استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات بازار (تحقیقات کیفی مقدماتی- front-end)

در دنیای پرسرعت تحقیق و نوآوری، پیشتاز بودن امری ضروری است. به عنوان محقق، نقش ما در شکل دادن به مسیر یک پروژه بسیار مهم است. با این حال، با افزایش پیچیدگی و تقاضا برای دسترسی سریعتر به نتایج، هوش مصنوعی (AI) می تواند برای آسانتر و بهتر کردن فرآیند استفاده شود. ما بررسی خواهیم کرد که چگونه AI می تواند در طراحی تحقیقات مقدماتی کیفی front-end به عنوان یک دستیار مفید عمل کند.

تحقیقات مقدماتی (front-end):

این تحقیق بسیار اکتشافی (کیفی) که در مراحل اولیه یک پروژه انجام می شود، بر جمع آوری بازخورد از بازدیدکنندگان قبل از اتخاذ تصمیمات اساسی در مورد یک پروژه متمرکز است.

فعالیت های تحقیقاتی Front-end یک راه مهم برای بوجود آوردن و شنیدن صداهای جدید است که اجازه می دهد دیدگاه های بیشتری شنیده و در برنامه ریزی گنجانده شوند. این روش می تواند با بررسی جنبه هایی که برای موفقیت یک پروژه حیاتی است، در زمان و منابع صرفه جویی کند.
تحقیقات Front-end همچنین می تواند یک ابزار عالی برای استفاده با ابتکارات استراتژیک گسترده تر مانند کمپین های بازاریابی جدید باشد.

ابتدا نگاهی به فرآیند طراحی تحقیقات front-end سنتی (بدون کمک AI) می اندازیم. این مرحله پایه و اساس هر مطالعه کیفی است. در اینجا، محققان اهداف تجاری را تعیین می کنند، مخاطب هدف خود را جذب می کنند، سؤالات کلیدی را شناسایی می کنند و روش جمع آوری داده های خود را تعیین می کنند.

طراحی تحقیقات مقدماتی (front-end) سنتی

در طول این فرآیند، هوش مصنوعی (AI) یک گنجینه ای از امکانات را برای ساده سازی وظایف و بهبود دقت ارائه می دهد. بیایید شیرجه بزنیم و کشف کنیم که چگونه AI می تواند متحد مورد اعتماد ما در تبدیل هر مرحله از تحقیقات مقدماتی (front-end) به یک تلاش کارآمدتر و آموزنده تر باشد.

درک اهداف تجاری:

با استفاده از ابزارهای Generat AI مانند ChatGPT، محققان می توانند تحقیقات زمینه ای انجام شده را در مرحله پیش تحقیق خلاصه کرده و فرضیه ها را تأیید یا رد کنند. این دستیار مجازی به پاسخگویی به سؤالات مهمی مانند اینکه آیا آنها در مسیر درست هستند یا خیر کمک می کند.

جذب مخاطب:

با وارد کردن مشخصات مخاطب به ابزارهای AI، محققان می توانند یک پیش نویس از سؤالات صفحه نمایش را برای شروع کار ایجاد کنند، که باعث صرفه جویی قابل توجهی در وقت و تلاش می شود. این فرآیند یک نقطه شروع برای یک سند و ساده سازی فرآیند انتخاب مخاطب را فراهم می کند. هوش مصنوعی (AI) همچنین می تواند در تعیین اندازه مناسب مخاطب (نمونه) برای مطالعه کمک کند. به جای جستجوی دستی در داده های سرشماری یا سایر منابع، محققان می توانند برنامه های AI را با سؤالات مرتبط تحریک کنند تا اندازه مخاطب ایده آل را تخمین بزنند.

طراحی تحقیقات:

یک جنبه ضروری از طراحی تحقیقات، ساختاربندی سؤالات واضح و موثر است که اساس راهنمای بحث شما را تشکیل می دهد. ابزارهای مبتنی بر AI می توانند قبل از اشتراک گذاری سوالات تحقیق با تیم، مشتری و ذینفعان، آنها را بررسی کنند. همچنین می تواند در پایان فرآیند به شما کمک کند تا بررسی نهایی را انجام دهید. می خواهید بدانید که این چگونه کار می کند؟

جمع آوری داده ها:

در طی بررسی کیفیت داده ها، جایی که ما داده های بد یا ربات ها یا شرکت کنندگان جعلی را از بین می بریم. تکنیک های مبتنی بر AI، از جمله استراتژی های یادگیری ماشین (ML)، می توانند مقادیر زیادی از داده ها را بررسی کرده و روندها و ناسازگاری هایی را که ممکن است نشانه ای از شرکت کنندگان جعلی باشد، شناسایی کنند.

