{"id":24024,"date":"2025-11-11T12:00:35","date_gmt":"2025-11-11T11:00:35","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/?p=24024"},"modified":"2026-02-11T14:53:11","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:11","slug":"synthetische-daten-echte-fragen-wie-ki-die-marktforschung-veraendert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/2025\/11\/11\/synthetische-daten-echte-fragen-wie-ki-die-marktforschung-veraendert\/","title":{"rendered":"Synthetische Daten, echte Fragen: Wie KI die Marktforschung ver\u00e4ndert\u00a0\u00a0"},"content":{"rendered":"\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Der Zusammenhang zwischen LLMs und synthetische Daten<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Grosse KI Sprachmodelle, sogenannte Large Language Models (LLMs) simulieren menschliche Antworten auf Umfragefragen, Social Media Beitr\u00e4ge, semi-strukturierten Interviews oder imitieren Fokusgruppengespr\u00e4che. Diese Daten sind k\u00fcnstlich erzeugt, sogenannte synthetische Daten. Einer ihrer Hauptvorteile ist die M\u00f6glichkeit in silico Stichproben, also synthetische Stichproben, zu einem Bruchteil der Kosten und viel schneller als bei der Durchf\u00fchrung von Umfragen und Interviews zu generieren.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wie n\u00fctzlich sind LLMs f\u00fcr die Marktforschung?<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>In der Lucerne AI Community (LAC) diskutierten Expert:innen den Einsatz von LLMs um synthetischen Daten zu generieren. Die Ergebnisse zeigen: Es gibt spannende Ans\u00e4tze, aber auch klare Grenzen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wo werden synthetische Daten bereits genutzt?<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Synthetische Daten kommen in vielen Bereichen zum Einsatz:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>In der Pharmaindustrie simulieren sie Laborprozesse.&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Im Marketing helfen sie, Kampagnen f\u00fcr \u201eHeavy Buyers\u201c zu testen.&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>In der Werbung optimieren LLMs Suchmaschinenanzeigen besser als Menschen.&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Im Gesundheitswesen simulieren sie Patientenreaktionen auf verschiedene Behandlungen.&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Im Bereich ESG sollen sie Nachhaltigkeitsbewertungen unterst\u00fctzen.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>In der E-Commerce-Forschung ist ihr Nutzen noch unklar.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Erfolge und Misserfolge<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Erfolgreiche Projekte verbessern oft Prozesse. Ein Beispiel: Ein einfacher Konfigurator f\u00fcr ein Sportprodukte steigerte den Umsatz um bis zu 7\u202f%. Der LLM-basierte Konfigurator \u00fcbernahm die Ideenfindung, doch die Entscheidung lag beim Menschen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Misserfolge \u2013 etwa schwache synthetische Personas \u2013 werden seltener geteilt. Ein Supermarkt konnte trotz grosser Datenmengen keine brauchbaren Personas erzeugen. Auch Prognosen scheiterten, weil die Daten zu verschieden waren.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Von kleinen und grossen Alltagsherausforderungen: Prompt brittleness, Investitionsbereitschaft und Qualit\u00e4tsevaluation<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Geringf\u00fcgige \u00c4nderungen an der Prompt-Formulierung, die f\u00fcr den Menschen nahezu irrelevant sind, f\u00fchren zu sehr unterschiedlichen LLM-Ergebnissen. Diese \u201ePrompt-Brittleness\u201c erschwert die Arbeit und f\u00fchrt zu Fragen der Qualit\u00e4t und Validit\u00e4t von synthetischen Daten.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Eine weitere Herausforderung ist die Investitionsbereitschaft von Akteuren, um Probleme zu l\u00f6sen, wie das Beispiel von gef\u00e4lschtem Wein zeigt. Weder Produzenten noch Konsumenten sind gewillt die Kosten einer Authentifizierungsl\u00f6sung zu tragen, die die Zusammensetzung und Herkunft des verkauften Weins festzustellt, obschon sich beide Parteien einig sind, dass das Problem dringlich ist.