1月18日，由智牛兒主辦、中國資訊通訊研究院協辦的“第三屆數字營銷商務大會暨品牌數位化創新發展年會”在北京成功舉辦。
大會分為品牌之家、數智化發展之家、企業全球化之家三大會場。 來自品牌商、廣告營銷媒體公司、營銷服務商、大資料技術公司、媒體電商平台等代表，圍繞“夯實基礎、創新發展，以軸心追求長遠”為主題，呈現了一場精彩的年度創意盛宴。
會上，Credamo創始人姚凱發表了主題為“人工智慧時代市場調研的洞察價值”的演講。
隨著對資料分析和人工智慧的需求日益增加，人們發現市場調研的痛點包括資料量化的難度、資料真實性的難度、資料孤島、業務人員的專業化等。
如何解決這些痛點？ 如何做好數字營銷？ 姚凱認為，主要有以下幾點：
第一，數位化。 將資料轉化為數字，例如使用錄音機記錄採訪和拍攝**，並使用 AI 來幫助我們進行識別。
第二，要科學。 我們希望有更客觀的資料。
第三：自動化。 如今，有很多工具使用者並不關心如何設計具體的問卷，如何設計實驗，以及如何高效地完成它們。
第四：業務人員專業化。 例如，在過去 3 週內，使用者現在可以在短短 6 小時內高效完成工作，成本降低了 50%。
對於我們來說，雖然現金流收入較少，但使用者可以獨立完成工作，縮短決策週期，提高工作效率。 通過這種方式，我們希望幫助您實現真正的成本降低和效率提公升。 “姚凱說。
以下為演講實錄，由芷牛兒編輯整理：
姚凱：大家好。 今天想和大家分享的是，在人工智慧時代，Credamo如何幫助你提公升效率，應對營銷行業的痛點？
01.市場研究痛點
隨著對資料分析和人工智慧的需求不斷增加，市場研究的痛點是什麼？
首先，資料難以量化。 現在大家都在看GMV，交易訂單，營收？ 但在這個過程中，我們不知道消費者如何看待產品品牌。
其次，敏感資料是無法測量的。 例如，在性別歧視和種族歧視等敏感問題上，人們往往沒有辦法直接詢問和獲取資料。
第三，資料不一定是真的。 以紙尿褲廣告海報為例，消費者對海報的滿意度指數更高。 但另一組更直觀的資料顯示，消費者的注意力集中在兒童的臉上，而不是廣告的內容上。
第四，存在資料孤島問題。 我們現在的資料來自各種來源，所以很多時候並不那麼確定。 如果我們想做非常嚴謹的研究，我們不僅要得到網上的評論資料，還要拿到社交**、CMR系統的資料，在這個過程中，你會發現很難得到全面的資料。
第五，橫截面資料與過程資料。 我們曾經有很多橫截面資料，而且通常情況下，我們必須獲得一些過程資料。 比如評價一部賀歲片，大家經常說結局很好。 但是大片可以不斷引起人們的興趣，就像有些電影在過程中會有很多眼淚，如何獲取整個過程的資料呢？
六是業務人員的專業化。 在做品牌或營銷的過程中，相信很多品牌負責人對自己的產品、服務和行業都非常熟悉，但未必能分析資料。 第三方懂技術，但對業務的理解卻很困難。
02.為什麼 credamo 會看到這個數字
我們為什麼要做Sees？ 最直觀的原因是，2020年，我們在美國設立了分公司，幫大家收集海外使用者資訊。 例如，幫助跨境電商企業了解海外市場。
在最初的定位上，建書將按照產學研的框架發展。 我們在行業內擁有4000多家客戶，包括各種資源公司和品牌，以及許多大學。 我們從科研使用者開始，因為大家對資料的專業性要求很高，所以我們一開始主要面對的是這種專業付費使用者。
我們熬下來後，每年都會做很多公益活動，包括跨融合學術，邀請國內頂尖大學的老師做報告和分享。 我們也會做一些全國性的市場競賽，希望參賽的同學們能夠解決實際問題。 對於品牌方面，我們將為每個人打造乙個品牌。 現在我們可以覆蓋全國31個省市，30000多人，500多所高校。
此外，我們還有純粹的學術研究，從底層認知來了解消費者，比如從消費者心理認知的角度設計實驗，讓大家避免對彩票上癮。
03.人工智慧時代的市場研究
