Marktforschung

Machine Learning: Was ist das und wie können Sie es in Ihrer Forschung einsetzen?

Machine Learning wird in vielen Disziplinen eingesetzt und hat sehr unterschiedliche Anwendungen, z. B. in den Bereichen Datensicherheit, Finanzen, Gesundheitswesen, Suchalgorithmen und sogar intelligente Autos.

Heutzutage wird es auch in der Marktforschung eingesetzt. Deshalb haben wir einen Artikel verfasst, um Ihnen etwas mehr über dieses Thema zu vermitteln, damit Sie es als Teil Ihrer Forschungsmethoden integrieren können.

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen ist der Prozess, bei dem eine künstliche Intelligenz aus Daten lernt und sich anpasst, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist.

Machine Learning erfolgt durch den Einsatz von Algorithmen, die einen Datensatz in ein Modell umwandeln, um Muster in den Daten zu analysieren und daraus Schlüsse zu ziehen.

Machine Learning ermöglicht es, Informationen aus großen Datenmengen (Big Data) zu extrahieren. So kann beispielsweise eine große Menge vorhandener Daten über ein Produkt oder eine Dienstleistung in eine detaillierte Liste von Erkenntnissen in der Sprache der Kunden umgewandelt werden.

Vorteile von Machine Learning

Einige Vorteile der Implementierung von maschinellem Lernen in einem wachsenden Unternehmen sind:

Entwicklung von mehr Produkten und Dienstleistungen.

Mit Daten in der Hand haben Unternehmen viel mehr Informationen und die Möglichkeit, vorherzusagen, was Kunden wollen, noch bevor sie sich dessen bewusst sind, dass sie es wollen, und so neue Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage der Schlussfolgerungen von Machine Learning-Software zu entwickeln.

Unternehmen profitieren von der KI, indem sie Daten nutzen, um ihre Dienstleistungen auf die verschiedenen Arten von Kundenbedürfnissen zuzuschneiden.

Optimierung von Inhalten

Machine Learning kann Vermarkter bei der Erstellung von Content-Strategien unterstützen, indem es auf der Grundlage von Recherchen neue Content-Ideen entdeckt, die leistungsfähigsten Themengruppen identifiziert, die relevantesten Schlüsselwörter in ihrer Nische anzeigt und die Leistungsmessung automatisiert.

Verbesserung des Kundenerlebnisses

Machine Learning kann das Online-Kundenerlebnis in vielerlei Hinsicht verbessern, zum Beispiel:

• Leiten Sie das Einkaufserlebnis, indem Sie personalisierte Produktempfehlungen geben, die dem Kunden helfen, das zu finden, was er sucht;
• Sicherstellen, dass Ihr Online-Shop nie ausverkauft ist, oder Alternativen anbieten, wenn der Vorrat knapp ist.
• Den Kunden einen 24-Stunden-Helpdesk zur Verfügung stellen.

4 Arten von Machine Learning

Es gibt 4 Arten von Machine Learning:

Überwachtes Machine Learning

Überwachtes Machine Learning zeichnet sich dadurch aus, dass markierte Datensätze verwendet werden, um Algorithmen zu trainieren, die Daten genau klassifizieren oder Ergebnisse vorhersagen. Während die Eingabedaten in das Modell eingespeist werden, passt das Modell seine Gewichte an, bis es richtig eingestellt ist.

Beim überwachten Machine Learning lernt die Maschine durch Beispiele. Der Bediener stellt dem Machine Learning-Algorithmus einen bekannten Datensatz mit den gewünschten Eingaben und Ausgaben zur Verfügung, und der Algorithmus muss eine Methode finden, um zu bestimmen, wie er zu diesen Eingaben und Ausgaben gelangt.

Während der Bediener die richtigen Antworten auf das Problem kennt, erkennt der Algorithmus Muster in den Daten, lernt aus den Beobachtungen und macht Vorhersagen. Der Algorithmus macht Vorhersagen und wird vom Bediener korrigiert, und dieser Prozess wird fortgesetzt, bis der Algorithmus ein hohes Maß an Genauigkeit/Leistung erreicht.

Semi-überwachtes Machine Learning

Semi-Überwachtes Machine Learning ähnelt dem überwachten Machine Learning, verwendet aber gelabelte und nicht gelabelte Daten. Während des Trainings wird ein kleinerer markierter Datensatz verwendet, um die Klassifizierung und Merkmalsextraktion aus einem größeren unmarkierten Datensatz anzuleiten.

Semi-überwachtes Machine Learning kann das Problem lösen, dass nicht genügend markierte Daten für einen überwachten Lernalgorithmus zur Verfügung stehen. Es hilft auch, wenn es zu kostspielig ist, genügend Daten zu kennzeichnen.

Bei etikettierten Daten handelt es sich im Wesentlichen um Informationen mit aussagekräftigen Etiketten, damit der Algorithmus die Daten verstehen kann, während bei nicht etikettierten Daten solche Informationen fehlen. Durch diese Kombination können Algorithmen für maschinelles Lernen lernen, unmarkierte Daten zu markieren.

