A16Z研究报告：AI重塑1400亿美元市场分析领域 迎来虚拟消费者新时代

发布时间：2025-06-04 11:02:32 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：30 次

当传统市场调研公司还在为期待已久的调研报告加班加点时，一场革命正在悄然发生。人工智能不仅要重新定义我们理解消费者的方式，更要彻底颠覆这个价值1400亿美元的庞大产业。
几十年来，企业向市场调研投入了数千亿美元，试图更好地理解客户需求，却始终受困于缓慢的调查问卷、带有偏见的调研小组以及滞后的洞察分析。这个每年消耗1400亿美元的行业中，软件技术的价值却微不足道。传统的人力驱动咨询公司高德纳（Gartner）和麦肯锡(McKinsey)各自估值400亿美元，而软件平台Qualtrics和Medallia的估值分别仅为125亿美元和64亿美元。这还只是外部支出的统计。
随着AI技术的崛起，我们正在见证另一个准备将人力支出转向软件的市场。早期的AI参与者已经开始利用语音转文本和文本转语音模型，构建AI原生的调研平台，这些平台能够自主进行视频访谈，然后使用大语言模型分析结果并生成演示文稿。这些先行者正在快速增长，签署大额合同，占据了传统上属于市场调研和咨询公司的预算份额。
这些由AI驱动的初创公司正在重塑组织从客户那里获得洞察、做出决策并大规模执行的方式。然而，大多数初创公司仍然依赖小组提供商来寻找调研对象。现在，我们看到一批AI调研公司开始完全取代昂贵的人工调研和分析流程。
这些公司不再招募人员小组询问他们的想法，而是能够模拟整个由生成式AI代理组成的社会，这些代理可以被查询、观察和实验，模拟真实的人类行为。这将市场调研从滞后的一次性输入转变为持续的动态优势。
传统市场调研领域在过去几十年中缓慢地融入了软件技术。1990年代，调研主要通过手工进行，使用纸笔收集和分析数据。Qualtrics和Medallia等公司在2000年代初引入了在线调查，随后是实时分析和基于移动设备的调查收集。这两家公司都利用调查构建了围绕客户和员工的更深层次的体验管理工具。
与此同时，自下而上的自助工具如SurveyMonkey的兴起使个人团队能够进行快速、轻量级的调查，扩大了调研的可及性，但往往导致分散的努力、不一致的方法论和有限的组织可见性。这些工具缺乏支持企业级调研运营所需的治理、规模和集成。
包括麦肯锡在内的咨询公司建立了专门的部门，致力于部署基于软件的调研工具，用于大规模的客户细分和消费者洞察。这些项目通常需要数月时间，成本数百万美元，并依赖昂贵且带有偏见的调研小组。调研过程通常需要数周时间来招募参与者小组、进行调查、分析结果然后创建报告。调查结果通常以打包形式交付给买方，没有太多机会重新审视过程或深入挖掘发现。
大多数企业仍然依赖季度调研来指导重大产品发布，但这无法提供快速日常决策所需的持续洞察。由于传统调研成本高昂，小额投资和早期想法往往未经测试。即使是渴望现代化的公司也发现自己陷入了过时工具和缓慢流程的困境。
2010年代后期，出现了一波专为产品团队而非顾问或调研运营构建的用户体验调研工具。公司开始将用户调研嵌入到开发循环中，而不是外包用户调研。通过无人监督的可用性测试、产品内调查和原型反馈，Sprig、Maze和Dovetail等工具实现了更快的、以客户为导向的决策。
这些调研工具展示了集成调研在现代企业中的重要性。但是，虽然这些工具为软件驱动的团队提供了实时价值，但它们较少面向非软件公司，主要针对团队级使用而非跨职能使用进行优化。AI原生调研公司基于用户体验调研的进步而构建，洞察是即时的，并且适用于各个团队、产品和行业，无论是否为软件原生。
AI已经提高了调研的速度并降低了成本。AI使得快速生成调查并根据人们的响应实时调整问题变得容易。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而学习，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，还扩大了可以由数据提供信息的决策集合，从早期产品概念到以前太昂贵而无法调查的细致定位问题。
