Синтетические данные: революционный подход к принятию решений на основе данных

Синтетические данные начинают набирать обороты в индустрии маркетинговых исследований. Создание и использование синтетических данных не является просто реакцией на увеличивающийся дефицит реальных данных. Это, фактически, стратегический инструмент, разработанный для заполнения значительных пробелов в данных.

Синтетические данные начинают набирать обороты в индустрии маркетинговых исследований. В недавней статье, опубликованной в журнале Research World, синтетические данные были рассмотрены с намеком на скептицизм, особенно в отношении их потенциального злоупотребления и опасностей, которые они могут создать, если заместят оригинальные методы сбора данных.

Эта критика демонстрирует вечные сдерживания по отношению к технологическому прогрессу. Людям естественно не любить изменения. Особенно когда изменяется установленная практика — в данном случае сбор данных. Цель этой статьи — погрузиться в эти сдерживания и помочь исследователям увидеть потенциальные возможности, которые предлагают синтетические данные.

Синтетические данные как стратегический инструмент

Создание и использование синтетических данных не является просто реакцией на увеличивающийся дефицит реальных данных. Это, фактически, стратегический инструмент, разработанный для заполнения значительных пробелов в данных. Например, динамические персоны, управляемые искусственным интеллектом, могут эмулировать реальные взаимодействия с клиентами с точностью, предоставляя инсайты, которые традиционно требуют обширных полевых работ.

Вместо того чтобы полагаться исключительно на опросы или человеческих участников, генеративный искусственный интеллект действует как замена человеческого ввода, используя огромные наборы данных — обычно более обширные, актуальные и точные, чем те, которые получаются через традиционные механизмы сбора данных.

Этот метод облегчает изучение новых способов получения инсайтов и расширяет спектр возможных вопросов. Следовательно, виртуальные аудитории предоставляют мгновенные, всеобъемлющие инсайты по различным темам, рынкам и демографическим данным, динамически обрабатывая данные из различных источников.

Важно знать, что это не «фальшивые данные» — это данные, сгенерированные искусственным интеллектом, синтезированные и полученные из реальных и надежных данных из множества доверенных источников, включая традиционные данные опросов, общедоступную статистику, отчеты о трендах и т.д. В быстро меняющемся рыночном ландшафте такая синтезация данных в реальном времени не просто полезна, она становится все более необходимой.

Эволюция богатства данных

Критики утверждают, что синтетические данные могут оторвать нас от реальности, но они не учитывают тот факт, что генеративный искусственный интеллект не просто собирает данные, он придает им жизнь. Это позволяет им расти и адаптироваться со временем, обеспечивая непрерывную актуальность и точность. И его точность не только сравнима с традиционными данными, но и конкурентоспособна с ними. Как пишет маркетолог Марк Ритсон в своей недавней статье в журнале Marketing Week: «большинство производных от искусственного интеллекта потребительских данных, при треугольной проверке, приближается к 90% схожести с данными, сгенерированными из первоисточников».

Усиление данных может дополнить генерацию инсайтов путем интеграции различных источников данных, включая собственные наборы данных, академический контент и поисковые запросы в реальном времени, с использованием передовых алгоритмов машинного обучения. Этот метод превосходит традиционные опросы и обратную связь от людей, используя генеративный искусственный интеллект для синтеза данных в обширные базы знаний. В этой модели слияние данных служит созданию подробных персонажей, формулированию соответствующих вопросов и ответов и выявлению ключевых инсайтов, предоставляя пользователям нюансированное, многомерное представление о темах их интересов и обеспечивая точные, инсайты, основанные на искусственном интеллекте.

Преодоление проблем с традиционными образцами

Нет секрета, что в индустрии маркетинговых исследований существует проблема качества данных с традиционными панелями образцов. Качество данных — это, безусловно, самый важный фактор при выборе партнера или поставщика маркетинговых исследований. Традиционные панели универсально прикладывают все усилия, чтобы попытаться решить эти проблемы, включая сотрудничество с исследователями для поддержки лучшего проектирования опросов, однако мы считаем, что пользователи исследований также должны обращаться к альтернативным источникам данных, таким как синтетические данные.

Синтетические данные могут помочь решить проблему качества образцов, которая часто преследует традиционные данные опросов в маркетинговых исследованиях. Традиционные данные образцов часто содержат поверхностные ответы, ошибочные записи или ленивых респондентов, даже после того, как все эти ремни и подтяжки были применены. Это может значительно искривить результаты и снизить достоверность набора данных.

В отличие от этого, синтетические данные, полученные из реальных наборов данных и созданные через сложные алгоритмы, представляют собой более чистый, контролируемый набор инсайтов. Они минимизируют шум и несущественную информацию, часто присутствующие в результатах опросов, гарантируя, что полученные данные имеют высокое качество. Маркетинговые исследователи могут затем погрузиться в область точности, не затемненную типичными неточностями или поверхностностями, характерными для традиционных данных образцов.

Эта искусственная генерация данных также помогает смягчить неосознанные предвзятости, которые могут внести человеческие сборщики данных, так как она опирается на заранее определенные правила и параметры, а не на субъективное суждение. Конечно, в этом случае тоже есть предвзятости, но они обычно идентифицируемы и могут быть скорректированы, они не вносятся подсознательно респондентами опроса или дизайном опроса. Более того, синтетические данные могут заполнять пробелы в существующих наборах данных, обеспечивая более всесторонний и включающий взгляд на население.

Исследовательская инновация и эффективность

Синтетические данные уже начинают делать исследования дешевле и масштабируемее. Традиционные методы сбора данных часто включают длительные процессы сбора, очистки и проверки данных, что может быть как долгим, так и затратным. Синтетические данные, напротив, могут быть сгенерированы быстро и массово и адаптированы к конкретным потребностям исследований. Это означает, что исследователи могут получить доступ к обширному набору данных за долю времени, необходимой для сбора данных из реального мира.

Возможность создавать данные, имитирующие сценарии реального мира без необходимости проведения обширных полевых работ или опросов, позволяет исследователям сосредоточиться на анализе и интерпретации, а не на сборе данных.

Более того, синтетические данные предлагают значительные преимущества в терминах качества данных и последовательности, что крайне важно для операционной эффективности исследований. В традиционном сборе данных несоответствия и пробелы в данных встречаются нередко, часто требуя дополнительных раундов сбора данных или сложных процедур очистки данных. Синтетические данные могут быть спрограммированы для соблюдения конкретных стандартов качества и быть свободными от общих проблем с данными, таких как отсутствующие значения или выбросы, что обеспечивает более высокий уровень согласованности. Эта согласованность означает, что исследователи могут доверять данным, с которыми они работают, что уменьшает время, затраченное на верификацию и предварительную обработку данных. Возможность имитировать различные сценарии и условия также позволяет проводить более всесторонние тестирования и проверку моделей и гипотез, что приводит к более надежным и устойчивым результатам исследований.

Путь вперед с синтетическими данными

Хотя скептицизм по отношению к синтетическим данным является естественной реакцией на технологические изменения, важно признать и принять эти инновации, особенно учитывая их точность, актуальность и полезность.

Продолжая исследовать дискурс вокруг синтетических данных, становится очевидно, что технология изменяет наш подход к данным. Ее потенциал переопределить маркетинговые исследования и множество других областей огромен. При ответственном использовании и непрерывных инновациях синтетические данные становятся неотъемлемой частью принятия обоснованных решений в нашу цифровую эпоху, дополняя и, в некоторых случаях, улучшая традиционные методы сбора данных.