Nowa generacja badań konsumenckich z udziałem sztucznej inteligencji
Najnowsze badania mogą zmienić oblicze branży badań rynkowych. Zespół kierowany przez Benjamina F. Maiera opracował metodę, która pozwala dużym modelom językowym (LLM) symulować zachowania konsumentów z niezwykłą precyzją. Zamiast tradycyjnych ocen liczbowych, system wykorzystuje analizę językową, dzięki czemu tworzy syntetycznych klientów potrafiących rozumować i oceniać produkty jak prawdziwi ludzie. To odkrycie może całkowicie zmienić sposób, w jaki firmy testują produkty, mierzą opinie i prognozują popyt.
Od liczb do znaczenia – istota metody Semantic Similarity Rating
Dotychczasowe próby zastosowania AI w badaniach rynku miały ograniczoną skuteczność z powodu nienaturalnych wzorców odpowiedzi. Modele językowe często unikały skrajnych ocen, co zniekształcało wyniki. Metoda Semantic Similarity Rating (SSR) eliminuje ten problem. Zamiast pytać o ocenę w skali od 1 do 5, model generuje opisową opinię, która następnie zostaje przekształcona w wektor liczbowy. Porównanie tego wektora z referencjami pozwala precyzyjnie określić stopień aprobaty. W testach na 57 ankietach SSR osiągnęło 90% zgodności z wynikami ludzkimi, co dowodzi jego wiarygodności.
Kontrola zamiast chaosu – gdy AI ratuje badania
W ostatnich latach rośnie problem „zanieczyszczania” ankiet przez chatboty. Uczestnicy badań coraz częściej korzystają z AI, generując zbyt idealne odpowiedzi pozbawione autentycznego tonu. Zespół Maiera proponuje odwrotne podejście: zamiast walczyć z syntetycznymi danymi, należy je kontrolować. Tworzenie paneli badawczych w pełni opartych na AI eliminuje problem nieautentycznych odpowiedzi i pozwala budować spójne, wiarygodne symulacje zachowań rynkowych.
Technologiczny przełom – pomiar intencji zamiast emocji
Sercem metody SSR są embeddings – reprezentacje tekstu w postaci wektorów liczbowych. Nowoczesne modele potrafią już odzwierciedlać semantykę intencji zakupowych, a nie tylko emocje. Dzięki temu sztuczna inteligencja przestaje być narzędziem do analizy danych, a staje się symulatorem zachowań konsumenckich. SSR pozwala przewidzieć, jak ludzie zareagują na nowe produkty, reklamy czy funkcje, zanim jeszcze trafią na rynek.
Cyfrowe grupy fokusowe i przewaga czasu
W praktyce metoda SSR umożliwia tworzenie „cyfrowych bliźniaków” segmentów rynku. Takie wirtualne grupy fokusowe mogą testować pomysły, opakowania czy ceny w ciągu godzin, zamiast tygodni. Dają także dostęp do głębokich uzasadnień ocen, co znacząco poszerza perspektywę badań. Koszt takich symulacji to zaledwie ułamek tradycyjnych wydatków, a skalowalność praktycznie nie ma ograniczeń, co może całkowicie zmienić tempo decyzji w sektorze FMCG.
Granice i dalsze kierunki rozwoju
Badania potwierdziły skuteczność SSR w kontekście produktów codziennego użytku, lecz nie ma jeszcze pewności, czy metoda sprawdzi się przy dobrach luksusowych, decyzjach B2B lub w innych kulturach. System symuluje raczej wzorce populacyjne niż indywidualne decyzje. Mimo to uzyskane wyniki pokazują ogromny potencjał – kluczowe pytanie nie brzmi już, czy AI potrafi naśladować ludzi, lecz jak szybko firmy potrafią tę zdolność wykorzystać.