A beszélgetés első kérdése rögtön az alapokhoz nyúlt. Mit jelent ma az intuíció az adat és a kutatás mellett?

Vízkeleti Ildikó, az Auchan marketingigazgatója szerint az intuíció nem légüres térben születik. Úgy fogalmazott, hogy valójában adatokra és szakmai tapasztalatra épülő lerövidített gondolkodás, ami akkor működik jól, ha van mire támaszkodnia. A „megérzés” azokból az élményekből, piaci tapasztalatokból és kutatási eredményekből áll össze, amelyeket a szakember az évek során magába gyűjt.
Horváth Rita, a Publicis Groupe Hungary médiavezetője egyetértett abban, hogy az adat az alap, ugyanakkor arra hívta fel a figyelmet, hogy a mai, „brutális adatmennyiségben” az intuíció sokszor háttérbe szorul. A döntések nagy része formálisan adatalapúvá vált, de ettől még a szakmai megérzés, ha jó adatokra és tapasztalatra épül, továbbra is fontos.
Szinai Ádám, a CIB Bank marketingvezetője a tereptapasztalat szerepét hangsúlyozta. Náluk nem az a „terep”, hogy valaki megnéz egy excel-táblát, rendszeresen küldenek munkatársakat bankfiókokba, különböző városokba, helyzetekbe, hogy a számsorok mögött lássák az embereket és a valós élethelyzeteket is. Szerinte az adat egy adott pillanat „valóságmátrixát” mutatja, de ez torz is lehet, amit a tapasztalat tudja helyretenni.
Szász Tamás, a Szerencsejáték Zrt. képviseletében konkrét példát is hozott. Az Eurojackpot bevezetésekor a cég meg volt győződve róla, hogy a játék nemzetközi mivolta lesz a fő vonzerő, a kutatásokból azonban kiderült, hogy a játékosokat nem csak az érdekelte, hogy európai szervezésű a játék, hanem az is, hogy 90 millió eurót lehet jackpottal nyerni, ami jóval magasabb volt az akkor az Ötöslottón elérhető összegnél. „A bevezetés kommunikációja szempontjából tanulság volt a vállalat számára, amit azóta be is építettünk a mindennapokba, hogy előzzék meg a nagyobb kampányokat megfelelően végzett felmérések és kutatások, melyekre építkezve sokkal hatékonyabb kampányokat tudunk fejleszteni.”
A beszélgetés következő része arról szólt, hogyan bír el a szervezet a ráömlő adatmennyiséggel.
Perjés Tamás (Kantar-Hoffmann) kutatói oldalról úgy fogalmazott, hogy ma „adatfrusztráció” van. Az ügyfelek rengeteg adatforrást használnak, köztük olyanokat is, amelyek zárt, nem auditált rendszerek, miközben a klasszikus kutatás kulcsfogalmai, az érvényesség és a megbízhatóság sok esetben háttérbe szorulnak. Hitek, mítoszok és nehezen ellenőrizhető adatsorok keverednek.
Vízkeleti Ildikó azt mondta, hogy náluk a sokféle piacról és csatornából behulló adatok mennyiségének a feldolgozása és megértése okoz problémát, ugyanakkor ebben segítenek a KPI-ok, amelyekhez mindig vissza tudnak nyúlni.
Szinai Ádám „vállalati adatnyomorról” beszélt. Szerinte vannak cégek, ahol az adatok tömegét nehéz rendszerezni, máshol pedig szinte ideológiai szinten ragaszkodnak az „adatvezérelt” működéshez. Egy kiskereskedelmi hálózat vagy bank adatmennyisége összevethető, mindkét esetben elképesztően nagy halmazról van szó. Ez egyszerre lehet üzleti lehetőség és frusztráció.
Ügynökségi oldalról Horváth Rita hozzátette, hogy ma már ők is „írtózatos mennyiségű adaton ülnek”. Szerinte az egyik legnagyobb probléma, hogy az ügyfelek sokszor nem osztják meg velük a first-party adatot, pedig valódi, integrált munkát csak ezek bevonásával lehetne végezni.
Szász Tamás egy másik oldalról világított rá a nehézségre. A Szerencsejáték Zrt.-nek vannak például játékoskártyás adatai és van hozzá technikai háttere is, hogy az adatokat megfelelően, a szolgáltatási színvonal emelése céljából felhasználják, viszont sok cégnél nem az adat hiányzik, hanem az a rendszer, amely az adathalmazt értelmezhetővé teszi.

