AI কি মার্কেট রিসার্চ বিশেষজ্ঞদের প্রতিস্থাপন করবে?

মার্কেট রিসার্চ এমন একটি রূপান্তরের মধ্যে বাস করছে যা এক দশক আগে বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর মতো মনে হত। ৬০%। এটি মার্কেট রিসার্চ বিশ্লেষকদের সামগ্রিক AI এক্সপোজারের হার — একটি সংখ্যা যা বলে যে এই পেশা ইতিমধ্যেই গভীরভাবে পরিবর্তিত হচ্ছে। AI এখন লক্ষ লক্ষ সামাজিক মিডিয়া পোস্ট বিশ্লেষণ করে উদীয়মান ভোক্তা পছন্দ সনাক্ত করতে পারে, পার্কিং লটের স্যাটেলাইট চিত্র থেকে পণ্যের চাহিদা পূর্বাভাস দিতে পারে এবং প্রকৃত ভোক্তা আচরণ ঘনিষ্ঠভাবে অনুকরণ করে এমন সিন্থেটিক সার্ভে প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে। এই শক্তিশালী সরঞ্জাম থাকলে, কি মানব মার্কেট রিসার্চারের প্রয়োজন? তথ্য অনুযায়ী উত্তর হলো হ্যাঁ — কিন্তু ২০৩৪ সালের মানব গবেষক ২০১৪ সালের গবেষকের সাথে প্রায় মিলবে না।

তথ্য: উচ্চ এক্সপোজার, মাঝারি ঝুঁকি

আমাদের ডেটা দেখায় মার্কেট রিসার্চ বিশ্লেষকরা ৬০% AI এক্সপোজার এবং ৪২% অটোমেশন ঝুঁকির মুখোমুখি। [তথ্য] এগুলি উল্লেখযোগ্য সংখ্যা — বেশিরভাগ সামাজিক বিজ্ঞান ভূমিকার চেয়ে বেশি এবং দৃঢ়ভাবে "উল্লেখযোগ্য রূপান্তর" বিভাগে। এগুলি বেশিরভাগ মার্কেট রিসার্চারদের অনুমানের চেয়েও বেশি যারা পাঁচ বছর আগে নিজেদের পেশা সম্পর্কে আলোচনা করেছেন।

সার্ভে পরিচালনা ৪৫% অটোমেশনে বসে — AI সরঞ্জামগুলি প্রশ্নাবলী ডিজাইন করতে, বিতরণ করতে এবং প্রাথমিক পরীক্ষার জন্য সিন্থেটিক প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে। বাজার ডেটা বিশ্লেষণ ৬০% এ আছে, সর্বোচ্চ-অটোমেশন কাজ, যেখানে AI ক্রয় ডেটা, ওয়েব বিশ্লেষণ এবং সামাজিক মিডিয়া সেন্টিমেন্টের বিশাল পরিমাণ প্রক্রিয়া করতে পারদর্শী। [তথ্য] ভোক্তা প্রবণতার পূর্বাভাস প্রায় ৫২% এবং গ্রাহকদের জন্য প্রতিবেদন প্রস্তুত করা ৪৮% এ আসে। কৌশলগত সুপারিশ উন্নয়ন — কাজের অংশটি যেখানে একজন মানব গবেষক একজন ক্লায়েন্টকে বলেন আসলে কী করতে হবে — প্রায় ২২% এ কম থাকে।

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে প্রায় ৯,০৫,০০০ মার্কেট রিসার্চ বিশ্লেষক এবং বিশেষজ্ঞ আছেন — এটি আমাদের ট্র্যাক করা সবচেয়ে বড় পেশাদার পেশাগুলির মধ্যে একটি। মধ্যমান বেতন $৭৪,৬৮০, এবং শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো ২০৩৪ সাল পর্যন্ত ৮% বৃদ্ধির পূর্বাভাস দেয়। [তথ্য]

এই পেশার বিশাল আকার এবং অব্যাহত বৃদ্ধি একটি গুরুত্বপূর্ণ গল্প বলে: উচ্চ AI এক্সপোজার সত্ত্বেও, মার্কেট রিসার্চের মোট চাহিদা প্রসারিত হতে থাকে কারণ ব্যবসায়গুলি আরও তথ্য-চালিত সিদ্ধান্ত নিচ্ছে। বিশ্বব্যাপী তৈরি হওয়া ভোক্তা আচরণ ডেটার পরিমাণ প্রতি দুই বছরে প্রায় দ্বিগুণ হচ্ছে, এবং কাউকে এর অর্থ বোঝাতে হবে। AI অর্থ-বোঝার চাহিদা দূর করছে না; এটি ডেটার সরবরাহ নাটকীয়ভাবে বাড়াচ্ছে যার অর্থ করতে হবে।

