Онлайн опросы — мощный и недорогой инструмент для исследования рынка и целевой аудитории. С помощью электронного анкетирования респондентов можно быстро собирать большие объемы данных, этот метод в разы эффективнее традиционных личных и телефонных интервью.

С ростом доступности интернета и распространением мобильных гаджетов маркетологи перестали испытывать недостаток данных для обработки. Однако появилась другая проблема — необходимость проанализировать собранную информацию, осмыслить ее и выделить тренды.

В этой ситуации на помощь приходят технологии искусственного интеллекта. ИИ категоризация данных, автоматическое определение тональности ответов на основе искусственного интеллекта и другие инструменты позволяют практически мгновенно проводить качественный анализ огромных объемов информации.

Инновационные методы на основе ИИ открывают новые возможности и направления для исследований. Маркетологи и другие специалисты по анализу данных могут проводить качественный анализ огромных массивов данных, выявляя закономерности и проверяя гипотезы.

Sentiment Analysis на русском означает анализ тональности, однако эта технология ИИ выходит за рамки простой классификации «положительный/отрицательный/нейтральный». Современные алгоритмы искусственного интеллекта способны улавливать тонкие эмоциональные нюансы и даже сарказм, позволяет понять, как человек в действительности относится к бренду, продукту или услуге.

До появления инструментов на базе ИИ для анализа тональности текста онлайн маркетологам и другим специалистам приходилось обрабатывать ответы вручную. Чтение сотен комментариев в анкетах — утомительная и непродуктивная работа, на которую тратится большое количество ресурсов. Более того, ручной анализ чаще всего не является полностью объективным, поскольку взгляды и суждения человека, просматривающего ответы респондентов, могут влиять на интерпретацию комментария.

Анализ отзывов клиентов ИИ для выявления и классификации эмоционального тона сообщения автоматизирует обработку неструктурированных данных и легко выявляет базовые тональности. Это значительно упрощает и ускоряет рабочие процессы, повышает качество анализа информации, высвобождает ресурсы для стратегических целей.

Сервис анализа тональности может быстро составить общую картину удовлетворенности клиентов. К примеру, можно оценить, как изменилось их отношение после запуска нового продукта или изменений в сервисе.

Анализ анкет по тональности на основе ИИ становится важнейшим инструментом не только для более глубокого понимания мнений и поведения клиентов, но и для повышения качества обслуживания. ИИ может разделить положительные и отрицательные отзывы, автоматически направив негатив ответственному сотруднику. Это позволяет оперативно реагировать на возникающие проблемы и предотвращать потерю клиентов.

Традиционные методы анализа открытых ответов — это трудоемкий ручной процесс, включающий чтение каждого ответа, осмысление и ручное присвоение тегов. Этот метод становится неэффективным при работе с большими массивами данных, поскольку требуется огромных ресурсов.

ИИ анализ анкет по категориям и распределение по темам значительно экономит время и минимизирует влияние человеческого фактора на обработку данных. Представьте, что у вас 10 000 открытых ответов. Вручную их категоризировать — нереально. ИИ проводит распределение отзывов по темам за считанные минуты, превращая хаотичный набор данных разрозненных отзывов в структурированный набор данных, готовый для глубокого анализа.

Автоматическая категоризация отзывов клиентов может проводить по заранее заданным категориям или по тегам, которые созданы самим ИИ на основе анализа обрабатываемых данных. Инструмент анализирует содержание ответов и сопоставляет их с определенными темами. К примеру, если в отзывах часто упоминается «скорость доставки», ИИ может присвоить им тег «логистика». Если речь идет об «удобстве интерфейса», то будет присвоен тег «пользовательский опыт».

Автоматическая категоризация текста помогает быстро выявлять неочевидные закономерности. К примеру, может оказаться, что львиная доля негативных отзывов связаны с одним и тем же аспектом продукта, о котором вы даже не подозревали.

Как и в случае с анализом тональности, анализ обратной связи по категориям позволяет направлять анкеты по нужному маршруту. К примеру, все анкеты с тегом «требуется консультация» могут автоматически перенаправляться в отдел поддержки пользователей, а опросники с тегом «новые идеи» — в отдел разработки продуктов.

Технологии искусственного интеллекта трансформируют не только анализ собранных данных, но и процесс создания опросов. Платформа FOQUZ может сгенерировать высококачественный опрос на основе простого текстового запроса за считанные мгновения, экономя часы ручного труда.

Создание анкеты ИИ начинается с написания промта – текстового запроса, содержащего инструкции для искусственного интеллекта. По этим инструкциям обученная на основе big data модель генерирует электронный опрос. Промт можно редактировать и дополнять для получения наиболее точного результата.

Создание опроса ИИ выходит далеко за рамки простой автоматизации процесса создания опросников. Правильно написанный промт помогает ИИ генерировать релевантные вопросы, учитывающие специфику целевой аудитории. С помощью ИИ можно также создавать персонализированные и динамические опросы, где отображение следующего вопроса зависит от предыдущих ответов конкретного респондента.

Инструменты с элементами ИИ делают создание опросов и обработку ответов намного эффективнее. Искусственный интеллект способен в режиме реального времени выявлять закономерности и аномалии, давать оценку и делать прогноз. Это дает возможность реагировать на изменения рынка и потребности клиентов с беспрецедентной скоростью, обеспечивая значительные конкурентные преимущества.