Гибридные исследования: экономия до 50% на опросах

Сегодня границы между реальным и цифровым стираются быстрее, чем когда-либо. Но что, если в анкетах и опросах вместе с живыми людьми участвуют их виртуальные копии, чьи ответы столь же осмыслены, а образы — созданы с математической точностью?
В исследовательском мире появился новый герой — синтетический респондент. Это не просто «чужой» искусственный интеллект, а цифровой двойник, сформированный на базе тысяч параметров и поведенческих закономерностей.

Так на стыке человеческих возможностей и искусственного интеллекта возникают новые подходы — в том числе гибридные исследования, соединяющие «живых» респондентов и синтетические данные.

На фоне стремительного развития искусственного интеллекта и появления синтетических данных встает острый вопрос доверия к этим новым данным: готовы ли мы полагаться на генерацию в 2025 году? Ответ честный: пока что доверия синтетическим респондентам нет. При этом как отмечают ведущие мировые аналитики, за этим форматом — будущее всей исследовательской отрасли.

В мире уже есть подобный опыт. Популярность синтетики отражается и в скорости ее внедрения: несмотря на начальное недоверие, 87% исследователей, попробовавших синтетические ответы, довольны результатами. И 71% согласны с тем, что за три года синтетика будет занимать больше половины всей выборки данных — впереди большие перемены. В России именно «Кукушка» первой запускает гибридные исследования.

Как работает эта технология? И почему за ней — будущее исследований? Давайте разберемся.

Синтетический респондент — это цифровая модель человека — «клон», с помощью которого можно проводить исследования и тестировать гипотезы так же, как и с настоящими людьми.

Каждый синтетический респондент создается на основе более трехсот параметров: от пола и возраста до уровня образования и индивидуальных увлечений. Например, если исследователям нужны женщины от 24 до 55 лет с высшим образованием, которые любят играть на ПК и собирать лего.

Для воссоздания опыта реальных опросов используется сразу семь разных искусственных интеллекта, что позволяет смоделировать поведение и ответы реальных людей, учитывая их личный опыт, привычки и интересы в самых разных сферах. Такой подход существенно ускоряет проведение исследований и помогает получать достоверные инсайты без вовлечения большого количества реальных участников.

С помощью искусственного интеллекта можно «прожить» гипотетические сценарии, дополнить картину там, где человека еще не было, но исследователю уже нужно найти решение, протестировать продукт или спрогнозировать поведение.

Возьмем конкретный пример: есть Петр из Твери, 36 лет, работает инженером, курит, пьет кофе, у него есть кот, он интересуется автомобилями и путешествиями. Мы создаем множество синтетических версий Петра, в каждой по-другому скомбинированы такие параметры, как привычки, вкусы, социальное положение, география, домашние животные и так далее. В одной версии Петр не курит и пьет чай, в другой у Петра собака вместо кота, в третьей — отличается образование или количество детей.

Количество параметров, которые можно менять, доходит до 150−300 и даже больше: сюда войдут данные об уровне дохода, типе жилья, интересах, медиапотреблении, корпоративном опыте, активности в соцсетях и прочее.

За счет этого мы не просто расширяем исходную выборку, а исследуем, как конкретные изменения свойств человека влияют на его поведение, отношение к продукту, реакцию на рекламу или новое предложение. Такой подход позволяет очень точно выделять, какие факторы действительно важны, а какие нет, и наглядно «прогонять» десятки вариантов сценариев.

С одной стороны, во время исследований мы прислушиваемся к голосам реальных людей, улавливаем нюансы их эмоций, видим историю глазами респондентов. С другой стороны, мы обращаемся к большому массиву смоделированных паттернов, уже «играем» с будущим, накладываем прогнозы.

Синтетические респонденты помогают решать три основные проблемы.

В исследованиях одной из главных проблем остаются высокие затраты на привлечение и оплату реальных респондентов. Мы предлагаем оптимальное решение — сочетание в выборке 50% реальных и 50% синтетических респондентов. При этом синтетические респонденты не просто генерируют случайные ответы: мы создаем цифровых «участников», которые проходят анкету и отвечают на вопросы так же осознанно, как реальные люди. Такой комбинированный подход позволяет снизить расходы на проведение опроса: стоимость одного синтетического респондента на 50% ниже, чем у реального. Сохраняется качество исследований, существенно снижая их стоимость.

