*最近一个多月，除了迎接年后复苏的经济和项目以外，也花费了大部分个人时间在研究, AI， 参与了各种分享活动和社群，起因是看到一个访谈说市场研究会是最有可能AI, 取代的行业之一，作为一个行内人，想弄清楚到底是怎么回事。目前的体会是，确实市场研究是会受到大量冲击，不过正如所有的危机一样，也给到我们个人和公司转型的机会*
**以下是最近为几位客户朋友准备的一个关于 AI，如何影响市场研究和用户洞察的一个分享的主要内容，3.21号晚上8-9点也准备了一次公益的视频号分享，欢迎预约。如果是企业里的朋友，欢迎私信我（可以直接微信/公众号留言，或者邮箱），我们可以免费安排1个小时的 完整分享（中文或英文均可）**
（全文约5,000字，预计阅读时间 13分钟，本次文章依旧是我和共同创造，文章的图片是由Dall-E-2 生成）
总结
如果看完上面感觉有兴趣，但没有时间继续观看下面的内容，欢迎预约3.21晚上的视频号直播进行观看:)
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1. 市场研究/用户洞察将会受到AI极大冲击
在一个研究中表明，市场研究分析师是最容易被AI取代的角色之一。一个很形象的说明，一个很形象的比喻就像是日本的武士，从小接受着专业技能的培训，训练，但是当突然进入现代社会后，这些技能都突然没有用武之地了。
在A和的冲击下，这也类似于我们市场研究的知识工作者的处境
2. 为什么AI, 有这么大的能耐?
先了解下整个AI的发展历程，主要分为两类
到底厉害在哪？
和以往的Siri等AI机器人最大的不同，是真正的感受到变得智能了，就像流浪地球的MOSS和钢铁侠的一样，可以理解完整的语义，根据上下文的语境进行回答和对话。
已经通过了一系列的之前认为是需要耗费几十万美金的高知学科，包括沃顿商学院MBA的考试，美国医学执照考试，明尼苏达法学院考试等。和以往我们认为的，就像武侠小说里要苦心钻研几十年才能达到一个门派的顶级高手不一样的是，，代表着通用人工智能的一个雏形，即可以打破知识领域的壁垒，很轻易的在各个知识领域达到60~70分的水准，每个人左手屠龙刀，右手倚天剑不再是梦想。因此，当回顾我们市场研究和用户洞察的一个本质时，其实是以专业的研究技能去探索，研究市场和消费者，当AI可以学会专业的研究技能，那后续的整合和分析，AI的能力是远远超过人类的。
3. AI, 会如何影响市场研究/用户洞察呢？
首先，分析式AI已经非常广泛运用在市场研究行业当中了，包括了如何分析文本，图片，视频，DIY平台，和预测性的模型。
而生成式AI，以为代表的会更加广泛的影响市场研究，借用我很喜欢的一个播客博主Jamin （他的播客是 Happy ，是第一档专注于市场研究的播客，强烈推荐）在一次访谈中所说，他认为生成式AI对于市场研究的影响会大于互联网在1996-2006年对于市场研究的影响。
总结来看，这样的影响会体现在4个方面，4个方面实现的难度逐级增加，颠覆性也逐级增加，稍后我们会一一分享
3.1 聊天机器人
3.2 内容生产
3.3 日常工作
3.4 人机交互
3.1聊天机器人
如果要说一个，可以适用于我们所有的市场研究同行的一个运用，那可以作为我们的私人语言老师，尤其是我们经常在做很多英文的报告时候，对某几句话抓耳挠腮不知道怎么用英文表达更地道的时候，相比于DeepL，这些之前的AI翻译软件，的优势是在于说人话，比如这里我让它帮我润色 ‘Your ’，它会建议我把改为Tutor，因为这样更专业化，这些非常细微的改变是我们非英语母语的人很难察觉到的，但可以利用达到
从商业的角度来看，可以最直接应用场景就是 Chat 和 Chat CRM，用对话式的方式来进行访问受访者，这也尽可能的降低了回答问卷的不适感，极大的提升回答的体验和质量，国外已经有了一些公司开始类似的尝试。
需要注意什么？
3.2内容生产
内容生产是影响最为广泛的一个领域，也是国内最火爆的领域 – AIGC，无论是文本，包装，视频，直播，都可以利用AI大批量的，快速，而且便宜的生成。比如，我们可以利用生成小红书文案，可以看到还煞有其事加上各种emoji，模仿小红书平台的语调。也可以利用生成图片的运用Mid-，不到10块钱，10分钟即可生成一个包装设计，这比起动辄目前一个设计几万，甚至几十万的来说，不得不说是一个飞跃的提升。同样的，现在通过几张图片就能通过类似D-ID的软件生成一个视频，以及国内已经很成熟的数字人7*24直播。
