Ricerca di mercato con AI

Definire la decisione e confrontare con l’AI tre spiegazioni alternative. Stabilire cosa misurare e quali evidenze possono smentire l’ipotesi, evitando ricerche orientate a confermare una convinzione.

Definire criteri di inclusione, varietà dei partecipanti e limiti di rappresentatività. Usare l’AI per verificare il disegno e i rischi di selezione; distinguere campioni di convenienza e generalizzazioni legittime.

Preparare con l’AI domande neutrali, tracce e prove pilota. Revisionare formulazioni suggestive, ordine delle domande e carico di risposta prima della raccolta con persone reali.

Gestire autorizzazioni, minimizzazione e anonimizzazione. Usare l’AI per supportare trascrizione e organizzazione dei dati solo con strumenti e condizioni appropriati, verificando i testi sulle registrazioni o note autorizzate.

Costruire una griglia di codifica e confrontare classificazioni umane e AI. Conservare citazioni verificabili, casi contrari e divergenze, evitando che una sintesi cancelli sfumature o inventi motivazioni.

Pulire dati, verificare calcoli e distinguere differenze osservate da conclusioni robuste. Usare l’AI per proporre segmenti basati su bisogni e comportamenti pertinenti, controllandoli sul dataset e sui limiti del campione.

Confrontare interviste, comportamento osservato e test di offerta. Progettare con l’AI un esperimento trasparente, definendo metriche, risorse e soglie; distinguere interesse, intenzione e acquisto.

Presentare risultati, fonti, analisi AI e revisioni umane. Formulare una decisione proporzionata alle evidenze e un piano di verifica; dichiarare separatamente dati reali, dati didattici e ipotesi sintetiche.