كيف تحدث أدوات الذكاء الاصطناعي تحولاً في بحوث السوق؟

لطالما كان إجراء بحوث السوق المخصصة بطيئاً ومكلفاً؛ فهي تستغرق في كثير من الأحيان عدة أشهر وتتطلب استثمارات ضخمة. ونتيجة لذلك، اتخذ المسوقون العديد من القرارات الاستراتيجية دون الاستفادة من رؤى خارجية ومعلومات حديثة. ولكن كما أوضحنا في مقالنا الأخير الذي نشرته مجلة هارفارد بزنس ريفيو بعنوان "كيف يحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولاً في بحوث السوق" (How Gen AI is Transforming Market Research)، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يحدث تحولاً في طريقة جمع الرؤى المتعلقة بالمستهلكين والسوق وإنشائها وتحليلها، وهي العنصر الأساسي للتسويق الاستراتيجي. لا يقتصر هذا الرأي علينا فقط، فمنذ نشر مقالنا، على سبيل المثال، قدمت شركتا آندرسن هورويتز وفاونديشن كابيتال أطروحات استثمارية تتوقع أن يحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولات جذرية في مجال بحوث السوق العالمية التي تبلغ قيمتها 140 مليار دولار.

ونعتقد أن هذا التحول يرتكز على أداتين تعتمدان على الذكاء الاصطناعي، مصممتين للعمل بوصفهما نموذجين وكيلين يحاكيان سلوكيات البشر، وهما الشخصية الاصطناعية (التي تمثل نموذجاً مركباً لفرد أو مجموعة) والتوأم الرقمي (النسخة الرقمية عن فرد حقيقي). من خلال استخدام البيانات العامة أو بيانات الملكية لمحاكاة تفاعلات البشر مع الأسئلة والاستطلاعات، تسمح هذه الأدوات الجديدة لخبراء التسويق بإجراء البحوث والتجارب بسعر أكبر وتكلفة أقل مع تقليل العبء الذي يتحمله المشاركون في المقابلات أو الاستطلاعات التقليدية. وبالتالي، تعزز هاتان الأداتان ما نسميه "نهج أوراكل" لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في التسويق، حيث يطرح الباحثون أسئلة مباشرة على نموذج لغوي كبير، مثل "ما هو حجم السوق الذي يمكن استهدافه بهذا المنتج؟" للحصول على إجابات تساعدهم على صناعة القرار.

في هذا المقال، سنناقش طبيعة كل أداة، وسنقدم بعض الأمثلة حول كيفية استخدامها في الشركات اليوم، ثم سنقدم بعض الإرشادات للقادة حول كيفية التعامل مع هذا المجال المعقد والمثير.

الشخصية الاصطناعية

في هذا النهج، يعمل الباحثون وخبراء التسويق ومدراء المنتجات وحتى البائعون على تزويد نموذج الذكاء الاصطناعي بالمعلومات السكانية أو النفسية أو السلوكية حول شريحة أو نوع معين من العملاء لإنشاء شخصية تعكس خصائصهم، ثم الطلب من النموذج الإجابة عن الأسئلة بطريقة تجسد وجهة نظر هذه الشخصية. يشير مؤيدو هذا النهج إلى أن العديد من القرارات الاستراتيجية المتعلقة بالمنتجات والتسويق لا تعتمد عادة على رأي شخص واحد أو سلوك فرد بعينه، بل تستند إلى الرؤية الشاملة الناتجة عن تجميع آراء شريحة كاملة من العملاء وسلوكياتهم.

