Mientras que “ciencia” implica un método de investigación, “investigación” implica una actividad de descubrimiento. La investigación de mercado es la actividad de descubrir ideas sobre los mercados, el estado de esos mercados, cómo están evolucionando y hacia dónde se dirigen.
Entonces, su pregunta reformulada podría ser: “¿Cómo podría la investigación de mercado volverse más científica en su enfoque?” Responder esa pregunta requeriría analizar cada elemento del proceso de investigación de mercado y cómo podría mejorarse con la ayuda de métodos científicos basados en datos.
Los procesos incluirían estos:
- Cómo recuperar la ecuación de predicción de R
- ¿Un perfil como el mío tiene alguna posibilidad de ingresar a un buen instituto a través de GRE para obtener una maestría en ciencia de datos?
- ¿Se requiere que una persona que realiza análisis de datos / ciencia de datos / aprendizaje automático tenga un buen conocimiento de las estructuras de datos? ¿Si es así por qué?
- ¿Cuáles son algunas de las nuevas empresas de Big Data en Mumbai?
- No soy muy bueno en Estadística o Probabilidad, pero soy un buen programador. ¿Debo aprender Big Data?
Planificar> Recopilar> Integrar> Analizar> Destilar> Presente> Describir> Comercializar / Distribuir.
Esencialmente existe el aspecto de la recopilación, así como la necesidad de gestión, presentación y difusión de datos.
La recolección lleva más tiempo y es el aspecto menos apreciado de la investigación de mercado. Los buenos investigadores de mercado son gumshoes que hacen muchas entrevistas, investigaciones de escritorio, análisis y lluvia de ideas para obtener información.
¿Podría este proceso ser ayudado con la automatización? Sí, particularmente si los datos están disponibles para extraer de nuevas maneras.
El boletín de O’Reilly en marzo de 2017 anunció un estudio de mercado de IA que utilizó un método novedoso. Consulte el fragmento y el archivo adjunto a continuación para ver su descripción del proceso utilizado.
Spiderbook se menciona en este caso. Spiderbook fue adquirido por Demandbase en 2016.
OReilly ebook gratuito el-nuevo-artificial-inteligente …
A continuación se presentan notas en un podcast que escuché después de ver el boletín de O’Reilly y echar un vistazo al estudio de mercado de IA. Perspectiva interesante sobre el aprendizaje automático basado en gráficos de conocimiento y su uso en ventas y marketing. Cuando Demandbase compró Spiderbook el año pasado, SVP Naimat vino con la adquisición. Él pone el énfasis en la comprensión.
Entrevista con SVP of Technology en Demandbase, ex fundador de Spiderbook. Aman Naimat.
Notas de Social Business Podcast, Bernie Borges, Anfitrión. http: //www.business2community.co…
Las respuestas de Naimat:
Objetivo: recrear la intimidad : conversaciones personalizadas con compradores. El método fue orientado al proceso humano anteriormente, manual.
Marketing B2B a través de AI: los algoritmos son reglas. Tienes que tener un número infinito de reglas. La nueva generación de IA permite la generación de nuevas reglas. Para hacer algo inteligente, debes conocer a tu comprador. ¿Que te preocupa? ¿A qué cultura te suscribes? ¿Cuál es tu red? Eso está en el perfil.
No son datos. Debe comprender y conocer al comprador cuáles deberían ser sus acciones. ¿Dónde estás en el ciclo de compra? Tus amigos, ¿con quién te gusta hacer negocios?
Uso de AI en ventas y marketing: evolución:
2003-4 Clasificación de líderes con aprendizaje automático. Bases de datos estructuradas.
2017: más inteligencia artificial a nivel humano.
Clasificación líder, la puntuación se aplica en exceso. Las empresas exitosas entienden dónde están los puntos débiles de los clientes. Concéntrese en los problemas que generarán ingresos y de los que tenga datos.
Se supone que el marketing de contenidos es esa conversación personalizada. Gran lugar para aplicar IA.
Personalizar un sitio web es diez veces más fácil que la asistencia al conductor de Tesla.
Comprensión del lenguaje natural versus NLG: la mayor parte del conocimiento humano es desestructurado. Una vez que comprenda, ¿cómo crea la copia personalizada para el sitio web? Generación de lenguaje natural usando aprendizaje profundo.
Incluso los mensajes de texto en Apple se usan para NLU.
Interfaz de chat: el chat es un mecanismo para una conversación personalizada, pero todo es una conversación. Los mensajes de ventas y la publicidad son una conversación. El viaje del comprador en su conjunto es una conversación.
El comprador estaba haciendo cosas en la web pública el 90 por ciento del tiempo. 10 por ciento en su sitio.
Problema de integración: Realidad de soluciones puntuales e integración con sistemas existentes. La integración proporciona poder: cómo puede actuar. Simplemente no puedes obtener ideas. Hasta que tome medidas, es un esfuerzo perdido.
Hicimos un estudio con McKinsey sobre plataformas petroleras y datos de IA e IoT. Resultó que uno de sus clientes clave gastó millones de dólares en capturar datos. El 80 por ciento llegó a la costa, el 50 por ciento llegó a la base de datos, el 25 por ciento llegó a las personas, pero nadie tomó medidas.
La próxima generación de IA solo debe tomar medidas con orientación y comentarios humanos. Necesita integrarse con el correo electrónico, CMS, CRM, sistemas.
Problema de confianza: la IA comienza a hacer cosas no obvias, cosas en las que no pensarías. Nos hace confiar en la IA aún menos. ¿La IA te dice por qué recomienda la acción?
Las personas y los compradores necesitan ver la imagen completa. No conducirás un Tesla sin un tablero de instrumentos. La vieja IA solo te dio una puntuación.
Tienes que humanizar la IA. La IA debería darle retroalimentación. Estamos empezando a hacer que estos sistemas funcionen. No hay datos sobre industrias verticales. Necesitan estar realmente verticalizados para ser realmente adoptados. Incluso en la adopción, la capacitación ayuda, pero las personas que usan la comprensión son realmente la causa para nosotros. Todo eso, la cultura está cambiando. Más amigable, más como Netflix.
Marketing basado en cuentas: ABM se basa en la hipertargeting. Le permite recuperar la intimidad, comprender las cuentas, la personalidad del comprador, con quién deberían hablar, investigar y ayudar a crear una comunicación personalizada en línea y fuera de línea. Publicidad basada en cuentas. Sé que eres un gran fanático de la inteligencia artificial y el marketing, llevándolo al sitio web. Hipertargeting y personalización.
