AI в маркетинговых исследованиях: можно и нужно, но есть нюансы
При каждом упоминании искусственного интеллекта в голове невольно возникает мем с бесконечным повторением: «AI, AI, AI…». Однако реальность такова, что ни одно маркетинговое направление не обходится без этих «волшебных» инструментов. В этом тексте я попробую разобраться, как использовать AI в маркетинговых исследованиях, а главное — можно ли доверять полученным данным и принимать на их основе стратегически важные решения.
Маркетинговые исследования на данный момент — это, пожалуй, один из самых долгих и дорогостоящих процессов. Здесь важно подобрать нужную методологию и инструменты, определить ЦА, правильно провести полевой этап, а затем интерпретировать данные как можно более объективно. И конечно, глядя на этот список задач и постоянно сжимающиеся тайминги, хочется оптимизировать и максимально ускорить данный процесс, не теряя в качестве.
AI-инструменты, которые помогают в проведении маркетинговых исследований:
1 группа
Стратегические инструменты, которые в разы ускоряют анализ баз данных, результатов рекламных кампаний, отзывов в социальных сетях и СМИ и помогают спрогнозировать будущие тренды на основе поведения и обсуждений потребителей в сети.
Примеры: Hootsuite Insights, NetBase Quid или Brandwatch Consumer Research, а также AI -агенты для анализа данных.
Преимущества: помогают в стратегических решениях, снижают ошибки интерпретации данных и более точно предсказывают будущие тренды.
Несколько «но». Как правило, внедрение AI в бизнес — задача не из быстрых и легких. Она требует не только финансового ресурса и соответствующих компетенций у команды, но и должного количества и качества данных, на которых будут строиться прогнозы или тестироваться гипотезы.
Если в бизнесе еще не налажена работа с данными, то нырять в AI-«омут» пока не стоит.
2 группа
Инструменты для ускорения операционных задач. Например, это расшифровка и анализ интервью, создание анкет для опросов, анализ полученных данных, сбор портретов аудитории, анализ рынка, поиск бенчмарков.
Для решения этих задач можно использовать все привычные и доступные инструменты и их комбинации:
- для транскрибации хорошо подходят Whisper или Speech2Text,
- для аналитики текстов и поиска инсайтов можно использовать Claude, Perplexity, не стоит пренебрегать и привычным ChatGPT,
- для сбора портретов аудитории можно использовать связку Яндекс.Формы + Claude,
- быстро собрать ответы аудитории о вашем продукте помогут Яндекс.Формы или Google Forms,
- быстрый анализ Claude (хорошо справляется с данными excel) соберет портреты аудитории и распишет все боли и характеристики ЦА.
Небольшое предостережение. С большей осторожностью стоит относиться к AI-анализу конкурентов и рынка. Использовать нейросети для общего понимания и изучения глобальных тенденций, конечно, можно, но для более детального погружения лучше потратить чуть больше времени — и в дополнение применить классические методы.
Например, искусственный интеллект не всегда может отслеживать культурный контекст, быстрые изменения отношения к бренду или четко дифференцировать продукты и выявлять существенные для потребителя нюансы.
Используя AI для анализа рынка, стоит учитывать и доступность статистических данных в открытом доступе.
Вывод
При всем многообразии AI-инструментов, вызывающем желание отдать все задачи искусственному интеллекту, стоит принять мысль, что успешные исследования — это не выбор между AI и специалистом, а их правильное сочетание.
Полная автоматизация маркетинговых исследований возможна, но на белорусском рынке доступна далеко не всем. Да и не всем это нужно: здесь главное — опираться на жизненный цикл компании, роль исследовательских данных в принятии решений и четко понимать цели. А вот разгрузка ресечера от рутинных задач и оптимизация процесса с помощью AI — это то, чем точно стоит пользоваться.
И обязательно следите за качеством данных, которые отдаете для анализа!
Еще по теме:
Нейросети в маркетинге: как ускорить процессы, а не только производство контента
Коллега, ассистент и беспристрастный критик. Маркетолог о своем опыте использования ИИ