现在，AI驱动的调研工具正被公司的营销、产品、销售和客户成功团队以及领导层的更多用户使用。这些改进很重要，但即使是AI驱动的调查仍然受到人类小组的可变性和可及性的限制，通常依赖第三方招聘来接触受访者，限制了定价控制和差异化。
生成式代理的概念最初在里程碑式论文《生成式代理:人类行为的交互式模拟》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，受记忆、反思和规划驱动。虽然这个想法最初因其在构建逼真模拟社会方面的潜力而引起关注，但其意义超越了学术好奇心。其最有前景的商业应用之一便是市场调研。
以下是一个具体例子:在法国推出新护肤产品之前，美容公司可以模拟10000个以Z世代和千禧一代法国美容消费者为模型的代理。每个代理都将从客户评论、CRM历史记录、社交媒体监听洞察（如TikTok上关于护肤程序的趋势）和过去的购买行为中获得数据。这些代理可以相互交互，观看模拟的网红内容，在虚拟商店货架上购物，并在AI生成的社交媒体上发布产品意见，随着时间的推移而演变，因为它们吸收新信息并反思过去的经验。
使这些模拟成为可能的不仅仅是现成的大语言模型，而是一个日益复杂的技术堆栈。代理现在锚定在持久的内存架构中，通常基于丰富的定性数据如访谈或行为历史，使它们能够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，检索增强生成（RAG）和代理链等方法支持复杂的多步骤决策制定，产生反映真实世界客户旅程的模拟。在特定领域任务上训练的微调多模态模型——跨文本、视觉和交互训练——将代理行为推向超越文本的极限。
早期平台已经在利用这些方法。AI驱动的模拟初创公司如Simile和Aaru（刚刚宣布与埃森哲建立合作伙伴关系）暗示了即将到来的趋势:动态的、始终在线的人群，表现得像真实客户，准备被查询、观察和实验。
代理模拟不仅加速了曾经需要数周的工作流程，还从根本上重新发明了调研和决策的方式。它还通过创建一个可以存在于工作流程中的调研工具来克服许多传统调研限制。这种飞跃不仅在于效率，更在于保真度。
如果历史可以作为指导，那么在这波AI浪潮中占主导地位的公司不仅要拥有最好的技术，还要掌握分发和采用。例如，Qualtrics和Medallia通过优先考虑采用、熟悉度和忠诚度，深度嵌入大学和关键行业而早期获胜。
准确性显然很重要，特别是当团队将AI工具与传统的、人力主导的调研进行比较时。但在这个类别中，没有建立的基准或评估框架，这使得客观评估给定模型的优劣变得困难。试验代理模拟技术的公司通常必须定义自己的指标。
关键的是，成功并不意味着达到100%的准确性，而是达到对您的用例足够好的阈值。我们与之交谈的许多首席营销官对至少70%准确性的输出感到满意，特别是因为数据更便宜、更快且实时更新。在缺乏标准化期望的情况下，这为初创公司创造了快速行动、通过实际使用验证并早期嵌入工作流程的窗口。
也就是说，初创公司必须继续完善产品:基准将会出现，收费越多，客户要求就会越高。在这个阶段，风险更多地在于不完美的输出而不是为理论准确性过度工程化。优先考虑速度、集成和分发的初创公司可以定义新兴标准。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，而其他公司则投入生产。
AI原生调研公司在重新定义市场调研期望方面比传统公司处于更有利的地位。虽然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不是为自动化而构建的。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而不是保护过去。它们准备好拥有数据层和模拟层。
广泛引用的《1000人生成式代理模拟》论文说明了这种融合:其合著者依靠AI进行的真实访谈来种子代理档案——这与AI原生公司已经大规模运行的管道类型相同。为了产生影响，洞察必须适用于UX和营销团队之外的产品、战略和运营。挑战在于:提供足够的服务支持而不重新创建传统机构的沉重开销。
滞后调研的漫长时代正在结束。AI驱动的市场调研正在改变我们理解客户的方式，无论是通过模拟、分析还是洞察生成。早期采用AI驱动调研工具的公司将获得更快的洞察、做出更好的决策并释放新的竞争优势。随着产品发布变得更快更容易，真正的优势在于知道要构建什么。