但是，所有的AIGC内容会涉及到最大的一个潜在风险，就是知识产权的问题。首先从输入端来看，训练这些AI模型需要大量的素材，那拿到这些素材的时候是否获得对应的授权？比如最近Getty Image就起诉了AIGC 生成图片的平台 ，认为该平台在未获得授权的情况下用了很多Getty Image的图片进行训练。其次，在训练过程中，是否涉及到非法爬取数据，尤其是国内，很多网站都有反爬技术，也有类似比如大众点评诉讼百度侵犯著作权先例。最后是生成端，目前无论是中国还是美国法律，都要求一定要有人工的介入制作，才能获得知识产权，100% AIGC的内容是不享有知识产权的，至于我们通过指令生成AIGC算不算人工介入，很不幸这个很有可能会被认为不算人工介入，所以还是需要对于AIGC的产出进行润色和修改
-有一个很有趣的例子是，之前有一个摄影师去到丛林里面，然后让猩猩自拍了一张照片，这张照片后面被维基百科直接使用，没有寻求摄影师的授权。然后摄影师就提起了诉讼，认为侵犯自己的知识产权，但是维基百科也认为，这个是猩猩的自拍和摄影师没有关系。最后这个结果是达成了庭外和解，但是美国法院也说猩猩的自拍，因为没有人工的参与，不享有知识产权。
3.3日常工作
到我们市场研究和用户洞察的日常工作中，可以帮助我们做什么呢，按照市场营销的阶段分为3个阶段
-上市前：帮助搜索定制化趋势，市场，人群
– 准备上市过程中：生成定制化的内容，包括但不限于问卷，讨论大纲，润色文案，新品创新（概念，名字，设计等），品牌沟通（品牌定位，口号，广告文案等）
-上市后：批量化的大批次的分析非结构性的文本数据（比如 社媒监听，开放题编码，笔录总结分析等），个性化的消费者反馈，知识系统管控
介于篇幅，就不完全展开（届时的分享会详细一一说明），让我们来看两个较为常见的例子。
第一个是当我们要考虑进入一个市场的时候，想了解下目前的趋势，人群细分，以往往往要执行一手研究（问卷，社媒分析）和二手研究（案头研究），类似就可以很快的产出一些对于市场，人群的判断，而且这些信息就像我们之前文章所说，是可以根据需求定制化的，比如我们像了解关于春节送礼的习俗，只要输入对应的指令即可。
当然，这样的产出，肯定没办法直接进行商业使用，不过已经可以很好的作为一个假设了，设想一个场景，在一个会议上，大家突然对于比如当下年轻人喜欢做什么户外活动感兴趣，是来不及进行严谨的分析，那这个时候这样类似的AI软件就能起到一个的作用，帮助扩展我们对于一个问题的看法。
第二个例子是，是最令人期待的，就是可以批量化的分析非结构性的文本数据，国外已经有了蛮多一些公司开始了尝试，就是以往我们感觉到头疼的开放题编码，定性笔录的总结，现在都可以通过类似GPT的技术，只用点击或者下达指令，来进行分享了。（尤其是在写文章的这天，GPT-4发布了，对于语义的理解程度有了一个飞速的提升）可以期待的是，以往我们认为需要很多人力的这部分工作，很快会被AI所替代，那与之带来的，就是定性的研究也可以如定量研究一样
需要注意的点是
– 输入决定输出，有时候会一本正经的胡说八道，比如在询问林黛玉三打白骨精这个凭空捏造的故事的时候，它会煞有其事的编一个故事出来，这也是为什么我们一定要有人工的验证和判断。（但是，最新的GPT-4已经修复了这个叫做的问题…所以可能科技再发展下去，也不一定需要人类检查了）
– 偏差：GPT的训练语料找那个92%是基于英文，0.1%是中文，所以不可避免从内容，到意识形态上都会更倾向于欧美，也有研究判断过，的政治立场会偏向于自由主义左派，也是因为目前这个立场占据了主流的网上信息源
– 时效性：目前无论是还是GPT-4都只截止于2021年9月的信息，所以假设我们要问2023年中国消费者的趋势是什么，目前还是没办法回答的
GPT-4 已经很大程度上解决了一本正经的胡说八道的问题
3.4人机交互
