{"id":8440,"date":"2026-07-13T21:35:27","date_gmt":"2026-07-13T13:35:27","guid":{"rendered":"https:\/\/moresourcing.com\/how-genai-can-and-cant-help-manage-customer-insights\/"},"modified":"2026-07-13T21:35:27","modified_gmt":"2026-07-13T13:35:27","slug":"how-genai-can-and-cant-help-manage-customer-insights","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/moresourcing.com\/de\/how-genai-can-and-cant-help-manage-customer-insights\/","title":{"rendered":"Wie GenAI bei der Verwaltung von Kundeneinblicken helfen kann und nicht helfen kann"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<figure class=\"article-inline\">\n<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1290\" height=\"860\" alt=\"\" class=\"wp-image-127995\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/How-GenAI-Can-and-Cant-Help-Manage-Customer-Insights.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" data-lazy-sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/How-GenAI-Can-and-Cant-Help-Manage-Customer-Insights.jpg\"\/><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1290\" height=\"860\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/How-GenAI-Can-and-Cant-Help-Manage-Customer-Insights.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-127995\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/How-GenAI-Can-and-Cant-Help-Manage-Customer-Insights.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Davenport-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\"\/><figcaption>\n<p class=\"attribution\">Carolyn Geason-Beissel\/MIT SMR | Getty Images<\/p>\n<\/figcaption><\/figure>\n<div class=\"article-summary\"><strong class=\"article-summary__strong\">Zusammenfassung: <\/strong><\/p>\n<p>Unternehmen m\u00f6chten Erkenntnisse \u00fcber Kunden aus einer Vielzahl von Quellen nutzen. Generative KI-Tools k\u00f6nnen auf neue Weise helfen, aber einige klassische Hindernisse des Wissensmanagements bleiben bestehen. Hier ist, was Kunden- und Markteinblicksleiter bei Unternehmen wie P&amp;G, PepsiCo und Novartis dar\u00fcber gelernt haben, wie man die besten Ergebnisse aus den Daten, den Tools und den Menschen, die sie nutzen, erzielt.<\/p>\n<\/div>\n<p><span class=\"smr-leadin\">Um ihre Kunden und M\u00e4rkte zu verstehen<\/span>, nutzen immer mehr kundenorientierte Unternehmen generative KI-Tools zusammen mit den Sprach- und Denkf\u00e4higkeiten beliebter gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs), um auf ihre eigenen internen Inhalte zuzugreifen und diese zu analysieren. Diese hybriden Wissensans\u00e4tze, die typischerweise eine Technik namens <a href=\"https:\/\/hbr.org\/sponsored\/2024\/09\/the-popular-way-to-build-trusted-generative-ai-rag\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/a>einsetzen, erm\u00f6glichen die Integration der eigenen Kundeneinblicke eines Unternehmens mit der allgemeinen Wissensbasis, auf der ein LLM trainiert wurde. Unternehmen, die diesen Ansatz f\u00fcr das verfolgen, was fr\u00fcher \u201eWissensmanagement\u201c genannt wurde, ernten mehrere Vorteile, wie z. B. die M\u00f6glichkeit f\u00fcr Mitarbeiter, auf Inhalte in nat\u00fcrlicher Sprache zuzugreifen und sie zusammenzufassen. Diese F\u00e4higkeit ist besonders wichtig in gro\u00dfen Organisationen \u2013 in denen Mitarbeiter, die nach Erkenntnissen suchen, oft keine Ahnung haben, woher diese Erkenntnisse stammen oder wie sie gefunden werden k\u00f6nnten. <\/p>\n<p>Organisationen sammeln und beachten Erkenntnisse dar\u00fcber, was ihre Kunden wollen, wie sie verkauft werden m\u00f6chten und f\u00fcr welche