Por qué los grupos focales sintéticos se están volviendo populares en la investigación de mercado

Los grupos focales sintéticos simulan interacciones humanas reales utilizando encuestados generados por IA. Básicamente recopilas datos sobre tus clientes, los introduces en una herramienta de investigación de mercado sintética y creas usuarios sintéticos que responden basándose en esa información. Además de chats textuales, también puedes usarlos para realizar encuestas, entrevistas y estudios de pruebas de usuario sintéticas.

Pero ¿cuál es el punto de los encuestados sintéticos? Uno podría argumentar que solo estás obteniendo respuestas que podrías haber adivinado de todos modos. ¿Qué hay de novedoso en este enfoque si realmente no estás descubriendo información nueva?

Claro, es más barato que los métodos de investigación tradicionales, que pueden costar mucho y tomar tiempo, con el reclutamiento de participantes y la contratación de un investigador de mercado creíble. Además, obtienes simulaciones que nunca se cansan, están disponibles 24/7 y cuestan una fracción del dinero. Puedes seguir haciendo preguntas y ajustar tu estudio según sea necesario sin preocuparte por la fatiga o los horarios conflictivos.

Hay muchos otros pros y contras de los grupos focales sintéticos, y en esta publicación, cubriremos la mayoría de ellos, junto con cómo funcionan y algunos casos de uso del mundo real.

Todo Sobre Clientes Sintéticos e Investigación de Mercado

La investigación de mercado sintética aprovecha modelos de IA y sistemas de aprendizaje automático para generar "usuarios sintéticos" realistas basados en datos demográficos, psicográficos y de comportamiento reales de la audiencia. Estas personas sintéticas se comportan como clientes virtuales y responden de manera similar a los humanos, permitiendo a los especialistas en marketing realizar estudios de investigación sin depender completamente de participantes reales.

Ahora, ¿son precisos? Eso es debatible.

Por ejemplo, un estudio de Google DeepMind y Stanford encontró que las "personas sintéticas" basadas en GPT coincidieron con las respuestas de encuestas de participantes reales aproximadamente el 85% del tiempo, demostrando que la IA puede imitar de cerca a usuarios reales cuando se entrena con datos humanos de calidad.

Los investigadores primero realizaron entrevistas cualitativas de dos horas para recopilar historias de vida completas de un grupo diverso de 1,000 personas. Estas entrevistas luego se introdujeron en GPT-4o para crear personas sintéticas, o "agentes". A continuación, tanto los participantes como sus agentes de IA correspondientes fueron solicitados a completar un conjunto de pruebas de ciencias sociales, como la Encuesta Social General (GSS) y el Inventario de Personalidad Big Five.

Los resultados mostraron que los agentes replicaron las respuestas GSS de los participantes con un 85% de precisión.

Un patrón similar apareció en un caso de uso real de una sala de redacción. En un episodio del Podcast Digiday, Tracy Yaverbaun, GM de The Times y Sunday Times, explicó cómo su equipo ha estado experimentando con la tecnología de investigación sintética. Para probarla, construyeron un panel de audiencia generado por IA con su base de datos de 642,000 suscriptores.

The Times luego usó esos encuestados sintéticos para ayudar a finalizar un nombre para un nuevo podcast de negocios. Y al igual que en el estudio de DeepMind, compararon las respuestas sintéticas con usuarios reales. Las respuestas del panel sintético fueron aproximadamente 92% precisas, solo un punto porcentual por debajo del punto de referencia de investigación tradicional del 93%.

Por supuesto, no todas las respuestas tenían sentido.

Cuando se les preguntó qué nuevas experiencias les gustaría de The Times, los clientes sintéticos estaban totalmente a favor de resúmenes, explicadores de IA y más automatización. La base de clientes reales y leales, sin embargo, estaba mucho menos emocionada por introducir IA en el producto.

