Искусственный интеллект в исследованиях. Тезисы, наблюдения и инсайты по итогам RESEARCH-EXPO 2023 (часть 1)

Дарья Сармонт собрала наиболее яркие впечатления и инсайты с RESEARCH EXPO-2023, которыми мы с радостью делимся с вами, а также дополняем своими наблюдениями и оценками.

ЧТО ТАКОЕ КРЕАТИВ ПО МНЕНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Команды Tiburon Research и Okkam Creative представили свой кейс, где в качестве методологии исследования вместо классического опроса респондентов интервьюерами использовали так называемый «Автомодератор». Более 750 респондентов было опрошено за 8 дней через чат-интервью, чтобы выяснить, какая же реклама является самой запоминающейся, и какая же формула успеха работающего креатива. Массив данных обрабатывался нейросетью и параллельно аналитиками агентства.

Результаты эксперимента таковы:

• респонденты вполне адекватно воспринимали и общались с «Автомодератором» (что еще несколько лет работало достаточно слабо);
• с помощью ИИ исследователи получили результаты в рекордно короткие сроки;
• ИИ хорошо вытягивает ключевые смыслы и контексты.

Итак, «формула успеха» запоминающейся рекламы на взгляд ИИ (по ответам респондентов):

• селебрити;
• сторителлинг;
• юмор;
• инновационность;
• знакомые ситуации;
• зажигательная мелодия;
• привлекающие внимание визуальные элементы;
• привлекательный оффер (и вообще оффер);
• удобство использования;
• демонстрация конкретных продуктов;
• запоминающийся слоган;
• попадание в контекст. 

И правила создания Креатива, разрывающего шаблоны (исходя из аналитики ИИ и экспертных оценок аналитиков):

1) Создайте бренд-вселенную (своего рода сериал от бренда в формате рекламных роликов с четкой визуальной системой, драматургией и развивающимися отношениями между ключевыми героями).

*по результатам исследований Sarmont, именно такую бренд-вселенную удалось в свое время создать бренду «Сочный», когда респонденты действительно ждали следующий ролик, чтобы узнать, «а что там у них нового?» Наверняка, вы также помните эту рекламу)

2) Озвучьте свой бренд (потребители продолжают вайбить и фиксить под бренд-треки).

*  Ммм.. Danon (по исследованиям Sarmont, одна из первых ассоциаций при упоминании бренда Danon)

3) Дайте абсурду логику (аудиторию завораживают креативы, которые ей сложно представить даже в самых смелых фантазиях. Но важно, чтобы прием был оправдан – встроен в логику коммуникаций и релевантен ЦА).

*очень часто в исследованиях Sarmont, направленных на оценку эффективности рекламных кампаний наших клиентов, мы сталкиваемся с тем, что респонденты рекламу запоминают именно из-за ее абсурда. Но если в этом абсурде нет логики, то нет и продаж. И очень важно в своих креативных концепциях различать эту тонкую грань между вау-эффектом и абсурдом. В первую очередь, в вашей коммуникационной кампании должен быть смысл, который считывается вашим клиентом и способствует продажам, а не просто является вау-эффектом ради вау-эффекта.

4) Твистуйте привычное (позитивную реакцию вызывают ролики, где в привычной ситуации происходит внезапное развитие сюжета).

5) Ответьте «О чем эта реклама?» (коммуникация по-прежнему должна быть направлена на четкий тейкаут, который мы хотим получить от потребителя. Потребители не понимают имиджевые ролики, где нет конкретного оффера).

6) Не обманывайте людей.

*Реализуйте подход Искреннего маркетинга Sarmont* Будьте искренними по отношению к себе, своей команде и своим клиентам.

 *Вывод SARMONT: с помощью ИИ можно оптимизировать временные затраты на сбор и обработку данных, «вытянуть» смыслы из ответов респондентов. Но! При условии профессиональной постановки задачи, структурированной методике и аналитической проверке выводов и гипотез, сгенерированных ИИ, именно для того, чтобы не случилось абсурдного вау-эффекта, не подкрепленного логикой.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ – ПРЕКРАСНЫЙ ОПТИМИЗАТОР РУТИННЫХ ЗАДАЧ В РАБОТЕ ИССЛЕДОВАТЕЛЯ

Становится очевидным, что использование ИИ для анализа больших данных позволяет исследователям быстрее обрабатывать огромные массивы информации и выявлять скрытые закономерности.

Говорить, что с помощью ИИ мы, исследователи, получим что-то сверхновое, нельзя. По сути, ИИ — это инструмент оптимизации решения рутинных задач, экономия времени на обработку данных, в каких-то моментах — более глубокий анализ данных.

При ручном подходе всегда есть риск пропустить важные критерии или инсайты, которые не всегда можно заметить или интерпретировать, как инсайт. Нейросеть находит больше данных о пользователях и всех критериях выявления неочевидных закономерностей и тенденций. По сути, аналитик получает возможность свериться, соответствует ли результат тому, что выстроил он, не упустил ли что-то, либо, наоборот, отсеять лишнее/второстепенное/некритичное/абсурдное.