يمكن للباحثين الحصول على إجابات من هذه الشخصيات الاصطناعية بطرق متعددة. في إحدى هذه الطرق، التي نطلق عليها اسم "النهج التنازلي"، يطلب الباحثون من الشخصية الاصطناعية المركبة تمثيل الشريحة المستهدفة من خلال وضع تقدير لقيمها ممثلاً بقيمة محددة أو نطاق من القيم. على سبيل المثال، من خلال طرح السؤال التالي: "ما هو متوسط استعداد هذه الشريحة لدفع ثمن المنتج؟" يمثل هذا النموذج وكيلاً خارقاً قائماً على الذكاء الاصطناعي يمكنك الاعتماد عليه لتقديم إجابة واحدة مثالية. في المقابل، يعتمد النهج التصاعدي على إنشاء مجتمع كامل من شخصيات المستهلكين الافتراضية التي تتوافق مع معايير التقسيم السوقي للحصول على مجموعة متنوعة من الاستجابات. يشار إلى هذه المجموعة من الشخصيات الاصطناعية أحياناً باسم "العينة السيليكونية"، وهي لا تؤدي دور الوكلاء الخارقين الذين يهدفون إلى تقديم أفضل إجابة، بل تعكس الاختلافات بين الأفراد بطريقة مدروسة وواعية، على غرار التباين القائم داخل أي شريحة سوقية. يمكن للباحثين بعد ذلك طرح الأسئلة على هذه المجموعات وتجميع إجاباتها، تماماً مثلما يفعلون في بحوث السوق التقليدية.

استناداً إلى ملاحظاتنا وعملنا مع عملائنا، يفضل العديد من الباحثين استخدام النهج التصاعدي مقارنة بالنهج التنازلي، لأنه يوفر استجابات متنوعة، كما أنه يبدو أقرب إلى طريقة عمل بحوث السوق التقليدية. تشير الأبحاث الأكاديمية الحديثة إلى أن الناس يفضلون الخوارزميات التي تقدم تنبؤات تتطابق مع العملية التي تهدف إلى محاكاتها. على الرغم من ذلك، لا يزال الجدل قائماً حول النهج الذي يحقق نتائج أفضل والسياق المناسب لكل منهما.

يمكن للباحثين المهتمين بنمذجة الاختلافات بين المستهلكين التركيز على محاكاة السلوكيات الفريدة للأفراد الحقيقيين لاستيعاب التباين والاختلافات الكاملة في السوق، وهذا هو جوهر فكرة التوائم الرقمية التي سنناقشها الآن.

التوأم الرقمي

لا يكتفي هذا النهج بتمثيل الشرائح المركبة والشخصيات الافتراضية، بل يعتمد على بيانات تفصيلية عن الأفراد. على سبيل المثال، إذا كان لدى الشركة بيانات فردية تفصيلية عن مجموعة من العملاء مأخوذة من التفاعلات أو الاستطلاعات أو المقابلات السابقة، فقد تستخدم الشركة هذه البيانات لإنشاء توائم رقمية تمثل هؤلاء الأفراد للمشاركة في استطلاعات افتراضية ومقابلات نوعية وتجارب افتراضية. ينطوي هذا النهج على العديد من التطبيقات المحتملة المثيرة للاهتمام، لكنه يحمل أيضاً بعض التبعات الأخلاقية الخطيرة. في ظل التطورات والتجارب المستمرة في هذا المجال، من المحتمل أن يكون شخص ما قد أنشأ بالفعل توأماً رقمياً أساسياً لك لاستخدامه في تحسين المواد المساعدة للمبيعات أو الرسائل التسويقية وتخصيصها.

تحتضن كلية كولومبيا للأعمال مشاريع رائدة في مجال التوائم الرقمية، حيث يعمل زميلنا في تأليف هذا المقال، أوليفييه توبيا، مع زملائه ضمن مبادرة التوائم الرقمية. وقد أنشأ هذا الفريق، الذي ينشر أعماله بصيغة مفتوحة المصدر، حتى الآن أكثر من 2,000 توأم رقمي يمثلون أشخاصاً حقيقيين من خلال جمع إجاباتهم على 4 مراحل من الاستطلاعات التي تضمنت أكثر من 500 سؤال حول مجموعة من المقاييس الديموغرافية والنفسية والاقتصادية السلوكية والشخصية والمعرفية. بعد تقييم مجموعة متنوعة من الأساليب لإنشاء التوائم بناء على البيانات الأساسية، توصل فريق كلية كولومبيا للأعمال إلى أن أفضل النماذج حققت دقة نسبية بلغت 88% مقارنة بنظرائهم البشر وفق معيار موثوقية إعادة الاختبار، وهي نتيجة مشجعة جداً. في الوقت نفسه، تمكنت التوائم الرقمية من محاكاة نحو نصف الآثار التجريبية التي تظهر بين البشر عند تكرار 17 تجربة معروفة في مجال الاقتصاد السلوكي، ما يشير إلى ضرورة إجراء مزيد من الاختبارات.