Produkte und Dienstleistungen sie Interesse haben. Kundeneinblicke stammen typischerweise aus Marktforschungsabteilungen oder externen Marktforschungsagenturen, k\u00f6nnen aber auch in Vertriebsinteraktionen, Kundenbriefen und -E-Mails, Website-Verhalten, Social-Media-Interaktionen, Kundendienst-Tickets, Kaufmustern, Fokusgruppen und anderen Kan\u00e4len gefunden werden. Das kann eine Menge strukturierter und unstrukturierter Informationen ergeben, daher sind Tools zur Zusammenfassung, Kategorisierung, Speicherung und zum Zugriff darauf sicherlich sinnvoll. <\/p>\n<p>Unternehmen, die sich jedoch ausschlie\u00dflich auf die Speicherung und den Zugriff auf Wissen konzentrieren, machen denselben Fehler, den viele Organisationen in der fr\u00fcheren Generation des Wissensmanagements gemacht haben: Dieser Fokus ist zu eng. Stattdessen sollten Unternehmen auch Wissens- <em>fl\u00fcsse<\/em> ber\u00fccksichtigen \u2013 wie Kunden- und Markteinblicke erstellt, analysiert, gespeichert und abgerufen werden. Neue Technologien \u2013 die zumindest teilweise generative KI nutzen \u2013 k\u00f6nnen bei all diesen Schritten helfen. <\/p>\n<p>W\u00e4hrend fr\u00fchere Tools f\u00fcr das Wissensmanagement (wie Lotus Notes und Microsoft SharePoint) einen breiten Zugang zu Kunden- und Markteinblicksinhalten erm\u00f6glichten, erlebten viele Organisationen keine Revolution beim Zugang und der Nutzung von Erkenntnissen. Die Technologie bot mehr Zugang, aber kulturelle Herausforderungen \u2013 Schwierigkeiten bei der Organisation und dem Abruf von Wissen, Gleichg\u00fcltigkeit gegen\u00fcber den Inhalten, organisatorische Silos und \u00dcberschneidungen, mangelnde Zusammenarbeit mit externen Agenturen \u2013 setzten sich oft durch. Heute stehen Organisationen bei der Bew\u00e4ltigung des Wissensmanagements immer noch vor denselben kulturellen Hindernissen.<\/p>\n<p>Um zu erfahren, wie generative KI F\u00fchrungskr\u00e4ften helfen kann, Hindernisse im Wissensmanagement zu \u00fcberwinden, und wo nicht, sprachen wir mit Kunden- und Markteinblicksspezialisten oder -leitern von acht verschiedenen konsumorientierten Unternehmen. Einige dieser F\u00fchrungskr\u00e4fte waren f\u00fcr die Erstellung und \u00dcberwachung des generativen KI-Systems verantwortlich; andere hatten eine breitere Verantwortung f\u00fcr Marktforschung oder einblicksorientierte Technologie. Wir sprachen auch mit mehreren Anbietern von GenAI-basierter Technologie f\u00fcr Kunden- und Markteinblicke und einer Marktforschungsagentur, die umfassend GenAI-basierte qualitative Forschungstechnologie einsetzt.<\/p>\n<h3>Wie generative KI-Tools helfen<\/h3>\n<p>Unternehmen k\u00f6nnen GenAI-Tools mit Kunden- und Markteinblicksinhalten selbst kombinieren (obwohl das schwierig sein kann), externe Softwareanbieter nutzen, um die Arbeit zu vereinfachen, oder eine Kombination beider Ans\u00e4tze verwenden. Procter &amp; Gamble beispielsweise verwendet anbietergelieferte Software f\u00fcr die Wissensspeicherung und den Zugriff, hat aber ein eigenes System f\u00fcr die GenAI-basierte Analyse und Kategorisierung der Inhalte entwickelt. Wie Kirti Singh, Chief Analytics, Insights and Media Officer bei P&amp;G, anmerkte, erhalten sie auf diese Weise \u201epr\u00e4zise, gezielte Antworten von GenAI\u201c und nicht nur Links zu Dokumenten. <\/p>\n<p>Bei den Tool-Anbietern unterscheiden sich die Schwerpunkte. Einige konzentrieren sich haupts\u00e4chlich auf die Speicherung von und den Zugriff auf Erkenntnisse, aber der Wert der Tools geht \u00fcber die Bereitstellung einfacher automatisierter