在人工智慧時代，大家都在談論ChatGPT，AIGC為我們提供了很多新工具，如何利用這些工具幫助大家提高效率？
去年第一季度，我們做了一件事。 以前在設計問卷時，要搜尋各種問卷模板，但去年我們在做飲料消費者調研的時候，直接用AI生成問卷，一代的質量達到了專業諮詢公司的水平。 使用AI設計問卷也可以不斷優化，如果不滿意，可以微調或選擇再生。
問卷生成後，可以使用人工智慧來解釋圖表和撰寫報告。 即使我們沒有學過統計學，我們只需要把統計模型的結果交給AI，並提供一些背景資訊，AI就會自動解釋。 正如我之前所說，我們的業務人員、品牌所有者或營銷部門可以使用人工智慧或平台工具來幫助我們快速實現以前無法做到的事情。
此外，我們可以利用AI編寫各種報告大綱、摘要、總結等，解決碼字的人工工作，讓大家更加專注於深入思考。
04.如何洞察價值體現？
從我們成立的那天起，我們就有了明確的路線，沒有銷售部門，只有研發部門。 我們的核心能量是製造產品和品牌。 我們希望做乙個問卷設計，設計後立即有人幫你填寫，填寫後如果你不懂統計分析沒有問題，我們可以幫你快速實現。
Credamo 的底層是問卷設計、樣本庫和統計建模。 擴充套件層是 HBO、外部硬體和 AXM。 我們還有各種圖表，包括 NLP、語音識別和影象識別。
兩周前，我去深圳的一家公司做經濟普查，這家公司一年的收入有8000萬元，其中4000萬是人工成本。 我問他們為什麼不使用人工智慧？ 在進行統計調查時，我以前是手動填寫Excel，但現在我可以拍照並用AI識別它，然後我只需要複製和貼上工作。 4000萬人工成本，效率提高20%，1年可節省800萬人工成本。
我們是一家非常年輕的公司，成立於 2019 年，距離我們上線已經有 3 年半了。 在早期，我們專注於如何快速和如何節省。
本來我們在北京大學光華讀博士的時候，每年都會發布***問卷，當時我們委託做了乙份問卷，但後來發現有一種情況是中間人佔了上風，這種模式也會因為一些人亂填問卷而導致報告無法分享。 後來，我們找來了很多專家，通過打分法轉了回來，這樣我們才能在問卷調查後推進分析，並成功發布
因此，我們改變了模式，取消了中間商的差價，並將補償直接支付給填寫問卷的人。 從花錢的角度來看，成本降低了80%。 從貨幣化的角度來看，填寫調查問卷的人獲得兩倍的報酬，我們以最低的成本獲得最高的資料質量。
這是傳統研究模式與Credamo模式的比較，後者使用成本不透明的人工服務; Credamo 模型是一種成本透明的系統服務。 我們就是這樣開始的。
關於如何做好數字營銷，我認為有以下幾點：
第一，數位化。
聲音數位化。 例如，我們曾經使用錄音機進行許多採訪和記錄，但由於移動網際網絡和智慧型手機的發展，我們可以很容易地記錄錄音並使用人工智慧來幫助我們識別它們。 此外，還有行為資料、影象資料、注意力資料、微表情資料等。
第二，要科學。
我們希望能夠獲得更客觀的資料。 比如以前，我們需要乙個非常複雜的腦電圖，但乙個裝置要花6萬或70萬元，而在業務上，我們只需要測量情緒相關的資料，所以我們做了乙個測量人體前額葉資料的裝置，將腦電圖視覺化。 受試者在喝一口飲料時可以快速看到腦電波。
第三：自動化。
如今，許多工具使用者並不關心如何設計具體的問卷，如何設計實驗，以及如何有效地完成實驗。
第四：業務人員專業化。
以我們的業務為例，過去使用者工作3周，但現在我們只需要花2個小時記錄問卷，3個小時在1000人的問卷中間，然後1個小時用於資料分析和AI報告撰寫專案，所有工作都可以高效完成，成本從50000降低到2000。
對於我們來說，雖然現金流收入較少，但使用者可以獨立完成工作，縮短決策週期，提高工作效率。 通過這種方式，我們希望幫助您實現真正的成本降低和效率提公升。
希望在人工智慧的新時代，每個人都能轉型公升級。 這就是我分享的全部內容，謝謝！