Digitale Ethnografie: Wie künstliche Intelligenz Marktforschung verändert

Digitale Ethnografie ist eine Forschungsmethode, die uns tiefe Einblicke in die Motive und Bedürfnisse der Verbraucher gibt. Mithilfe digitaler Technologien untersucht sie Praktiken und Kulturen sowohl im virtuellen als auch im realen Raum. Jetzt hilft die Künstliche Intelligenz dabei, die digitale Ethnografie weiterzuentwickeln.

Dabei verbindet sie Effizienz mit Präzision. Für die moderne Marktforschung ist sie unverzichtbar, denn sie ermöglicht Unternehmen, datengetriebene und fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf realen Verhaltensweisen basieren. Trotz ihrer Vorteile steht die digitale Ethnografie vor mehreren Herausforderungen, die jedoch durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Marktforschung bewältigt werden können.

In diesem Blog zeigen wir auf, wie die Kombination von digitaler Ethnografie und künstlicher Intelligenz Marktforschung effizienter und effektiver gestaltet.

Die 5 größten Hürden der digitalen Ethnografie in der Marktforschung

Folgende Schwierigkeiten bringt die digitale Ethnografie trotz ihrer Vorteile in der Marktforschung mit sich: Im Internet sind die Nutzer:innen nicht nur anonym, sondern auch häufig pseudonym unterwegs. Es gibt auch gefälschte Profile und Bots, die die Daten verändern. Darum ist es schwierig zu überprüfen, ob die Daten echt sind, und dies führt zu einer geringeren Validität der Forschungsergebnisse.

1. Die Datenerhebung in Online-Communities wirft einige Datenschutzfragen auf. Die Forschenden müssen sicherstellen, dass sie die Privatsphäre der Teilnehmer respektieren und die Daten gemäß den gesetzlichen Vorschriften anonymisieren. Gleichzeitig müssen sie sich natürlich auch an ethische Richtlinien halten, damit die Teilnehmer ihnen vertrauen.
2. Die digitale Ethnografie produziert oft riesige Mengen an Daten, die analysiert werden müssen. Diese „Big Data“-Herausforderung erfordert fortschrittliche Analysetools und Techniken, die nicht immer leicht zugänglich oder beherrschbar sind. Deshalb besteht die Gefahr, dass wichtige Muster oder Trends in der Masse der Infos untergehen.
3. Inhalte im Internet sind oft dynamisch und flüchtig, sie können schnell geändert oder gelöscht werden. Diese Unbeständigkeit stellt eine große Herausforderung dar, da sie die langfristige Beobachtung und Analyse erschwert. Die Forschenden müssen deshalb schnell reagieren und relevante Daten erfassen, bevor sie verloren gehen.
4. Digitale Ethnografie erfordert den Einsatz spezifischer Software und Plattformen, um Daten zu sammeln und zu analysieren. Das macht die Forschung anfällig für Probleme, zum Beispiel, wenn die Technik nicht funktioniert oder sich die Plattformen ändern, auf denen die Communities aktiv sind. Deshalb müssen die Analysten immer auf dem neuesten Stand der Technik bleiben, um ihre Methoden effektiv einsetzen zu können.

Wie künstliche Intelligenz die Herausforderungen der digitalen Ethnografie in der Marktforschung bewältigen kann

Die genannten Herausforderungen zeigen, dass die digitale Ethnografie in der Marktforschung eine umfangreiche Planung, technische Anpassungen und neue Methoden erfordert, um verlässliche Ergebnisse zu bekommen. Künstliche Intelligenz könnte eine ziemlich gute Lösung für die Probleme sein, die bei der digitalen Ethnografie auftreten.

Denn KI-gestützte Werkzeuge können große Datenmengen schnell und effizient analysieren und so Muster und Trends erkennen, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen [8]. Darüber hinaus können KI-Technologien dabei helfen, die Echtheit von Online-Daten zu überprüfen, indem sie ungewöhnliche Verhaltensmuster identifizieren und so potenziell gefälschte oder manipulierte Informationen erkennen.

Künstliche Intelligenz in der Marktforschung kann auch bei der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien unterstützen, indem sie automatisierte Tools zur Anonymisierung und zum Schutz personenbezogener Daten bereitstellt [3].

