Marktforschungsteams stehen von zwei Seiten unter Druck. Einerseits müssen Unternehmen Entscheidungen in einem Tempo treffen, mit dem die Marktforschung nicht mithalten kann. Ein Stakeholder stellt eine Anfrage, das Team definiert den Umfang, führt die Studie durch, bereitet die Daten auf und präsentiert die Ergebnisse – oft erst drei bis sechs Wochen später. Die Entscheidung ist dann schon längst gefallen.
Andererseits lassen sich viele Aufgaben, die den Arbeitsalltag von Marktforschenden bisher geprägt haben – Fragebögen erstellen, Daten bereinigen, Antworten zusammenfassen und Daten analysieren – heute mithilfe von KI in wenigen Minuten erledigen.
Marktforschende stehen damit vor einer doppelten Herausforderung: Sie müssen die Prozesse beschleunigen und sich gleichzeitig in einer KI-Welt neu erfinden.
Dabei versuchen Marktforschungsteams durchaus, mit der Entwicklung Schritt zu halten. Mehr als 95 % der Marktforschungsprofis nutzen KI bereits, zum Beispiel zum Formulieren von Fragen, zum Zusammenfassen von Ergebnissen oder zur Datenbereinigung.
Der eigentliche Wandel steht jedoch erst noch bevor. In den nächsten sechs bis zwölf Monaten dürfte sich der Einsatz agentenbasierter KI in der Marktforschung nahezu verdreifachen: von 15 % auf 44 %. Parallel dazu dürfte die Nutzung synthetischer Daten (EN) von 41 % auf voraussichtlich 62 % steigen.
Dieser Wandel verändert die Marktforschung grundlegend. Es entsteht ein kontinuierlich arbeitendes System, in dem KI den gesamten Forschungsprozess steuert. Marktforschende konzentrieren sich auf das, was nur Menschen leisten können: Signale interpretieren, Zusammenhänge herstellen und die richtigen Maßnahmen ableiten.
Marktforschende liefern damit einen anderen Mehrwert. Ihre Aufgabe ist es, in der Flut KI-generierter Erkenntnisse die relevanten zu identifizieren, sie in einen aussagekräftigen Kontext einzuordnen und Unternehmen dabei zu unterstützen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die KI übernimmt den Workflow, die Marktforschenden sorgen dafür, dass daraus ein echter Mehrwert entsteht.
Marktforschung im Zeitalter agentenbasierter KI
Auf der Fachkonferenz IIEX North America im vergangenen Monat hat Qualtrics seine Vision vorgestellt: agentenbasierte KI, die die Lücke zwischen Erkenntnissen und konkreten Maßnahmen schließt. Ziel ist es, Marktforschende dabei zu unterstützen, konkrete Fragen aus dem Unternehmen innerhalb weniger Minuten mit belastbaren Erkenntnissen zu beantworten.
Stellen Sie sich vor, der CMO möchte wissen, wie Verbraucher über eine neue Produktkategorie denken. Statt dass die Anfrage zunächst in einer Warteschlange landet und ein Team die Studie konzipiert, durchführt, die Daten aufbereitet und erst Wochen später Ergebnisse liefert, übernimmt ein KI-Agent den gesamten Prozess. Er entwickelt das Studiendesign, befragt synthetische und reale Panels und liefert belastbare Erkenntnisse in einem Bruchteil der Zeit.
Mit den KI-Agenten, die Qualtrics entwickelt, werden alle Phasen des Marktforschungsprozesses neu gestaltet. So könnte dieser Prozess künftig aussehen.
1. Den richtigen Forschungsansatz finden
Aus einem Unternehmensziel oder einer Frage entwickelt der KI-Agent automatisch einen passenden Forschungsplan. Er macht Vorschläge zur Methodik, den richtigen Tools und zum Ablauf. Marktforschende müssen nicht mehr bei null beginnen, sondern können den Vorschlag prüfen und gezielt anpassen.
2. Studien fundiert konzipieren
Im Dialog mit dem KI-Agenten entsteht aus einer ersten Idee innerhalb weniger Minuten ein fundiertes Studienkonzept. Auch anspruchsvolle Methoden wie MaxDiff oder die Conjoint-Analyse, die bisher nur von spezialisierten Beratern bzw. erfahrene Marktforschenden durchgeführt werden konnten, sind für jedes Team direkt im Prozess verfügbar. Das Fachwissen geht nicht verloren, es wird Teil des Systems.
3. Menschliche und synthetische Zielgruppen einbeziehen
Der KI-Agent führt die Studie mit den passenden Zielgruppen durch, sowohl mit menschlichen als auch mit synthetischen. Dabei wählt er die Methode, die am besten zur Fragestellung passt, statt standardmäßig den immer selben Ansatz zu verwenden.
4. Die relevanten Erkenntnisse herausarbeiten
Sobald die Ergebnisse vorliegen, fasst der KI-Agent die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und gibt konkrete Handlungsempfehlungen. Dabei orientiert er sich am ursprünglichen Unternehmensziel. Anstatt Daten lediglich auszuwerten, zeigt er, welche Maßnahmen sich daraus ableiten.
5. Auf den gesamten Erfahrungsschatz zurückgreifen
Im Hintergrund greift der KI-Agent auf das gesamte vorhandene Forschungswissen des Unternehmens zu. Erkenntnisse aus früheren Studien verschwinden nicht in Ordnern oder Datenbanken, sondern fließen bei der Beantwortung neuer Fragen ein. So entstehen Antworten, auf deren Grundlage Unternehmen unmittelbar handeln können.
