Por que os grupos focais sintéticos estão se tornando populares na pesquisa de mercado

Grupos focais sintéticos simulam interações humanas reais usando respondentes gerados por IA. Você basicamente coleta dados sobre seus clientes, alimenta-os em uma ferramenta de pesquisa de mercado sintética e cria usuários sintéticos que respondem com base nessas informações. Além de chats textuais, você também pode usá-los para realizar pesquisas, entrevistas e estudos de testes de usuário sintéticos.

Mas qual é o objetivo dos respondentes sintéticos? Pode-se argumentar que você está apenas obtendo respostas que poderia ter adivinhado de qualquer maneira. O que há de tão novo nesta abordagem se você não está realmente descobrindo nenhuma informação nova?

Claro, é mais barato do que os métodos de pesquisa tradicionais, que podem custar muito e levar tempo, com o recrutamento de participantes e a contratação de um pesquisador de mercado credível. Além disso, você obtém simulações que nunca se cansam, estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, e custam uma fração do dinheiro. Você pode continuar fazendo perguntas e ajustar seu estudo conforme necessário sem se preocupar com fadiga ou conflitos de horários.

Há muitos outros prós e contras dos grupos focais sintéticos, e neste post, abordaremos a maioria deles, juntamente com como eles funcionam e alguns casos de uso do mundo real.

Tudo Sobre Clientes Sintéticos e Pesquisa de Mercado

A pesquisa de mercado sintética aproveita modelos de IA e sistemas de aprendizado de máquina para gerar "usuários sintéticos" realistas com base em dados demográficos, psicográficos e comportamentais reais do público. Essas personas sintéticas se comportam como clientes virtuais e respondem de maneiras semelhantes às humanas, permitindo que os profissionais de marketing realizem estudos de pesquisa sem depender inteiramente de participantes reais.

Agora, eles são precisos? Isso é discutível.

Por exemplo, um estudo do Google DeepMind e Stanford descobriu que "pessoas sintéticas" baseadas em GPT corresponderam às respostas de pesquisa de participantes reais cerca de 85% das vezes, provando que a IA pode imitar de perto os usuários reais quando treinada com dados humanos de qualidade.

Os pesquisadores primeiro conduziram entrevistas qualitativas de duas horas para coletar histórias de vida abrangentes de um grupo diversificado de 1.000 pessoas. Essas entrevistas foram então alimentadas no GPT-4o para criar personas sintéticas, ou "agentes". Em seguida, tanto os participantes quanto seus agentes de IA correspondentes foram solicitados a completar um conjunto de testes de ciências sociais, como a General Social Survey (GSS) e o Big Five Personality Inventory.

Os resultados mostraram que os agentes replicaram as respostas GSS dos participantes com 85% de precisão.

Um padrão semelhante apareceu em um caso de uso real de redação de notícias. Em um episódio do Podcast Digiday, Tracy Yaverbaun, GM do The Times e Sunday Times, explicou como sua equipe tem experimentado a tecnologia de pesquisa sintética. Para testá-la, eles construíram um painel de público gerado por IA com seu banco de dados de 642.000 assinantes.

The Times então usou esses respondentes sintéticos para ajudar a finalizar um nome para um novo podcast de negócios. E assim como no estudo do DeepMind, eles compararam as respostas sintéticas com usuários reais. As respostas do painel sintético foram cerca de 92% precisas, apenas um ponto percentual abaixo do benchmark de pesquisa tradicional de 93%.

Claro, nem todas as respostas fizeram sentido.

Quando perguntados sobre quais novas experiências gostariam do Times, os clientes sintéticos estavam todos a favor de resumos, explicadores de IA e mais automação. A base de clientes real e leal, no entanto, estava muito menos empolgada em introduzir IA no produto.

Então é um pouco incerto, dependendo de como você vê. Atualmente, os respondentes sintéticos oferecem um espaço para experimentação, uma caixa de areia para as marcas brincarem, em vez de uma substituição para a pesquisa do mundo real.

O que são Grupos Focais Sintéticos? Prós, Contras e Mais

Como mencionado anteriormente, grupos focais sintéticos (SFGs) representam AI personas ou usuários simulados que representam diferentes tipos de usuários. Esses usuários podem conversar entre si, reagir ao que os outros dizem e discutir ideias juntos, muito parecido com participantes em um grupo focal real.

SFGs não apenas analisam dados existentes – ao contrário de análises tradicionais de IA ou modelagem preditiva – eles geram ativamente novos insights qualitativos através de conversação textual. E a razão pela qual estão ganhando força hoje em dia é simples: grupos focais tradicionais não são realmente viáveis para pequenas empresas e startups.

