Инсайты — двигатель бизнеса
Маркетинг — это не только реклама. Важнейшая часть маркетинга — это изучение потребителей на этапе подготовки к запуску нового продукта, а также сбор обратной связи по уже запущенному продукту.
Чтобы получить реальные инсайты в ходе таких исследования, простых анкет с возможностью выбора одного из вариантов ответа явно недостаточно — нужно задавать «открытые» вопросы, на которые пользователи могут давать любые развёрнутые ответы. Но тут возникает две проблемы.
Во-первых, люди неохотно отвечают на открытые вопросы, их нужно реально интервьюировать, чтобы добиться разумного количества содержательных ответов — а это требует денег на привлечение большого количества интервьюеров и времени на проведение интервью.
Во-вторых, результаты таких интервью нужно обрабатывать вручную, чтобы вытащить из потока сознания пользователей содержательную информацию, которую потом нужно структурировать и проанализировать. А для такой обработки опять требуются люди, то есть время и деньги.
Outset — платформа, которая умеет сама интервьюировать потребителей и обрабатывать результаты этих интервью с помощью ИИ.
Первым делом нужно задать формат проведения будущего исследования:
- выбрать тип и характер ИИ-интервьюера (уровень дотошности, дружелюбия, эмпатии, темпа ведения беседы),
- сформулировать список вопросов, на которые должен получить ответы интервьюер,
- дать интервьюеру дополнительные инструкции, которым он должен следовать в беседе.
Интервью могут проводиться в форме текстового чата, голосового интервью или видеосессии.
После этого на платформу загружается список контактов, с которыми нужно провести интервью — и она начнёт достукиваться до пользователей, чтобы инициировать проведение хоть 1,000 интервью одновременно, причём на любом языке.
Фишка ИИ-интервьюера в том, что он не просто задаёт вопросы пользователям и ждёт от них ответов. Он пытается их расшевелить и вызвать на откровенный разговор, используя те же самые приёмы, которыми пользуются живые интервьюеры. Если ответ показался ИИ-интервьюеру слишком поверхностным, он будет задавать дополнительные вопросы, чтобы постараться добраться до истинной причины реакции собеседника.
Таким образом ИИ-интервьюер получает гораздо более высокую конверсию в ответы, чем при простой рассылке анкеты с открытыми вопросами — когда на разосланные 1,000 вопросников приходят в лучшем случае пара дюжин содержательных ответов.
Полученные записи разговоров платформа тоже анализирует сама — составляя краткие резюме каждой беседы, выделяя ключевые моменты из каждой беседы, объединяя их в группы, и суммируя количество ответов в каждой получившейся группе.
Кроме этого, платформа отдельно собирает наиболее удачные высказывания потребителей, которые потом можно будет использовать для описания продукта или формулирования маркетинговых сообщений.
В процессе беседы ИИ-интервьюер может не только задавать вопросы, но и показывать собеседнику картинки или видео — например, с концептами будущих продуктов, чтобы потом задать вопросы по поводу этих концептов.
Outset можно интегрировать со всеми популярными платформами, которые используют агентства, поставляющие людей из целевых потребительских сегментов для маркетинговых исследований. Таким образом, ИИ-интервьюеры Outset легко встраиваются в привычные бизнес-процессы проведения опросов.
Стартап находится пока ещё на ранней стадии, поэтому они говорят пока только о 15 корпоративных клиентах, начавших использовать их платформу для проведения исследований.
Несмотря на это, сейчас стартап поднял новые 3.8 миллионов долларов инвестиций, добавившихся к 1.1 миллиону долларов, которые они привлекли в начале лета ещё на предпосевной стадии.
Что интересного
ИИ-интервьюер — это интересный и несколько неожиданный вариант применения ИИ-технологий. Правда, может показаться, что сегодняшний Outset выбрал для себя довольно узкий рынок. Но это не так!
Размер рынка маркетинговых исследований уже большой и продолжает расти. Он резко вырос в 2017 году с 44.42 миллиардов долларов до 66.37 миллиардов. А по итогам 2023 предполагается, что его размер составит уже 83.93 миллиарда.
