Greenbook разбирает популярную идею «маховика» в исследованиях: чем больше клиентов пользуются исследовательским продуктом, тем больше он получает уникальных данных, на их основе становится лучше, привлекает ещё больше использования — и цикл повторяется. Но просто накопить большой массив данных недостаточно.
Настоящее преимущество появляется, когда компания собирает обратную связь и понимает, что произошло после рекомендации. Не просто понравился ли клиенту отчёт, а принял ли он решение, что именно сделал и к какому результату это привело. Именно такие данные позволяют улучшать следующие рекомендации.
Большинство исследовательских компаний до этого уровня пока не доходят. Панель может каждый месяц собирать миллионы новых ответов, а консалтинг — выдавать сильные рекомендации, но если система не учится на последующих результатах, накопление данных само по себе не делает продукт лучше.
То же касается собственных AI-моделей, RAG и других технологий. Их сравнительно легко скопировать. Гораздо сложнее повторить систему, которая встроена в рабочие процессы клиента, постоянно получает уникальную обратную связь и знает, какие решения действительно сработали.
Подробнее в статье Greenbook.
#omi_ai
😊 – аналитика, экспертиза, данные, точность
===
💬Это пост из ленты, которую читает Саша - автор канала Мальцев: Карьера. Маркетинг. AI. @maltsevprosto
Другие каналы по темам:
🤖 AI @maltsevdaily
🧑🎓 Карьеры @maltsevdailyc
🦹 Маркетинга @maltsevdailym