I Personas Sintetici sono la Nuova Normalità della Ricerca Utente?

L'intelligenza artificiale ha trasformato ogni aspetto del marketing - dalla creazione di contenuti alla generazione di immagini alla ricerca sui consumatori. Siamo ora arrivati al punto in cui i modelli di AI utilizzano dati generati dall'AI per addestrarsi. Perché? Perché hanno esaurito i dati umani; le macchine non stanno imparando dalle persone ma da altre macchine. Naturalmente, gli assistenti AI non sono ancora perfetti ma migliorano ogni giorno.

Quindi, non sorprende che i modelli linguistici avanzati possano sostituire le persone reali in sondaggi, interviste e studi di ricerca. I ricercatori di mercato stanno già utilizzando strumenti di AI generativa come ChatGPT per creare personas sintetiche che possono imitare, descrivere e (talvolta) prevedere con successo il comportamento umano. L'obiettivo è semplice: ridurre i costi del marketing migliorando al contempo l'esperienza utente.

Le personas sintetiche eliminano la ricerca tradizionale sui consumatori, che i marketer ritengono fondamentale per comprendere i clienti e vendere i loro prodotti. Tuttavia, questi metodi sono costosi e richiedono tempo. Ancora più importante, richiedono grandi budget e risorse umane - persone disposte a partecipare a un sondaggio e rispondere alle tue domande. Con i costi di marketing in aumento e le persone sempre più sensibili al tipo di dati che condividono, i ricercatori di mercato spesso trovano difficile raccogliere informazioni di qualità sui clienti.

È questo collo di bottiglia - raccogliere, elaborare e analizzare dati demografici e comportamentali dei consumatori - che le personas sintetiche cercano di risolvere. Sebbene non possano sostituire la ricerca qualitativa e quantitativa che coinvolge interazioni umane, possono integrare i tuoi metodi di ricerca aiutandoti a ottenere un'idea generale della reazione che riceveranno i tuoi prodotti o campagne di marketing e prendere decisioni informate.

Cos'è una Persona Sintetica?

Una persona sintetica è un cliente virtuale creato utilizzando algoritmi di AI e machine learning basati su dati demografici, psicografici e comportamentali degli utenti. Fornisce una rappresentazione accurata di uno specifico segmento di pubblico, descrivendo i loro gusti, disgusti, pensieri, preferenze, necessità e sfide. Anche se gli utenti sintetici sembrano simili alle persone clienti, sono diversi nel senso che puoi interagire o parlare direttamente con loro.

Non sono diversi dagli umani AI creati dalle aziende utilizzando la generazione di modelli e il puppeteering sofisticato. Tali avatar possono tracciare i movimenti oculari, le espressioni facciali e la dilatazione della pupilla per comprendere le emozioni umane e offrire istruzioni utili (o in alcuni casi, vendere i loro prodotti o servizi).

A seconda dell'obiettivo del tuo studio di ricerca, puoi creare un set diversificato di personas sintetiche utilizzando ChatGPT o generatori di personas AI dedicati come Delve AI. Sono abbastanza facili da creare e sono più economici rispetto al reclutamento e alla conduzione di ricerche con persone reali. Hai il controllo completo sui dati inseriti nel sistema e puoi fare domande di follow-up per portare avanti l'intervista.

Nota: ChatGPT richiede molto prompting per comprendere il giusto segmento di clientela e adottare la relativa persona utente.

Affinché gli utenti sintetici funzionino, devi assicurarti che ci siano standard in atto. I tuoi dati devono essere convalidati prima di essere inseriti nei sistemi AI. Le personas risultanti devono anche essere verificate e confrontate con casi d'uso reali prima di utilizzarle.

Come funzionano i clienti sintetici

Una persona sintetica è una metodologia in cui inserisci una quantità selezionata di dati dei clienti in modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-3 e lo induci ad adottare la "persona" di un cliente reale basandosi sui dati forniti. Questi dati contengono principalmente informazioni demografiche come età, genere e posizione, insieme ad attributi psicografici, come tratti della personalità, attitudini, stili di vita e interessi. La persona generata viene poi utilizzata nei sondaggi dei clienti per fornire risposte simili a quelle umane.

