هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل متخصصي أبحاث السوق؟ عندما يعرف الذكاء الاصطناعي ما يريده المستهلكون قبلهم

60%. هذه هي نسبة التعرض للذكاء الاصطناعي التي يواجهها محللو أبحاث السوق اليوم. تعيش أبحاث السوق تحولًا جوهريًا كان يبدو كالخيال العلمي قبل عقد. يستطيع الذكاء الاصطناعي الآن تحليل ملايين منشورات وسائل التواصل الاجتماعي للكشف عن تفضيلات المستهلكين الناشئة، والتنبؤ بالطلب على المنتجات من صور الأقمار الاصطناعية لمواقف السيارات، وإنشاء ردود استطلاعات اصطناعية تحاكي عن كثب سلوك المستهلك الحقيقي. هل يحتاج أحد إلى باحث سوق بشري في ظل هذه الأدوات؟ الجواب وفق البيانات: نعم -- لكن باحث السوق عام 2034 سيبدو مختلفًا جذريًا عن نظيره في 2014.

البيانات: تعرض مرتفع، خطر معتدل

تُظهر بياناتنا أن محللي أبحاث السوق يواجهون تعرضًا عامًا للذكاء الاصطناعي بنسبة 60% وخطر أتمتة يبلغ 42%. أرقام دالة -- أعلى من معظم أدوار العلوم الاجتماعية وفي قلب فئة "التحول الجوهري". وهي أيضًا أعلى مما كان يتوقعه كثير من الباحثين حين سُئلوا عن مهنتهم قبل خمس سنوات.

[تقدير] تبلغ أتمتة إجراء الاستطلاعات 45% -- إذ تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي تصميم الاستبيانات وتوزيعها وإنشاء ردود اصطناعية للاختبار الأولي. تحليل بيانات السوق عند 60% -- أعلى المهام أتمتةً -- حيث يتفوق الذكاء الاصطناعي في معالجة كميات ضخمة من بيانات المشتريات وتحليلات الإنترنت ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي. تتراوح أتمتة التنبؤ باتجاهات المستهلكين حول 52%، وإعداد التقارير للعملاء عند 48%. أما تطوير التوصيات الاستراتيجية -- الجزء الذي يُخبر فيه الباحث العميل بما يجب فعله فعليًا -- فيبقى منخفضًا عند نحو 22%.

[حقيقة] يبلغ عدد محللي أبحاث السوق والمتخصصين في الولايات المتحدة نحو 905,000 -- مما يجعل هذه من أكبر المهن المتخصصة التي نرصدها. يبلغ متوسط الراتب 74,680 دولارًا، ومكتب إحصاءات العمل يتوقع نموًا بنسبة 8% حتى 2034.

الحجم الهائل والنمو المستمر لهذه المهنة يحكيان قصة بالغة الدلالة: حتى مع التعرض المرتفع للذكاء الاصطناعي، يتوسع الطلب الكلي على أبحاث السوق باستمرار، لأن الشركات تتخذ قرارات أكثر اعتمادًا على البيانات. حجم بيانات سلوك المستهلكين المُولَّدة عالميًا يتضاعف تقريبًا كل عامين، وثمة من يجب أن يستخلص المعنى منها.

ما يتقنه الذكاء الاصطناعي في أبحاث السوق

أثر الذكاء الاصطناعي على أبحاث السوق ليس افتراضيًا -- إنه واقع راهن. تعالج أدوات تحليل المشاعر ملايين مراجعات المنتجات ومنشورات وسائل التواصل وتفاعلات خدمة العملاء لإنتاج مقاييس صحة العلامة التجارية فورًا. [حقيقة] تُشغّل شركات كبروكتر أند غامبل، يونيليفر، وبيبسيكو مراقبة مستمرة للعلامة التجارية بالذكاء الاصطناعي كانت تستلزم فرقًا بأكملها من المُرمِّزين البشريين قبل عقد. تراجعت تكلفة لوحة معلومات المشاعر الأساسية من ستة أرقام إلى بضع مئات من الدولارات شهريًا، مما يمنح العلامات التي لم تكن قادرة على تحمل تكاليف الأبحاث التقليدية الوصول إلى رؤى مستهلكية مستمرة.