É o mesmo caso para grandes marcas. Eles são caros, demorados e logisticamente complexos. Você deve recrutar participantes, projetar um plano de estudo e moderar a discussão você mesmo ou contratar um moderador profissional, o que pode tornar o processo ainda mais caro.

Além disso, grupos focais sintéticos permitem que você teste múltiplos cenários, mensagens e conceitos de produtos rapidamente. Como são AI personas, não há efeito manada, nenhuma "voz alta" única dominando a conversa e muito menos pressão social que pode influenciar o feedback. Eles também eliminam o viés do moderador, já que o moderador de IA segue uma estrutura de discussão predefinida.

Como grupos focais sintéticos funcionam na prática

A maioria das ferramentas de pesquisa sintética funciona de maneira bastante similar quando se trata de grupos focais. Você escolhe seu painel, compartilha seu objetivo de pesquisa e depois adiciona um guia de discussão. A partir daí, um moderador de IA conduz a sessão para você, introduzindo tópicos, fazendo perguntas de acompanhamento e mantendo a conversa no caminho certo.

Uma das vantagens é que você pode executar múltiplos grupos focais simultaneamente, cada um adaptado a um segmento de cliente ou persona diferente. Os resultados são quase instantâneos, completos com transcrições e insights fáceis de digerir, incluindo temas principais, sentimentos, pontos de concordância ou discordância e citações.

A melhor parte é que você pode experimentar livremente. Nenhuma ideia é muito arriscada ou muito ousada para tentar.

Equipes de marketing podem testar ideias de campanhas arriscadas através de um grupo focal sintético primeiro para ver como diferentes usuários reagem, quais manchetes ressoam e quais mensagens falham. Ao mesmo tempo, uma equipe de UI/UX pode prototipar um novo fluxo de checkout e usar usuários sintéticos para percorrê-lo, encontrando áreas onde as pessoas ficam confusas ou desistem. Enquanto isso, equipes de produto poderiam testar três modelos de preços diferentes — assinatura, pagamento conforme o uso e freemium — executando grupos focais paralelos e vendo qual opção parece mais atraente para cada segmento.

Como tudo acontece rápido e sem risco no mundo real, as equipes podem tentar ideias complexas e melhorá-las antes de envolver clientes reais.

Prós e contras de grupos focais sintéticos

Estamos claramente em uma era onde parece que você nem precisa de pessoas para conduzir pesquisa de mercado. Mas isso é a próxima grande novidade em MarTech ou apenas mais um truque de IA?

A principal crítica é que modelos de IA dependem de dados históricos, então eles estão basicamente remixando o que já é conhecido em vez de produzir algo novo. Mas isso não é realmente um problema se seu objetivo é entender seus segmentos de clientes existentes.

Há também o fato de que a IA não sente. Não é humana. Ela não fica irritada, cansada ou tendenciosa da mesma forma que as pessoas, o que pode realmente ser uma vantagem porque essas emoções frequentemente influenciam respostas de entrevistas reais.

Por outro lado, é difícil confiar totalmente no feedback que usuários sintéticos geram. Depois de certo ponto, os dados podem ficar diluídos e podem parar de ser uma verdadeira representação da experiência humana real. Lembre-se do "ouroboros de conteúdo de IA," onde modelos de IA são treinados em conteúdo gerado por IA?

Então por que você deveria usar grupos focais sintéticos?

Para começar, a maioria das empresas simplesmente não tem clientes que estejam animados em responder pesquisas ou participar de grupos focais. Nesses casos, a abordagem sintética pode ser uma alternativa prática.

Você não precisa gastar dinheiro recrutando ou gerenciando participantes humanos. Participantes de IA podem operar 24 horas por dia, o que torna sua pesquisa incrivelmente escalável. Você também obtém a flexibilidade de criar usuários sintéticos de praticamente qualquer segmento demográfico, psicográfico ou comportamental. E é rápido.

Como personas dos clientes sintéticos são baseados em dados generalizados de clientes, eles não vêm com os mesmos riscos de conformidade, privacidade ou consentimento que trabalhar com dados reais de clientes.

Fato curioso: SFGs podem ser usados para preencher lacunas de conhecimento e prever demanda. Por exemplo, no varejo, eles podem ajudar a refinar produtos e promoções para capturar novos segmentos de mercado. Isso pode, por sua vez, melhorar o ROI para cada dólar investido e impulsionar crescimento lucrativo.

Então, Como Você Cria Clientes Sintéticos?

O comportamento humano é complexo, mas nem sempre. Com dados precisos de clientes, você pode prever muitas coisas. E os clientes sintéticos são uma forma de fazer isso. Como são avatares virtuais construídos a partir dos seus dados de usuários existentes, eles podem ser usados para simular comportamentos e preferências reais de clientes.