最高的一个层次就是颠覆整个的人机交互，正如王建硕老师提到的，代表着的会是新的交互方式-对话式交互，只需要说说话就能操控软件和机器，相比起我们目前还在使用的图像式交互（比如我们要看到Excel图标，然后点击打开，进行手动输入）而说是一个巨大的飞跃。英伟达的CEO黄仁勋也说，是AI的一个时刻，我们回想在出来前，我们还只知道手机需要按键，而出来后，我们发现居然可以点击图标就能做进行操作了，这也不正是目前正在给我们带来的改变吗？
人机交互的的改变会体现在3个领域
-和搜索引擎对话：New bing搜索已经用上了，比如我搜索了下2023年中国消费者的趋势，结果左边还是传统的搜索页面，右边就已经有AI帮我去阅读了网站中的趋势报告，告诉了我的最主要的5个趋势，就省去了我自己去阅读网页的时间
– 和各种软件对话：比如最近大火的，就是上传一个PDF，然后就可以帮你总结PDF里的主要内容，而且可以询问关于PDF里的各种问题，以后看几十页的英文文献或者报告不再是一个痛苦的事情了。（因为这个太火爆，目前被限制免费版每天只能传3个120页的PDF，但也很够用了），另外国内也推出了一个的demo，后续更值得期待的是微软全家桶会进一步融入AI
– 和机器人对话：之后的世界我们可能每家会有一个机器人助手
为什么对话式人机交互会是下一个时代呢？
一直说的那句话，懒惰是人类进步的阶梯…传统的进行搜索引擎时候，人类需要去输入，比如上海川菜有什么推荐，然后搜索引擎进行处理，最后人类进行分析判断。而类似Bing搜索这样的新型方式，直接把最后的整合，分析判断也帮你做好了，打个比方，之前有点像制作一个预制菜，最终还需要我们自己去选择，制作，加热，而AI就像有了一个私人厨师，每天帮你直接把饭菜做好端到你的面前，你会更喜欢哪一个呢？
3.5市场研究步入3.0阶段
根据上面所说的AI对于市场研究行业的4个维度的影响，国外资深的研究专家Ray （也是新任的的理事会主席）也认为市场研究会逐渐步入3.0阶段。
– 1.0阶段：是1920开始创立，以传统的问卷访问，深访，座谈会为主
– 2.0阶段：从2006年开始互联网影响下的变化，新增的Tech-技术驱动的市场研究，包括社媒监听，社区论坛，网站，流量分析等
– 3.0阶段：2023年以AI为代表的，最主要的变化在于，极大程度的降低市场研究的知识门槛，在之后的世界里，通过借助AI，市场研究不再是仅仅局限在研究公司和客户端的洞察部门，而是一个每个人都可以去生产的行业，这也就意味着这个行业所需的人会大大减少，最终会剩下的研究专家们，会借助于更多元和广泛的数据进行更深入的洞察。
之后的市场研究/用户洞察，会分为3个类别
-只需要验证假设的：就不再需要单独的研究了，只需要通过询问AI助手验证假设即可
-快速自助洞察：这会成为之后市场研究的主流，但通常也不需要专家的介入，是由AI和一些自助平台完成
-深入的研究：研究专家/会帮助研究那些复杂和深入的问题，但这些问题也不是会非常大量的，因此所需的人员肯定会比目前有所减少
4. 未来会如何？
虽然有很多的对于市场研究行业的冲击，但就像的一篇推文所说，AI will not you， A who’s using AI will you。如何做好企业和个人的AI化转型，成为了关键
在进行商业或者个人转型的时候，可以考虑以下几个步骤，
每周去了解和玩几个AI，了解市场上在发生什么
如果遇到合适的，试着在工作或者生活中运用AI
重新审视我们的工作流，看AI是否可以替代其中一部分工作
把AI融入到工作或者生活中，以AI向善
最后，虽然目前我们看到AI，还有各种各样的问题，就像我们都知道的新品创新周期，在early 阶段是会有很多的bug需要调整，但关键的是，这样的趋势是不可逆的，如果拒绝了AI，那就是如之前拒绝互联网一样，拒绝了新的时代。我们一起学会拥抱AI带来的变化
5. 最后，十分感谢和推荐下列公众号/社群过去一个多月的帮助 （顺序无先后之分），获益匪浅，欢迎大家感兴趣的多多关注
百姓网，王建硕， AIGC 开放社区，AI炼金术，量子位，马丁的面包屑，南瓜博士，图灵人工智能，刘言飞语 … （如有遗漏，还请见谅）
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