Tradition trifft Transformation – U&A im KI-Zeitalter
Bei all den Themen rund um künstliche Intelligenz – mit täglich neuen Anwendungen, Tool-Namen und Begriffen – traut man sich fast nicht mehr, jetzt noch über etwas uns Marktforschern sehr Vertrautes und Traditionelles zu sprechen … Ich wage es trotzdem mal.
Usage & Attitudes („U&A”) – THE BEGINNING?
Viele erinnern sich sicher noch an die Zeiten der mindestens 40-minütigen Fragebögen – lange genug noch offline, später natürlich auch online abgefragt. Aber warum waren die immer so lang? Klar, U&A ist „alles oder nichts“ – nicht wirklich eng gefasst oder definiert, sodass in der Summe aller Kunden eigentlich alles von Marke, Konsument, Shopper und Segmentierung drin war, also alles, was gerade an Fragen im Unternehmen aufgekommen ist. Jetzt höre ich einige bereits aufschreien: „Nein, bei uns war das anders.“ Wirklich?
U&A – JETZT NUR NOCH KI?
KI ist sicher nicht die Antwort auf alles, spielt hier aber durchaus eine Rolle.
Etwas Wichtiges vorweg: U&A ist generell nach wie vor unerlässlich, um ein umfassendes Grundlagenverständnis der entsprechenden Kategorie und Konsumenten zu erlangen, ABER sicher nicht mehr als Ungetüm daherkommend und rein auf Abfragedaten bezogen.
U&A – NEU GEDACHT UND MODULAR?
Was wäre, wenn wir KI, Beobachtungen, Behavioural Sciences, Social und Survey Data sowie Qual und Quant auf optimale Weise kombinieren könnten? Was wäre, wenn wir die Bestandteile der U&A verdaulicher gestalten und die Module und Fragen zielgerichteter, nämlich aufeinander aufbauend, einsetzen?
Heraus käme ein „System“, das kunden- oder eben auch projektspezifisch zusammengesetzt werden kann und den heutigen Anforderungen gerecht wird. Und vor allem auch mit der Idee dahinter, Module sehr viel gezielter nacheinander anzustoßen, um auf erhaltenen Learnings aufzubauen.
U&A – MADE FOR FUTURE?
Was wäre, wenn man auf effizienteste Art und Weise holistische und tiefe Insights in kurzer Zeit generieren könnte – mit hoher Agilität und „Future Ready“? Umfängliche Ergebnisse, aber eben unterschiedlichen Zielsetzungen folgend, in einem Schritt-für-Schritt-Prozess, der modernste Techniken einsetzt, aber auch auf Altbewährtes zurückgreift.
Unsere „Future Proof U&A“ setzt neueste Methoden modular ein (für „alte“ und neue Fragestellungen) und wird damit dem Anspruch an effiziente Steuerung, Agilität und Schnelligkeit gerecht.
WAS WÄRE ALSO, …
...wenn eine metaphorische Bilderauswahl mit einer offenen Frage und einer KI-unterstützten Textanalyse verbunden wäre und uns so helfen würde, Bedürfnisse oder auch Barrieren bei der Kategorie- oder Markenwahl zu identifizieren?
So hat einer unserer Kunden aus dem Bereich Personal Care mithilfe der vorcodierten Bilder Barrieren bei der Markenwahl identifiziert. Auch konnten wir z. B. eine Breite an Benefits im Bereich Confectionary ermitteln und in Segmente unterteilen. |  |
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...wenn Fotos oder auch Videos Befragungen zu Konsummomenten ersetzen würden und eine KI die Analyse durchführen würde?
Basierend auf eigener Forschung & Entwicklung, konnten wir zeigen, dass die KI beispielsweise die Marke / das Unternehmen zu 96 Prozent korrekt identifiziert.
...wenn „Smart Probing“ dafür sorgt, dass umfängliche Antworten auf offene Fragen gegeben werden und die KI qualitative Inhalte auf quantitativer Fallzahlenbasis auswertet?
KI-gestützte offene Fragen empfehlen sich eigentlich immer, um adäquate und
ausreichende Inhalte zu erhalten.
...wenn Behavioural Science dabei hilft, die Brand Switcher (potenzielle Markenwechsler) zu identifizieren?
Die Bindung bestehender Kunden ist für alle ein Thema. Daher sollte es elementar sein, Brand Switcher nicht nur zu identifizieren (s. Abb.: Aleve mit dem höchsten Anteil an Markenwechslern, während die Eigenmarke mit dem größten Anteil loyaler Kunden punkten kann), sondern Insights über diese Gruppe zu generieren, um sie entsprechend adressieren zu können.
| Predicted Probability of Switching |  |  |  | Store Brand |
| Low | 22 % | 15 % | 21 % | 30 % |
| 57 % | 61 % | 59 % | 55 % | |
| 22 % | 24 % | 20 % | 15 % |
Datenquelle: Ipsos R&D, US, Analgesics
...wenn Social/Search Data mithilfe von KI gezielt und basierend auf „Experten-Prompts“ verschiedene Marketingfragestellungen abdecken könnte?
 | Unmet Needs, Treiber und Barrieren, Makro- und Nanotrends – und vieles mehr. Unsere klare Empfehlung: diese Masse an Daten gezielt durchforsten, um U&A anzureichern. |
...wenn es immer noch ein Befragungs-, also ein Basiselement gäbe, das es erlaubt, einige Fragen GEZIELT zu stellen?
Wir stellen sicher, dass die für den jeweiligen Kunden relevanten U&A-Elemente vordefiniert und jederzeit als „U&A Essentials“ für Projekte verfügbar sind. Natürlich wird hierfür die Ipsos.Digital-Plattform genutzt, die E2E automatisiert und in kürzester Zeit Ergebnisse liefert.
...wenn die KI im „AI Boosted Workshop“ uns dann auch noch hilft, die Insights zu verarbeiten und zu kondensieren, weitere Ideen zu generieren und uns vor allem bei der Aktivierung unterstützt? Und wenn all dies gezielt für die spezifischen Inhalte der eigenen U&A zusammengestellt würde?
Aus heutiger Sicht ist das der optimale Approach für diese uns allen bekannten Grundlagenthemen. Die Mischung macht’s: Die Auswahl an Methoden, Techniken und Elementen ist größer denn je, gefragt ist der gezielte und relevante Einsatz.
Die wichtigste Frage zum Schluss: Sind U&A überhaupt noch U&A oder sollten wir uns besser einen neuen, moderneren Begriff überlegen? Einer unserer Ipsos Global Trends ist „Retreat to old Systems“ – und würde übertragen hier bedeuten: etwas Gutes aus der Vergangenheit mit adäquater Ergänzung in die Gegenwart bringen. U&A waren doch immer sehr aufschlussreich, haben verschiedenste Stakeholder bedient und häufig genug die Basis für Geschäftsentscheidungen dargestellt. Also doch noch U&A? Vielleicht ja.
U&A Reloaded? Oder einfach FUTURE PROOF U&A?
Der Beitrag erschien im Rahmen des Themendossiers "innovAItion days" am 18.11.2025 auf marktforschung.de.
