Turn research data
dans AI-ready insight.

A different approach to AI market research.

L'étude de marché est le processus de collecte et d'analyse de ce que les clients, prospects et le marché disent réellement, puis de transformation en décisions concernant le produit, le positionnement et la tarification. Les chercheurs, les spécialistes du marketing et les équipes produit s'en sont appuyés pendant des décennies, et les fondamentaux n'ont pas changé : comprendre le marché, puis décider sur la base de preuves plutôt que d'opinions. Ce qui a changé, c'est la rapidité avec laquelle une équipe peut passer de données brutes d'entretiens et d'enquêtes à une réponse.

Why market research stalls in spreadsheets

Pour la plupart des équipes, la pratique n’a jamais correspondu à la promesse. Les entretiens ont été enregistrés, puis transcrits à la main ou par celui qui avait un après-midi libre. Les verbatims ont été collés dans des feuilles de calcul et étiquetés avec des codes qui ont dérivé d’un chercheur à l’autre. Au moment où un rapport est sorti, la moitié de la nuance dans la salle, l’hésitation avant une réponse, la frustration dans la voix de quelqu’un, avait disparu. Un outil d’IA générique qui résume une seule transcription ne corrige pas cela : il répond un fichier à la fois, sans mémoire des cinquante derniers entretiens ou du codebook que votre équipe utilise réellement.

Reading interviews the way a researcher would

Speak AI traite chaque interview, groupe de discussion et réponse d'enquête ouverte comme le ferait un chercheur expérimenté, à la vitesse de la machine. Chaque enregistrement est transcrit dans votre langue, avec plus de 100 langues supportées, et la prestation elle-même est analysée : les paroles, le ton et l'émotion dans la voix, et ce que les éléments visuels d'une session vidéo montrent. Les thèmes, le sentiment, les mentions de concurrents et les raisons derrière une réponse sont extraits dans des champs structurés que votre équipe peut filtrer et comparer.

Then the questions start. Ask across your entire research library with AI chat, using ChatGPT, Claude, and Gemini built directly into your workspace through the Serveur MCP.

What teams ask their research

• “Give me a SWOT analysis of what these customers said about the product.”
• “What are the top three action items from this round of interviews?”
• “Summarize the key issues that came up but were never resolved.”
• “Which respondents mentioned pricing, and what exactly did they say?”
• “What questions did we ask most often, and how did answers differ by segment?”

From raw transcripts to a coded dataset

The result is a research library that codes itself. Recurring themes surface without a manual pass, sentiment is scored consistently across every interview instead of drifting between researchers, and des tableaux de bord que vous pouvez personnaliser et mettre en marque blanche track how themes and sentiment move study over study, so this quarter’s findings are measured against last quarter’s, not just described. A global market research firm running Olson Zaltman research put its studies through this workflow and saved 950+ hours and $60K, without adding headcount.

And because research rarely lives in one format, the same engine analyzes calls, meetings, and recordings on the same criteria, connecting your interview library to évaluation des appels and a searchable base de connaissances the rest of your team can query.