Sentetik tüketiciler, pratikte kullanılabilirliğini kanıtlıyor

 (bain.com)
4 puan yazan GN⁺ 1 일 전 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Gerçek müşterileri yapay zekayla yeniden oluşturan sentetik tüketiciler/müşteriler (Synthetic Consumer), nitel keşfin ötesine geçerek tekrarlanabilir nicel analizlerde kullanılıyor; ürün geliştirmeyi, pazarlama testlerini ve saha ekiplerinin eğitimini hızlandırıyor
  • İşletmenin işlem, davranış, demografi ve müşteri görüşleri gibi kendi verileriyle dijital ikizler veya segment bazlı personalar oluşturmak, yalnızca dış verilere dayanılmasına kıyasla bağlamı ve güvenilirliği artırıyor
  • Bir tüketici teknolojisi şirketinin geçmiş conjoint araştırmasını geriye dönük doğrulayan sonuçlara göre sentetik dijital ikizler; temel özellikler, ürün tercih payı ve portföy kararları gibi kilit sonuçların yaklaşık %90’ını yeniden üretti
  • Fiyat ve özellik kombinasyonlarını geniş ölçekte test ederek, zayıf fikirleri erkenden eleyerek ve ulaşılması zor müşteri gruplarını önceden doğrulayarak insan katılımcılı araştırmaları en değerli sorulara odaklamak mümkün
  • Başlangıçta mevcut araştırmaların yerine geçmekten çok onları güçlendirmeli; geriye dönük doğrulama, kurum içi veri kontrolü, yap- satın kombinasyonu, iş süreçleri ve yönetişimde değişiklik gerekiyor. LLM’lerde gerçek empati yeteneği olmadığı için insan muhakemesi önemini koruyor

Sentetik tüketicinin tanımı ve benimsenme arka planı

  • Sentetik tüketici, gerçek müşterilerin davranışlarını, tercihlerini ve karar alma süreçlerini taklit eden yapay zeka tarafından üretilmiş bir temsildir
    • Tek tek müşterileri bire bir yeniden oluşturan dijital ikizler ya da müşteri segmentlerine dayalı personalar şeklinde oluşturulabilir
    • İşlem, davranış, demografi ve müşteri anketleri gibi iç veriler ile ürün incelemeleri ve sosyal medya toplama gibi dış verileri birleştirir
  • Ürün ve hizmet performansını sürekli anlama ihtiyacı, mevcut araştırma yöntemlerinin sınırlarını aştı; hız, maliyet ve risk azaltma gereksinimleri dijital vekil müşterilerin benimsenmesini hızlandırdı
  • Daha hızlı yineleme yapıp daha fazla fikri test eden ve zayıf konseptleri erken aşamada eleyen şirketler, yavaş ve kopuk tek seferlik içgörü döngülerine bağlı kalan şirketlere göre sürekli olarak daha yüksek performans gösterir
  • Gerçek şirketlerde kullanım da başladı
    • US Bank, yüksek varlıklı haneler dahil müşteri segmentlerinin finansal konuları nasıl düşündüğünü anlamak ve lansman öncesinde mesajları ve reklam materyallerini test edip iyileştirmek için sentetik kitleler kullanıyor
    • Target, web sitesinde gerçek testler yürütmeden önce ürünler ve promosyonlara yönelik tüketici tepkilerini sentetik kitlelerle simüle ediyor