انطلاقاً من هذه النتائج الأولية، قرر الفريق التعمق أكثر في البحث من خلال إجراء 19 دراسة إضافية شملت مجالات متنوعة لاختبار أداء التوائم الرقمية مقارنة بالبشر. صممت هذه الدراسات بحيث تعكس حالات الاستخدام المحتملة للتوائم الرقمية في الوقت الراهن. بعد ذلك، أجرى الفريق تحليلاً تلوياً لتحديد المجالات التي يمكن أن تضيف فيها التوائم الرقمية قيمة كبيرة، لا سيما مسائل التفاعلات الاجتماعية، مثل عدالة قرارات الإعلان والتسعير، أو فهم أثر السمات الشخصية في قرارات الشراء، أو التفاعلات بين الإنسان والتكنولوجيا، مثل سلوك المستهلكين على منصات التكنولوجيا.

كشف التحليل أيضاً عن بعض القيود المهمة. على سبيل المثال، كانت التوائم الرقمية أقل قدرة على تمثيل الآراء البشرية المتنوعة في المجالات السياسية، مع تقديم إجابات مرغوبة اجتماعياً. كما أظهرت التوائم الرقمية مزيجاً مثيراً للاهتمام من التحيز المؤيد للبشر، حيث تظهر ثقة أكبر بالناس مقارنة بنظرائها البشر، إلى جانب التحيز المؤيد للتكنولوجيا، مثل قبول استخدام الخوارزميات في عمليات التوظيف واستهداف المستخدمين على الإنترنت عبر الإعلانات. كما أظهرت التوائم الرقمية دقة أكبر بمقدار نقطتين مئويتين عند التنبؤ بردود المشاركين أصحاب التعليم العالي والدخل المرتفع والاعتدال الفكري.

ما هو الفرق بين أداء التوائم الرقمية وأداء الشخصيات الاصطناعية؟ قارن الباحثون بين التوائم الرقمية والشخصيات الاصطناعية استناداً إلى مجموعة واسعة من الخصائص السكانية في إطار 19 دراسة مختلفة. أظهرت التوائم الرقمية قدرة أعلى على تمثيل الاختلافات بين المشاركين، وفقاً لمؤشر الارتباط بين الإجابات الحقيقية والافتراضية في عملية المحاكاة. وعلى الرغم من أن الارتباط بين إجابات التوائم الرقمية والإجابات الحقيقية كان ضعيفاً نسبياً؛ بمتوسط يعادل 0.2 فقط، فإن التحليلات الإضافية تشير إلى أن من غير الواقعي توقع أن يكون الارتباط أعلى من 0.3 في هذا النوع من الدراسات أو السياق البحثي. عند محاولة التنبؤ بالإجابات الدقيقة التي قدمها المشاركون، حققت التوائم الرقمية والشخصيات الاصطناعية المستوى نفسه من الدقة بنسبة 75%. يشير ذلك إلى أنه على الرغم من أن المعلومات الفردية الغنية في التوائم الرقمية تسهم في تمثيل الاختلافات بين الأشخاص، فإنها لا تساعد بالضرورة على التنبؤ بكل إجابة على حدة بدقة أكبر.

في نهاية المطاف، توصل الفريق إلى أن التوائم الرقمية تحمل إمكانات كبيرة وواعدة، لكنها لا تزال غير جاهزة تماماً للاستخدام على نطاق واسع.

