AI：朋友还是敌人？为市场调研引入自动化的5个技巧

AI入门：速度与质量

从优步的自动驾驶汽车到亚马逊的仓库机器人，人工智能（AI）似乎在各个领域都已达到接近人类水平的灵巧度。您或许和我们一样在思考：如今，品牌在市场调研中究竟是如何利用新一代自动化创新的？人工智能能否以更低的成本挖掘出更优质的洞察？计算机和机器人是否会让人类调研人员变得多余？作为市场调研人员，我们同样身为人类，一直在探索着这些相同的问题！

达能作为全球领先的食品企业之一，近期致力于探究消费者对某新品类产品的消费动因。 

当全球战略与洞察经理威廉·塞尔法蒂（William Serfaty）在时间非常紧迫的情况下，向我的团队寻求定性洞察以支持其传播主张时，我们看到了一个测试这些机器人的机会。在达能（Danone）的支持下，我们与自动化视频调研平台Voxpopme合作，共同研究自动化解决方案在多大程度上能够替代或提升定性调研的实践。

我们共同推出了“这是一场人类研究人员与自动化技术之间的正面交锋。每支团队的任务都是运用不同的研究方法，对消费者自拍视频进行分析。其中一支团队可以使用自动化工具，而另一支由SKIM 组成的团队则依赖传统的 manual 分析方法。 最终共生成三份报告，并由达能公司的威廉·塞法蒂（William Serfarty）进行评审：1. 主要采用自动化分析；2. 纯人工分析；3. 人机结合分析（如需了解该项目的更多详情， ).

项目结束时，威廉对我们的成果做了精辟总结：“结果真是个惊喜！现在我们能更快地拿到报告，而且报告的详细程度不亚于传统报告。”——我的团队对此结果同样感到惊讶，但也倍感欣喜！

在此，我将基于我们的经验分享五条建议，说明为何您应考虑采用自动化工具，以及今年如何成功将人工智能融入您的定性市场调研计划（好消息是，人类仍然发挥着至关重要的作用）。

1：人们对人工智能的初期怀疑在所难免；要克服这种怀疑，才能收获自动化带来的红利

尽管业界对人工智能及其他新一代自动化技术热议不断，但遗憾的是，机器并不能提供满足您品牌洞察需求的“灵丹妙药”。不过，虽然仅凭人工智能和自动化生成的结果价值有限且不够精妙，但在人类进行定性分析的过程中，这些工具无疑大有裨益。 我们的“女性与机器”研究最终产出了一份完整的研究报告，利用自动化工具完成该报告所耗时间仅为我的人工团队独立完成完整报告所需时间的一半。

达能公司的威廉欣喜地发现，所获得的时间和成本效益并未以牺牲高质量洞察为代价。事实上，在一项盲评中，他更青睐人机协作生成的报告，而非全自动或纯人工生成的版本。我们认为，自动化并非要取代人类的洞察力和咨询专长，而是传统定性研究人员的“涡轮增压器”。

2：不要指望机器能给出答案

我们都认为，自动化似乎更适用于定量研究。鉴于定性研究涉及人的主观因素，我们在开展这项实验时，甚至质疑自动化是否真的可行？尽管自然语言处理领域已取得进展，但距离实现完全自动化仍相去甚远。

在进行定性分析时，目前若不经人工干预，自动化工具的价值十分有限。其生成的输出结果是文字和图表，这些内容本身意义不大，且准确性参差不齐。 机器无法梳理逻辑脉络，无法判断哪些洞察真正关键，也无法识别驱动因素。即便要生成一份初步的概要报告，也需要人工分析来审查自动化生成的内容，理解其含义，并筛选出相关信息。虽然随着时间推移，这些工具的智能水平可能会提升，但至少目前，自动化工具无法提供独立的答案。因此，了解如何最好地利用它们为我们所用至关重要。

3：将人工智能生成的结果作为人工分析的起点

虽然自动化工具并非万能良方，但我们发现，它们能帮助定性研究人员更高效地开展分析工作。与需要花费一周时间审阅所有视频文字记录的人工分析团队相比，我们的自动化团队直接以机器生成的结果为起点。通过分析这些结果（而非原始数据），我们仅用一天时间就勾勒出了整体脉络，并提炼出了关键洞见。

4：期望通过高速分析得出高层次的结论

在使用这些工具时，保持合理的预期至关重要。如果内部时间紧迫，需要立即得到答案，这项技术可以提供帮助。然而，高速分析的结果只能提供一个宏观视角，即非常高层次的发现——而非您通常期望从定性研究中获得的深入洞察和战略建议。

5：制定战略需要时间；不要在这方面偷工减料

在一项盲评中，达能公司的威廉·塞尔法蒂更青睐采用协作模式（AI 与人类研究员结合）生成的报告，而非主要依赖自动化生成或完全由人工撰写的版本。虽然高度依赖自动化输出的报告可能更快捷，但这种速度是以牺牲战略性和可操作性洞察为代价的。

因此，要解释并把高层次的信息转化为清晰的指导方针和建议，需要投入更多时间并进行更深入的人文分析。不过，如果借助自动化工具，定性研究人员完成这一过程所需的时间将缩短一半。正因如此，SKIM 对自动化以及人工智能增强型定性研究方法的未来潜力自然SKIM 乐观态度。

关于人工智能和自动化在研究与洞察团队中的应用，最后再补充几点

与机器协作确实能够提高效率，同时又不影响洞察的深度和质量。正因如此，我们在定性研究服务中引入了一项自动化解决方案， SKIMSmart Qual. 我们可将此方案作为独立方法论使用，也可在任务前后采用，或用于替代调查问卷中的传统开放式问题，从而快速捕捉情境中的洞察。如果您正在寻找  消费者决策行为 关于品类探索、客户体验、概念测试/新产品开发或传播策略制定的洞察，  了解如何利用人工智能和自动化！