Wie man Emotionen in der Innovationsforschung in der Anfangsphase besser aufdecken kann

Erforschung der Sprachanalytik in der Forschung zur Entwicklung neuer Produkte bei Johnson & Johnson

Haben Sie schon einmal Innovationsforschung im Frühstadium betrieben und sich in einer Situation wiedergefunden, in der Sie den Rückmeldungen der Verbraucher nicht ganz trauen konnten? Viele von uns hatten schon mit übertriebenem Interesse und der Notwendigkeit zu tun, unerfüllte Bedürfnisse zu ergründen.

Die Aufdeckung sowohl rationaler als auch emotionaler Bedürfnisse ist für Strategien zur Entwicklung neuer Produkte (NPD) von entscheidender Bedeutung, um den ungedeckten Bedarf oder die Chancen für Innovationen genau zu ermitteln. Doch was ist der beste Ansatz für Erkenntnisse?

Zwar lassen sich mit Hilfe traditioneller Qualifizierungsverfahren Emotionen aufdecken, doch lassen sich die Ergebnisse nicht ohne weiteres skalieren. Alternativ dazu kann die quantitative Forschung zwar Emotionen aufzeigen, aber es fehlt ihr an Tiefe. Bei quantitativen Verfahren verlassen wir uns zu sehr auf das, was die Menschen uns sagen, und wir sehen oft ein überbewertetes Interesse an Innovationen.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, haben wir vor kurzem einen neuen hybriden Qual-Quant-AI-Ansatz für die NPD-Forschung im Frühstadium erforscht. Durch den Einsatz eines Sprachanalyse-Tools können wir analysieren, "wie" Menschen ihre Bedürfnisse, Einstellungen und Interessen kommunizieren, um implizite Emotionen für effektivere Innovationsstrategien besser aufzudecken.

Wir haben uns mit der SelfCare-Abteilung von Johnson & Johnson zusammengetan, um diese neue Forschungstechnik zu testen. Wir wollten Emotionen ergründen und die Einstellung der Verbraucher zu Gesundheit, Wohlbefinden und Stress untersuchen.

Im Folgenden möchte ich das Experiment zusammenfassen und erläutern, wie die Auswertung von Emotionen Ihnen helfen kann, tiefere Einblicke in die Verbraucher zu gewinnen, um neue Produktentwicklungsstrategien besser zu steuern.

Die Herausforderung für die Forschung: Gewinnung verwertbarer Informationen aus impliziten Antworten

In der hektischen Welt von heute scheint Stress allgegenwärtig zu sein. In einer Sondierungsumfrage für dieses Projekt betonte mehr als die Hälfte der Teilnehmer, dass sie sich um ihre psychische Gesundheit kümmern müssen. Das ist mehr, als noch vor zwei Jahren zu erwarten gewesen wäre.

Sofia Jorman ist Consumer Science Manager bei Johnson & Johnson im Bereich Global R&D Operations, Consumer SelfCare. Zu ihren Aufgaben gehört es, die Bedürfnisse der Verbraucher zu ermitteln und neue Produkte zu entwickeln, die ihr Leben verbessern.

Laut Jorman, Johnson & Johnson, "untersuchen wir ständig Möglichkeiten, ein tiefes menschliches Verständnis zu erlangen, indem wir sowohl explizite als auch implizite Instrumente einsetzen."

Jorman war begeistert von den Möglichkeiten zur Innovation in der Marktforschung, was diese innovative Marke zum idealen Partner für eine enge Zusammenarbeit machte.

Unser Projekt hatte drei Ziele:

1) Untersuchung der Einstellungen der Verbraucher zum Thema Stress und Ängste

2) Untersuchung der Frage, ob das Bedürfnis der Verbraucher nach Stressbewältigung einen Markt für neue Innovationen darstellt und, wenn ja, welche Merkmale ein solches Produkt aufweisen sollte

3) Bewältigung der aktuellen Herausforderungen bei der Identifizierung und Quantifizierung von Emotionen in der Innovationsforschung in der Frühphase.

Emotionale Triebkräfte sind besonders schwer zu erkennen, wenn es um neue Produktkonzepte geht. Emotionen können subtil und schwer auszudrücken sein. Und wenn es um neue Produkte oder Konzepte geht, können Sie eine ganze Reihe von Reaktionen feststellen, von Neugier bis hin zu Skepsis.

Darüber hinaus kann die traditionelle Forschung bei der Erforschung von Emotionen eingeschränkt sein. Qualitative Methoden können tiefer in die Reaktionen der Verbraucher eindringen, aber die Stichprobengrößen sind kleiner. In quantitativen Studien gibt es größere Stichproben, aber diese konzentrieren sich oft nur auf die "erklärten Emotionen".

Unser Leitgedanke bei SKIM ist es, die beste Forschungslösung oder Kombination von Methoden zu finden, um die geschäftlichen Herausforderungen unserer Kunden zu lösen.

Hier war es klar, dass ein hybrider Qual-Quant-AI-Ansatz die Stärken traditioneller Methoden vereinen und gleichzeitig einige der Lücken schließen würde, die wir in der Forschung zur Entwicklung neuer Produkte gesehen haben.

Um dies zu erreichen, haben wir qualitative und quantitative Techniken mit einem KI-gestützten Sprachanalyse-Tool kombiniert.