تسلط هذه المناقشة الضوء على مشكلة لا تحظى بالاهتمام الكافي في كثير من الأحيان، وهي عدم وضوح كيفية تقييم جودة البيانات الاصطناعية. تتيح البيانات الفردية التفصيلية للمدراء إمكانية التحقق من دقة البيانات الاصطناعية عبر مقارنة كل استجابة مع نظيرتها الحقيقية. أو يمكنهم تقييم الارتباط أو قياس مدى تطابق التغيرات في الإجابات الاصطناعية مع التغيرات في إجابات البشر. إذا لم يتمكن المدراء من الوصول إلى البيانات الفردية لمطابقة كل استجابة اصطناعية مع نظيرتها البشرية، فيمكنهم تقدير دقة متوسط الاستجابة الاصطناعية أو مقارنة التباين الإجمالي في الاستجابات الاصطناعية مقابل الاستجابات البشرية. قد يهتم بعض المدراء بمعرفة تأثير الاعتماد على البيانات الاصطناعية في نوعية القرارات، أي هل سيؤدي ذلك إلى القرارات نفسها أم إلى قرارات مختلفة؟ لكننا لا نملك حالياً معايير محددة لتقييم ذلك.

دليل البدء باستخدام التوائم الرقمية والبيانات الاصطناعية

بدأت المؤسسات العلمية والشركات مؤخراً بتعلم كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على رؤى استراتيجية. يشهد هذا المجال تقدماً سريعاً، ولكن ربما نحتاج إلى بعض الوقت لمعرفة الأدوات أو الأساليب الفعالة وفهم كيفية استخدامها والسياق المناسب لتطبيقها وتحديد أسباب نجاحها، لذلك نتوقع أن تظل الأبحاث التقليدية هي الطريقة الأساسية لجمع الرؤى في المستقبل القريب.

على الرغم من ذلك، من الضروري أن تبدأ الشركات الآن بتجربة حالات الاستخدام الممكنة واختبارها لفهم دور البيانات الاصطناعية والنماذج اللغوية الكبيرة في تحسين عمليات صناعة القرار. فيما يلي بعض الخطوات التي يجب اتباعها لتنفيذ ذلك.

1. تحديد حالة الاستخدام المناسبة:

من الضروري تحديد هدفك النهائي بوضوح، هل تسعى للحصول على تقدير بقيمة محددة من شريحة رئيسية معينة، مثل احتمالية الشراء، أم إنك ترغب في فهم اختلاف تقييم الأفراد لمزايا معينة في المنتج؟ هل تحاول تحسين نتائج استطلاع تقليدي من خلال جمع بيانات من أشخاص يصعب التواصل معهم؟ هل ترغب في الحصول على نتائج كمية فقط، أم إنك تسعى للحصول على ملاحظات نوعية أيضاً؟

2. حدد فئة المستهلكين الذين ترغب في محاكاة سلوكهم:

هل ترغب في فهم وجهة النظر العامة أو المركبة لشريحة معينة، مثل مدير مالي في قطاع التصنيع أو شاب في سن الدراسة الجامعية، حيث يمكن أن تكون الشخصية الاصطناعية خياراً مناسباً؟ أم إنك تريد الحصول على ملاحظات من مستهلك معين أو مجموعة محددة من المستهلكين، مثل 500 والدة من منطقة الغرب الأوسط تتراوح أعمارهن بين 24 و36 عاماً، إذ قد يكون من المجدي إنفاق مزيد من المال وبذل جهد أكبر لإنشاء توائم رقمية تعكس الاختلافات الدقيقة بين الأفراد داخل الشريحة نفسها وبين الشرائح المختلفة.