virtueller Aktenschr\u00e4nke hinaus. Zu ihren Funktionen geh\u00f6ren die automatische Kuratierung von Dokumenten, die Integration verschiedener Inhaltstypen, die bedarfsgesteuerte Analyse als Reaktion auf Anfragen und synthetisierte Antworten auf Aufforderungen. Diese Art von Tool setzt jedoch voraus, dass die Datenanalyse bereits durchgef\u00fchrt wurde und Erkenntnisse darauf warten, gefunden zu werden. Die Analyse quantitativer Daten erfolgt durch Analysesoftware, und die Kapazit\u00e4t zur Analyse qualitativer Daten ist begrenzt. <\/p>\n<p>Andere Anbieter konzentrieren sich auf die Analyse qualitativer Kundendaten und -dokumente f\u00fcr Kundeneinblicke. Wieder andere Anbieter legen Wert auf schnelle Tests der Verbraucherreaktionen auf Werbung. Heute gibt es \u00dcberschneidungen zwischen diesen Kategorien, und die meisten Anbieter versuchen, den breiten Prozess der Identifizierung oder Erstellung von Kundeneinblicken, deren Kuratierung und Kategorisierung sowie deren Bereitstellung f\u00fcr den sp\u00e4teren Zugriff zu adressieren. Wir erwarten, dass irgendwann breite Kundeneinblicksplattformen entstehen werden, die generative KI und andere F\u00e4higkeiten einsetzen, um den gesamten Prozess zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n<div class=\"callout-pullquote callout-pullquote--no-quote callout-pullquote--long\" data-aos-duration=\"900\" data-aos-anchor-placement=\"bottom-bottom\" data-aos-easing=\"ease-out-back\" data-aos=\"fade-up\">\n<p class=\"callout-pullquote__quote\">\n\t\t\t\t\tEin Kundeneinblicksleiter sagte uns: \u201eKI ist nur so n\u00fctzlich wie die Daten, aus denen sie lernt.\u201c\n\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/div>\n<p>Wenn die Hauptfunktion des Anbieters die Speicherung von und der Zugriff auf Erkenntnisse ist, umfasst der Ansatz typischerweise das <a href=\"https:\/\/hbr.org\/2023\/07\/how-to-train-generative-ai-using-your-companys-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Hinzuf\u00fcgen der kundenspezifischen und propriet\u00e4ren Inhalte<\/a> zu gro\u00dfen Sprachmodellen. Die gespeicherten Inhalte k\u00f6nnen strukturierte Daten (z. B. quantitative Marktforschungsergebnisse, Tabellenkalkulationen oder Kundenzufriedenheitsbewertungen) und unstrukturierte Daten (wie Transkripte von Interviews, Social-Media-Kommentare oder Ergebnisse von Fokusgruppen) aus internen und externen Quellen umfassen. <\/p>\n<p>In den meisten F\u00e4llen zentralisieren Organisationen, die diesen Weg verfolgen, so viele Kunden- und Marktinhalte wie m\u00f6glich in einem System. Eine Kuratierung ist erforderlich, um Inhalts\u00fcberschneidungen zu reduzieren, veraltete\/irrelevante Dokumente zu entfernen und allgemein die Qualit\u00e4t zu erhalten. Wie uns ein Kundeneinblicksleiter sagte: \u201eKI ist nur so n\u00fctzlich wie die Daten, aus denen sie lernt.\u201c Um Erkenntnisse sinnvoll zu nutzen, m\u00fcssen die GenAI-Tools typischerweise Kategorisierung, Zusammenfassung und Inhalts-Tagging bew\u00e4ltigen. Das Tagging der Inhalte erh\u00f6ht die Wahrscheinlichkeit, dass sie sp\u00e4ter abgerufen werden. Einige Unternehmen verwenden manuelles Tagging, w\u00e4hrend einige Systeme GenAI-basiertes Tagging mit einer vordefinierten Taxonomie einsetzen. <\/p>\n<p>Novartis ist ein Beispiel f\u00fcr ein Unternehmen, das die Speicherung und den Zugriff auf Erkenntnisse mithilfe von GenAI-Tools erfolgreich \u00fcberarbeitet hat. In Zusammenarbeit mit einem externen Anbieter entwickelte das Unternehmen ein Kunden- und Markteinblickssystem namens Sherlock f\u00fcr sein