p As marcas de consumo há muito tempo usam grupos de foco antiquados, entrevistas e pesquisas para melhor avaliar os desejos do consumidor, desejos e necessidades como parte de processos que vão desde o desenvolvimento de produtos, para marketing e vendas. Conforme o aprendizado de máquina e a inteligência artificial (IA) surgiram, há um interesse crescente na capacidade de aproveitar essas soluções para economizar tempo e dinheiro, e para gerar percepções do consumidor mais confiáveis. p O aprendizado de máquina pode ajudar a analisar o conteúdo gerado pelo usuário (UGC), que envolve a coleta de dados de análises online, mídia social, e blogs, que fornecem informações sobre as necessidades do consumidor, preferências e atitudes.

p Apesar do potencial para melhores informações, os profissionais de marketing levantaram preocupações sobre o valor dos dados de UGC porque a escala e a qualidade dos UGC dificultam o processamento. Enquanto os dados estão acessíveis, identificar as percepções do consumidor requer que seres humanos analisem os dados, o que é difícil de fazer em escala.

p Dois pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT) decidiram enfrentar esse problema por meio de pesquisas destinadas a examinar o desafio de como usar o UGC de maneira mais eficiente para identificar as necessidades dos clientes de maneiras mais econômicas e precisas.

p O estudo será publicado na edição de fevereiro da revista INFORMS Ciência de Marketing é intitulado "Identificando as necessidades do cliente a partir de conteúdo gerado pelo usuário, "e é de autoria de Artem Timoshenko e John R. Hauser do MIT.

p Eles descobriram que o aprendizado de máquina pode melhorar o processo de identificação das necessidades do cliente, enquanto reduz substancialmente o tempo de pesquisa, ajudando as marcas de marketing ao consumidor a evitar atrasos no lançamento de produtos no mercado.

p "À medida que mais e mais pessoas recorrem ao mercado digital para pesquisar produtos, compartilhe suas opiniões, e trocar experiências de produtos, grandes quantidades de dados UGC estão disponíveis rapidamente e a um baixo custo incremental para as empresas, "disse Timoshenko." Em muitas categorias de marca, UGC é extenso.

p Por exemplo, existem mais de 300, 000 avaliações sobre produtos de saúde e cuidados pessoais apenas na Amazon. Se UGC pode ser extraído para as necessidades do cliente, tem o potencial de identificar as necessidades do cliente melhor do que entrevistas diretas com o cliente. "

p Outras vantagens dos dados UGC são que eles são atualizados continuamente, o que permite que as empresas se mantenham atualizadas em relação às necessidades dos clientes. E ao contrário de entrevistas com clientes, Os dados UGC estão disponíveis para pesquisa para retornar a explorar novos insights.

p Para conduzir suas pesquisas, os autores do estudo construíram e analisaram um conjunto de dados personalizados que compara as necessidades do cliente para a categoria de higiene bucal identificada em entrevistas diretas com as necessidades do cliente nas avaliações da Amazon. O conjunto de dados foi construído em parceria com uma empresa de consultoria de marketing para garantir a qualidade padrão da indústria das entrevistas e insights.

p Os autores desenvolveram e avaliaram uma abordagem híbrida de aprendizado de máquina para identificar as necessidades do cliente do UGC. Primeiro, eles usam o aprendizado de máquina para identificar conteúdo relevante e remover redundâncias. Os dados processados ​​são então analisados ​​por seres humanos para formular as necessidades do cliente a partir do conteúdo selecionado.

p "No fim, descobrimos que o UGC faz pelo menos tão bem quanto os métodos tradicionais com base em um conjunto representativo de clientes, "disse Hauser." Fomos capazes de processar grandes quantidades de dados e restringi-los a amostras gerenciáveis ​​para revisão manual. A revisão manual continua sendo uma parte final importante do processo, uma vez que os analistas profissionais são mais capazes de julgar a natureza dependente do contexto das necessidades do cliente. "