Képzeljünk el egy olyan világot, ahol a piackutatók olyan eszközökhöz férnek hozzá, amelyek részletesen elemzik a fogyasztói preferenciákat, előre jeleznek piaci trendeket és példátlan pontossággal szolgáltatnak gyakorlati betekintést a vásárlók hétköznapjaiba és döntéseinek okaiba. Ez nem a távoli jövő, hanem a jelen.

A mesterséges intelligencia (AI) gazdasági hatása a marketing szektorban jelentős és fokozódó tendenciát mutat. A piacon az AI által generált érték 2021-ben 10,1 milliárd amerikai dollárt tett ki, és előzetes számítások alapján a 2022-es 12,8 milliárd USD-ról 2030-ra 77,4 milliárd USD-re fog emelkedni. Ebben az összefüggésben több tényező is katalizátorként hat. Elsősorban az ügyfélcentrikus marketingstratégia terjedése, az ügyfélélmény fokozása iránti törekvések, valamint a vállalati döntéshozatal ügyfélalapú megközelítése mind hozzájárulnak a data-driven, azaz adatvezérelt gondolkodás térnyeréséhez. Ezen keresztül a piackutatási és egyéb adatközpontú szolgáltatások szerepe is egyre meghatározóbbá válik. A Gartner 2023-as vezérigazgatók és felsővezetők körében végzett felmérése szerint a AI mélyreható és jelentős hatással lesz az iparágukra a következő három évben és a mozgatórugók között ott van az a félelem is, hogy aki kimarad az AI rallyból, az lemarad a fogyasztók kegyeiért folytatott versenyben.

A szakértői konszenzus szerint az AI alapvetően át fogja alakítani nem csak a marketing, hanem a piackutatási iparágat is. Azok a szolgáltatók, akik nem priorizálják az AI-alapú innovációt, valószínűleg kompetitív hátrányba kerülnek azon vállalatokkal szemben, amelyek aktívan alkalmazzák a mesterséges intelligenciát. A dinamikusan növekvő AI-adta lehetőségek kiaknázása ezáltal elengedhetetlen az iparági versenyképesség megőrzése és fokozása érdekében.

Automatizáció vs. AI

A mesterséges intelligencia és az automatizálás gyakran keveredik a közbeszédben, azonban fontos megérteni a közöttük lévő alapvető különbségeket. Az automatizálás már régóta jelen van az insight és piackutatási iparágban, és számos folyamatot képes gyorsítani, az adatgyűjtéstől a toborzásig. Ez azonban nem több, mint egy sor előre definiált szabály, amit a gépek követnek, hogy elvégezzenek egy adott feladatot. Bármennyire is komplexek ezek a szabályok, az automatizált rendszerek nem tanulnak és nem döntenek.

Ezzel szemben az AI, a mesterséges intelligencia képes a tanulásra és az alkalmazkodásra. Ezt a képességét használja fel például a fogyasztói magatartások elemzésében, trendek előrejelzésében, és ezáltal képes dinamikusan reagálni a változó piaci körülményekre. Ez a „tanulási” aspektus az, ami megkülönbözteti az AI-t az automatizált rendszerektől, és ez kínálja a legnagyobb lehetőségeket azok számára, akik képesek ezt a technológiát integrálni és megérteni.

Az AI, az NLP (Natural Language Processing), a gépi tanulás és a prediktív analitika kombinációja olyan, mint egy új szemüveg a piackutatók számára: lehetővé teszi az adatok gyorsabb, pontosabb és mélyrehatóbb elemzését és új lehetőségeket és kihívásokat is teremt a vállalatok számára.

"Ahhoz, hogy kiaknázzuk az AI valós lehetőségeit, észnél kell lennünk: nem minden, ami ‘intelligensnek’ mondja magát, az is valójában. A mesterséges intelligencia nem egy kifejezés, amit csak úgy odavethetünk; ez egy komplex eszköz, amely mély, strukturált változásokat tesz lehetővé a vállalatok számára, állítja Klenovszki János, az NRC piackutató cég vezetője."

A digitális térben böngészve szembeötlő, hogy az „AI” kifejezés egyre gyakrabban bukkan fel, gyakran olyan esetekben is, amikor a mögött álló technológia nem több egyszerű automatizációnál. Sok esetben az ‘AI’ címke alkalmazása nem több marketingszólamnál, és a valóságban csupán egy API-n keresztüli kapcsolatot jelent a ChatGPT vagy más nagy nyelvi modellekkel. Ez a címkézési trend nem feltétlenül problémás önmagában, azonban óvatosságra inti a piacot és a szakértőket.

"A hype és az indokolatlan elvárások növekedése könnyen a kifejezés inflációjához vezethet, amely alááshatja a technológia hitelességét és relevanciáját."

Valójában az AI képes arra, hogy forradalmasítsa a piackutatást és a vállalatok ügyfélismereteit. Az NLP, a gépi tanulás és prediktív analitika kombinációjával a mesterséges intelligencia lehetőséget teremt arra, hogy a vállalatok mélyebben és valós időben ismerjék meg fogyasztóik viselkedését, preferenciáit és várakozásait.

"Ahhoz, hogy valóban élni tudjunk az AI által kínált lehetőségekkel, túl kell lépnünk a buzzwordök és marketingszlogenek korlátain, és meg kell értenünk, mi történik a motorháztető alatt. Az AI nem egy reklámszlogen; ez egy valós technológia, amely érdemben formálhatja át üzleti stratégiáinkat és hatalmas hatással lehet az ügyfélélményre és ezáltal a vállalat brandjére és nyereségére. – mondja Klenovszki János."

