Turn research data
inn i AI-ready insight.

En annen tilnærming til AI-markedsundersøkelser.

Markedsundersøkelser er prosessen med å samle inn og analysere hva kunder, prospekter og markedet faktisk sier, og deretter gjøre det om til avgjørelser om produkt, posisjoneringspunkt og prising. Forskere, markedsførere og produktteam har stolt på det i tiår, og det grunnleggende har ikke endret seg: forstå markedet, og beslut deretter med bevis i stedet for meninger. Det som har endret seg, er hvor raskt et team kan komme fra råe intervju- og undersøkelsesdata til et svar.

Hvorfor markedsundersøkelser staller i regneark

For de fleste lag samsvarte praksis aldri med løftet. Intervjuer ble spilt inn, deretter transkribert for hånd eller av hvem som helst som hadde en ledig ettermiddag. Ordrett ble limt inn i regneark og merket med koder som drev fra forsker til forsker. I det øyeblikk en rapport gikk ut, var halvparten av nyansen i rommet, nølingen før et svar, frustrasjonen i noens stemme, borte. Et generisk AI-verktøy som oppsummerer en enkelt transkribering reparerer ikke dette: det svarer en fil om gangen, uten minne fra de siste femti intervjuene eller kodeboken teamet ditt faktisk bruker.

Lese intervjuer slik en forsker ville gjort

Speak AI behandler hver intervju, fokusgruppe og åpen spørsmålsundersøkelsesrespons slik en erfaren forsker ville gjort det, med maskinell hastighet. Hver opptak blir transkribert på ditt språk, med 100+ støttede språk, og deretter blir leveringen selv analysert: ordene, tonen og følelsen i stemmen, og det visuelle i en videosesjon viser. Temaer, sentimentalitet, konkurrentomtaler og årsakene bak et svar blir ekstrahert til strukturerte felt teamet ditt kan filtrere og sammenligne.

Deretter begynner spørsmålene. Still spørsmål på tvers av hele forskningstsbiblioteketditt med AI chat, ved hjelp av ChatGPT, Claude og Gemini integrert direkte i arbeidsområdet ditt gjennom MCP server.

Hva lag spør om forskningen sin

• “Gi meg en SWOT-analyse av hva disse kundene sa om produktet.”
• “Hva er de tre beste handlingspunktene fra denne runden med intervjuer?”
• “Oppsummer hovedproblemene som ble tatt opp, men aldri løst.”
• “Hvilke respondenter nevnte prising, og hva sa de presist?”
• “Hvilke spørsmål stilte vi oftest, og hvordan skilte svarene seg ut etter segment?”

Fra råe transkripsjonsfiler til kodede datasett

Resultatet er et forskerbibliotek som koder seg selv. Tilbakevendende temaer dukker opp uten manuell gjennomgang, sentiment blir gitt poeng konsistent på tvers av hvert intervju i stedet for å gli mellom forskere, og instrumentbord du kan tilpasse og white-label spor hvordan temaer og sentiment beveger seg fra studie til studie, slik at funnene fra dette kvartalet måles mot forrige kvartal, ikke bare beskrives. Et globalt markedsforskningsfirma som kjører Olson Zaltman forskning gjennomførte sine studier gjennom denne arbeidsflyten og sparte 950+ timer og $60K, uten å øke antall ansatte.

Og fordi forskning sjelden eksisterer i ett format, analyserer samme motor samtaler, møter og opptak etter de samme kriteriene, og kobler intervjuarkivet ditt til samtalevurdering and a searchable kunnskapsbase resten av teamet ditt kan søke.