3. توفير البيانات اللازمة لمعايرة الشخصيات الاصطناعية أو التوائم الرقمية:

يمثل توفير البيانات في بعض الحالات عاملاً يحد من إمكانية تطبيق بعض الخيارات المطروحة في سياق استخدام الشخصيات الاصطناعية أو التوائم الرقمية. إذا كنت تمتلك مجموعة واسعة من البيانات السابقة حول مستهلكين محددين، فإن إنشاء توائم رقمية قد يكون خياراً عملياً ومناسباً. أما إذا كانت البيانات المتوفرة لديك هي بيانات مجمعة (على مستوى الشرائح وليس الأفراد) أو بيانات عامة متاحة للجميع، وليست بيانات تفصيلية عن مستهلكين محددين، فقد يكون استخدام الشخصيات الاصطناعية خياراً أكثر واقعية. في كلتا الحالتين، يجب عليك تجربة التوائم الرقمية أو الشخصيات الاصطناعية لتحديد حجم البيانات المطلوب بدقة وتجنب وجود بيانات زائدة عن الحاجة.

4. اعتماد مقاييس أداء واضحة ودقيقة:

قد تبدو مقاييس الأداء متشابهة وتؤدي الغرض نفسه، لكنها في الواقع تختلف في جوهرها، فاختيار مقياس الأداء يؤثر في النتائج المستخلصة من البيانات. ولتجنب اختيار النتائج بطريقة انتقائية، ننصح الباحثين بالالتزام بمجموعة من المقاييس قبل البدء بجمع البيانات.

5. إجراء اختبار صغير على نطاق محدود:

من الأفضل أن يعكس هذا الاختبار حالة الاستخدام المطلوبة، مع تطبيقه على عينة من المشاركين البشر الذين يمثلون شريحة العملاء المستهدفة. توفر هذه البيانات معياراً يسمى "الواقع المرجعي"، الذي يستخدم للمقارنة مع البيانات الاصطناعية.

6. تقييم أداء الشخصيات الاصطناعية أو التوائم الرقمية:

احرص على مقارنة البيانات الاصطناعية بالبيانات التي تمثل الحقيقة الواقعية. احرص على استخدام معايير مرجعية مناسبة لتتمكن من تفسير النتائج ضمن سياقها الصحيح. على سبيل المثال، فكر في مستوى الأداء الذي يمكن تحقيقه في حال استخدام معيار عشوائي للمقارنة، بالإضافة إلى مستوى الأداء عند الاعتماد على معايير أبسط تستخدم قدراً أقل من البيانات الفردية. إن الاعتماد على مقياس أداء مطلق، مثل دقة بنسبة 80%، لا يقدم قيمة كبيرة بحد ذاته، على عكس ما يحدث عند إجراء مقارنة بين معايير مرجعية ذات صلة، ما يسمح لك بالمفاضلة بين زيادة التكلفة أو التعقيد وتحسين الأداء.

7. اتخاذ قرار بشأن توسيع نطاق التطبيق:

في هذه المرحلة، تتكون لديك رؤية شاملة لإمكانات البيانات الاصطناعية في سياق استخدامك، وسيسمح لك تحليل التكلفة والفائدة بتحديد جدوى استخدام البيانات الاصطناعية في عملية البحث.

8. إجراء اختبارات منتظمة لضمان صلاحية النماذج واستمرارية دقة النتائج وتحديث البيانات:

على سبيل المثال، قد يكون من المفيد إجراء دراسات موازية بانتظام على الأشخاص الحقيقيين الذين تمثلهم التوائم الرقمية لضمان ثبات مستوى الأداء وتعزيز بيانات التدريب بمعلومات حديثة عن البشر.

نظراً للاهتمام المتزايد في هذا المجال، سنشهد بالتأكيد اهتماماً أكبر بالشخصيات الاصطناعية والتوائم الرقمية. قد لا تكون هذه التكنولوجيات جاهزة تماماً لاستخدامها على نطاق واسع، لكنها ستكون كذلك قريباً، وعندها ستحدث تغييرات جذرية في عالم التسويق. لذلك، يجب على الشركات الذكية والرائدة البدء بتجربتها والاستثمار فيها فوراً.