Konsumg\u00fctergesch\u00e4ft. Nachdem Benutzer Fragen gestellt haben, gibt das System Antworten, indem es auf eine bestimmte Textzeile oder einen Zeitstempel in einem Video verweist. Sherlock integriert auch von Experten kuratierte Mikrosites, sogenannte Knowledge Zones, zu bestimmten Themen wie Verpackung. Benutzer, die dem System Inhalte hinzuf\u00fcgen, m\u00fcssen strenge Governance-Richtlinien zu Dokumentenformaten und -qualit\u00e4t einhalten. Die Forschungsanbieter von Novartis k\u00f6nnen Projektergebnisse direkt in Sherlock hochladen. <\/p>\n<p>Das System hilft Novartis, Ausgaben f\u00fcr redundante Einblicksdienste im gesamten Unternehmen zu vermeiden, und hilft Mitarbeitern, relevante Erkenntnisse schnell zu finden, ohne \u00fcberm\u00e4\u00dfige Verallgemeinerungen. (Es k\u00f6nnte beispielsweise Ergebnisse kennzeichnen, die nur auf Patientendaten aus Europa basieren, mithilfe einer Funktion namens WatchOut.) Die Ergebnisse haben sich summiert: Novartis sparte in nur einem Jahr mehr als 29 Millionen US-Dollar an prim\u00e4ren Marktforschungskosten. Eine solche Nutzung von GenAI zur Verbesserung der Speicherung und des Zugriffs auf Erkenntnisse kann die Demokratisierung von Informationen erleichtern, indem sie Mitarbeitern hilft, sowohl Wissen als auch sachkundige Personen zu finden. <\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x600 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<h3>Qualitative Datenanalyse: Ein besonderes Problem<\/h3>\n<p>Lange Zeit war die F\u00e4higkeit zur qualitativen Datenanalyse \u2013 ein unordentliches Gesch\u00e4ft \u2013 nicht in Standard-Analysetools enthalten. Spezialisierte Software f\u00fcr diesen Zweck wurde haupts\u00e4chlich in der akademischen qualitativen Forschung eingesetzt; historisch gesehen haben die meisten Marktforscher halbmanuelle Analysen mit Tabellenkalkulationen durchgef\u00fchrt. GenAI-Tools bieten eine Alternative zu dieser extrem zeitaufw\u00e4ndigen qualitativen Analysearbeit. <\/p>\n<p>Ein aktueller <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1177\/10944281251377154\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Ein wissenschaftlicher Artikel<\/a> argumentierte, dass GenAI f\u00fcr die qualitative Analyse ungeeignet sei, aber unsere Analyse deutet darauf hin, dass dies nur f\u00fcr generische KI-Chatbots gilt. Spezialisiertere Tools verf\u00fcgen \u00fcber andere F\u00e4higkeiten, die sie f\u00fcr eine effektive qualitative Datenanalyse geeignet machen.<\/p>\n<p>Tracy Tuten, die bei der Marktforschungsagentur Illuminas (jetzt Teil von Radius Insights) die qualitative Forschung leitet, war eine fr\u00fche Anwenderin der generativen KI-Software eines Anbieters, um Kundeneinblicke zu gewinnen. Tuten, die an mehreren Universit\u00e4ten Marktforschung gelehrt hat, bezeichnet diesen Ansatz als \u201ekonversationelle qualitative Datenanalyse\u201c. <\/p>\n<p>\u00dcber GenAI-basierte Software verwendet Tuten nat\u00fcrliche Sprachaufforderungen, um qualitative Daten aus Interviews und Fokusgruppen zu analysieren. Das System erm\u00f6glicht ihr das Hochladen von Audio- und Videodateien zur automatischen Transkription, das Generieren von Zusammenfassungen, das Aufdecken von Themen und deren Vergleich \u00fcber Zielgruppensegmente hinweg. Ein gro\u00df angelegtes qualitatives Projekt wie eine globale Studie mit \u00fcber 30 Interviews h\u00e4tte in der Vergangenheit sechs Wochen f\u00fcr die Analyse gebraucht, kann aber jetzt an einem Tag synthetisiert werden, so Tuten. Das Tool erm\u00f6glicht ihr auch, sekund\u00e4re Erkenntnisse