Способы применения генеративного AI для анализа рынка
Генеративный ИИ преобразует рыночные исследования, улучшая сбор, управление и анализ данных. Он помогает быстрому созданию опросов, автоматизации очистки данных, и анализу неструктурированной информации. Компании, использующие ИИ, получают преимущество в понимании потребителей и адаптации к рынку, решая этические задачи и обеспечивая прозрачность.
В последние годы сфера рыночных исследований сильно изменилась из-за интернета, мобильных телефонов, нейронауки и автоматизации процессов. Сейчас, генеративный искусственный интеллект готов оказать значительное влияние на рынок исследований. Эта статья расскажет о том, как генеративный ИИ может изменить рыночные исследования, обсудит основные области его воздействия и насколько это важно для индустрии.
Влияние генеративного ИИ на цепочку ценности рыночных исследований
Сбор данных
Генеративный ИИ может улучшить гибкость и эффективность сбора данных разными способами. Уже есть инструменты, которые используют ИИ для быстрого создания опросов. Прошлые исследования и анкеты можно использовать для создания решений, которые настроены под нужды конкретной организации. Хотя это пока только начало, уже есть потенциал для изменений в сборе данных благодаря чат-опросам и виртуальным мирам. Способности ИИ в поиске и суммировании информации полезны для исследовательской работы.
Управление данными
ИИ может автоматически очищать данные и удалять личную информацию из файлов с ответами на опросы. Он также может следить за качеством данных. С ростом потребности в использовании данных не только из опросов, сложность в очистке, трансформации и классификации данных возрастает. В этом может помочь ИИ, обеспечивая автоматизацию и эффективность.
Анализ данных
Один из главных применений ИИ — анализ неструктурированных текстов и видео/аудио. Существующие методы требуют обучающих наборов данных, которые не всегда есть для новых исследований. ИИ может обрабатывать такие данные и создавать выводы и резюме. Особенно полезен ИИ в качественных исследованиях, улучшая масштабируемость и эффективность. Он позволяет анализировать большие объемы отзывов и данных обратной связи, проводя анализ и выявляя настроения. ИИ также может ускорить выбор и внедрение моделей анализа.
Визуализация и отчетность
Генеративный ИИ помогает быстро подводить итоги и улучшать визуализацию и отчеты на основе данных. Используя возможности генерации изображений, можно улучшить отчётность, которая базируется на визуальных элементах.
Синтез информации и распространение выводов
Самое заметное влияние ИИ в исследованиях — это способность обрабатывать большие объемы данных и делать сжатые выводы. Даже лучшие системы управления знаниями дают только список отчетов или выдержки, а с ИИ пользователи смогут запрашивать внутренние ресурсы и получать хорошо обоснованные выводы. ИИ позволяет всем пользователям самостоятельно получать инсайты.
Недавнее исследование показало, что люди задают больше вопросов, используя ИИ. Это также ведет к тому, что они могут задавать уникальные вопросы, которые часто меняют направление их работы или индустрии.
Генеративный ИИ может улучшить гибкость и эффективность сбора данных разными способами. Уже есть инструменты, которые используют ИИ для быстрого создания опросов. Прошлые исследования и анкеты можно использовать для создания решений, которые настроены под нужды конкретной организации. Хотя это пока только начало, уже есть потенциал для изменений в сборе данных благодаря чат-опросам и виртуальным мирам. Способности ИИ в поиске и суммировании информации полезны для исследовательской работы.
Управление данными
ИИ может автоматически очищать данные и удалять личную информацию из файлов с ответами на опросы. Он также может следить за качеством данных. С ростом потребности в использовании данных не только из опросов, сложность в очистке, трансформации и классификации данных возрастает. В этом может помочь ИИ, обеспечивая автоматизацию и эффективность.
Анализ данных
Один из главных применений ИИ — анализ неструктурированных текстов и видео/аудио. Существующие методы требуют обучающих наборов данных, которые не всегда есть для новых исследований. ИИ может обрабатывать такие данные и создавать выводы и резюме. Особенно полезен ИИ в качественных исследованиях, улучшая масштабируемость и эффективность. Он позволяет анализировать большие объемы отзывов и данных обратной связи, проводя анализ и выявляя настроения. ИИ также может ускорить выбор и внедрение моделей анализа.
Визуализация и отчетность
Генеративный ИИ помогает быстро подводить итоги и улучшать визуализацию и отчеты на основе данных. Используя возможности генерации изображений, можно улучшить отчётность, которая базируется на визуальных элементах.
Синтез информации и распространение выводов
Самое заметное влияние ИИ в исследованиях — это способность обрабатывать большие объемы данных и делать сжатые выводы. Даже лучшие системы управления знаниями дают только список отчетов или выдержки, а с ИИ пользователи смогут запрашивать внутренние ресурсы и получать хорошо обоснованные выводы. ИИ позволяет всем пользователям самостоятельно получать инсайты.
Недавнее исследование показало, что люди задают больше вопросов, используя ИИ. Это также ведет к тому, что они могут задавать уникальные вопросы, которые часто меняют направление их работы или индустрии.
Рекомендации
- Потратьте время на изучение генеративного ИИ и начните его использовать, определяя конкретные способы применения. Первоначальные успехи могут быть небольшими, но долгосрочные выгоды от внедрения ИИ будут значительными.
- Обучайте свои команды использованию генеративного ИИ, включив это в программу обучения работе с данными и ИИ. Особое внимание уделите обучению созданию запросов.
- Используйте сочетание собственных разработок и готовых решений. Нет необходимости разрабатывать все приложения ИИ самостоятельно, так как есть много специализированных компаний и платформ, которые можно использовать.
- Генеративный ИИ имеет большой потенциал в рыночных исследованиях, но, как и в любой другой области, существуют вызовы и этические моменты, которые нужно учитывать. Важно обращать внимание на конфиденциальность данных, безопасность, предвзятость ИИ и другие аспекты. Придерживайтесь ответственных и этичных практик, обеспечивая прозрачность, справедливость и ответственность.
Заключение
Генеративный ИИ меняет подход специалистов по рыночным исследованиям к получению информации и принятию решений. Недавний отчёт показал, что 70% маркетологов используют генеративный ИИ, и основные направления его применения — это персонализация (67%) и создание инсайтов (51%). Интересно, что создание инсайтов стоит даже выше, чем создание контента. Я думаю, что компании, которые внедряют генеративный ИИ, смогут лучше понимать поведение потребителей, быстро внедрять инновации и эффективно реагировать на конкуренцию и рыночные тенденции.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024