Así que es un poco incierto, dependiendo de cómo lo veas. Actualmente, los encuestados sintéticos ofrecen un espacio para la experimentación, un sandbox para que las marcas jueguen, en lugar de un reemplazo para la investigación del mundo real.

¿Qué son los Grupos Focales Sintéticos? Ventajas, Desventajas y Más

Como se mencionó anteriormente, los grupos focales sintéticos (SFGs) representan personas AI o usuarios simulados que representan diferentes tipos de usuarios. Estos usuarios pueden hablar entre sí, reaccionar a lo que otros dicen y discutir ideas juntos, muy parecido a los participantes en un grupo focal real.

Los SFGs no solo analizan datos existentes – contrario a la analítica AI tradicional o el modelado predictivo – generan activamente nuevos insights cualitativos a través de conversación textual. Y la razón por la que están ganando tracción en estos días es simple: los grupos focales tradicionales no son realmente factibles para pequeñas empresas y startups.

Es el mismo caso para las grandes marcas. Son costosos, consumen mucho tiempo y son logísticamente complejos. Debes reclutar participantes, diseñar un plan de estudio, y moderar la discusión tú mismo o contratar un moderador profesional, lo que puede hacer el proceso aún más costoso.

Además, los grupos focales sintéticos te permiten probar múltiples escenarios, mensajes y conceptos de producto rápidamente. Porque son personas AI, no hay efecto bandwagon, ninguna "voz fuerte" dominando la conversación, y mucha menos presión social que pueda influir en la retroalimentación. También eliminan el sesgo del moderador, ya que el moderador AI sigue una estructura de discusión predefinida.

Cómo funcionan los grupos focales sintéticos en la práctica

La mayoría de las herramientas de investigación sintética funcionan de manera bastante similar cuando se trata de grupos focales. Eliges tu panel, compartes tu objetivo de investigación, y luego agregas una guía de discusión. A partir de ahí, un moderador AI ejecuta la sesión por ti, introduciendo temas, haciendo preguntas de seguimiento y manteniendo la conversación en curso.

Una de las ventajas es que puedes ejecutar múltiples grupos focales simultáneamente, cada uno adaptado a un segmento de clientes o persona diferente. Los resultados son casi instantáneos, completos con transcripciones e insights fáciles de digerir, incluyendo temas principales, sentimientos, puntos de acuerdo o desacuerdo, y citas.

La mejor parte es que puedes experimentar libremente. Ninguna idea es demasiado arriesgada o demasiado audaz para probar.

Los equipos de marketing pueden ejecutar ideas de campañas arriesgadas a través de un grupo focal sintético primero para ver cómo reaccionan diferentes usuarios, qué titulares resuenan, y qué mensajes caen planos. Al mismo tiempo, un equipo de UI/UX podría prototipar un nuevo flujo de checkout y usar usuarios sintéticos para recorrerlo, encontrando áreas donde las personas se confunden o abandonan. Mientras tanto, los equipos de producto podrían probar tres modelos de precios diferentes — suscripción, pago por uso, y freemium — ejecutando grupos focales paralelos y viendo qué opción se siente más atractiva para cada segmento.

Dado que todo sucede rápido y sin riesgo del mundo real, los equipos pueden probar ideas complejas y mejorarlas antes de involucrar a clientes reales.

Ventajas y desventajas de los grupos focales sintéticos

Claramente estamos en una era donde se siente como si ni siquiera necesitaras personas para realizar investigación de mercado. ¿Pero es esto lo próximo grande en MarTech o solo otro truco de AI?

La principal crítica es que los modelos AI dependen de datos históricos, así que básicamente están remezclando lo que ya se conoce en lugar de producir algo nuevo. Pero eso no es realmente un obstáculo si tu objetivo es entender tus segmentos de clientes existentes.

También está el hecho de que la AI no siente. No es humana. No se molesta, cansa o sesga de la misma manera que las personas lo hacen, lo que puede ser una ventaja porque esas emociones a menudo influyen en las respuestas de entrevistas reales.

