品牌战略研究的人工智能：在构建之前测试你的品牌

品牌战略决策在出错时代价高昂。定位的改变、品牌重塑、新的信息框架：这些决策在几个月或几年内塑造每一件营销材料、每一次销售对话和每一个客户接触点。而大多数团队都是基于内部信念、与客户的几次对话以及品牌代理的建议来做出这些决策。

本应为这些决策提供信息的研究通常是缓慢、昂贵的，并且在改变方向时已经太晚。利用人工智能进行品牌战略研究将这个时间表从几个月压缩到几天。

需要研究的品牌战略问题

每个品牌战略项目都归结为几个核心问题：

定位： 我们在客户心中与替代品相比处于何种位置？什么框架让我们的产品显得不可或缺？

命名： 这个名字传达了我们想要的内容吗？它创造了正确的联想吗？在所有细分市场中都有效吗？

信息层次： 哪个利益点是主导的？支持结构是什么？对每个受众来说，哪些测试点最重要？

品牌个性： 我们的品牌声音是否如我们所期望的那样被感知？“大胆且易接近”真的让人觉得大胆且易接近，还是被视为“过于努力”？

类别设计： 我们是在现有类别中竞争，还是在创建一个新类别？目标受众目前如何对待像我们这样的解决方案？

传统的品牌研究过程如下：

总时间表：从开始到可操作的洞察需要8-14周。总成本：相当可观，甚至在创意执行开始之前。

这个过程是有效的。它产生了严谨且可辩护的发现。但它有一个结构性问题：当结果到达时，市场已经发生变化，内部利益相关者已经不耐烦，决策已经非正式地做出。

品牌模拟与人工智能并不取代上述所有过程。它压缩了早期探索阶段，使团队能够在投资正式研究之前形成更清晰的假设。

在实践中，它是这样工作的：

构建代表你的目标买家细分市场的人工智能思维模型。向每个模型展示两到三个定位声明，并就他们的反应进行对话。不仅仅是“你更喜欢哪个？”而是“这让你觉得我们在做什么？这适合谁？你会把我们和什么进行比较？”

价值不在于偏好数据（调查更适合这个）。而在于推理。当一个模拟的中型市场营销总监说“这个定位让我觉得他们是企业级工具，不适合我的团队”，这就是一个你可以在花钱进行创意之前纠正的定位差距。

命名因上下文而变得极其难以测试。一个单独听起来奇怪的名字，一旦你理解了产品，可能会感觉完美。人工智能模拟让你能够在上下文中展示名称，解释产品，然后探索联想。

“当你听到名字X时，什么样的公司会浮现在你脑海中？”“这个名字与我刚刚描述的产品相符吗？”“你会愿意向你的副总推荐一个叫这个名字的产品吗？”

在多个受众思维模型中，使用不同的利益点进行相同的产品描述。观察哪个开场白产生了最大的兴趣，以及哪些支持点真正解决了每个细分市场提出的关注点。

Minds中的面板让你能够同时在五个受众细分中测试三种信息变体。在一次会议中获得十五种不同的反应，每种反应都有深入的后续问题。

用你想要的品牌声音写示例文本，并在受众思维模型中进行测试。“你如何描述写这段文字的公司的个性？”“这个声音听起来可靠吗？”“这是你想要合作的公司类型吗？”

预期的品牌个性与感知的品牌个性之间的差距是品牌战略出错的地方。人工智能模拟能够及早揭示这一差距。

第1天：构建和校准 创建4-6个代表你主要细分市场的受众思维模型。执行基础问题，以验证他们是否以正确的复杂性和上下文进行回应。

第2天：探索定位 在所有细分市场中测试3个定位选项。记录反应、异议以及每个细分市场用来描述你类别的语言。

第3天：测试信息 通过面板会议执行信息变体。确定每个细分市场的主导利益点以及重要的测试点。

第4天：精炼和测试 从第2-3天中提取最强的定位和信息，并寻找弱点。“什么会让你对这个声明感到怀疑？”“这个推介缺少什么？”

第5天：综合 将发现汇编成一个简报，以告知你的创意团队或代理商。现在你在细分市场层面上拥有关于定位、信息和声音的具体洞察，避免在正式研究或创意制作上花费。

人工智能品牌模拟有明确的限制，你应该在流程中考虑：

不产生定量品牌指标。 品牌跟踪、意识测量和考虑基准需要具有代表性的样本和结构化的方法。

反映一般模式，而非专有市场情报。 模拟的CMO像CMO一样推理，但不知道特定公司内部发生了什么。

更适合早期探索。 使用人工智能模拟生成和精炼假设。使用传统研究来验证最关键的假设与真实客户。

利益相关者的支持可能需要传统研究。 董事会或执行团队可能需要“我们对500名客户进行了调查”，而不是“我们模拟了与500名客户的对话。”了解你的内部受众。

当以下情况发生时，人工智能品牌战略研究提供更多价值：