aufzudecken, die sie in den unstrukturierten Daten m\u00f6glicherweise \u00fcbersehen h\u00e4tte. Tuten verwendet die Software oft gemeinsam mit Kunden in Workshops, was eine schnellere und partizipativere Entdeckung von Erkenntnissen erm\u00f6glicht. <\/p>\n<p>Angesichts der Tatsache, dass viele qualitative Forscher zuvor auf Tabellenkalkulationen und manuelle Ausschneide-und-Einf\u00fcge-Codierung zur Datenanalyse angewiesen waren, stellt dieser KI-basierte Ansatz einen gro\u00dfen Fortschritt in Effizienz und Strenge dar. Eine unkritische Nutzung von generativer KI oder anderen Formen der KI kann jedoch erhebliche Nachteile haben. Die konversationelle qualitative Datenanalyse ersetzt nicht die Forscher; sie verbessert nur ihre Leistung.<\/p>\n<p>PepsiCo nutzt umfassend Software zur Generierung von Kunden- und Marktwissen, einschlie\u00dflich strukturierter und unstrukturierter Daten. Das Unternehmen hat sich besonders darauf konzentriert, herauszufinden, wie Kunden auf bestimmte Werbekampagnen und Markenbotschaften reagieren. Aber das ist nicht die einzige Anwendung, die das Unternehmen eingesetzt hat. In einem Interview mit uns und in <em>The Consumer Insights Revolution<\/em>, einem Buch, das die Transformation der Kundeneinblicke bei PepsiCo beschreibt, erl\u00e4uterte Stephan Gans, Senior Vice President und Chief Customer Insights and Analytics Officer, die \u201ePlattform\u201c des Unternehmens f\u00fcr Marktforschung namens Ask Ada. Sie umfasst:<\/p>\n<ul>\n<li>Die M\u00f6glichkeit, neue kreative Inhalte an echten oder <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/gain-consumer-insight-with-generative-ai\/\">synthetischen Kunden zu testen<\/a>.<\/li>\n<li>Ein Daten-Repository mit Ergebnissen aus Werbe-, Influencer- und anderen Kampagnenarten.<\/li>\n<li>Social-Listening-Funktionen.<\/li>\n<li>Pr\u00e4diktive Modellierung.<\/li>\n<li>Wissensmanagement von Kundeneinblicken, gegenw\u00e4rtigen und vergangenen, einschlie\u00dflich Meta-Lernen.<\/li>\n<li>Eine konversationelle Schnittstelle zu allen Inhalten von Ask Ada.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Gans f\u00fchrte auch an, dass Ask Ada die Abh\u00e4ngigkeit von PepsiCo von externen Agenturen und Beratern verringert habe.<\/p>\n<h3>Warum KI nicht ausreicht: Vier herausfordernde Faktoren<\/h3>\n<p>Trotz dieser neuen F\u00e4higkeiten kann ein GenAI-Tool einen Marketingverantwortlichen f\u00fcr Strategiearbeit nicht ersetzen. Wie Gans anmerkte: \u201eDie Messlatte f\u00fcr Marketing- und Innovationseffektivit\u00e4t zu erh\u00f6hen, um kommerzielle Exzellenz zu f\u00f6rdern, wird zunehmend automatisiert. Das Verst\u00e4ndnis der Kundennachfrage zu f\u00fchren, ist viel strategischer und erfordert weiterhin Menschen.\u201c <\/p>\n<p>Wie wir in unserer Forschung entdeckt haben, behindern mehrere wichtige Probleme die F\u00e4higkeit der KI-Technologie, Kunden- und Markteinblicke zu transformieren. Diese Probleme bestehen bereits vor dem Wissensmanagement und der generativen KI und werden Probleme verursachen, wenn sie nicht angegangen werden. Betrachten wir vier dieser Faktoren zusammen mit Beispielen von Organisationen, die ihnen begegnet sind und sie \u00fcberwunden haben. <\/p>\n<h4>1. Geografische und gesch\u00e4ftliche Einheiten haben keine gemeinsamen Ans\u00e4tze.