Mevcut müşteri araştırmalarının yapısal sınırları

  • Geleneksel araştırmalar hâlâ değerli olsa da conjoint analizi ve ayrık seçim modelleriyle gerçekçi biçimde test edilebilecek fiyat aralığı, özellik ve etkileşim etkisi sayısının bir sınırı var
    • Araştırma bittikten sonra daha fazla değişkenin test edilmesi gerektiğine dair talepler doğabiliyor ya da test kapsamı dışındaki sonuçların ekstrapole edilmesi gerekiyor; bu da öğrenmeyi yavaşlatıp belirsizliği artırıyor
  • İnsan katılımcılı anketlerde son dönemde yanıt sahteciliğinin artması ve katılım kalitesindeki değişkenlik nedeniyle geçerli veri elde etmek için daha büyük örneklemler veya pahalı kalite kontrol gerekiyor
    • Botların anketlere sızmasına karşı savunma araçlarının sürekli iyileştirilmesi gerekiyor
    • İnsanların söyledikleriyle gerçek davranışlarının farklı olması şeklindeki klasik sorun da devam ediyor
  • B2B pazarlarda, belirli bir sektördeki CFO’lar gibi kilit müşteri sayısı zaten az olduğundan güvenilir bir örneklem oluşturmak zor olabilir

Kurum içi verinin nicel analiz performansını artırması

  • Ürün, strateji ve pazarlama ekipleri; özellikler, fiyatlar ve mesajlar hakkında nitel içgörüler elde etmek için ticari yapay zeka araçları kullanıyor, ancak bu araçlarda çoğu zaman kurum içi müşteri verisi temeli, istatistiksel doğrulama ve açık yönetişim eksik oluyor
  • Son dönemde LLM’lerde yapılandırılmış görevlerde akıl yürütme yeteneği güçlendi, takas/ödünleşim kararları daha istikrarlı hâle geldi ve insan karar alma kalıplarıyla daha iyi hizalanmaya başladı
  • Bir tüketici teknolojisi şirketi, geçmişte yapılmış büyük ölçekli nicel conjoint araştırmasını doğru veri kabul ederek sentetik sonuçları geriye dönük doğruladı
    • Geçmiş yanıtlayıcı düzeyi verileriyle dijital ikizler oluşturdu ve orijinal araştırmayla aynı görevleri yürüttü
    • Doğrulama konusu olan orijinal araştırma, modelin eğitim girdilerinden çıkarıldı
    • Dijital ikizler, orijinal araştırmanın kilit sonuçlarının yaklaşık %90’ını yeniden üretti
      • Müşteri seçimlerini belirleyen en etkili özellikleri tespit etti
      • Test edilen ürünlerin çoğunun tercih payını yeniden üretti
      • Hangi ürünlerin piyasaya sürüleceği veya elde tutulacağına ilişkin portföy düzeyindeki kararları doğru biçimde yeniden üretti
      • Potansiyel gösteren ilk fiyat duyarlılığı eğrileri oluşturdu

GLP-1 tüketici anketiyle karşılaştırmalı doğrulama

  • GLP-1 ilaçlarına ilişkin tutum, kullanım ve davranışları inceleyen mevcut insan tüketici anketi ile sentetik tüketiciler karşılaştırıldığında benzer sonuçlar elde edildi
    • Demografik ve tutumsal veriler girilerek sentetik yanıtlayıcılar oluşturuldu
    • Kapalı uçlu sorulara ve 5’li ölçek sorularına verilen yanıtlar değerlendirildi
  • Sentetik sonuçlar insan yanıtlarıyla yakından örtüştü; dağılım yalnızca sorular belirsiz olduğunda arttı
  • LLM’ye hangi soru ve görevlerin verildiği sonucu etkiliyor; ancak sentetik tüketiciler nicel kullanımlar için de giderek güvenilir bir seviyeye ulaşıyor
  • Dış verilere şirketin özel kurum içi verileri eklendiğinde daha ince bağlam sağlanıyor ve sonuçların güvenilirliği de artıyor