Ora, l'accuratezza delle personas sintetiche è direttamente proporzionale alla qualità dei dati di addestramento. Più alta è la qualità, migliori saranno le tue personas. Se i tuoi dati di input sono generici e imprecisi, anche l'output sarà lo stesso.

Tralasciando le preoccupazioni sui dati, puoi utilizzare gli utenti sintetici per simulare una gamma diversificata di clienti e chiedere loro delle loro necessità, punti dolenti e sfide riguardanti il tuo prodotto o servizio. Puoi utilizzarli nella ricerca qualitativa per ottenere insight degli utenti, costruire design di prodotti e testare creatività pubblicitarie su diversi pubblici target.

Dati sintetici e ricerca utente

In passato, il telefono era uno strumento essenziale per condurre sondaggi, interviste e conversazioni commerciali. I sondaggi telefonici sono diventati un ottimo modo per raccogliere informazioni dalle persone. Con l'avanzamento della tecnologia e l'arrivo di Internet, è stato possibile condurre sondaggi online.

Arriviamo al XXI secolo, e abbiamo dati sintetici dei consumatori generati da algoritmi di AI e ML. Sappiamo che gli LLM digeriscono un'enorme quantità di dati di addestramento da libri, riviste accademiche, giornali e altro per sintetizzare risposte simili a quelle umane in formato testuale. Possono riassumere testi, rispondere a domande e persino scrivere poesie. Gli LLM sono entità in continuo apprendimento—imparano dai loro errori.

Questa capacità di elaborazione e apprendimento permette loro di analizzare i dati dei consumatori, costruire utenti sintetici e aiutare nella ricerca utente generando risposte. Sebbene i dati sintetici derivino da eventi reali, non sono uguali ai dati che raccogli dagli intervistati umani. Sta guadagnando popolarità tra le aziende oggi poiché possono testare scenari e condurre interviste senza preoccuparsi delle leggi sulla privacy dei dati.

Anche i costi e il tempo giocano un ruolo importante. Come spiegato prima, la ricerca quantitativa e qualitativa ha costi elevati associati – è necessario elaborare i dati, raccogliere intervistati, stabilire un tempo e condurre interviste per scoprire tendenze e modelli nel comportamento dei consumatori. I dati sintetici aiutano facilmente i ricercatori a sviluppare nuovi flussi di lavoro e simulare diversi scenari.

Gli assistenti virtuali basati su AI possono condurre ricerche sugli utenti intervistando le persone per tuo conto – a volte in più lingue, 24/7. Possono analizzare le risposte dei consumatori per porre domande di follow-up personalizzate. Le personas sintetiche inoltre aiutano i ricercatori quantitativi a studiare demografiche irraggiungibili e completare dati e sondaggi mancanti utilizzando capacità predittive avanzate. I segmenti di pubblico di nicchia possono essere analizzati, senza costi aggiuntivi.

Creazione di Utenti Sintetici con Delve AI: Più Altri Prompt ChatGPT

Un buon modo per capire i clienti è ascoltarli - costruire un profilo approssimativo del cliente e cercare di empatizzare con loro. Ma come funzionano questi tre processi? Si ottiene feedback umano per ascoltare, si crea un persona acquirente per caratterizzare e si sviluppa una mappa del percorso cliente per empatizzare. Il quarto passo, l'interazione, funziona con ChatGPT personas.

Persona di Delve AI è un software di marketing basato su personas che ti aiuta a creare personas per il tuo sito web, competitor personas e social personas. Copre tutti e quattro gli aspetti menzionati prima - dati dei consumatori, personas, percorsi utente e chatbot interattivi.

Ecco come: il nostro software raccoglie i tuoi dati di prima parte (analisi web, search console e dati CRM) e di seconda parte (analisi social e intelligence dei competitor), poi li arricchisce con più di 40 fonti di dati pubblici (es. dati Voice of Customer da recensioni, valutazioni, feedback, forum online e giornali) per creare personas basati sui dati per te.

