在科技進步的時代，人工智慧和合成數據在幫助企業了解消費者行為方面發揮著越來越重要的作用。
隨著有關合成數據之潛力的討論在媒體上掀起熱潮，許多人想知道傳統市場調查的方法是否面臨過時的風險。
儘管有些人可能預見行銷人員傾向於人工智慧的分析數據，但人類洞察力的不可替代價值對於揭示真實的消費者行為和建立強大的品牌聯繫仍然至關重要。
人工智慧在生成市場洞察方面的作用
人工智慧工具改變了我們分析和解釋數據的方式，為市場調查提供了前所未有的能力。這些工具可以處理和綜合大量資料集，提供初步分析並識別人類需要更長時間才能發現的模式。
Hall & Partners 採用人工智慧工具來分析調查回饋和訪談中的影音內容，加快了為品牌提取洞察的過程。人工智慧有助於為策略決策提供相關資訊的趨勢、模式和相關性。
然而，人工智慧無法取代揭示消費者行為背後的原因或品牌策略所需的人類專業知識。
雖然人工智慧可以處理數據量大的任務，但它缺乏解釋驅動消費者行為的複雜動機和感受所需的情感理解和情境意識。
人性化的思考對於將資訊轉化為指導品牌策略的見解至關重要。
人類的專業知識：人工智慧的重要補充
人工智慧大規模處理資料的能力是不可否認的，但其輸出需要人類的專業知識才能真正產生影響。
市場研究人員在指導人工智慧工具、提出正確的問題以及在更廣泛的消費者行為背景下解釋研究結果方面發揮著至關重要的作用。
人類研究人員的技能在於制定正確的提示，並確保人工智慧模型產生的見解不僅準確，而且具有策略相關性。
透過將人工智慧的數據處理優勢與人類分析結合，我們可以更全面地了解消費者行為。
例如，雖然人工智慧可能會識別品牌忠誠度的下降，但人類研究人員可以透過訪談和焦點小組探索潛在的情感因素。這種人類與人工智慧的合作使研究人員能夠綜合豐富、可操作的見解，以製定能在更深層次上引起共鳴的品牌策略。
合成數據：它可以模仿真實的人類行為嗎？
透過演算法產生的合成數據模仿現實世界的數據，但缺乏人類經驗的情感深度和個性。雖然合成資料具有可擴展性、成本效率和隱私合規性等優勢，但它在捕捉人類行為的細微差別方面存在不足之處。
消費者的決策受到情緒、非理性行為和個人經驗的影響，而這些因素是合成資料無法完全複製的。
Hall & Partners 為一家全球銀行進行的研究表明，語言對於阿聯酋行銷活動的成功發揮著重要作用，這證明了人類洞察力的力量。
透過與真實消費者的直接互動所獲得的此類見解不能僅用合成數據來替代。雖然合成資料集可能提供有用的模式，但它們無法提供現實世界資料所提供的情感深度和獨特體驗，這使得它們在生成真實品牌建立所需的見解方面效果較差。
過度依賴合成資料的風險
合成數據會帶來風險，特別是在準確性和包容性方面。
基於合成資料訓練的人工智慧模型可能會繼承或放大原始資料的偏差，導致結果出現偏差。在考慮與多元化、公平性和包容性 (DEI) 相關的問題時，這一點尤其令人擔憂。
綜合數據可能無法準確代表少數群體，這可能導致排除某些人群的有偏見的見解和行銷策略。
不準確或不平衡的資料集可能會導致有缺陷的見解，從而對產品開發、行銷工作和客戶參與產生負面影響。僅依賴合成數據的品牌可能會錯過推動消費者決策的微妙情緒觸發點，從而降低其行銷活動的效果。
從長遠來看，缺乏真實性可能會損害品牌信任和忠誠度。
更具包容性行銷的真實見解
市場研究的未來在於整合人工智慧技術和人類洞察的平衡方法。人工智慧對於處理大型資料集很有價值，但它不應取代來自真實人類經驗的細緻入微的理解。
來自與人直接互動的真實消費者洞察對於創建能引起不同受眾共鳴的個人化行銷活動至關重要。
例如，C Space 透過沉浸式線上社群發現了消費者產生的新想法，從而製定了創新的行銷策略。
同樣，Escalent 的深入訪談幫助一家主要廣告平台了解廣告商和代理商的情緒，揭示了提高市場份額的關鍵產品和行銷槓桿。
這些見解加上對新功能的探索性測試，產生了可行的策略，幫助品牌在更深層次上與受眾建立聯繫。
以人類洞察力應對 DEI 挑戰
隨著產業朝著更個人化的客戶體驗發展，品牌必須注意包容性和代表性。綜合數據雖然有用，但無法完全解決人類多樣性的複雜性。
如果沒有適當的驗證，它可能會無意中強化偏見或刻板印象。然而，來自真實消費者的真實見解可以讓我們更深入地了解人類行為，並可以幫助品牌更有效地應對 DEI 挑戰。
在當今世界，資料隱私和道德問題成為首要考慮因素，品牌必須透過透明、真實的溝通來建立信任。
人工智慧可以支持這項努力，但真實的人類體驗對於培養更深層的聯繫並與消費者建立持久的關係至關重要。
展望未來：平衡的未來
品牌建立的未來取決於人工智慧和人類洞察力的平衡整合。雖然人工智慧為數據分析提供了強大的工具，但人類的專業知識對於解釋這些發現和製定真正與消費者產生共鳴的商業策略仍然至關重要。
透過將人工智慧驅動的數據與人類研究人員的情感和情境洞察相結合，品牌可以全面了解其目標受眾。
成功的品牌將是那些擁抱人類與人工智慧協作的品牌，利用科技來增強而不是取代人類連結。
科技與人類洞察力之間的協同作用對於創造有意義的消費者體驗和打造真實、持久的品牌至關重要。
在日益數位化的世界中，品牌不僅必須保持數據知情，而且必須與數據背後的真實人物建立深入的聯繫。
在市場研究中利用綜合資料集進行品牌建立的 5 個關鍵要點
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1. 平衡技術與人類洞察力
雖然人工智慧為大規模數據分析和初始模式識別提供了強大的工具，但它缺乏捕捉人類專業知識所提供的情感深度和細微行為的能力。 -
2. 合成數據的局限性
市場研究中的合成資料可能會引入偏見，錯過情緒，並導致模型訓練不準確，這凸顯了現實世界資料確保研究結果真實性和可靠性的必要性。 -
3. 人類專業知識的作用
人類研究人員對於解釋數據和分析結果、提出相關問題以及提供人工智慧無法提供的定性見解至關重要。這種人性化的接觸對於理解消費者行為背後的「原因」、收集見解並制定能產生更深層共鳴的品牌策略至關重要。 -
4. 道德與信任考慮
在資料隱私受到嚴重關注的時代，透過真正的人際互動和洞察來維護品牌真實性和建立信任比以往任何時候都更加重要。品牌必須在科技進步與同理心和真實性之間取得平衡，以培養有意義的消費者關係。 -
5. 整合人工智慧和人類洞察力
有效品牌策略的未來在於人工智慧與人類專業知識的和諧、成功整合。人機協作可確保全面了解消費者行為，將廣泛的數據模式與豐富的上下文洞察相結合，以創建有影響力的個人化行銷策略。
文章來源：https://www.digitaldoughnut.com/articles/2024/september-2024/insights-from-real-people-are-key-to-branding
