¿Cómo pueden la IA y los datos inteligentes beneficiar la investigación de mercado?

Escuchamos que el término “Inteligencia Artificial” se usa cada vez con más frecuencia. Una tecnología que se dice que revolucionará la forma en que hacemos las cosas, la IA ahora se aplica y aprovecha en todas partes: desde automóviles autónomos y comercio electrónico inteligente hasta comercio autónomo y detección de fraude.

Respondiendo necesidades reales de investigación

A medida que el impacto de la IA se abre camino en todas las industrias, el espacio en el que se ha infiltrado recientemente es la investigación de mercado. Sí, se ha hablado mucho sobre las oportunidades y los desafíos que la IA ofrece a la industria, pero todavía hay mucha confusión sobre lo que realmente hace por nosotros como investigadores.

Como líder del mercado en inteligencia artificial y datos inteligentes, se compromete a ayudar a los clientes a comprender mejor las aplicaciones de inteligencia artificial y conectarlas con las necesidades comerciales reales. Y aquí está el resultado final de lo que realmente hace: La IA nos hace investigadores y personas de marketing más inteligentes y útiles. 

Aplicaciones de datos inteligentes

Aquí hay algunos ejemplos de la vida real de cómo se usa IA y datos inteligentes en sus aplicaciones:

• Uso de datos inteligentes para enriquecer los tableros: desde consultas de bases de datos basadas en hashtags hasta seguimiento global de KPI y gestión de proyectos.
• Uso de técnicas de redes neuronales: para realizar pruebas de garantía de calidad en vivo que se comportan como un software antivirus, al detectar y poner en cuarentena automáticamente a los encuestados no válidos.
• El uso de la visión por computadora: para extraer metadatos de las imágenes cargadas por los usuarios para filtrar, clasificar y categorizar de inmediato las bibliotecas ricas en imágenes (para A&U, pruebas de concepto, etc.)
• Usar procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático: para consolidar múltiples entradas de datos en diapositivas de resumen único que incorporan y analizan contenido cerrado y abierto e información textual del producto.

Beneficios para los proveedores de investigación

La inteligencia artificial que crea mucho revuelo tiene sentido porque proporciona no solo una nueva solución, sino una solución que realmente beneficia a los proveedores de investigación y a los consumidores a una escala más grande e impactante. Los ejemplos anteriores son solo algunas de las muchas aplicaciones de cómo la IA ayuda a mejorar la investigación de mercado, y definitivamente hay más.

Para una industria plagada de desafíos para los clientes de investigación (como presupuestos limitados, competencia que cada vez ocupa más cuota de mercado y demasiados datos para procesar) y proveedores de investigación (como conocimientos aislados, ciclos lentos/largos y datos fragmentados), la IA podría ser simplemente la respuesta. Esperamos que esto arroje luz sobre cómo la IA puede empoderarnos y permitirnos como investigadores hacer cosas mucho más grandes de las que somos capaces actualmente.

En conclusión, la IA y los datos inteligentes tienen el potencial de revolucionar la investigación de mercado al proporcionar a los investigadores información valiosa y relevante en tiempo real. La IA puede ayudar a automatizar tareas tediosas y permitir a los investigadores concentrarse en la interpretación de los datos y en la toma de decisiones informadas. Además, la IA puede ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos que pueden haber pasado desapercibidos de otra manera.

La utilización de datos inteligentes también puede mejorar la precisión y la calidad de los resultados de la investigación de mercado, lo que puede llevar a una mejor comprensión de los clientes, una toma de decisiones más informada y una ventaja competitiva en el mercado.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA y los datos inteligentes no son una solución mágica para todos los desafíos de la investigación de mercado. Es fundamental que los investigadores comprendan los datos que están utilizando y sean conscientes de los sesgos potenciales en los datos y los algoritmos. Al utilizar la IA y los datos inteligentes, es importante encontrar un equilibrio entre la automatización y la experiencia humana en la interpretación y toma de decisiones.