Por otro lado, es difícil confiar completamente en la retroalimentación que generan los usuarios sintéticos. Después de cierto punto, los datos pueden diluirse y pueden dejar de ser una verdadera representación de la experiencia humana real. Recuerda el "ouroboros de contenido AI," donde los modelos AI son entrenados con contenido generado por AI?

Entonces, ¿por qué deberías usar grupos focales sintéticos?

Para empezar, la mayoría de las empresas simplemente no tienen clientes que estén emocionados por responder encuestas o unirse a grupos focales. En esos casos, el enfoque sintético puede ser una alternativa práctica.

No tienes que gastar dinero reclutando o gestionando participantes humanos. Los participantes AI pueden operar las 24 horas, lo que hace tu investigación increíblemente escalable. También obtienes la flexibilidad de crear usuarios sintéticos de prácticamente cualquier segmento demográfico, psicográfico o conductual. Y es rápido.

Debido a que los customer personas sintéticos se basan en datos generalizados de clientes, no vienen con los mismos riesgos de cumplimiento, privacidad o consentimiento que trabajar con datos reales de clientes.

Dato curioso: Los SFGs pueden usarse para llenar vacíos de conocimiento y pronosticar demanda. Por ejemplo, en retail, pueden ayudar a refinar productos y promociones para capturar nuevos segmentos de mercado. Esto puede, a su vez, mejorar el ROI por cada dólar invertido e impulsar un crecimiento rentable.

Entonces, ¿Cómo Se Crean Clientes Sintéticos?

El comportamiento humano es complejo, pero no todo el tiempo. Con datos precisos de clientes, puedes predecir muchas cosas. Y los clientes sintéticos son una forma de hacer esto. Dado que son avatares virtuales construidos a partir de los datos de tus usuarios existentes, pueden usarse para simular comportamientos y preferencias reales de los clientes.

La forma más fácil de generar uno sería a través de modelos de lenguaje grandes o LLMs como ChatGPT. Todo lo que se necesita es un prompt que contenga una descripción breve o detallada de tu público objetivo y tu producto.

Puedes, para todos los efectos, usar estos "AI personas" para probar conceptos de productos, campañas de marketing y estrategias de negocio. Sin embargo, prepárate para resultados genéricos y, a veces, representaciones estereotipadas de ciertos grupos demográficos.

Una mejor manera es usar herramientas profesionales de investigación de mercado sintética disponibles en línea, como el Software de Investigación Sintética de Delve AI, construido específicamente para este propósito.

Aclamado por Factors AI como una "implementación de las ideas de persona sintética/gemelo digital que HBR y académicos están explorando—pero con resultados de marketing adjuntos," Delve AI se distingue de las herramientas genéricas de IA generativa en cómo se construyen esos usuarios sintéticos. Se derivan de personas fundamentadas en datos reales de clientes, incluyendo registros de CRM, analítica web, inteligencia de audiencia social y más de 40 fuentes de datos públicos. Esto también incluye señales de Voz del Cliente extraídas de reseñas, calificaciones, foros comunitarios, blogs, canales de noticias y más.

Como resultado, tus encuestados sintéticos están anclados en cómo las personas reales realmente piensan, hablan y se comportan, no solo en cómo un modelo de IA supone que podrían hacerlo.

La forma en que funciona es simple: primero generas personas de usuario, luego creas paneles sintéticos y finalmente usas esos paneles para realizar estudios de investigación.

Paso 1. Generar personas de usuario

El generador de personas en línea de Delve AI actualmente ofrece seis tipos, y en este caso, usaremos la herramienta de Persona de Investigación.

