Begraben Sie den Friedhof der Verbraucherforschung

Wie generative KI dabei hilft, aus qualitativen Verbrauchererkenntnissen Kapital zu schlagen.

Stellen Sie sich vor, Sie sind Chief Innovation Officer und Ihre Aufgabe ist es, erfolgreiche neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die perfekt auf den Markt passen. Oder Sie sind ein Vermarkter und Ihre Aufgabe ist es, eine Markenpositionierung zu kultivieren, die die persönlichen Werte und Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe anspricht.

Was brauchen Sie, um erfolgreich zu sein? Zuallererst: Daten - nuancierte, detaillierte, genaue Daten mit Tiefgang. Hier kommt die qualitative Verbraucherforschung ins Spiel. Sie können den Gesprächen der Verbraucher im Chat oder in den sozialen Medien zuhören, aber der beste Weg, ihnen unter die Haut zu gehen, ist das Gespräch - in einem ausführlichen Skype-Interview, einem explorativen Interview von Angesicht zu Angesicht, einer Fokusgruppendiskussion oder einem Workshop.

Die Interaktion von Angesicht zu Angesicht, einschließlich der Körpersprache, der impliziten Bedeutung und der körperlich ausgedrückten Emotionen, ist der Schlüssel zur Gewinnung von Erkenntnissen mit Tiefe und Relevanz.

Trotz der offensichtlichen Vorteile und der entscheidenden Rolle, die sie für Innovation und Marketing spielen, wird das Potenzial der qualitativen Verbraucherforschung oft nicht voll ausgeschöpft. Einer der Gründe dafür ist der Zeit- und Kostenaufwand, der für solche Initiativen erforderlich ist. Die "Daten" der qualitativen Forschung bestehen in der Regel aus Dutzenden, wenn nicht gar Hunderten von Seiten an Gesprächsprotokollen oder -protokollen. Bislang war es zeit- und arbeitsaufwändig, diese Textberge zu durchforsten.

Neue Tools erhöhen Geschwindigkeit und Qualität der Forschung

Neue Werkzeuge auf der Grundlage generativer KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), beschleunigen die Analyse qualitativer Verbraucherdaten.
Aber was genau sind LLMs? Large Language Models sind eine Spitzentechnologie, die numerische, statistische Methoden verwendet, um Textdokumente zu verarbeiten und zu verstehen, die in alltäglichem Englisch, Chinesisch, Französisch und anderen natürlichen Sprachen geschrieben sind. Die führenden öffentlich verfügbaren LLMs sind Chat GTP und Bard. Es gibt jedoch eine Vielzahl anderer Modelle mit spezifischen Funktionen, die in den kommenden Monaten verfügbar sein werden.

Eine der Hauptstärken von LLMs ist ihre Fähigkeit, große Textmengen zusammenzufassen. Aus diesem Grund beschleunigen Werkzeuge, die auf generativer KI basieren, den Prozess der Analyse von Unmengen von Transkripten, extrahieren Schlüsselpunkte und liefern die relevantesten Muster über die Bedürfnisse und Wünsche, Erfahrungen, Vorlieben und die emotionale Beteiligung der Verbraucher.

Die fortschrittlichsten LLMs gehen weit über das Zusammenfassen hinaus. Sie können aus qualitativen Verbrauchererkenntnissen neue Produkte, Werbekonzepte oder Social-Media-Inhalte entwickeln, die genau die Zielgruppe ansprechen, die Sie im Sinn haben. Mit dieser Fähigkeit führt die generative KI die Verbraucherforschung in eine neue Ära. Bei Consumer Insight geht es nicht mehr um statische Berichte, die man erst lesen und verdauen muss und die dann auf dem Berichtszähler der MR-Abteilung landen.

Frische Daten sind die neue Energie, die Kreativität und Innovation vorantreibt

Qualitatives Verbraucherwissen ist die neue Energie, die kreative, innovative Geschäftsprozesse vorantreibt. Qualitative Forschungsdaten werden Teil einer kontinuierlichen Bemühung, virtuelle, nie ruhende Verbraucher zu befragen, um erfolgreiche Lösungen mit perfekter Marktanpassung zu entwickeln.

Sie können die Bedeutung frischer Daten mit einem einfachen Copy-Paste von - anonymisierten - qualitativen Erkenntnissen sehen. Noch besser ist es, wenn Sie Zugang zu der leistungsstärksten Version eines LLM haben. Die 20 Dollar für ChatGPT plus zum Beispiel sind gut angelegt. Aber um das Beste aus LLMs herauszuholen, brauchen Sie direkten Zugang über APIs. Wenn Sie programmieren können, wird dies ein Kinderspiel sein. Alternativ können Sie eine der neuen Anwendungen nutzen, die den "technischen" Teil übernehmen: Erstens, die Verarbeitung und Aufbereitung großer Mengen qualitativer Verbraucherdaten - Transkripte, Protokolle, Chatprotokolle und nutzergenerierte Inhalte. Zweitens, die Optimierung der Interaktion mit dem KI-Modell. Insight-lab.ai zum Beispiel wurde für die "Verdauung" qualitativer Daten optimiert.

P.S. Holen Sie sich jetzt Ihre kostenlose Testversion und tauchen Sie ein in die neue Ära der qualitativen Forschung: https://www.insight-lab.ai/#apply