科技行者找市場研究報告難?交給AI!

找市場研究報告難?交給AI!

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2020年12月23日 11:21:55 科技行者
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要找市場研究數據,靠傳統內部網是做不到的。

來源:科技行者 2020年12月23日 11:21:55

關鍵字:人工智能

  • 根據MIT(麻省理工學院)媒體實驗室的資料,組織里那些做決策的關鍵內容里95%是非結構化的,屬于PDF文件和各種文件格式,不容易索引和快速訪問;
  • 根據Accenture今年早些時候發布的一項研究,典型組織的數據里80%是非結構化的,會減慢工作速度,往往令做出的決策為非最佳決擇 ;
  • Accenture做的一項關于數據如何用于決策的研究表明,組織在洞察和決策上利用了35%的結構化數據,但只用了25%的非結構化企業數據;
  • 根據IBM知識管理研究的結果,即便使用了內容管理或知識管理系統,60%至80%的員工仍無法找到他們想找的信息。

找市場研究報告難?交給AI!

Stravito是個AI(人工智能)初創公司,主打機器學習、自然語言處理(NLP)和搜索的組合,目標是幫助組織將自己擁有的市場研究報告、競爭、行業市場份額、財務分析和市場預測分析變成可搜索資料從而找到及獲得更多價值。

找市場研究數據,內部網做不到

舉例來說,市場研究和產品營銷團隊面對緊張的截止日期要做一個新產品、渠道或銷售策略的市場計劃,要找一個報告,他們知道曾經不止一次買過那份報告,但卻找不到,最后只得放棄找的努力。截止日期越緊張,計劃越重要,出現這種情況就越多。

這時候,市場研究和產品營銷團隊也可以趕緊給市場研究分析師打個電話,分析師有權限可以訪問各種市場研究訂閱,但還是找不到所需的報告,他們要么是不用這個數據繼續下去,要么是再花錢買報告。

筆者職業生涯的第一年就是做市場研究分析員,根據我的經驗,IBM的研究結果是準確的,典型知識工作者的一天里30%的時間花在找信息及理解其背景和原始方法上。當時我們組織的所有報告都有內部網站分發權。在內部網平臺上有數百個報告,但平臺的搜索功能并不好用。

為此,Thor Olof Philogene and Sarah Lee在2017年聯合創建了研究機構NORM,幫助過各種公司從他們的市場研究投資中獲得更高的價值。他們在NORM工作了15年,為多家跨國品牌公司服務過。最終,他們將公司賣給了IPSOS。

Anders和Andreas在NORM工作時碰到一些來自全球各地的客戶,他們買了研究報告后但在公司內部找不到報告,最后只得打電話索取報告副本。據了解,Stravito初創公司現在的客戶包括Carlsberg、Comcast、Colruyt Group、Danone、Electrolux、Pepsi Lipton等等。并且,公司在斯德哥爾摩(總部)、馬爾姆和阿姆斯特丹設有辦事處。

營銷和高級管理團隊如果只擁有次佳的市場和行業數據,就只能提供出色產品發布或銷售活動所需的一部分見解,營銷和高級管理團隊需要將眼光放得長遠一些。而如果能用基于AI的搜索引擎替換傳統內部網站及其有限的搜索功能,將可以實時進行自動標簽及構建基于內容屬性的分類管理。

從這方面來看,Stravito在單一平臺上將AI、機器學習、NLP和搜索組合在一起,可以針對組織使用的每個主要文件類型索引、創建簡化的搜索查詢分類系統。

具體來說,Stravito平臺以AI為基礎,具有以下優點:

  • 基于AI的高速搜索,令每個人都能夠快速查找和分享洞察和信息,這在傳統內部網絡技術是做不到的。每個人都在家里工作,自服務是每個營銷、商業計劃和IT部門現在想達到的目標,所以,Stravito的架構旨在用簡單的操作完成查詢,任何人都可以快速掌握。
  • 依靠AI和機器學習可以緩解手動上傳和標記數百個市場研究和分析報告。Stravito利用AI數據分類方法做標識及刪除重復的報告副本,并可以配置過濾任何特定日期前的報告。另外還可以配置搜索范疇、自動標記和PDF內置搜索選項。此外,Stravito還可以根據特定搜索項的相關內容百分比將PDF文件排位,會提供一個條形圖顯示哪些頁面含最相關的內容。
  • Stravito的設計團隊成功將AI、機器學習和高級用戶界面設計組合在一起,得到的應用可與Spotify、谷歌和Netflix一比。在開發和發布企業級搜索引擎時有必要將應用的可用性放在首位。許多企業軟件供應商盡管也在說要將可用性放在首位,但許多企業應用程序仍然無法實現這一設計目標。從以下Stravito的搜索結果截屏可以看出,Stravito方法將信息發現和協作有效地組合了起來:

找市場研究報告難?交給AI!

                                                                 ▲ www.stravito.com頁面
  • Stravito尋找使用AI和機器學習的新方法并整合到組織里常用格式文件的拖放外加在幾秒內分類,這非常值得點贊。同時,Stravito的創新使用AI、機器學習和自動標記,為客戶提供支持批量上傳的簡單拖放接口。Stravito平臺兼容各種平臺并提供可與市場研究或咨詢服務API整合的API庫。例如,他們的客戶群大量依賴Euroomonitor和Mintel。

結語       

總而言之,Stravito填補了傳統內部網技術和目前這一代協作平臺之間的空白。業界存在對更強大搜索引擎的需求及對能夠不斷適應新信息和文檔搜索引擎的需求。

研究表明,監督機器學習可以有效地應對有關的挑戰,能夠創造并根據新的資料更新分類。因此,Stavito的產品策略是根據興趣內容提供個性化建議,這是Stavito平臺自然發展的結果。筆者認為,那些被數據淹沒而又不能及時將報告交給決策者的組織值得去Stravito平臺看看。

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