Se tem estado a seguir o LinkedIN, A IA geradora é a RAGE neste momento. Já está a transformar a forma como vivemos e trabalhamos e irá aumentar e melhorar muitas indústrias, incluindo a pesquisa de mercado, permitindo às organizações compreender melhor as necessidades e desejos dos seus públicos-alvo. Com a capacidade de gerar dados de alta qualidade de forma rápida e económica, a IA generativa é uma ferramenta poderosa para descobrir informações que, de outra forma, poderiam ser ignoradas. Este artigo apresenta uma visão geral das potenciais aplicações da IA generativa nos estudos de mercado, centrando-se na sua capacidade de gerar modelos preditivos, detetar padrões e fornecer informações em tempo real sobre as tendências dos consumidores. Ao tirar partido do poder da IA generativa, os investigadores de mercado podem obter uma compreensão mais profunda dos seus públicos-alvo e tomar decisões mais informadas sobre as suas ofertas.
O termo IA generativa refere-se a um sistema de inteligência artificial (IA) que é capaz de se auto-gerar - criando novas informações e ideias sem ser programado para o fazer. Empresas como a YouGov desenvolveram soluções de software que utilizam a aprendizagem automática e o processamento de linguagem natural para permitir que os investigadores criem novos dados sem terem de efetuar pesquisas empíricas adicionais. Os investigadores de mercado podem utilizar a IA generativa para gerar novos dados que podem ser utilizados para obter informações sobre os consumidores, as tendências e os comportamentos. Por exemplo, um investigador pode utilizar a IA generativa para gerar novos dados relacionados com as atitudes dos consumidores em relação a um produto ou serviço. Estes dados podem então ser utilizados para criar um modelo preditivo para compreender melhor as tendências nas decisões de compra.
Maior precisão - A IA generativa é capaz de gerar com mais precisão do que outros métodos de recolha de dados, como as dispendiosas subscrições de plataformas de escuta social, o que significa que produz uma visão mais realista dos públicos-alvo. Como tal, permite aos investigadores obter uma compreensão mais profunda dos consumidores e das suas atitudes e comportamentos.
Resultados rápidos - A IA generativa pode produzir novos dados muito rapidamente, o que significa que os investigadores podem começar a gerar conhecimentos mais cedo. Esta velocidade é possível graças à utilização de redes neuronais artificiais, que são capazes de processar grandes quantidades de dados e algoritmos complexos.
Relação custo-eficácia - A IA generativa permite aos investigadores criar novos dados sem terem de realizar investigação empírica adicional ou gastar $$ em plataformas dispendiosas. Isto significa que as organizações podem poupar tempo e dinheiro, permitindo-lhes aumentar os seus orçamentos de investigação.
Conveniência - A IA generativa proporciona uma experiência de fácil utilização, o que significa que qualquer pessoa com acesso a um software como o ChatGPT pode gerar novos dados. Isto é possível devido aos algoritmos utilizados no software, que foram concebidos para serem extremamente fáceis de utilizar.
Modelação preditiva - A modelação preditiva é um processo que utiliza dados históricos para prever resultados futuros. Pode ser utilizada para prever tudo, desde a procura dos clientes até aos preços das acções, e é uma ferramenta muito poderosa nos estudos de mercado. A modelação preditiva pode ser utilizada para compreender melhor uma variedade de tópicos, incluindo decisões de compra e venda, concorrência e desempenho do produto.
Deteção de padrões - A deteção de padrões baseia-se na ideia de que existe um padrão em tudo. Pode ser utilizada para encontrar ligações ocultas entre diferentes variáveis e obter uma melhor compreensão do comportamento do consumidor. Com a deteção de padrões, os investigadores podem explorar as atitudes e os comportamentos dos consumidores e encontrar várias ligações entre eles. Isto pode levar a descobertas fascinantes que, de outra forma, permaneceriam ocultas. A deteção de padrões pode ser aplicada a uma variedade de tópicos, como o comportamento, as preferências e o desempenho do produto.
Informações em tempo real - As informações em tempo real baseiam-se em dados em tempo real e são mais bem aplicadas a tópicos que são actualizados frequentemente, como as redes sociais e o tráfego do sítio Web. As informações em tempo real podem ser utilizadas para compreender melhor uma variedade de tópicos, incluindo o comportamento do consumidor, o desempenho do produto e a concorrência.
Escalabilidade - A geração de novos dados pode ser um processo muito moroso, o que significa que os dados podem não estar prontos quando a equipa de investigação precisar deles. Isto pode resultar num menor nível de precisão e levar a atrasos na investigação.
Exatidão - Os dados gerados podem não ser tão exactos como os dados recolhidos através de investigação empírica. Como tal, os investigadores devem ter cuidado ao utilizá-los para compreender melhor os seus públicos-alvo.
Interpretabilidade - O processo pelo qual os dados são convertidos da forma bruta para a forma utilizável não é totalmente transparente com a IA generativa, o que significa que os utilizadores não têm forma de compreender como os dados foram gerados. Isto significa que os investigadores têm uma visão limitada da razão pela qual os dados são como são, limitando a sua utilidade.
Fiabilidade - O processo de utilização de dados gerados não é tão fiável como a utilização de dados que foram recolhidos através de investigação empírica. Isto significa que os investigadores devem ser extremamente cuidadosos ao interpretar e aplicar os dados e devem estar preparados para questionar a sua exatidão.
Enquanto muitos se preocupam com a possibilidade de a IA vir a substituir a necessidade de serem os humanos a fazer o trabalho, eu tenho uma visão mais otimista de que a adoção e o aproveitamento da IA criarão novas oportunidades e empregos, permitindo que os humanos se concentrem nas tarefas de nível superior e mais humanas dos estudos de mercado. Os profissionais de marketing podem utilizar a IA generativa para compreender melhor os seus públicos-alvo e tomar decisões mais informadas sobre as suas ofertas. É importante abraçar o potencial da IA e utilizá-lo em nosso benefício, em vez de temer o seu potencial para perturbar o status quo.
Jay Tye - Diretor de Operações
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