基于人工智能的市场研究：提升消费者洞察力的10种方法

探索通过AI提升客户洞察力的十种方法。

AI可能是我们这一代人最“伟大”的成功故事了。在过去的几年里，人工智能从学术研究到家喻户晓，实现了巨大的飞跃。这种“天文变化”可以部分地归功于好莱坞围绕人工智能编织的各种故事以及基于人工智能的行业变革技术的发展。在最近的一篇文章中，我们讨论了人工智能的深入应用，这些应用已经彻底改变了零售业。本文旨在阐明人工智能驱动的转型的各个维度，这种转型帮助下一代市场研究人员取得了成功。

受人工智能影响的行业

人工智能是一门真正与行业无关的科学。人工智能改善了彼此完全不相关的行业。

• 农业：聪明的农民使用计算机视觉和先进的人工智能技术，自动识别成熟的作物并准备收获的作物，从而提高其整体效率。
• 学术界：今天的教育工作者已将基于人工智能的创新纳入家庭作业的评分，理解并根据学生的情绪采取行动，并决定主题。
• 采矿：人工智能已被用于识别大型矿藏，以实现可持续和有利可图的采矿实践。
• 零售业：借助基于人工智能的创新，零售业已经彻底改造。零售业逐渐转向个性化可归功于基于人工智能技术的零售技术。
• 市场研究：人工智能几乎影响了市场研究的所有方面。 Qualtrics进行的一项调查表明，96％的市场研究人员认为人工智能是未来十年行业未来的前沿领域。

人工智能与市场研究

近80％的市场研究人员认为，人工智能将对目前的市场研究方法产生积极影响。让我们来看看产生这种压倒性乐观的原因。

让我们深入了解市场研究的基础知识，以及人工智能如何帮助它进入人工智能市场研究的宏伟世界。

市场研究人员根据3 Es：效率、有效性和增强结果来定义他们的成功。 AI通过提供所有这些参数证明了它的价值。

效率：基于AI的市场研究比传统市场研究更有效。基于人工智能的市场研究工具可以近乎实时地提供结果，选择正确的目标受众，并自动分类和挖掘关键见解的文本，所有这些都可以在几小时内或最多一天内完成。

有效性：研究表明，调查设计与数据质量之间存在直接联系。基于人工智能的市场研究为互动调查打开了大门。此类调查根据受访者的答案而变化。这种动态调查比传统静态调查更有效。

增强：基于人工智能的市场研究是对传统方法的改进。实时结果使得洞察力发现比以往任何时候都更快。 AI生成的结果更准确，没有任何人为错误或偏见。

基于AI的市场研究：真实用例

1.开放式文本分析

反馈分析是市场研究的核心。很大比例的用户倾向于留下反馈意见，评论他们的经验和改进范围。通过将它们与开放式问题配对来改进流行指标。研究一再表明，开放式反馈更加详细，可以非常有效地理解用户心态。语音识别技术的改进使每个人都免于输入长而疲惫的反馈的痛苦。反过来，这增加了非结构化问题产生的回答的数量。

获取开放式反馈非常重要，但反馈只有在分析的时候才有用。这是自然语言处理所要解决的问题。基于人工智能的市场研究，在许多方面对开放式反馈分析做出了贡献。人工智能和NLP技术已被用于从文本中挖掘情感、意义和情感。

2.跟进关注UPS

基于人工智能的市场研究使组织能够简化其客户支持工作。基于AI的聊天机器人能够找到消费者互动的模式，并使用它来保持用户的参与。

聊天机器人还可以接受训练，以执行大量应用程序，所有这些都增加了整体的用户体验。基于人工智能的市场研究使insight collection成为对话型产品。

基于人工智能的市场研究工具可以比传统的市场研究方法更快地映射和访问整个对话链。

3.瞄准靶心

基于人工智能的市场研究工具根据您的CRM数据分析过去客户的行为，以生成理想的客户档案（ICP）。 AI还可以帮助您扫描大量的交互式受众，并识别符合您ICP的人员。

