Bản sao kỹ thuật số do AI tạo ra – Tương lai nào cho ngành khảo sát truyền thống?

Trong kỷ nguyên số hóa, ngành nghiên cứu thị trường vốn phụ thuộc vào khảo sát và nhóm thảo luận đang chứng kiến một bước tiến lớn nhờ AI. Một nhóm các nhà khoa học quốc tế mới đây đã giới thiệu kỹ thuật mô phỏng hành vi người tiêu dùng qua khảo sát ảo, không chỉ chấm điểm sản phẩm như con người mà còn giải thích lý do đằng sau đánh giá đó với tốc độ và quy mô vượt trội. Đây có thể là bước ngoặt quan trọng của ngành nghiên cứu hành vi người tiêu dùng trong thời đại trí tuệ nhân tạo. Cùng Techie tìm hiểu chi tiết ngay bên dưới nhé!

Cách mà AI mô phỏng hành vi người tiêu dùng 

Trong các cuộc khảo sát truyền thống, khi được hỏi “Bạn có thích sản phẩm này không?”, người tham gia thường chỉ cần chọn một con số từ 1 đến 5. Cách làm này nhanh gọn nhưng khá hạn chế, vì nó không thể hiện được cảm xúc hay lý do đằng sau lựa chọn đó. Tương tự, những mô hình AI cũ khi được yêu cầu chấm điểm cũng cho ra các con số cứng nhắc thường là 3 hoặc 5 điểm. Điều này khiến kết quả thiếu tự nhiên và khó phản ánh đúng cảm nhận người tiêu dùng.

Nhằm khắc phục điều này, Tiến sĩ Benjamin F. Maier cùng nhóm nghiên cứu đã phát triển phương pháp Semantic Similarity Rating (SSR) – tạm hiểu là đánh giá dựa trên độ tương đồng ngữ nghĩa. Thay vì buộc AI phải chọn số, SSR cho phép mô hình tự do viết ra cảm nhận của mình, giống như cách một người thật chia sẻ ý kiến.

Ví dụ, nếu AI nói: “Tôi chắc chắn sẽ mua, đây đúng là sản phẩm tôi cần”, hệ thống sẽ phân tích ý nghĩa của câu này và so sánh với các câu mẫu đại diện cho từng mức độ hài lòng như “rất thích”, “bình thường” hay “không hài lòng”. Dựa trên mức độ gần nghĩa giữa hai câu, AI tự động xác định điểm số tương ứng mà không cần con người can thiệp.

Khi được thử nghiệm trên hơn 9.000 phản hồi thật về sản phẩm chăm sóc cá nhân, SSR cho thấy độ chính xác lên tới 90% so với phản hồi của con người, và biểu đồ phân bố điểm gần như giống hệt người thật. Nói cách khác, AI giờ đây có thể phản ứng và đánh giá sản phẩm như một người tiêu dùng thực thụ.

Khả năng mô phỏng “bản sao kỹ thuật số” cho một nhóm người tiêu dùng

Với các nhà quản lý và người ra quyết định trong lĩnh vực công nghệ, phát hiện này mang ý nghĩa rất lớn. Nhờ khả năng tạo ra “bản sao kỹ thuật số” của nhóm khách hàng mục tiêu, doanh nghiệp có thể thử nghiệm nhiều ý tưởng, nội dung quảng cáo hoặc thiết kế bao bì chỉ trong vài giờ. Điều mà trước đây rất nhiều doanh nghiệp phải mất hàng tuần mới có thể thực hiện được. Đây là kết quả rất khả quan nhằm rút ngắn đáng kể chu kỳ đổi mới sản phẩm.

Theo nhóm nghiên cứu, những “bản sao kỹ thuật số” này không chỉ chấm điểm mà còn đưa ra phản hồi chi tiết giải thích lý do đằng sau đánh giá đó. Đây là nguồn dữ liệu quý giá, vừa có thể mở rộng quy mô, vừa dễ dàng phân tích cho quá trình phát triển sản phẩm.

