AI-persona’s worden steeds populairder in de onderzoekswereld, maar in hoeverre kunnen ze opvattingen van consumenten reproduceren? Liam Kay-McClean beschrijft op research-live.com een experiment om te testen hoe dicht persona’s bij de echte consument komen. ‘We moesten de persona’s echt onderzoeken – het is een echte vaardigheid.’
▼
In de afgelopen maanden is het gebruik van AI-persona’s een ware hype geworden, zegt Kay-McClean. Het is een meer persoonlijke en herkenbare manier om de mening van consumenten te peilen.
AI-persona’s worden door bedrijven gebruikt om een menselijk gezicht te geven aan de consumentendata, vaak door de mening, het gedrag en de houding van bepaalde segmenten weer te geven via een AI-interface die vervolgens door onderzoekers kan worden ondervraagd. Maar geven deze persona’s de opvattingen van consumenten nauwkeurig weer? En welke rol kunnen ze spelen in het marktonderzoeksproces?
Gosh!
MMR Research voerde onlangs een experiment uit om zijn persona-tool te testen, waarbij het veganistische voedingsmerk Gosh! als partner optrad. Het doel was tweeledig: ten eerste om een onbevooroordeeld beeld te krijgen van de vraag of persona’s waardevol zijn, en ten tweede om te zien of ze een haalbare optie waren voor kleine tot middelgrote bedrijven.
Voor de persona van Gosh! gebruikte MMR Research data uit een consumentensegmentatieonderzoek onder meer dan 3000 mensen in het Verenigd Koninkrijk om zo via een machine learning-model een op dialogen gebaseerde interface te creëren. De persona probeerde segmenten uit het onderzoek te representeren en te reageren alsof ze echte respondenten waren. De persona is ook gevoed met allerlei eigenschappen van het merk.
Goede smaak
In het experiment werden de antwoorden van 500 echte consumenten vergeleken met die van de persona. En de vraag ging over een plantaardig voedingsproduct voor gezinnen. Consumenten gaven tal van open en korte antwoorden op een reeks vragen, terwijl de persona een paar alinea’s tekst gaf die een reactie waren op het concept in het algemeen. Vervolgens werd een thematische analyse uitgevoerd, waarbij de antwoorden van de persona en de consumenten werden vergeleken.
Het bleek dat de persona’s zeer gedetailleerde antwoorden gaven, vooral over het belang van duurzaamheid. Maar consumenten waren beter in staat om duidelijk te maken hoe belangrijk verschillende aspecten van het productconcept waren. Zo werden goede smaak en aroma het hoogst gewaardeerd door de consumenten, gevolgd door de kwaliteit van de ingrediënten, terwijl de persona koos voor het gegeven dat het product biologisch was.
Meer informatie vragen
Hoe kun je de persona’s laten aansluiten bij de opvattingen van echte consumenten? Het antwoord is dat je persona’s meer informatie geeft en hen vragen stelt. Zoals een van de betrokkenen bij het experiment zei: ‘We moesten de persona’s echt onderzoeken – het is een echte vaardigheid’. Toen de persona om verdere feedback werd gevraagd, kwamen de antwoorden heel dicht in de buurt van de ondervraagde consumenten.
Zou een ander kant-en-klaar model hetzelfde kunnen doen? Het experiment werd herhaald met ChatGPT, inclusief prompts. Uiteindelijk bleek de persona meer bruikbare inzichten op te leveren dan kant-en-klare-modellen, omdat de persona meer gedetailleerde antwoorden geeft die dichter bij die van echte consumenten liggen. De conclusie was ook dat persona’s een heel efficiënte manier zijn om meer uit primair onderzoek te halen. Het betekent dat klanten niet elke keer dat soort onderzoek hoeven uit te voeren als ze een enkele vraag willen stellen.
Relatie met data
Gosh! gebruikt consumentenonderzoek in twee stadia van productontwikkeling, maar persona’s bieden als extra de mogelijkheid om merken een extra ingang tot hun consumentendata te geven. Zoals iemand van Gosh! Zei: ‘24/7 toegang hebben tot onze segmenten via een op dialogen gebaseerde interface betekent het openen van een extra deur naar de mening van de consument. Dat biedt kleinere bedrijven, die mogelijk beperkt zijn in hun onderzoekscapaciteiten, waardevolle inzichten.’
Een persona kan primair onderzoek niet vervangen, je moet nog steeds met echte mensen praten. Het gaat er ook niet om dat persona’s iets vervangen, maar het betekent wel dat de relatie die je als onderzoeker hebt met de data, en die klanten ook hebben, gaat veranderen.
Bron: research-live.com