Inicia sesión y ve a Persona de Investigación. Luego, carga tus documentos de investigación de mercado, como transcripciones de entrevistas, perfiles de usuario, encuestas o noticias de la industria, básicamente cualquier cosa relevante para tu audiencia. ¿No tienes material de investigación? No hay problema. Solo agrega una descripción sólida de tu público objetivo, haz clic en Crear Personas, y Delve AI desarrollará personas basadas en los datos que has proporcionado.

La plataforma utiliza IA y aprendizaje automático para crear perfiles de audiencia únicos. Dependiendo de tu base de datos y caso de uso, obtendrás una o múltiples personas. Cada segmento incluye detalles de persona, distribución de audiencia, influencers y mapas de viaje.

Haz clic en Detalles de Persona para ver la demografía de usuarios, desencadenantes de compra, impulsores psicológicos (como objetivos, motivaciones, necesidades), estilo de vida, estado profesional y desafíos principales. También encontrarás información sobre sus preferencias de comunicación, redes sociales, marcas, sitios de compras, canales de YouTube, podcasts, subreddits y más.

Cada una de tus personas se actualiza mensualmente con nuevos datos, y puedes mejorar continuamente su precisión agregando nuevos materiales de investigación.

Paso 2: Crear paneles de usuarios simulados

El siguiente paso es generar usuarios sintéticos o paneles para tu estudio de investigación. Para comenzar, ve a la Investigación Sintética y compra el número de usuarios que necesitas. Luego, crea un panel con este grupo y dale un nombre, como Grupo de Insights de Marketing.

Luego serás llevado a una pantalla donde puedes elegir qué persona o producto de persona usar para crear usuarios sintéticos. Para este ejemplo, hemos elegido un segmento de Persona de Investigación llamado Edward Collins.

Una vez seleccionado, el software genera usuarios sintéticos basados en este segmento de persona. Puedes usarlos para realizar diferentes tipos de estudios de investigación sintética. Cada cliente sintético también viene con una opción de Iniciar Chat, que te permite interactuar con ellos directamente.

Paso 3: Realizar encuestas y entrevistas

Para realizar una encuesta o una entrevista sintética, ve a Estudios y selecciona Crear Estudio en el panel. Se te pedirá que:

• Elijas tu panel de usuarios sintéticos
• Ingreses el nombre de tu estudio (ej., Encuesta de Ajuste de Producto al Mercado)
• Selecciones el número de usuarios (ej., 100)
• Cargues un archivo CSV que contenga tus preguntas de encuesta (ej., opción múltiple, escala de calificación, preguntas abiertas y preguntas de clasificación)

La plataforma ejecuta tu encuesta en todo el panel y automáticamente convierte los resultados en gráficos y temas.

Haz clic en el botón Datos para ver cuántas personas respondieron a cada pregunta y quiénes eran. También puedes revisar las transcripciones completas de la encuesta/entrevista y ordenarlas por pregunta o por encuestado.

¿Quieres ir más allá de las respuestas superficiales? Usa la función de chat para hacer seguimiento y preguntar a los usuarios por qué tomaron ciertas decisiones. También puedes explorar otras preguntas de marketing o producto. Por ejemplo, en la muestra a continuación, le preguntamos a un usuario qué influyó en su decisión de completar una compra en línea.

Debido a que todo está estructurado y vinculado a conjuntos de datos reales, nuestra plataforma puede ejecutar simulaciones más controladas que un prompt de chatbot genérico jamás podría. Obtendrás menos estereotipos, más consistencia y resultados que están mucho más cerca de algo sobre lo que realmente puedes actuar.

Paso 4: Realizar discusiones de grupos focales

El flujo de trabajo para realizar discusiones de grupos focales es bastante similar al paso anterior. Simplemente tienes que seleccionar la opción de grupo focal, hacer clic en "Crear un nuevo grupo focal" y completar los detalles requeridos. Ingresa el nombre del estudio, elige el número de participantes (máximo 15), especifica la duración de la sesión y escribe los objetivos y temas de discusión. Finalmente, selecciona el panel de usuarios – ej., Grupo de Insights de Marketing – que deseas usar para el grupo focal.

