Naviguer dans la qualité des données dans le secteur de l'IA en études de marché

Je viens de passer le cap des six mois chez Voxco et c’est un véritable tourbillon ! J’adore apprendre à connaître tous les membres de notre équipe, la façon dont ils aident nos clients à répondre à un vaste éventail de besoins et de défis, et le potentiel que nous avons ensemble.

Lorsque je rejoins une entreprise en tant que nouveau PDG, l’une des premières choses que j’aime faire après avoir pris contact avec mon équipe est de rencontrer nos clients, d’écouter les experts du secteur et d’entendre les points de vue d’un grand nombre de parties prenantes. Qu’est-ce qui est important pour eux ? Quels sont les défis auxquels ils sont confrontés ? Qu’est-ce qui leur donne envie d’aller travailler tous les jours ?

En discutant avec les participants à des salons professionnels tels que Quirks et AAPOR, j’ai immédiatement constaté que l’IA avait été adoptée comme une technologie d’étude de marché transformatrice qui justifiait un investissement important. Les gens s’engagent véritablement dans cette technologie. En voici un exemple :

• La grande majorité des exposants des salons professionnels ont adopté des approches axées sur l’IA. Les présentateurs adoptent eux aussi une approche axée sur l’IA, en partie parce que c’est ce que recherchent les comités de conférence.
• Que leurs services clés comprennent la qualité des données, l’échantillonnage, l’analyse, les rapports ou autres, la plupart des instituts d’études mènent activement des projets internes d’IA. Environ la moitié de ces projets sont purement expérimentaux, mais l’autre moitié de ceux- ci sont déjà orientées vers les clients et génèrent des revenus.

Montrer et discuter des applications de l’IA dans les études de marché n’est toutefois que du bruit. Nous devons comprendre le rôle et l’ampleur de l’impact des technologies de l’IA. Afin d’éviter les dommages à long terme, nous devons mesurer, comprendre et travailler de manière proactive à la prévention de l’utilisation abusive de l’IA. Cela peut se produire de différentes manières.

1. Mauvaise saisie des données : L’IA générative a de nombreux atouts, mais elle peut aussi entraîner des problèmes de qualité des données. Tout comme nous savons que de mauvaises méthodes de prélèvement et des échantillons de petite taille entraînent des taux d’erreur élevés et une généralisabilité minimale, il en va de même pour l’IA générative. Les hallucinations artificielles détruisent la validité, génèrent des idées erronées et conduisent à de mauvaises décisions commerciales. Les professionnels d’études de marché en IA doivent identifier et prévenir tous les types de pratiques non conformes en matière de données susceptibles d’induire en erreur les processus d’IA.
2. Utilisations inadaptées : L’IA est étonnante dans de nombreuses circonstances, il est donc facile de l’utiliser au lieu de se fier à son instinct et à ses années d’expérience. Parfois, les données utilisées ne comprennent pas les données de base nécessaires pour faire des conclusions exactes. Parfois, nous utilisons un outil d’IA généraliste plutôt qu’un outil d’IA spécifique à la recherche. Les professionnels d’étude de marché doivent tenir compte des forces et des faiblesses de tout outil d’IA qu’ils utilisent afin d’éviter les biais involontaires qui conduisent à des décisions erronées.
3. Absence de validation : Les professionnels d’étude de marché adorent les données, l’expérimentation et la validation. Cependant, l’IA est encore en développement et il existe peu de données de marché pour valider les nouvelles techniques. Nous ne savons pas encore si une approche qui a fonctionné pour un test publicitaire sera efficace pour toutes les catégories, tous les publics cibles, toutes les régions et tous les objectifs. Il est donc nécessaire de disposer d’une documentation complète et de bases de données solides.

Bien sûr, les outils d’IA ont déjà fait leurs preuves et sont d’une valeur inestimable. Des outils comme Ascribe (récemment acquis dans le cadre de la plateforme Voxco) ont déjà aidé le secteur de l‘étude de marché à résoudre un problème de longue date consistant à éviter de coder les réponses ouvertes simplement en raison de contraintes de temps et de coût. Étant donné que de nombreux questionnaires comportent au moins dix réponses ouvertes courtes et plusieurs réponses ouvertes longues, cela représentait une perte de temps décevante pour les répondants et une perte d’informations précieuses pour les marques. Il s’agit là d’un problème majeur résolu.

J’ai hâte de voir comment l’IA continue d’évoluer pour améliorer les opérations commerciales, les processus de recherche et l’expérience des clients. Avec une approche proactive de la qualité et de la validation, les possibilités sont infinies. J’aimerais beaucoup connaître vos expériences en matière d’IA, alors n’hésitez pas à vous connecter avec moi sur LinkedIn ou à parler à l’un de nos experts en enquêtes.