La inteligencia artificial está proporcionando nuevas formas de hacer estudios de mercado que antes no eran posibles. A medida que la tecnología sigue evolucionando, también lo hace nuestra forma de hacer negocios en ANALITIKA. Con los avances en inteligencia artificial, ahora podemos realizar análisis más sofisticados que antes eran impensables. Esto puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, con mayor eficacia. La investigación de mercado ha sido una herramienta esencial para que las empresas controlen el éxito de sus marcas. Mediante la realización de encuestas, entrevistas a fondo, focus group entre otros, las empresas podían identificar áreas de mejora y dirigirse a clientes potenciales. Pero con la creciente popularidad de la inteligencia artificial (IA), la investigación de mercado se está reinventando. Adicionalmente a las encuestas y entrevistas, ahora las empresas pueden confiar también en herramientas automatizadas para obtener información sobre sus clientes. Estas herramientas pueden escanear datos en línea para identificar tendencias y patrones, o analizar texto y voz de vídeo para hacer predicciones más precisas sobre el comportamiento de los clientes. Al utilizar la IA en la investigación de mercados, las empresas pueden dirigirse y llegar a su público objetivo con total eficacia.
Market Research y la AI
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta crítica para que muchas empresas obtengan una comprensión más profunda de sus clientes. Las empresas ahora están recurriendo a la IA para ayudarlas a analizar y comprender mejor los datos del consumidor, desde el comportamiento de compra hasta el análisis de sentimientos, para informar sus decisiones comerciales y de marketing. Sin embargo, no todas las empresas tienen el mismo enfoque de la IA, y la forma en que las marcas individuales adoptan e implementan la IA para la inteligencia del consumidor puede variar ampliamente.
Experiencias de marca
Cada empresa es única, y la forma en que aborden la IA dependerá de sus objetivos y desafíos específicos. Para algunos, el enfoque puede estar en racionalizar los procesos de investigación existentes, mientras que para otros, el objetivo puede ser obtener una ventaja competitiva mediante el uso de IA para descubrir nuevos conocimientos sobre sus clientes. El camino que tome una empresa estará influenciado por factores como su nivel de madurez digital, su infraestructura de datos existente y el conjunto de habilidades de su equipo.
Insourcers
Un grupo de empresas que está liderando el camino con IA para la inteligencia del consumidor son los «insourcers de información». Por lo general, se trata de empresas en sectores como entretenimiento, finanzas y alta tecnología que tienen la motivación y las habilidades digitales para aprovechar al máximo la IA. Están creando centros de datos centrales e invirtiendo en plataformas de información que les permiten consumir servicios y complementos tecnológicos a través de API. Es más probable que estas empresas adopten nuevos casos de uso de IA y utilicen modelos predictivos para anticipar las tendencias del mercado.
Outsourcers
Otro grupo de empresas que está adoptando la IA para la inteligencia del consumidor son los «subcontratistas de información». Por lo general, se trata de empresas en sectores de consumo como la automoción, los seguros y el comercio minorista que buscan ser más impulsados por los datos, pero aún están desarrollando sus conjuntos de habilidades digitales. Pueden recurrir a agencias como ANALITIKA para administrar sus análisis de consumidores y proporcionar estudios críticos. Es más probable que comiencen con una solución híbrida de IA que agrupe servicios y tecnología, en lugar de sumergirse en la IA completa desde el principio.
Integrators
Un último grupo de empresas que está adoptando la IA para la inteligencia del consumidor son los «integradores de conocimientos». Estas son típicamente empresas tradicionales de bienes de consumo, viajes y fabricación (e incluso agencias) que se han visto obligadas a «pensar digitalmente» en los últimos años. Pueden imaginar sus esfuerzos de IA como una extensión de sus programas sociales o de voz del cliente existentes. Se centran en conectar estos programas con otros esfuerzos de información y probar las aguas de la IA completa.
Ejemplos prácticos de evolución de la investigación de mercado
Una de las formas clave en que la IA está transformando la investigación de mercado es mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos. Esto permite a los investigadores identificar patrones y relaciones que pueden no haber sido perceptibles con los métodos tradicionales. Por ejemplo, un sistema de IA puede analizar los datos de las redes sociales para determinar el sentimiento de una marca, producto o servicio en particular. Otra área donde la IA está teniendo un impacto significativo es en el uso de modelos predictivos para anticipar las tendencias del mercado. Por ejemplo, un sistema de IA puede analizar datos sobre los hábitos de compra de los consumidores para determinar qué productos probablemente serán populares en el futuro. Esta información se puede utilizar para informar el desarrollo de productos y las estrategias de marketing.
Insights
El papel de la IA, el market research, el marketing y la innovación solo continuará creciendo, y hoy en 2023 con más fuerza. Los equipos deberán estar preparados para adoptar nuevas herramientas impulsadas por IA y desarrollar nuevas habilidades para mantenerse a la vanguardia. Las empresas que tengan éxito en la incorporación de la IA en sus procesos de investigación serán aquellas que elijan un proveedor que tenga tanto experiencia en Market Research, como en Inteligencia Artificial, de tal forma que satisfaga sus necesidades actuales y futuras. La inteligencia del consumidor impulsada por IA continuará cambiando la forma en que las marcas incorporan los conocimientos del consumidor en la toma de decisiones diarias, lo que conducirá a estrategias de marketing más personalizadas y efectivas. Al aprovechar la IA, las marcas tendrán acceso a datos en tiempo real, una comprensión más profunda de su público objetivo y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos para mantenerse por delante de la competencia.
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