В современном мире выполнить план по сбору выборки для исследований становится все сложнее: респонденты не отвечают на вопросы, редкие сегменты почти не встречаются в панелях. Вас когда-нибудь останавливала невозможность найти нужное количество участников, особенно если речь идет о специфических аудиториях, например, любителях есть семгу по ночам? Теперь эта проблема решаема! Искусственный интеллект и синтетические респонденты готовы помочь заполнить любые «дыры» в выборках. Новые технологии позволяют смоделировать поведение и ответы даже самых редких респондентов — быстро, экономично и без потери качества данных. Ваше исследование всегда будет укомплектовано нужным числом анкет, а выполнение проекта станет контролируемым и предсказуемым.

Поиск нужных респондентов — особенно среди узких и сложных аудиторий — часто превращается в настоящую проблему. Если вам необходимо опросить, например, 200 программистов со знанием Python уровня Middle или людей с редкими увлечениями, высокими доходами или уникальным профессиональным опытом, стандартные методы подбора редко дают быстрый результат.

Мы предлагаем решение: комбинирование реальных и синтетических респондентов. Восполняя недостающий объем с помощью синтетических данных, можно существенно ускорить сбор выборки среди труднодоступных сегментов, обеспечить репрезентативность исследования и не жертвовать качеством. Это особенно актуально, когда речь идет о респондентах из отдаленных регионов или о людях с уникальными компетенциями. Новые технологии делают невозможное возможным: поиск сложной аудитории больше не преграда для проектов.

Мы принципиально подходим к вопросу качества данных: наш подход не заключается в простой генерации случайных ответов, как это было бы при использовании генеративного ИИ напрямую, например, пара «социолог+ChatGPT».

Вместо этого мы применяем сложную многоэтапную методологию. Сначала собираются опросные данные у настоящих представителей целевой аудитории. На основе этих реальных ответов создаются синтетические респонденты, с учетом особенностей их профиля и поведения. Именно эти синтетики затем проходят анкетирование, формируя массив данных, максимально приближенный к результатам «живого» опроса.

На выходе результат синтетических и реальных респондентов отличается не более чем на 3−6%, что подтверждается сопоставлением контрольных выборок.

В гибридном подходе исчезает скучная линейность. Это не просто сбор данных, а настоящее познание с несколькими перспективами: человеческой и машинной. Исследователь превращается в модератора сложного диалога между двумя мирами — цифровым и живым.
Одна только мысль о том, что в обсуждении будущих продуктов, сервисов или социальных явлений «участвуют» как реальные люди со своими историями, так и их синтетические аналоги — уже интригует. Это не про замену одного другим, а про реальную синергию смыслов, знаний и инсайтов.

Когда мы анализируем данные, часто сталкиваемся с предвзятостью: кажется, что только реальные люди способны формировать неожиданные идеи — инсайты. Однако опыт показывает, что синтетики — или искусственно сгенерированные респонденты — тоже способны приносить немало пользы.

Использование гибридной выборки ― оптимальное решение для снижения затрат на проведение маркетинговых и социологических исследований в условиях ограниченного бюджета. На практике новый подход позволяет получить нужный объем данных, существенно экономя время и ресурсы. Например, если требуется опросить 200 респондентов сложной достижимости, полноценное анкетирование только реальных участников из Твери обойдется в 100 000 рублей — по 500 рублей за анкету.

При гибридном подходе, когда половина выборки формируется из реальных респондентов, а вторая половина ― из синтетических, расходы снижаются почти на 40%. 100 реальных респондентов будут стоить прежние 50 000 рублей, а 100 синтетических ― всего 12 500 рублей: по 125 рублей за анкету. В результате общие затраты составят 62 500 рублей, позволяя получить релевантный массив информации без лишних переплат и временных задержек. Такой подход особенно востребован, когда необходимо дополнить выборку до нужного объема и сохранить контроль над качеством данных.

Если вы думаете о запуске нового продукта, компании или хотите глубже понять свою аудиторию — гибридные исследования дают не просто ответы на вопросы, а позволят заглянуть на шаг дальше.

В конце хочется сказать главное — не бойтесь работать с синтетиками, ведь их ценность иногда оказывается выше, чем ожидания. Даже если у вас уже есть устоявшееся видение аудитории, синтетики могут помочь выявить те самые скрытые паттерны и инсайты, на которые реальные люди в своих ответах не указывают.

А если хотите сократить до 50% бюджета на исследования и при этом получать те самые ценные инсайты — пишите нам в «Кукушку». Мы поможем выйти на новый уровень понимания вашей аудитории!