Переосмысление роли технологий в маркетинговых исследованиях.

Помимо Фрейда

Вопрос о том, что движет человеческими эмоциями, волнует как маркетологов, так и исследователей рынка. Ответ откроет огромный, непрерывный успех на рынке. Исследователи рынка с каждым годом все ближе приближаются к неуловимому ответу, и за последнее десятилетие они добились наибольших успехов, сосредоточившись на понимании реакции потребителей через призму бессознательного языка. Эта концепция не нова, она была выдвинута на обсуждение знаменитым Зигмундом Фрейдом в его эссе 1915 года Бессознательное.

Однако наше понимание этой загадочной части нашего мозга вышло за рамки теории Фрейда. Во-первых, он недооценил степень бессознательной активности мозга в нашем процессе принятия решений. Благодаря десяткам исследований за последние несколько лет мы знаем, что сознательный разум занимает небольшую часть нашей общей мыслительной деятельности. Это подразумевает, что значительная часть нашей личности, предубеждений и предпочтений формируется нашей бессознательной умственной деятельностью, и в значительной степени отвергает представление о том, что наше подсознание перезагружается только тогда, когда мы дремлем.

Знай жаргон

Хотя бессознательное, бессознательное и подсознание представляют собой психические процессы, о которых мы, как правило, не знаем, они имеют важные различия. Наши сознательные умы обрабатывают вещи, о которых мы знаем, как снаружи, так и внутри нашего мозга. Мы знаем, что наше кресло неудобное или что сегодня в Бруклине ужасно холодно. Наши подсознательные мысли можно рассматривать как воспоминания, которые мы можем вспомнить, скажем, как добраться до ближайшего кафе Starbucks или как завязать узел. С другой стороны, бессознательный или бессознательный разум состоит из примитивных, инстинктивных желаний, а также информации, к которой мы не можем получить доступ. Прошлый опыт формирует наше представление о том, что нам нравится и как мы себя ведем.

Знание того, как эмоции влияют на потребительские решения, можно использовать для формирования нашего маркетинга, продуктовой стратегии и т. д. для большего успеха на рынке. В Remesh мы разработали структуру искусственного интеллекта, которую мы тестируем для измерения бессознательных последствий ответов на естественном языке, что позволяет нам отображать эмоции, которые движут потребителем. Признание того, что за нашим естественным языком стоит сознательный выбор, за этим сознательным выбором стоит наше познание, движущей силой этого познания являются сознательные эмоции и убеждения, а за всем этим скрыты неосознанные эмоции, убеждения, предубеждения и поведение. В опросе мы видим только сознательный выбор без понимания нюансов, поддерживающих это решение. Извлекая эти бессознательные атрибуты из естественного языка и сопоставляя их с различными ответами потребителей, возникает истинное понимание потребителя.

Как это работает

На первом этапе естественный язык реакции потребителя преобразуется в «концептуальное пространство». атрибуты каждого ответа. Проще говоря, алгоритмы, которые мы используем, прочитали 3 миллиарда статей в Интернете, чтобы понять, что слова и фразы означают в различных контекстах, и используют эти знания для создания карты атрибутов, «пространства понятий». уникальные способы, которыми люди выражают себя и обнаруживают ключевые атрибуты, такие как способности, индивидуальность и подлинность.

После составления карты «пространства понятий» примеры бессознательного выражения в языке используются для обучения нейронных сетей выявлению тонких паттернов, которые соответствуют различным атрибутам бессознательного выражения. Это приводит к системе, которая принимает естественный язык в качестве входных данных и выводит разбивку бессознательных атрибутов, обнаруженных в этом языке. Это означает, что наша технология может принять предложение «Трамп всегда говорит то, что у него на уме, но это не значит, что я доверяю его суждениям», и понять, что этот человек считает Трампа очень аутентичным, но имеет низкий уровень способностей.

Полезным сравнением того, как наш инструмент строит свои знания естественного языка, являются основы систем распознавания лиц. Шаг первый: алгоритм сканирует сотни тысяч изображений и выбирает определенные базовые формы: здесь кривая, там точка. Затем он начинает распознавать закономерности комбинаций основных форм, которые могут, например, образовывать нос или ухо. Шаг второй: шаблоны этих шаблонов затем начинают формировать лица, и, наконец, алгоритм может распознавать сотни тысяч шаблонов комбинаций лиц разных людей, поэтому вы можете легко отметить своего друга на Facebook без предварительного поиска его имени.

Почему это важно?

Пытаясь разгадать загадку того, что движет процессом принятия потребительских решений, важно признать, что в наших сознательных действиях доминирует наш бессознательный разум. Тем не менее, нельзя контекстуализировать одно без другого, и, хотя у нас может еще не быть инструмента для чтения мыслей потребителей, платформа, которая быстро обрабатывает естественный язык и интерпретирует его бессознательный контекст, делает нас намного ближе, чем когда-либо. до.