Hoewel AI enorme stappen heeft gemaakt, blijft de menselijke onderzoeker onmisbaar. Gelukkig maar. Kwalitatieve onderzoekers zijn namelijk getraind om emoties en non-verbale signalen op te pikken, zoals lichaamstaal en intonatie, die belangrijk zijn voor het doorgronden van consumentenbehoeften. AI mist deze sensitiviteit. De machine ziet alleen woorden, maar de mens ziet en voelt de volledige context. De emoties achter de woorden, de aarzeling in een stem of de lichaamshouding kunnen belangrijke informatie verschaffen over hoe iemand écht over een onderwerp denkt. Juist daarom blijft de rol van de mens onvervangbaar, zeker in diepgang en empathie.

Kwalitatief onderzoek kan verschillende doelen hebben: exploreren en evalueren. Bij exploratief onderzoek proberen we te begrijpen hoe mensen over een bepaald onderwerp denken, wat hun motivaties zijn, en welke obstakels ze tegenkomen. Evaluatief onderzoek daarentegen richt zich op het ophalen van meningen over een product, dienst, merk of idee. AI kan in beide gevallen een krachtige assistent zijn, vooral in de verkennende fase.

AI helpt bijvoorbeeld om snel een overzicht te krijgen van wat er al bekend is over een onderwerp door bestaande onderzoeken, rapporten en zelfs sociale media door te nemen. Dit biedt inspiratie voor het opstellen van hypotheses. Daarnaast helpt het de onderzoekers hun focus te leggen op de nog onderbelichte onderwerpen, wat de efficiëntie verhoogt en het onderzoek scherper maakt.

Stel dat je wilt onderzoeken hoe Gen Z denkt over financiële producten. AI kan snel data verzamelen van fora, sociale media en bestaande studies, zodat je als onderzoeker meteen ziet welke zorgen vaak voorkomen. Daarna is het aan de menselijke onderzoeker om verder te gaan met kwalitatieve interviews om de emotionele en motiverende factoren bloot te leggen. AI en menselijke expertise vullen elkaar aan in dit proces.

Stel, een merk wil onderzoeken waarom consumenten moeite hebben om de overstap naar vegetarisch eten te maken. AI kan worden ingezet om duizenden online recensies, social media posts en blogs door te spitten. Maar ook is AI de perfecte assistent om desk research naar eerder onderzoek uit te voeren, om te achterhalen wat er al bekend is over drempels voor vegetarisch eten. Hierdoor worden trends zichtbaar, zoals de prijs van vegetarische producten, bezorgdheid over smaak of verwarring over voedingswaarden. AI identificeert bijvoorbeeld dat vooral Millennials vaak bezorgd zijn over de voedingswaarde van vleesvervangers. Deze inzichten geven het onderzoeksteam richting. Vervolgens kunnen menselijke onderzoekers achterhalen welke zorgen en twijfels er precies bestaan en wat hier aan ten grondslag ligt. Hiermee kunnen we het merk adviseren waar zij in hun communicatie op in moeten spelen.

AI kan ons dus helpen efficiënter te werken, zodat we meer tijd kunnen besteden aan waar we als mens in uitblinken: het leggen van connecties, het doorgronden van emoties en het blootleggen van de unieke invalshoeken die anders verborgen zouden blijven. Dit samenspel tussen mens en AI biedt nieuwe kansen voor kwalitatief onderzoek. We blijven echter kritisch op de valkuilen van AI. AI kan een krachtige tool zijn, maar het blijft een middel en geen vervanging van de menselijke interpretatie.

In de toekomst zal AI ongetwijfeld een grotere rol spelen in het marktonderzoek. Toch zal de menselijke inbreng altijd van onschatbare waarde blijven, zeker in kwalitatief onderzoek. AI kan helpen om sneller tot inzichten te komen, maar de diepere interpretatie, het empathische vermogen en het begrip van de context zullen altijd bij de mens blijven liggen. Dit is pas het begin van hoe we AI kunnen inzetten in onze onderzoeksprocessen, in een volgende blog gaan we dieper in op hoe AI ons ook in rapportages kan ondersteunen.

Wil je weten hoe AI jouw kwalitatieve onderzoek kan versterken? Neem dan contact met ons op voor meer informatie en een verkennend gesprek.