Прелесть этого рынка в том, что маркетинговыми исследованиями занимаются обычно достаточно большие компании, а стартапы и малые бизнесы полагаются в основном на интуицию и убеждения основателей 😉 Большие компании — большие чеки. Поэтому, имея даже не очень большое количество клиентов, в этой теме можно зарабатывать значимые деньги, причём на довольно регулярной основе.
В качестве примера можно привести стартап Zappi, о котором я писал в конце прошлого года. Он занимается проведением маркетинговых исследований для крупных брендов и поднял на это 192.7 миллионов долларов инвестиций, 170 миллионов из которых он привлёк в последнем раунде. В августе этого года в их блоге уже появилась статья о том, как ИИ может существенным образом увеличить количество инсайтов, получаемых в ходе маркетинговых исследований.
Другой пример — стартап Knit, о котором я писал в июне прошлого года. Тогда они позиционировали себя как платформу для проведения видеоинтервью с потребителями поколения Z и подняли на это 5.6 миллионов долларов инвестиций.
Сейчас же их посыл несколько изменился — и они уже говорят о «массовом сборе и анализе обратной связи с помощью ИИ».
Так что, тема использования ИИ на большом и растущем рынке маркетинговых исследований начинает становиться трендом.
Кстати, используя ИИ-интервьюеров для проведения маркетинговых исследований, можно существенно снизить стоимость их проведения — а это может существенно расширить рынок потенциальных клиентов до уровня средних и даже малых компаний. Таким образом, спектр возможностей для зарабатывания денег у компаниях, занимающихся проведением маркетинговых исследований, может резко расшириться.
Кроме того, дешевизна и масштабируемость ИИ-интервьюеров позволяет использовать их для решения других смежных и более массовых задач.
К примеру, стартап Orson, о котором я писал в июне, использовал практически ту же самую технологию, что и Outset, но для сбора видеотзывов пользователей — которые потом можно размещать на своём сайте или использовать в рекламе.
Orson создал, как он его назвал, «ИИ-режиссёра» — который в режиме видеосессии задаёт пользователям вопросы о продукте, а потом сам же вырезает наиболее удачные кусочки интервью и монтирует их в виде коротких видеороликов с убедительными рассказами пользователей о продукте. Этот стартап поднял 8 миллионов долларов инвестиций.
Куда бежать
Направление возможного движения — создание ИИ-интервьюеров. Весь вопрос — в какой именно области их использовать, то есть, какой продукт для их применения создать.
Первые два варианта, для которых уже есть образцы для копирования — это проведение маркетинговых исследований по примеру Outset или сбора отзывов пользователей по примеру Orson.
Однако вариантов тут может быть гораздо больше. Сразу напрашивается, например, продукт для улучшения удержания пользователей.
Первый способ его применения — «натравливать» ИИ-интервьюеров на пользователей, которые в последнее время проявляли недостаточную активность в сервисе. Эти роботы могут спрашивать, почему так произошло — что в сервисе непонятно, что не устраивает, что не получается. Эти данные можно передавать владельцу сервиса для последующей обработки, а можно даже сразу дать роботу инструкции, что отвечать и советовать пользователям в стандартных ситуациях.
Второй способ — начать задавать пользователям аналогичные вопросы в тот момент, когда они отменяют подписку на сервис. Таким образом, можно собирать причины отвалов, а ещё и сразу предлагать что-то типа скидок или бонусов, чтобы попробовать их в этот момент удержать.
Фишка в том, что отправить письмо пользователю, проявляющему недостаточную активность или решившему отказаться от использования сервиса — не особо эффективно.
Похожий вывод сделал стартап Connectly, о котором я писал недавно. Он старается решить проблему брошенных в интернет-магазинах корзин. Обычно магазины в этих случаях рассылают покупателям письма с напоминаниями о брошенных корзинах, но на них мало кто реагирует.
Поэтому стартап создал ИИ-продажника по имени София, которая стучится покупателям в мессенджеры и пытается в разговоре выяснить, почему покупатель не купил отложенные товары, и предложить скидку или другие более подходящие товары для покупки. Стартап утверждает, что такой «разговорный» подход даёт более высокую эффективность возврата не купивших, чем рассылка простых напоминаний.
А какие ещё варианты применения ИИ-интервьюеров и в каких областях приходят вам в голову?
О компании
Outset
- Сайт: outset.ai
- Последний раунд: $3.8M, 26.10.2023
- Всего инвестиций: $4.9M, раундов: 2