Zaloguj się 
Dzieje się!
Firmy testują produkty na klientach stworzonych przez AI. Szybciej, taniej, ale czy wiarygodnie?
Tysiące wirtualnych klientów, badania trwające minuty zamiast tygodni i znacznie niższe koszty. Firmy w Korei Południowej coraz chętniej testują produkty na konsumentach stworzonych przez AI. Eksperci ostrzegają jednak, że przekonująca symulacja nie zawsze oznacza trafną prognozę.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Na czym polega technologia symulacji wieloagentowych i które południowokoreańskie firmy wykorzystują ją do badania zachowań klientów.
- Do czego mogą służyć „syntetyczni konsumenci” i jaką przewagę nad tradycyjnymi badaniami rynkowymi dają symulacje ludzkich zachowań.
- Które startupy rozwijające tę technologię cieszą się największym zainteresowaniem inwestorów.
Audio generowane przez AI. Może zawierać błędy.
Firmy w Korei Południowej – od producentów żywności po sieci sklepów detalicznych i operatorów telekomunikacyjnych – testują swoje produkty na klientach generowanych przez sztuczną inteligencję. Technologię tzw. symulacji wieloagentowych wprowadzają również globalne firmy badawcze.
Przedsiębiorstwa dostarczające technologię „syntetycznych konsumentów” informują, że są oni tworzeni na podstawie rzeczywistych wywiadów, ankiet, opinii o produktach i danych z mediów społecznościowych.
Wirtualni klienci zostali zaprojektowani tak, aby naśladować zachowania prawdziwych ludzi. Wykorzystanie dużych modeli językowych oraz danych konsumenckich pozwala testować produkty, kampanie marketingowe, a nawet układy przestrzenne sklepów bez ponoszenia kosztów i poświęcania czasu, jakich wymagałyby tradycyjne badania konsumenckie.
Wśród firm testujących nowy rodzaj badań rynkowych są gigant z branży spożywczej i biotechnologicznej CJ CheilJedang, firma spożywcza Pulmuone, największy w kraju producent słodyczy i przekąsek Lotte Wellfood (poprzez siostrzaną Lotte Members), operator telekomunikacyjny LG Uplus oraz BGF Retail – operator największej w kraju sieci osiedlowych sklepów spożywczych. W projektach pilotażowych wzięły udział także inne firmy spożywcze, w tym Daesang, Maeil Dairies i Sangmidang Holdings.
E-commerce i sklepy stacjonarne
Z obiecującej technologii korzystają także platformy e-commerce i właściciele sklepów detalicznych. Firmy Coupang oraz Naver eksperymentują z wykorzystaniem „syntetycznych konsumentów” do testowania doświadczeń użytkowników. Chodzi o sprawdzenie, jak klienci mogą poruszać się po sklepie internetowym i reagować na informacje o produktach. Jednym z celów jest zidentyfikowanie momentów, w których zaczynają się wahać, tracą zainteresowanie albo rezygnują z transakcji.
Z kolei BGF Retail, właściciel popularnej sieci sklepów CU, symuluje ruch klientów w swoich placówkach stacjonarnych. Bada również asortyment i sposób ekspozycji towarów.
Kto za tym stoi
Za testowaną w Korei Południowej technologią stoi m.in. seulski startup Intellicia. Opracowana przez niego platforma AI generuje tysiące wirtualnych respondentów, którzy odpowiadają na pytania ankietowe. Dzięki temu przeprowadzenie badań rynkowych, które tradycyjnie zajmuje wiele tygodni albo miesięcy, może potrwać zaledwie kilka godzin.
We wrześniu firma pozyskała równowartość ok. 2,5 mln dolarów w ramach rundy finansowania typu pre-Series A. Głównym inwestorem został fundusz Kakao Ventures. W rundzie wzięły również udział firmy venture capital Murex Partners i amerykański bank inwestycyjny Capstone Partner. Kapitał wyłożył też założyciel i dyrektor generalny spółki, Baek Seung-guk. Łączna kwota inwestycji przekroczyła pierwotnie zakładany cel, wynoszący 3 mld wonów (2,2 mln dolarów).
Startup rozwija technologię od 2024 r. i – jak deklaruje – zrealizował już ponad 120 projektów. Rezultaty generowanych badań mają być w ponad 90 proc. zgodne z wynikami prawdziwych ankiet.