A maneira mais fácil de gerar um seria através de modelos de linguagem de grande escala ou LLMs como ChatGPT. Tudo o que é necessário é um prompt contendo uma descrição breve ou detalhada do seu público-alvo e do seu produto.

Você pode, para todos os efeitos, usar essas "AI personas" para testar conceitos de produtos, campanhas de marketing e estratégias de negócios. No entanto, esteja preparado para resultados genéricos e, às vezes, representações estereotipadas de certos grupos demográficos.

Uma maneira melhor é usar ferramentas profissionais de pesquisa de mercado sintética disponíveis online, como o Software de Pesquisa Sintética da Delve AI, construído especificamente para este propósito.

Aclamado pela Factors AI como uma "implementação das ideias de persona sintética/gêmeo digital que a HBR e acadêmicos estão explorando—mas com resultados de marketing anexados," a Delve AI se diferencia das ferramentas genéricas de IA generativa na forma como esses usuários sintéticos são construídos. Eles são derivados de personas fundamentadas em dados reais de clientes, incluindo registros de CRM, análise web, inteligência de público social e mais de 40 fontes de dados públicas. Isso também inclui sinais de Voz do Cliente extraídos de avaliações, classificações, fóruns comunitários, blogs, canais de notícias e muito mais.

Como resultado, seus respondentes sintéticos estão ancorados em como as pessoas reais realmente pensam, falam e se comportam, não apenas em como um modelo de IA supõe que elas possam agir.

A forma como funciona é simples: você primeiro gera personas de usuário, depois cria painéis sintéticos e, finalmente, usa esses painéis para realizar estudos de pesquisa.

Passo 1. Gerar personas de usuário

O gerador de personas online da Delve AI oferece atualmente seis tipos, e neste caso, usaremos a ferramenta persona de pesquisa.

Faça login e vá para persona de pesquisa. Em seguida, carregue seus documentos de pesquisa de mercado, como transcrições de entrevistas, perfis de usuários, pesquisas ou notícias do setor, basicamente qualquer coisa relevante para o seu público. Sem material de pesquisa? Sem problema. Apenas adicione uma descrição sólida do seu público-alvo, clique em Criar Personas, e a Delve AI desenvolverá personas com base nos dados que você forneceu.

A plataforma usa IA e aprendizado de máquina para criar perfis únicos de público. Dependendo do seu banco de dados e caso de uso, você obterá uma ou múltiplas personas. Cada segmento inclui detalhes de persona, distribuição de público, influenciadores e mapas de jornada.

Clique em Detalhes da persona para ver dados demográficos do usuário, gatilhos de compra, motivadores psicológicos (como objetivos, motivações, necessidades), estilo de vida, status de carreira e desafios principais. Você também encontrará insights sobre suas preferências de comunicação, redes sociais, marcas, sites de compras, canais do YouTube, podcasts, subreddits e muito mais.

Cada uma de suas personas é atualizada mensalmente com novos dados, e você pode melhorar continuamente sua precisão adicionando novos materiais de pesquisa.

Passo 2: Criar painéis de usuários simulados

O próximo passo é gerar usuários sintéticos ou painéis para seu estudo de pesquisa. Para começar, vá para Pesquisa Sintética e compre o número de usuários que você precisa. Em seguida, crie um painel com este grupo e dê um nome, como Grupo de Insights de Marketing.

Você será então levado a uma tela onde poderá escolher qual persona ou produto de persona usar para criar usuários sintéticos. Para este exemplo, escolhemos um segmento de persona de pesquisa chamado Edward Collins.

Uma vez selecionado, o software gera usuários sintéticos com base neste segmento de persona. Você pode usá-los para realizar diferentes tipos de estudos de pesquisa sintética. Cada cliente sintético também vem com uma opção Iniciar Chat, permitindo que você interaja com eles diretamente.

Passo 3: Executar pesquisas e entrevistas

Para executar uma pesquisa ou uma entrevista sintética, vá para Estudos e selecione Criar Estudo no painel. Você será solicitado a:

• Escolher seu painel de usuários sintéticos
• Inserir o nome do seu estudo (por exemplo, Pesquisa de Adequação ao Mercado do Produto)
• Selecionar o número de usuários (por exemplo, 100)
• Carregar um arquivo CSV contendo suas perguntas de pesquisa (por exemplo, múltipla escolha, escala de classificação, perguntas abertas e perguntas de classificação)

A plataforma executa sua pesquisa em todo o painel e automaticamente transforma os resultados em gráficos e temas.

Clique no botão Dados para ver quantas pessoas responderam a cada pergunta e quem eram elas. Você também pode verificar as transcrições completas da pesquisa/entrevista e classificá-las por pergunta ou por respondente.