تتنبأ نماذج التحليل التنبؤي بالطلب وتحدد شرائح العملاء المعرضة للخطر وتُحسِّن استراتيجيات التسعير. [حقيقة] محرك توصيات أمازون هو المثال الأبرز، لكن المنطق ذاته يُشغّل الآن التنبؤ بالتراجع في كل شركة اتصالات كبرى، والتسعير الديناميكي في سلاسل الفنادق والطيران، وتخطيط المخزون في تجار التجزئة. كل تطبيق من هذه كان يستلزم فرق أبحاث سوق مخصصة تُجري دراسات ربع سنوية. الآن تعمل الدراسات بصورة مستمرة في الخلفية، ويتدخل البشر فقط حين يُنبّه النموذج إلى شيء غير اعتيادي.

معالجة اللغة الطبيعية تستخلص رؤى من ردود الاستطلاعات المفتوحة التي كانت تتطلب في السابق فرق مُرمِّزين يعملون لأسابيع. دراسة أنتجت 5,000 رد نصي حر على سؤال مثل "ما الذي سيجعلك تغير بنكك الحالي" كانت تستغرق من فريق مؤلف من ثلاثة مُرمِّزين ستة أسابيع للتصنيف. الدراسة ذاتها تُنجز الآن في أقل من ساعة بالنمذجة الموضوعية والتصنيف بنماذج اللغة الكبيرة، مع مراجعة بشرية للحالات الحدية والمضامين الاستراتيجية.

والأكثر دراماتيكية، يُحوّل الذكاء الاصطناعي البحث النوعي. يمكن لمجموعات التركيز التي يديرها الذكاء الاصطناعي إجراء آلاف المقابلات الفردية المتزامنة، وتكييف الأسئلة بناءً على الردود، والتعمق في الإجابات المثيرة، وإنشاء تقارير موجزة -- بجزء من تكلفة وزمن مجموعات التركيز التقليدية.

لماذا يظل الباحثون البشريون ضروريين

الذكاء الاصطناعي يُخبرك بما يفعله المستهلكون. لكنه يكافح لإخبارك بالسبب -- وهو أسوأ بكثير في التنبؤ بما سيفعلونه تجاه شيء جديد حقًا.

تخيّل شركة تستعد لإطلاق منتج لا يوجد بعد -- ابتكار يُؤسس فئة جديدة. لا يمكن لبيانات المشتريات التاريخية التنبؤ بالطلب على شيء لم يشترِه أحد. ولا يمكن لمشاعر وسائل التواصل الاجتماعي التقاط ردود الفعل تجاه شيء لم يجربه أحد. حين كانت شركة أبل تطور أيفون الأصلي، ما من بحث سوق حينها كان سيتنبأ بنجاحه؛ لم يكن لدى أحد تجربة يُرسّخ عليها تفضيلاته. كان ينبغي تصميم المنتج باقتناع وحدس، والتحقق منه بتجارب نماذج أولية مصغرة مع المستخدمين المستهدفين.

[ادعاء] يحمل باحث السوق البشري فهمًا سياقيًا لعلم نفس المستهلك، ووعيًا ثقافيًا يُشكّل كيفية استجابة الأسواق المختلفة للابتكار، والقدرة على تصميم مناهج بحثية لأسئلة جديدة حقًا. كما يحمل شيئًا يفتقر إليه الذكاء الاصطناعي جوهريًا: القدرة على دخول متجر ومراقبة كيفية تعامل الناس الحقيقيين مع المنتجات، وملاحظة الإشارات السلوكية الدقيقة التي تُفسّر الفجوة بين ما يقوله المستهلكون إنهم يريدونه وما يشترونه فعليًا.

ثمة تباين شهير في أبحاث التسويق الغذائي بين ما يقوله المستهلكون في الاستطلاعات وما يشترونه فعليًا. حين تسأل الأمريكيين إن كانوا يريدون خيارات أكثر صحة، يقول +80% نعم. حين توضع الخيارات الصحية جنبًا إلى جنب مع الخيارات المُغرية في أرفف محلات البقالة الفعلية، كثيرًا ما تُحوّم مبيعات الخيارات الصحية دون 20%. الفجوة بين التفضيل المُعلن والمُكشوف تُشكّل إحدى المشكلات المحورية في أبحاث المستهلك، وتتطلب باحثين بشريين لتصميم دراسات قادرة على رصدها وتفسيرها وترجمتها إلى استراتيجية قابلة للتنفيذ.