Reicht das vorhandene Forschungswissen nicht aus, greift der KI-Agent direkt auf die synthetischen Panels (EN) von Qualtrics zu – KI-gestützte Zielgruppenmodelle, die auf validierten Umfragedaten basieren – und liefert erste Erkenntnisse, während die eigentliche Studie noch konzipiert wird. So erhält das Team schnell eine fundierte Antwort und kann die Fragestellung bei Bedarf mit einer umfassenden Studie weiter vertiefen.
Im Zeitalter agentenbasierter KI verbringen Marktforschende weniger Zeit mit der Durchführung einzelner Studien. Stattdessen konzentrieren sie sich stärker auf die strategische Steuerung, während KI-Agenten Methodik, Studiendesign und die Aufbereitung der Ergebnisse übernehmen – also Aufgaben, die bisher oft Wochen dauerten. Statt jeden Schritt selbst zu übernehmen, geben Marktforschende die Leitplanken vor, innerhalb derer das System arbeitet.
So entsteht ein neues Arbeitsmodell: Das Team nutzt synthetische Daten, um schnell erste Antworten zu erhalten, vertieft diese anschließend durch Studien mit realen Teilnehmenden und ermöglicht so fundierte Entscheidungen.
So sieht KI-gestützte Marktforschung in der Praxis aus
Als die US-Kreditgenossenschaft Navy Federal Credit Union strategische Fragen zur Akzeptanz neuer Technologien und zum Interesse an Fintech-Angeboten beantworten wollte, stand sie vor den typischen Herausforderungen klassischer Marktforschung: lange Feldzeiten, schwer erreichbare Teilgruppen und der Bedarf nach schnellen Erkenntnissen. Mit den synthetischen Panels von Qualtrics war die Studie statt in fünf Tagen in weniger als vier Stunden abgeschlossen. Die wichtigsten Ergebnisse stimmten mit denen realer Teilnehmender überein. Auch die Zielgruppenstruktur wurde mit einer Abweichung von maximal ±5 % realitätsnah abgebildet.
Booking.com nutzte synthetische Panels für eine psychografische Segmentierungsstudie, um personalisierte Social-Media-Kampagnen zu entwickeln. Die synthetischen Antworten blieben auch über längere Befragungen hinweg konsistent – eine wichtige Voraussetzung für belastbare Segmentierungsanalysen. Parallel durchgeführte Studien mit realen und synthetischen Teilnehmenden zeigten eine vergleichbare Streuung innerhalb der einzelnen Segmente. So gewann das Team die entscheidenden Erkenntnisse für seine Kreativstrategie deutlich schneller als mit ausschließlich realen Teilnehmenden.
Worauf Sie beim Einsatz agentenbasierter KI in der Marktforschung achten sollten
Agentenbasierte KI setzt sich in der Marktforschung zunehmend durch. Gleichzeitig sorgt die Vielzahl neuer Angebote für Orientierungslosigkeit. Vieles, was heute als „KI-Agent für die Marktforschung“ angepriesen wird, ist letztlich nichts anderes als Aufgabenautomatisierung mit neuem Etikett. Die folgenden Fragen helfen Ihnen zu beurteilen, welche Lösungen tatsächlich einen Mehrwert bieten.
Bleibt die wissenschaftliche Qualität erhalten?
KI-Agenten, die Marktforschung einem größeren Nutzerkreis zugänglich machen, schaffen nur dann einen echten Mehrwert, wenn die wissenschaftliche Methodik erhalten bleibt. Ein System, mit dem jeder ohne methodische Leitplanken Studien durchführen kann, erhöht lediglich das Risiko für mangelhafte Marktforschung.
Erkennt das System seine eigenen Grenzen?
Jede KI, die auf das Wissen eines Unternehmens zurückgreift, stößt irgendwann an ihre Grenzen. Entscheidend ist, ob sie diese erkennt und entsprechend reagiert oder stattdessen überzeugend klingende Antworten liefert, die aber nicht auf realen Daten beruhen.
Worauf wurde das synthetische Modell trainiert?
Diese Frage stellt sich auch bei synthetischen Panels und Personas. Sie werden künftig eine immer wichtigere Rolle spielen, wenn es darum geht, Forschungslücken schnell zu schließen. Allgemeine Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) liefern oft ähnliche Antworten, die das Verhalten realer Zielgruppen nicht widerspiegeln. Entscheidend ist, dass die synthetische Daten zu denselben Schlussfolgerungen führen wie Daten aus Befragungen realer Teilnehmender. Dafür braucht es Trainingsdaten in Forschungsqualität – genau diesen Ansatz verfolgt Qualtrics.
Leitet das System konkrete Maßnahmen ab?
Ein System, das Ergebnisse schneller liefert, die entscheidende Frage aber den Marktforschenden überlässt („Was bedeutet das für uns?“), löst das eigentliche Problem nicht. Denn der größte Mehrwert der Marktforschung geht häufig auf dem Weg von der Erkenntnis zur Maßnahme verloren.
Diese Aspekte eines KI-Systems bestimmen, ob KI-gestützte Marktforschung belastbare Erkenntnisse liefert oder aber Ergebnisse, die nur überzeugend klingen und einer genaueren Prüfung nicht standhalten.
Die Chance für die Marktforschung
Die Marktforschung hat sich ihren Platz als strategischer Partner in Unternehmen über Jahrzehnte erarbeitet. Agentenbasierte KI schafft dafür neue Voraussetzungen: Sie schließt die Lücke zwischen Erkenntnis und Maßnahme, sodass das Wissen der Marktforschung in alle wichtigen Unternehmensentscheidung einfließen kann.
Erfolgreich werden die Marktforschenden sein, die das neue System mitgestalten: Sie legen die Standards fest, formulieren die richtigen Fragen und sorgen dafür, dass schnellere Forschung auch zu besseren Entscheidungen führt.
Das Fachwissen der Marktforschenden wird nicht ersetzt. Es wird skaliert.
