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La IA es quizás la mayor historia de éxito de nuestra generación. En los últimos años, la IA ha dado un gran salto, pasando de ser la investigación académica a convertirse en un nombre muy conocido. Este cambio astronómico puede atribuirse en parte a la fantástica historia que Hollywood ha hecho en torno a la IA y al desarrollo de una tecnología basada en la IA que ha revolucionado la industria. En una publicación reciente, analizamos en profundidad las aplicaciones de la IA que han revolucionado la industria minorista. El objetivo de este artículo es arrojar luz sobre las dimensiones de la transformación impulsada por la IA, que ha ayudado a obtener información interesante sobre los consumidores gracias a los estudios de mercado basados en la IA.
Industrias afectadas por la IA
La inteligencia artificial es una ciencia que es verdaderamente independiente de la industria. La IA ha mejorado industrias que no tienen ninguna relación entre sí.
- Agricultura: Los agricultores inteligentes utilizan la visión artificial y técnicas de inteligencia artificial de vanguardia para identificar automáticamente los cultivos que están maduros y listos para ser cosechados. Por lo tanto, mejoran su eficiencia general.
- Academia: Los educadores de hoy han incorporado la innovación basada en la inteligencia artificial para calificar los deberes, comprender y actuar en función del sentimiento de los estudiantes y decidir el tema.
- Minería: La IA se ha utilizado para identificar grandes depósitos de mineral para prácticas mineras sostenibles y rentables.
- Venta minorista: La industria minorista se ha renovado por completo con la ayuda de la innovación basada en la inteligencia artificial. El cambio gradual del sector minorista hacia la personalización puede atribuirse a la tecnología minorista basada en técnicas de inteligencia artificial.
- Investigación de mercado: La IA ha afectado a casi todas las dimensiones de la investigación de mercado. Qualtrics llevó a cabo una encuesta que indicó que el 96 por ciento de los investigadores de mercado consideran que la IA es la próxima frontera que la industria alcanzará en la próxima década.
Inteligencia artificial e investigación de mercado
Casi el 80 por ciento de los investigadores de mercado cree que la IA tendrá un impacto positivo en los métodos actuales de investigación de mercado. Veamos las razones de este abrumador optimismo.
Analicemos más de cerca los conceptos básicos de la investigación de mercado y cómo la IA es útil en ella, antes de sumergirnos en el magnífico mundo de la investigación de mercado basada en la IA.
Los investigadores de mercado definen su éxito en función de tres principios: eficiencia, eficacia y resultados mejorados. La IA ha demostrado su valía al cumplir con todos estos parámetros.
Eficiencia: La investigación de mercado basada en IA es mucho más eficiente que la investigación de mercado tradicional. Las herramientas de investigación de mercado basadas en la inteligencia artificial pueden ofrecer resultados casi en tiempo real, seleccionar el público objetivo correcto y clasificar y analizar automáticamente el texto en busca de información clave, todo en cuestión de horas o como máximo en un día.
Efectividad: La investigación ha establecido que existe una conexión directa entre el diseño de la encuesta y la calidad de los datos. La investigación de mercado basada en la inteligencia artificial ha abierto las puertas a las encuestas interactivas. Estas encuestas cambian en función de las respuestas del encuestado. Estas encuestas dinámicas son mucho más eficaces que las encuestas estáticas tradicionales.
Mejora: La investigación de mercado basada en la IA es una mejora con respecto a los métodos tradicionales. Los resultados en tiempo real han hecho que el descubrimiento de información sea más rápido que nunca. Los resultados generados por la IA son más precisos y están libres de errores o sesgos inducidos por el hombre.
