Собрать достаточный объём данных в поле не всегда возможно: узкие целевые аудитории, сложные квоты и ограниченные сроки приводят к тому, что выборки не хватает для устойчивого анализа. В результате часть сегментов остаётся недоизученной, а принятие решений откладывается или основывается на неполных данных.
Синтетический респондент — это модель, имитирующая поведение, ответы и мотивационные паттерны целевой аудитории, сконструированная на основе эмпирических данных и предназначенная для получения инсайтов, прогнозирования реакций и масштабирования выборок при заданных условиях и ограничениях валидности.
Мы строим текущее решение преимущественно на методах машинного обучения, которые всегда основаны на реальных данных, воспроизводимы и сопоставимы с действительностью.
Несмотря на сложность процесса и благодаря его автоматизации, «чистое» время восстановления составляет от 20 минут до часа в зависимости от сложности анкеты. При этом наблюдается экономия на стоимости полевых работ.
В результате формируется расширенная база, пригодная для анализа даже при дефиците полевых данных. Синтетические данные маркируются в массиве для полной прозрачности анализа.
Точность решений достигает 98%, при этом сохраняется статистическая сопоставимость с реальными результатами и воспроизводимость выводов. Отчет по точности каждого вопроса и общей точность предоставляется вместе с массивом данных.
Наше решение позволяет быстрее получать надёжные инсайты и проводить детализированный анализ без увеличения сроков и стоимости исследований.
Подробнее о методе, кейсах применения можно посмотреть тут и тут
Для теста системы - напишите на почту inno@omirussia.ru
Обсуждение, обучение, обогащение
Мы обсуждаем, в каком проекте (единоразово или на постоянной основе) может быть полезно расширение количественной выборки синтетическими данными. Какие квоты, достижимость и длинна анкеты предполагается.
После проведения полевой части мы формируем обучающую основу. Из массива реальных интервью отбираются качественные анкеты, удаляются противоречивые и неполные ответы. Респонденты разделяются на обучающую и тестовую группы для создания надёжной базы обучения моделей.
К каждому респонденту (как реальному, так и синтетическому – на основании заданных квот) система автоматически подбирает до 250 общих признаков из профильной анкеты панели — демография, поведение, установленные приложения. Это позволяет связать профили и повысить точность восстановления.
Последовательное предсказание, контроль, валидация
Для каждого вопроса подбирается оптимальная модель машинного обучения (градиентный бустинг, нейросети, случайный лес и др.). Применяется балансировка малочисленных классов, что корректирует итоговые распределения и устраняет системное смещение моделей в сторону большинства.
Выполняется проверка логических переходов между вопросами и пост-калибровка итоговых распределений под заданные квоты. Для открытых вопросов используется языковая модель, формирующая содержательные ответы с обоснованием.
Синтетические данные сравниваются с реальными через расчёт средних отклонений и детальный анализ более 2000 срезов. Оценивается точность как в целом, так и для узких групп (включая B2B-сегменты с низкой достижимостью).
129090 Москва,
ул. Щепкина 4
Тел: +7 (495) 660-94-15
Email: info@omirussia.ru
Ниже вы найдете нашу стандартную форму запроса стоимости услуг. Известно, что в сфере маркетинговых исследований нет стандартных цен — все зависит от сложности проекта. Пожалуйста, заполните форму, и мы вышлем вам расчет в течение нескольких часов. Мы гибко подходим к вопросам ценообразования: у нас есть программа лояльности клиентов, скидки на объем, а также скидка в размере 10% на первый заказ.
Мы открыты для профессионалов своего дела, и даже, если у нас нет Вакансии по фашему профилю, но вы хотите влиться в нашу команду, мы открыты для предложений всегда.
Нас читают более 1400 менеджеров, аналитиков, ресечеров, маркетологов.
Полезные цифры, важная статистика, серьезная аналитика, интересные кейсы, лучшие статьи со всего мира.
Присоединяйтесь!
/
OMI в Telegram!