Quel impact l'IA aura-t-elle sur les équipes d'études de marché et d'analyse prospective ? Le secteur des études a été plus lent que d'autres à adopter l'IA, en raison de préoccupations liées à la sécurité, à la transparence et à l'intégration. Cependant, avec l'augmentation des demandes de résultats rapides et la démocratisation de la recherche dans les fonctions de l'entreprise, l'adoption de l'IA est vouée à croître.
Selon une étude récente de Greenbook, les équipes data et analyse, comparées aux équipes d'études de marché centralisées, se concentrent davantage sur les résultats que sur les processus, et sont plus enclines à adopter l'IA. Ces fonctions utilisent une gamme d'outils et de techniques plus large pour interagir avec les consommateurs, obtenir des insights, planifier des activités commerciales et éclairer la prise de décision.
« Ce qui peut être automatisé le sera », a prédit Lenny Murphy lors de son discours d'ouverture à Alida Activate 2024. En tant que Chief Advisor for Insights and Development chez Greenbook, il a reconnu que « cette tendance n'est pas née de l'IA, mais l'IA l'a accélérée ».
Dans cet article, vous découvrirez comment intégrer l'IA dans vos pratiques de recherche tout en exploitant les capacités humaines uniques que l'IA ne peut reproduire. Vous comprendrez également les obstacles potentiels à l'adoption de l'IA et apprendrez comment surmonter ces défis pour fournir des insights commerciaux plus rapides et plus pertinents.
Les modèles d'IA sont avides de données précises
L'industrie des études de marché dépend fortement des données. Grâce à un mélange de méthodologies quantitatives et qualitatives et à des outils de plus en plus accessibles, les chargés d’études peuvent collecter plus de données que jamais. Cependant, « plus » ne signifie pas forcément « mieux ». Comme l'explique Lenny, les enquêtes à grande échelle conçues pour susciter des clics et des réponses en grand nombre peuvent accroître le risque de fraude.
L'IA pourrait amplifier ce problème, car des bots automatisés peuvent remplir des enquêtes en masse, utilisant même des réponses générées par IA pour les questions ouvertes. Dans certains cas, les personas numériques créés par l'IA sont devenus si sophistiqués que leurs réponses sont quasiment indiscernables de celles d'un humain, rendant leur détection difficile pour les équipes insights.
De plus, avec de nombreux cas d'utilisation reposant sur les mêmes données, la contamination devient un enjeu majeur. Les chercheurs puisent dans des data lakes centralisés pour aider les équipes produit, marketing, branding et expérience client à prendre des décisions. Imaginez que des données issues d'un bot numérique deviennent la base de plusieurs études. Soudain, toute l'organisation prend des décisions basées sur des informations non fiables.
La montée en puissance de l'IA impose donc aux fournisseurs de données et d'études d'automatiser les contrôles de qualité et de détecter la fraude. Pour ce faire, de nombreuses entreprises se tournent vers des sources d'échantillons alternatives et construisent leurs propres panels. Des étapes de vérification d'identité, comme le double opt-in et l'authentification multifactorielle, permettent de valider que les participants à l'étude sont bien ceux qu'ils prétendent être.
Les chargés d'études veulent des solutions qui les aident à interpréter les données
L'enquête de Greenbook a révélé que les acheteurs de solutions de collecte d’insights privilégient la qualité, le coût et la rapidité. La facilité d'interprétation des résultats est un critère clé pour évaluer la qualité. Bien que la rapidité soit un facteur important dans la décision d'achat, elle est désormais considérée comme un prérequis pour toute solution d'étude.
Les solutions d'études de marché intégrant des capacités d'IA peuvent améliorer la précision et la rapidité d'interprétation des données. L'IA excelle dans la combinaison de données provenant de multiples sources. « Vous pouvez utiliser l'IA pour exploiter les données existantes, qu'elles soient en ligne ou au sein de l'organisation, et synthétiser les informations pour répondre à une multitude de questions », explique Lenny. L'IA peut ingérer des données sous divers formats et détecter des schémas à grande échelle, ce que les humains ne pourront jamais égaler. Elle peut également classer les retours qualitatifs en fonction de thèmes d'intérêt et procéder à une analyse des sentiments.
Avec suffisamment de données, l'IA peut également faire des prédictions sur l'avenir. Il est essentiel que les modèles d'IA soient transparents et que leur fonctionnement soit compréhensible, afin que les chercheurs puissent expliquer en toute confiance comment les résultats sont obtenus.
Comment les responsables d'études de marché peuvent-ils ajouter de la valeur à l'IA ?
Si l'IA est si performante pour synthétiser les données, formuler des recommandations et prédire l'avenir, quel est le rôle des humains ? Comment pouvons-nous apporter une valeur ajoutée à nos organisations ?
Si les chargés d’études n'ont plus à passer des journées entières à normaliser les données et à éplucher les retours clients à la recherche d'informations précieuses, imaginez les autres priorités auxquelles ils pourraient se consacrer. Plutôt que de se concentrer sur le processus, ils peuvent désormais se focaliser sur les résultats.
Les insights révélés par l'IA inciteront les équipes insights à approfondir leurs analyses. La recherche pourra se concentrer davantage sur les inconnus, devenir plus agile et exploratoire. « C'est pour cela que nous existons », déclare Lenny, « pour comprendre le cycle de l'engagement, de la compréhension et de l'activation, car c'est ce qui incite les gens à agir. Cela signifie que nous devons comprendre le ‘pourquoi’. »
Avec le soutien de l'IA en arrière-plan, les chercheurs peuvent consacrer plus de temps à aider les parties prenantes à interpréter les données et à prendre des décisions difficiles. Comme le dit Lenny, « si vous avez pour compétences la compréhension des individus, des marchés, et des dynamiques internes qui guident les décisions d'action, alors votre avenir est prometteur. »
Pour plus de bonnes pratiques, visionnez l’intervention de Lenny Murphy lors de l'événement Activate 2024.