Teljesítményalapú kutatás?
Provokatív kérdés következett: lehetne-e a kutatócégeket teljesítményalapon fizetni, úgy, hogy a díjazás attól függjön, mennyire járulnak hozzá a jobb piaci eredményekhez?

Vízkeleti Ildikó első reakciója egy határozott „nem” volt – legalábbis a jelenlegi rendszerben. Az Auchannál gyakran kapnak alapadatokat, amelyeket ők szintetizálnak, és ők döntik el, milyen irányba lépnek tovább. Szerinte a kampány hatékonyságát rengeteg tényező befolyásolja, és ezeket nehéz lenne egy az egyben „ráterhelni” egy kutatócégre.
Szinai Ádám elismerte, hogy a prediktív kutatások esetében elvben elképzelhető lenne egy ilyen modell, de az állapotfelmérő jellegű kutatásoknál (pl. márka- vagy piaci helyzetkép) ez egyszerűen nem alkalmazható. Ezek nem „eredményígérő” projektek, hanem diagnózisok.
Perjés Tamás hozzátette, hogy vannak olyan bonyolult modellek, amelyek új termékek vagy szolgáltatások piaci sikerét próbálják előre jelezni, de ezek ritkák, és még ezeknél sem lehet a teljes üzleti eredményt egyetlen kutatási módszerre visszavezetni. A termékár, versenytársak lépései, disztribúció, kreatív minősége mind beleszólnak.
A reklámtorta és a piaci adatok összehasonlíthatósága kapcsán szóba került a transzparencia kérdése is. Szinai Ádám „hipertranszparencia-hívőnek” nevezte magát, és arról beszélt, hogy azokban a társadalmakban, ahol nyitottabbak a pénzügyi és vállalati adatok (adóbevallás, bérek, piaci mutatók), alacsonyabb a korrupció, magasabb az együttműködés és jobb a megtérülés. Szerinte a reklámtorta és más iparági adatok esetében is javítaná a piac működését, ha minden szereplő nyitottabban kommunikálna.
Kiss Ágota a felelősség „lepasszolásáról” kérdezett. Ügyfél, médiaügynökség, kreatív ügynökség, kutatócég, sokszor mindenki csak a saját szeletéért vállalja a felelősséget, a kampány egészének sikeréért már kevésbé.
Vizkeleti Ildikó azt mondta, náluk tudatosan olyan modellt építenek, ahol az ügynökségek együtt dolgoznak, közösen gondolkodnak, és így a felelősség is közös. Ő nem érzi, hogy partnereik „ledobnák” magukról a felelősséget.
Horváth Rita szerint ez nagyban ügyfélfüggő. Van, aki „szétülteti” az ügynökségeket, más viszont határozottan összefogja őket, és elvárja, hogy közösen vállaljanak felelősséget az eredményekért. Szerinte ez utóbbi a jövő útja.