Gyorsaság, etika, validálás és konvergencia

A mesterséges intelligencia (AI) a piackutatás területén megjelenve nem csupán új eszközt jelent a kutatók számára; átalakítja magát a diszciplínát és annak alappilléreit. Ebben a kontextusban, a szakértői közösségnek nem kizárólag új eszközökkel való ismerkedése, hanem az új paradigmák mélyreható megértése a feladata. Ez azonban nem korlátozódik csupán a gyorsaság és az adatintegráció új dimenzióira; etikai és stratégiai implikációk is felmerülnek, amelyek egyszerűen nem hagyhatók figyelmen kívül.

A kezdeti fázisban a vállalatok várhatóan a gyorsaság és az adatintegráció terén találják meg az AI legnagyobb előnyeit. Az AI képes azonnali, real-time adatokkal szolgálni, valamint integrálni és elemezni a szétszórt, nagy adathalmazokat. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy agilisabbak legyenek és gyorsabban reagáljanak a piaci változásokra.

Ahogyan a piackutatók egyre inkább alkalmazzák az AI eszköztárával való munkát, elkezdődik a technológia mélyebb megismerése, a kutatási folyamatokba való illesztése és ezzel párhuzamosan az új tudás megszerzése, amely abban segíti a piackutatókat, hogy ne maradjanak le ebben az innovációs versenyben. Emellett pedig egyre fontosabb lesz az AI adatgyűjtési és -feldolgozási módszereinek etikai vetületeit értékelni, és kritikus szemmel mérlegelni az AI által generált tanácsokat és javaslatokat, a piacot ismerő szakértőként validálni az eredményeket és javaslatokat.

Az AI integrációjának előrehaladtával a kutatók szerepe is átalakul. Már nem csak adatelemzők vagy statisztikai modellezők lesznek, hanem stratégiai tanácsadókká avanzsálnak, akik a vállalati döntéshozatalban is aktív szerepet vállalnak. Ebben az új szerepkörben a szakértők nemcsak az AI generálta adatok és információk validitását ellenőrzik, de azokat stratégiai összefüggésben is értelmezik és egyre inkább részt vesznek egy vállalati fejlesztési folyamatban és az integrációban. Ebben a folyamatban a vállalatok nem csak az AI technológiai képességeit fogják maximalizálni, hanem a mesterséges és az emberi intelligencia közötti szinergiákat is, amelyek hosszú távon meghatározzák majd a piackutatás jövőjét.

A gyorsaság, az adatintegráció, a szinergiák becsatornázása mellett az etikai és stratégiai vetületek is kritikus fontosságúak. Az gondolom, hogy ezek így együttesen járulnak hozzá a piackutatás új paradigmáinak alakulásához.

AI és a piackutatás

Az AI-kompatibilis fogyasztói intelligencia (AICI) platformok új dimenziót nyitnak a piackutatás területén. Ezek a platformok mesterséges intelligenciát és adatbányászati algoritmusokat alkalmaznak, hogy több forrásból – például közösségi médiából, keresőmotorokból és felmérésekből – származó adatokat hasznosítsanak. A közelmúltban történő események miatt gyors átalakulásban vannak a fogyasztói preferenciák, ami próbára tette a piackutatási és ügyfélbetekintési csapatokat is. Ráadásul a gyors fogyasztói változások miatt egyre jobban kell majd támaszkodni a több adatforrásra támaszkodó elemzésekre, egy forrás nem feltétlenül ad teljes képet.

Az AI és gépi tanulás térnyerése a piackutatásban nem teszi feleslegessé a hagyományos, primer kutatási módszereket, mint a kvantitatív kérdőíves kutatások, vagy a kvalitatív módszerek. Sőt, ezek a technológiák kiegészítik egymást. Az AI segítségével gyorsabban és hatékonyabban kaphatunk válaszokat komplex kérdésekre, de ezeket az adatokat a legjobban akkor tudjuk értelmezni, ha van hozzá kontextus, amit a hagyományos módszerekkel kaphatunk még. Ne feledjük a promtot a kutató írja meg, validálja és helyezi kontextusba az eredményeket.

A jelenlegi piaci környezetben a vállalatok egyre inkább AI-alapú eszközökhöz fordulnak az adatok vizualizálásához és elemzéséhez. Például a Tableau Software segítségével az üzletek interaktív dashboardokat hozhatnak létre, amelyek AI-algoritmusok segítségével csoportosítják az adatokat és azonosítják a trendeket. Ugyanakkor a Nielsen gépi tanulási algoritmusokat használ a fogyasztói viselkedés mélyebb megértésére, amely lehetővé teszi a célzottabb marketingkampányok indítását.

Az üzleti stratégia egyik alappilléreként a piackutatás hosszú ideje segíti a vállalatokat abban, hogy mélyebb betekintést nyerjenek a célközönségükbe, értékeljék a versenyt, és megalapozott döntéseket hozzanak. Ahogyan az online kutatási módszerek egyre elterjedtebbek, úgy válik az AI is egyre fontosabb eszközzé a vállalati döntéshozatalban. Különösen azokban a szervezetekben, ahol az ügyfélfókusz, az ügyfélélmény és az adatalapú, személyre szabott megoldások stratégiai prioritást élveznek, az AI nem csak egy technológiai újítás, hanem egy alapvető üzleti előnyt is képes biztosítani. Mi, az NRC-nél egyre több időt fordítunk arra, hogy az AI nyújtotta lehetőségek megjelenjenek a szolgáltatásainkban és ezzel párhuzamosan az ügyfeleink is jobb hozzáférést kapjanak a vásárlóik gondolatainak a megismerésére.

Klenovszki János, ügyvezető igazgató
NRC Marketingkutató és Tanácsadó Kft.

Kövesd az oldalunkat a Facebook-on és a Twitteren is!