Репортаж от Wedoany，28 мая нью-йоркская платформа потребительской аналитики quantilope официально объявила о запуске quinn Search. Этот инструмент является новейшим расширением ее продукта AI Research Partner — quinn, предназначенного для корпоративных команд маркетинговых исследований. Он превращает архивные материалы прошлых проектов организации в доступную для поиска и повторного использования базу знаний на основе ИИ, позволяя исследователям искать информацию по истории исследований так же легко, как если бы они спрашивали коллегу.
Команды маркетинговых исследований годами накапливают множество исследовательских проектов, опросников, отчетов, диаграмм, текстов открытых ответов, данных отслеживания бренда и отзывов потребителей, но эти материалы часто разрозненно хранятся в файлах разных проектов, учетных записях на платформах и опыте отдельных сотрудников. При запуске нового проекта исследователям приходится заново искать существующие выводы, сравнивать исторические данные и проверять, не изучались ли уже аналогичные вопросы. Задача quinn Search — превратить эти накопленные материалы из «статичного архива» в интерактивный интеллектуальный актив.
В quantilope сообщили, что quinn Search изначально был представлен в quantilabs как ранняя инновационная функция, а после официального запуска станет частью их интегрированного AI Research Partner. Эта функция способна преобразовать всю историю проектов компании в динамическую базу знаний, позволяя пользователям напрямую запрашивать информацию о прошлых исследованиях, сокращая время на повторные изыскания и ручной поиск материалов.
Для брендов и агентств маркетинговых исследований возможность повторного использования архивов исследований напрямую влияет на эффективность получения инсайтов. Компании в секторах потребительских товаров, розничной торговли, финансов, медиа, технологий и здравоохранения обычно постоянно проводят исследования, связанные с узнаваемостью бренда, тестированием продуктов, эффективностью рекламы, ценовой чувствительностью, сегментацией пользователей и мотивацией покупок. Если исторические проекты нельзя быстро задействовать, новые исследования рискуют повторить уже пройденные вопросы, и становится трудно в полной мере использовать накопленные внутри организации знания о потребителях.
quinn Search продолжает продуктовую стратегию quantilope последних лет, связанную с ИИ-ассистентом для исследований. Ранее quantilope уже позиционировала quinn как сквозного AI Research Partner, предназначенного для поддержки всего процесса исследования: от постановки целей до создания проекта, генерации анкет, анализа и подготовки отчетов. В соответствующем обновлении, выпущенном в феврале, quinn уже использовался для таких задач в исследовательском процессе, как составление черновиков и редактирование проектов, способствуя переходу маркетинговых исследований от традиционных платформ самообслуживания к модели «совместной работы с ИИ над завершением исследования».
Ценность внедрения подобных ИИ-инструментов поиска в рабочий процесс исследований заключается не только в повышении скорости поиска, но и в помощи компаниям снизить потерю знаний. Текучка кадров в исследовательских командах, корректировка линеек брендов и экспансия на региональные рынки — все это приводит к тому, что опыт прошлых проектов трудно непрерывно передавать. Если ИИ сможет в рамках разрешенных прав доступа искать исторические исследования, обобщать схожие выводы, указывать на различия в методологии и источниках данных, компании смогут превратить результаты разовых исследований в долгосрочный, доступный для использования актив для принятия решений.
Однако перевод архивов исследований на ИИ также требует решения вопросов, связанных с правами доступа к данным, границами выборки, актуальностью проектов и риском неверного применения выводов. Исторические исследования не всегда применимы к новым рынкам, продуктам или группам потребителей, а результаты поиска ИИ должны сохранять исходный контекст проекта, условия выборки, временные рамки и методологию. При использовании quinn Search компаниям по-прежнему необходимо полагаться на суждения исследователей, чтобы избежать прямого применения устаревших данных или выводов из другого контекста для принятия текущих решений.
В дальнейшем внимание будет сосредоточено на том, какие типы исследований поддерживает quinn Search, каковы способы импорта исторических проектов компании, как осуществляется управление правами доступа, отслеживание цитирования, интеграция со сквозным исследовательским процессом quinn, а также сможет ли он масштабно использоваться командами по отслеживанию бренда, тестированию рекламы, продуктовым инновациям и изучению потребительских инсайтов. Запуск американской компанией quantilope инструмента quinn Search свидетельствует о том, что ИИ переходит от этапа «генерации контента для разовых исследований» к новому этапу «активации организационной памяти исследований».
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
