Synthetische Daten vs. reale Nutzerdaten: Wo Marktforschung ihre Aussagekraft verliert

Synthetische Daten sind auf dem Vormarsch – auch in der Marktforschung. Mithilfe von Algorithmen generiert, sollen sie reale Antworten simulieren und neue Wege für Analysen und Tests eröffnen. Anwendungen reichen von Verhaltenssimulationen über Zielgruppenmodellierungen bis hin zu Tests von Fragebögen. Doch wie zuverlässig sind synthetische Antworten wirklich? Und welche Rolle spielen reale Nutzerdaten in einer Welt, in der künstlich erzeugte Informationen immer verfügbarer werden? Dieser Beitrag beleuchtet die Chancen und Grenzen synthetischer Daten – und zeigt, worauf Marktforscher achten sollten.

Key Takeaways: Synthetische Daten vs. reale Nutzerdaten

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Informationen, die reale Datensätze nachahmen sollen. In der Marktforschung bedeutet das: Antworten, Nutzerprofile oder Verhaltensmuster werden mithilfe von Algorithmen generiert, ohne dass sie jemals von echten Personen stammen.

Im Unterschied zu anonymisierten Daten, bei denen reale Nutzerinformationen lediglich unkenntlich gemacht werden, basieren synthetische Datensätze vollständig auf Modellen. Sie entstehen häufig durch maschinelles Lernen, das statistische Muster aus vorhandenen echten Daten erkennt und daraus neue, künstliche Datensätze erstellt.

Anwendungsbereiche für synthetische Daten sind vielfältig. Dazu zählen etwa die Simulation von Nutzerverhalten, die Modellierung neuer Zielgruppen oder das Testen von Umfrage-Designs vor dem realen Feldeinsatz. Besonders in Bereichen, in denen Datenschutzanforderungen hoch sind oder schwer erreichbare Zielgruppen erforscht werden sollen, erscheinen synthetische Daten auf den ersten Blick attraktiv.

Doch auch wenn sie reale Muster imitieren können, fehlt synthetischen Datensätzen eine wichtige Dimension: der authentische Ursprung aus echten Erfahrungen, Präferenzen und Emotionen.

Wie entstehen synthetische Daten in der Marktforschung?

In der Marktforschung werden synthetische Daten meist auf Basis realer Datensätze erzeugt. Mithilfe von Machine-Learning-Modellen oder regelbasierten Algorithmen analysieren Systeme vorhandene Antwortmuster, Korrelationen und demografische Strukturen. Daraus leiten sie neue, künstliche „Antworten“ ab, die statistisch plausibel, aber nicht real sind.

Dabei kommen unterschiedliche Verfahren zum Einsatz – von einfachen Regressionsmodellen bis hin zu komplexen generativen Modellen wie GANs (Generative Adversarial Networks). Diese Modelle lernen, wie typische Teilnehmer auf bestimmte Fragen reagieren würden, und erstellen daraus künstliche Datensätze, die „echt“ wirken sollen.

In der Praxis werden solche synthetischen Antworten verwendet, um beispielsweise:

• Lücken in realen Datensätzen zu füllen (z. B. bei schwer erreichbaren Zielgruppen),
• Umfragebögen vor dem Feldeinsatz zu testen (etwa auf Verständlichkeit oder Logik),
• „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchzuspielen – etwa bei Produktvarianten, Preisoptionen oder Kampagnenideen.

Doch auch wenn diese Ansätze in bestimmten Situationen methodisch hilfreich sein können: Sie basieren nicht auf tatsächlichem Verhalten realer Personen. Jede synthetische Antwort ist ein Produkt von Annahmen – und genau das birgt Risiken für die Validität der Ergebnisse.

Wo liegen die Risiken synthetischer Testdaten?

Synthetische Daten mögen auf den ersten Blick effizient und vielseitig erscheinen, doch bei näherer Betrachtung zeigen sich deutliche Schwächen. Vor allem dann, wenn sie als Ersatz für echte Nutzermeinungen verwendet werden, können sie zu falschen Schlussfolgerungen führen.

1. Fehlender Kontext und Realität
   Synthetische Antworten basieren auf Modellen – nicht auf Erfahrungen. Sie spiegeln keine echten Motivationen, Werte oder situativen Einflüsse wider. Besonders bei komplexen Fragestellungen wie Produktakzeptanz, Markenwahrnehmung oder Nutzerzufriedenheit fehlt es künstlich erzeugten Daten oft an Tiefe und Relevanz.
2. Verzerrung durch Trainingsdaten
   Wenn synthetische Datensätze auf verzerrten oder unvollständigen Trainingsdaten beruhen, reproduzieren sie diese Schwächen. Minderheitenmeinungen, kulturelle Nuancen oder spontane Reaktionen gehen häufig verloren – oder werden überzeichnet. So können Entscheidungsgrundlagen entstehen, die weder differenziert noch repräsentativ sind.
3. Keine echte Variabilität
   Während reale Umfrageteilnehmer individuell und manchmal überraschend antworten, neigen synthetische Systeme dazu, Mustern zu folgen. Das erzeugt glatte, aber wenig realistische Verteilungen. Gerade bei explorativen Studien kann diese künstliche Homogenität die Erkenntnismöglichkeiten einschränken.
4. Eingeschränkte emotionale Tiefe
   Insbesondere bei offenen Antworten oder qualitativen Fragestellungen stoßen synthetische Daten schnell an Grenzen. Die Sprache bleibt oft generisch, Zwischentöne fehlen. Ironie, Ambivalenz oder emotionale Färbung – also das, was eine Antwort besonders wertvoll macht – wird nicht überzeugend abgebildet.
5. Unsicherheit bei Interpretation und Validierung
   Marktforscher müssen bei der Analyse synthetischer Daten genau wissen, wie die Antworten zustande kamen. Fehlt die Transparenz über das Modell oder dessen Annahmen, lassen sich Ergebnisse schwer nachvollziehen oder validieren. Das untergräbt die Aussagekraft und kann das Vertrauen in die Datenbasis schwächen – intern wie extern.
6. Risiko strategischer Fehlentscheidungen
   Wer auf Basis synthetischer Antworten Produktideen bewertet, Kampagnen testet oder Marktsegmente analysiert, riskiert, an den Bedürfnissen der realen Zielgruppe vorbeizuplanen. Ohne echten Input von Nutzern fehlt die nötige Erdung für valide Entscheidungen – insbesondere bei Themen mit hoher Investitions- oder Reputationswirkung.