মার্কেট রিসার্চে AI কী অসাধারণভাবে করে

মার্কেট রিসার্চে AI-এর প্রভাব অনুমানমূলক নয় — এটি ইতিমধ্যেই এখানে। সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি রিয়েল-টাইম ব্র্যান্ড স্বাস্থ্য মেট্রিক্স তৈরি করতে লক্ষ লক্ষ পণ্য পর্যালোচনা, সামাজিক মিডিয়া পোস্ট এবং গ্রাহক সেবা মিথস্ক্রিয়া প্রক্রিয়া করে। [তথ্য] Procter & Gamble, Unilever এবং PepsiCo সবই ক্রমাগত AI-চালিত ব্র্যান্ড মনিটরিং চালায় যার জন্য এক দশক আগে মানব কোডারদের পুরো দল প্রয়োজন হত। একটি মৌলিক সেন্টিমেন্ট ড্যাশবোর্ডের খরচ ছয় অঙ্ক থেকে মাসে কয়েক শত ডলারে নেমে এসেছে, যার অর্থ যে ব্র্যান্ডগুলি কখনই ঐতিহ্যগত গবেষণা বহন করতে পারেনি তারা এখন চলমান ভোক্তা অন্তর্দৃষ্টিতে প্রবেশাধিকার পায়। [অনুমান]

পূর্বাভাসমূলক বিশ্লেষণ মডেলগুলি চাহিদার পূর্বাভাস দেয়, ঝুঁকিপূর্ণ গ্রাহক বিভাগ সনাক্ত করে এবং মূল্য নির্ধারণ কৌশল অপ্টিমাইজ করে। Amazon-এর সুপারিশ ইঞ্জিন সবচেয়ে দৃশ্যমান উদাহরণ, কিন্তু একই যুক্তি এখন প্রতিটি প্রধান টেলিকমে চার্ন ভবিষ্যদ্বাণী, হোটেল চেইন এবং এয়ারলাইনে গতিশীল মূল্য নির্ধারণ এবং খুচরা বিক্রেতাদের ইনভেন্টরি পরিকল্পনাকে শক্তি দেয়। [তথ্য]

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ উন্মুক্ত-সমাপ্তি সার্ভে প্রতিক্রিয়া থেকে অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করে যার জন্য একসময় সপ্তাহ ধরে কাজ করা মানব কোডারদের দল প্রয়োজন ছিল। "আপনার বর্তমান ব্যাংক থেকে স্যুইচ করতে আপনাকে কী করবে" এর মতো প্রশ্নের ৫,০০০ ফ্রি-টেক্সট প্রতিক্রিয়া উৎপাদনকারী একটি গবেষণার জন্য তিনজন কোডারের দলকে ছয় সপ্তাহ সময় লাগত। [তথ্য] একই গবেষণা এখন টপিক মডেলিং এবং বড় ভাষা মডেল শ্রেণীবিভাগ সহ এক ঘণ্টারও কম সময়ে চলে, মানব গবেষকরা কেবল এজ কেস এবং কৌশলগত প্রভাবগুলি পর্যালোচনা করেন।

সম্ভবত সবচেয়ে নাটকীয়ভাবে, AI গুণগত গবেষণা রূপান্তরিত করছে। AI-পরিচালিত ফোকাস গ্রুপগুলি এখন হাজার হাজার একযোগে এক-এক সাক্ষাৎকার পরিচালনা করতে পারে, প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে প্রশ্ন মানিয়ে নিতে, আকর্ষণীয় উত্তরে গভীরভাবে অনুসন্ধান করতে এবং সংশ্লেষিত প্রতিবেদন তৈরি করতে পারে। [তথ্য] Remesh, Discuss.io এবং Quester-এর মতো কোম্পানিগুলি এমন প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে যা মার্কেট রিসার্চারদের ১০,০০০-ব্যক্তির গুণগত গবেষণা পরিচালনা করতে দেয় একই বাজেটে যা একসময় মুষ্টিমেয় ব্যক্তিগত ফোকাস গ্রুপ অর্থায়ন করত।

