischer Modelle aus bereits vorhandenem Material generiert werden. Diese Daten entsprechen realen Merkmalen, ohne jedoch einen konkreten Personenbezug herzustellen. Auf diese Weise werden Datenschutzrichtlinien eingehalten, während zugleich Lücken in Panelstichproben geschlossen werden können.

Synthetische Datensätze als Schlüsselkomponente

Synthetische Daten entstehen durch Algorithmen, die aus originalen Befragungs- oder Verhaltensdaten neue Datensätze ableiten. Indem diese künstlichen Informationen an die Charakteristika echter Daten angelehnt sind, lassen sich etwa fehlende Sample-Populationen ausgleichen oder die Basis für Machine-Learning-Anwendungen verbreitern. Bereits jetzt setzen Marktforschende auf solche generierten Datensätze, um repräsentative Erkenntnisse zu gewinnen und klassische Studienteilnehmende weniger stark zu beanspruchen.

Simulationen für Verhalten und Marktveränderungen

Um Verhaltenstendenzen oder Marktdynamiken frühzeitig zu erkennen, kommen Simulationen zum Einsatz. Indem KI-Verfahren unterschiedliche Quellen – von bislang separaten Studien über anonymisierte Online-Daten bis hin zu Befragungsergebnissen – zusammenführen, lassen sich tiefgehende Marktanalysen erstellen. Dies wird durch fortgeschrittene Deep-Learning-Technologien möglich, die große Datenmengen in Echtzeit auswerten und so schnellere Rückschlüsse auf das Konsum- und Nutzungsverhalten erlauben als herkömmliche Methoden.

Poll Fraud vs. KI-gestützte Betrugserkennung

Mit diesen innovativen Ansätzen gehen allerdings auch Herausforderungen einher. Über sogenannte Bots oder KI-Werkzeuge wie ChatGPT können Umfrageergebnisse manipuliert werden (Poll Fraud). Gleichzeitig bietet KI selbst neue Möglichkeiten der Qualitätssicherung: Anomalien oder untypische Antwortmuster lassen sich automatisiert erkennen, was eine effektivere Betrugsprävention ermöglicht. Dies steigert die Anforderungen an technische Prüfmechanismen, um die Gültigkeit der Daten sicherzustellen und valide Resultate zu erzielen.

Die entscheidenden Aspekte moderner Marktprognosen

Betrachtet man die Rolle der KI in der Marktforschung genauer, zeigt sich ein Dreiklang zentraler Aspekte:

• Synthetische Datensätze und Simulationen fördern detaillierte Prognosen auch ohne direkte Befragung von Teilnehmenden.
• KI-Technologien sichten große, teils unstrukturierte Datenquellen und leiten Trends sowie Marktverschiebungen ab, bevor sie real in Erscheinung treten.
• Höhere Anforderungen an Qualitätssicherung und Betrugserkennung sorgen für verlässliche und belastbare Analysen.

Fazit: Zukunftsweisende Ergänzung zur klassischen Forschung

Obwohl KI-gestützte Marktprognosen ohne menschliche Befragte immer mehr an Bedeutung gewinnen, ersetzen sie klassische Methoden nicht vollständig. Vielmehr bilden sie eine wertvolle Ergänzung, die den Erkenntnisgewinn erheblich ausweiten kann. KI, Machine Learning und Deep-Learning-Verfahren steigern bereits heute Reichweite und Aussagekraft von Marktdaten – und werden künftig eine noch wichtigere Rolle bei der Vorhersage weiterer Markt- und Konsumtrends spielen.

Zur Startseite

Literaturverzeichnis

• Brouwers, B. (2024, 23. August). *Silicon sampling: AI-powered personas offer new insights for market research but have limitations*. IO. Link
• Engel, D. (2023, 15. Dezember). *Marktforschung ohne Menschen? Dank KI gewinnen Synthetische Datensätze und Simulationen an Bedeutung*. WISO. Link
• Frisch, C. & Welzel, B. (2024). *Die Regeln werden neu geschrieben: Synthetische Daten als Wegbereiter für die Zukunft der Marktforschung*. Planung&Analyse.
• Ong, D. C. (2024). *GPT-ology, Computational Models, Silicon Sampling: How should we think about LLMs in Cognitive Science?* arXiv. DOI
• Richards, M. B. & Paulus, T. M. (2025). *AI-evolved marketing research methods: industry and academic considerations via a technology reflexivity framework*. Marketing Education Review, 1–16. DOI
• Singla, L., Nandrajog, A. B., Singh, N., Ahuja, K. & Mehta, S. (2024). *AI and Consumer Behavior: Innovations in Marketing Strategy and Consumer Engagement*. ICCCNT, 1–5. DOI
• Spais, G., Phau, I. & Jain, V. (2023). *AI marketing and AI‐based promotions impact on consumer behavior and the avoidance of consumer autonomy threat*. Journal Of Consumer Behaviour, 23(3), 1053–1056. DOI
• Sun, S., Lee, E., Nan, D., Zhao, X., Lee, W., Jansen, B. J. & Kim, J. H. (2024). *Random Silicon Sampling: Simulating Human Sub-Population Opinion Using a LLM Based on Group-Level Demographics*. arXiv. DOI
• Mandloi, D., MG, R., Mahaur, C., Ray, A. P., & Garg, A. (2025). *AI-Powered Consumer Analytics: Enhancing Marketing and Financial Decision-Making*. Advances in Consumer Research, 2(3).