Прорыв в исследованиях синтетических технологий: как точно настроенные модели превосходят общий искусственный интеллект

Энергия, царящая на TMRE в этом году, неоспорима. Искусственный интеллект больше не является трендом будущего в маркетинговых исследованиях, он меняет то, как команды работают уже сегодня, и каждая сессия, разговор в коридоре и демонстрация стенда отражают этот сдвиг. Подавляющее большинство (  94%) руководителей высшего звена в области маркетинга и аналитики заявляют, что ИИ дает им конкурентное преимущество, а 95% говорят, что уже используют или планируют использовать синтетические данные в течение следующих 12 месяцев для получения новых данных о клиентах, заполнения пробелов в данных, замены или дополнения традиционных опросов и моделирования сегментов аудитории. Причины: улучшенная скорость получения данных (84%) и более глубокая глубина анализа (79%). 

В Qualtrics мы видим этот импульс воочию. В дополнение к раннему тестированию панелей синтетических исследований Qualtrics, тысячи клиентов XM for Strategy and Research внедряют решения на основе ИИ, такие как Insights Explorer и адаптивные опросы, чтобы получить конкурентное преимущество, превращая данные о клиентах в более быстрые и эффективные решения, повышающие лояльность и рост. Уже сейчас эти клиенты ежемесячно собирают более 1,8 миллиона ответов только с помощью диалоговой обратной связи на основе ИИ. Это число выросло на 38% с августа по сентябрь, что свидетельствует об ускоренном внедрении.

Однако перспективы исследований с использованием ИИ столкнулись со скептицизмом, и на то есть веские причины. Первые попытки использования универсальных больших языковых моделей (LLM) для синтетических исследований выявили существенные ограничения: ответы были слишком приятными, им не хватало демографических различий, и они не смогли уловить нюансы реальных человеческих взглядов и поведения.

Исследования, проведенные в отрасли за последний год, показали, что универсальные модели LLM просто не подходят для проведения опросов, поскольку синтетические ответы не соответствуют моделям человеческих ответов. Однако в этих исследованиях не проверялась эффективность тонко настроенных моделей LLM, работающих на основе больших, контекстно-специфических наборов данных.

Именно это и создала компания Qualtrics.

Отличительные особенности Qualtrics: специализированный ИИ для маркетинговых исследований.

Edge Audiences, наша гибкая исследовательская панель, предлагающая как ответы людей, так и синтетические ответы, уже используется сотнями организаций, включая Loop Earplugs, Zip, Booking.com и Google Labs, всего через несколько месяцев после запуска. 

Данные клиентов никогда не используются для обучения синтетической модели Qualtrics. Вместо этого, собственная базовая модель обработки больших языковых данных (LLM) Qualtrics построена на основе более чем 25-летнего опыта, включающего тысячи агрегированных исследовательских работ и миллионы уникальных ответов. Это гарантирует точность, безопасность ответов и их соответствие меняющимся настроениям, поведению и ожиданиям потребителей.

Для подтверждения правильности нашего подхода мы провели собственное исследование, протестировав синтетическую модель Qualtrics на универсальных моделях LLM, используя ту же методологию, что и в аналогичных исследованиях, проведенных за последний год. Наша специально разработанная модель показала результаты, практически идентичные ответам людей, без какой-либо специальной настройки или корректировки. Эти результаты, полученные «из коробки», доказывают, что точно настроенные модели, обученные на данных, специфичных для конкретной предметной области, не только точно отражают потребительские настроения, но и значительно превосходят универсальные модели LLM для исследовательских приложений.

По мере того, как мы работаем с большим количеством клиентов и тестируем больше данных, наша модель постоянно совершенствуется в представлении различных групп потребителей. Мы подтверждаем это с помощью строгой четырехэтапной методики, которая охватывает обобщение данных, структуру данных, разнообразие и переносимость. Мы стремимся к прозрачности, регулярно предоставляя отчеты о методологии, и постоянно совершенствуем модель, обучая ее на новых, собственных наборах данных по мере развития потребительского поведения и рынков.

В сотрудничестве с исследованиями с участием людей, синтетические модели Qualtrics не только помогают масштабироваться и выполнять квоты, но и, как показывают наши ранние пилотные проекты, различия между синтетическими и человеческими ответами на одни и те же вопросы часто выявляют идеи, которые одни только исследования с участием людей упустили бы. 

