Immer häufiger wird es so sein, dass Daten bereits vorliegen und nicht erst erhoben werden müssen. Dann ist es wichtig, dass Marktforscher nicht nur die Ergebnisse interpretieren, sondern dass sie diese Daten aus unterschiedlichen Quellen auch richtig verknüpfen.
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Offenes Kundenfeedback kann Erkenntnisse liefern, wozu geschlossene Fragen meist nicht in der Lage sind. Doch die Auswertung ist mühsam und teuer. Christopher Harms und Marc Zörnig von SKOPOS zeigen im Interview auf marktforschung.de Lösungen auf.
In this case study Christopher Harms will show how an elegant combination of NLP techniques, machine learning methods and statistical tools can provide actionable insights and helps SEAT to identify how to ensure customer satisfaction and loyalty.
