数字市场研究使互联网成为数据来源
长期以来，电话调查、街头调查、百货公司调查或邀请团体调查是市场研究人员制定营销决策的首选信息来源。但在所有社会群体都活跃在互联网上并在那里分享观点的时代，人们可以获得更全面的信息来源。唯一的问题是如何正确利 ws电话列表 用这些信息，而这正是数字市场研究所做的。它搜索社交媒体、博客、论坛、评论和其他来源以获取相关信息，以确定客户的偏好和需求。
什么是数字市场研究？
数字市场研究描述了对从万维网上获取的信息的分析和评估。它是通过数字数据处理完成的，范围从数据集的手动分析到人工智能 (AI)。
它是如何工作的？
人们经常将数字市场研究与 恐惧的黎明 大数据、机器学习以及随之而来的人工智能联系在一起。然而，它并不一定如此复杂。
小规模数字市场研究
即使是网店老板也会进行数字市场研究，评估哪些产品卖得最好。如果他知道这些产品是什么，他就可以在他的产品系列中添加类似或互补的产品。同样，评估客户支持请求也是数字市场研究的一种形式。查看产品评论自然也是其中的一部分。
大规模数字市场研究
像 Facebook 和 Google 这样的公司一直在大规模地进行数字营销。他们竭尽全力捕捉用户的偏好和需求，然后创建完全适合他们的广告资料。为了做到这一点，他们依靠不断改进的各种算法，以及用户跟踪，当然还有人工智能或机器学习。
此外，在线调查尤其存在样本偏差问题。这意味着只有某些人有时间和意愿参与此类民意调查。当特定价格或奖励与调查挂钩时，结果会更加偏颇。然后，例如，“讨价还价者”参与其中，他们对调查主题不感兴趣，只对奖励感兴趣。（有关在线调查的其他问题，请参阅文章：在线调查：10 个最常见的错误及其避免方法）
训练不足的人工智能也是一个大问题。谷歌算法曾将黑皮肤的人归类为大猩猩。这是因为该软件只用白皮肤人的图像进行过训练。还有一种软件声称可以根据脸部识别罪犯。然而，在训练过程中，警方使用了罪犯数据库，其中大多数罪犯的照片都穿着 T 恤。因此，该软件可能将 T 恤作为识别罪犯的属性。（参见《人工智能走上错误的道路》）这种训练不足的程序当然会导致数字市场研究领域的大数据评估出现错误。
此外，人工智能无法防范虚假新闻。结果可能基于虚假新闻，例如描绘被操纵的趋势。
法律挑战
互联网的许多领域都存在很大的法律不确定性，特别是在数据隐私和普遍存在的通用数据保护条例（DSGVO）方面。
匿名化数据最初会有所帮助，但研究表明，即使是匿名数据也可以推断出个人身份。这又带来了法律上的不确定性。
道德问题
最后，数字市场研究领域也存在道德问题。民意调查机构是否被允许像剑桥分析公司那样分析个人数据来影响选举？（参见剑桥分析公司）
此外，在数字市场研究中，每个人都会贴上“价格标签”。这会将他/她贬低为经济对象。（参见实时数据成本）这对我们对人类的理解有什么影响？
数字市场研究机遇与风险并存
数字市场研究使详细探索人们的 企业对企业数据库 行为和需求成为可能。人工智能在这方面特别能大大减少工作量，因为它可以在很短的时间内评估大量数据。最终，数字市场研究创造了一个透明的消费者。
另一方面，它也存在风险。这些风险可能是系统性的