Ein weiterer Aspekt, der für KI in der digitalen Ethnografie spricht, ist, dass sie sich gut für kontinuierliche Überwachungen und Echtzeit-Analysen eignet. So können Forscher:innen immer auf dem neuesten Stand bleiben und schnell auf aktuelle Entwicklungen reagieren [4].

Gibt es bei diesen Beispielen in den vorherigen Absätzen Beispiele für KI-Tool, die wir namentlich erwähnen können?

Wussten Sie schon, dass künstliche Intelligenz in der Marktforschung für digitale Ethnografie erfolgreich eingesetzt wird?

In der Studie 2024 des Pioniers der digitalen Ethnografie Robert Kozinets spielte künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle, indem sie über einen Zeitraum von zweieinhalb Jahren riesige Datenmengen aus dem Forum r/wallstreetbets auf reddit.com auswertete. Dieses Forum hat etwa 16,8 Millionen Follower, und die Forscher:innen interpretierten Diskussionen, Memes und Witze und stellten Verbindungen zwischen den Finanzstrategien der Nutzer und ihrem täglichen Leben her [2]. Mithilfe von KI-gestützter Analyse zeigte die Studie, wie digitaler Aktivismus und Verbraucherbewegungen mit Alltagspolitik, populistischen Narrativen und kulturellen Referenzen verknüpft sind.

Marketingfachleute nutzen künstliche Intelligenz, um die Aktivitäten von Wettbewerbern zu analysieren, die Verbraucherstimmung zu bewerten und neue Produktmöglichkeiten zu testen. Die schnelle Erstellung von reaktionsfähigen Produktkonzepten kann die Effizienz erfolgreicher Produkte verbessern, die Testgenauigkeit erhöhen und die Markteinführung beschleunigen. Diesen Satz im Aktiv schreiben – Mithilfe der künstlichen Intelligenz erstellen sie effizient Produktkonzepte, die passgenau und zielgruppengerecht geschrieben sind. Damit sind sie erfolgsversprechender und werden im schneller eingeführt. – Meinst du das so?

Dazu zwei Beispiele: Die Marke Kellogg’s scannt trendige Rezepte (wo sammeln sie sie?), die Frühstücksflocken enthalten (oder enthalten könnten) und nutzt die daraus resultierenden Daten, um soziale Kampagnen rund um kreative und relevante Rezepte zu starten. Auch L’Oréal analysiert Millionen von Online-Kommentaren, Bildern und Videos, um potenzielle Möglichkeiten für Produktinnovationen zu ermitteln [1]. Ist das ein ständiger Prozess, oder haben sie es in einem bestimmten Jahr gemacht?

Fazit

Schlussfolgernd lässt sich sagen, dass die künstliche Intelligenz die digitale Ethnographie als Marktforschungsmethode genauer und effizienter macht, in dem sie technische Probleme und Herausforderungen löst. So bietet die digitale Ethnografie tiefgehende und gleichzeitig effizient gewonnene Einblicke in die Motive, Bedürfnisse und Verwendungsgewohnheiten von Verbrauchern mit einer höheren Validität und gesichertem Datenschutz. Damit können die Analysten die damit verbundenen Herausforderungen besser bewältigen und ihre Ergebnisse optimieren.

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Quellen:

1. Harkness, L., Robinson, K., Stein, E., & Wu, W. (2023). How generative AI can boost consumer marketing. McKinsey & Company, Hämtad 2024-05-28 https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/how-generative-ai-can-boost-consumer-marketing.
2. Kozinets, R. V., & Seraj-Aksit, M. (2024). Everyday activism: an AI-assisted netnography of a digital consumer movement. Journal of Marketing Management, 40(3-4), 347-370.
3. Mantelero, A. (2018). AI and Big Data: A blueprint for a human rights, social and ethical impact assessment. Computer Law & Security Review, 34(4), 754-772.
4. Peukert, C., Qahri-Saremi, H., Schultze, U., Thatcher, J. B., Cheung, C. M., Frenzel-Piasentin, A., … & Turel, O. (2024). Metaverse: A real change or just another research area? Electronic Markets, 34(1), 1-10.