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Credamo见数姚凯:人工智能时代市场调研的洞察价值体现

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2024-01-29 13:49
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1月18日,由执牛耳主办,中国信通院铸基计划联合主办的“第三届数字营销商业大会暨品牌数字化创新发展年会”在北京成功举办。


此次大会分为品牌主场、数智化发展主场、企业全球化主场等三大主场。来自于品牌主、广告/营销/媒介公司、MarTech服务商、大数据技术公司、媒介/电商平台等代表企业,围绕“固本创新求发展,秉轴持钧谋长远”这一主题呈现了一场精彩纷呈的年度思想盛宴。



在大会现场,Credamo见数科技创始人姚凯发表了主题为《人工智能时代市场调研的洞察价值体现》的演讲。


随着对数据分析和人工智能的需求越来越高,人们发现市场研究的痛点有数据量化难,数据真实性难以保证,以及数据孤岛、业务人员专业化等问题。


如何解决这些痛点?如何做好数字营销?姚凯认为主要是以下几点:


第一,数字化。将数据变成数字,比如用录音笔来记录访谈、拍摄图片,用AI帮我们做识别。


第二,科学化。我们希望能够得到更多的客观数据。


第三:自动化。现在有很多的工具用户不关心具体的问卷怎么设计,实验怎么设计,如何高效完成是他们的关注点。


第四:业务人员专业化。以见数的业务为例,过去用户3周的工作,现在只需要花6个小时就可以高效完成,而且成本下降50%。


“对于我们来讲,虽然现金流收入少了,但是用户可以自主完成工作,缩短决策周期,提高工作效率。我们希望通过这种方式能够帮助大家实现真正的降本增效。”姚凯称。


以下为演讲实录,由执牛耳编辑整理:


姚凯:大家好。今天和大家分享的是,在人工智能时代,针对市场营销行业的痛点,Credamo如何帮大家提高效率?

01.市场研究痛点

随着人们对数据分析和人工智能的需求越来越多,市场研究的痛点是什么?


第一,数据量化难。现在大家都看GMV、交易订单、营收怎么样?但在这个过程中,消费者如何感知产品品牌,这是我们不知道的。


第二,敏感数据无法测。比如,对于性别歧视和种族歧视等敏感问题,人们通常是没有办法直接询问并得到数据的。


第三,数据不一定真实。以尿不湿广告海报为例,消费者对海报满意度的指数较高。但另一组更直观的数据显示,消费者的注意力集中在小孩脸上,并没有关注广告内容。


第四,数据孤岛问题。我们现在的数据源自于各个地方,所以很多时候不太确定。如果要做一个非常严谨的研究,我们不光要拿到网上的评论数据,还要拿到社交媒体上的数据、CMR系统数据,在这个过程中,你会发现得到全面的数据很难。


第五,截面数据VS 过程数据。我们过去有很多数据是截面数据,更多的情况是现在要去获得一些过程数据。比如对一部贺岁片的评价,大家往往会说,结局非常好。但大卖的电影是能不断调动人的兴趣的,像有些电影过程中会有很多泪点,如何获得整个过程的数据?


第六,业务人员的专业化。我们在做品牌,或做营销的过程中,相信很多品牌方的负责人,对自己的产品服务、行业都非常了解,但可能不会分析数据。第三方懂技术,但对业务的理解很难。

02.为什么做Credamo见数

我们为什么要做见数?最直观的原因是,2020年我们在美国成立了分公司,帮助大家搜集海外用户的情况。比如,帮助做跨境电商的公司了解海外市场。


在初期定位时,见数就按照产学研的架构去发展。我们在业界有4000多家客户,包含各类资源公司和品牌方,也有很多高校。我们是从科研用户开始做起来的,因为大家对于数据的专业性要求较高,所以我们一开始主要面对这一类主打专业的付费用户。


我们活下来之后,每年会做很多公益活动,包括交叉融合的学术,邀请国内各个顶尖院校的老师做报告分享。我们也会做一些全国性的市场大赛,希望参赛学生能够解决真正的问题。对于品牌方,会给大家做品牌曝光。现在我们能够覆盖全国31个省市,3万多人,500多个院校。


另外我们有纯学术的研究,从底层认知了解消费者,比如从消费者心理认知的角度设计实验,让大家避免沉迷彩票。

03.人工智能时代市场调研

人工智能时代,大家都在说ChatGPT,AIGC给我们提供了很多新工具,如何利用这些工具帮助大家提高效率?


在去年一季度,我们做了一件事情。过去设计问卷要在百度搜各类问卷模版,去年我们在做饮料消费者调研时,直接用AI生成问卷,生成质量达到了专业咨询公司的水平。用AI设计问卷还可以持续优化,不满意时可以微调,也可以选择再生成。


问卷生成后,可以用AI做图表解读、写报告。即便我们没有学过统计,只需要把统计模型结果给到AI,并提供一些背景信息,AI就会自动解读出来。就像刚才说的,我们的业务人员或品牌方,或者营销部门,可以运用AI或平台工具帮助我们快速实现之前完成不了的工作。


另外,我们可以运用AI写各种报告提纲、摘要、综述等,把码字的体力活解决掉,让大家有更多的精力放在深度思考方面。

04.如何洞察价值体现?

