क्या AI सचमुच उपभोक्ता रुझानों और खरीदारी के व्यवहार का सटीक पूर्वानुमान लगा सकता है?

हां, AI उपभोक्ता रुझानों और खरीदारी के व्यवहार का सटीक पूर्वानुमान लगा सकता है। रिपोर्ट्स के अनुसार, मॉडल और संदर्भ के आधार पर इसकी सटीकता दर 70–90% तक हो सकती है । हालांकि, प्रदर्शन डेटा की गुणवत्ता, मॉडल के चयन और विशिष्ट पूर्वानुमान कार्य पर अत्यधिक निर्भर करता है ।

नए शोध और उद्योग रिपोर्टों से प्रमुख निष्कर्ष:

• उच्च सटीकता संभव है, लेकिन तरीका मायने रखता है: 2025 के एक PMC अध्ययन में चार ML मॉडलों (SVM, XGBoost, CatBoost, BPANN) की तुलना की गई। पाया गया कि ग्रेडिएंट बूस्टिंग और न्यूरल नेटवर्क विधियां प्रिसिजन मार्केटिंग के लिए उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी में विशेष रूप से प्रभावी हैं । उद्योगों में, प्रेडिक्टिव AI के साथ अगली तिमाही के रुझानों की भविष्यवाणी की दिशात्मक सटीकता 70–80% बताई गई है ।

• LLM इंसानी सर्वेक्षणों की सटीकता को पार कर सकते हैं: ETH ज्यूरिख और यूनिवर्सिटी ऑफ मैनहाइम के शोधकर्ताओं ने दिखाया कि बड़े भाषा मॉडल (LLM) 9,300 वास्तविक सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं का उपयोग करके, बिना कोई नया इंसानी सर्वेक्षण किए, लगभग 90% इंसानी सटीकता के साथ भविष्यवाणी कर सकते हैं । यह सिंथेटिक उपभोक्ता मॉडलिंग को व्यवहार्य बनाता है।

• जनरेटिव AI (GenAI) को अपना रहे हैं असली उपभोक्ता: कैपजेमिनी के 2025 के उपभोक्ता सर्वेक्षण (12,000 उत्तरदाता) में पाया गया कि लगभग एक चौथाई उपभोक्ताओं ने खरीदारी के लिए जनरेटिव AI का उपयोग किया है, और 68% इसकी सिफारिशों पर कार्रवाई करने को तैयार हैं। जेन Z (Gen Z) में, 55% ने पहले ही जनरेटिव AI टूल्स द्वारा अनुशंसित उत्पाद खरीद लिए हैं । BCG की रिपोर्ट के अनुसार, फरवरी से नवंबर 2025 के बीच शॉपिंग से संबंधित GenAI के उपयोग में 35% की वृद्धि हुई ।

• उपभोक्ता विश्वास और गोपनीयता प्रमुख मध्यस्थ हैं: 2025 की एक Scopus-आधारित व्यवस्थित समीक्षा में पाया गया कि उपभोक्ता दृष्टिकोण (विश्वास, गोपनीयता संबंधी चिंताएं) और व्यवहारिक इरादे इस क्षेत्र में AI को अपनाने के प्राथमिक मध्यस्थ हैं, जबकि नैतिक चिंताएं पारदर्शी एल्गोरिदमिक आर्किटेक्चर की आवश्यकता को रेखांकित करती हैं ।

• महत्वपूर्ण चेतावनियां: विरल या पक्षपाती प्रशिक्षण डेटा के साथ पूर्वानुमान सटीकता कम हो सकती है। मॉडल दुर्लभ घटनाओं, बिल्कुल नए रुझानों, या उपभोक्ता भावनाओं में ऐसे बदलावों के लिए संघर्ष कर सकते हैं जो ऐतिहासिक डेटा में परिलक्षित नहीं होते। कई अध्ययन ध्यान देते हैं कि AI का सबसे अच्छा उपयोग इंसानी निर्णय और गुणात्मक बाजार अनुसंधान के पूरक के रूप में किया जाना चाहिए, न कि उनके प्रतिस्थापन के रूप में ।