1. जब परंपरागत बाजार खोज कंपनियाँ अपने प्रतीक्षित खोज-रिपोर्ट के लिए घड़ियाँ लगा रही हैं, तब एक क्रांति गुफ़ाओं में हो रही है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने हमें ग्राहकों को समझने के तरीकों को नए ढंग से परिभाषित करने के साथ-साथ इस 140 बिलियन डॉलर के विशाल उद्योग को पूरी तरह बदल देने की जरूरत है।
  2. दशकों से, कंपनियाँ बाजार खोज में हज़ारों करोड़ डॉलर लगाए रख रही हैं, ग्राहकों की जरूरतों को बेहतर ढंग से समझने की कोशिश कर रही हैं, लेकिन धीमे पूछ-ताछ फॉर्म, बेबेस्ड खोज समूहों और देरीपूर्ण निरीक्षण विश्लेषण के कारण अक्सर बंधक रही हैं। इस 140 बिलियन डॉलर के उद्योग में, सॉफ़्टवेयर तकनीक का मूल्य लगभग नगण्य है। परंपरागत नियुक्ति-आधारित परामर्श कंपनियाँ जैसे गार्टनर (Gartner) और मैक्किनसे (McKinsey), प्रत्येक का मूल्य 40 बिलियन डॉलर है, जबकि सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म क्वैल्ट्रिक्स (Qualtrics) और मेडलिया (Medallia) के मूल्य क्रमशः 12.5 और 6.4 बिलियन डॉलर हैं। यह केवल बाह्य व्यय की गणना है।
  3. AI तकनीकों के उदय के साथ, हम एक और मानव व्यय को सॉफ़्टवेयर की ओर खींचने वाले बाजार को देख रहे हैं। प्रारंभिक AI पार्टिकिपेंट्स ने शब्द-टू-टेक्स्ट और टेक्स्ट-टू-शब्द मॉडल का उपयोग करके AI-निर्मित खोज प्लेटफ़ॉर्म बनाए हैं, जो वीडियो साक्षात्कार लेने में सक्षम हैं और फिर बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके परिणामों का विश्लेषण करते हैं और प्रेजेंटेशन बनाते हैं। इन प्रारंभिक प्रारंभिक पार्टियों की तेजी से वृद्धि हो रही है, वे बड़े अनुबंध पर हासिल कर रहे हैं और परंपरागत बाजार खोज और परामर्श कंपनियों के बजट का हिस्सा ले रहे हैं।
  4. इन AI-निर्मित स्टार्टअप्स ने दर्जनों कंपनियों को ग्राहक से बदलती जानकारी प्राप्त करने, फैसले लेने और बड़े पैमाने पर निर्माण करने के तरीकों को फिर से डिज़ाइन कर लिया है। हालांकि, अधिकांश स्टार्टअप्स अभी भी समूह प्रदाताओं से संपर्क करने के लिए परिवर्तन करने पर निर्भर कर रहे हैं। अब, हम एक बैच नई AI-खोज कंपनियों को देख रहे हैं जो महंगे मानव खोज और विश्लेषण प्रक्रियाओं को पूरी तरह से प्रतिस्थापित करने की कोशिश कर रहे हैं।
  5. इन कंपनियों ने लोगों की गट बनाने की प्रथा को छोड़ दिया है, बल्कि उन्होंने एक पूरी तरह से जनरेटिव AI एजेंटों से बनी समाज की समानता को प्रतिबिंबित करने की क्षमता का उपयोग करना शुरू कर दिया है। इन एजेंट्स को पूछे जा सकते हैं, अध्ययन किए जा सकते हैं और प्रयोग किए जा सकते हैं, जो मनुष्यों के वास्तविक व्यवहार को प्रतिबिंबित करते हैं। यह बाजार खोज को एक बार का देरी-मुख्य इनपुट से एक निरंतर डायनामिक फायदा में बदल देता है।
  6. परंपरागत बाजार खोज क्षेत्र में युगों से सॉफ़्टवेयर तकनीक धीमे ढंग से अन्तर्भुक्त हो रही है। 1990 के दशक में, खोज मुख्यतः कागज पर-कलम से किया जाता था, जिसमें डेटा एकत्र किया जाता था और विश्लेषित किया जाता था। Qualtrics और Medallia ने 2000 के दशक की शुरुआत में ऑनलाइन पूछ-ताछ लाई, फिर रियल-टाइम विश्लेषण और मोबाइल-आधारित पूछ-ताछ संग्रह की शुरुआत की। ये कंपनियाँ ग्राहकों और कर्मचारियों के अधिक गहरे एक्सपीरियेंस मैनेजमेंट टूल्स का निर्माण करती हैं।
  7. इसके अलावा, सेल्फ-सर्व परिकल्पनाओं की उदय, जैसे SurveyMonkey, ने टीमों को तेज़, हल्के और सामान्य पूछ-ताछ करने की क्षमता प्रदान की, जिससे खोज की पहुंच को बढ़ाया गया। लेकिन यह कुछ समय के लिए अलग-अलग प्रयासों, असमान विधियों और कम लेबल दिखाई देता है। ये टूल्स एंटरप्राइज़-स्तर खोज ऑपरेशन के लिए जरूरी गवर्नेंस, स्केल और इंटीग्रेशन को छोड़ देते हैं।
  8. मैक्किनसे जैसी परामर्श कंपनियाँ खुद की विशेष विभागों को बनाए रखती हैं, जो बड़े पैमाने पर कर्मचारी विभाजन और ग्राहक जानकारी के लिए सॉफ़्टवेयर आधारित खोज टूल का प्रयोग करने में लगी हैं। ये परियोजनाएं आमतौर पर महीनों की लंबाई लेती हैं, किसी भी परियोजना की लागत मिलियन्स डॉलर की होती है, और महंगी और बेबेस्ड खोज समूहों पर निर्भर करती हैं। खोज प्रक्रिया आमतौर पर ग्रुप पार्टिकिपेंट्स को चुनने, पूछ-ताछ करने, परिणामों का विश्लेषण करने और रिपोर्ट बनाने के लिए हफ़्तों का समय लेती है। परिणाम अक्सर बाजार खोज के खरीदार को जारी किए जाते हैं, जिससे प्रक्रिया को फिर से देखने या खोजों की गहरी जांच करने की कम संभावना होती है।
  9. अधिकांश कंपनियाँ अभी भी बड़े उत्पाद प्रस्तुति की निर्देशिका के लिए छह महीने के खोज को निर्भर कर रही हैं, लेकिन यह निरंतर निर्णय लेने के लिए चाहिए जो रोजमर्रा के निर्णयों को प्रदान करता है। परंपरागत खोज खर्च अधिक होने के कारण, छोटे निवेश और पहले के विचार अक्सर नहीं परीक्षित किए जाते हैं। अनुकूलित कंपनियाँ भी पुराने उपकरणों और धीमी प्रक्रियाओं के फंसे होती हैं।
  10. 2010 के दशक के बाद, उत्पाद टीमों के लिए बनाई गई यूज़र एक्सपीरियेंस खोज टूल्स का एक नया तरीका निकला। कंपनियाँ यूज़र खोज को विकास चक्र में जोड़ने लगीं, बजट में खोज को नहीं कराती थीं। Sprig, Maze, और Dovetail जैसी टूल्स के माध्यम से, अनुपहारी उपयोगकर्ता टेस्टिंग, उत्पाद के भीतर पूछ-ताछ और प्रोटोटाइप फ़ीडबैक के माध्यम से तेज़ और ग्राहक-निर्देशित निर्णय लेने में सक्षम हो गईं।