Quando nel 2023 abbiamo sperimentato per la prima volta ChatGPT, le nostre reazioni sono state di stupore, incredulità e fascino (se siete curiosi di vederle, trovate il video qui!).
Mai avremmo immaginato che, in così poco tempo, l’intelligenza artificiale si sarebbe integrata così profondamente nelle nostre conversazioni, nella quotidianità e, soprattutto, nel nostro lavoro.
Oggi possiamo dire con certezza che l’AI ha già rivoluzionato le ricerche di mercato qualitative (e chissà cosa accadrà in futuro!). Ma perché integrarla nei nostri processi lavorativi?
Dopo un'attenta analisi, per il momento, abbiamo individuato 7 motivi chiave!
Partiamo dal primo, certamente più inusuale, ma senza dubbio interessante motivo: la creazione di podcast o sintesi audio a partire dai dati di ricerca!
🔍 Come funziona?
Alcuni strumenti di AI generativa, dopo aver ricevuto in input i dati di ricerca (come le trascrizioni audio di interviste e focus group) sono in grado di creare in pochi minuti:
Questa tecnologia consente, quindi, di:
🎧 Ascoltare le principali evidenze in formato audio, rendendo più facile e immediata la fruizione dei risultati.
🎙️ Simulare dibattiti tra esperti virtuali, per esplorare i dati in modo dinamico e immersivo.
🗣️ Interagire vocalmente con i contenuti, ponendo domande e approfondendo aspetti specifici.
Ci siamo accorti, da alcune prove fatte, che analizzare i dati di ricerca attraverso un format audio può stimolare il ragionamento e favorire nuove interpretazioni e ragionamenti, esattamente come accade in un debriefing di ricerca. In sostanza, può rendere l’analisi più immersiva, trasformandola in un’esperienza interattiva con i dati che abbiamo a disposizione, non più solo da leggere. E chi lo sa, magari diventerà un modo per integrare la presentazione dei dati in modo più stimolante!
Il secondo motivo è il supporto dell’AI nell’incrocio dei dati, in modi che potremmo non aver considerato. È un po' come avessimo a che fare con un ricercatore “quali-quantitativo sintetico” che ci può aiutare a:
Per sfruttare al meglio l’AI nell’analisi tra sub-target nelle ricerche qualitative, è essenziale strutturare tutte le informazioni in modo chiaro e coerente, evitando ambiguità. Come?
📌 Standardizzando le variabili del campione, senza abbreviazioni o sigle poco chiare (es. meglio “Donne” anziché solo “F” e “30-40 anni” invece di “30-40”).
📌 Mantenendo coerenza nella nomenclatura di file e variabili
📌 Associando correttamente le variabili agli intervistati: per ogni partecipante, ad esempio, occorre indicare le caratteristiche rilevanti (es. “Marco, 35 anni, Roma, Single, User Brand X”), evitando naturalementedati sensibili come cognome o email
📌 Istruendo l’intelligenza artificiale sul contesto: per migliorare la qualità dell’analisi è importante fornire sempre i dettagli chiave per aiutare l’AI a interpretare correttamente i dati
Il terzo motivo, sicuramente il più comune, è l’utilizzo degli strumenti di AI generativa per riassumere i punti chiave di un’analisi, facilitandone e velocizzandone la produzione scritta. In particolare, le sintesi AI possono essere usate per:
Certamente i principali vantaggi sono velocità ed efficienza. L’AI, infatti, ci aiuta a ridurre drasticamente i tempi in cui produrre un testo scritto (da intendersi una mail di sintesi…non di certo il report completo!), sistematizzando i principali contenuti in modo chiaro ed efficace.
Tuttavia, ecco alcuni aspetti critici da considerare:
⚠️ Sintesi troppo generiche o prolisse: alcuni modelli possono generare testi eccessivamente dettagliati o, al contrario, troppo superficiali e scontati
⚠️ Importanza della qualità del prompt: definire correttamente il prompt è essenziale per ottenere insight precisi e mirati…insomma mai dare nulla per scontato! Tuttavia esistono dei modelli che suggeriscono i prompt per le analisi, ma ne parleremo in maniera più approfondita in futuro!
⚠️ Rischio di perdita di contesto: l’AI non coglie le sfumature emotive o implicite, tipiche della ricerca qualitativa!
Per questo, per ottenere risultati ottimali, il nostro consiglio è di revisionare sempre le sintesi AI e combinarle con il nostro punto di vista, la nostra sensibilità di ricercatori, aggiungendo il valore della nostra esperienza!