Credamo见数从创建那天起,我们就笃定了路线,没有销售部门,只有研发部门。我们的核心精力就是做产品和品牌。我们希望做一个有问卷设计,设计完之后马上有人帮你填,填完之后如果你不懂统计分析也没有问题,我们可以帮你快速实现。


Credamo见数的底层是问卷设计、在线样本库、统计建模。拓展层为HBO、外界硬件、AXM。我们还有各类图,有NLP、语音识别、图像识别。


前两周我去深圳一家做经济普查的公司,这家公司一年有8千万的营收,其中有4千万是放在人力成本上。我问他们为什么不用AI?统计调查的时候,原来要手动填excel,现在拍一张图就可以用AI识别出来,然后只需复制粘贴的工作。4千万的人力成本,提高20%的效率,1年就可节省800万的人力成本。


我们是一个非常年轻的公司,2019年上线,至今上线有3年半的时间了。我们在初期主打多快好省。


原来在北大光华读博士的时候,我们每年都会发布白皮书。当时我们委托某问卷网站回收问卷,但后来发现存在中间商赚差价的情况,而且这种模式也会出现因部分人乱填问卷导致报告无法分享的情况。后来我们找了很多专家,通过打分法把它调回来,才得以推进了问卷后的分析工作,顺利发布了白皮书。


所以后来我们换了一种模式,把中间商差价去掉,将报酬直接给到填问卷的人。站在花钱的角度,成本降了80%。站在赚钱的角度,填问卷的人的报酬翻倍了,我们以最低的成本获得了最高的数据质量。


这就是传统调研与Credamo见数的模式对比,传统调研模式采用费用不透明的人工服务;Credamo见数模式是费用透明的系统服务。我们初期就是这样发展起来的。


关于如何做好数字营销,我认为有以下几点:


第一数字化。


声音数据化。比如我们过去有很多访谈、记录,都要用到录音笔,由于移动互联网和智能手机的发展,我们可以方便地把录音录下来,用AI帮我们做识别。此外,还有行为数据化、图像数据化、注意力数据化、微表情数据化等。


第二,科学化。


我们希望能够得到更多客观的数据。比如过去我们需要非常复杂的EEG,但一台设备六七十万元,而商业里面只需要测情绪相关数据就可以,所以我们自己做了一个测人的前额叶数据的设备,将脑电可视化。测试者喝一口饮料就可以快速看到脑电波。


第三自动化。


现在很多工具用户不关心具体问卷怎么设计,实验怎么设计,如何高效完成是他们的关注点。


第四,业务人员专业化。


以我们的业务为例,过去用户3周的工作,现在我们只需要花2个小时录问卷,中间花3个小时回收1、2千人的问卷,然后1个小时进行数据分析和AI写报告项目,全部工作就可以高效完成,而且成本从五万降至两千。


对于我们来讲,虽然现金流收入少了,但是用户可以自主完成工作,缩短决策周期,提高工作效率。我们希望通过这种方式能够帮助大家实现真正的降本增效。

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另外,我们可以运用AI写各种报告提纲、摘要、综述等,把码字的体力活解决掉,让大家有更多的精力放在深度思考方面。

04.如何洞察价值体现?

Credamo见数从创建那天起,我们就笃定了路线,没有销售部门,只有研发部门。我们的核心精力就是做产品和品牌。我们希望做一个有问卷设计,设计完之后马上有人帮你填,填完之后如果你不懂统计分析也没有问题,我们可以帮你快速实现。


Credamo见数的底层是问卷设计、在线样本库、统计建模。拓展层为HBO、外界硬件、AXM。我们还有各类图,有NLP、语音识别、图像识别。


前两周我去深圳一家做经济普查的公司,这家公司一年有8千万的营收,其中有4千万是放在人力成本上。我问他们为什么不用AI?统计调查的时候,原来要手动填excel,现在拍一张图就可以用AI识别出来,然后只需复制粘贴的工作。4千万的人力成本,提高20%的效率,1年就可节省800万的人力成本。


我们是一个非常年轻的公司,2019年上线,至今上线有3年半的时间了。我们在初期主打多快好省。


原来在北大光华读博士的时候,我们每年都会发布白皮书。当时我们委托某问卷网站回收问卷,但后来发现存在中间商赚差价的情况,而且这种模式也会出现因部分人乱填问卷导致报告无法分享的情况。后来我们找了很多专家,通过打分法把它调回来,才得以推进了问卷后的分析工作,顺利发布了白皮书。


所以后来我们换了一种模式,把中间商差价去掉,将报酬直接给到填问卷的人。站在花钱的角度,成本降了80%。站在赚钱的角度,填问卷的人的报酬翻倍了,我们以最低的成本获得了最高的数据质量。


这就是传统调研与Credamo见数的模式对比,传统调研模式采用费用不透明的人工服务;Credamo见数模式是费用透明的系统服务。我们初期就是这样发展起来的。


关于如何做好数字营销,我认为有以下几点:


第一数字化。


声音数据化。比如我们过去有很多访谈、记录,都要用到录音笔,由于移动互联网和智能手机的发展,我们可以方便地把录音录下来,用AI帮我们做识别。此外,还有行为数据化、图像数据化、注意力数据化、微表情数据化等。


第二,科学化。


我们希望能够得到更多客观的数据。比如过去我们需要非常复杂的EEG,但一台设备六七十万元,而商业里面只需要测情绪相关数据就可以,所以我们自己做了一个测人的前额叶数据的设备,将脑电可视化。测试者喝一口饮料就可以快速看到脑电波。


第三自动化。


现在很多工具用户不关心具体问卷怎么设计,实验怎么设计,如何高效完成是他们的关注点。


第四,业务人员专业化。


以我们的业务为例,过去用户3周的工作,现在我们只需要花2个小时录问卷,中间花3个小时回收1、2千人的问卷,然后1个小时进行数据分析和AI写报告项目,全部工作就可以高效完成,而且成本从五万降至两千。


对于我们来讲,虽然现金流收入少了,但是用户可以自主完成工作,缩短决策周期,提高工作效率。我们希望通过这种方式能够帮助大家实现真正的降本增效。

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