Nowa skala eksperymentów
Bartłomiej Bojko, młodszy partner w firmie OC&C Strategy Consultants, podkreśla, że największą przewagą „konsumentów AI” nie są niskie koszty badania, lecz możliwość sprawdzenia znacznie większej liczby pomysłów przed podjęciem decyzji biznesowej.
– Zamiast testować kilka wariantów produktu, firma może przeanalizować dziesiątki koncepcji i scenariuszy, również takich, na które wcześniej nie przeznaczyłaby budżetu badawczego. Pozwala to ograniczyć ryzyko nietrafionych inwestycji i zwiększyć skuteczność procesu innowacji – podkreśla Bartłomiej Bojko, odpowiadając na pytania XYZ.
Oprócz możliwości prowadzenia eksperymentów na większą skalę ekspert wskazuje także na symulowanie całej sytuacji zakupowej, a nie tylko badanie deklarowanych preferencji. Trzecią korzyścią jest lepsze wykorzystanie danych o konsumentach, które firmy już posiadają.
Symulacje zakupów i platform społecznościowych
W kwietniu południowokoreański dziennik „Chosun Ilbo” pisał o dwóch innych firmach, które wykorzystują AI do generowania tysięcy wirtualnych awatarów posiadających „osobowości”, unikalne zestawy poglądów i uprzedzeń.
Pierwszą z nich jest chiński MiroFish, opracowany przez 22-letniego dziś studenta Guo Hangjianga. To usługa predykcyjna oparta na tzw. inteligencji roju oraz symulacjach wieloagentowych. Jako dane wejściowe można wykorzystać np. artykuły prasowe, projekty ustaw czy raporty finansowe. Tysiące wygenerowanych person AI wchodzi ze sobą w interakcje w przestrzeni wirtualnej. W rezultacie powstaje kompleksowy raport przedstawiający sposób, w jaki określone tematy rozprzestrzeniają się w mediach społecznościowych i jakie trendy tworzą.
Aaru pozwala uzyskać reakcje 5 tys. wirtualnych respondentów w zaledwie dwie minuty.
Amerykański startup Aaru służy do tworzenia podobnych symulacji na rynku B2B. Firmy mogą określać grupy docelowe za pomocą szczegółowych cech. Mogą to być np. „50-letni mężczyźni o konserwatywnych poglądach, mieszkańcy Seulu, mający dwoje dzieci”. Na tej podstawie system przewiduje reakcje na nowe produkty.
„Podczas gdy tradycyjne badania rynkowe wymagają miesięcy pracy i wydatków rzędu dziesiątek milionów wonów na przeprowadzenie ankiet, Aaru pozwala uzyskać reakcje 5 tys. osób w zaledwie dwie minuty” – pisała gazeta.
Wirtualne badania konsumenckie w Polsce i Europie
Europa aktywnie rozwija rozwiązania AI badaniach rynku. Technologie syntetycznych konsumentów rozwijają się, ale ciągle są na wczesnym etapie komercjalizacji.
Bartłomiej Bojko z firmy doradczej OC&C Strategy Consultants zauważa coraz więcej zastosowań w firmach z sektora retail, FMCG, e-commerce i telekomunikacji. Jak ocenia, na razie trudno jednoznacznie porównać skalę ich wykorzystania pomiędzy krajami.
– Globalne firmy badawcze, takie jak Ipsos, NielsenIQ czy Kantar, wprowadziły narzędzia pozwalające wykorzystywać syntetycznych konsumentów m.in. do testowania nowych produktów, koncepcji marketingowych i analizy segmentów klientów. W praktyce rozwiązania te coraz częściej stają się elementem szerszego procesu badawczego, a nie samodzielnym zamiennikiem tradycyjnych badań – podkreśla Bojko.
W Polsce też pojawiają się pierwsze rozwiązania tego typu. Przykładem, który analizował ekspert, jest Grupa 4P, rozwijająca platformę ConsumerVille. Łączy ona badania konsumenckie z wykorzystaniem syntetycznych respondentów i danych rynkowych. Na razie jednak daleko jest do powszechnego stosowania takich narzędzi przez polskich detalistów i producentów FMCG.