Uno dei vantaggi dell’AI nella ricerca qualitativa è la possibilità di estrarre e analizzare verbalizzazioni in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, c’è un aspetto cruciale da considerare: alcuni modelli di intelligenza artificiale tendono a "inventare" risposte, generando verbalizzazioni che potrebbero non essere realmente presenti nei dati raccolti… Per evitare questo rischio, è quindi fondamentale utilizzare strumenti che lavorano esclusivamente sulle fonti caricate.
Esistono modelli AI avanzati che permettono di caricare dataset specifici e di estrarre verbalizzazioni autentiche. Ad esempio, selezionando un elemento di sintesi, come un argomento chiave o un brand citato, l’AI può restituire tutte le occorrenze in cui quel termine compare, facilitando e velocizzando così l’analisi e la raccolta di quei verbatim da usare sui nostri report di ricerca. Ma questo può avvenire solo se i dati di partenza sono stati correttamente inputati e caricati nel sistema!
Naturalmente, non ci stancheremo mai di ribadirlo, un aspetto essenziale da considerare è la riservatezza dei dati. Non tutti i modelli AI garantiscono che le informazioni utilizzate rimangano private e non vengano impiegate per “alimentare” il sistema stesso. Attenzione, quindi, a scegliere sempre strumenti che assicurino la protezione dei dati sensibili!
Un altro motivo per cui usare l’AI in modo vantaggioso è la possibilità di generare sintesi, e-mail e contenuti direttamente nella lingua originale, senza dover passare per traduzioni intermedie. Questo non solo velocizza il processo, ma garantisce anche:
✍️ maggiore accuratezza, evitando errori o distorsioni che spesso derivano da traduzioni automatiche
🗣️ Maggiore naturalezza e aderenza al contesto: gli strumenti di AI avanzati permettono di adattare il tono e il registro linguistico al contesto specifico, producendo testi che risultano naturali e coerenti con la lingua e la cultura di riferimento… Questo può rivelarsi particolarmente utile per le ricerche internazionali o multi-country, in cui la comprensione delle sfumature linguistiche e culturali è essenziale per una restituzione dei risultati di qualità
⏳ Ottimizzazione del tempo e della produttività: eliminare il passaggio della traduzione consente ai ricercatori di concentrarsi sull’analisi e sull’interpretazione dei dati, riducendo i tempi di lavorazione e migliorando l’efficienza complessiva
Uno degli aspetti più affascinanti dell’intelligenza artificiale è la possibilità di generare immagini su misura, un'opzione che stimola la sperimentazione e offre numerose opportunità. Esistono diversi modelli, sia gratuiti che a pagamento, che permettono di creare visual, icone, immagini personalizzati senza dover ricorrere a stock preconfezionati.
Nell’ambito delle ricerche qualitative, l’AI può così essere utilizzata per produrre rappresentazioni visive efficaci, come personas dettagliate, anche calate in specifici ambienti/contesti, schede di identità del consumatore tipo o icone specifiche che illustrano insight chiave.
Una possibilità che consente di rendere le presentazioni più coinvolgenti, attinenti, distintive, evitando anche la frustrazione di cercare immagini su siti di icone senza mai trovarle come le avevamo immaginate...
Insomma, con l’AI, si ha la possibilità di ottenere elementi visivi unici e pertinenti, allineati con il contesto della ricerca…davvero sorprendenti!
Nella ricerca qualitativa, la capacità di sintetizzare concetti complessi in punti chiave è fondamentale, soprattutto nei nostri report. Grazie all’AI, generare elenchi puntati efficaci (come ad esempio i classici plus e minus di un prodotto, i driver di acquisto di un prodotto…) diventa un processo più rapido, ma anche strutturato. Infatti, l’intelligenza artificiale ci consente di organizzare le informazioni in modo più chiaro e impattante, evitando dispersioni e rendendo i contenuti più leggibili e memorabili.
🧠 Stimolo al ragionamento e alla creatività
Oltre alla pura organizzazione, la generazione automatica di punti elenco aiuta a riflettere meglio sui contenuti. È come avere un assistente virtuale che suggerisce possibili strutture, evidenzia connessioni tra concetti e può persino sbloccare nuove logiche di stesura. Questo processo stimola il ragionamento, facilitando la costruzione di argomentazioni più solide e articolate.
🚀 Più efficienza nella creazione di materiali
Diciamolo: quando si devono preparare presentazioni, report o documenti di sintesi, partire da un elenco generato dall’AI permette di risparmiare tempo e di lavorare con una base già organizzata. L’AI, infatti, può supportarci nella selezione delle informazioni più rilevanti, suggerendoci priorità e categorie, rendendo il lavoro più fluido e meno soggetto a blocchi creativi, dovuti anche sempre più allo stress da accorciamento dei tempi di consegna.
Guarda il video qui sotto e scopri come l’AI sta trasformando il mondo delle ricerche qualitative! 🚀
