Cách sử dụng AI cho nghiên cứu thị trường

Nghiên cứu thị trường truyền thống dựa vào các phương pháp thủ công chậm chạp – khảo sát, nhóm tập trung và bảng tính – để thu thập thông tin khách hàng. Tuy nhiên, AI tạo sinh đang cách mạng hóa lĩnh vực này, thay đổi cách dữ liệu được thu thập, phân tích và báo cáo. Một bản tóm tắt gần đây của Harvard Business Review nhận xét rằng nghiên cứu tùy chỉnh "chậm [và] tốn kém," trong khi AI tạo sinh đang tăng tốc thu thập, tạo lập và phân tích thông tin người tiêu dùng và thị trường.

AI cho phép phân tích thị trường nhanh hơn, thông minh hơn bằng cách tự động hóa các công việc nhàm chán và khám phá những hiểu biết mà con người có thể bỏ sót. Thay vì xử lý dữ liệu thủ công, AI có thể xử lý bộ dữ liệu khổng lồ trong vài phút, giải phóng đội ngũ tập trung vào chiến lược và ra quyết định.

Lợi ích của AI trong nghiên cứu thị trường

Khả năng mở rộng quy mô

AI phá vỡ nút thắt truyền thống về tăng trưởng dữ liệu. Nó có thể phân tích hàng triệu điểm dữ liệu từ nhiều nguồn – mạng xã hội, lưu lượng web, khảo sát và hơn thế nữa – cùng lúc. Pixis báo cáo các nền tảng AI có thể giám sát "hơn 100 triệu nguồn trực tuyến đồng thời," tạo ra cái nhìn toàn diện về cảm nhận người tiêu dùng mà phương pháp thủ công không thể sánh kịp.

Điều này cho phép nghiên cứu "luôn bật": các bot AI thu thập và phân tích phản hồi khách hàng toàn cầu 24/7. Ví dụ, một công ty thương mại điện tử Mỹ mở rộng quốc tế có thể dùng AI để đánh giá cảm nhận ở thị trường mới và sử dụng công cụ dịch AI của Google để bản địa hóa thông điệp – tất cả mà không cần tuyển thêm nhà phân tích. Tự động hóa như vậy tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí: các công việc từng mất vài tuần giờ có thể hoàn thành trong vài ngày hoặc giờ.

Các lợi ích chính của giải pháp nghiên cứu thị trường sử dụng AI

Các kỹ thuật nghiên cứu thị trường dựa trên AI

AI bao gồm nhiều kỹ thuật phân tích thị trường. Các phương pháp chính gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), máy học và mô hình dự báo. Những khả năng này cho phép AI tự động hóa các công việc nghiên cứu cốt lõi:

Các công việc nghiên cứu tự động hóa bằng AI

• Tự động hóa khảo sát: Thiết kế, phân phối và phân tích khảo sát theo thời gian thực với câu hỏi do AI đề xuất và phát hiện mẫu
• Nghe xã hội & phân tích cảm xúc: Quét mạng xã hội, diễn đàn và trang đánh giá để đo lường nhận thức thương hiệu quy mô lớn
• Thông tin cạnh tranh: Liên tục giám sát website, quảng cáo và tin tức đối thủ để nhận diện thay đổi chiến lược
• Dự đoán xu hướng: Dự báo xu hướng thị trường và người tiêu dùng từ dữ liệu lịch sử và thời gian thực
• Trực quan hóa dữ liệu & phân đoạn: Tự động chuyển đổi bộ dữ liệu phức tạp thành bảng điều khiển trực quan và nhóm khách hàng
• Báo cáo tự động: Trợ lý AI tóm tắt phân tích và soạn thảo nhận định cho các bên liên quan ngay lập tức

Các kỹ thuật AI cốt lõi đang chuyển đổi quy trình nghiên cứu thị trường

Các công cụ AI phổ biến cho nghiên cứu thị trường

Nền tảng nghiên cứu chuyên biệt

Công cụ AI chung cho phân tích thị trường

• ChatGPT & Mô hình ngôn ngữ lớn: Nhà phân tích ảo để phác thảo chân dung khách hàng, tóm tắt báo cáo ngành và tạo hiểu biết từ dữ liệu khách hàng
• ChatSpot (HubSpot + ChatGPT): Tích hợp ChatGPT với dữ liệu CRM để trả lời câu hỏi kinh doanh và chuyển dữ liệu khách hàng thành hiểu biết marketing
• Google Analytics & Bard: Hiểu biết dựa trên AI và truy vấn thị trường tùy chỉnh qua chatbot AI của Google
• Sprout Social & Talkwalker: Giám sát xã hội dựa trên AI để phát hiện xu hướng thời gian thực

Công cụ chuyên biệt cho nhiệm vụ

Bức tranh tổng quan các công cụ và nền tảng nghiên cứu thị trường sử dụng AI

Triển khai AI trong quy trình nghiên cứu thị trường của bạn

Thực hành triển khai tốt nhất

"Bắt đầu nhỏ và phát triển dần thay vì nhắm tới chuyển đổi toàn doanh nghiệp ngay lập tức. AI xử lý công việc tính toán nặng trong khi đội ngũ của bạn cung cấp bối cảnh, phát triển hiểu biết chiến lược và đưa ra quyết định cuối cùng."

— Pragmatic Institute

Phương pháp từng bước để triển khai AI trong nghiên cứu thị trường

Thực hành tốt và những điều cần tránh

Những điều cần tránh phổ biến

Thực hành tốt được khuyến nghị

• Xác định mục tiêu nghiên cứu rõ ràng trước khi chọn công cụ AI
• Xác thực kết quả AI với dữ liệu thực tế
• Duy trì giám sát con người chặt chẽ trong suốt quá trình
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu và tuân thủ quy định từ đầu
• Mở rộng thí nghiệm thành công dần dần thay vì vội vàng triển khai toàn doanh nghiệp
• Cập nhật xu hướng AI liên tục và đào tạo lại đội ngũ
• Cập nhật chiến lược và quy trình dữ liệu để tận dụng tối đa AI

Những cân nhắc chính cho triển khai AI có trách nhiệm trong nghiên cứu

Những điểm chính cần ghi nhớ

AI không thay thế nhà nghiên cứu – nó giúp họ thực hiện phân tích thị trường tinh vi hơn bao giờ hết. Bắt đầu với câu hỏi nghiên cứu rõ ràng, thử nghiệm công cụ phù hợp và duy trì giám sát con người chặt chẽ để đạt hiệu quả tối đa.

Tài nguyên liên quan