Бизнес-ценность для исследовательских групп очевидна. Синтетические модели Qualtrics позволяют получать результаты, которые, как доказано, снижают затраты на проведение опросов до 50%, сокращают время получения результатов с недель до минут и позволяют командам значительно расширить охват аудитории. 

Dollar Shave Club: от одного сегмента к росту рынка

Компания Dollar Shave Club хотела проверить, сможет ли её бренд выйти на новый сегмент потребителей, который она раньше не обслуживала. Используя синтетическую панель Qualtrics, Dollar Shave Club быстро проверила предположения о покупательском поведении, восприятии бренда и предпочтениях в отношении продукции, получив ориентировочные данные за считанные дни. 

Синтетические данные правильно определили, что целевой сегмент совершает покупки преимущественно в доступных розничных магазинах и через веб-сайты, ориентированные на прямые продажи потребителям, совпали с данными, полученными от людей, об их отношении к повседневным товарам и услугам, и позволили получить идентичную тематическую сегментацию по категориям «Опыт» и «Необходимость», что сократило сроки исследования с более чем месяца до нескольких недель.

«Мы были удивлены тем, насколько точно синтетические ответы отражают данные и выводы, полученные нами в ходе анализа потребительского поведения в этой категории. Мы увидели много совпадений в синтетических ответах, поскольку они касались поведенческих, брендовых и покупательских данных, которые мы ранее получали в этой категории, и это вселяет надежду на то, что мы сможем уверенно применять полученные знания»,

— Никки Фриз, старший директор по маркетингу Dollar Shave Club. 

Gabb: Стресс-тестирование брендовых сообщений в масштабе предприятия

Компания Gabb , лидер в области безопасных технологий для детей, нуждалась в более быстрых и экономичных аналитических данных для поддержки стратегии бренда и продукта без ущерба для качества. Они заключили партнерское соглашение с Qualtrics для сравнения синтетических данных, полученных с помощью ИИ, с ответами участников экспертной группы, оценивающих мнение родителей об использовании детьми технологий. Программа была сосредоточена на ключевых областях, включая владение устройствами, срабатывание родительского контроля и отношение к социальным связям и времени, проводимому за экраном.

Результаты подтвердили надежность синтетических данных Qualtrics как инструмента, позволяющего направлять действия. Ранжированный порядок факторов, побуждающих родителей к ужесточению контроля, совпадал как в синтетических, так и в человеческих ответах. Синтетические данные служили «культурным радаром», точно отражая общественный дискурс по таким темам, как «тревожное поколение», и предоставляя ценную основу для проверки эффективности сообщений.  Габб использует смешанный подход: синтетические данные для быстрого сужения круга идей и оценки концепций, а затем человеческие панели для проверки важных решений.

«Синтетические данные стали для нас своего рода «культурным радаром», сократив сроки исследований с недели до нескольких часов и обеспечив уверенность в проверке эффективности сообщений в соответствии с новыми тенденциями. Комбинированный подход позволяет нам быстрее проводить тестирование на ранних этапах, а затем подтверждать важные решения с помощью экспертных групп».

– Гарред Шеппард, директор по маркетинговым исследованиям, Gabb 

Наряду с активным использованием клиентами возможностей искусственного интеллекта Qualtrics для маркетинговых исследований, они получают поддержку от партнеров Qualtrics, включая PureSpectrum, Deloitte, commonFont, SOM, Mercer, Acceleration Strategy, Farlinium, ROI Rocket и Walker.

Сочетание человеческого и синтетического интеллекта – это будущее маркетинговых исследований.

Исследования в области искусственного интеллекта и синтетической инженерии не направлены на замену человеческих исследований. Речь идёт о предоставлении исследователям мощного нового инструмента для ускорения получения результатов, расширения охвата и оптимизации исследовательских бюджетов, чтобы компании могли работать со скоростью и в масштабах, которые требуются современным рынкам.

Организации, использующие ИИ и Edge Audiences, теперь могут действовать быстрее, проверять больше гипотез и принимать более уверенные решения, сочетая скорость и экономичность синтетических панелей с подтверждением и выводами, полученными в ходе исследований с участием людей, там, где это наиболее важно. Благодаря тому, что Edge Audiences предоставляет надежные данные практически мгновенно, она коренным образом меняет процесс проектирования бизнеса. Организации могут постоянно тестировать и совершенствовать идеи, быстрее использовать возможности и получать большую выгоду на каждом этапе инноваций.

Источник:
https://www.qualtrics.com/articles/strategy-research/synthetic-research-breakthrough/