الطبقة الاستراتيجية

المتخصصون في أبحاث السوق الأكثر أمانًا هم العاملون على المستوى الاستراتيجي -- ترجمة رؤى البيانات إلى استراتيجية عمل، وإيصال النتائج للمسؤولين بطرق تُحرّك القرارات، وطرح الأسئلة التي لا تستطيع البيانات وحدها الإجابة عنها. "البيانات تُظهر تراجعًا في المبيعات" ناتج للذكاء الاصطناعي. "إليك السبب وما ينبغي فعله" رؤية بشرية.

[ادعاء] يصف كبار باحثي السوق في شركات كنيلسن وكانتار وإيبسوس وظيفتهم بصورة متزايدة لا كإجراء بحوث بل كتوجيهها -- اختيار الأسئلة المناسبة للطرح، وأيّ المنهجيات تلائم أيّ المشكلات، وأيّ أدوات الذكاء الاصطناعي توظَّف وأيّ النتائج يُوثق بها، وكيف تُحزَّم النتائج بحيث يتخذ رئيس تنفيذي لديه ثماني دقائق القرار الصحيح.

ما يجب على باحثي السوق فعله

إتقان أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي -- فهي ميزتك التنافسية لا بديلك. تعلّم Python أو R بما يكفي للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ونمذجة التحليلات؛ لست بحاجة لأن تكون عالم بيانات، لكنك بحاجة لطرح أسئلة ذكية على فريق البيانات والتحقق من مخرجاته. تعرّف على منصات البحث الرائدة بالذكاء الاصطناعي (Quantilope وCint وSuzy وRemesh) وكوّن آراء حول نقاط قوتها وضعفها.

طوّر خبرتك في تصميم البحوث للأسئلة الاستراتيجية المعقدة. الأسئلة التي تهم العملاء أكثر هي بالتحديد التي لا تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي الجاهزة الإجابة عنها: كيف سيستجيب المستهلكون لفئة غير موجودة بعد، وما التموضع الصحيح للعلامة التجارية في سوق في مرحلة انتقال ثقافي، وكيف نقيس الأثر البعيد المدى لحملة لن تظهر نتائجها إلا بعد سنوات.

ابنِ مهارات قوية في التقديم ورواية القصص، لأن القدرة على ترجمة البيانات إلى سردية تُمثّل المهارة الأكثر قيمة في المهنة. وتخصّص في المجالات التي يكون فيها الحكم البشري أكثر أهمية: أبحاث الابتكار، والدراسات عبر الثقافية، والاستشارة الاستراتيجية.

لمزيد من التفاصيل، تفضّل بزيارة صفحة مهنة محللي أبحاث السوق.

_تم إنشاء هذا التحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، باستخدام بيانات من تقرير أنثروبيك لسوق العمل وتوقعات مكتب إحصاءات العمل._

مستقبل المهنة: التعاون لا الاستبدال

الصورة الأشمل لمستقبل أبحاث السوق هي تعاون بين الإنسان والآلة، لا استبدال أحدهما بالآخر. الذكاء الاصطناعي يتولى المهام الروتينية كمعالجة البيانات وتصنيفها وإعداد التقارير الأولية، بينما يتمركز الباحث البشري في موضع قيادة وتوجيه واتخاذ قرارات استراتيجية. [تقدير] الباحثون الذين يُتقنون هذا التوازن يمكنهم معالجة كميات من البيانات كانت مستحيلة قبل عقد، مع الإبقاء على التفسير الإنساني العميق الذي يُميّز الرؤية المُضافة من مجرد البيانات الخام.

التحول الجوهري هو أن مهنة أبحاث السوق تتحول من مهنة "جامعة البيانات ومحللتها" إلى مهنة "منظّمة المعرفة وصانعة القرار". هذا التحول يستوجب مهارات جديدة ويفتح آفاقًا لم تكن متاحة من قبل، للمحترفين الذين يتكيّفون بسرعة وذكاء.

ذو صلة: ماذا عن المهن الأخرى؟

الذكاء الاصطناعي يُعيد تشكيل مهن عديدة:

• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل موظفي المشتريات؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مديري المكاتب؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الطهاة؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل سائقي الشاحنات؟

_استكشف تحليلات جميع المهن الـ1,016 على مدونتنا._