Market Research Analysts and Marketing Specialists
Business and Financial Operations Occupations- O*NET-SOC-Code
- 13-1161.00
Research conditions in local, regional, national, or online markets. Gather information to determine potential sales of a product or service, or plan a marketing or advertising campaign. May gather information on competitors, prices, sales, and methods of marketing and distribution. May employ search marketing tactics, analyze web metrics, and develop recommendations to increase search engine ranking and visibility to target markets.
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Sehr hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)
831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03
0.648
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Wert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
Veröffentlicht je SOC-2018-Beruf; jeder O*NET-Beruf mit demselben SOC-2018-Code erhält diesen Wert
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025
0.55
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht
Veröffentlicht je ISCO-08-Berufsgattung. Mit diesem Beruf ganz oder teilweise verknüpft durch Anwendung der Umsteigeschlüssel des U.S. Bureau of Labor Statistics (ISCO-08 zu SOC 2010, SOC 2010 zu SOC 2018) in veröffentlichter Form
Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht
Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.
Task-level exposure
7 ausgeblendete Aufgaben anzeigen13 bewertete Aufgaben · 13 Aufgaben mit β ≥ 0,5 (100.0%)
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
- Quelleinheit: Aufgaben aus O*NET 27.2 → Berufscode aus O*NET 31.0
- Alle bewerteten Aufgaben stehen in der Aufgabenliste von O*NET 31.0.
- Quelle
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- Ausgabe
- gh-main-0471612
- Lizenz
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
| Task (O*NET 30.2) | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Gather data on competitors and analyze their prices, sales, and method of marketing and distribution.13-1161.00 | 0.090047.4 | 0.040026.7 |
Prepare reports of findings, illustrating data graphically and translating complex findings into written text.13-1161.00 | 0.050026.3 | 0.020013.3 |
Collect and analyze data on customer demographics, preferences, needs, and buying habits to identify potential markets and factors affecting product demand.13-1161.00 | 0.020010.5 | 0.040026.7 |
Forecast and track marketing and sales trends, analyzing collected data.13-1161.00 | 0.020010.5 | 0.01006.7 |
Develop and implement procedures for identifying advertising needs.13-1161.00 | 0.01005.3 | 0.00000.0 |
Measure the effectiveness of marketing, advertising, and communications programs and strategies. | —0 | 0.040026.7 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task (O*NET 27.2) | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Collect and analyze data on customer demographics, preferences, needs, and buying habits to identify potential markets and factors affecting product demand.O*NET Task ID 5433 | 0.5 |
Prepare reports of findings, illustrating data graphically and translating complex findings into written text.O*NET Task ID 5434 | 0.5 |
Measure and assess customer and employee satisfaction.O*NET Task ID 5435 | 0.5 |
Forecast and track marketing and sales trends, analyzing collected data.O*NET Task ID 5436 | 0.5 |
Seek and provide information to help companies determine their position in the marketplace.O*NET Task ID 5437 | 0.5 |
Measure the effectiveness of marketing, advertising, and communications programs and strategies.O*NET Task ID 5438 | 0.5 |
Conduct research on consumer opinions and marketing strategies, collaborating with marketing professionals, statisticians, pollsters, and other professionals.O*NET Task ID 5439 | 0.5 |
Attend staff conferences to provide management with information and proposals concerning the promotion, distribution, design, and pricing of company products or services.O*NET Task ID 5440 | 0.5 |
Gather data on competitors and analyze their prices, sales, and method of marketing and distribution.O*NET Task ID 5441 | 0.5 |
Monitor industry statistics and follow trends in trade literature.O*NET Task ID 5442 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Alle Aufgaben aus O*NET 31.0 (13)
Alle Aufgaben dieses Berufs aus O*NET 31.0 (englisch, wie veröffentlicht; Aufgabentyp Kern- oder Zusatzaufgabe). Expositionswerte stehen nicht in dieser Liste, sondern in der Tabelle oben, neben jeder Aufgabe im Wortlaut der O*NET-Version, die die jeweilige Quelle verwendet hat.
| Aufgabe (O*NET 31.0) | Art |
|---|---|
| Collect and analyze data on customer demographics, preferences, needs, and buying habits to identify potential markets and factors affecting product demand. | Kern |
| Prepare reports of findings, illustrating data graphically and translating complex findings into written text. | Kern |
| Measure and assess customer and employee satisfaction. | Kern |
| Forecast and track marketing and sales trends, analyzing collected data. | Kern |
| Seek and provide information to help companies determine their position in the marketplace. | Kern |
| Measure the effectiveness of marketing, advertising, and communications programs and strategies. | Kern |
| Conduct research on consumer opinions and marketing strategies, collaborating with marketing professionals, statisticians, pollsters, and other professionals. | Kern |
| Gather data on competitors and analyze their prices, sales, and method of marketing and distribution. | Kern |
| Monitor industry statistics and follow trends in trade literature. | Kern |
| Devise and evaluate methods and procedures for collecting data, such as surveys, opinion polls, or questionnaires, or arrange to obtain existing data. | Kern |
| Direct trained survey interviewers. | Kern |
| Attend staff conferences to provide management with information and proposals concerning the promotion, distribution, design, and pricing of company products or services. | Ergänzend |
| Develop and implement procedures for identifying advertising needs. | Ergänzend |
0,00/ 3· Roboter-Expositionsindex
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Jede körperliche Tätigkeit wird von 0 bis 3 danach eingestuft, in welcher Umgebung Roboter, die bereits eingesetzt, verkauft oder vorgeführt wurden, sie ausführen könnten (0 keine · 1 eigens für Roboter eingerichtete Umgebungen wie eine umzäunte Maschinenzelle oder eine Abfülllinie · 2 strukturierte Einrichtungen wie eine Krankenhausapotheke oder ein Containerhafen · 3 unstrukturierte Umgebungen wie ein Privathaushalt oder eine Baustelle); die Stufen werden nach dem Anteil an der Arbeitszeit gemittelt
Körperliche Tätigkeiten unter den Tätigkeiten dieses Berufs in O*NET 29.3
Stufen und Zeitanteile hat Anthropic mit Claude Opus 5 per Websuche geschätzt (Stand 2026).
Der Roboter-Expositionsindex ist eine andere Kennzahl als die KI-Expositionswerte auf dieser Website und kann weder zu ihnen addiert noch mit ihnen verglichen werden. Er misst weder die tatsächliche Einführung noch die Kosten, und 0 umfasst auch Berufe ohne körperliche Tätigkeiten.
Stufe jeder körperlichen Tätigkeit
Keine der Tätigkeiten dieses Berufs in O*NET 29.3 ist als körperliche Tätigkeit klassifiziert.
Berufsinformationen
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
Zusammenfassungen und Beziehungsangaben stammen von AI Changing Work; prüfen Sie Zahlen anhand der verlinkten Quelle.
Mit Bezug Gupta & Kumar (arXiv, Mar 2026) give Market Research Analysts an Agentic Task Exposure (ATE) score of 0.43 by 2027 in the San Francisco Bay Area (Tier 1), rising to 0.47 by 2030. That crosses the moderate-risk threshold (0.35) in 2027, when Tier 2 metros (Seattle, Austin, Boston) have no crossings yet.
[Quelle: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]
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