Los métodos de investigación tradicionales siempre se han enfrentado a obstáculos a la hora de captar el verdadero comportamiento del consumidor. Las respuestas declarativas y los datos autoinformados suelen estar sesgados por factores como la deseabilidad social (presentarse de manera favorable) o el sesgo de recuerdo (dificultad para recordar acciones pasadas). Estos sesgos distorsionan los resultados de una encuesta, y ya se contemplan en las conclusiones, incluso de manera estadística.
Para superar estas limitaciones, los investigadores recurren a métodos alternativos como la observación en el trabajo de campo, la economía del comportamiento y el análisis de datos que no dependen tanto de informes subjetivos. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) ofrece hoy una solución poderosa al ser capaz de analizar grandes cantidades de datos, como los publicados en las redes sociales, el historial de compras y el comportamiento al navegar en sitios web. Esto nos permite obtener ofrece una imagen más clara de las acciones y preferencias de los consumidores, nos permite identificar patrones o tendencias que los humanos podríamos pasar por alto, y reduce la dependencia de datos poco fiables proporcionados por los propios consumidores. La IA puede detectar y mitigar sesgos, lo que conduce a información más precisa en los resultados de una investigación de marketing.
El mercado de herramientas de investigación Saas con IA incorporada, está en auge. Desde la aceleración de los descubrimientos hasta la mejora del análisis de datos, la IA está revolucionando la forma en que realizamos e interpretamos las investigaciones. Esto se traduce en decisiones basadas en datos, mejor marketing intelligence, desarrollo de productos innovadores, diferenciación de la competencia y, en última instancia, clientes más satisfechos.
Sin embargo, la IA está pensada para complementar, no para reemplazar, la experiencia humana. La combinación de la percepción humana con las capacidades de la IA permite lograr avances sin precedentes para afrontar desafíos complejos. A medida que la IA evoluciona, se esperan aplicaciones aún más innovadoras que aceleren los descubrimientos científicos y amplíen nuestra comprensión del mundo.
Además de la precisión, la IA reduce significativamente el tiempo de investigación. Se pueden automatizar tareas como la recopilación, limpieza, análisis y generación de informes de datos, lo que libera a los investigadores para pensar estratégicamente. Esto acelera el proceso y permite a las empresas tomar decisiones más rápidas basadas en datos para obtener una ventaja competitiva.
Tradicionalmente, la investigación puede resultar costosa y las agencias cobran tarifas elevadas. La IA cambia esta situación al ofrecer una forma más asequible y eficiente de recopilar información del mercado. La IA automatiza muchas tareas que requieren mucha mano de obra, lo que permite a las empresas reducir drásticamente los costos y elimina la necesidad de grandes equipos de investigación. Además, la IA identifica tendencias más rápido que los humanos permitiendo acelerar la investigación y reducir los plazos de los proyectos. Además, la IA ayuda a las marcas a tomar decisiones más inteligentes al proporcionar información más detallada sobre el comportamiento de los consumidores. Esta comprensión conduce a campañas de marketing más efectivas, lo que en última instancia aumenta el retorno de la inversión.
En conclusión, la IA está revolucionando la investigación al reducir los costos, aumentar la eficiencia y brindar información más precisa. A medida que avance la tecnología de IA, la brecha entre los métodos tradicionales y las soluciones de IA se ampliará, lo que hará que la IA sea una opción cada vez más atractiva para las empresas conscientes del presupuesto que buscan optimizar sus esfuerzos de marketing.
He aquí un vistazo a cómo la IA acelera la investigación:
Descubrimiento más rápido: la IA puede procesar grandes cantidades de datos e identificar patrones y conexiones que los humanos podrían pasar por alto. Por ejemplo, la IA se ha utilizado para analizar datos médicos y acelerar el descubrimiento de fármacos.
Análisis mejorado: los algoritmos de IA pueden analizar con mayor profundidad conjuntos de datos complejos, descubrir información oculta y orientar las decisiones de investigación. Se utilizan herramientas como las bibliotecas de Python para la manipulación y el análisis de datos, a menudo junto con modelos de aprendizaje automático.
Mayor extrapolación: la IA estandariza el análisis de datos y reduce el error humano, lo que permite obtener resultados de investigación más fáciles de extrapolar. Plataformas como Github promueven la ciencia abierta y la colaboración, lo que facilita la investigación cruzada o replicable.
Investigación personalizada: la IA adapta las recomendaciones de investigación y la entrega de información a los intereses y la experiencia de cada investigador. Los sistemas de recomendación similares a los de las compras en línea se pueden aplicar a la literatura científica.
Nuevas fronteras de investigación: la IA está abriendo áreas de investigación completamente nuevas, como la ética de la IA, la seguridad de la IA y su impacto en la sociedad. Iniciativas como AI for Good de Google se centran en desarrollar la IA para el beneficio social.
El siguiente artículo explora más en detalle varias herramientas basadas en IA que pueden revolucionar nuestros esfuerzos de investigación, innovación, marketing intelligence y desarrollo de productos: https://medium.com/@paula.monroy/reinventing-research-through-ai-e1b5762e97d0
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