El siguiente paso es agregar tu guía de discusión. Puedes ingresar las secciones y descripciones de discusión manualmente o usar una generada automáticamente por Delve AI. Si tienes algún archivo (JPG, PNG, MP3 o MP4) que te gustaría usar en la discusión, también puedes cargarlos a la plataforma. Cuando todo esté en su lugar, revisa todos los detalles y presiona "Ejecutar estudio."

Como puedes ver, la plataforma analizará todas las respuestas de usuarios simulados para identificar temas y códigos importantes. También podrás ver la transcripción completa de la discusión del grupo focal, junto con un informe resumido que destaca los hallazgos clave.

Comenzando Con La Investigación De Mercado Sintética

Puede que estés pensando: ¿La investigación de mercado sintética eliminará los estudios de investigación tradicionales basados en humanos? En este momento, eso es muy poco probable.

Los usuarios sintéticos son excelentes para pruebas en etapas tempranas y modelado predictivo, pero las emociones y la toma de decisiones subconsciente aún no son algo que hayan dominado. Debido a que todo está basado en texto, realmente no puedes captar el tono, el lenguaje corporal o las expresiones sutiles que generalmente acompañan la forma en que las personas hablan o reaccionan.

Los encuestados de IA también pueden perder el contexto cultural y social, como las tendencias sociales o la jerga, ya que están entrenados con datos pasados. Entonces, aunque los usuarios sintéticos son increíblemente útiles, es mejor verlos como un complemento a la investigación humana, no como un reemplazo.

También hay varias cosas a tener en cuenta antes y durante el uso de usuarios sintéticos:

• No tomes atajos con los datos. La calidad de los encuestados sintéticos depende completamente de los datos utilizados para construirlos. Son tan buenos como las entradas que proporciones.
• Cuidado con el sesgo. La IA puede introducir sesgo en tu estudio. Por ejemplo, a menudo tiene una tendencia a ser demasiado positiva y centrarse en el mejor resultado posible.
• Prueba múltiples herramientas. Prueba diferentes plataformas de investigación de mercado sintética antes de comprometerte con una. Pregúntate: ¿Son realistas las personas? ¿La herramienta admite los casos de uso que quiero probar?
• Comienza en pequeño. Empieza con tareas simples y de bajo riesgo que no tengan un impacto importante en tu negocio. Esto te ayuda a evaluar la credibilidad y precisión sin arriesgar demasiado.
• Valida con investigación humana. Prueba los resultados contra un grupo de prueba tradicional compuesto por participantes humanos reales para verificar la precisión y confiabilidad.

Reflexiones Finales

A pesar de todas sus deficiencias, la inteligencia artificial solo va a mejorar y volverse más sofisticada en el futuro; después de todo, solo hay que ver cuánto hemos avanzado desde 2022. En quizás un año o dos, los usuarios sintéticos estarán libres de la mayoría de los sesgos y mejorarán la toma de decisiones.

Ya pueden acelerar el ritmo de obtención de conocimientos. Con la investigación de mercado tradicional, para cuando llegan los resultados, el mercado puede haberse movido. Los usuarios sintéticos reducen drásticamente el tiempo de obtención de conocimientos, permitiendo a los equipos probar nuevos conceptos, ideas e incentivos 24/7. Ayudan a convertir hipótesis en acción sin largos tiempos de espera.

Los encuestados sintéticos también van más allá de analizar datos pasados y pueden decirte qué es probable que hagan los clientes en el futuro. Pueden mostrar cómo piensan y se comportan diferentes grupos de clientes a escala.

Dicho esto, los grupos focales sintéticos no pueden reemplazar a los participantes humanos. No operan con empatía ni piensan con emociones, al menos no todavía. Por lo tanto, aunque pueden resultar útiles, deben usarse para complementar, no reemplazar, las aportaciones humanas.