কেন মানব গবেষকরা অপরিহার্য থাকেন

AI আপনাকে বলে ভোক্তারা কী করছে। এটি কেন তা বলতে সংগ্রাম করে — এবং যা সত্যিকার অর্থে নতুন তার প্রতিক্রিয়ায় তারা কী করবে তা বলতে আরও খারাপ।

এমন একটি কোম্পানির কথা বিবেচনা করুন যা এমন একটি পণ্য লঞ্চ করতে প্রস্তুত যা এখনও বিদ্যমান নেই — একটি বিভাগ-তৈরিকারী উদ্ভাবন। ঐতিহাসিক ক্রয় ডেটা এমন কিছুর চাহিদা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না যা কেউ কেনেনি। সামাজিক মিডিয়া সেন্টিমেন্ট এমন কিছুর প্রতিক্রিয়া ধারণ করতে পারে না যা কেউ অনুভব করেনি। [দাবি] Apple যখন মূল iPhone তৈরি করছিল, সেই সময়ে উপলব্ধ ভোক্তা গবেষণার কোনোটিই এর সাফল্যের পূর্বাভাস দিত না; কারো তাদের পছন্দ নোঙর করার অভিজ্ঞতা ছিল না। পণ্যটি বিশ্বাস এবং প্রবৃত্তির উপর ডিজাইন করতে হয়েছিল, লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের সাথে ছোট-স্কেল প্রোটোটাইপ পরীক্ষা দ্বারা যাচাই করা হয়েছিল।

মানব মার্কেট রিসার্চার ভোক্তা মনোবিজ্ঞানের প্রাসঙ্গিক বোঝাপড়া, সাংস্কৃতিক সচেতনতা এবং সত্যিকার অর্থে নতুন প্রশ্নের জন্য গবেষণা পদ্ধতি ডিজাইন করার ক্ষমতা নিয়ে আসেন। তারা এমন কিছু নিয়ে আসেন যা AI মৌলিকভাবে অভাব করে: একটি দোকানে হেঁটে যাওয়ার ক্ষমতা, দেখা কীভাবে বাস্তব মানুষরা পণ্যের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে এবং সূক্ষ্ম আচরণগত সংকেতগুলি লক্ষ্য করার ক্ষমতা যা ব্যাখ্যা করে ভোক্তারা যা চায় বলে সার্ভেতে এবং তারা আসলে কী কেনে তার মধ্যে ব্যবধান। [দাবি]

খাদ্য বিপণন গবেষণায় ভোক্তারা সার্ভেতে কী বলেন এবং তারা আসলে কী কেনেন তার মধ্যে একটি বিখ্যাত অসামঞ্জস্য রয়েছে। আপনি যখন আমেরিকানদের জিজ্ঞেস করেন তারা কি স্বাস্থ্যকর বিকল্প চান, ৮০%+ হ্যাঁ বলেন। [তথ্য] আপনি যখন প্রকৃত মুদি আইলে স্বাস্থ্যকর বিকল্পের পাশে অনুগ্রহমূলক বিকল্প রাখেন, তখন স্বাস্থ্যকর বিকল্পগুলির বিক্রয় প্রায়শই ২০% এর নিচে থাকে। বলা এবং প্রকাশিত পছন্দের মধ্যে ব্যবধান ভোক্তা গবেষণার কেন্দ্রীয় সমস্যাগুলির মধ্যে একটি, এবং এটির জন্য মানব গবেষকদের প্রয়োজন এমন গবেষণা ডিজাইন করতে যা এটি সনাক্ত করতে পারে, ব্যাখ্যা করতে পারে এবং কার্যকর কৌশলে অনুবাদ করতে পারে। [দাবি]

কৌশলগত স্তর

মার্কেট রিসার্চ বিশেষজ্ঞরা যারা সবচেয়ে নিরাপদ তারা হলেন কৌশলগত স্তরে কাজ করা — ডেটা অন্তর্দৃষ্টিকে ব্যবসায়িক কৌশলে অনুবাদ করা, সিদ্ধান্ত গ্রহণকে চালিত করে এমনভাবে নির্বাহকদের কাছে ফলাফল যোগাযোগ করা এবং এমন প্রশ্ন জিজ্ঞেস করা যা ডেটা একা উত্তর দিতে পারে না। "ডেটা দেখায় বিক্রয় হ্রাস পাচ্ছে" একটি AI আউটপুট। "এখানে কেন, এবং এটি সম্পর্কে আমাদের কী করা উচিত" একটি মানবিক অন্তর্দৃষ্টি।

