Impactul utilizării AI (Inteligența Artificială) în Cercetarea de Marketing

Cercetarea de piață este o piatră de temelie a strategiei de business, pentru că ajută organizațiile să:

• înțeleagă publicul țintă
• evalueze concurența
• ia decizii informate

În trecut, metodele tradiționale de cercetare a pieței implicau colectarea manuală a datelor, sondaje completate pe hârtie și analize statistice în excel. Aceste metode de cercetare au fost adesea consumatoare de timp și de resurse (umane, financiare), dar mai mult decât atât, aveau o capacitate limitată de a surprinde complexitățile comportamentului consumatorului.

Ulterior, o dată cu progresul tehnologic am ajuns să avem sondaje realizate online și instrumente de analiză mult mai puternice decât analiza datelor într-un formular în excel. Datele au început să fie colectate mult mai rapid și să fie analizate cu mai multă acuratețe și din mai multe perspective.

Pandemia de COVID-19 și evoluția inteligenței artificiale, care a uimit o lume întreagă la finele anului 2022 cu ceea ce poate să facă ChatGPT, au accelerat procesul de integrare a tehnologiilor bazate pe AI în foarte multe aspecte ale vieții de zi cu zi.

Cercetarea de piață este unul dintre domeniile asupra cărora AI are un impact major și extrem de benefic.

Algoritmii și tehnicile AI au revoluționat analiza și interpretarea datelor, permițând cercetătorilor să obțină o perspectivă mai profundă asupra preferințelor consumatorilor și a dinamicii pieței.

Valorificând puterea AI în cercetarea de piață, putem analiza rezultatele într-un timp cu până la 95% mai scurt atunci când avem de-a face cu date nestructurate – cum ar fi răspunsurile deschise de la orice întrebare. Ceea ce ajută companiile să ia decizii mai rapide și mai precise privind strategia de business sau de marketing.

 

Analiza răspunsurilor deschise cu ajutorul ChatGPT4 în Google Sheets

Într-o lume în care volumele de date cresc exponențial, a face față acestei avalanșe de informații poate părea o sarcină descurajantă. La MKOR, însă, nu ne lăsăm descurajați de provocări, în schimb, le întâmpinăm cu soluții inovatoare.

Inspirându-ne din ideea de a folosi tehnologii emergente în cercetare, am implementat un script personalizat pentru a folosi ChatGPT4 în Google Sheets. Această metodă de analiză a datelor cu ajutorul AI ne-a permis să procesăm și să categorisim răspunsurile într-un mod eficient și precis.

În contextul studiului de piață Realitatea Managementului Românesc, realizat de MKOR în parteneriat cu TBF și prezentat în cadrul Evenimentului Fundamental, am analizat patru întrebări deschise pentru care am primit 22.141 de răspunsuri.

Să le analizăm manual, răspuns cu răspuns și să le împărțim pe categorii relevante ar fi durat mult timp și ar fi existat riscul ca analiza să nu fie tocmai obiectivă pentru că era vorba de răspunsuri deschise, subiective și, deci, greu să măsurat și pus în șabloane. Totuși, o astfel de analiză cu răspunsuri deschise este extrem de relevantă pentru un business sau domeniu de afaceri pentru că oferă idei și perspective la care o cercetare de marketing cantitativă care oferă răspunsuri predefinite, n-ar fi putut ajunge.

Cu ajutorul ChatGPT4, am reușit să categorisim toate răspunsurile și să identificăm tendințele și modelele ascunse în aceste date.

Analiza a acoperit o gamă largă de teme, de la obiectivele organizaționale și responsabilitățile la locul de muncă, până la indicatorii de performanță și rezultatele măsurabile necesare pentru promovare.

În toate acestea, ChatGPT4 a jucat un rol esențial, și cu ajutorul inteligenței artificiale ne-am scurtat timpul de analiză pe datele nestructurate cu 95%.

Iar 95% pentru un volum așa de mare de date, are un impact semnificativ asupra calității cercetării derulate și orice alt instrument de cercetare n-ar fi ajuns la această performanță.

Rezultatul?

Un set de date care a fost nu numai categorizat și organizat, dar care a oferit și informații prețioase și perspective noi.