MI: hatékonyságnövelő eszköz, nem döntéshozó

A fórumon természetesen a mesterséges intelligencia gyakorlati használata is előkerült.
Szász Tamás elmondta, hogy a Szerencsejáték Zrt.-nél még az integráció elején járnak, most vizsgálják, hogyan tudnák a belső céges adatokkal összekötve érdemben használni. Perszónák, klaszterek, adatcsoportok létrehozása már zajlik, de ezek eredményeit óvatosan kezelik.
Perjés Tamás beszámolt róla, hogy a Kantar már évek óta használ MI-t reklámfilmek tesztelésére. Emberek megkérdezése nélkül, több százezer korábbi reklámteszten tanult modellek adják az előrejelzést. Az újdonság nem a mérőszámokban van, az ügyfelek ugyanazokat az indikátorokat kérik, mint 25 éve, hanem az időben. Amit régen egy hónap alatt szállítottak, azt ma tíz perc alatt. Ugyanakkor szerinte is világos, hogy az MI-t ellenőrizni kell, a szintetikus perszónák néha egészen furcsa „logikával” válaszolnak, ha nincs megfelelően képezve a rendszer.
Banki oldalról Szinai Ádám jelezte, hogy a pénzügyi szektor már régóta használ prediktív MI-t, a generatív megoldások viszont komoly kockázatot jelentenek, ha kontroll nélkül engedik be őket a döntés-előkészítésbe. A kockázatkezelés és a szabályozási környezet miatt náluk szigorúbb a hozzáállás.
Ügynökségi oldalról Horváth Rita elmondta, hogy szövegírásban ma már érezhetően gyorsabb a munka MI-vel, de kép- és videófronton még nem tart ott a technológia, hogy ATL-szinten nyugodt szívvel lehessen rá építeni. Kreatív ügynökségi tapasztalata szerint a fogyasztók is egyre többször felismerik, ha „AI-generált” tartalmat látnak.
Vízkeleti Ildikó ezzel szemben egy pozitív példát hozott. Az Auchan „AI-madár” karaktere és a hozzá kapcsolódó kommunikáció jól vizsgázott a fókuszcsoportokban, a vásárlók inkább aranyosnak és megkülönböztetőnek találták, nem pedig zavarónak. Ez eddig nem rontotta a márka megítélését sőt, a túlzsúfolt piacon külön felismerhetővé tette az üzeneteket.

Kutatás-előfizetések: kiváltható-e a „klasszikus” rendszer?

A beszélgetés végén Csermely Ákos azt kérdezte, hogy megéri-e még a hagyományos kutatási előfizetésekre támaszkodni, vagy eljött az idő, hogy a nagyvállalatok saját mérési rendszerekkel váltsák ki ezeket?
Vízkeleti Ildikó szerint az „adat az adat”, és adatok nélkül a cégek „vakon repülnek”. A nagy, stabil kutatási rendszerek szerinte továbbra is objektív képet adnak a piacról, és alapot teremtenek ahhoz, hogy bármilyen intuitív stratégiaépítés egyáltalán értelmezhető legyen.
Szinai Ádám egy szemléletes hasonlattal élt: „Ha az embernek fáj a foga, elmegy fogorvoshoz, nem otthon fúrja ki.” A kutatás szerinte szakma, megvan a maga tudás- és eszközigénye. Valamit be lehet hozni házon belül, de teljesen kiváltani a külső szakértelmet nem lenne hatékony és költséges lenne, ráadásul a nagyvállalati környezetben sokszor pont a külső, „független” adatforrás adja meg az objektivitást.
Horváth Rita inkább a kutatócégek innovációjának lassúságát kritizálta. Szerinte sok, monopolhelyzetben lévő szolgáltató nem fejleszt elég gyorsan, nem elég „user friendly”, miközben vannak már olyan új, globális eszközök és platformok, amelyek MI-t is beépítenek, és jóval felhasználóbarátabb módon szolgáltatnak adatot és grafikonokat.
Perjés Tamás válasza rávilágított, hogy a fejlettebb, nyugat-európai szintű rendszerek léteznek és elérhetők, de többszörös költséggel, amit a magyar piac egyelőre nem szívesen vállal.

A fórum végére abban látszott valódi konszenzus, hogy az adat nélkülözhetetlen, a kutatás adja a mélységet, az MI pedig valós hatékonyságnövelő eszköz, de egyik sem működik jól a másik kettő nélkül, és egyik sem veszi le a felelősséget az ember válláról.
A következő évek nagy kérdése nem az lesz, kiváltja-e az MI a kutatókat vagy a marketingeseket, hanem az, hogy kik lesznek azok a döntéshozók, akik képesek lesznek adatban gondolkodni, kutatásban kételkedni, és az MI-t valódi gondolkodó partnerként használni.

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