ИИ приведет к повышению эффективности маркетинга
|
Исследователи из Университета Висконсин-Мэдисон опубликовали исследование, в котором исследуется, как сочетание генеративного искусственного интеллекта и человеческого вклада приводит к превосходным маркетинговым исследованиям. |
Исследование, опубликованное в журнале Journal of Marketing, называется "Гибриды искусственного интеллекта и человека для маркетинговых исследований: использование LLM в качестве коллаборационистов" и написано Нираджем Аророй, Ишитой Чакраборти и Йохеем Нисимурой. |
Генеративный искусственный интеллект (GenAI) и, в частности, большие языковые модели (LLM) трансформируют маркетинг. Согласно исследованию BCG, проведенному в 2023 году, более 70% директоров по маркетингу внедрили эту технологию, и эксперты прогнозируют, что GenAI произведет революцию в области маркетинговых исследований — отрасли стоимостью 84,3 миллиарда долларов в 2023 году — за счет автоматизации и улучшения сбора данных, анализа и генерации аналитических заключений. |
Это новое исследование показало, что LLM значительно повышают эффективность маркетинговых исследований как в качественном, так и в количественном отношении. Исследователи показали, что LLM являются отличными помощниками менеджеров по аналитическим исследованиям на различных этапах исследовательского процесса: разработка исследования, отбор выборки, сбор и анализ данных. |
![]() |
Гибридный подход между искусственным интеллектом и человеком |
Рассмотрим бизнес-контекст, в котором бренд-менеджер сотрудничает с менеджером по анализу потребностей потребителей, чтобы сформулировать проблему, которую пытается решить исследование, и сформулировать набор исследовательских вопросов. Они могут совместно согласовать план исследования, который, например, начинается с поискового исследования (например, глубинных интервью), за которым следует описательное исследование (например, опрос). |
Этими первыми двумя этапами исследовательского процесса в значительной степени руководят люди. Хотя менеджеры по бренду и инсайтам могли бы проконсультироваться с LLM для сбора дополнительных исследований по теме и изучения вариантов использования, которые могли бы помочь в разработке исследовательских вопросов или дизайна исследования, они все равно в значительной степени полагались бы на свои знания бизнес-контекста при формулировании исследовательской проблемы, вопросов и дизайна. |
Основная предпосылка заключается в том, что гибридный подход между человеком и LLM может привести к повышению эффективности процесса маркетинговых исследований. Исследователи сотрудничали с пищевой компанией, входящей в список Fortune 500, и повторили два исследования, которые компания провела с использованием LLM. Первое исследование было качественным и касалось деловых вопросов, связанных с празднованием Дня дружбы. |
Второе исследование было посвящено тестированию нового охлажденного корма для собак. Арора объясняет, что "в каждом исследовании мы рассматривали первоначальные исследования на людях как "фундаментальную истину" и сравнивали с ними результаты исследований, подготовленных LLM. Такой подход позволил нам объективно оценить качество синтетических данных и исследовать роль, которую LLM могут играть в генерировании знаний". |
Что касается качественных исследований, то исследование показывает, что LLM являются отличными помощниками в генерировании и анализе данных. |
Что касается сбора данных, то LLM эффективно создают желаемые выборочные характеристики, формируют синтетических респондентов, которые соответствуют этим характеристикам, а также проводят углубленные интервью. Результаты показывают, что ответы, подготовленные LLM, превосходят их по глубине и проницательности. |
Что касается анализа, то LLM хорошо справляются с этой задачей, сопоставляя экспертов-людей в выявлении ключевых идей, группировании их по темам и обобщении информации. Хотя LLM пропустили некоторые темы, которые были обнаружены людьми, они создали некоторые из них, которых люди не заметили. По мнению экспертов, гибриды между человеком и магистром права превзошли своих коллег, работающих только с людьми. |
"В результате, магистры и люди привносят уникальные, взаимодополняющие идеи, которые должны использовать менеджеры", - говорит Чакраборти. |
Удобный помощник |
Магистр права может стать отличной отправной точкой для создания первого проекта опроса и может относительно легко создавать вводные части опроса, вопросы для проверки и демографические вопросы. |
Как говорит Нисимура, "магистр права может сосредоточиться на трудоемких, повторяющихся и неинтересных задачах, в то время как специалист-человек может использовать сэкономленное время для более творческого подхода к ответам на бизнес-вопросы и повышению качества получаемой информации". |
Важным преимуществом LLMS в качестве ассистента является их низкая стоимость. Этот единственный фактор будет способствовать быстрому внедрению LLMS для получения информации. Выигрыш здесь, вероятно, будет выше для труднодоступных респондентов (например, врачей, руководителей высшего звена), поскольку синтетические респонденты не устают и могут дать пространные ответы на многие вопросы. |
В сфере B2B, где нелегко достучаться до конечных пользователей и покупателей, LLM может оказаться весьма полезным дополнением к информации, полученной от респондентов-людей. Как интеллектуальный движок, LLM может стать революционным источником предварительной информации для решения широкого спектра бизнес-вопросов при низких затратах. |
Важно отметить, что магистры могут ошибаться, быть предвзятыми или допускать галлюцинации, если они не обучены работе с соответствующими данными. Таким образом, руководитель-человек является необходимой частью процесса получения знаний в области маркетинговых исследований. Например, человек может принимать решения о том, когда не следует обращаться за помощью к магистру права. |
Это может произойти, когда запрашиваемая информация является новой не только для компании, но и для всего мира. Другие примеры включают маркетинговые исследования в культурном контексте для понимания местных обычаев и традиций, темы, связанные с этическими соображениями, такие как ориентация на уязвимые группы населения, и получение информации из данных, содержащих личную информацию, в тех случаях, когда у LLM могут отсутствовать необходимые гарантии безопасности данных и конфиденциальности. |
Источник |
При использовании материалов с сайта активная ссылка на него обязательна
|