Czego mogą się nauczyć od azjatyckich pionierów?
– Najważniejszą lekcją z Korei jest koncentracja na konkretnych problemach biznesowych i wykorzystaniu własnych danych o klientach. Zamiast budować uniwersalnego wirtualnego konsumenta, firmy powinny zacząć od określonych zastosowań, takich jak optymalizacja asortymentu, testowanie innowacji produktowych czy projektowanie ekspozycji sklepowych. Następnie powinny systematycznie porównywać rekomendacje AI z rzeczywistymi wynikami sprzedażowymi i zachowaniami konsumentów. Dopiero takie podejście pozwoli ocenić, gdzie technologia faktycznie poprawia jakość decyzji biznesowych. Przewagę konkurencyjną zdobędą nie firmy mające najbardziej zaawansowanych wirtualnych konsumentów, ale te, które najlepiej połączą możliwości AI z własnymi danymi i rzeczywistą wiedzą o klientach – uważa Bartłomiej Bojko.
Od wirtualnego miasteczka do badań rynku
Jeden z przełomowych eksperymentów wykorzystujących generatywną AI do symulowania ludzkich zachowań miał miejsce w 2023 r. Dr. Joon Sung Park z Uniwersytetu Stanforda umieścił wówczas 25 agentów AI w wirtualnym miasteczku o nazwie Smallville. Następnie pozwolił im działać według własnego uznania. Agenci, kontrolowani przez ChatGPT, wchodzili ze sobą w interakcje wewnątrz miasteczka i prowadzili rozmowy w naturalnym języku.
W lutym firma Simile, której Park jest współzałożycielem, uruchomiła platformę symulującą ludzkie procesy decyzyjne. Obejmują one m.in. dokonywanie zakupów czy reakcje na określone strategie polityczne. W startup zainwestowali znani przedstawiciele branży sztucznej inteligencji, w tym Andrej Karpathy, współzałożyciel OpenAI.
Według „Chosun Ilbo” technologię wdrażają także liderzy branży badawczej. Zajmująca się analizą zachowań konsumentów firma NielsenIQ wprowadziła na rynek narzędzie BASES AI Screener. Usługa opiera się na panelu konsumenckim, który łączy dane o rzeczywistych zakupach z generatywną sztuczną inteligencją. Z kolei Ipsos skomercjalizował rozwiązanie PersonaBot, umożliwiające menedżerom prowadzenie rozmów w czasie rzeczywistym z wirtualnymi „bliźniakami konsumenta”.
Rośnie zainteresowanie inwestorów narzędziami, które pozwalają symulować zachowania konsumentów zanim produkty, usługi albo koncepcje polityczne trafią do prawdziwych ludzi.
Wspomniany producent słodyczy Lotte prowadzi prace nad projektem „AI Twin Consumer”. Połączył w nim dane zakupowe około 45 mln użytkowników swojego programu lojalnościowego z informacjami z platform społecznościowych. Pozwala to analizować nie tylko to, co klienci kupują, ale także przyczyny i kontekst ich decyzji. Partnerami projektu są dwa miejscowe przedsiębiorstwa AI – Vibe Co i Zero to One Partners.
Analitycy wskazują, że pozyskanie kapitału przez firmy takie jak Simile oraz Intellicia świadczy o zainteresowaniu inwestorów narzędziami, które pozwalają symulować zachowania konsumentów, zanim produkty, usługi albo koncepcje polityczne trafią do prawdziwych ludzi.
Cytowany przez „Korea Herald” przedstawiciel firmy handlowej ocenił, że badania rynkowe z wykorzystaniem AI ułatwią przedsiębiorstwom szybkie podejmowanie ważnych decyzji.
„W miarę rozwoju technologii sprzedawcy detaliczni prawdopodobnie będą w coraz większym stopniu polegać na sztucznej inteligencji, aby eliminować mniej obiecujące koncepcje, udoskonalać produkty oraz symulować doświadczenia klientów. Wszystko to jeszcze przed zainwestowaniem środków w produkcję, reklamę czy wprowadzanie zmian w sklepach stacjonarnych” – podkreślił.
Wygrywa model hybrydowy
Milion wygenerowanych odpowiedzi nie jest milionem niezależnych obserwacji rynku. Jeśli model opiera się na błędnych założeniach, skala symulacji nie rozwiąże problemu.