Lợi ích của phương pháp này không chỉ nằm ở tốc độ hay quy mô mà còn ở chi phí. Một khảo sát truyền thống cho chiến dịch ra mắt sản phẩm toàn quốc có thể tốn hàng chục nghìn đô la và kéo dài nhiều tuần. Trong khi đó, mô phỏng dựa trên SSR có thể mang lại kết quả tương tự chỉ trong thời gian ngắn và chi phí thấp hơn nhiều. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng có thể điều chỉnh những vấn đề của sản phẩm ngay lập tức dựa trên phản hồi của các “bản sao kỹ thuật số”.

AI lại trở thành giải pháp khi dữ liệu khảo sát bị “ô nhiễm”

Trong vài năm trở lại đây, giới nghiên cứu thị trường đang đau đầu với một vấn đề đó là con người đang vô tình làm bẩn dữ liệu khảo sát của mình. Thay vì tự điền câu trả lời, ngày càng nhiều người tham gia sử dụng chatbot hoặc công cụ AI để hoàn thành bảng hỏi cho nhanh.

Thoạt nghe có vẻ tiện lợi, nhưng hậu quả là các phản hồi này quá lịch sự và thiếu cảm xúc thật. Một nghiên cứu của Đại học Stanford năm 2024 chỉ ra rằng, câu trả lời do chatbot tạo ra thường cứng nhắc và khô khan đến mức khó tin. Bởi vì ai cũng khen sản phẩm, không ai chê và gần như không có sự khác biệt giữa các nhóm người tham gia. Điều này khiến dữ liệu khảo sát mất đi sự đa dạng và chân thực vốn cần thiết để phát hiện ra vấn đề của sản phẩm.

Trước tình trạng đó, thay vì cố gắng dọn dẹp những dữ liệu đã bị ô nhiễm, nhóm nghiên cứu của Tiến sĩ Benjamin F. Maier lại chọn một hướng tiếp cận táo bạo hơn: chủ động tạo ra dữ liệu nhân tạo có kiểm soát. Nói cách khác, thay vì lo sợ AI làm sai lệch kết quả, họ tận dụng AI như một công cụ mạnh mẽ để mô phỏng người tiêu dùng trong môi trường hoàn toàn sạch và đáng tin cậy.

Một chuyên gia đã ví von rất hay: “Đây là sự khác biệt giữa việc cố gắng lọc nước trong một cái giếng bẩn và việc mở ra một mạch nước ngầm mới tinh khiết.” Với cách tiếp cận này, AI không còn là mối đe dọa cho khảo sát thị trường mà trở thành nguồn dữ liệu mới, sạch và chính xác hơn bao giờ hết.

Hạn chế của khảo sát AI mô phỏng hành vi tiêu dùng

Mặc dù SSR mở ra nhiều cơ hội, phương pháp này vẫn còn nhiều hạn chế. Mô hình này mới được thử nghiệm chủ yếu với các sản phẩm tiêu dùng cá nhân. Còn đối với các sản phẩm xa xỉ, B2B hay các sản phẩm mang yếu tố văn hoá đặc thù thì vẫn chưa có kết quả rõ ràng. Bên cạnh đó, SSR chỉ mới mô phỏng hành vi ở cấp nhóm, chưa dự đoán chính xác phản ứng của từng cá nhân, nên chưa thể thay thế hoàn toàn các chiến dịch marketing cá nhân hóa. Tuy vậy, với khả năng mô phỏng nhanh và quy mô lớn, SSR vẫn là công cụ đáng giá để hiểu hành vi tiêu dùng.

Sự xuất hiện của người tiêu dùng ảo không có nghĩa con người bị thay thế hoàn toàn trong nghiên cứu thị trường. Thay vào đó, nó mở ra một giai đoạn mới: AI hỗ trợ con người hiểu thị trường nhanh hơn, sâu hơn và tiết kiệm hơn. Câu hỏi lớn đặt ra bây giờ không phải là “AI có thể mô phỏng người tiêu dùng không?”, mà là “doanh nghiệp nào sẽ tận dụng được nó trước?”
Vì trong thế giới dữ liệu, tốc độ chính là lợi thế cạnh tranh tối thượng.

>>>Xem thêm: Bạn đang bị theo dõi bởi quảng cáo trực tuyến mỗi khi lướt mạng?