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Anwendungsfälle für synthetische Daten in der Customer Journey-Analyse

Auf einen Blick

Beschreibung

Unternehmen benötigen Customer Insights, um ihre Customer Experience, Produkte und Services auf die Bedürfnisse der Kund:innen abzustimmen. Das Sammeln entsprechender Marktforschungsdaten ist zeitintensiv, teuer und ggf. nicht umsetzbar, sofern Zielgruppen besonders schwer erreichbar sind. Dies macht es für KMUs, die in Nichenmärkten tätig sind oder nicht das nötige Budget haben, schwierig, valide Customer Insights zu generieren. Das gleiche Problem besteht aber auch für grosse Unternehmen und Konzerne, die schwer erreichbare Zielpersonen bzw. Kund:innen haben. Dementsprechend fehlen vielen Unternehmen nötige Customer Insights, um ihr Wachstumspotenzial auszuschöpfen. In den letzten Jahren haben sich neue Möglichkeiten in Bezug auf die Generierung von synthetischen Daten und die Anreicherung von realen Daten durch synthetische Daten ergeben. So ist die Verwendung synthetischer Daten in der Wirtschaft ist ein aufstrebender Bereich, der mehrere Schlüsselbereiche des Geschäftsbetriebs verbessern kann (z. B. die Anonymisierung von Nutzungsdaten). In diesem Forschungsprojekte ging es dementsprechend darum zu klären, inwieweit synthetische Daten dazu genutzt werden können, die geschilderten Probleme in Bezug auf Datenanforderungen zu lösen. Die zentrale Frage des Projekts war daher: Kann man durch den Einsatz von AI synthetische Daten liefern, welche die Datenanforderungen in der Marktforschung senken und qualitativ hochwertige Insights ermöglichen?

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