·Use-case·Minds Team
生成式人工智能市场研究 | Minds
使用生成式人工智能进行结构化市场研究，而不依赖于聊天模型的通用答案。
使用法学硕士进行研究的战略、见解和产品团队在较慢的研究堆栈开始之前需要快速、决策级的阅读时，会使用 Minds 进行生成式 AI 市场研究。目标是将生成式人工智能从单一答案的头脑风暴工具转变为具有不同角色、场景和证据检查的结构化小组工作流程。
通用模型听起来很自信，同时消除了买家的差异。生成式人工智能研究的有用版本是结构化的、细分的和明确限制的。 Minds 为团队提供了一种结构化的方法来模拟客户对话、比较不同细分市场的反应，并决定下一步需要现实世界验证的内容。
当团队决定是否继续推进、重写、重新定位、本地化、定价或验证想法时，请使用此页面。当问题对于一个通用的人工智能答案来说过于微妙并且对于为期四个星期的现场工作周期来说过于紧急时，该工作流程非常有用。
当您带来具体的工件时，Minds 效果最佳：产品概念、活动声明、登陆页面、销售平台、定价页面、国家/地区计划或研究问题。然后，模拟小组可以对特定的事情做出反应，而不是根据模糊的策略语言进行猜测。
针对这些输入运行面板：
- 人物特定反应
- 类别心智模型
- 留言反对
- 竞争对手比较
- 研究问题细化
重要的一步是询问每个答案背后的原因。方向性分数会有所帮助，但有用的输出通常是反对意见、客户会重复的短语或阻碍信任的缺失证据。
- 定义目标细分、买方角色或市场背景。
- 添加团队想要测试的工件：概念、文案、报价、定价、定位或市场计划。
- 建立一组具有不同动机、约束和反对意见的模拟角色。
- 在小组中提出相同的问题并比较反应的分布。
- 重写工件并重新运行模拟，直到弱假设清晰为止。
- 将输出转化为实时研究、付费测试、销售电话或客户访谈的摘要。
这使得人工智能研究立足于工作流程。 Minds 并不能替代所有研究。它是快速层，可以帮助团队将真正的研究预算花在更尖锐的问题上。
通过五个买家群体来运行这个概念。显示模型在哪些方面有信心，哪些部分存在分歧，以及我们应该与人类验证哪些内容。
一个好的提示要求专家组提出不同意见，比较替代方案，解释反对意见，并指出所需的证据。这就是团队如何避免浅薄的是或否验证的方法。
Minds 应产生：
- 角色响应分布
- 引用式的反对意见
- 片段对比
- 经过验证的研究提示
- 现实世界的证据差距
这些产出很实用，因为它们可以直接交给产品、营销、销售或研究团队。最好的用途是在第一个答案后不要停止。最好的用途是迭代，直到下一个决定显而易见。
请勿将此工作流程用作代表性市场规模、临床或监管声明、政治民意调查或确切价格弹性的最终证据。用它来减少不确定性，揭露异议，并决定下一步用真实数据验证什么。
在 Minds 中运行此工作流程。