• Am putut înțelege mai bine care sunt așteptările și nevoile managerilor și angajaților
• Am descoperit aspecte esențiale despre modul în care aceștia percep propriile responsabilități și
• Am aflat factorii care contează cel mai mult în evaluarea performanței angajaților cât și a top-managementului

Analiza răspunsurilor deschise cu ajutorul ChatGPT4 în Sheets este un doar un mic exemplu al folosirii inteligenței artificiale pe care-l implementăm deja cu succes în cercetarea calitativă.

Implementarea AI în workflow-ul de business ne-a permis să tratăm o cantitate masivă de date, într-un timp scurt, cu rezultate concrete, relevante și aplicabile în realitatea de zi cu zi a organizațiilor.

Tehnici de cercetare bazate pe AI: Aplicațiile practice ale algoritmilor NLP în cercetarea de marketing

Cercetarea de marketing a cunoscut o evoluție semnificativă, prin adăugarea inteligenței artificiale (AI) și a procesării limbajului natural (NLP) în arsenalul său de instrumente.

AI și NLP au devenit instrumente indispensabile în cercetarea de marketing. Acestea sunt folosite pentru a înțelege mai bine și mai rapid percepțiile și comportamentele consumatorilor.

De la analiza sentimentelor la extragerea și interpretarea datelor, AI și NLP pot transforma un volum mare de date textuale în informații valoroase și actionabile. Astfel, AI oferă oportunități semnificative în analiza de date. Iar, companiile pot obține o înțelegere mai profundă a audienței lor și pot dezvolta strategii de business mai eficiente.

AI se poate utiliza pentru categorisirea automată a răspunsurilor deschise, economisind astfel timp și resurse, și poate contribui la creșterea acurateții rezultatelor cercetării prin minimizarea erorilor umane.

În acest mod, AI poate dezvălui aspecte cheie ascunse în datele brute, neșlefuite, contribuind la descoperirea unor noi oportunități sau la identificarea unor provocări viitoare.

NLP, de asemenea, joacă un rol crucial în cercetarea de marketing. Aceasta ajută la transformarea datelor textuale într-o formă structurată, care poate fi analizată mai ușor.

Cu ajutorul NLP, putem înțelege mai bine tonul și sentimentul din spatele răspunsurilor deschise ale consumatorilor și putem identifica nevoi neexprimate ale acestora.

AI și NLP reprezintă viitorul cercetării de marketing.

Automatizarea analizei de date cu AI: Îmbunătățirea eficienței cercetării de piață

În lumea dinamică a afacerilor, eficiența nu este doar dorită, este esențială. Și când vorbim despre cercetarea de piață, acest lucru este necesar. La MKOR utilizăm automatizarea cu AI și credem că este cheia pentru a obține rezultate rapide și precise.

Când am analizat cele 22.141 de răspunsuri deschise din cadrul studiului TBF despre Realitatea Managementului Românesc, am văzut în prima linie puterea AI.

Prin utilizarea metodelor de analiză a datelor prin inteligența artificială, am reușit să procesăm, să analizăm și să interpretăm datele într-un timp record. Unul dintre avantajele majore ale utilizării AI în cercetarea de marketing este capacitatea de a analiza Big Data.

Cu volume uriașe de date disponibile pentru noi în prezent, a fi capabili să trecem prin ele rapid și eficient este o adevărată binecuvântare. Iar AI ne permite să facem exact asta. Un alt beneficiu major al automatizării analizei de date cu AI este precizia. AI nu obosește, nu își pierde concentrarea și nu face greșeli umane.

Aceasta înseamnă că rezultatele pe care le obținem sunt mai precise și mai de încredere decât cele obținute prin metode tradiționale. Deși recomandăm de fiecare dată verificarea informațiilor generate cu AI, de către un human eye.

Mai mult, AI ne permite să facem predicții mai precise. Cu ajutorul Machine Learning și Deep Learning, putem descoperi modele în date care altfel ar fi fost greu de găsit. Aceasta îmbunătățește nu doar eficiența, dar și acuratețea rezultatelor noastre.