Unüberwachtes Machine Learning

Beim unüberwachten Machine Learning werden Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um unmarkierte Datensätze zu analysieren und zu clustern.

In diesem Fall untersucht der Machine Learning-Algorithmus die Daten, um Muster zu erkennen. Es gibt weder einen Antwortschlüssel noch einen menschlichen Bediener, der Anweisungen gibt. Stattdessen ermittelt die Maschine Korrelationen und Beziehungen, indem sie eine Analyse der verfügbaren Daten durchführt.

Beim unüberwachten Machine Learning muss der Machine Learning-Algorithmus große Datensätze interpretieren und entsprechend verarbeiten. Der Algorithmus versucht, diese Daten in irgendeiner Weise zu organisieren, um ihre Struktur zu beschreiben.

Maschinelles Lernen mit Verstärkung

Beim Reinforcement Machine Learning geht es um reglementierte Lernprozesse, bei denen ein maschineller Lernalgorithmus mit einer Reihe von Aktionen, Parametern und Endwerten versehen wird.

Durch die Festlegung von Regeln versucht der maschinelle Lernalgorithmus, verschiedene Optionen und Möglichkeiten zu erforschen und jedes Ergebnis zu überwachen und zu bewerten, um festzustellen, welches optimal ist.

Beim Machine Learning durch Verstärkung lernt die Maschine die Methode von Versuch und Irrtum. Sie lernt aus früheren Erfahrungen und beginnt, ihre Vorgehensweise an die jeweilige Situation anzupassen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.

Algorithmen des Machine Learning

Die Algorithmen, die zum Machine Learning gehören, sind:

• Neuronale Netze: Neuronale Netze simulieren die Funktionsweise des menschlichen Gehirns, mit einer großen Anzahl von miteinander verbundenen Verarbeitungsknoten. Neuronale Netze sind gut im Erkennen von Mustern und spielen eine wichtige Rolle bei Anwendungen wie der Übersetzung natürlicher Sprache, Bilderkennung, Spracherkennung und Bilderstellung.
• Lineare Regression: Dieser Algorithmus wird zur Vorhersage numerischer Werte auf der Grundlage einer linearen Beziehung zwischen verschiedenen Werten verwendet. Diese Technik könnte beispielsweise zur Vorhersage von Hauspreisen auf der Grundlage historischer Daten für das Gebiet verwendet werden.
• Logistische Regression: Dieser überwachte Machine Learning-Algorithmus macht Vorhersagen für kategoriale Antwortvariablen, wie z. B. „Ja/Nein“-Antworten auf Fragen. Er kann in Anwendungen wie der Spam-Klassifizierung und der Qualitätskontrolle in einer Produktionslinie eingesetzt werden.
• Clustering: Mithilfe von unbeaufsichtigtem Machine Learning können Clustering-Algorithmen Muster in Daten erkennen und diese clustern. Computer können Datenwissenschaftlern helfen, indem sie Unterschiede zwischen Datenelementen erkennen, die Menschen übersehen haben.
• Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume können sowohl zur Vorhersage numerischer Werte (Regression) als auch zur Klassifizierung von Daten in Kategorien verwendet werden. Entscheidungsbäume verwenden eine verzweigte Abfolge von verknüpften Entscheidungen, die in einem Baumdiagramm dargestellt werden können. Einer der Vorteile von Entscheidungsbäumen ist, dass sie im Gegensatz zum neuronalen Blackbox-Netzwerk leicht zu validieren und zu überprüfen sind.
• Zufällige Wälder: In einem Random Forest sagt der Algorithmus für maschinelles Lernen einen Wert oder eine Kategorie voraus, indem er die Ergebnisse mehrerer Entscheidungsbäume kombiniert.

Wie kann man Machine Learning in der Marktforschung einsetzen?

Hier sind 7 Schritte zum Einsatz von maschinellem Lernen in der Marktforschung. Der Prozess der Verwendung von Machine Learning zur Ermittlung von Kunden- oder Verbrauchererkenntnissen ist wie folgt:

1. identifiziere Datenquellen und extrahiere Inhalte

Machine Learning kann zur Identifizierung der zu untersuchenden Datenquellen und zur Extraktion relevanter Inhalte aus den Quellen eingesetzt werden. Die Daten werden dann für die Analyse vorbereitet, was die Aufteilung in einzelne Sätze und andere Aufgaben zur Bereinigung der Daten beinhaltet.

2. Datenbereinigung

Saubere Daten gibt es in der Natur nicht. Um für das maschinelle Lernen nützlich zu sein, müssen die Daten aggressiv gefiltert werden. Zum Beispiel müssen Sie:

• Prüfen Sie die Daten und schließen Sie Spalten mit vielen fehlenden Daten aus.
• Die Daten erneut untersuchen und die Spalten auswählen, die Sie für Ihre Vorhersage verwenden möchten.
• Zeilen ausschließen, in denen noch Daten in den übrigen Spalten fehlen.
• Korrigieren Sie offensichtliche Tippfehler und fügen Sie gleichwertige Antworten zusammen. Zum Beispiel sollten USA, USA, USA, USA und Amerika zu einer einzigen Kategorie zusammengefasst werden.
• Schließen Sie Zeilen aus, deren Daten außerhalb des zulässigen Bereichs liegen. Wenn Sie z. B. Taxifahrten innerhalb von New York City analysieren, sollten Sie Zeilen herausfiltern, deren Breiten- und Längengrade für die Abholung und Rückgabe außerhalb der Grenzen des Stadtgebiets liegen.