Warum reale Nutzerdaten überlegen sind

Reale Nutzerdaten bilden die Grundlage jeder fundierten Marktforschung. Sie beruhen auf echten Erfahrungen, konkreten Meinungen und realen Lebenssituationen – und liefern dadurch Erkenntnisse, die in ihrer Tiefe und Relevanz von synthetischen Daten nicht erreicht werden können.

1. Authentisches Verhalten statt Modellannahmen
   Während synthetische Antworten auf Wahrscheinlichkeiten basieren, geben reale Befragte authentische und oft unerwartete Antworten. Dieses reale Verhalten ist entscheidend, um tatsächliche Bedürfnisse, Vorbehalte oder Entscheidungsmuster zu verstehen – gerade bei der Entwicklung neuer Produkte oder Strategien.
2. Repräsentative Einblicke in echte Zielgruppen
   Nur echte Nutzer spiegeln die Vielfalt und Widersprüche realer Zielgruppen wider. Die Meinungen und Perspektiven, die sie einbringen, lassen sich nicht künstlich herstellen – besonders dann, wenn es um kulturelle Unterschiede, individuelle Lebensrealitäten oder emotionale Motive geht.
3. Aussagekräftige Daten für verlässliche Entscheidungen
   Reale Antworten sind nachvollziehbar, überprüfbar und methodisch fundiert. Sie ermöglichen es, Hypothesen zu testen, Entwicklungen zu beobachten und Maßnahmen zielgerichtet abzuleiten. Die Datenqualität ist messbar – und bei richtiger Durchführung frei von modellbedingten Verzerrungen.
4. Vertrauen bei Stakeholdern und Entscheidungsträgern
   In vielen Unternehmen ist der Rückhalt für Marktforschungsergebnisse eng mit der Frage verknüpft, wie „echt“ die Daten sind. Reale Nutzerdaten genießen hier deutlich mehr Vertrauen als modellierte Informationen. Sie lassen sich besser präsentieren, nachvollziehbarer erklären und fundierter verteidigen.

Praxisbeispiel: Was echte Nutzerbefragungen leisten können

Ein mittelständisches Unternehmen im Bereich Haushaltswaren wollte ein neues, nachhaltiges Reinigungsprodukt einführen. Die erste Konzeptbewertung wurde mithilfe eines KI-basierten Simulationsmodells durchgeführt: Die synthetischen Antworten deuteten auf hohe Akzeptanz und ein positives Preis-Leistungs-Verhältnis hin. Die Markteinführung wurde vorbereitet – auf Basis dieser Daten.

Bevor das Produkt final freigegeben wurde, entschied sich das Team dennoch für eine kurze Nutzerbefragung mit echten Personen aus der relevanten Zielgruppe. Das Ergebnis: Eine Vielzahl der realen Befragten zeigte deutliche Zweifel an der Wirksamkeit des Produkts. Viele fanden die Produktbeschreibung unverständlich, die Verpackung als unpraktisch – Punkte, die im synthetischen Datensatz nicht auftauchten.

Auf Basis dieser realen Rückmeldungen wurde das Produkt angepasst: klarere Kommunikation, geänderte Verpackung, überarbeitete Preispositionierung. Der spätere Markteintritt verlief deutlich erfolgreicher als ursprünglich geplant.

Dieses Beispiel zeigt: Synthetische Daten können erste Hypothesen generieren – doch echte Nutzer liefern das entscheidende Feedback, um Fehlentscheidungen zu vermeiden und Produkte marktgerecht weiterzuentwickeln.

Fazit: Künstlich ist nicht gleich nützlich

Synthetische Daten bieten zweifellos neue Möglichkeiten für bestimmte Anwendungsbereiche in der Marktforschung – etwa beim Testen von Fragebögen, beim Schließen von Datenlücken oder in datenschutzsensiblen Kontexten. Doch sobald es darum geht, echte Einstellungen, Emotionen oder Reaktionen zu erfassen, stoßen sie an klare Grenzen.

Wer fundierte Entscheidungen treffen will, braucht nachvollziehbare, belastbare und vor allem reale Nutzermeinungen. Nur sie spiegeln die tatsächliche Komplexität von Zielgruppen wider – mit all ihren Widersprüchen, individuellen Motiven und spontanen Reaktionen. Für Marktforscher bleibt daher klar: KI-generierte Antworten können punktuell unterstützen, aber sie ersetzen nicht den direkten Kontakt zu echten Menschen.