Стэнфорд выпустил статью про подход к маркетинговым исследованиям на основе генеративного ИИ (LLM

Стэнфорд выпустил статью про подход к маркетинговым исследованиям на основе генеративного ИИ (LLM). Исследователи предложили использовать нейросети (типа GPT и Gemini) как «синтетических потребителей», которые симулируют реакцию аудитории на новые идеи продуктов.

Вот самые важные выводы:

🟢 Что LLM делают отлично:

Тестирование гипотез на ранней стадии (Pre-testing).

Можно быстро прогнать десятки продуктовых идей (названия, функции, цены) и мгновенно получить их рейтинг. Идеи внизу списка сразу выбрасываешь, на исследования с реальными людьми идут только победители.

Создание внутренних «симуляторов клиентов».

Если дообучить нейросеть на исторических данных твоей компании, она начинает выдавать прогнозы почти на уровне реальных фокус-групп. Это даёт мощное конкурентное преимущество: данные уникальны и не копируются конкурентами.

Оценка готовности платить (WTP).

LLM быстро определяет, сколько клиенты будут готовы доплатить за новые функции (например, ноутбук со встроенным проектором). Отлично подходит для предварительной оценки ценности идей.

Фильтрация креативных идей.

Команда может без страха тестировать самые сумасшедшие концепции («зубная паста со вкусом блинов») и мгновенно получать обратную связь от нейросети. Это ускоряет инновационный цикл и экономит бюджет.

🔴 Где LLM пока плохо справляются:

Нельзя доверять сегментации.

Нейросети очень плохо симулируют предпочтения узких демографических или культурных сегментов. Например, преувеличивают разницу между демократами и республиканцами в предпочтении бренда Apple.

Переоценка необычных идей.

ИИ слишком оптимистичны к новым и нестандартным продуктам, реальная аудитория обычно гораздо консервативнее.

Ограничение данных.

Модели обучены на старых данных и без дообучения не учитывают текущие тренды и условия рынка.