Nielsen, Kantar এবং Ipsos-এর মতো সংস্থাগুলিতে সিনিয়র মার্কেট রিসার্চাররা ক্রমশ তাদের কাজকে গবেষণা পরিচালনা হিসেবে নয় বরং পরিচালনা হিসেবে বর্ণনা করেন — কোন প্রশ্নগুলি জিজ্ঞেস করতে হবে তা বেছে নেওয়া, কোন পদ্ধতিগুলি কোন সমস্যায় মানায়, কোন AI সরঞ্জামগুলি স্থাপন করতে হবে এবং কোন ফলাফলগুলি বিশ্বাস করতে হবে এবং আট মিনিটের মনোযোগ সহ একজন CEO সঠিক সিদ্ধান্ত নেবেন তা নিশ্চিত করতে ফলাফলগুলি কীভাবে প্যাকেজ করতে হবে তা। [দাবি] এই পরিচালনা ভূমিকা হলো যেখানে পেশা যাচ্ছে, এবং এটি সেখানেও যেখানে ক্ষতিপূরণ ক্রমশ কেন্দ্রীভূত হচ্ছে।

মার্কেট রিসার্চারদের কী করা উচিত

AI বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি আয়ত্ত করুন — এগুলি আপনার প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা, আপনার প্রতিস্থাপন নয়। বড় ডেটাসেটগুলি ম্যানিপুলেট করতে এবং প্রোটোটাইপ বিশ্লেষণ করতে যথেষ্ট Python বা R শিখুন; আপনাকে ডেটা বিজ্ঞানী হতে হবে না, কিন্তু আপনাকে আপনার ডেটা টিমকে বুদ্ধিমান প্রশ্ন জিজ্ঞেস করতে এবং তাদের আউটপুট যাচাই করতে সক্ষম হতে হবে। নেতৃস্থানীয় AI গবেষণা প্ল্যাটফর্মগুলির (Quantilope, Cint, Suzy, Remesh) সাথে পরিচিত হন এবং তাদের শক্তি এবং দুর্বলতা সম্পর্কে মতামত গড়ে তুলুন।

জটিল কৌশলগত প্রশ্নের জন্য গবেষণা ডিজাইনে দক্ষতা বিকাশ করুন। ক্লায়েন্টদের কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নগুলি ক্রমশ হলো যেগুলি অফ-দ্য-শেলফ AI সরঞ্জামগুলি উত্তর দিতে পারে না: ভোক্তারা এমন একটি বিভাগে কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখাবে যা এখনও বিদ্যমান নেই, সাংস্কৃতিক পরিবর্তনে বাজারের জন্য সঠিক ব্র্যান্ড পজিশনিং কী, আমরা একটি প্রচারণার দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব কীভাবে পরিমাপ করব যার প্রভাব বছরের জন্য দেখা যাবে না।

শক্তিশালী উপস্থাপনা এবং গল্প বলার দক্ষতা তৈরি করুন, কারণ ডেটাকে আখ্যানে অনুবাদ করার ক্ষমতা পেশার সবচেয়ে মূল্যবান দক্ষতা হয়ে উঠছে। এবং যেখানে মানবিক বিচার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সেখানে বিশেষজ্ঞ হন: উদ্ভাবন গবেষণা, আন্তঃ-সাংস্কৃতিক গবেষণা এবং কৌশলগত পরামর্শ।

বিস্তারিত ডেটার জন্য, মার্কেট রিসার্চ বিশ্লেষক পেশা পাতা দেখুন।

_এই বিশ্লেষণটি AI সহায়তায় তৈরি করা হয়েছে, অ্যান্থ্রপিক লেবার মার্কেট রিপোর্ট এবং শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরোর প্রজেকশন থেকে ডেটা ব্যবহার করে।_

সম্পর্কিত: অন্যান্য চাকরির কী হবে?

AI অনেক পেশা পুনর্গঠন করছে:

• AI কি প্রকিউরমেন্ট ক্লার্কদের প্রতিস্থাপন করবে?
• AI কি অফিস ম্যানেজারদের প্রতিস্থাপন করবে?
• AI কি শেফদের প্রতিস্থাপন করবে?
• AI কি ট্রাক চালকদের প্রতিস্থাপন করবে?

_আমাদের ব্লগে ১,০১৬টি পেশা বিশ্লেষণ দেখুন।_