Vengono generati da tre a sette personas a seconda della tua attività, con segmenti B2B persona evidenziati in verde e personas B2C evidenziati in blu.

Ogni persona fornisce dettagli persona, distribuzione e percorsi utente di esempio per accertare i tratti, le caratteristiche e i comportamenti dei tuoi segmenti di pubblico desiderabili e non desiderabili. Per esempio, un'attività di ecommerce sarà in grado di identificare i rimbalzi, i navigatori passivi, gli abbandoni del carrello e i segmenti di acquirenti ad alto valore contrassegnati rispettivamente in blu e rosso.

I DETTAGLI PERSONA offrono età, genere, posizione, profilo lavorativo, obiettivi, motivazioni, criticità, valori, interessi, compiti da svolgere e hobby di quel particolare segmento. Inoltre, ottieni informazioni sui loro social network preferiti, brand, siti di ecommerce, strumenti, programmi TV, film, canali YouTube, podcast, eventi e altro ancora.

La SCHEDA DISTRIBUZIONE raggruppa il segmento per età, genere, posizione, lingua, canali di marketing, tempistiche di attività online, azioni e fase decisionale. I PERCORSI DI ESEMPIO mostrano il numero totale di visitatori, insieme alle loro sessioni, visualizzazioni di pagina, conversioni e fase decisionale in cui si trova l'utente. La cosa migliore? I tuoi personas generati dall'AI e i percorsi utente vengono aggiornati automaticamente con dati dei clienti in tempo reale.

Ora, parliamo della nostra funzionalità chat con personas di prossimo lancio.

Prompt ChatGPT per creare personas sintetiche

ChatGPT può elaborare grandi quantità di dati non strutturati – dati numerici, profili lavorativi, letteratura, documenti di ricerca, forum, recensioni e siti web – e presentarli in modo logico. Come tale, è un'alternativa gratuita per creare personas interattive che puoi utilizzare nella ricerca sui consumatori.

È davvero un esercizio semplice:

• Carica i tuoi dati cliente in ChatGPT
• Dirigilo per elencare i possibili segmenti
• Seleziona il segmento di pubblico che vuoi targettizzare
• Sollecita ChatGPT ad adottare la persona di quel segmento

Puoi quindi chiedere alla persona di partecipare a una sessione di sondaggio. Nota che le personas ChatGPT sono utili solo quando hai profili cliente ampi e non un pubblico di nicchia. A meno che, naturalmente, tu non abbia sufficienti dati qualitativi e quantitativi perché ChatGPT possa formulare ipotesi.

Ecco come possono svolgersi i tuoi prompt:

Prompt 1: Analizza e struttura i dati cliente forniti, concentrandoti sugli attributi demografici, comportamentali e psicografici chiave. Riassumi ed evidenzia eventuali tendenze o modelli chiari tra i diversi attributi dei clienti.

Prompt 2: Utilizzando questi dati strutturati, elenca i possibili segmenti di clienti. Nomina ogni segmento e descrivi brevemente le loro caratteristiche distintive, inclusi i loro interessi, comportamenti d'acquisto e altri dettagli demografici notevoli.

Prompt 3: Da questi segmenti, concentrati su [Nome Segmento]. Fornisci maggiori dettagli sulle loro principali motivazioni, tipici punti dolenti e potenziali interazioni con il brand.

Prompt 4: Adotta la persona di un cliente tipico dal pubblico [Nome Segmento]. Descrivi il loro stile di vita quotidiano, interessi, valori chiave e bisogni specifici. Assumi il carattere di questa persona per ulteriori interazioni.

ChatGPT non può comprendere il significato quindi non può essere utilizzato per creare modelli di significato che gli utenti sintetici ti comunicano in uno studio. Non ti aiuta a capire i diversi approcci che le persone adottano per raggiungere un obiettivo o completare un'attività. L'AI non può utilizzare i prodotti se ci pensi – può solo immaginare. Puoi eseguire test per validare le tue idee di prodotto ma ogni opinione potrebbe essere solo positiva – le personas ChatGPT mirano a compiacere l'intervistatore.

