В этой статье вы обнаружите, что стартапы хотят заменить респондентов на качественные интервью и фокус -группы на искусственный интеллект (ИИ). Мы анализируем этот подход и объясняем его преимущества и недостатки.
В предыдущей статье я изложил текущее исследование о замене опросов на генеративное ИИ. Последний теперь также угрожает качественной методологии. В Websummit 2024 мы встретили стартапы, предлагающие заменять фокус -группы и полуструктурированные интервью с сгенерированными AI аватарами Полем Я смотрю на этот подход в этой статье и делюсь с вами своими мыслями. Оповещение о спойлере: я вижу довольно много методологических проблем.
Свяжитесь с IntoTheMinds для вашего обследования удовлетворенности конкурентами
Если у вас всего 30 секунд
- Стартапы начинают предлагать использование сгенерированных AI-аватаров для имитации ответов в качественных интервью и фокус-группах.
- Этот подход имеет преимущества с точки зрения бюджета и сроков.
- Тем не менее, есть несколько ограничений: ответы ограничены информацией, которую алгоритм проглатывает. Это означает, что вы не можете генерировать последнюю информацию априори.
- Алгоритм не может надежно генерировать реальную, точную информацию (цены, имена и т. Д.), Который является самой дополнительной стоимостью исследования рынка.
- Этот тип приложения не подходит для исследования B2B.
Технология, стоящая за этим инновацией
Технология основана на Использование ИИ для моделирования виртуальных персонажей Полем Цель состоит в том, чтобы имитировать поведение реальных потребителей. Взаимодействия осуществляются на онлайн -платформе (SAAS). Компании могут использовать эти персонажи для оценки продуктов, брендов или кампаний.
ИИ обучается на основе реальных интервью, проведенных для каждой персоны, доступной на платформе.
Преимущества использования ИИ для замены респондентов
Преимущества использования ИИ для «моделирования» поведения респондента очевидны:
Самые утомительные части качественных исследований устраняются:
- Вам больше не нужно набирать респондентов для ваших фокус -групп и индивидуальных интервью
- Вы можете автоматизировать фазу вопросов и ответов
- Все ответы предоставляются в письменной форме, поэтому нет необходимости транскрибировать их
- Моделировать влияние продукта на несколько потребительских профилей параллельно
Если мы расшифруем пределы дальше, мы можем представить, что файлы взаимодействия аватара отправляются непосредственно в программное обеспечение для кодирования и автоматически анализируются. Качественный процесс исследования будет происходить в вакууме, а вмешательство человека не будет необходимы.
Но это реалистично?
Недостатки
Как вы можете себе представить, есть много недостатков. Я собираюсь показать вам ограничения системы.
Понимание ограничено тем, что уже известно
Это, несомненно, самый большой недостаток. Поскольку это моделирование разговоров, ИИ, стоящий за ним, должен был быть обучен данными. Следовательно, этот тип подхода может предоставить только уже известную информацию. Но рынки меняются, как и поведение. Таким образом, существует реальный риск того, что ответы, которые вы получаете, больше не будут соответствовать состоянию рынка.
Ограничения для исследования рынка B2B
Технология основана на создании персонажей. Это «средние профили», которые суммируют общее поведение группы клиентов. Это предполагает определенную однородность поведения. Эта предпосылка заставляет меня подвергать сомнению актуальность этого подхода в контексте B2B.
В исследовании рынка B2B цель чаще всего состоит в том, чтобы понять, как собеседник принимает решения. Во многих случаях это решение является результатом сложных механизмов, включающих:
- Несколько человек в компании
- Формальные процессы (например, оценка поставщика, переговоры, ограничения цен и т. Д.)
- Итак, априори, существуют бесконечные методы принятия решений, и трудно дать «средний» ответ
Нет точной, реальной информации
Другая проблема с моделированием качественного исследования с использованием генеративного ИИ касается реальности и точности информации. Будь то в B2C или B2B, исследование направлено на то, чтобы дать точные ответы на:
- Доля рынка
- Цена оплачивалась
- Название используемого продукта или услуги
Когда клиент связывается с исследованием рынканепрерывноони ожидают точной информации. Тем не менее, эта информация не доступна в учебных данных. Как результат, Ответы, предоставленные ИИ Полем
В контексте B2B исследоватьДанные никогда не бывают публичными (это суть секретности бизнеса). Поэтому невозможно ожидать, что ИИ предоставит вам надежную информацию в этом контексте.
Невербальные аспекты игнорируются
Качественные исследования — это не только то, что сказано. Хороший интервьюер или модератор учитывают невербальные реакции. Невербальная реакция может:
- Обнаружение когнитивного диссонанса: то, что говорит человек, не соответствует тому, что он чувствует
- Лучше смягчить фокус -группу, давая пол людям, которые не осмеливаются реагировать спонтанно
- Углубить определенные позиции
Альтернативные методы исследования рынка не применимы
Наконец, моделирование ИИ ограничена текстовыми взаимодействиями. Это предотвращает использование альтернативных методов исследования рынка:
- Использование изображений во время интервью
- Манипулирование объектами во время фокус -групп
- Создание прототипов с использованием методов дизайнерского мышления.
Заключение
Интервью и технология эмуляции фокус-группы может быть полезна для моделирования хорошо известного, хорошо документированного поведения.
Тем не менее, эта технология не подходит для:
- В очень динамичных контекстах рынка, где поведение клиентов может быстро измениться
- Когда цель состоит в том, чтобы собрать точную, фактическую информацию о оплаченных ценах или используемых продуктах/услугах
- В большинстве исследований B2B
ЛУЧШИЙ 
EUROPEAN UNION 