Bartłomiej Bojko przyznaje, że modele AI mają istotne ograniczenia. To dlatego, że bazują na istniejących danych i historycznych wzorcach zachowań.
– Największym ograniczeniem pozostaje wiarygodność symulacji. Model AI może bardzo przekonująco uzasadnić decyzję wirtualnego konsumenta, ale nie oznacza to, że rzeczywisty klient zachowa się tak samo. Szczególnie trudne jest odwzorowanie emocji, spontanicznych decyzji zakupowych czy reakcji na zupełnie nowe produkty. Milion wygenerowanych odpowiedzi nie jest milionem niezależnych obserwacji rynku. Jeśli model opiera się na błędnych założeniach, skala symulacji nie rozwiąże problemu – ocenia Bojko.
Analityk podkreśla, że sami konsumenci często nie potrafią przewidzieć własnych zachowań wobec czegoś, z czym wcześniej nie mieli kontaktu. Ponadto ludzie nie zawsze kupują to, co deklarują w badaniach.
Technologia nie musi być doskonała, aby przynosiła istotną wartość biznesową. Jesteśmy świadkami rewolucji w sposobie prowadzenia badań, ale nie końca tradycyjnych badań konsumenckich.
– Nie jesteśmy jeszcze na etapie, na którym sztuczna inteligencja potrafi bezbłędnie odwzorowywać zachowania konsumentów, a tym bardziej przewidywać zmiany społeczne. Ale technologia nie musi być doskonała, aby przynosiła istotną wartość biznesową. Jesteśmy świadkami rewolucji w sposobie prowadzenia badań, ale nie końca tradycyjnych badań konsumenckich. Największy potencjał widzę w modelu hybrydowym, w którym AI pozwala szybko przetestować szeroki zakres hipotez, a najważniejsze wnioski są następnie weryfikowane na rzeczywistych konsumentach. Im większa wartość inwestycji, stopień innowacyjności produktu i koszt potencjalnej pomyłki, tym większą wagę należy przykładać do weryfikacji – ocenia Bartłomiej Bojko.
Główne wnioski
- Firmy w Korei Południowej wykorzystują tzw. symulacje wieloagentowe do tworzenia niezależnych od siebie osobowości AI, a następnie prognozowania nastrojów społecznych oraz reakcji na nowe produkty. Sztuczna inteligencja potrafi wirtualnie symulować ludzkie zachowania i zmiany społeczne, ale tylko w ograniczonym stopniu, ponieważ bazuje na istniejących danych i historycznych wzorcach zachowań.
- Wygenerowani przez sztuczną inteligencję wirtualni „bliźniacy konsumenta” dostarczają firmom cennych informacji bez konieczności każdorazowego rekrutowania uczestników badań rynkowych i ponownego analizowania ich odpowiedzi przy każdej zmianie koncepcji produktu. Według deklaracji dostawców technologii skraca to czas badań z wielu tygodni do kilku godzin i znacznie ogranicza koszty. Firmy m.in. z branży handlu detalicznego, spożywczej, telekomunikacyjnej i e-commerce wykorzystują wirtualnych konsumentów do przewidywania decyzji, dostosowywania cen i identyfikowania wad procesów zakupowych. Największą przewagą „konsumentów AI” jest możliwość sprawdzenia wielokrotnie większej niż dotychczas liczby pomysłów.
- Technologię wdrażają też globalne firmy badawcze Nielsen, Kantar oraz Ipsos. Według analityków pozyskanie kapitału przez dostawców technologii, takich jak Simile oraz Intellicia, świadczy o zainteresowaniu inwestorów narzędziami pozwalającymi symulować zachowania ludzi, zanim produkty, usługi albo koncepcje polityczne do nich trafią. Ekspert OC&C Strategy Consultants wskazuje jednak, że im większa wartość inwestycji, stopień innowacyjności produktu i koszt potencjalnej pomyłki, tym większą wagę należy przykładać do weryfikacji symulacji AI na rzeczywistych konsumentach. Przewagę zdobędą firmy, które najlepiej połączą możliwości technologii z własnymi danymi i rzeczywistą wiedzą o klientach.