Impactul AI asupra cercetării calitative: Creșterea acurateții rezultatelor cercetării de piață prin tehnologii AI

La MKOR, ne străduim constant să obținem rezultate de cercetare cât mai precise și exacte. Și aici intervine inteligența artificială (AI) care contribuie la îmbunătățirea acurateții în cercetarea de marketing.

Atunci când ne ocupăm de 22.141 de răspunsuri deschise, erorile umane sunt aproape inevitabile. Fie că este vorba de eroarea în introducerea datelor, sesizarea eronată a tonului sau interpretarea subiectivă a răspunsurilor, acestea pot introduce erori în date și, implicit, în înțelegerea noastră asupra consumatorilor.

Mai mult, AI poate să identifice modele și tendințe pe care oamenii ar putea să le rateze. Să nu uităm că AI poate procesa volume imense de date mult mai rapid și mai eficient decât orice echipă de analiști. Acest lucru înseamnă că putem colecta și analiza mai multe date, îmbunătățind astfel precizia și acuratețea studiilor noastre.

AI îmbunătățește de asemenea fiabilitatea cercetării. Algoritmii de AI pot fi instruiți să recunoască și să excludă răspunsurile eronate, să identifice și să corecteze erorile și să se asigure că toate datele sunt analizate în mod echitabil și obiectiv.

Cu toate acestea, nu ne lăsăm complet în mâna tehnologiei. Folosim AI ca un instrument suplimentar, nu ca înlocuitor al analiștilor umani. Suntem în continuare noi cei care interpretăm rezultatele și le transformăm în strategii eficiente de marketing. AI ne ajută doar să lucrăm mai repede și mai precis.

Soluții AI pentru procesarea datelor: Categorisirea automată a răspunsurilor deschise

La MKOR, am transformat un munte de date în informații acționabile cu ajutorul categorisirii automate a datelor cu AI. Oricine lucrează în cercetare de marketing știe cât de greu poate fi să ne scufundăm într-o mare de răspunsuri deschise și să le organizăm în categorii utile și semnificative. Ei bine, noi am decis să trecem la nivelul următor.

Prin aplicarea inteligenței artificiale în cercetare, am descoperit că putem să categorisim automat datele. Algoritmii AI cum ar fi ChatGPT pot să parcurgă mii și mii de răspunsuri, identificând temele și subiectele relevante.

De exemplu, într-un studiu care chestionează consumatorii cu privire la preferințele lor de cumpărături, răspunsurile care menționează concepte precum “promoții”, “reduceri” sau “economii” pot fi clasificate într-o categorie generală “sensibilitate la preț”.

Alte răspunsuri care accentuează aspecte legate de “calitate”, “durabilitate” sau “încredere” pot fi grupate separat într-o categorie “orientare către calitate”.

Astfel, algoritmul de categorisire automată poate identifica rapid profiluri de consumatori, pe baza analizei semantice a textului din răspunsuri. Acest proces este extrem de dificil și consumator de timp de realizat manual.

AI: Dezvăluie Aspecte Ascunse în Răspunsurile Deschise

Hai să facem un exercițiu de imaginație: gândește-te că stai în faţa unui peisaj vast și deții un binoclu cu puterea de a face vizibile toate detaliile subtile, chiar şi cele ascunse la prima vedere. Ce ai face cu acest binoclu magic? L-ai folosi, nu-i aşa?

Ei bine, în lumea cercetării de marketing, acest binoclu este în mod nediscutabil inteligența artificială.

Într-un domeniu unde cuvintele pot fi la fel de valoroase ca numerele, AI ne ajută să desprindem înțelesurile ascunse din spatele răspunsurilor deschise.

La MKOR, ne-am folosit de binoclul nostru tehnologic pentru a analiza răspunsurile deschise. Prin metode de analiză a datelor folosindu-ne de inteligența artificială, am desprins modelele și tendințele din răspunsuri care ar fi putut fi pierdute într-un proces de analiză manuală. Această abordare nu numai că ne-a permis să economisim timp, dar a ajutat la aducerea la lumină a unor aspecte subtile ale opiniilor, comportamentelor și preferințelor consumatorilor noștri.

