IA: amiga ou inimiga? 5 dicas para adicionar automação à pesquisa de mercado

Primeiros passos com IA: velocidade + qualidade

Dos carros autônomos do Uber aos robôs de armazém da Amazon, a inteligência artificial (IA) parece estar alcançando a destreza humana em quase todos os lugares. Você deve estar se perguntando como nós: como as marcas estão realmente aproveitando a inovação da automação de última geração na pesquisa de mercado hoje? A inteligência artificial pode identificar insights melhores e mais baratos? Os computadores e robôs tornarão os pesquisadores humanos inúteis? Como pesquisadores de mercado, que também são seres humanos, temos explorado muitas das mesmas perguntas!

Recentemente, a Danone, uma das principais empresas de alimentos do mundo, procurou entender os fatores de consumo dos consumidores para uma nova categoria de produtos. 

Quando William Serfaty, gerente global de estratégia e insights, pediu à minha equipe que lhe fornecesse insights qualitativos para embasar as reivindicações de comunicação dentro de um prazo muito curto, vimos uma oportunidade de colocar esses robôs à prova. Com a Danone a bordo, fizemos uma parceria com a Voxpopme, uma plataforma automatizada de pesquisa em vídeo, para estudar até que ponto as soluções automatizadas podem substituir ou aprimorar a prática da pesquisa qualitativa.

Juntos, lançamos o "", uma competição frente a frente entre pesquisadores humanos e tecnologia de automação. Cada equipe foi encarregada de analisar vídeos de consumidores gravados por eles mesmos usando diferentes metodologias de pesquisa. Uma equipe teve acesso a ferramentas automatizadas, enquanto a outra equipe de pesquisadores SKIM contou com métodos humanos tradicionais de análise. No total, três relatórios foram produzidos e julgados por William Serfarty, da Danone: 1. principalmente automatizado; 2. somente humano e 3. combinação de humano e máquina (Se você quiser mais detalhes sobre o projeto, ).

No final do projeto, William resumiu bem nossas descobertas: "O resultado foi uma boa surpresa! Agora podemos obter um relatório mais rápido que fornece o nível de detalhes que obteríamos em um relatório tradicional" - e minha equipe ficou igualmente surpresa, mas entusiasmada com esse resultado!

Aqui, compartilho cinco dicas baseadas em nossos aprendizados sobre por que você deve considerar as ferramentas de automação e como pode incorporar com sucesso a IA em seus planos de pesquisa de mercado qualitativa este ano (a boa notícia para nós é que os humanos ainda têm um papel crucial a desempenhar).

1: O ceticismo inicial em relação à IA será inevitável; supere-o para colher os frutos da automação

Embora haja muito burburinho no setor em torno da IA e de outras tecnologias de automação de última geração, infelizmente, as máquinas não oferecerão uma "bala mágica" para atender às necessidades de insights da sua marca. Entretanto, embora os resultados da IA e da automação por si só não ofereçam muito valor e careçam de sofisticação, essas ferramentas certamente são úteis durante o processo de análise qualitativa humana. Nosso estudo "Mulher vs. Máquina" resultou em um relatório de pesquisa completo, produzido na metade do tempo usando ferramentas de automação, em comparação com o relatório completo criado apenas pela minha equipe humana.

William, da Danone, ficou satisfeito ao descobrir que os benefícios em termos de tempo e custo não foram obtidos às custas dos insights de qualidade. De fato, em uma avaliação cega, ele preferiu o relatório colaborativo homem-máquina às versões totalmente automatizadas e totalmente geradas por humanos. Em vez de substituir os insights humanos e a experiência consultiva, gostamos de pensar na automação como um "impulso turbo" para os pesquisadores qualitativos tradicionais.

2: Não espere que as máquinas forneçam as respostas

Todos concordamos que as oportunidades de automação parecem estar mais alinhadas com a pesquisa quantitativa. Dada a natureza humana da pesquisa qualitativa, entramos nesse experimento questionando se a automação é mesmo possível. Embora tenhamos visto desenvolvimentos no processamento de linguagem natural, ainda estamos longe de alcançar a automação total.

Ao realizar uma análise qualitativa, as ferramentas automatizadas sem envolvimento humano têm atualmente pouco valor. Os resultados produzidos são palavras e gráficos que têm pouco significado por si só e com uma precisão que é imprevisível. As máquinas não conseguem ligar os pontos, determinar quais insights são realmente importantes ou identificar os motivadores. Até mesmo para criar um relatório inicial de primeira linha, é necessária uma análise humana para revisar os resultados automatizados, entender seu significado e restringir quais informações são relevantes. Embora com o tempo seja provável que sua inteligência aumente, pelo menos por enquanto, as ferramentas de automação não podem fornecer respostas autônomas. Portanto, é importante entender a melhor forma de usá-las a nosso favor.

3: Use os resultados da IA como ponto de partida para a análise humana

Embora elas não ofereçam uma solução mágica, aprendemos que as ferramentas de automação podem capacitar os pesquisadores qualitativos a realizar análises com maior velocidade. Em contraste com a nossa equipe de análise humana, que precisou passar uma semana analisando todas as transcrições de vídeo, o ponto de partida da nossa equipe automatizada foram os resultados das máquinas. Ao analisá-los, em vez de analisar os dados brutos, em apenas um dia conseguimos criar uma imagem da história geral e identificar os principais aprendizados.

4: Espere que a análise de alta velocidade produza descobertas de alto nível

Ao recorrer a essas ferramentas, é importante ter as expectativas corretas. Se a pressão do tempo interno exigir respostas imediatas, essa tecnologia pode ajudar. No entanto, o resultado da análise de alta velocidade é uma visão panorâmica, o que significa descobertas de alto nível, e não os insights aprofundados e as recomendações estratégicas que você espera dos estudos qualitativos.

5: Ser estratégico leva tempo; não deixe isso de lado

Em uma avaliação às cegas, William Serfaty, da Danone, preferiu um relatório colaborativo (IA + pesquisador humano) em vez das versões automatizadas e totalmente geradas por humanos. Os relatórios que dependiam muito de resultados automatizados podem ser mais rápidos, mas a velocidade vem à custa de insights estratégicos e acionáveis.

Portanto, é necessário mais tempo e uma análise humana mais profunda para explicar e traduzir informações de alto nível em diretrizes e recomendações claras. No entanto, esse processo leva metade do tempo dos pesquisadores qualitativos quando eles contam com ferramentas automatizadas para ajudá-los. Como resultado, na SKIM , estamos compreensivelmente otimistas quanto ao potencial futuro da automação e das metodologias de pesquisa qualitativa aprimoradas por IA.

Uma palavra final sobre IA e automação para equipes de pesquisa e insights

A colaboração com máquinas pode, de fato, aumentar a eficiência, sem comprometer a profundidade e a qualidade dos insights. Tanto é assim que introduzimos uma solução de automação em nossas ofertas de pesquisa qualitativa, Qualificação inteligente da SKIM. Usamos essa solução como uma metodologia autônoma, tarefa pré/pós ou para substituir os tradicionais finais abertos em pesquisas para capturar insights no contexto com rapidez. Se estiver procurando por  comportamento de decisão do consumidor insights sobre exploração de categoria, experiência do cliente, teste de conceito/NPD ou desenvolvimento de comunicações,  para saber como você pode aproveitar as vantagens da IA e da automação!