Real vs. synthetisches Verhalten: Die Perspektive eines Marktforschers auf künstliche Erkenntnisse

Die meisten von uns nutzen heute KI bei der Recherche am Schreibtisch. Es gibt viele Daten, die wir auswerten können, und KI hilft uns, diese zu nutzen. Marktforscher haben beim Einsatz von KI einen Vorteil, weil wir gelernt haben, wie man Fragen stellt und formuliert.

Wir sind wissbegierig und lieben es, nach Erkenntnissen zu graben. Die Datensätze und Tools werden ständig verbessert und helfen Marketingfachleuten und Unternehmen, schneller fundierte, kundenorientierte Entscheidungen zu treffen. Jeder hat Zugang zu KI-generierten Erkenntnissen; mein Wettbewerbsvorteil ist echtes Verhalten.

Die richtigen Fragen stellen

Ich brauchte nicht zu lernen, wie man ChatGPT benutzt. Gute Fragen zu stellen, um etwas wirklich zu verstehen, ist das, worum es in meiner Karriere ging. Ich bin auch gut darin, schlechte Antworten zu erkennen und weiß, wann ich weitergehen muss, wenn eine Antwort nicht verfügbar ist oder eine Frage ungültig ist.

Wenn alle dieselben KI-Tools und -Datensätze verwenden, werden die Erkenntnisse schnell repetitiv und vorhersehbar, und es fehlt die Originalität, die für echte Innovationen erforderlich ist. Man sieht das bei KI-generierten Verpackungs- oder Werbedesigns, wo die Ergebnisse bekannten Mustern und Designvorgaben folgen, was zu faden, uninspirierten Arbeiten führt. Deshalb ist es so wertvoll, echtes menschliches Verhalten zu beobachten. Es bringt Nuancen, Kontext und unerwartete Einblicke, die algorithmische Daten einfach nicht wiedergeben können, was uns einen echten Vorteil bei Marktforschungs- und Usability-Projekten verschafft.

Es gibt zwei Hauptgründe, warum die Aufmerksamkeitsanalyse ein leistungsfähiges Instrument ist, um den Stakeholdern einen echten Mehrwert zu bieten:

1. Bessere Einblicke

2. Sichtbare Verzerrungen

Bessere Einblicke

Ich setze Eye Trackers seit fast 20 Jahren in der qualitativen Forschung ein, und sie liefern stets zuverlässige Erkenntnisse, die zu sicheren Entscheidungen führen. Das Besondere an dieser Methode ist, dass sie das Verhalten auf natürliche Weise erfasst - Menschen treffen schnelle Entscheidungen und können oft nicht erklären, wie oder warum. Bei der Durchsicht des Filmmaterials mit den Teilnehmern werden diese Momente sichtbar, z. B. wenn jemand von einem Designelement abgelenkt wird oder wenn ein Markentreuer anders navigiert als jemand, der die Marke nicht kennt. Diese subtilen Reaktionen in Echtzeit bieten eine Tiefe, die synthetischen Methoden oft fehlt.

Einfach ausgedrückt: Ich habe immer mehr wertvolle Erkenntnisse durch Marktforschungsteilnehmer gewonnen, die tragbare Eye Tracker benutzten und sie eine Aufgabe auf natürliche Weise erledigen ließen, als durch jede andere Forschungstechnik. Retrospektive Sitzungen lassen mich auch verstehen, wie sie sich zu dem Zeitpunkt gefühlt haben.

Unsere Welt bewegt sich immer schneller, und das menschliche Verhalten entwickelt sich ebenso schnell weiter. Die Beobachtung echter Menschen in Aktion verschafft uns frische, relevante Einblicke, die der KI oft entgehen. Im Gegensatz zu statischen Datensätzen, die aktuellen Trends hinterherhinken, und KI-generierten Inhalten, die Gefahr laufen, in sich selbst zurückzufließen, hält uns die Beobachtung der realen Welt nahe an emotional und mental getriebenen Entscheidungen - wo wahre Innovation lebt.

Im Vergleich zu anderen Forschungstechniken habe ich festgestellt, dass retrospektive Sitzungen in qualitativen Aufmerksamkeitsstudien verlässlicher sind, wenn es darum geht, neue Ideen für Innovationen, mehr Ideen im Detail, mehr Ideen im Kontext und mehr "freie Preise" zu liefern, wie
Seth Godin sagen würde. Die Kommentare der Teilnehmer zu ihren visuellen Verhaltensaufzeichnungen haben mir immer die wertvollsten Erkenntnisse geliefert. Wir zeichnen natürliches Verhalten ohne Unterbrechung auf und tauchen dann tief in
"Das Warum" ein.

Sichtbare Verzerrung

Das Verständnis und die Abschwächung von Verzerrungen in der Marktforschung sind entscheidend für die Gewährleistung zuverlässiger Erkenntnisse und fundierter Entscheidungen. Irreführende Einflüsse können sich durch schlecht formulierte Fragen, nicht repräsentative Stichproben oder unbewusste Annahmen der Forscher einschleichen. Wir arbeiten hart daran, diese Verzerrungen in Projekten zu minimieren - das ist ein wesentlicher Bestandteil der Durchführung zuverlässiger und aussagekräftiger Forschung.

Künstliche Intelligenz lernt aus historischen Daten, und obwohl sie sehr leistungsfähig ist, weisen diese Datensätze Lücken und Verzerrungen auf. Je mehr wir versuchen, künstliche Erkenntnisse zu verfeinern oder zu segmentieren, desto mehr riskieren wir, zugrundeliegende Verzerrungen zu verstärken - und damit einen Kreislauf zu schaffen, der nur schwer zu durchbrechen ist. Deshalb glaube ich an eine Zusammenarbeit mit KI zu unseren Bedingungen. Sie ist ein nützliches Werkzeug, aber reales menschliches Verhalten hält uns auf dem Boden und sorgt dafür, dass unsere Erkenntnisse relevant, nuanciert und emotional verbunden bleiben.

Warum Kontext immer noch besser ist als Algorithmen

Wir wissen, dass Aufgabe und Kontext das Verhalten beeinflussen. Dieselben Personen können sich unterschiedlich verhalten, wenn ihnen dieselbe Aufgabe in verschiedenen Kontexten oder derselbe Kontext mit unterschiedlichen Aufgaben gestellt wird. Bei der Überprüfung von Aufmerksamkeitsdaten muss man unbedingt verstehen, was die Person zu tun versucht hat.

Wir haben noch einen langen Weg vor uns, bis KI Blickmuster und Emotionen auf der Grundlage verschiedener Kontexte und Aufgaben simulieren kann. Und selbst wenn sie das kann, werde ich dann nützliche Erkenntnisse gewinnen können, indem ich synthetisches Verhalten nach dem Warum frage?

Gehen Sie über die synthetischen

Als neugieriger Mensch werde ich es immer vorziehen, mit echten Menschen zu forschen. Das Unbekannte ist faszinierend, und Verhalten lässt sich in der Regel leichter beobachten als vorhersagen.

Synthetische Daten und erstaunliche Fortschritte in der künstlichen Intelligenz können zwar viele Aspekte der Forschung erheblich beschleunigen, aber es gibt einfach keinen Ersatz für die Erfassung von echtem, aktuellem, kontextbezogenem menschlichen Verhalten. Und Eye Tracking in seinen verschiedenen Formen ist eines der mächtigsten und offensichtlichsten Werkzeuge, um dies zu erreichen.