La MKOR am implementat GPT4 și detectăm cu succes nuanțe de ton, context și chiar sarcasm, ajutându-ne să înțelegem mai bine atitudinea și sentimentele populației.

De asemenea, utilizarea AI pentru analiza răspunsurilor deschise ne permite să examinăm datele dintr-o varietate de perspective. De exemplu, putem segmenta datele în funcție de demografie, comportamentul de consum sau orice alt criteriu pe care l-am considerat semnificativ pentru cercetarea noastră.

Această abilitate de a diviza și categoriza datele ne-a permis să ajungem la un nivel de înțelegere aprofundat al întregii populații atât din câmpul de muncă, cât și din afara acestuia.

Pașii de construire a modelelor predictive pe baza inteligenței artificiale

Într-o lume care se schimbă rapid, previzibilitatea și capacitatea de a anticipa tendințele viitoare au devenit un avantaj strategic incontestabil.

În această eră digitală, inteligența artificială (AI) și analiza predicțională împreună constituie un duo de neegalat, capabil să dea viață acestor anticipări.

În MKOR, am transformat inteligența artificială dintr-un concept abstract într-un aliat practic și eficient, printr-o abordare pragmatică a analizei predicționale. Scopul nostru a fost să facem predicții bazate pe 22.141 de răspunsuri deschise, pentru a identifica tendințele și a le înțelege implicațiile asupra deciziilor de business.

Procesul de construire a modelelor predictive cu inteligența artificială implică câțiva pași importanți.

În primul rând, datele text brute trebuie pregătite printr-un proces numit preprocesare. Aceasta implică curățarea datelor de elemente irelevante, corectarea erorilor tipografice, eliminarea cuvintelor comune care nu aduc valoare (precum articole sau prepoziții). De asemenea, textul este tokenizat în unități mai mici precum cuvinte individuale.

Apoi are loc extragerea de caracteristici, în care textul este transformat în vectori numerici ce capturează semnificația semantică. Putem folosi tehnici precum embedding-uri de cuvinte sau extragerea subiectelor principale cu ajutorul modelului LDA (un model probabilistic generativ).

Pe baza acestor caracteristici extrase antrenăm algoritmi de machine learning supravegheați precum regresie logistică, rețele neuronale sau arbori de decizie. Modelele învață relațiile dintre caracteristicile textului și variabila de interes (e.g. satisfacția clientului).

Odată antrenate, modelele pot fi aplicate pe noi exemple de text pentru a face predicții numerice sau categorice. De exemplu, putem estima probabilitatea ca un client să fie nemulțumit sau să identificăm topicurile cheie în feedback-ul acestuia.

Monitorizând continuu acuratețea predicțiilor, putem reantrena periodic modelele pe date proaspete pentru a le îmbunătăți performanța. Astfel, beneficiem de capacitatea inteligenței artificiale de a se adapta la noi informații.

Acest proces de construcție a modelelor predictive ne permite să extragem semnificații ascunse din datele textului și să anticipăm nevoile clienților noștri.

Inteligența artificială și analiza predicțională împreună ne permit nu doar să înțelegem trecutul și prezentul, dar și să aruncăm o privire în viitor.

Interpretarea datelor prin inteligența artificială: Descoperirea nevoilor neexprimate ale respondenților prin analiza AI a răspunsurilor deschise

Ce-ar fi dacă ați putea citi gândurile respondenților dvs.? Ei bine, cu interpretarea datelor prin inteligența artificială, suntem practic acolo. La MKOR, folosim GPT în analiza răspunsurilor deschise și descoperim lucruri fascinante. Dar mai mult decât atât, descoperim nevoile neexprimate ale respondenților noștri.

Nu este suficient să știm ce își doresc respondenții noștri în prezent. Este crucial să înțelegem ce vor avea nevoie în viitor, chiar dacă ei înșiși nu își dau seama de asta încă. Iar aceasta este magia interpretării datelor cu AI, care ne permite să descoperim nevoile neexprimate ale respondenților.

