การใช้ AI ในการคาดการณ์การซื้อที่อาจแม่นยำกว่ามนุษย์

ในการศึกษาใหม่พบว่าโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) สามารถทำนายความตั้งใจซื้อสินค้าของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งอาจปฏิวัติวิธีการทำวิจัยทางการตลาด การศึกษาโดยคณะวิจัยจากมหาวิทยาลัย Mannheim และ ETH Zürich แสดงให้เห็นว่าโมเดลเหล่านี้สามารถแทนที่การสำรวจความตั้งใจซื้อสินค้าของมนุษย์ โดยใช้วิธีที่เรียกว่า "Semantic Similarity Rating" ในการแปลงคำตอบที่ตอบออกมาอย่างอิสระให้เป็นข้อมูลสำรวจที่มีโครงสร้าง

ผลการวิจัยแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของ LLM ในการสร้างข้อมูลสำรวจที่ใกล้เคียงมนุษย์ โดยโมเดลสามารถทำได้ถึง 90% ของความน่าเชื่อถือในการทดสอบซ้ำของมนุษย์จากการสำรวจจริง 9,300 รายการ วิธีนี้แปลงคำตอบเปิดของโมเดลไปเป็นค่า "Likert" ซึ่งเป็นมาตราแบบ 5 ระดับที่ใช้บ่อยในการวิจัยผู้บริโภค โดยการวัดความคล้ายคลึงกันทางความหมายของประโยค

การวิจัยนี้อาจเปลี่ยนแปลงวิธีที่บริษัทต่าง ๆ ใช้ในการทดสอบผลิตภัณฑ์และวิจัยตลาด เพราะแบบสำรวจผู้บริโภคมักมีค่าใช้จ่ายสูง ใช้เวลานาน และมีความลำเอียง หากผู้ตอบโต้เทียมสามารถทำหน้าที่แทนคนได้ ก็จะสามารถลดค่าใช้จ่ายในการทดลองผลิตภัณฑ์หรือข้อความใหม่ ๆ ได้อย่างมาก

อย่างไรก็ตาม การวิจัยยังคงมีข้อกังขา เพราะการทดสอบทำเฉพาะในหมวดผลิตภัณฑ์ดูแลส่วนบุคคลเท่านั้น ยังไม่แน่ใจว่าผลลัพธ์นี้จะสามารถใช้ในกรณีที่มีความซับซ้อนด้านการเงินหรือการเมืองได้หรือไม่ โดยที่ผลการวิจัยนี้ยังพึ่งพาข้อมูลสำรวจของมนุษย์เป็น "ความจริงพื้นฐาน" ที่สามารถมีความลำเอียงทางวัฒนธรรมได้

ในปี 2025 ความสนใจทางวิชาการในด้าน "การสร้างแบบจำลองผู้บริโภคเทียม" ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้น เนื่องจากบริษัทต่าง ๆ เริ่มทดลองใช้กลุ่มที่สนใจเทียมแบบ AI และการสำรวจเชิงพยากรณ์ การวิจัยยังอยู่ในขั้นแรก แต่ถือเป็นการส่งสัญญาณว่าผู้ประกอบการอาจให้ LLM เป็นผู้ตอบคำถามแทนที่จะเป็นเพียงเครื่องมือสร้างคำตอบ

Source: https://decrypt.co/343838/ai-models-might-be-able-to-predict-what-youll-buy-better-than-you-can

#AvareumNews #AI #ConsumerAnalysis #MarketResearch #TechnologyInBusiness

Disclaimer: This newsletter is produced with assistance from OpenAI's ChatGPT-4o. All analyses are reviewed and verified by our research team.