Syntetická data: snížíte náklady a dosáhnete na těžko dostupné cílové skupiny

Syntetická data označují uměle generovaná data, která jsou vytvořena modelem, jenž se učí napodobovat vzory nalezené v reálných datech. 

V Ipsosu používáme syntetická data již více než deset let v různých výzkumných programech úspěšně a odpovědně. Klíčem je najít správnou rovnováhu – stále potřebujeme skutečné respondenty, ale jejich vstupy můžeme strategicky rozšířit pomocí AI.

Syntetická data teď otevírají zcela nové možnosti v oblasti testování produktů. Značky tak můžou pracovat při testování produktů na menším vzorku respondentů, který je doplněný generovanými daty AI tak, aby napodoboval charakteristiky dat od reálných respondentů.

Role syntetických dat v testování produktů: 

• Nejsou určena k samostatnému testování produktů: Názory reálných respondentů jsou nenahraditelné. Je důležité zachovat nezbytný lidský prvek v rámci produktové zkušenosti.

• Rozšiřují vzorek pro hlubší analýzu: Z našich testů víme, že spolehlivý výsledek poskytne už vzorek 50 skutečných lidí. Pro hlubší analýzy však potřebujeme vzorek s větší statistickou silou – právě tu mohou zajistit syntetická data.

Hlavní přínosy využití syntetických dat pro klienty:

• Rychlejší sběr dat: Syntetická data mohou významně zkrátit délku sběru dat. Díky menšímu potřebnému vzorku respondentů nemusí sběr trvat týdny až měsíce, ale je možné ho provést již v řádech dnů.

• Nákladová efektivita: Syntetická data jsou dostupná za zlomek nákladů ve srovnání s tradičními metodami sběru dat.

• Těžko dostupné skupiny: Pomocí syntetických dat vytváříme simulované respondenty, kteří doplňují referenční vzorek i těžko dosažitelné cílové skupiny pro testování produktů.

• Flexibilita: Umožňují plynulejší a interaktivnější výzkumné zážitky, například možnost chatovat s jednotlivými syntetickými zákazníky a získat tak hlubší vhledy.

• Optimalizace nákladů na výrobu vzorků: Syntetická data je možné využít u produktů, jejichž prototypy jsou náročné na výrobu. Díky menšímu potřebnému vzorku není nutné vyrábět velké množství prototypů, čímž se opět snižují celkové náklady na testování.

Chcete ušetřit náklad a získat poznatky o těžko dosažitelných skupinách? Kontaktujte nás.