Mit KI die Emotionen der Verbraucher erschließen

Das von uns ausgewählte KI-Tool für die Sprachanalyse, audEERING, kann Emotionen anhand der Stimme erkennen. Da die Emotionen, die die Stimme einer Person offenbart, auf unterbewussten Gefühlen beruhen, gibt uns die Sprach-KI einen Einblick in echte, unvoreingenommene Reaktionen, selbst wenn die geäußerte Reaktion eine andere ist.

Übertriebenes Interesse ist ein Paradebeispiel für einen möglichen Nutzen; dieses Phänomen ist ein bekannter Fehler in einigen Studien, da die Teilnehmer das Bedürfnis haben können, dem Moderator zu gefallen. Das audEERING-Tool kann 50 implizite Emotionen in der Sprache einer Person erkennen - darunter auch das Interesse. Unsere Hypothese war, dass Voice AI helfen würde, die wahren Gefühle der Befragten zu erkennen, im Gegensatz zu den Behauptungen, die sie aufstellen könnten.

KI auf den Prüfstand stellen: Erforschung unerfüllter Bedürfnisse und Produktkonzepte

Unser Team aus quantitativen und qualitativen Experten entwickelte für diese Studie von Johnson & Johnson ein zweistufiges Experiment.

Mit diesen Erkenntnissen im Hinterkopf begannen wir mit Phase zwei, die sich auf Produktkonzepte und Design konzentrierte. SKIM entwarf ein hypothetisches Produkt, das "Smart Health Band", das auf dem Feedback der ersten Studie basierte, und stellte es den Verbrauchern vor. Phase eins bestand aus einer Sondierungsstudie in der britischen Allgemeinbevölkerung. Sie untersuchte die Stresserfahrung der Teilnehmer, ihr Interesse an einem Technologieprodukt zur Stressbewältigung und die wünschenswerten Produkteigenschaften.

In dieser Phase haben wir 1) den Inhalt der Antworten analysiert, um zu sehen, was die Leute gesagt haben, und 2) mit Hilfe des Voice AI Tools analysiert, wie sie es gesagt haben und welche Emotionen vorhanden waren.

80 % der in der Sondierungsstudie des Projekts Befragten gaben an, täglich unter mittlerem bis hohem Stress zu leiden. Als es um die Entwicklung eines potenziellen Produkts ging, war ein Großteil der Befragten offen für den Einsatz einer technologischen Lösung, die ihnen bei der Bewältigung ihres Stresspegels helfen würde.

Einblicke in die Innovation: Aufdeckung von wahren Emotionen und Stress über die Stimme

Anschließend untersuchten wir die Inhaltsanalyse - also das, was gesagt wurde -, die ein hohes Interesse am Konzept des "Smart Health Band" zeigte. Die Sprach-KI lieferte jedoch zusätzliche, unerwartete Ergebnisse: Das implizite oder unterbewusste Interesse war zwar immer noch hoch, aber nicht so hoch, wie die Inhaltsanalyse vermuten ließ.

Für Johnson & Johnson war es wertvoll zu sehen, wie groß das Interesse an dieser Art von Produkt war, aber das Sprachelement half, dieses Bild zu kalibrieren, um zu zeigen, wie viel davon echt war. Diese innovativen Erkenntnisse werden Sophia und ihrem Team helfen, fundiertere Entscheidungen über die künftige Strategie zu treffen.

Unser Team war auch von der Stärke der von der KI erkannten Emotionen überrascht, mit sehr starken negativen Reaktionen auf die Auswirkungen von Stress und sehr starken positiven Reaktionen auf das Produktkonzept. Darüber hinaus deckte die emotionale Analyse Unterschiede in den Reaktionen der Geschlechter auf. Diese Segmentierungserkenntnisse könnten sich als wertvoll für künftige Marketing- und Kommunikationsstrategien erweisen.

Für Sophia Jorman, Johnson & Johnson, hatte das Forschungsprojekt einen doppelten Nutzen: "Der Einsatz des Sprachanalyse-Tools ... hat uns nicht nur geholfen, mehr über Stress zu erfahren und einige Konzeptideen zu testen, sondern es hat uns auch ermöglicht, eine innovative Methode zu bewerten."

Die wichtigsten Erkenntnisse: Stimme und Emotionen in der Marktforschung

Ob maschinelles Lernen, Chatbots oder Sprachanalysen - unser Team erforscht mit Leidenschaft, wie KI zu besseren Forschungsergebnissen für unsere Kunden führen kann. In der Verbraucher-, Technologie- und Gesundheitsbranche sehen wir den Wert der Analyse von Emotionen, um den Einblicken in die Verbraucherwelt mehr Tiefe zu verleihen - insbesondere zu Beginn des Produktentwicklungszyklus. Die Stimmanalyse ist jedoch kein eigenständiges Tool. Wie andere Arten von KI-Tools liefert sie in Kombination mit anderen Forschungsmethoden aussagekräftigere Ergebnisse. Sie kann auch skalierbar sein, wenn sie Teil eines hybriden Ansatzes ist.

SKIM bietet ein komplettes Paket von Forschungslösungen für den gesamten Produktzyklus an, einschließlich Marktanalyse, neue product development and innovation, Prognosen, Kommunikation und Abbildung der Entscheidungsprozesse von Verbrauchern und im Gesundheitswesen.

 

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie das Verständnis von Emotionen bei Ihren Produkt- und Kommunikationsstrategien helfen kann?