Casos de uso reales de investigación de mercado basados en IA
1. Análisis de texto abierto
El análisis de la retroalimentación es la base de la investigación de mercado. Un alto porcentaje de usuarios tiende a dejar comentarios sobre su experiencia y el alcance de la mejora. Las métricas más populares se mejoran al combinarlas con preguntas abiertas. Las investigaciones han demostrado en repetidas ocasiones que los comentarios abiertos son más detallados y pueden ser muy eficaces para comprender la mentalidad del usuario. La mejora de la tecnología de reconocimiento de voz ha evitado que todo el mundo tuviera que escribir comentarios largos y agotadores. Esto, a su vez, ha aumentado la cantidad de respuestas que generan las preguntas no estructuradas.
Es importante obtener comentarios abiertos, pero los comentarios son tan buenos como su análisis. Este es el problema que el procesamiento del lenguaje natural pretende resolver. La investigación de mercado basada en la inteligencia artificial ha contribuido y, en muchos sentidos, ha transformado el análisis de retroalimentación abierto. Se han utilizado técnicas de inteligencia artificial y PNL para extraer los sentimientos, el significado y las emociones del texto.
2. Haga un seguimiento de los seguimientos
La investigación de mercado basada en la IA ha permitido a las organizaciones optimizar sus esfuerzos de atención al cliente. Los chatbots basados en inteligencia artificial tienen la capacidad de encontrar los patrones de interacción con los consumidores y utilizarlos para mantenerlos interesados.
Los chatbots también se pueden entrenar para llevar a cabo una gran cantidad de aplicaciones, lo que contribuye a la experiencia general del usuario. La investigación de mercado basada en la inteligencia artificial ha hecho que la recopilación de información sea conversacional.
Las herramientas de investigación de mercado basadas en inteligencia artificial pueden mapear y acceder fácilmente a toda la cadena de conversaciones mucho más rápido que los métodos tradicionales de investigación de mercado.
3. Apunta a la diana
Las herramientas de investigación de mercado basadas en inteligencia artificial analizan el comportamiento de la clientela anterior en función de sus datos de CRM para generar un perfil de cliente (ICP) ideal. La IA también puede ayudarte a analizar una gran cantidad de audiencias que interactúan e identificar a las personas que coinciden con tu ICP.
La IA ha ayudado a los investigadores de mercado a diseñar estrategias independientes para dirigirse a diferentes tipos de audiencias. El aprendizaje automático identifica automáticamente a este público a partir de una enorme cantidad de potenciales. Esta práctica hace que los esfuerzos de marketing y generación de leads sean mucho más efectivos.
4. Haga que la investigación observacional sea eficiente
La investigación observacional tiene el potencial de ser una de las estrategias de investigación de mercado más eficientes. La investigación de mercado consiste en comprender la mentalidad del consumidor cuando decide comprar un producto. La investigación observacional tiene el potencial de crear una hoja de ruta que explique cómo el consumidor interactúa con un producto.
La investigación observacional tiene un gran potencial, pero presenta desventajas logísticas. Llevar a cabo una investigación observacional exhaustiva puede resultar caro y llevar mucho tiempo. La investigación observacional se basa en los puntos de datos identificados al interactuar con el producto. Por ejemplo, al realizar una investigación observacional sobre un cigarrillo, los datos pueden ser el número de inhalaciones, la duración entre inhalaciones consecutivas, etc. La eficacia de la investigación observacional depende del número de puntos de datos que se tengan en cuenta.
5. Mejore la tecnología de codificación de seguimiento ocular
Uno de los métodos de investigación de mercado más innovadores basados en la inteligencia artificial es rastrear los movimientos oculares de un comprador para analizar qué es lo que le llama la atención. Después de todo, lo que ve un cliente es lo que compra.
Tradicionalmente, el seguimiento ocular se considera un proceso difícil que requiere muchos recursos. Ahora, con la ayuda de la inteligencia artificial y la visión artificial, la codificación del seguimiento ocular se ha vuelto más fácil que nunca.
Karna-ai ha ideado una tecnología de codificación de seguimiento ocular de última generación llamada SmartGaze. Mirada inteligente elimina por completo la necesidad de una engorrosa metodología de codificación manual. Esta tecnología genera un mapa visual tanto para los minoristas que están fuera de línea (en la tienda) como para los minoristas en línea.
