a16z報告：AI顛覆1400億美元市場調研行業 虛擬消費者時代來臨

當傳統市場調研公司還在爲期待已久的調研報告加班加點時，一場革命正在悄然發生。人工智能不僅要重新定義我們理解消費者的方式，更要徹底顛覆這個價值1400億美元的龐大產業。

幾十年來，企業向市場調研投入了數千億美元，試圖更好地理解客戶需求，卻始終受困於緩慢的調查問卷、帶有偏見的調研小組以及滯後的洞察分析。這個每年消耗1400億美元的行業中，軟件技術的價值卻微不足道。傳統的人力驅動諮詢公司高德納（Gartner）和麥肯錫(McKinsey)各自估值400億美元，而軟件平臺Qualtrics和Medallia的估值分別僅爲125億美元和64億美元。這還只是外部支出的統計。

隨着AI技術的崛起，我們正在見證另一個準備將人力支出轉向軟件的市場。早期的AI參與者已經開始利用語音轉文本和文本轉語音模型，構建AI原生的調研平臺，這些平臺能夠自主進行視頻訪談，然後使用大語言模型分析結果並生成演示文稿。這些先行者正在快速增長，簽署大額合同，佔據了傳統上屬於市場調研和諮詢公司的預算份額。

這些由AI驅動的初創公司正在重塑組織從客戶那裏獲得洞察、做出決策並大規模執行的方式。然而，大多數初創公司仍然依賴小組提供商來尋找調研對象。現在，我們看到一批AI調研公司開始完全取代昂貴的人工調研和分析流程。

這些公司不再招募人員小組詢問他們的想法，而是能夠模擬整個由生成式AI代理組成的社會，這些代理可以被查詢、觀察和實驗，模擬真實的人類行爲。這將市場調研從滯後的一次性輸入轉變爲持續的動態優勢。

傳統市場調研領域在過去幾十年中緩慢地融入了軟件技術。1990年代，調研主要通過手工進行，使用紙筆收集和分析數據。Qualtrics和Medallia等公司在2000年代初引入了在線調查，隨後是實時分析和基於移動設備的調查收集。這兩家公司都利用調查構建了圍繞客戶和員工的更深層次的體驗管理工具。

與此同時，自下而上的自助工具如SurveyMonkey的興起使個人團隊能夠進行快速、輕量級的調查，擴大了調研的可及性，但往往導致分散的努力、不一致的方法論和有限的組織可見性。這些工具缺乏支持企業級調研運營所需的治理、規模和集成。

包括麥肯錫在內的諮詢公司建立了專門的部門，致力於部署基於軟件的調研工具，用於大規模的客戶細分和消費者洞察。這些項目通常需要數月時間，成本數百萬美元，並依賴昂貴且帶有偏見的調研小組。調研過程通常需要數週時間來招募參與者小組、進行調查、分析結果然後創建報告。調查結果通常以打包形式交付給買方，沒有太多機會重新審視過程或深入挖掘發現。

大多數企業仍然依賴季度調研來指導重大產品發佈，但這無法提供快速日常決策所需的持續洞察。由於傳統調研成本高昂，小額投資和早期想法往往未經測試。即使是渴望現代化的公司也發現自己陷入了過時工具和緩慢流程的困境。

2010年代後期，出現了一波專爲產品團隊而非顧問或調研運營構建的用戶體驗調研工具。公司開始將用戶調研嵌入到開發循環中，而不是外包用戶調研。通過無人監督的可用性測試、產品內調查和原型反饋，Sprig、Maze和Dovetail等工具實現了更快的、以客戶爲導向的決策。

這些調研工具展示了集成調研在現代企業中的重要性。但是，雖然這些工具爲軟件驅動的團隊提供了實時價值，但它們較少面向非軟件公司，主要針對團隊級使用而非跨職能使用進行優化。AI原生調研公司基於用戶體驗調研的進步而構建，洞察是即時的，並且適用於各個團隊、產品和行業，無論是否爲軟件原生。

AI已經提高了調研的速度並降低了成本。AI使得快速生成調查並根據人們的響應實時調整問題變得容易。曾經需要數週的分析現在幾小時內就能完成。洞察庫隨着時間的推移而學習，發現項目間的模式並推斷早期信號。這種轉變不僅使調研對小公司更加可及，還擴大了可以由數據提供信息的決策集合，從早期產品概念到以前太昂貴而無法調查的細緻定位問題。

現在，AI驅動的調研工具正被公司的營銷、產品、銷售和客戶成功團隊以及領導層的更多用戶使用。這些改進很重要，但即使是AI驅動的調查仍然受到人類小組的可變性和可及性的限制，通常依賴第三方招聘來接觸受訪者，限制了定價控制和差異化。