Emporia Research ha condotto uno studio comparativo tra tre gruppi di risposte al sondaggio: intervistati verificati su LinkedIn, utenti sintetici generati dall'AI basati su dati di profilo LinkedIn target e utenti basati su personas generate dall'AI che rappresentano decision-maker IT. Il loro studio ha rivelato che gli utenti B2B sintetici generati dall'AI mostrano un forte pregiudizio positivo rispetto agli intervistati reali. Seguono una mentalità del gregge; anche la qualità delle informazioni non è poi così eccellente.

Personas Sintetiche in Azione: Casi d'Uso ed Esempi

Marko Sarstedt esemplifica l'uso delle personas sintetiche nella ricerca e nel design nella sua ricerca sui campioni di silicio. Le ha utilizzate per ottenere feedback sulle domande del sondaggio e perfezionare il design del packaging. Oltre alle sue applicazioni, le personas sintetiche possono essere utilizzate anche per altri casi d'uso relativi al marketing e ai prodotti.

Marketing, segmentazione e branding

Puoi creare due tipi di personas sintetiche: quelle che rappresentano singoli clienti e quelle che rappresentano gruppi di clienti. Ognuna ti permette di ottenere informazioni sul comportamento e le preferenze degli utenti senza accedere ai dati privati dei clienti. È un buon punto di partenza per i professionisti che non conoscono il loro pubblico target. Puoi sviluppare diversi segmenti di clienti per testare le tue campagne e identificare quali rispondono meglio. Di conseguenza, puoi personalizzare i tuoi asset di marketing, contenuti e testi per adattarli alle preferenze dei tuoi segmenti di pubblico target.

Basta caricare i tuoi piani di marketing, design grafici, video e annunci per ottenere feedback nel processo di sviluppo della campagna. Dopo aver caricato il tuo materiale nel modello, chiedi all'utente sintetico input come:

• Questo video pubblicitario evoca felicità o tristezza (sostituiscilo con l'emozione desiderata)?
• Dove vorresti vedere questa pubblicità? Su cartelloni pubblicitari, Facebook, Instagram o LinkedIn?
• Ti piace il messaggio generale che il testo pubblicitario cerca di trasmettere?
• Quanto è probabile che tu risponda a questa campagna email?

Inoltre, aggiungi i dati sulle prestazioni delle campagne di marketing passate per verificare cosa ha funzionato e cosa no – fornisce al modello di AI più contesto su cui lavorare. Dovrai modificare i tuoi prompt per ottenere output efficienti, ma i risultati ne valgono la pena. Chi lo sa, potrebbe aiutarti a creare una pubblicità che diventa virale!

Nello sviluppo, design e testing dei prodotti

Gli utenti sintetici permettono ai team di prodotto di empatizzare con i loro utenti e creare nuovi prodotti, caratteristiche e funzionalità che si allineano con le necessità e le aspettative dei consumatori. Puoi simulare scenari di utilizzo per identificare potenziali problemi e assicurarti che il tuo prodotto funzioni bene in diverse situazioni.

Le aziende possono usarli per validare i loro design di prodotto prima di lanciarli al pubblico. Per esempio, possono testare quanto bene funzionano l'interfaccia utente e le interazioni in un ambiente relativamente privo di rischi (dato che non dovranno testarlo su clienti reali). Farlo li aiuterà a perfezionare l'esperienza utente (UX) complessiva del prodotto, riducendo notevolmente la probabilità che emergano problemi quando il prodotto viene lanciato ufficialmente, portando così nuovi utenti e riducendo i tassi di abbandono dei clienti.

Domanda: Se non puoi condurre ricerche, va bene utilizzare personas sintetiche? Forse sì, forse no. Puoi sempre imparare qualcosa di nuovo, invece di non imparare nulla. Tuttavia, basare decisioni critiche di prodotto o marketing su dati sintetici non è ideale.

Supponiamo che la tua nuova funzionalità sia un successo con i tuoi clienti sintetici. La lanci sul mercato ma fallisce con gli utenti reali. Cosa succede allora? Sprechi risorse e perdi denaro che poteva essere speso meglio altrove. Quindi, prendi sempre le loro risposte con le pinze.