<\/h4>\n<p>Ein globales Konsumg\u00fcterunternehmen, bei dem wir Interviews gef\u00fchrt haben, hatte ein GenAI-basiertes Kunden- und Marktwissenstool von einem Anbieter erworben, aber bisher kaum Fortschritte bei der Verbesserung des Zugangs zu globalem Wissen gemacht. Das Problem war, dass das Unternehmen in \u00fcber 100 L\u00e4ndern t\u00e4tig ist und die l\u00e4nderspezifischen Einheiten ein hohes Ma\u00df an Autonomie haben. Es gibt keinen unternehmensweiten Konsens \u00fcber Namen f\u00fcr Marken, Kategorien und Vertriebsans\u00e4tze. \u201eWir haben Wissensinseln, aber sie sind sehr inkoh\u00e4rent\u201c, sagte uns der Leiter des Wissensmanagements f\u00fcr Einblicke. \u201eVerschiedene Leute investieren in verschiedene Dinge. Wir haben widerspr\u00fcchliche Zahlen und Ergebnisse \u2013 sie sind alle unterschiedlich kontextualisiert.\u201c Kein leitender Angestellter hat versucht, eine gr\u00f6\u00dfere Gemeinsamkeit von Informations- und Wissensformaten \u00fcber die Einheiten hinweg zu schaffen; es w\u00fcrde als gegen die Unternehmenskultur gerichtet angesehen werden. Infolgedessen wird das generative KI-Tool nur von wenigen geografischen Einheiten genutzt, und die Vermarkter und Produktentwickler des Unternehmens k\u00f6nnen nicht voneinander lernen. Das Unternehmen versucht, eine Strategie zu entwickeln, um einen zentraleren, globalen Ansatz zu schaffen. <\/p>\n<p>Bei PepsiCo ist die Geschichte anders. Als Gans 2017 zum ersten Mal zum Chief Consumer Insights and Analytics Officer ernannt wurde, hatte das Unternehmen eine vielf\u00e4ltige Reihe von Ans\u00e4tzen f\u00fcr Kunden- und Markteinblicke. Aber Gans wollte eine \u201eeine Nation\u201c der Marktforschung schaffen, damit die Vermarkter des Unternehmens voneinander lernen und relevante Erkenntnisse teilen k\u00f6nnen. Mit starker Unterst\u00fctzung des CMO gr\u00fcndete Gans den Global Insights Council, der aus 15 Insights-Leitern bestand, die alle Regionen und zentralen\/globalen F\u00e4higkeiten repr\u00e4sentierten. Heute sind Kundeneinblicke eng in die Innovationsarbeit von PepsiCo integriert.<\/p>\n<h4>2. Kunden- und Markteinblicke sind nicht Teil der Strategie und Kultur.<\/h4>\n<p>Selbst die besten Technologien werden keinen Erfolg haben, wenn die Entscheidungstr\u00e4ger der Organisation keine leidenschaftlichen Konsumenten dieser Art von Wissen sind. Ohne diese leidenschaftlichen Konsumenten von Informationen werden die Marktforschungsbem\u00fchungen eines Unternehmens scheitern, zeigte unsere Forschung. Daher wird von F\u00fchrungskr\u00e4ften oft Kultur- und Ver\u00e4nderungsmanagementarbeit verlangt.<\/p>\n<div class=\"callout-pullquote callout-pullquote--no-quote\" data-aos-duration=\"900\" data-aos-anchor-placement=\"bottom-bottom\" data-aos-easing=\"ease-out-back\" data-aos=\"fade-new-left\">\n<p class=\"callout-pullquote__quote\">\n\t\t\t\t\tOhne leidenschaftliche Konsumenten von Informationen werden die Marktforschungsbem\u00fchungen eines Unternehmens scheitern.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/div>\n<p>Die Leidenschaft f\u00fcr Daten ist bei P&amp;G hoch, das f\u00fcr seinen langfristigen Fokus darauf bekannt ist, kunden- und marktorientiert zu sein. Tats\u00e4chlich feierte P&amp;G k\u00fcrzlich sein <a href=\"https:\/\/us.pg.com\/blogs\/100-years-of-pg-analytics-and-insights\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">100-j\u00e4hriges Bestehen der Marktforschung<\/a>; 1924 beauftragte der damalige CEO einen Forscher herauszufinden, warum Kunden Ivory-Seife kauften. P&amp;Gs Singh sagte uns: \u201eIm Mittelpunkt von allem, was wir tun, steht der Verbraucher. \u2026 Unsere Strategie ist es, unseren Verbrauchern ein \u00fcberlegenes Produkterlebnis zu bieten. Wir nutzen experimentelle Wissenschaft, Human- und Verhaltenswissenschaft, Datenwissenschaft und Technologieplattformwissen, um unsere Verbraucher zu verstehen.