3. Datenkodierung und Normalisierung

Um kategorische Daten für die automatische Klassifizierung zu verwenden, müssen Sie die Textbeschriftungen auf eine andere Weise kodieren. Es gibt zwei gängige Kodierungen.

Die eine ist die Label-Kodierung, bei der jeder Textlabel-Wert durch eine Zahl ersetzt wird. Die andere ist die Ein-Punkt-Kodierung, bei der jeder Textbeschriftungswert in eine Spalte mit einem Binärwert (1 oder 0) umgewandelt wird.

4. Auswahl des Algorithmus

Es gibt nur eine Möglichkeit, herauszufinden, welcher Algorithmus oder welche Gruppe von Algorithmen das beste Modell für Ihre Daten liefert, nämlich alle auszuprobieren.

Wenn Sie auch alle möglichen Normalisierungen und Merkmalsauswahlen ausprobieren, werden Sie mit einer kombinatorischen Explosion konfrontiert. Da es unpraktisch ist, alles manuell zu testen, haben die Anbieter von Machine Learning-Tools große Anstrengungen unternommen, um automatisierte Systeme zu entwickeln.

Die besten Systeme kombinieren das Feature-Engineering mit einem Sweep über Algorithmen und Normalisierungen.

5. Algorithmus-Training

Trainieren Sie Worteinbettungen und wenden Sie ein neuronales Faltungsnetzwerk an, um nicht-informative Sätze aus informativen Sätzen herauszufiltern. Informative Sätze sind solche, die wichtige Informationen über den Verbraucher oder seine Wünsche und Bedürfnisse enthalten.

6. Maschinelle Ausführung

Die Maschine clustert dann die Phraseneinbettungen und wählt Phrasen aus verschiedenen Clustern aus, um eine endgültige Datenbank mit Phrasen zu erstellen.

Das Ergebnis ist eine Liste von ca. 2.000 informativen Phrasen, die verschiedene Erkenntnisse enthalten.

7. Analyse durch einen qualifizierten Fachmann

Schließlich ist es an der Zeit, dass ein professioneller Machine Learning-Analyst die Sätze überprüft und eine einzigartige Reihe von Erkenntnissen identifiziert.

Einsatz von Machine Learning und AI in Umfragen

QuestionPro verfügt über mehrere Tools, mit denen Sie Machine Learning und KI-Technologie in Marktforschungsumfragen einfacher nutzen können. Einige Beispiele sind:

1. prädiktive Antwortoptionen.

Mit den prädiktiven Antwortoptionen von QuestionPro beispielsweise sagt unsere Machine Learning KI-Engine automatisch die Antwortoptionen auf der Grundlage des von Ihnen eingegebenen Fragetextes voraus und füllt sie aus.

2. Generative Umfragen mit künstlicher Intelligenz

Mit dem Erscheinen von ChatGPT haben wir auch QuestionPro QxBot eingeführt, einen generativen KI-Umfragegenerator, mit dem Sie in Sekundenschnelle Fragebögen erstellen können.

QxBot nutzt die KI-Funktionen von ChatGPT sowie unsere eigene geheime Sauce, die auf unseren eigenen Fragenbibliotheken basiert, um Umfragen zu erstellen.

QxBot ist derzeit in der BETA-Phase verfügbar. Wenn Sie es nutzen möchten, kontaktieren Sie Ihren Kundenbetreuer, um frühen Zugang zu erhalten und alle exklusiven Funktionen zu genießen.

3. Sentimentanalyse

Mit dem Tool zur Stimmungsanalyse können Sie mithilfe künstlicher Intelligenz offene Daten in drei Kategorien einteilen: positiv, neutral oder negativ. Auf diese Weise können Sie die qualitativen Daten aus Ihren Umfragen schneller analysieren.

Dies ist einer der Gründe, warum Tekpon QuestionPro zum besten Umfrage-Softwareunternehmen gekürt hat.

Nutzen Sie alle Vorteile, die QuestionPro für Sie bereithält!

Die Nutzung von Machine Learning von Grund auf zu erlernen, kann für einen Marktforscher oder CX-Experten eine entmutigende Aufgabe sein, aber mit den richtigen Tools können Sie beginnen, es zu nutzen, um Ihre Arbeit einfacher, schneller und effizienter zu machen.

Jetzt, da Sie wissen, dass QuestionPro eine der Möglichkeiten ist, dies zu erreichen, laden wir Sie ein, sich aus erster Hand einen Überblick über alle Tools zu verschaffen, die künstliche Intelligenz und Spitzentechnologie nutzen, um das Leben von Forschern zu erleichtern.

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