模块一：范式革命：AI如何重构市场调研

1.传统市场调研的挑战与AI的机遇

• 成本、周期、样本偏差、深度洞察的瓶颈。

•  AI带来的变革：7x24小时数据扫描、海量非结构化数据处理、消费者深层意图挖掘、实时预测模拟。

2.AI市场调研全景图与核心工具矩阵

• “大脑”类：大语言模型在文本分析、假设生成、报告撰写中的应用（ChatGPT-4o, Claude-3, 文心一言， Kimi）。

•  “眼睛”与“耳朵”类：多模态AI在图像/视频分析、语音语义分析中的应用。

•  “手脚”类：自动化工具在数据抓取、问卷生成、可视化中的应用（如浏览器自动化插件、Make/Zapier）。

• 垂直专业类：舆情分析、趋势预测、消费者洞察平台。

模块二：智能情报获取：AI驱动的数据收集与监测

1.AI辅助桌面研究与竞品分析

• 智能信息检索：使用AI进行高效文献综述、政策解读、行业报告摘要。

• 竞品动态智能监测：设置AI智能体，自动化追踪竞品网站、新闻、社媒动态并生成简报。

• 公开数据挖掘：利用AI解析上市公司财报、专利文档、招投标信息中的关键情报。

2.AI赋能的消费者洞察收集

• 智能问卷与访谈设计：用AI生成高质量问题、优化问卷逻辑、模拟用户预测试。

• 社交媒体与评论的深度聆听：使用AI进行大规模UGC分析，识别情绪、话题、痛点和KOL。

• 多模态内容分析：用AI分析产品宣传片、广告图片、开箱视频中的视觉元素和叙事策略。

模块三：深度分析：从数据海洋到洞察珍珠

1. 定性分析的智能化飞跃

•  AI辅助的文本分析：自动对开放题、访谈转录稿进行编码、主题聚类、情感分析和观点抽取。

• 构建“消费者心智地图”：利用LLM从访谈数据中推导消费者决策旅程、价值感知模型。

2.定量分析的增强

• AI辅助的问卷数据分析：用自然语言指令让AI（如ChatGPT Advanced Data Analysis）进行交叉分析、显著性检验、回归建模。

• 超越数字：发现隐藏模式：训练AI识别数据中的异常模式、细分群体和预测信号。

3.市场预测与模拟

• 趋势预测：利用AI工具分析新闻、搜索、社媒数据，预测新兴趋势和热度周期。

• 场景模拟：使用AI扮演不同客群，模拟新品概念测试、定价测试、营销信息测试。

模块四：洞察呈现与决策支持

1.AI驱动的报告生成与可视化

•从洞察到故事线：用AI将零散发现整合成逻辑严谨、有说服力的叙事框架。

•一键生成草稿与美化：利用AI撰写报告章节、提炼核心结论、生成中英文摘要。

•智能图表与信息图：用AI工具（如ChartGPT）根据数据描述生成合适的可视化图表。

2.构建决策支持AI智能体

•专属市场情报助手：基于内部数据和行业知识库，微调或创建专属的调研问答机器人。

•实时问答与情景推演：在战略会议中，调用AI实时提供数据支持，进行“如果…那么…”的情景分析。

模块五：伦理、局限与未来

1.AI市场调研的边界与陷阱

• “幻觉”与事实核查：如何识别和验证AI生成内容的准确性。

• 偏见放大：理解数据偏见和算法偏见，确保洞察的公正性。

• 隐私与合规：在利用公开数据时，遵守GDPR等数据隐私法规。

2.人机协同的最佳实践

• 定位：AI是超级助理，人类是战略指挥官。明确分工，发挥各自优势。

• 构建人机回环：建立“AI生成-人类判断-反馈优化”的高效工作流。