生成式代理的概念最初在里程碑式論文《生成式代理:人類行爲的交互式模擬》中提出。研究人員展示了由大語言模型驅動的模擬角色如何表現出越來越像人類的行爲，受記憶、反思和規劃驅動。雖然這個想法最初因其在構建逼真模擬社會方面的潛力而引起關注，但其意義超越了學術好奇心。其最有前景的商業應用之一便是市場調研。

以下是一個具體例子:在法國推出新護膚產品之前，美容公司可以模擬10000個以Z世代和千禧一代法國美容消費者爲模型的代理。每個代理都將從客戶評論、CRM歷史記錄、社交媒體監聽洞察（如TikTok上關於護膚程序的趨勢）和過去的購買行爲中獲得數據。這些代理可以相互交互，觀看模擬的網紅內容，在虛擬商店貨架上購物，並在AI生成的社交媒體上發佈產品意見，隨着時間的推移而演變，因爲它們吸收新信息並反思過去的經驗。

使這些模擬成爲可能的不僅僅是現成的大語言模型，而是一個日益複雜的技術堆棧。代理現在錨定在持久的內存架構中，通常基於豐富的定性數據如訪談或行爲歷史，使它們能夠通過積累的經驗和上下文反饋隨時間演變。上下文提示爲它們提供行爲歷史、環境線索和先前決策，創造更加細緻、逼真的響應。

在幕後，檢索增強生成（RAG）和代理鏈等方法支持複雜的多步驟決策制定，產生反映真實世界客戶旅程的模擬。在特定領域任務上訓練的微調多模態模型——跨文本、視覺和交互訓練——將代理行爲推向超越文本的極限。

早期平臺已經在利用這些方法。AI驅動的模擬初創公司如Simile和Aaru（剛剛宣佈與埃森哲建立合作伙伴關係）暗示了即將到來的趨勢:動態的、始終在線的人羣，表現得像真實客戶，準備被查詢、觀察和實驗。

代理模擬不僅加速了曾經需要數週的工作流程，還從根本上重新發明了調研和決策的方式。它還通過創建一個可以存在於工作流程中的調研工具來克服許多傳統調研限制。這種飛躍不僅在於效率，更在於保真度。

如果歷史可以作爲指導，那麼在這波AI浪潮中占主導地位的公司不僅要擁有最好的技術，還要掌握分發和採用。例如，Qualtrics和Medallia通過優先考慮採用、熟悉度和忠誠度，深度嵌入大學和關鍵行業而早期獲勝。

準確性顯然很重要，特別是當團隊將AI工具與傳統的、人力主導的調研進行比較時。但在這個類別中，沒有建立的基準或評估框架，這使得客觀評估給定模型的優劣變得困難。試驗代理模擬技術的公司通常必須定義自己的指標。

關鍵的是，成功並不意味着達到100%的準確性，而是達到對您的用例足夠好的閾值。我們與之交談的許多首席營銷官對至少70%準確性的輸出感到滿意，特別是因爲數據更便宜、更快且實時更新。在缺乏標準化期望的情況下，這爲初創公司創造了快速行動、通過實際使用驗證並早期嵌入工作流程的窗口。

也就是說，初創公司必須繼續完善產品:基準將會出現，收費越多，客戶要求就會越高。在這個階段，風險更多地在於不完美的輸出而不是爲理論準確性過度工程化。優先考慮速度、集成和分發的初創公司可以定義新興標準。那些爲了完美保真度而延遲的公司可能會發現自己陷入無休止的試點項目中，而其他公司則投入生產。

AI原生調研公司在重新定義市場調研期望方面比傳統公司處於更有利的地位。雖然傳統市場調研公司可能擁有深厚的小組數據，但它們的商業模式和工作流程不是爲自動化而構建的。相比之下，AI原生參與者已經爲AI主導的調研開發了專用工具，並在結構上被激勵推動前沿而不是保護過去。它們準備好擁有數據層和模擬層。

廣泛引用的《1000人生成式代理模擬》論文說明了這種融合:其合著者依靠AI進行的真實訪談來種子代理檔案——這與AI原生公司已經大規模運行的管道類型相同。爲了產生影響，洞察必須適用於UX和營銷團隊之外的產品、戰略和運營。挑戰在於:提供足夠的服務支持而不重新創建傳統機構的沉重開銷。

滯後調研的漫長時代正在結束。AI驅動的市場調研正在改變我們理解客戶的方式，無論是通過模擬、分析還是洞察生成。早期採用AI驅動調研工具的公司將獲得更快的洞察、做出更好的決策並釋放新的競爭優勢。隨着產品發佈變得更快更容易，真正的優勢在於知道要構建什麼。