\u201c<\/p>\n<h4>3. Agenturbeziehungen f\u00fchren zu Komplexit\u00e4t bei der Dateneigent\u00fcmerschaft.<\/h4>\n<p>Viele Unternehmen nutzen externe Werbe- und Marketingagenturen f\u00fcr Verbraucherforschung. Die Kunden-Agentur-Beziehung kann zu Unsicherheiten und Dysfunktionen in Bezug auf Analysestrategien, Interpretationen von Analysen und das fortlaufende Eigentum an Daten und Ergebnissen f\u00fchren. Wenn Agenturen am Ende alle oder die meisten Kunden- und Markteinblicke besitzen, k\u00f6nnen die Mitarbeiter eines Unternehmens die Kundenbed\u00fcrfnisse ohne externe Hilfe nicht erf\u00fcllen. PepsiCos Gans argumentierte stark, dass das Kundenunternehmen alle Forschungsergebnisse und Erkenntnisse besitzen muss, die von Agenturen im Namen des Kunden erstellt werden. Er f\u00fcgte hinzu, dass es keine gute Idee sei, die Daten zu besitzen, aber das Lernen daraus auszulagern, da Mitarbeiter die aus der Marktforschung gewonnenen Erkenntnisse in zuk\u00fcnftigen Kampagnen anwenden sollten. <\/p>\n<p>F\u00fcr konsumorientierte Unternehmen, die weiterhin mit Agenturen zusammenarbeiten, kann jedoch einige Anbietersoftware die Zusammenarbeit zwischen Kunden und Agenturen erleichtern. Beide Parteien k\u00f6nnen Verbraucherforschung ansehen, bearbeiten und abfragen sowie eine Vielzahl von Ergebnissen produzieren. <\/p>\n<h4>4. Analyseexperten k\u00f6nnten als statusniedrige \u201eAuftragsnehmer\u201c angesehen werden.<\/h4>\n<p>Wenn dies in Ihrer Organisation der Fall ist, muss sich dieser Ruf \u00e4ndern. Bei einem der Konsumg\u00fcterunternehmen, bei dem wir Interviews gef\u00fchrt haben, hatte die Insights- und Analytics-Funktion immer einen bibliotheks\u00e4hnlichen Fokus. Fr\u00fcher mussten interne Kunden, die an Erkenntnissen interessiert waren, einen Forscher oder \u201eBibliothekar\u201c konsultieren. Mit dem Aufkommen eines von einem Anbieter bereitgestellten GenAI-Tools wurde die Funktion demokratisiert. <\/p>\n<p>Allerdings behandeln die Nutzer des Systems des Unternehmens es immer noch wie eine Bibliothek; sie tragen nicht viel zum Bestand an Erkenntnissen bei. Die Erm\u00f6glichung des Selbstbedienungszugangs f\u00fcr interne Kunden hat die Nachfrage nach Inhalten und Analysen nicht wesentlich erh\u00f6ht. Nutzer liefern auch nicht immer qualitativ hochwertige Eingabeaufforderungen; sie k\u00f6nnten fragen: \u201eWas wissen wir \u00fcber den Schulanfang?\u201c, ohne zu realisieren, dass das Unternehmen jahrzehntelange Marktforschung zu diesem Thema hat. Wie bei Novartis erstellten Experten Mikro-Sites mit kuratierten Inhalten innerhalb der Plattform, um bestimmte Informationszugangsprobleme f\u00fcr bestimmte Bereiche zu adressieren. Dennoch wurden die Budgets und Personalzahlen in der Insights- und Analytics-Funktion in den letzten Jahren gek\u00fcrzt. \u00c4hnliche Funktionen au\u00dferhalb der USA wollen nicht f\u00fcr das GenAI-f\u00e4hige Tool bezahlen, daher verfolgen sie unterschiedliche Ans\u00e4tze f\u00fcr Kunden- und Marktwissen. <\/p>\n<p>PepsiCo hatte zuvor eine gewisse \u201eAuftragsnehmer\u201c-Mentalit\u00e4t f\u00fcr die Marktforschung, und Forscher wurden selten gebeten, mit internen Kunden zusammenzuarbeiten oder bei der Gestaltung der Anfragen nach Erkenntnissen zu helfen. Die Mitglieder des Forschungsteams hatten wenig Respekt f\u00fcr ihre Rollen, und die Funktion wurde mehrmals aufgefordert, ihr Budget zu k\u00fcrzen. Als Gans die F\u00fchrungsrolle f\u00fcr die Funktion \u00fcbernahm, kamen er und der CMO zu dem Schluss, dass PepsiCo Hunderte Millionen Dollar pro Jahr f\u00fcr Verbrauchereinblicke ausgab und dass es wenig Sinn machte, dies zu tun, es sei denn, das Unternehmen w\u00fcrde kundenorientierter werden. Er nahm eine Reihe von \u00c4nderungen vor \u2013 einschlie\u00dflich der Implementierung eines neuen KI- und Insights-Softwaresystems und der Ask-Ada-Plattform \u2013 die schlie\u00dflich dazu f\u00fchrten, dass die Organisation f\u00fcr Kundeneinblicke und Analysen gut angesehen und gut finanziert war.