Utilizarea AI în cercetarea calitativă transformă complet acest proces. Instrumentele AI pentru analiza de date au abilitatea de a identifica și a interpreta subtilitățile din răspunsurile deschise. Aceasta este o treaptă superioară a analizei, care implică interpretarea semnificațiilor și sentimentelor, nu doar a cuvintelor.

Un exemplu de astfel de interpretare ar fi identificarea frustrărilor ascunse sau a dorințelor neexprimate ale respondenților. Cu AI, putem folosi metode de analiză a datelor prin integrarea cu ChatGPT pentru a descoperi sensul răspunsurilor deschise. Aceasta ne permite să înțelegem ce își doresc cu adevărat respondenții și cum clienții își pot îmbunătăți produsele și serviciile pentru a  răspunde corect nevoii din piață.

Aspecte etice ale utilizării AI în cercetarea de marketing

Inteligența artificială (AI) a schimbat profund modul în care realizăm cercetarea de marketing, oferind instrumente noi și puternice pentru analiza de date. Cu toate acestea, cu o astfel de putere vine și o responsabilitate sporită.

La MKOR, luăm în serios etica utilizării AI în rezolvarea obiectivelor de cercetare. Un aspect central al eticii în cercetare de piață cu AI este respectul pentru intimitatea și confidențialitatea respondenților.

Când am analizat și categorisit răspunsurile deschise cu ajutorul GPT4, am tratat fiecare răspuns cu cel mai înalt nivel de confidențialitate. Informațiile au fost anonimizate și utilizate numai în scopul cercetării, iar analiza datelor cu AI s-a făcut într-un mediu sigur și protejat.

Totuși, etica depășește protecția datelor. Algoritmii AI pot oferi insight-uri valoroase, dar trebuie utilizați cu discernământ. Nu putem permite ca un algoritm AI să ia toate deciziile; necesită o supraveghere umană pentru a se asigura că rezultatele sunt interpretate corect și echitabil.

Un alt punct important este transparența. Este esențial să fim deschiși cu privire la modul în care folosim AI în cercetare. Asta include să explicăm metodele de analiză a datelor și să ne asigurăm că rezultatele sunt prezentate într-un mod care nu induce în eroare sau exagerează.

Un ultim aspect pe care îl considerăm important este actualizarea constantă a cunoștințelor și a competențelor echipei noastre privind ultimele dezvoltări din lumea AI. Odată cu progresul tehnologiilor emergente de research, precum Machine Learning sau Deep Learning, noi provocări etice pot apărea. La MKOR, ne angajăm să rămânem la curent cu aceste evoluții și să ne adaptăm practicile etice în consecință.

Etica utilizării AI în cercetarea de marketing nu este doar un domeniu secundar sau opțional. Este esențială pentru munca noastră în MKOR și este integrată în toate aspectele noastre de lucru.

Respectăm și valorizăm încrederea acordată de respondenții noștri și folosim inteligența artificială într-un mod care ne îmbunătățește cercetarea, fără a compromite principiile etice. ✅

AI și Cercetarea de Marketing: încotro?

Din perspectiva noastră, exploatarea inteligenței artificiale pentru a înțelege mai bine datele de cercetare poate deschide un nou orizont de posibilități pentru orice organizație.

Ca experți în market research și tehnici de automatizare pentru growth marketing, considerăm că o astfel de abordare nu numai că eficientizează procesele, dar aduce și informații valoroase ce pot contribui semnificativ la îmbunătățirea strategiilor și la atingerea obiectivelor de creștere a businessului.

La MKOR, suntem dedicati să aducem beneficiile acestei abordări la îndemâna ta. Credem în puterea inteligenței artificiale de a transforma informația brută în idei aplicabile și acțiuni concrete. În acest sens, oferim soluții personalizate pentru analiza datelor, pentru a te ajuta să înțelegi mai bine clienții, piața și propriul business.

Te invităm să descoperi mai multe despre serviciile agenției MKOR, unde poți solicita o ofertă personalizată pentru nevoile propriei afaceri.

În plus, te încurajăm să te abonezi la newsletterul MKOR de market research pentru a rămâne la curent cu ultimele descoperiri și tendințe în cercetarea de piață și pentru a înțelege mai bine cum AI poate transforma lumea de afaceri.