Le Sfide con gli Utenti Sintetici

Non importa quanto sofisticata diventi l'IA, ci sono molte più limitazioni degli utenti sintetici di quanto si possa immaginare. Le personas sintetiche sono costruite utilizzando modelli di apprendimento automatico, quindi sono molto utili in scenari dove i dati reali dei clienti sono scarsi o limitati. Tuttavia, ci sono alcune cose che devi sapere prima di incorporarle nel tuo flusso di lavoro.

Per iniziare, le personas sintetiche hanno difficoltà a catturare l'intera gamma di comportamenti e azioni umane; le loro risposte possono essere troppo semplificate, generiche o logiche. Gli esseri umani non sono sempre logici – siamo influenzati da vari fattori interni ed esterni (come le nostre esperienze personali, personalità, opinioni e valori) che governano il modo in cui funzioniamo e rispondiamo alle cose.

L'intelligenza artificiale e i sistemi di apprendimento automatico, le basi delle personas sintetiche, non sono ancora in grado di comprendere questi fattori. Per esempio, i rispondenti IA vogliono sempre compiacere l'intervistatore, completare pienamente qualsiasi compito assegnato e rispondere in modo affermativo (un fenomeno chiamato sicofanzia). Forniscono risposte unidimensionali, e sembrano interessarsi a tutto; fornendo una lunga lista di necessità, sfide e interessi. Le persone non hanno tali liste – si interessano a cose specifiche, e altre cose non gli passano nemmeno per la mente.

Nel loro articolo intitolato "A Manager and an AI Walk into a Bar: Does ChatGPT Make Biased Decisions Like We Do?" Chen et al. hanno scoperto che ChatGPT spesso non riesce a replicare effetti che caratterizzano il comportamento dei clienti, come la fallacia del costo sommerso. Le persone continuano a fare offerte su un articolo anche dopo che il prezzo ha superato il suo valore, solo perché vogliono vincere l'asta. Inoltre non c'è gerarchia nelle loro risposte – come si fa a capire cosa è importante e cosa no?

Un'altra preoccupazione riguarda i dati utilizzati per creare personas sintetiche; se i dati di addestramento sono distorti, le risposte conterranno e perpetueranno stereotipi. La scarsità di dati rende anche difficile rappresentare utenti sottorappresentati o emarginati. Anche la validazione è complicata. Non è facile testare gli utenti sintetici contro situazioni ed esiti del mondo reale. Devono essere costantemente monitorati, aggiornati e verificati con dati di utenti reali. Parliamo di dati che sono anonimizzati e non rivelano informazioni sensibili dei clienti.

Anche se hai spuntato tutte queste cose dalla tua checklist, integrare gli utenti sintetici nei tuoi sistemi esistenti può rivelarsi difficile. Al di là dei problemi tecnici e di dati, convincere gli stakeholder scettici sulla loro utilità potrebbe essere la tua sfida più grande. Peggio ancora, la vostra azienda potrebbe abituarsi a utilizzare clienti sintetici per la ricerca sugli utenti e non voler investire in quella reale.

Il Futuro delle Personas Utente Sintetiche

Le personas sintetiche rivelano informazioni sconosciute sui tuoi clienti. Ma possiamo fidarci dei dati sintetici? Sono affidabili, sono etici? Chi lo sa. Alcuni dicono che sono il futuro della ricerca sugli utenti, altri dicono che mancano delle sfumature e variazioni generalmente trovate nei partecipanti umani. Tuttavia, in un mondo dove la ricerca di mercato costa un occhio della testa, le personas sintetiche sono un modo economico per comprendere i tuoi clienti.

Puoi imparare su un nuovo gruppo di utenti, cosa li interessa e come si comportano online, e sviluppare proto-personas e percorsi utente che possono aiutarti con utenti reali. Come ogni altra invenzione, le personas utente sintetiche vengono con una lista di pro e contro, ma se fatto bene, i primi superano di gran lunga i secondi.