<\/p>\n<hr class=\"break\"\/>\n<p>Insgesamt sollte jedes KI-Tool nicht als Ersatz f\u00fcr das betrachtet werden, was die Organisation bereits gut macht. Wie P&amp;Gs Singh uns sagte: \u201eWir haben unsere Tradition, den Kunden zu verstehen, mit den neuesten KI-L\u00f6sungen zusammengebracht \u2013 nicht um beispielsweise Kundenbesuche zu Hause zu ersetzen, sondern um sie mit KI zu erg\u00e4nzen.\u201c <\/p>\n<p>Unsere Studie deutet auch darauf hin, dass sich die KI-gest\u00fctzte Software zur Verwaltung von Kunden- und Markteinblicken rasant weiterentwickelt. F\u00fchrungskr\u00e4fte sind oft an verschiedenen Funktionen und Merkmalen interessiert, die zur spezifischen Situation ihres Unternehmens passen. Aber F\u00fchrungskr\u00e4fte sollten sich bewusst sein, dass die heutige Software Grenzen hat. In schlecht integrierten globalen Organisationen haben Menschen \u00fcber verschiedene Regionen hinweg unterschiedliche Namen f\u00fcr Kunden, Marken und Marketingans\u00e4tze geschaffen; selbst KI kann in diesem Fall keine einheitlichen Kunden- und Markteinblicke zusammenstellen. Unternehmen brauchen Menschen, um diese Daten zu integrieren und zu standardisieren, damit sie effektiv analysiert und genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Schlie\u00dflich: Wenn die Belegschaft eines Unternehmens nicht wirklich daran interessiert ist, Kunden- und Markteinblicke zu sammeln und zu nutzen, wird wahrscheinlich keine Software diese Situation \u00e4ndern. Dies sind Probleme, die von Menschen und nicht von KI gel\u00f6st werden m\u00fcssen. <\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<div class=\"article-authors\" id=\"article-authors\">\n<h4 class=\"article-authors__title\">\u00dcber die Autoren<\/h4>\n<div class=\"article-authors__bio\">\n<p><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/davenporttom\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Thomas H. Davenport<\/a> ist der angesehene Professor des Pr\u00e4sidenten f\u00fcr Informationstechnologie und Management und Fakult\u00e4tsdirektor des Metropoulos Institute for Technology and Entrepreneurship am Babson College sowie Mitglied der MIT Initiative on the Digital Economy.\u00a0<cite>Die neue Wissenschaft der Kundenbeziehungen: Das Eins-zu-eins-Versprechen mit KI einl\u00f6sen<\/cite>\u00a0(Wiley, 2025).\u00a0<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/viktordorfler\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Viktor D\u00f6rfler<\/a> ist Professor f\u00fcr KI-Strategie an der University of Strathclyde Business School in Glasgow, Schottland; hat eine Forschungsprofessur an der Corvinus-Universit\u00e4t Budapest, Ungarn, inne; und hat eine Gastprofessur an der Universit\u00e4t Zagreb in Kroatien.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<p>#GenAI #Manage #Customer #Insights<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Carolyn Geason-Beissel\/MIT SMR | Getty Images Zusammenfassung: Unternehmen m\u00f6chten Erkenntnisse \u00fcber Kunden aus den unterschiedlichsten Quellen gewinnen. 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