编码 restech 的未来
快速阅读: 据《研究杂志》最新报道，2025年5月15日，在伦敦举行的调研计算协会会议聚焦AI对市场研究的影响。专家们讨论了AI如何重塑研究流程、提升团队能力及利用外部数据改进预测。会议强调实用性与创新结合，分享小技巧以提高效率。相关演讲视频可在ASC YouTube频道观看。
市场研究行业始终承受着用更少资源做更多事情的压力，因此今年调研计算协会（ASC）会议的主题显得尤为及时。无论是供应商还是品牌客户，预算紧张和期望提高都加剧了提升价值的需求，无论通过降低成本、加快周转速度还是深入洞察。在这样的背景下，为期一天的会议提供了一个急需的反思和新灵感的空间。以友好且略带极客氛围著称的会议聚集了好奇的头脑，共同应对紧迫的行业挑战，展示新兴工具，并就研究技术的未来展开热烈辩论。以下是我在2025年5月15日于伦敦举行的ASC会议上所学到的内容。
**重新思考研究流程**
全天的一个明确主题是人工智能正在显著影响并改变市场研究中涉及的过程和工作流，开始打破传统研究项目中的僵化阶段。尼克·贝克（Savanta）早早就通过质疑我们传统的研究流程是否仍然适用来定下了基调。他将当前由AI驱动的变化与过去的变革进行了对比，例如向在线研究的转变。这种过渡改变了我们的做法，但核心流程——客户简报、设计、实地工作、分析基本保持不变。然而，AI却威胁要颠覆整个流程。随着AI从数据质量检查到报告起草等研究“执行”环节的自动化，它挑战了对僵化、线性工作流的需求。
全天的一个明确主题是人工智能正在显著影响并改变市场研究中涉及的过程和工作流，开始打破传统研究项目中的僵化阶段。尼克·贝克（Savanta）早早就通过质疑我们传统的研究流程是否仍然适用来定下了基调。在此基础上，艾伦·哈格里夫斯（QuMind）展示了人工智能已经开始模糊我们熟悉的项目里程碑间的界限。哈里斯展示了人工智能如今能够在单一工作流中告知目标、起草问题和生成调查脚本，从而创造一个更加无缝和响应的过程。
介绍最新研究技术趋势时，迈克·史蒂文斯（Insight Platforms）也指出了代理型系统兴起的趋势，这些系统可以自动化整个项目周期，从初始简报到分析和报告，整合过去独立的阶段。
**构建AI就绪团队**
这不仅仅是关于速度；而是重新思考研究人员的角色。研究人员将通过更高层次的技能创造价值：好奇心、假设生成、商业敏锐度……以及Python！Python不仅是一种编程语言；它正迅速成为市场研究人员的核心能力。然而，无需恐慌；人工智能不会让我们瞬间都成为开发者。格伊尔·弗雷森（益普索斯）借助一个生动的比喻介绍了“氛围编码”的概念：想象闭上眼睛，戴上耳机，听音乐，告诉人工智能你想编码什么，然后它就会直接输出结果。你只需复制输出内容，点击运行，就可以开始了。对于弗雷森来说，Python是准备就绪的关键。他将其定位为个人和组织在人工智能驱动的未来中蓬勃发展的基本要求。
安德鲁·勒·布洛伊利（Arrowstream）通过一个实际演示接过接力棒，展示了如何在Excel中直接使用Python。他的信息简单而清新：从你已经拥有的东西开始。创造力和好奇心，而非编码专长，是关键。如果你不确定如何开始？向ChatGPT提问，看看它能引导你到哪里。
**外部数据：从差距到收益**
外部数据为研究人员提供了工具，以更快、更经济高效地交付更好的预测性研究结果，特别是在传统方法面临局限或成本过高的领域。其中两场演讲特别强调了利用更广泛的数据生态系统如何解锁解决长期研究挑战的新途径。
信任指数探讨了在不依赖传统调查的情况下衡量品牌信任的方法，由尼克·费舍尔（Hook）、乔·哈罗德和伊菲吉尼亚·穆姆齐（Signify）呈现。通过对Reddit、X、YouTube和Bluesky等社交媒体平台上的大量非引导性对话进行分析，并应用大规模语言模型进行情感和语义分析，他们构建了一个实时信任指数。除了提供对声誉优势和弱点的更清晰视角外，这项工作还揭示了哪些话题和形式更能引起不同受众的共鸣，以及品牌如何更好地调整其信息，从而帮助填补洞察空白。
塔西亚·亨克斯、杰克·米勒希普和布鲁克·阿布拉哈（Zappi）展示了他们的规范建设项目，该项目解决了在几乎没有历史数据的市场中建立研究规范这一昂贵且复杂的问题。从简单的线性模型开始，该团队探索了更先进的贝叶斯技术，丰富了他们的模型，加入了外部国家数据，如宗教信仰、地理和经济指标等因素。这使得系统在预测低发生率或以前未见过的市场时可以从类似国家“借力”。结果是，与更简单的方法相比，预测误差减少了50%。
**用更少做更多：捕捉或模拟现实**
夏洛特·基德尔（VST）展示了他们如何设计模拟购物环境来替代耗时且昂贵的实体店测试。她的方法允许客户通过使用准确数据创建更逼真的模拟，更快、更经济地获得可靠的购物者洞察。
安迪·伍兹（RHUL）将即时研究引入日常沟通工具。通过在直播活动中使用WhatsApp收集参与者多方面的反馈，这种方法降低了参与门槛，同时仍然收集丰富的背景数据，尤其适用于包容性设计和无障碍研究。
**日常效率共享**
一天以尼尔·史密斯（Sketchbook）主持的互动研讨会结束，重点是分享那些虽小却意义重大的事项。尼尔邀请所有人分享他们最喜欢的实际技巧，将其变成一场轻松但深思熟虑的比赛。这是对这一天的恰如其分的总结，强调即使我们的工具不断发展，分享实用、日常的帮助仍然是我们可以做的最有价值的事情之一。
你可以在这个ASC的YouTube频道找到演讲视频记录。
亚历山德拉·库兹米娜是MMR Research的创新副董事。
(以上内容均由Ai生成)
