N. D.
Naučite kako rudarenje podataka vođeno umjetnom inteligencijom i analiza osjećaja mogu pružiti preciznije i djelotvornije uvide kupaca. Ankete i fokus grupe su glavne metode za prikupljanje uvida kupaca kako bi se pokrenula marketinška strategija. Međutim, oni imaju velike nedostatke kao što su inherentne predrasude, slaba prediktivna moć, visoki troškovi i zamor odgovora.
Vrijeme je da se odmaknemo od ovih zastarjelih taktika. Danas alati zasnovani na umjetnoj inteligenciji poput rudarenja podataka i analize osjećaja nude moćan način za povećanje i poboljšanje istraživanja kupaca. Koristeći podatke o kupcima i povratne informacije, AI može pružiti dublje, preciznije uvide s manje pristrasnosti i boljim prediktivnim mogućnostima nego samo ankete. Ovaj članak istražuje dva ključna slučaja upotrebe kako AI može efikasnije i efektivnije poboljšati razumijevanje kupaca.
Dva glavna problema povezana s anketama su sumnjiva prediktivna vrijednost i umor ispitanika zbog veličine. Ankete imaju slabu prediktivnu vrijednost jer često postavljaju odgovorima na izbor ili traže od onih koji su odgovorili da identifikuju bolne tačke izolovano od šireg konteksta njihovog života. Kao rezultat toga, nalazi ankete često nisu u skladu sa stvarnim ponašanjem i preferencijama kupaca. Osim toga, kredibilitet odgovora opada kako se broj pitanja povećava. Na sreću, historije interakcije s kupcima mogu se izvući kako bi se bolje razumjelo stvarno ponašanje i preferencije.
Tradicionalno, marketinški analitičari su koristili tehnike rudarenja podataka na strukturiranim podacima o kupcima kako bi identificirali obrasce ponašanja i izgradili modele predviđanja. AI smanjuje zahtjeve za strukturiranjem podataka o klijentima i poboljšava brzinu kojom se uvidi mogu dostaviti. Iako nam naše iskustvo govori da AI i dalje zahtijeva značajan ljudski nadzor i usmjeravanje, koristeći AI možemo procijeniti širi spektar ponašanja i scenarija u kraćem vremenu. Kao rezultat toga, generirani uvidi imaju moć predviđanja i objašnjenja. Anketa će i dalje pomoći da se identifikuju osnovni pokretači, potrebe i motivacije. Segmentacija i uvidi vođeni podacima o kupcima mogu pomoći da se pitanja ankete fokusiraju na uočeno ponašanje, profitabilnost kupaca, ključne demografske podatke i druge vrijedne dimenzije. Nadalje, anketa se može skratiti kako bi se pozabavili problemima ili prilikama koje su posebno identifikovane tokom faze prikupljanja podataka o klijentima.
Ankete su značajno podložne pristrasnostima. Sam dizajn studije i pitanja u anketi često odražavaju dnevni red kompanije. Uzmite scenario inovativne kompanije za potrošačke proizvode fokusirane na inženjering koja želi da razvije ponudu novog brenda za tržište.
Smatrajući sebe inovativnim, kompanija će vjerovatno ispitati mišljenja kupaca o inovacijama, a većina bi odgovorila: „Super je“. Ako ih dalje pitate da li im je inovacija neophodna, vjerovatno će odgovoriti: „Naravno. Međutim, kada kupac donese odluku o kupovini, malo je vjerovatno da će razmotriti inovaciju jer to nije transparentno ili očigledno. Umjesto toga, oni mogu ocijeniti proizvod ili uslugu na osnovu karakteristika i prednosti koje odražavaju osjećaj inovativnosti i relevantnosti za njihov životni stil. Ovo je samo jedan primjer pristrasnosti ubrizgane u projekte istraživanja tržišta na osnovu onoga što kompanija može vjerovati da im je važno, a ne onoga što je bitno za kupce. Iako se čini očiglednim kada se pogleda unazad, ove pristranosti (i druge) je vrlo teško otkriti i spriječiti. Alternativni, manje pristrasan način da se shvati šta klijenti vrednuju je procjena minimalnih povratnih informacija. To mogu biti informacije na društvenim mrežama, chatovi ili jednostavni odgovori u slobodnoj formi na otvorena pitanja kao što su: „Kako vam se sviđa proizvod?“ Ove informacije su bile izazovne za pronalaženje jer su mogućnosti rudarenja teksta i analize sentimenta ograničene.
Pomoću AI možemo procijeniti velike količine otvorenih odgovora i identificirati kritičke percepcije, stavove i potrebe. Kada se otkriju ove potrebe vođene umjetnom inteligencijom, može se osmisliti ciljaniji i manje pristrasni projekat istraživanja tržišta kako bi se dobio dublji uvid i podržale tržišne strategije.
Pomenuti slučajevi upotrebe su ograničeni primjeri korištenja AI za stvaranje moćnih uvida po nižim troškovima uz manje pristranosti i bolje prediktivne moći. Postoji mnogo više slučajeva upotrebe AI u istraživanju tržišta. Izazov za marketinšku nauku je razumijevanje kako umjetna inteligencija može povećati i poboljšati istraživačke metode kojima je očajnički potrebna rekonstrukcija.