基于AI的市场研究

AI帮助市场研究人员设计了针对不同类型受众的单独策略。这些听众是通过机器学习从一个巨大的潜力池中自动识别出来的。这种做法使营销和领导一代的努力更有效。

4.使观察研究更有效率

观察性研究有可能成为最有效的市场研究策略之一。市场研究的重点是了解消费者在决定购买产品时的心态，并有可能创建解释消费者如何与产品互动的路线图。

观察性研究具有巨大潜力，但在后勤方面存在不足。进行广泛的观察性研究可能是昂贵的，并且非常耗费时间。它基于与产品交互时识别的数据点。例如，在对香烟进行观察性研究时，数据点可以是抽吸次数，连续抽吸之间的持续时间等。观察性研究的效率取决于考虑的数据点的数量。

Karna-AI通过完全自动化观察性研究的过程，为当前基于AI的市场研究增加了一个非常出色的感知器。 感知器能够识别数千个非常微小的数据点而不会出现任何错误。

5.改进眼球追踪编码方法

最具创新性的基于人工智能的市场研究方法之一是跟踪买家的眼球运动，分析引起他们注意的内容。毕竟，客户看到的也许就是客户购买的东西。

传统上，眼球追踪被认为是一个困难的过程，需要大量资源。现在，在人工智能和计算机视觉眼动追踪的帮助下，编码变得比以往任何时候都容易。

Karna-AI设计了一种名为Smart Gaze的最先进的眼球追踪编码技术。 SmartGaze完全不需要繁琐的手动编码方法。该技术为离线（店内）和在线零售商生成了一个凝视图。

6.将运营数据转换为体验数据

大型企业每天都会生成大量数据。大多数此类数据未被使用，这些数据被称为操作数据。运营数据不用于设计组织的战略运营。市场研究人员试图找出可以用来产生战略见解的数据。这种类型的数据称为体验数据。

基于人工智能的市场研究技术使价值制定者能够智能地利用他们已拥有的数据。运营数据随着时间的推移可以成为经验数据。人工智能算法经过训练，可梳理公司存储的数据，以识别体验数据。这有助于有效的战略建设。

7.消除人为引起的错误和偏见

AI旨在复制人类智能和决策能力。然而，人类也容易犯下因疲劳和偏见而产生的错误。这样的错误可能导致分析完全偏离方向，从而导致有缺陷的策略。

基于人工智能的市场研究技术有助于在很大程度上消除这些错误和偏见。这有助于组织制定一个合理的战略，从而实现稳定和可持续增长。

8.抓住你的客户

成功团队对一个组织的福祉至关重要。这样一个团队的主要关注点是通过与他们保持稳定的对话来防止客户掉线。内部洞察团队经常与成功团队合作，帮助他们识别可能中断的客户。

基于AI的市场研究工具可以加强社区维护工作。它通过处理登录数据、跳出率、平均花费的时间等使用预测建模来实现这一点。这样，AI基本上可以识别可能会下降的客户，并且成功团队可以通过个性化优惠重新定位他们。

9.人工智能可以帮助预测需求和定价策略

基于AI的市场研究技术使用预测建模，并分析销售数据以预测需求。这些数据可以帮助市场研究人员设计有效的库存管理策略，以避免库存过多和库存不足。

基于人工智能的市场研究也帮助组织建立有效的定价策略。人工智能可以识别KVI（关键值项目），这些项目对于推动客户对组织价格的看法至关重要。

10.基于人工智能的市场研究可以帮助管理组织的零售业务

在全国或国际范围内销售的组织遵循固定的、统一的货架结构。 这种结构叫做平面图。 各大机构花了一大笔钱来调查分销商和零售商是否在以一种抱怨的方式摆放货架。

可以对AI进行训练，以检查零售商是否遵循组织设计的货架图策略。 用于监控品牌货架存在的AI技术可在物流和时间资源投资方面提供准确有效的结果。 Karna-AI产品ShelfWatch能够对零售货架进行深入的分析。

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