L'analisi delle recensioni online con l'AI è migliore delle ricerche di mercato
La ricerca di mercato tradizionale diventerà presto superflua? Uno studio pubblicato negli Stati Uniti dimostra che l’apprendimento automatico può aiutare notevolmente i marchi a comprendere più rapidamente i consumatori.

L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale potrebbero rendere sempre più obsolete le ricerche di mercato tradizionali. Questo perché consentono di analizzare in modo efficiente i contenuti generati dagli utenti (UCG), come le recensioni online, i blog e i post sui social media. Uno studio pubblicato sulla rivista Scienza del marketing Secondo uno studio pubblicato, per i marchi è in realtà più rapido ed economico scoprire ciò che i clienti desiderano, e forse anche meglio che attraverso i sondaggi tradizionali, ad esempio.
Poiché sempre più persone fanno acquisti online e condividono anche opinioni ed esperienze con i prodotti, si sta creando una montagna di dati UCG enorme in molti settori. "Solo su Amazon ci sono oltre 300.000 recensioni di prodotti per la salute e la cura", spiega Artem Timoshenko, dottorando in marketing presso il Massachusetts Institute of Technology (MIT) e autore principale dello studio. Se questi dati liberamente disponibili potessero essere utilizzati per identificare in modo efficiente i desideri dei clienti, ciò sarebbe molto interessante per i marchi di consumo. Tuttavia, molti esperti di marketing dubitano che ciò possa essere fatto in modo sufficientemente efficiente.
Timoshenko e il professore di marketing John R. Hauser hanno quindi studiato se questo funziona con l'aiuto dell'apprendimento automatico. I ricercatori utilizzano un approccio ibrido: un sistema di apprendimento scarta i rifiuti e i duplicati delle recensioni su Amazon per fornire solo dati rilevanti. Un esperto analizza poi questi dati per identificare le esigenze dei clienti.
Il team ha testato questo approccio per i prodotti per l'igiene orale e ha confrontato i risultati con quelli dei tradizionali sondaggi faccia a faccia.
"In definitiva, ci siamo resi conto che l'UCG ha un rendimento almeno pari a quello dei metodi tradizionali che si basano su un gruppo rappresentativo di consumatori", spiega Hauser. Questo perché l'approccio dell'apprendimento automatico ha ridotto in modo ragionevole la montagna di dati delle recensioni a una selezione con cui un esperto umano può lavorare bene. Tuttavia, è improbabile che la tecnologia sostituisca completamente l'uomo nel prossimo futuro. "La recensione personale rimane un'importante fase finale del processo, in quanto gli analisti professionisti sono nella posizione migliore per valutare la natura dipendente dal contesto delle esigenze dei consumatori", afferma il professore di marketing. (pte)
Grafica: Manfred Steger via Pixabay





