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Qualit\u00e4tskontrollen und -zertifizierungen<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Teilnehmenden fordern Qualit\u00e4tskontrollen auf allen Ebenen \u2013 nicht nur am Ende. Diese finden aktuell stichprobenartig und auf unterschiedliche Art und Weise statt. Die \u00dcbertragung von Testkonzepte aus der Softwareentwicklung wie z.B. Unit-, Integrations-, Akzeptanztests bieten n\u00fctzliche und vielversprechende Ansatzpunkte. Zertifizierungen und Benchmarks wurden kritisch diskutiert. Die zentrale Frage bleibt: Wer setzt die Standards?&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>LLMs und synthetische Daten bieten grosses Potenzial f\u00fcr die Marktforschung aber auch andere Anwendungsfelder. Der Nutzen ist aktuell jedoch schwierig zu bewerten da strukturierte, einheitliche Qualit\u00e4tsbewertungen fehlen.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Kontaktieren Sie uns f\u00fcr einen unverbindlichen Austausch oder eine Beratung zur Qualit\u00e4tsbewertung von synthetischen Daten.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"background-color:#f2f2f2;color:#32373c\" class=\"wp-block-genesis-blocks-gb-profile-box square gb-has-avatar gb-font-size-18 gb-block-profile gb-profile-columns\"><div class=\"gb-profile-column gb-profile-avatar-wrap\"><div class=\"gb-profile-image-wrap\"><figure class=\"gb-profile-image-square\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"336\" height=\"345\" class=\"gb-profile-avatar wp-image-21057\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Simone-Griesser.jpg\" alt=\"Simone Griesser\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Simone-Griesser.jpg 336w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Simone-Griesser-292x300.jpg 292w\" sizes=\"auto, (max-width: 336px) 100vw, 336px\" \/><\/figure><\/div><\/div><div class=\"gb-profile-column gb-profile-content-wrap\"><h2 class=\"gb-profile-name\" style=\"color:#32373c\">Dr. Simone Griesser<\/h2><p class=\"gb-profile-title\" style=\"color:#32373c\">Forscherin und Dozentin<\/p><div class=\"gb-profile-text\"><p><a href=\"&#109;&#97;&#x69;&#x6c;&#116;&#111;&#x3a;&#x73;&#105;&#109;&#x6f;&#x6e;&#101;&#46;&#x67;&#x72;&#105;&#101;&#x73;&#x73;&#101;&#114;&#x40;&#x68;&#115;&#108;&#x75;&#x2e;&#99;&#104;\">&#x73;&#105;&#109;o&#x6e;&#x65;&#46;g&#x72;&#x69;&#101;s&#x73;&#x65;&#114;&#64;&#x68;&#x73;&#108;u&#x2e;&#x63;&#104;<\/a><\/p><p><a href=\"tel:+41412289990\">+41 41 228 99 90<\/a><\/p><\/div><ul class=\"gb-social-links\"><\/ul><\/div><\/div>\n\n\n\n<div style=\"background-color:#f2f2f2;color:#32373c\" class=\"wp-block-genesis-blocks-gb-profile-box square gb-has-avatar gb-font-size-18 gb-block-profile gb-profile-columns\"><div class=\"gb-profile-column gb-profile-avatar-wrap\"><div class=\"gb-profile-image-wrap\"><figure class=\"gb-profile-image-square\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"336\" height=\"345\" class=\"gb-profile-avatar wp-image-24031\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Simone-Lionetti.jpg\" alt=\"Simone Lionetti\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Simone-Lionetti.jpg 336w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Simone-Lionetti-292x300.jpg 292w\" sizes=\"auto, (max-width: 336px) 100vw, 336px\" \/><\/figure><\/div><\/div><div class=\"gb-profile-column gb-profile-content-wrap\"><h2 class=\"gb-profile-name\" style=\"color:#32373c\">Dr. Simone Lionetti<\/h2><p class=\"gb-profile-title\" style=\"color:#32373c\">Researcher &amp; Lecturer, Co-Head ad interim Applied AI Research Lab<\/p><div class=\"gb-profile-text\"><p><a href=\"&#x6d;&#97;i&#x6c;&#x74;&#111;:&#x73;&#x69;&#109;o&#x6e;&#101;&#46;&#x6c;&#x69;&#111;n&#x65;&#x74;&#116;i&#x40;&#104;&#115;&#x6c;&#x75;&#46;c&#x68;\">&#x73;&#105;&#x6d;&#x6f;&#110;&#x65;&#46;l&#x69;&#111;n&#x65;&#116;t&#x69;&#64;h&#x73;&#108;&#x75;&#x2e;&#99;&#x68;<\/a><\/p><p><a href=\"tel:+41417576876\">+41 41 757 68 76<\/a><\/p><\/div><ul class=\"gb-social-links\"><\/ul><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Grosse KI Sprachmodelle, sogenannte Large Language Models (LLMs) und synthetische Daten versprechen neue Wege f\u00fcr die Marktforschung. Doch wie effektiv sind LLMs wirklich? 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