• การวิเคราะห์ข้อความและความรู้สึก:การใช้ NLP ในการอ่านคำตอบแบบปลายเปิดในแบบสอบถาม รีวิวออนไลน์ และโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เพื่อค้นหาความรู้สึกทั่วไปและหัวข้อหลักของลูกค้า

• การออกแบบและการปรับปรุงแบบสำรวจ:ช่วยเขียนคำถามที่ชัดเจน ทดสอบตรรกะ และใช้แชทบอทอัจฉริยะในการสัมภาษณ์ผู้ใช้แบบเรียลไทม์

• การแบ่งกลุ่มผู้บริโภคแบบไดนามิก:การจัดกลุ่มผู้ซื้อตามรูปแบบพฤติกรรมและนิสัยที่เกิดขึ้นจริง แทนที่จะใช้ข้อมูลพื้นฐาน เช่น อายุหรือสถานที่ตั้ง

• การพยากรณ์แนวโน้มเชิงคาดการณ์:การพิจารณาข้อมูลตลาดในอดีตเพื่อคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์และการเปลี่ยนแปลงของตลาดในอนาคต

• การควบคุมคุณภาพข้อมูล:ตรวจจับคำตอบแบบสอบถามปลอม ข้อมูลที่ป้อนโดยบอท และข้อมูลที่ไม่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ 

• ความเร็วและประสิทธิภาพ:ทำงานที่เคยใช้เวลาหลายสัปดาห์ให้เสร็จภายในไม่กี่นาที

• ลดต้นทุน:ลดความจำเป็นในการคัดแยกข้อมูลด้วยตนเองและงานภาคสนามที่มีค่าใช้จ่ายสูง

• ความเสี่ยงด้านความถูกต้อง:ระบบปัจจุบันยังคงอาจคำนวณผิดพลาดหรือคาดเดาข้อเท็จจริงผิด (เกิดความเข้าใจผิด) ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการตรวจสอบโดยมนุษย์เสมอ

แนวโน้มการใช้ AI ในการทำวิจัยตลาดในอนาคต

แม้ว่าการใช้ AI ช่วยทำวิจัย รวมถึงการทำวิจัยตลาด (Market Research) จะทำให้นักวิจัยสามารถทำวิจัยได้อย่างรวดเร็ว ถูกต้อง และมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน  อย่างไรก็ตาม การใช้ AI สำหรับทำวิจัย และวิจัยตลาดเอง มีสิ่งที่ผู้ใช้พึงตระหนักในประเด็นสำคัญต่อไปนี้