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Como o Machine Learning está auxiliando a Pesquisa de mercado potencializando painéis online

Esse artigo foi escrito por Frank Smadja, PhD. Traduzido e adaptado por: Jéssica Cruz 

O texto original pode ser encontrado aqui 

Tecnologia continua capacitando mercados para melhorar a eficácia e personalização das mensagens. Os dados informam capacidades de segmentação e insights suplementa a aprendizagem. Esse insight se tornou tão crítico que os times de marketing precisam entender o porquê detrás do o que, fazendo com que a pesquisa se torne cada vez mais importante. Para entender cada vez mais, os pesquisadores de mercado estão olhando cada vez mais para targets bem precisos para participar de pesquisas.

Vejamos um exemplo: quando um profissional de insights está planejando uma pesquisa com 1000 pessoas que dirigem um modelo especifico de motocicleta e vive na área de Londres. Uma pesquisa tradicional seria enviada a 200 pessoas que já foram pré-identificadas em um painel de pesquisa e perguntaria a muito mais pessoas que não foram pré-identificadas sobre atributos de uma moto na tentativa de conquistar 1000 proprietários de motos. Embora esta seja uma prática de longa data, ela é contrária a conquistar rapidez no processo de insight; sem mencionar que isso não melhora em nada a experiência do usuário que realiza a pesquisa.

A boa notícia para pesquisa de mercado é que a solução para o problema já está a caminho

A tecnologia Machine Learning (aprendizado de máquina) está emergindo para predizer as respostas de perguntas como “você é dono de uma motocicleta?” sem ter que fazer a pergunta diretamente ao usuário. Essa tecnologia ensina computadores a aprender através da experiência – aprendendo através de dados sem depender de formulas predeterminadas. Os algoritmos do Machine Learning melhoram de forma adaptativa o desempenho à medida que os números de amostra disponíveis aumentam a aprendizagem.

O aprendizado de máquina está em constante expansão no marketing, auxiliando na publicidade online e ferramentas de marketing digital com campanhas cada vez mais segmentadas e personalizadas. Outra maneira dos pesquisadores alavancarem o machine learning é através das aplicações que melhoram a experiência do consumidor para identificar padrões de interação dos consumidores, com a finalidade de descobrir oportunidades de negócios.

 

 

Com o machine learning, plataformas de pesquisa podem aprender e predizer propriedades de usuários baseada nas suas respostas em outras questões feitas e dados demográficos e de perfil semelhantes de outros panelistas. Essa tecnologia habilita profissionais de insights a confiar menos em fazer perguntas a entrevistados qualificados, o que quer dizer menos tempo e recursos gastos. Ele alinha com as expectativas dos entrevistados de que os pesquisadores já têm conhecimento sobre eles e não precisam fazer perguntas básicas sobre informações que possam desanimar os entrevistados.

Voltando para o exemplo da motocicleta, machine learning habilitará as pesquisas a abordar apenas aquelas pessoas com alta probabilidade de possuir uma motocicleta, sem nunca fazer essa pergunta especifica. Baseado nessa inteligência de aprendizado, uma pesquisa simplesmente pedirá aos entrevistados que verifiquem esse fato ao entrar na pesquisa, reduzindo o número de pessoas rejeitadas e aumentando a satisfação do painel porque a pesquisa está em sintonia com seu perfil.

O aprendizado de máquina aborda um desafio que é impossível manipular através de abordagens tradicionais baseadas em heurística; esse método não reproduz uma boa performance e se torna impossível a escala. Painéis de pesquisa podem possuir milhões de usuários, com cada painelista possuindo milhares de data points – potencialmente milhões de data points no total. Técnicas de máquina de aprendizagem enfrentam essa questão de estabilidade aprendendo sobre os painelistas a partir de suas atividades e depois predizer suas respostas de questões especificas.

Examinando as formas de como a machine learning pode alavancar a pesquisa de mercado, Toluna tem usado uma biblioteca de algoritmos de código aberto desenvolvido por Google para investigar e comparar algoritmos de aprendizagem. Nossas pesquisas mostraram que essa tecnologia pode ajudar a melhorar significantemente a segmentação. O questionário continuará primeiramente procurando por pessoas que atendam as características do target e em segundo passo procurando por pessoas cujo padrão preditivo de respostas façam parte do target. Espera-se que esse novo processo reduza significativamente a fatiga do painel.

A tecnologia do aprendizado de máquina (Machine Learning) mostra grandes promessas para a Pesquisa de Mercado. A partir de grandes quantidades de dados, ela pode aprender a gerar insights e predizer respostas sem realizar perguntas irrelevantes para os painelistas – construindo uma melhor experiência para o entrevistado e obtendo melhores resultados de pesquisa.

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