Strojno učenje v marketinških raziskavah

V današnjem hitro spreminjajočem se poslovnem okolju, je tržno raziskovanje postalo nepogrešljivo orodje za organizacije, ki iščejo konkurenčno prednost. Čeprav so se tradicionalne metode tržnega raziskovanja izkazale za dragocene, je prihod strojnega učenja odprl nove možnosti, revolucioniziral način, kako podjetja zbirajo, analizirajo in interpretirajo podatke. V tem članku bomo raziskali presečišče med strojnim učenjem in tržnim raziskovanjem ter se poglobili v inovativne aplikacije, koristi, ki jih prinaša, ter kako omogoča podjetjem, da sprejemajo odločitve, podprte s podatki, z neprekosljivo natančnostjo in učinkovitostjo.

Prepoznavanje logičnih neskladij

Strojno učenje je prelomnica v tržnem raziskovanju, saj omogoča hitro odkrivanje logičnih neskladij v podatkih anket. Logična neskladja v kontekstu tržnega raziskovanja pomenijo nedoslednosti, protislovja ali nenavadnosti v anketnih podatkih. Z uporabo umetne inteligence (AI) in modelov strojnega učenja (ML) se ta proces avtomatizira, kar zmanjšuje potrebo po ročni analizi podatkov in tolmačenju ter prihrani dragocen čas in trud. Ti modeli imajo izjemno sposobnost, da hitro in učinkovito analizirajo obsežne količine podatkov anket, celo obdelajo milijone odgovorov. Njihove kompleksne sposobnosti prepoznavanja vzorcev razkrivajo zapletena in subtilna neskladja, nelinearne povezave ter skrite vzorce, ki bi lahko ostali neopaženi pri ročnem pregledu.

Modeli strojnega učenja se nenehno učijo in prilagajajo, izpopolnjujejo svoje sposobnosti pri prepoznavanju neskladij, kjer se tradicionalne metode lahko znajdejo v težavah. Z uporabo naravnega jezika (NL) lahko ML modeli učinkovito obdelajo vprašanja anket, pri čemer izkoristijo tehnike obdelave naravnega jezika (NLP) ter predhodno izurjene modele, kot je ChatGPT. Kombinacija nevronskih modelov, kot je LLM, specifičnih modelov, kot so NLI, in sintaktičnih, leksičnih ter semantičnih modelov, povečuje zaznavanje različnih vidikov neskladij. To omogoča tržnim raziskovalcem, da postavijo merilo z izračunavanjem ocen konsistentnosti za zaključene ankete, na osnovi katerih lahko ocenijo, ali anketiranci izbirajo smiselne odgovore. Dodana vrednost strojnega učenja je v njegovi avtonomni sposobnosti, da hitro prepozna in označi neskladja, kar zagotavlja proaktivni pristop k analizi podatkov anket.

Primer logičnih neskladij v ChatGPT-ju

Odkrivanje goljufivih odgovorov

Strojno učenje se izkaže za neprecenljivo pri odkrivanju goljufivih odgovorov v anketah, saj presega zgolj identifikacijo logičnih neskladij, temveč zagotavlja tudi integriteto in natančnost podatkov. Tradicionalno je ročno izbiranje lastnosti za odkrivanje goljufij subjektivno in časovno potratno, vendar se strojni učni modeli odlikujejo pri vključevanju širokega nabora lastnosti. Z uporabo algoritmov strojnega učenja se model sam nauči razlikovati pristne odgovore od goljufivih, kar olajša potrebo po ročnem določanju lastnosti. Logična neskladja pri tem služijo kot le ena izmed lastnosti za identifikacijo potencialnih goljufij, pri čemer jih lahko kombiniramo še s časovnimi intervali med odgovori, vzorci položajev odgovorov, statistiko odgovorov na odprta vprašanja, analizo uporabniškega agenta, analizo uporabniškega obnašanja, in tako naprej.

Obstaja več načinov za pristop h gradnji modela. V primeru nadzorovanega učenja je potrebno podatke v množici anket označiti kot pristne ali goljufive že pred učenjem, medtem ko se v primeru pol-nadzorovanega učenja majhen označen nabor uporabi za generiranje dodatnih označenih podatkov iz večjega (prej neoznačenega) nabora. Gradnja modela strojnega učenja vključuje več korakov, od raziskovalne analize, predobdelave podatkov, delitve nabora podatkov na učno in testno množico, do učenja modela strojnega učenja in ocenjevanja uspešnosti modela na novih primerih anket. S pomočjo strojnih učnih modelov je mogoče goljufive odgovore učinkovito zaznati, kar pripomore k zaščiti integritete ugotovitev tržnega raziskovanja.

Primer goljufivih odgovorov v anketi

Sklepne misli

Strojno učenje bo v prihodnosti ključno za tržno raziskovanje, saj avtomatizira prepoznavanje logičnih neskladij v anketah in odkrivanje goljufivih odgovorov. Z uporabo umetne inteligence in modelov strojnega učenja omogoča hitro analizo obsežnih podatkov, kar prihrani čas in trud. Modeli se nenehno učijo in prilagajajo, prepoznavajo kompleksne vzorce ter nudijo natančnost in učinkovitost pri analizah.

V prihodnjem blogu na to temo bomo raziskali še napredno profiliranje, sintetične podatke ter analizo čustev in s tem razkrivali nove možnosti strojnega učenja v tržnem raziskovanju, in tako podjetjem omogočili še bolj informirane odločitve.