AI预测购物欲，准确率竟达90%

最近一篇论文提出了一种颠覆性的市场调研方法，利用大语言模型（LLM）“扮演”消费者，来预测产品的市场表现。

核心流程（如图2）

1) AI扮演顾客：让LLM根据设定的人口统计特征（如年龄、职业、收入等），模拟成一个特定的虚拟顾客。
2) 体验产品：向这个“虚拟顾客”展示一款产品概念，例如图中的“情绪泡泡”沐浴露。
3) 生成反馈：LLM会输出它对产品的印象、评价和购买意愿。
4) AI分析评分：另一个AI模型会对这些文本反馈进行分析，并将其量化为具体的购买意向分数。

惊人之处

• 高达90%的准确率：研究表明，这种方法预测真实人类购买意图的准确率惊人地高。
• 无需微调：整个过程不需要对模型进行任何特殊的训练或微调，开箱即用。
• 超越传统：其效果甚至优于经典的机器学习预测方法。

图3的数据清晰地显示，通过“语义相似度评分”（Semantic Similarity Rating）方法，AI生成的反馈与真实人类调研的结果高度一致。

这项技术意味着，未来企业在进行市场调研时，或许可以摆脱传统耗时耗力的问卷调查和焦点小组。通过AI模拟，可以快速、低成本地获得大量可靠的消费者洞察，从而加速产品创新和迭代。一场关于市场研究的范式革命，可能已经到来。