Cint: AI-модерируемые интервью масштабируют qualitative research, сохраняя человека в центре

Что такое AI-Moderated Interviews?

Рынок маркетинговых исследований меняется, и гонка за глубокими разговорными данными в масштабе официально началась. AI-Moderated Interviews (AIMIs) — качественный метод, сочетающий скорость автоматизации с подлинными ответами реальных людей.

Чтобы выяснить, как AIMIs меняют процессы qualitative research, Cint поговорил с Бруно Патриота, старшим продакт-менеджером компании.

Как AIMIs меняют исследования?

В недавней публикации Cint задавался большой вопрос: по мере того как индустрия маркетинговых исследований начинает принимать разговорные данные в масштабе, что произойдёт с самими исследователями?

Патриота поделился своим взглядом на этот вопрос.

«Любой, кто когда-либо пытался организовать регулярный game night, знает правду: самое сложное — не сама игра, а то, чтобы все вообще пришли».

В этом месте читатель вправе задаться вопросом, при чём тут AIMI-исследования. У Патриота есть ответ.

«Для исследователей AI-Moderated Interviews запускаются так же просто, как любой количественный проект — буквально одним нажатием кнопки. Трудоёмкая сложность настройки, запуска и модерации качественных интервью осталась в прошлом. Это принципиально меняет работу для всех».

Скорость — не единственное преимущество.

«Мы видим, что люди больше доверяют AI-модератору и более честны с ним. Одновременно сам AI-модератор становится всё лучше в умении углубляться в данные ответы», — говорит Патриота.

AIMIs удобны для респондентов, и это положительно сказывается на всей исследовательской экосистеме. «Поскольку больше не нужно договариваться об удобном времени с людьми, глобальный охват и масштаб для качественных измерений достигают скорости и размера, которых мы раньше не видели», — отмечает он.

«Именно в этом, я думаю, и заключается ключевое изменение: скорость и охват, которые обеспечивают AI-модераторы, оказывают положительное влияние на qualitative research».

Как Cint поддерживает AIMIs на своей платформе?

«Захватывает то, что Cint всегда поддерживал qualitative research, однако индустрия меняется. Традиционно качественное исследование означало: скажи респонденту, что ему нужно скачать конкретное мобильное приложение, войти в систему в строго отведённое время и говорить с живым человеком на другом конце. Всё всегда упиралось в тяжёлый вопрос расписания».

Хорошая новость состоит в том, что та же голосовая и видеоинфраструктура, которую Cint построил для human-to-human интервью, теперь точно так же обеспечивает AI-модерацию. Компания берёт эту основу и движется к полностью безбарьерному опыту для респондентов, анонсируя ряд обновлений.

Этот сдвиг также заставляет переосмыслить, как измерять качество данных в быстром мире, где всё движет AI.

«Мы активно переопределяем, что такое “качественный ответ” для голосовых и видеоисследований. Значительная часть этой работы — построить более точные способы предварительного отбора респондентов, чтобы связывать заказчика именно с той целевой аудиторией, которая даст глубокие insights», — говорит Патриота.

Почему AIMIs — пример того, как Cint ставит живого респондента в центр insights?

Cint использует передовые технологии, чтобы реальные люди оставались основой маркетинговых исследований. Подход к AIMIs наглядно демонстрирует эту приверженность: компания задействует свой глобальный масштаб для получения подлинных данных даже от самых труднодоступных аудиторий.

«Масштаб Cint охватывает присутствие по всему миру, позволяя выходить на нишевые или труднодоступные аудитории и регионы. Это помогает собирать разнообразный датасет от конкретных групп респондентов», — объясняет Патриота.

«Например, вас могут интересовать рынки за пределами США и Великобритании. Англоязычные страны традиционно концентрируют наибольшую исследовательскую активность, однако сейчас мы видим значительный рост и растущий спрос за их пределами. AI-модератор — это ещё один инструмент для выхода в эти регионы».

Поскольку Cint уже обеспечивает базовый доступ и масштаб, компания может соединить любого ищущего ответы с нужными именно ему респондентами. По словам Патриота, именно это «принципиально и есть то, как мы ставим живых людей в центр insights».

Несмотря на рост AI-модерации и то, что компании обучают собственные модели данных, в Cint твёрдо считают: всё должно опираться на реальные данные и человекоориентированные insights.

Почему профилирование, предварительный скрининг и качественный UI критичны для качества ответов?

Качество данных в маркетинговых исследованиях во многом определяется точностью определения аудитории. Чтобы получить нишевые данные premium-качества, исследователи должны формировать точные профильные данные для таргетинга нужной демографии — именно поэтому многие заказчики сотрудничают со специализированными провайдерами, такими как managed services Cint.

«Когда мы говорим о качестве, которое ищут исследователи, мы всегда спрашиваем: правильно ли вы определили свою целевую аудиторию? Это выходит за рамки одних только маркетинговых исследований», — говорит он. «Людям нужно уметь задавать правильные профильные параметры, чтобы добраться до нужной им демографии».

Контроль качества начинается с чётких критериев отбора. Когда заказчик задаёт целевые параметры, Cint транслирует эти требования по всей сети поставщиков. Это запускает оптимизированную цепочку поставок, в которой поставщики целенаправленно направляют нужных респондентов — создавая тем самым первый прочный слой качества.

Далее динамический предварительный скрининг фильтрует респондентов по мере входа в экосистему, проверяя их демографическое соответствие ещё до начала опроса. Поверх этих автоматических фильтров заказчики могут добавить собственный скрининг внутри самого опроса.

«Многое действительно начинается с того, что покупатели ставят реальных респондентов на первое место и понимают, каким будет их путь на протяжении всего исследования. Здесь работает принцип “что спрашиваешь, то и получаешь”», — говорит Патриота.

«Другими словами, настройка опроса, определение аудитории, привлекательное вознаграждение и многое другое — важные составляющие для получения качественных ответов. Исходные данные — это ключевые ингредиенты, определяющие успех и качество результата».