尋求把握客戶需求的組織必須超越多項(xiàng)選擇式的調(diào)查或數(shù)字評分的范圍。與其相反，如果他們想真正了解客戶的想法，應(yīng)該集中精力收集開放式的調(diào)查結(jié)果，以了解客戶采用自己的語言所表達(dá)的意愿，這些語言包括俚語和表情符號等。
幾十年來，分析這些開放式調(diào)查結(jié)果一直是一個(gè)繁瑣的過程，研究人員閱讀并標(biāo)記每個(gè)回答，以量化關(guān)注點(diǎn)并確定具有代表性的回答。進(jìn)入2021年及以后，人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序?qū)⒃絹碓蕉嗟厥寡芯咳藛T能夠更好地分析隱藏在開放式調(diào)查回答中的概念和情感內(nèi)容，了解客戶的想法和感受。
以下是人工智能在2021年及以后改進(jìn)研究技術(shù)的4種方法：
1.跨部門、跨層次的技術(shù)民主化
很多組織通過數(shù)據(jù)科學(xué)家或技術(shù)專家才能弄清楚如何配置和應(yīng)用人工智能技術(shù)，以滿足其研究需求。
預(yù)計(jì)在2021年，將會有更多的組織采用無代碼人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序允許員工快速呈現(xiàn)和量化，并以可視化方式顯示調(diào)查問卷中的概念，即使研究人員并未尋找被忽略的異常值。
隨著易于使用的應(yīng)用程序的普及，將會看到更多的組織將強(qiáng)大的研究工具交給分析師、業(yè)務(wù)用戶、營銷團(tuán)隊(duì)、客戶支持專家。
2.無需標(biāo)記調(diào)查響應(yīng)
大多數(shù)研究人員花費(fèi)大量的時(shí)間研究非結(jié)構(gòu)化的調(diào)查結(jié)果，并對每個(gè)包含興趣概念的結(jié)果進(jìn)行標(biāo)記。有了下一代人工智能支持的文本分析，這個(gè)標(biāo)記過程將會完全實(shí)現(xiàn)自動化，使研究人員能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r(jià)值的業(yè)務(wù)分析和建議。
3.將情感分析提升到一個(gè)新的水平
雖然情緒分析技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用十多年，但常見的情緒分析形式是評估文檔的情緒總體上是積極的還是消極的。這種類型的分析過于簡單，因?yàn)樗鼰o法處理細(xì)微的評論，例如客戶對產(chǎn)品的喜好或員工對組織優(yōu)缺點(diǎn)的反饋。
隨著使用人工智能分析情緒的改進(jìn)，各行業(yè)組織將能夠上傳基于文本的文檔，并迅速獲得文檔作者情緒細(xì)微差別的分析結(jié)果。
4.減少調(diào)查問題并提高答復(fù)率
傳統(tǒng)上，調(diào)查問題越少就越會提高回答率，但更多的問題可以提供更多的反饋信息。在未來幾年，研究人員將越來越多地使用人工智能驅(qū)動的文本分析，將問題整合成幾個(gè)開放式的問題，并采用人工智能系統(tǒng)提取其中豐富而微妙的反饋。
需要記住的是，開放式的調(diào)查問題通常包含比多項(xiàng)選擇題更多的信息。由于人工智能使得快速嚴(yán)格地分析開放式調(diào)查結(jié)果成為可能，2021年及以后的研究人員將更多地依賴于這些開放式調(diào)查提供的豐富內(nèi)容，而不是過去通常使用的選擇題或簡答題。
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