Цифры, озвученные экспертами компании S7 Travel Retail, которые применили ИИ для решения своих задач, впечатляют: например, на ручное заполнение отчета по результатам одного интервью с пользователем уходит минимум два часа. Нейросеть на основе подготовленных шаблонов настроила генерацию отчетов, формирование которых теперь занимает 5 минут вместо двух часов.

Еще одна возможность — расширение смыслов знания о пользователе. Ручной подход: при большем анализе текстов разных сегментов иногда сложно выделить ключевые зависимости. Нейросеть выделяет новые взаимосвязи, неочевидные закономерности, скрытые паттерны.

ИИ также уже справляется с такими задачами, как анализ конкурентов, мониторинг и обратная связь в реальном времени; автоматический мониторинг пользовательского опыта в реальном времени; сегментация пользователей на основании их поведения, интересов, характеристик; тестирование пользовательских интерфейсов; опросы; операционные процессы (шаблоны, описание и детализация процессов, обзор и сравнение инструментов, создание структуры документов, чек-листов, структуры презентации и прочее).

Полезные ресурсы-ИИ: Claude 2, ChatGpt4, Riverside.fm, tldv.io. 

Возникает вопрос, так зачем же тогда нужен исследователь? Разработка брифов, дизайна исследования, проведение качественных исследований, принятие решений, интерпретация результатов на основе данных – все, что требует глубокой аналитики и профессиональной экспертизы, остается за человеком.

Эффективность ИИ исключительно зависит от того, насколько профессионально исследователь может поставить задачу и выстроить механику процесса работы с ИИ. 

*Вывод SARMONT: скорее всего, в ближайшее время есть риск появления большого числа «псевдо-исследователей», которые с помощью ИИ начнут предлагать быстрые и дешевые исследования. Но без профессиональной экспертизы и понимания глубины вопроса данные исследования будут носить очень поверхностный и общий характер. С другой стороны, появляется возможность проведения быстрых исследований даже непрофессиональными исследователями по тем вопросам, которые не носят серьезного стратегического характера, но требуют постоянного отслеживания и мониторинга. Поэтому, скорее всего в ближайшее время рынок исследований будет реструктурироваться. Стандартные, шаблонные исследования «а-ля трекинги», NPS, первичные срезы перейдут на сторону ИИ, а на стороне профессиональных исследователей останутся стратегические проекты под индивидуальные клиентские задачи, требующие по-настоящему сильной экспертизы профессионального аналитика. Но и в этих проектах уже без ИИ обойтись будет сложно. Здесь ИИ будет не только помогать упрощать определенные рутинные задачи, но и по ТЗ профессионалов помогать находить более глубокие смыслы и не всегда очевидные зависимости. 

СИНТЕТИЧЕСКИЙ РЕСПОНДЕНТ –  ЕЩЕ ОДНА РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

И так, еще одна «роль» искусственного интеллекта в процессе маркетингового исследования.

Исследователи экспериментальной лаборатории OMI поделились своим опытом по созданию «Синтетического респондента» по образу и подобию настоящих потребителей для «быстрого тестирования» продуктовой идеи нового продукта.

Возникает ряд вопросов: насколько точные и релевантные результаты мы получим, насколько данные соотносятся с возможностями глубинного интервью, с количественным тестированием, позволит ли такой подход учесть региональный аспект и разницу поведенческих механик поколений?

В ходе эксперимента на «Синтетическом респонденте», профиль которого был подготовлен в соответствии с рекрутинговой анкетой, были протестированы гипотезы идеи по новому продукту, параллельно тестирование также проводилось на живых людях.

По результатам этих тестирований были получены очень сопоставимые данные, но с определенными особенностями: ИИ ответил на некоторые вопросы с позиции наличия пользовательского (жизненного) опыта, в отличие от живых респондентов. Релевантность различия исследователь должен оценить самостоятельно, исходя из целей и задач исследования, но учитывать это следует.

Таким образом, для исследователей появляется еще одна возможность расширять область применения технологии нейросети, используя в качестве респондентов искусственный интеллект, что может упростить рекрутинг, позволит сэкономить временные и финансовые ресурсы. Однако, если с помощью ИИ мы можем изучить пользовательский опыт достаточно хорошо, то вот внутренний мир человека, его глубинные мотивы, триггеры, ценности, именно то, что в конечном итоге и определяет модель потребительского поведения на более глубоком уровне понимания, – здесь пока не обойтись без живого человека. Человеку нужен Человек).

РЕЗЮМИРУЯ

Тема места и роли искусственного интеллекта в работе исследователя, есть ли границы реальности — становится трендовой.

Использование технологий искусственного интеллекта открывает широкие возможности перед исследователями: это инструмент оптимизации решения рутинных задач, экономия времени на обработку больших массивов данных, более разносторонний анализ данных, выявление скрытых закономерностей.

Для получения ожидаемого или сверхожидаемого результата в маркетинговых исследованиях нейросети требуется поставить высокоинтеллектуальную задачу. Для этого нужен интеллект реального эксперта-исследователя, профессионала высочайшего уровня, с глубокой аналитикой и экспертизой. Именно к таким исследователям будет приходить заказчик за решением задач со звездочкой и сложными проектами.