Quer ir além das respostas superficiais? Use o recurso de chat para fazer follow-up e perguntar aos usuários por que eles fizeram certas escolhas. Você também pode explorar outras questões de marketing ou produto. Por exemplo, na amostra abaixo, perguntamos a um usuário o que influenciou sua decisão de concluir uma compra online.

Como tudo é estruturado e vinculado a conjuntos de dados reais, nossa plataforma pode executar simulações mais controladas do que um prompt de chatbot genérico jamais poderia. Você terá menos estereótipos, mais consistência e resultados que estão muito mais próximos de algo em que você pode realmente agir.

Passo 4: Conduzir discussões de grupos focais

O fluxo de trabalho para conduzir discussões de grupos focais é bastante semelhante ao passo anterior. Você simplesmente tem que selecionar a opção de grupo focal, clicar em "Criar um novo grupo focal" e preencher os detalhes necessários. Insira o nome do estudo, escolha o número de participantes (máximo 15), especifique a duração da sessão e anote os objetivos e tópicos da discussão. Finalmente, selecione o painel de usuários – por exemplo, Grupo de Insights de Marketing – que você deseja usar para o grupo focal.

O próximo passo é adicionar seu guia de discussão. Você pode inserir as seções e descrições da discussão manualmente ou usar uma gerada automaticamente pela Delve AI. Se você tiver algum arquivo (JPG, PNG, MP3 ou MP4) que gostaria de usar na discussão, você também pode carregá-los na plataforma. Quando tudo estiver no lugar, revise todos os detalhes e clique em "Executar estudo."

Como você pode ver, a plataforma analisará todas as respostas de usuários simulados para identificar temas e códigos importantes. Você também poderá visualizar a transcrição completa da discussão do grupo focal, juntamente com um relatório resumido destacando as principais descobertas.

Primeiros Passos com Pesquisa de Mercado Sintética

Você pode estar pensando: A pesquisa de mercado sintética vai acabar com os estudos de pesquisa tradicionais baseados em humanos? Neste momento, isso é altamente improvável.

Usuários sintéticos são ótimos para testes em estágio inicial e modelagem preditiva, mas emoções e tomada de decisão subconsciente ainda não são algo que eles dominaram. Como tudo é baseado em texto, você não consegue realmente captar o tom, a linguagem corporal ou as expressões sutis que geralmente acompanham a forma como as pessoas falam ou reagem.

Respondentes de IA também podem perder contexto cultural e social, como tendências sociais ou gírias, já que são treinados com dados passados. Então, embora usuários sintéticos sejam incrivelmente úteis, eles são melhor vistos como um complemento à pesquisa humana, não uma substituição.

Há também várias coisas a ter em mente antes e durante o uso de usuários sintéticos:

• Não economize em dados. A qualidade dos respondentes sintéticos depende inteiramente dos dados usados para construí-los. Eles são tão bons quanto as entradas que você fornece.
• Cuidado com viés. A IA pode introduzir viés em seu estudo. Por exemplo, ela frequentemente tem uma tendência a ser excessivamente positiva e focar no melhor resultado possível.
• Teste várias ferramentas. Experimente diferentes plataformas de pesquisa de mercado sintética antes de se comprometer com uma. Pergunte a si mesmo: As personas são realistas? A ferramenta suporta os casos de uso que quero testar?
• Comece pequeno. Comece com tarefas simples e de baixo risco que não tenham um grande impacto no seu negócio. Isso ajuda você a avaliar credibilidade e precisão sem arriscar muito.
• Valide com pesquisa humana. Teste os resultados contra um grupo de teste tradicional composto por participantes humanos reais para verificar precisão e confiabilidade.

Considerações Finais

Apesar de todas as suas falhas, a inteligência artificial só vai melhorar e se tornar mais sofisticada no futuro; afinal, basta olhar o quão longe chegamos desde 2022. Talvez em um ou dois anos, os usuários sintéticos estarão livres da maioria dos preconceitos e melhorarão a tomada de decisões.

Eles já podem acelerar o ritmo de insights. Com a pesquisa de mercado tradicional, quando os resultados chegam, o mercado pode já ter avançado. Os usuários sintéticos reduzem drasticamente o tempo para obter insights, permitindo que as equipes testem novos conceitos, ideias e incentivos 24 horas por dia, 7 dias por semana. Eles ajudam a transformar hipóteses em ação sem longos tempos de espera.

Os respondentes sintéticos também vão além de analisar dados passados e podem dizer o que os clientes provavelmente farão no futuro. Eles podem mostrar como diferentes grupos de clientes pensam e se comportam em escala.

Dito isso, os grupos focais sintéticos não podem substituir participantes humanos. Eles não operam com empatia ou pensam com emoções, pelo menos ainda não. Portanto, embora possam ser úteis, devem ser usados para complementar, não substituir, as contribuições humanas.