اجرای یک مطالعه ساده کاربری، معمولا بین ۶ تا ۱۲ هفته زمان می برد وهزینه بالایی صرفاً برای جذب افراد، برگزاری جلسات و تهیه گزارش نهایی دارد؛. علاوه بر آن، سازمان‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها ممکن است هم‌زمان با چندین تأمین‌کننده و پلتفرم مختلف همکاری کنند. نتیجه این است که داده‌ها پراکنده، کند و گران تولید می‌شوند و در نهایت، هنگام انتقال بین تیم‌ها و ابزارها، بسیاری از جزئیات مهم از بین می‌روند. در ادامه با ما در راهبر بازار همراه باشید.

نقطه عطف امروز

سه عامل مهم باعث شده است که تحقیقات بازاریابی در آستانه یک تحول جدی قرار گیرد:

1. پیشرفت فناوری
   مدل‌های هوش مصنوعی توانایی گفت‌وگو با لحنی مشابه انسان را پیدا کرده‌اند. این مدل‌ها می‌توانند مصاحبه انجام دهند، شخصیت‌های مجازی بسازند و مکالمات را به شکلی طبیعی ادامه دهند.
2. تقاضای بالا در تیم‌های مختلف سازمان
   تا پیش از این، تحقیقات عمدتاً محدود به تیم‌های تخصصی بود. اما با کاهش چشمگیر هزینه‌ها توسط هوش مصنوعی، تیم‌های محصول، بازاریابی، فروش و تجربه مشتری نیز می‌توانند به‌طور مستمر از داده‌ها و بازخوردها استفاده کنند.
3. سهولت در پذیرش
   تحقیقات بازاریابی اغلب بر پایه احتمالات بوده است، نه دقت مطلق. بنابراین اگر ابزارهای هوش مصنوعی نتایجی با کیفیتی کمی پایین‌تر ولی با سرعت و هزینه بسیار کمتر ارائه دهند، همچنان ارزشمند خواهند بود.

لایه‌های تحول در تحقیقات بازاریابی

۱. لایه گردآوری داده

در بخش تحقیقات ثانویه، ابزارهای هوش مصنوعی اکنون می‌توانند داده‌های عمومی را به سرعت جمع‌آوری و تحلیل کنند. اما بخش اصلی، تحقیقات اولیه است؛ جایی که عامل های هوش مصنوعی یا AI Agents می‌توانند فرآیند جذب، زمان‌بندی و اجرای مصاحبه را به طور کامل انجام دهند. این عوامل قادرند سوالات باز بپرسند، به سرنخ‌های رفتاری و کلامی واکنش نشان دهند و گفت‌وگو را مطابق با فرهنگ و جمعیت‌شناسی مخاطب پیش ببرند.

علاوه بر این، استفاده از کاربران مصنوعی (Synthetic Users) روشی نوآورانه است. این شخصیت‌های مجازی بر اساس داده‌های واقعی ساخته می‌شوند و می‌توانند در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده واکنش نشان دهند، خرید کنند یا تغییر رفتار دهند. اگرچه این روش هنوز جایگزین کامل انسان نیست، اما سرعت و حجم تحقیقات را به شکل چشمگیری افزایش داده است.

۲. لایه گردش‌کار (Workflow)

این لایه نقش موتور هماهنگی را دارد. در گذشته، داده‌ها باید به صورت دستی پردازش و خلاصه می‌شدند، اما اکنون عوامل هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور مداوم داده‌ها را از وب، مصاحبه‌ها یا پایگاه‌های داده داخلی گردآوری و تحلیل کنند. نتیجه، ایجاد شبکه‌ای پیوسته و همیشگی از تحقیقات است که به جای گزارش‌های مقطعی، جریان دائمی از بینش‌ها تولید می‌کند.

۳. لایه خروجی

در حال حاضر، خروجی تحقیقات اغلب در قالب گزارش‌ها و اسلایدها باقی می‌ماند. اما انتظار می‌رود با اتصال نزدیک‌تر میان عوامل تحقیقاتی و عوامل حوزه‌های دیگر (مدیریت محصول، بازاریابی و استراتژی)، این داده‌ها به برنامه‌های اجرایی دقیق‌تری تبدیل شوند. در آینده، تحقیقات نه‌تنها توصیف‌کننده وضعیت خواهند بود، بلکه مستقیماً به اجرای تصمیم‌ها متصل می‌شوند و یک چرخه پویا از یادگیری-اجرا-بازخورد ایجاد می‌کنند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی بدون شک مسیر تحقیقات بازاریابی را دگرگون کرده است. داده‌هایی که پیش‌تر با هزینه‌های سنگین و در بازه‌های زمانی طولانی جمع‌آوری می‌شدند، امروز با سرعت و دقت بیشتری در دسترس هستند.اما پرسش مهم اینجاست:

آیا همه‌چیز به همین اندازه ساده است؟ در کنار سرعت و صرفه‌جویی، مسائلی مانند کیفیت داده، درک عمیق از فرهنگ مصرف‌کننده، و حتی اعتماد تیم‌ها به این ابزارها همچنان محل بحث است. به‌ویژه در ایران، جایی که زیرساخت‌های داده، دسترسی به ابزارهای جهانی و حتی نگاه سازمان‌ها به تحقیقات بازاریابی با چالش‌های جدی روبه‌روست، تا چه حد می‌توان روی این فناوری‌ها حساب کرد؟ آیا تیم‌های تحقیقاتی داخلی آماده‌اند که بخشی از کار خود را به هوش مصنوعی بسپارند یا همچنان مقاومت خواهند کرد؟

این پرسش‌ها ما را به نقطه بعدی می‌رساند: همزاد دیجیتال در تحقیقات بازاریابی. مفهومی که فراتر از داده‌های خام می‌رود و به خلق «مدل‌های زنده و پویا» از مصرف‌کنندگان منجر می‌شود. در مقاله بعدی، بررسی خواهیم کرد که همزاد دیجیتال چیست، چگونه کار می‌کند و چرا می‌تواند مسیر آینده تحقیقات بازاریابی را شکل دهد  و البته اینکه چه خطرات و محدودیت‌هایی در کمین آن است.