Ürün geliştirme ve pazarlamada kullanım

  • Sentetik tüketiciler, ürün geliştirme sürecinde mevcut araştırma sonuçlarını genişletebilir
    • Saha araştırmasını baştan yürütmeden yeni fiyat noktalarını, paketleri ve özellik kombinasyonlarını test eder
    • Müşteri segmentlerine göre ürün, fiyat ve mesaj değişikliklerine verilen tepkileri ayrıntılı biçimde ayarlar ve stres testine tabi tutar
    • İlk konseptleri, özellikleri ve mesajları hızla eleyerek insan katılımcılı araştırmaları en değerli sorulara odaklar
    • Nadir bulunan gerçek müşterilerle görüşmeden önce ulaşılması zor segmentleri düşük riskle test eder
  • Aynı ilkeler yalnızca tüketici sektörlerinde pazarlamaya değil, B2B’ye de uygulanabilir
    • Alıcı personaları ve etkileşimli avatarlar simüle edilerek satış ekiplerinin itirazlara yanıt verme pratiği yapması, değer önerilerini ve mesajlarını geliştirmesi sağlanabilir
  • Küresel bir hizmet şirketi, yıllar boyunca müşterilerden topladığı Net Promoter® sadakat verileriyle sentetik personalar oluşturdu
    • Aynı verilere geleneksel gizli sınıf istatistiksel segmentasyon teknikleri de uygulanarak benzer sonuçlara ulaşıldı
    • Ardından dış veriler ve kamuya açık belgeler LLM’ye öğretilerek bağlam tamamlandı
    • Satış ekibi, fiyat/performans değerine önem veren CIO’lar dahil yönetici personalarına karşı teklif pratiği yapabildi
    • Model birkaç hafta içinde ölçeklenerek dünya genelindeki ofislere dağıtıldı

Mevcut araştırmaları güçlendiren benimseme stratejisi

  • Başlangıçta sentetik tüketicileri mevcut araştırma yöntemlerinin yerine koymadan bir güçlendirme katmanı olarak devreye almak etkilidir
    • Seçenekleri daraltır, varsayımları baskı testine tabi tutar ve insan katılımcılı araştırmaları yüksek değerli sorulara odaklar
    • Doğruluğu kanıtlayan kavram kanıtıyla başlanabilir
  • Sentetik tüketiciler tekil bir araç değil, kurumun bir yetkinliği olarak ele alınmalıdır
    • Şirket; persona tanımını, karar simülasyonunu ve kullanım senaryosuna göre çıktı doğrulama yöntemlerini doğrudan kontrol etmelidir
  • Başarılı benimseme için dört koşul gerekir
    • Geriye dönük doğrulama: Kurumun sentetik içgörüleri kabul edebilmesi için geçmiş araştırmalarla karşılaştırılarak güvenilirlik kanıtlanmalıdır
    • Kurum içi veri: Geçmiş müşteri araştırmaları, fiyat ve satış verileri, segmentasyon özellikleri ve müşteri görüşleri gibi modele temel oluşturan veri ve bağlam, model seçiminden daha önemlidir
    • Yapma ve satın alma dengesi: Tedarikçi ürünleri nitel veya hafif yapılandırılmış ilk denemeler için yararlıdır; ancak karar alma düzeyinde kullanmak için veri, mantık ve öğrenmeyi kontrol edebilmek adına iç modellerle birleştirilmeleri gerekir. Şu anda tüm ihtiyaçları karşılayan ticari bir ürün yok
    • Operasyon modelinde değişiklik: İş süreçleri, karar yetkileri ve yönetişim değiştirilmeli; araştırma ekiplerinin sentetik kitlelere daha iyi girdiler sağlaması için soru sorma biçimi de güncellenmelidir. Araştırma, ürün ve pazarlama ekiplerinin iş birliği biçimi de yeniden tasarlanmalıdır

Sürekli çalışan içgörü altyapısına genişleme

  • Öncü şirketler daha hızlı yineleme, daha zengin veri ve içgörüler, gerçek piyasa sonuçlarında daha yüksek doğruluk gibi ilk etkileri görüyor
  • Sentetik tüketiciler zamanla kurumun öğrenimini biriktiren yeniden kullanılabilir bir karar alma altyapısı hâline gelebilir
  • Benimseme kapsamı ve kullanım senaryoları büyüdükçe ürün, pazarlama ve müşteri deneyimi genelinde sürekli çalışan bir içgörü platformu rolü üstlenebilir
  • Sistemde biriken kurum içi veri ve öğrenme derinliği sürdürülebilir bir rekabet avantajı olabilir; ancak LLM’lerde gerçek empati yeteneği olmadığı için insan muhakemesinin yerini alamaz

İlgili okumalar