6. Conversión de datos operativos en datos de experiencia
Las grandes empresas generan una gran cantidad de datos a diario. La mayoría de estos datos no se utilizan, estos datos se denominan datos operativos. Los datos operativos no se utilizan para diseñar las operaciones estratégicas de una organización. Los investigadores de mercado intentan identificar los datos que pueden analizarse para generar información estratégica. Este tipo de datos se denominan datos de experiencia.
Las técnicas de investigación de mercado basadas en la IA han permitido a los creadores de valor hacer un uso inteligente de los datos que ya poseen. Los datos operativos pueden convertirse en datos de experiencia a medida que pasa el tiempo. Los algoritmos de inteligencia artificial están entrenados para analizar los datos almacenados en una empresa a fin de identificar los datos de experiencia. Esto puede ayudar a crear una estrategia eficaz.
7. Elimine los errores y prejuicios inducidos por el hombre
La IA tiene como objetivo replicar la inteligencia humana y las habilidades de toma de decisiones. Sin embargo, los seres humanos también son propensos a cometer errores debido a la fatiga y los prejuicios. Estos errores pueden hacer que el análisis se desvíe por completo y desemboque en una estrategia defectuosa.
Las técnicas de investigación de mercado basadas en la IA ayudan a eliminar dichos errores y sesgos en un grado muy alto. Esto ayuda a las organizaciones a elaborar una estrategia sólida que pueda conducir a un crecimiento estable y sostenible.
8. Retenga a sus clientes
Un equipo de éxito del cliente es vital para el bienestar de una organización. El objetivo principal de un equipo de este tipo es evitar que los clientes se vayan manteniendo una conversación constante con ellos. Un equipo interno de análisis suele trabajar con el equipo de atención al cliente para ayudarles a identificar a los clientes que tienen probabilidades de dejar de comprar.
Las herramientas de investigación de mercado basadas en inteligencia artificial pueden impulsar los esfuerzos de mantenimiento de la comunidad. Para ello, utiliza modelos predictivos, analizando los datos de inicio de sesión, la tasa de rebote, el tiempo medio empleado, etc. De esta forma, la IA puede, en esencia, identificar a los clientes que tienen más probabilidades de abandonar el negocio y el equipo de atención al cliente puede volver a segmentarlos con ofertas personalizadas.
9. Uso de la IA para la previsión de la demanda y la estrategia de precios
Las técnicas de investigación de mercado basadas en inteligencia artificial utilizan modelos predictivos y analizan los datos de ventas para pronosticar la demanda. Estos datos pueden ayudar a los investigadores de mercado a diseñar una estrategia eficaz de gestión del inventario para evitar el exceso y la falta de existencias.
La investigación de mercado basada en la inteligencia artificial también ha ayudado a las organizaciones a crear una estrategia de precios eficiente. La IA puede identificar los KVI (artículos de valor clave), que son esenciales para mejorar la percepción del cliente sobre los precios de una organización.
10. Utilizar la investigación de mercado basada en la inteligencia artificial para gestionar la presencia minorista de la organización
Una organización con distribución nacional o internacional sigue una estructura de estanterías fija y uniforme en todas las tiendas minoristas. Esta estructura se denomina planograma. Las organizaciones gastan una fortuna para comprobar si los distribuidores y minoristas están apilando las estanterías de acuerdo con el planograma.
La IA puede entrenarse para comprobar si los minoristas siguen la estrategia del planograma ideada por la organización. La tecnología de inteligencia artificial utilizada para monitorear la presencia de una marca en las estanterías proporciona resultados precisos y eficientes en términos de inversión logística y de tiempo y recursos. Producto Karna-AI — Reloj Shelf — es capaz de analizar en profundidad las estanterías de las tiendas minoristas.
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