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模块一:范式革命:AI如何重构市场调研
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1.传统市场调研的挑战与AI的机遇 • 成本、周期、样本偏差、深度洞察的瓶颈。 • AI带来的变革:7x24小时数据扫描、海量非结构化数据处理、消费者深层意图挖掘、实时预测模拟。 2.AI市场调研全景图与核心工具矩阵 • “大脑”类:大语言模型在文本分析、假设生成、报告撰写中的应用(ChatGPT-4o, Claude-3, 文心一言, Kimi)。 • “眼睛”与“耳朵”类:多模态AI在图像/视频分析、语音语义分析中的应用。 • “手脚”类:自动化工具在数据抓取、问卷生成、可视化中的应用(如浏览器自动化插件、Make/Zapier)。 • 垂直专业类:舆情分析、趋势预测、消费者洞察平台。 |
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模块二:智能情报获取:AI驱动的数据收集与监测
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1.AI辅助桌面研究与竞品分析 • 智能信息检索:使用AI进行高效文献综述、政策解读、行业报告摘要。 • 竞品动态智能监测:设置AI智能体,自动化追踪竞品网站、新闻、社媒动态并生成简报。 • 公开数据挖掘:利用AI解析上市公司财报、专利文档、招投标信息中的关键情报。 2.AI赋能的消费者洞察收集 • 智能问卷与访谈设计:用AI生成高质量问题、优化问卷逻辑、模拟用户预测试。 • 社交媒体与评论的深度聆听:使用AI进行大规模UGC分析,识别情绪、话题、痛点和KOL。 • 多模态内容分析:用AI分析产品宣传片、广告图片、开箱视频中的视觉元素和叙事策略。 |
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模块三:深度分析:从数据海洋到洞察珍珠 |
1. 定性分析的智能化飞跃 • AI辅助的文本分析:自动对开放题、访谈转录稿进行编码、主题聚类、情感分析和观点抽取。 • 构建“消费者心智地图”:利用LLM从访谈数据中推导消费者决策旅程、价值感知模型。 2.定量分析的增强 • AI辅助的问卷数据分析:用自然语言指令让AI(如ChatGPT Advanced Data Analysis)进行交叉分析、显著性检验、回归建模。 • 超越数字:发现隐藏模式:训练AI识别数据中的异常模式、细分群体和预测信号。 3.市场预测与模拟 • 趋势预测:利用AI工具分析新闻、搜索、社媒数据,预测新兴趋势和热度周期。 • 场景模拟:使用AI扮演不同客群,模拟新品概念测试、定价测试、营销信息测试。 |
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模块四:洞察呈现与决策支持
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1.AI驱动的报告生成与可视化 •从洞察到故事线:用AI将零散发现整合成逻辑严谨、有说服力的叙事框架。 •一键生成草稿与美化:利用AI撰写报告章节、提炼核心结论、生成中英文摘要。 •智能图表与信息图:用AI工具(如ChartGPT)根据数据描述生成合适的可视化图表。 2.构建决策支持AI智能体 •专属市场情报助手:基于内部数据和行业知识库,微调或创建专属的调研问答机器人。 •实时问答与情景推演:在战略会议中,调用AI实时提供数据支持,进行“如果…那么…”的情景分析。 |
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模块五:伦理、局限与未来
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1.AI市场调研的边界与陷阱 • “幻觉”与事实核查:如何识别和验证AI生成内容的准确性。 • 偏见放大:理解数据偏见和算法偏见,确保洞察的公正性。 • 隐私与合规:在利用公开数据时,遵守GDPR等数据隐私法规。 2.人机协同的最佳实践 • 定位:AI是超级助理,人类是战略指挥官。明确分工,发挥各自优势。 • 构建人机回环:建立“AI生成-人类判断-反馈优化”的高效工作流。 |