همانطور که می بینید، AI می تواند بر روی فرآیندی که قبلاً دنبال می کنید قرار گیرد تا همه چیز بهتر و آسانتر شود. در اینجا نگاهی به همان فرآیند با استفاده از ابزارهای AI می اندازیم.

طراحی تحقیق مقدماتی (front-end) با استفاده از Generat AI

این ابزارها می توانند به اکثر ما کمک کنند، اما می توانند به ویژه برای محققان junior، تیم های کوچکتر، زمان هایی که پشتیبانی شما ممکن است کم باشد یا برای هر کسی که به دنبال یک دستیار مجازی AI یا یک جفت چشم مجازی برای بررسی کار خود است، مفید باشند. ادغام این ابزارهای قدرتمند در زرادخانه تحقیقاتی شما قول می دهد بهره وری را افزایش دهد و اطمینان حاصل کند که سفر شما به سمت کشف بینش های ارزشمند بدون دردسر است.

مثال واقعی: چگونه محققان از AI برای نوشتن سؤالات بهتر استفاده می کنند؟

در دنیای تحقیقات، تحقیقات کیفی اغلب نیاز به سؤالات سفارشی دارد که متناسب و منحصر به هر پروژه باشد. با این حال، نوشتن سوالات موثر و دقیق می تواند بخشی از نگرانی های محقق، مشتری و ذینفعان باشد. یک سوال فرموله شده بد ممکن است منجر به جمع آوری داده های نا مفهوم شده و نتایج تحقیقاتی مختل شود. اما اما ابزارهایی وجود دارد که می تواند به عنوان بازوی تحقیقاتی شما عمل کند و شما را به سمت فرمول بندی سوالات بهینه برای راهنمای بحث جلسات/مصاحبه ها هدایت کند.

در اینجا مثالی از قابلیت های هوش مصنوعی آورده شده است:

محققان در حال انجام یک تحقیق برای تعیین اینکه مردم در مورد اقتصاد چه احساسی دارند می باشد.

آنها این سوال باز را می پرسند:

"آیا در مورد اقتصاد احساس خوبی دارید؟"

پاسخ های دریافتی در همه جا پراکنده هستند و پاسخ های ساده "بله/خیر" زیادی وجود دارد. ارزش استخراج دشوار است. این سوال نه تنها وقت ارزشمندی را برای محقق و شرکت کنندگان صرف کرد، بلکه منابع برند را نیز بدون نتیجه ی قابل توجهی تخلیه کرد.

این جایی است که هوش مصنوعی مولد می تواند وارد عمل شود و دستیار توانمندی باشد که همه ما می خواهیم در تیم های خود داشته باشیم. به عنوان یک بازرس عمل می کند و سوالات را برای موارد زیر ارزیابی می کند:

• شفافیت
• منسجم و مرتبط
• اثربخش

در این مثال، ابزار هوش مصنوعی یک گزینه جایگزین را پیشنهاد می کند:

"شما احساس خود را نسبت به اقتصاد فعلی چگونه توصیف می کنید؟"

همچنین شما می توانید منطق پشت آن را بررسی و انتخاب کنید که پیشنهاد را بپذیرید یا رد کنید.

از پرسیدن سوالات با کیفیت پایین دوری می کند تا از اتلاف وقت شرکت کنندگان و ایجاد شکاف در داده های شما پس از جمع آوری جلوگیری نماید.

اگر با ابزار محبوب Grammarly آشنا هستید، شبیه آن است - ابزار Grammarly چیزی برای شما نمی نویسد؛ راه هایی را برای بهبود بر اساس خروجی خود به شما پیشنهاد می دهد. سپس ابزار به شما این امکان را می دهد که تصمیم بگیرید آیا پیشنهاد را می پذیرید یا نه.

هوش مصنوعی مولد قبلاً در تجزیه و تحلیل تحقیقات، خود را نشان داده است، اما پتانسیل آن فراتر از این است و ما فقط در حال خراشیدن سطح آن هستیم. با استفاده از هوش مصنوعی در طراحی تحقیقات مقدماتی (front-end)، محققان می توانند بیشتر بر تولید بینش ارزشمند و کمتر بر فرآیند زمان بر تمرکز کنند.

ما همواره در موسسه تحقیقات بازار آگاه رویکرد و ابزارهای نوین و خلاقانه را دنبال کرده و با بکارگیری آنها در پروژه های تحقیقات بازار بدنبال خلق ارزش بیشتر و هوشمندانه تری برای مشتریان و ذینفعان می باشیم.