Meny Lukk
Søk Lukk
Søk

Om mennesker og maskiner i markedsanalyse

Hvordan kan AI-verktøy brukes innenfor merkevare og kommunikasjon?

Publisert 23.03.21
Artikkelen ble første gang publisert på analysen.no.

Behovet for agil innsikt øker

I 2021 skal ting skje raskt. Denne utviklingen har vi sett en stund, og den handler ikke om koronakrisen, men året 2020 ble likevel et godt eksempel på hvor viktig det er at man kan reagere raskt på endringer i markedet. Merkevaremålinger kunne ikke si noe om hva virksomheten kunne forvente seg den neste måneden, det neste året. Man visste lite om hvordan man skulle snakke til kundene, hvordan de ville reagere på kommunikasjon.

Endrede behov i markedet forsterker behovet for utvikling i bransjen. Utvikling av kunstig intelligens er ett av områdene som det er særlig mye fokus på. Interessen virker å være gjensidig høy på leverandør- og kundesiden. Kunstig intelligens – eller AI på folkemunne – gir oss nye verktøy som kan gi raske data og nyttig beslutningsgrunnlag.

Så hvordan skal vi bruke AI i markedsanalyse?

Mange bransjer blir både utfordret og utviklet av AI-teknologi. Det er nok ganske sikkert at AI også kommer til å spille en stor rolle i markedsanalyse fremover, både med hensyn til interne prosesser og leveranser ut mot kunder. Undertegnede er selv rådgiver innenfor kommunikasjon og merkevarebygging, og ser med stor interesse at det er mange måter å bruke AI på for å verdiøke innsikt innenfor disse områdene.

Få rask og effektiv feedback på kommunikasjon

AI-verktøy kan imøtekomme de vanligste utfordringene vi hører om fra annonsører når vi snakker om pre-testing av reklamemateriell før den går på lufta: Pre-testing spiser for mye av allerede begrensede kommunikasjonsbudsjetter og tar for lang tid.

Et AI-verktøy som drar læring fra tusenvis av tidligere testet materiell, bruker noen minutter på å analysere reklamen sekund for sekund, og predikerer med høy nøyaktighet hvordan reklamen ville prestert med ekte mennesker i et panel. I Kantar har vi basert vårt AI-verktøy på Link-metoden som allerede er godt etablert i det internasjonale markedet.

Siden AI-verktøyet benytter læring fra en eksisterende database, er løsningen både kostnadseffektiv og rask. Man unngår å bruke masse penger og sparer inn flere dager med feltarbeid, men viktigst av alt, unngår man å bruke millioner av kroner på reklamemateriell som ikke fungerer, og som i verste fall kan skade merkevaren.

Så klart vil vi som rådgivere alltid anbefale å spørre ekte mennesker når det er behov for det – og det vil det ofte være. Har man kommet et stykke ut i prosessen, kan det likevel være nyttig med en rask avsjekk, eller å gjøre en vurdering av flere mulige versjoner. Da kan slike AI-verktøy være gode løsninger.

AI_ansikt

Trekk merkevaren i riktig retning

AI-verktøy kan ikke bygge merkevarestrategier eller gjøre posisjoneringsvalg for merkevaren for oss ennå, men på samme måte som at vi kan bruke AI-verktøy for å sikre oss at kommunikasjonen vil treffe markedet, kan AI-verktøy fortelle oss om reklamer og annen visuell kommunikasjon som sendes ut i markedet er i tråd med hvordan merkevaren ønsker å fremstå.

I Kantar bruker vi analyseverktøyet NeedScope som underlag til å bygge sterke og godt posisjonerte merkevarer. Vi vet at en forutsetning for sterke merkevarer er tydelighet. Det innebærer at de er konsistente i måten de kommuniserer på og måten de fremstår på. AI-verktøyet for denne analysemodellen er lært opp ved å analysere tusenvis av bilder, og brukes til å sikre at visuell kommunikasjon er on strategy ved at den plasserer kommunikasjonen i NeedScope-kartet. Dette gjør maskinen i løpet av sekunder.

Bruk merkevaremålinger til å fange opp signaler raskere

Et annet bruksområde for AI-løsninger er merkevaremålinger. Analysefokuset for merkevaremålinger blir ofte satt på hva som allerede har skjedd. Kunstig intelligens kan heller ikke spå fremtiden med 100 prosent sikkerhet, men kan hjelpe markedsførere og -analytikere med å fange opp endringer mye tidligere enn før, og gjør det mulig å reagere raskere på trender i markedet – og før det er for sent.

AI-verktøy kan blant annet brukes til å fange opp signaler i søketrender og til å lytte i sosiale medier og dermed registrere endringer i holdninger og meninger om merkevaren tidlig. Verktøyet analyserer i utgangspunktet ustrukturert tekst (som åpne svar) og er lært opp til å tolke sentiment og semantikk. Lytting i sosiale medier kan også underbygge trender som vi ser ellers i merkevaremålingene, som for eksempel fall i merkeassosiasjoner som merkevaren skal knytte seg til.

Apropos trender i merkevaremålinger. Ser man en utvikling man trenger å reagere raskt på, men også å få dypere kunnskap om, finnes det AI-verktøy for det også. Chat bots er verktøy som mange virksomheter har tatt i bruk de siste årene, og disse kan også benyttes blant annet i merkevaremålinger. Denne typen AI lar oss gjennomføre et stort antall dybdeintervjuer i sosiale medier ved at AI’en har en samtale om bestemte tema med relevante respondenter. Slik gir verktøyet en måte å få kvalitativ data i kvantitativ skala.

AI-Dashboard

Vi må bruke verktøyene riktig

AI-verktøyene kan gjøre det mulig å ligge ett skritt foran hvis man bruker dem riktig. For oss vil ikke AI-verktøy være selve leveransen, men nettopp verktøy. Data vi får fra AI-teknologi blir ikke automatisk innsikt. Det er mennesker som må tolke dataene, dra de store linjene, og gjøre dataene om til innsikt som er både verdifull og handlingsdyktig.

Vi må være forsiktige med å lene oss fullstendig på teknologien. Vi må vite at AI-verktøy vil være svært egnet i noen situasjoner, men kanskje helt feil i andre situasjoner.

For bransjen vil nok fremvekst av AI-verktøy få stor betydning i tiden fremover, men de vil nok ikke erstatte behovet for markedsundersøkelser. Som regel vil AI virke som et supplement til andre metoder og verktøy vi har i kassa vår.

Vår bransje handler om å forstå mennesker, og selv om vi fortsatt trenger andre mennesker til dette, kan AI-verktøy hjelpe oss på veien mot å ta de nødvendige, raske og gode beslutningene.

 

Artikkelen har vært publisert på analysen.no