大型語言模型(LLM)可以做到同真人調查差唔多準。 ETH Zürich同University of Mannheim嘅研究人員表示,大型語言模型可以用約9,300份真實問卷數據,達到大概九成人類準確率嚟預測消費者會買咩嘢,完全唔使再做新嘅真人調查。 呢個表明「合成消費者建模」呢個概念開始變得可行。
生成式AI已經俾消費者用緊。 Capgemini 2025年嘅消費者調查(12,000名受訪者)發現,差唔多每四個消費者就有一個用過生成式AI嚟購物,68%嘅人願意跟從佢嘅推薦。Z世代入面,55%已經買過由生成式AI工具推薦嘅產品。 BCG嘅報告顯示,購物相關嘅生成式AI使用量由2025年2月到11月增長咗35%。
消費者信任同私隱問題係關鍵。 2025年一篇基於Scopus嘅系統性回顧發現,消費者態度(信任、私隱關注)同行為意圖係AI喺呢個領域普及嘅主要中介因素,而道德關注就凸顯咗需要有透明嘅算法架構。
要留意嘅限制。 預測準確率可能會因為訓練數據稀疏或有偏差而下降,模型面對罕見事件、全新趨勢或者消費者情緒突變時可能會表現得唔好。幾份研究都指出,AI最好係做人類判斷同質性市場研究嘅輔助工具,而唔係完全取代。
大型語言模型(LLM)可以做到同真人調查差唔多準。 ETH Zürich同University of Mannheim嘅研究人員表示,大型語言模型可以用約9,300份真實問卷數據,達到大概九成人類準確率嚟預測消費者會買咩嘢,完全唔使再做新嘅真人調查。 呢個表明「合成消費者建模」呢個概念開始變得可行。
生成式AI已經俾消費者用緊。 Capgemini 2025年嘅消費者調查(12,000名受訪者)發現,差唔多每四個消費者就有一個用過生成式AI嚟購物,68%嘅人願意跟從佢嘅推薦。Z世代入面,55%已經買過由生成式AI工具推薦嘅產品。 BCG嘅報告顯示,購物相關嘅生成式AI使用量由2025年2月到11月增長咗35%。
消費者信任同私隱問題係關鍵。 2025年一篇基於Scopus嘅系統性回顧發現,消費者態度(信任、私隱關注)同行為意圖係AI喺呢個領域普及嘅主要中介因素,而道德關注就凸顯咗需要有透明嘅算法架構。
要留意嘅限制。 預測準確率可能會因為訓練數據稀疏或有偏差而下降,模型面對罕見事件、全新趨勢或者消費者情緒突變時可能會表現得唔好。幾份研究都指出,AI最好係做人類判斷同質性市場研究嘅輔助工具,而唔係完全取代。