Die Einsatzmöglichkeiten von Big Data in der Marktforschung haben sich im Laufe der letzten Jahre deutlich erweitert. Durch Technologien wie beispielsweise Machine Learning und künstliche Intelligenz können große Datenmengen heutzutage nahezu vollständig automatisch analysiert werden.
Gerade im Bereich Marktforschung können dadurch große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten umfangreich analysiert werden.
Analysemöglichkeiten
Kundenverhalten:
Durch die Auswertung großer Datenmengen kann das Verhalten der Käufer aus unterschiedlichen Quellen wie bspw. sozialen Medien, Website Trackings oder Kaufverhalten nachvollzogen werden.
Trends / Vorhersagen:
Machine Learning-Techniken können genutzt werden, um die Schätzung künftiger Interessen der Kunden vorherzusagen, beispielsweise beim Kauf von Produkten.
Textanalyse:
Dank Big Data ist es möglich, ungeordnete Daten wie Texte, Bilder und Videos automatisch auszuwerten, um Einblicke in die Ansichten und Einstellungen der Käufer zu erhalten.
Standortanalyse:
Big Data-Analysen helfen Unternehmen zu verstehen, welche Produkte in welchen Regionen am häufigsten gekauft werden.
Verhaltensanalyse:
Big Data gestattet es, das Verhalten von Kunden im Laufe der Zeit zu begreifen, womit Unternehmen bessere Entscheidungen treffen können.
Vorteile von Big Data in der Marktforschung
Ein Hauptvorteil von Big Data in der Marktforschung ist die Fähigkeit, Echtzeit-Einblicke zu gewinnen. Unternehmen können die Stimmung der Verbraucher in sozialen Medien in Echtzeit verfolgen, sofort auf Trends reagieren und schnelle, informierte Entscheidungen treffen. Big Data ermöglicht auch eine präzisere Segmentierung des Marktes, da es detailliertere Informationen über einzelne Verbraucher liefert.
Darüber hinaus bietet Big Data die Möglichkeit, Predictive Analytics zu nutzen, also zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Mit fortschrittlichen Algorithmen und maschinellem Lernen können Marktforscher Datenmuster identifizieren und Vorhersagen treffen, die Unternehmen dabei helfen, strategische Entscheidungen zu treffen.
Risiken
Durch den Einsatz von Big Data können jedoch auch Risiken entstehen. Hierzu zählen neben mangelnder Datensicherheit bzw. Datenschutz auch unvollständige oder fehlerhafte Daten. An dieser Stelle spielt vor allem die Datenqualität eine ausschlaggebende Rolle. Daten zu Analysezwecken sollten qualitativ hochwertig und ethisch korrekt gesammelt werden.
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