市场调研领域正经历一场前所未有的变革，而这场变革的核心驱动力是人工智能技术。长久以来，企业为了深入理解消费者需求，不惜投入巨资进行市场调研，但传统方法往往受限于低效的问卷、易受偏见影响的调研小组以及迟缓的洞察分析。如今，这一切正在被AI技术所颠覆。
市场调研作为一个价值高达1400亿美元的产业，长久以来软件技术的贡献微乎其微。诸如高德纳和麦肯锡这样的传统咨询公司，尽管各自估值高达400亿美元，但在软件层面的投入却远远不足。相比之下，Qualtrics和Medallia等软件平台，尽管估值分别达到125亿美元和64亿美元，但在整个行业中的占比依然有限。这些数字仅反映了外部支出，未涵盖企业内部的调研成本。
随着AI技术的兴起，市场调研行业正迎来一场从人力支出向软件支出的转型。早期的AI参与者已经开始利用先进的语音和文本处理技术，构建能够自主进行视频访谈并分析结果、生成报告的AI原生调研平台。这些平台不仅显著提高了效率，还成功抢占了传统市场调研和咨询公司的市场份额。
AI驱动的初创公司正在彻底改变企业获取客户洞察、做出决策并执行的方式。不同于传统公司依赖小组提供商来寻找调研对象，这些初创公司开始利用AI技术完全取代昂贵的人工调研和分析流程。它们不再招募人员小组进行访谈，而是通过模拟由生成式AI代理组成的社会来进行调研。这些代理可以被查询、观察和实验，从而模拟真实的人类行为。
传统市场调研领域在软件技术的融入方面进展缓慢。从上世纪90年代的纸笔调研，到2000年代初的在线调查和实时分析，再到基于移动设备的调查收集，每一步进展都显得尤为艰难。Qualtrics和Medallia等公司虽然引入了在线调查工具，并构建了围绕客户和员工的体验管理工具，但自助工具如SurveyMonkey的兴起虽然降低了调研门槛，却导致了分散的努力和不一致的方法论。
咨询公司如麦肯锡虽然建立了专门的部门来部署基于软件的调研工具，但这些项目通常耗时长、成本高，且依赖易受偏见的调研小组。调研过程繁琐，从招募参与者小组到调查、分析、报告生成，往往需要数周时间。而调研结果通常以打包形式交付，缺乏重新审视过程或深入挖掘发现的机会。
大多数企业仍然依赖季度调研来指导重大产品发布，但这种滞后的一次性输入无法满足快速日常决策的需求。高昂的传统调研成本使得小额投资和早期想法往往未经测试。即便是渴望现代化的企业，也往往受限于过时工具和缓慢流程。
近年来，专为产品团队构建的用户体验调研工具开始涌现。这些工具将用户调研嵌入到开发循环中，实现了更快的、以客户为导向的决策。Sprig、Maze和Dovetail等工具通过无人监督的可用性测试、产品内调查和原型反馈，提供了实时价值。
然而，尽管这些工具对软件驱动的团队至关重要，但它们较少面向非软件公司，且主要针对团队级使用而非跨职能使用进行优化。AI原生调研公司则基于用户体验调研的进步而构建，提供的洞察即时且适用于各个团队、产品和行业，无论是否为软件原生。
AI技术的引入极大地提高了调研速度和降低了成本。快速生成调查并根据响应实时调整问题变得轻而易举，曾经需要数周的分析现在几小时内就能完成。洞察库随着时间的推移不断学习，发现项目间的模式并推断早期信号。这种转变不仅使调研对小公司更加可及，还扩大了可由数据提供信息的决策范围。
如今，AI驱动的调研工具正被越来越多的公司用户所采纳，包括营销、产品、销售和客户成功团队以及领导层。然而，即便是AI驱动的调查仍然受到人类小组可变性和可及性的限制。生成式代理技术的出现为这一难题提供了解决方案。这种技术通过模拟真实客户行为，为市场调研带来了全新的可能性。
生成式代理的概念最初在学术研究中提出，研究人员展示了由大语言模型驱动的模拟角色如何表现出越来越像人类的行为。这一技术的商业应用前景广阔，其中最具潜力的便是市场调研。通过模拟真实客户，企业可以更加高效地获取洞察，加速决策过程。
以美容公司为例，在推出新护肤产品之前，可以利用生成式代理技术模拟法国Z世代和千禧一代美容消费者。这些代理将从客户评论、CRM历史记录、社交媒体监听洞察以及过去购买行为中获取数据，并相互交互、观看模拟网红内容、在虚拟商店购物以及在AI生成的社交媒体上发布产品意见。随着时间的推移，这些代理将吸收新信息并反思过去经验，从而更加逼真地模拟真实客户行为。
使这些模拟成为可能的是日益复杂的技术堆栈。代理现在锚定在持久的内存架构中，通过积累的经验和上下文反馈随时间演变。上下文提示为它们提供行为历史、环境线索和先前决策，创造更加细致、逼真的响应。在幕后，复杂的多步骤决策制定方法如检索增强生成和代理链等支持着模拟过程。
早期平台如Simile和Aaru已经开始利用这些方法进行市场调研。它们暗示了一个即将到来的趋势：动态的、始终在线的人群模拟，这些模拟表现得像真实客户，准备被查询、观察和实验。这种技术不仅加速了工作流程，还从根本上重新发明了调研和决策的方式。
准确性对于AI驱动的调研工具至关重要，特别是在与传统人力主导调研进行比较时。然而，在这个领域尚未建立基准或评估框架，这使得客观评估给定模型的优劣变得困难。因此，试验代理模拟技术的公司通常必须自行定义评估指标。
关键在于，成功并不意味着达到100%的准确性，而是达到对用例足够好的阈值。许多首席营销官对至少70%准确性的输出感到满意，特别是考虑到数据更便宜、更快且实时更新。在缺乏标准化期望的情况下，这为初创公司提供了快速行动、通过实际使用验证并早期嵌入工作流程的机会。
然而，初创公司必须继续完善产品。随着基准的出现和收费的增加，客户要求也会越来越高。在这个阶段，风险更多在于为理论准确性过度工程化而非不完美的输出。优先考虑速度、集成和分发的初创公司有机会定义新兴标准。而那些为了完美保真度而延迟的公司可能会发现自己陷入无休止的试点项目中，而其他公司则已经开始投入生产。
AI原生调研公司在重新定义市场调研期望方面拥有传统公司无法比拟的优势。尽管传统市场调研公司可能拥有深厚的小组数据，但它们的商业模式和工作流程并非为自动化而构建。相比之下，AI原生参与者已经为AI主导的调研开发了专用工具，并在结构上被激励推动前沿发展。它们准备好拥有数据层和模拟层，以提供更加高效、准确的洞察。
