ChatGPT e IA generativa stanno sconvolgendo il mondo dell’informazione. In questo contesto, ha ancora senso condurre ricerche di mercato? In futuro, ChatGPT sostituirà il lavoro di una società di ricerche di mercato? Questa domanda mi preoccupa molto e ho voluto rispondere in modo oggettivo e onesto.
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- Le IA generative come ChatGPT forniscono risultati sorprendenti per le ricerche di mercato basate su dati secondari (ricerche a tavolino).
- Un’analisi più approfondita delle risposte fornite da ChatGPT mostra che gli elementi forniti non sono necessariamente rilevanti per l’analisi o sono addirittura sbagliati.
- I dati disponibili non sono necessariamente i più rilevanti e le fonti sono molto limitate.
- Per le richieste complesse, Google spesso rimanda a pagine più specifiche. ChatGPT, invece, afferma che
- Lavorare con l’IA generativa per la ricerca a tavolino è un punto di partenza interessante, ma non un punto di arrivo.
- Le ricerche di mercato si basano principalmente su dati primari. ChatGPT o altre IA generative non possono essere di alcun aiuto.
Ricerca a tavolino: La ChatGPT presenta alcuni vantaggi
La ricerca a tavolino è la raccolta di dati secondari. Si tratta di raccogliere e analizzare dati già disponibili e forniti da altri.
Vedo tre sfide principali nella ricerca a tavolino:
- Trovare dati rilevanti
- Sintetizzarli in modo oggettivo
- Contestualizzarli nella ricerca di mercato
ChatGPT consente di ottenere rapidamente un primo quadro e idee molto globali di un mercato. Ecco il risultato per il mercato francese delle biciclette elettriche.
A prima vista, è piuttosto impressionante. Ci sono cifre, fonti, contestualizzazione e organizzazione delle informazioni. È questo che trovo più impressionante: la capacità di questa IA generativa di strutturare le informazioni e quindi di semplificarne l’assimilazione.
Tuttavia, la ricerca di mercato tramite le ricerche a tavolino deve andare oltre un testo riassuntivo e qualche statistica finale. Comprendere un mercato e prevederne l’evoluzione richiede capacità interpretative che esulano dalla portata di ChatGPT.
Mi preoccupano anche le fonti utilizzate. Questa sintesi ne utilizza solo due, che devono essere riviste.
Infine, alcune cifre mi lasciano dubbioso. Gli aiuti di Stato francesi per l’acquisto di biciclette elettriche sono diversi da quelli annunciati nell’articolo. Quindi, dobbiamo essere estremamente cauti.
Ethan Mollick ha pubblicato su Twitter diverse schermate di test simili con l’agente conversazionale di Bing. Anche in questo caso, è la struttura delle informazioni a essere impressionante. Se Ethan Mollick vede la fine dei consulenti, dobbiamo metterlo in prospettiva. Quali consulenti (reali) fanno analisi SWOT e quanti si affidano a dati secondari? (Si veda il paragrafo successivo per una discussione approfondita sull’argomento).
 (Fonte: Twitter)
Vantaggi e svantaggi della ChatGPT per le ricerche di mercato
Di seguito una sintesi dei vantaggi e degli svantaggi della ricerca a tavolino con ChatGPT
| Vantaggi Svantaggi |
|
| Struttura delle prime idee | Idee molto superficiali che devono essere sviluppate |
| Prospettive potenzialmente interessanti | Prospettive e cifre tutt’altro che esaustive |
| Dati contestualizzati | La veridicità di alcune cifre è messa in discussione |
In conclusione, ChatGPT può aiutarvi a farvi una prima idea generale di un mercato, ma dovrete farlo voi:
• Completando con altri fonti e altre prospettive d’analisi
• Accertandosi dell’accuratezza dei dati
• Interpretando i dati in base al contest della ricerca di mercato
Dati primari: La ChatGPT è messa fuori gioco
ChatGPT può recuperare solo i dati che ha già “ingerito”. In altre parole, l’utilizzo di ChatGPT per le ricerche di mercato è limitato ai dati pubblici. Si tratta quindi di quelli che chiamiamo dati secondari. Ma una ricerca di mercato senza dati primari non è una ricerca.
I dati primari vengono raccolti ad hoc esclusivamente per il progetto in questione. Questi dati sono unici e riservati. Le ricerche di mercato che conduciamo per i nostri clienti non vengono rese pubbliche. Lo stesso vale per tutte le aziende. ChatGPT non ha accesso a questo tipo di dati. Eppure rappresenta il 95% del valore aggiunto delle ricerche di mercato.
Come raccogliere i dati primari?
I dati primari possono essere raccolti principalmente con due metodi:
• qualitativi (interviste, focus group, …)
• quantitativi (sondaggi online, sondaggi telefonici)
Ricordate che senza dati primari la ricerca di mercato è inutile. Solo i dati primari possono permettervi di fornire risposte precise alle vostre domande. In questo campo, ChatGPT non può fare nulla per voi.
ChatGPT dà l’illusione di un’analisi senza che sia tale
Interpretazione dei dati: ChatGPT non può fare nulla
Una debolezza intrinseca di ChatGPT riguarda l’interpretazione dei dati. Ho già sollevato questo punto in un altro articolo. ChatGPT può solo giustapporre elementi, più o meno veri, in una struttura standard. In questo modo, ChatGPT dà l’illusione di un’analisi senza esserlo.
L’analisi (e il valore aggiunto) deriva solo dalla messa in comune dei fatti e dalla loro interpretazione in un determinato contesto. Tuttavia, questo esercizio comporta elementi quali:
- l’analisi di segnati deboli e periferici
- condizioni generali (es. macroeconomia) che influenzano il mercato
- dati primari incentrati sul progetto stesso le competenze aziendali dell’analista
Ad esempio, ho presentato una richiesta di analisi basata su dati pubblici. Quando i dati, anche quelli secondari, non sono facilmente disponibili, ChatGPT lo dice chiaramente. Dovete cercare voi stessi le informazioni.
Conclusione
La realizzazione di ricerche di mercato (reali) non è alla portata dell’IA generativa. Né la raccolta di dati a valore aggiunto (dati primari) né l’analisi contestuale possono essere svolte da una macchina. In questa fase, la chatGPT può solo aiutare gli studenti a portare avanti progetti teorici senza alcuna posta in gioco.
L’interazione umana con l’analista è importante quanto i dati stessi. La ricerca di mercato non è fine a se stessa. È un inizio. È necessario dare vita ai dati, illustrarli e proporre soluzioni. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale non sarà mai in grado di farlo.
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