OMI на Research Expo 🪐

Сегодня весь день до 20:00 ждём вас на нашем стенде В26-В28 🛰

#omi_news

😊 [Online Market Intelligence]

❤️ Рады сообщить, что доклад Марии Незговоровой, директора по инновациям OMI, «Синтетика, которая работает: как ИИ трансформирует недостающие ответы в надежные данные»
занял первое место по оценке посетителей Research Expo 2025!

#omi_news

😊 [Online Market Intelligence]

ИИ в маркетинге – настоящие цифры

В свежем исследовании об использовании ИИ в маркетинге подчеркивают, что внедрение технологий происходит массово, но степень зрелости сильно различается.

Главные цифры:
▫️62% маркетологов по данным SurveyMonkey уже используют ИИ для сегментации и анализа аудитории.
▫️47% внедряют генеративные модели для создания контента.
▫️При этом только 18% компаний имеют формальные протоколы этического применения ИИ.

❗️Для сферы исследований это значит: спрос на исследования, оценивающие эффективность внедрения ИИ, будет только расти. Компании ищут ответы не только на вопрос «какие инструменты использовать», но и на «как управлять рисками».

Подробнее в статье.

#omi_ai

😊 [Online Market Intelligence]

Влияние ИИ-чатботов на детей

Влияние, которое оказывают ИИ-чатботы на детей, всё больше становится не только темой для беспокойства родителей, но и серьезной дискуссией в обществе. Например, Федеральная торговая комиссия США инициировала расследование в отношении ИИ-чатботов, работающих с детьми. Главный вопрос — насколько безопасно и этично взаимодействие систем с несовершеннолетними.

Основные риски:
✔️Сбор персональных данных детей без прозрачного согласия.
✔️Формирование зависимого поведения при использовании образовательных и развлекательных ботов.
✔️Возможные искажения восприятия реальности у детей при чрезмерной иммерсивности ИИ-общения.

❗️Для сферы исследований это сигнал о росте регуляторных ограничений: сегмент «детской аудитории» требует строгих этических протоколов. Новые стандарты могут повлиять на практики опросов, сбор данных и тестирование продуктов в нише edtech и family-friendly сервисов.

Подробнее в статье.

#omi_ai

😊 [Online Market Intelligence]

ИИ стал вторым по влиянию источником при покупках 🛍🛒

Согласно исследованию IAB и Talk Shoppe, искусственный интеллект занял второе место по влиянию на решения покупателей, уступив лишь поисковикам и обогнав рекомендации друзей и сайты ритейлеров. Уже 46% пользователей применяют ИИ при каждой или почти каждой покупке, а 80% намерены делать это чаще.

Потребители отмечают, что ИИ делает покупки более интуитивными, персональными и даже приятнее: 85% считают рекомендации релевантными, 83% считают что шопинг с ИИ интереснее. Однако только 46% полностью доверяют советам ИИ, и почти все (89%) всё равно перепроверяют информацию.

▫️ИИ постепенно перестраивает путь к покупке: он делает его умным, диалоговым и событийным.
▫️Не просто инструмент продвижения, а полноценный участник процесса выбора.
▫️Происходит видимый сдвиг в логике анализа: классическая «воронка» теряет актуальность, а в центр внимания выходят микро-моменты взаимодействия и степень доверия потребителей к рекомендациям ИИ.

Подробнее в статье.

#рынок_и_тренды

😊 [Online Market Intelligence]

LLM как инструмент для моделирования спроса и предпочтений

Исследование Гарвардской бизнес-школы показало, что языковые модели могут воспроизводить оценки готовности платить (WTP) и предпочтения потребителей с точностью, сравнимой с реальными опросами. Используя десятки ответов на каждый вопрос, авторы оценили распределение суждений, а не отдельные реплики, и получили реалистичные профили предпочтений.

Особенно интересен метод дообучения моделей на данных прошлых опросов: он улучшает совпадение с человеческими ответами для новых функций и модификаций продукта. Однако при моделировании совершенно новых категорий товаров улучшения не наблюдается, что указывает на ограничение текущих архитектур.

Работа демонстрирует возможность комбинировать ИИ и классические методы анализа, создавая гибридный подход, где модель становится «ускорителем гипотез». Такой формат открывает путь к постоянным итерациям и оценке product-market fit в реальном времени, когда результаты обновляются не циклами исследований, а по мере накопления данных.

Подробнее в статье.

#omi_ai

😊 [Online Market Intelligence]

🦾 Синтетика, которая работает: как ИИ превращает «недостающие ответы» в надёжные данные

На конференции Research Expo 2025 директор по инновациям OMI Мария Незговорова представила доклад о том, как мы используем машинное обучение для решения одной из самых болезненных задач исследований — дефицит данных по узким аудиториям.

Вот главный парадокс:
▫️71% исследователей ожидают, что через 3 года более 50% данных в исследованиях будут синтетическими.
Но при этом до сих пор доминирует страх: «А не исказят ли они реальность?»

Мы проверили это на практике — и вот к чему пришли.

🧿Как это работает?
В мире мультимодальных моделей мы вернулись на шаг назад и строим модель поведения респондента, обученную на реальных данных:

🔺Чистка и профилирование:
▫️Удаляем противоречивые анкеты, выделяем обучающую и тестовую выборки.
▫️Обогащаем опросные данные 250+ социальными и поведенческими переменными.

💻 Обучение моделей:
▫️Для каждого вопроса подбирается оптимальный алгоритм (Random Forest, decision tree и другие).
▫️Тестируем до 255 моделей, выбирая самую точную.

🙎‍♂️Балансировка и валидация:
▫️Компенсируем склонность ML-моделей недооценивать редкие категории.
Сравниваем синтетические данные с реальными по 2000+ срезам.

✔️Ключевой результат:
При замещении до 50% выборки синтетическими данными —
разница со 100% реальной базой остаётся в пределах статистической погрешности.

Это работает даже в:
➡️ проектах с низким IR (<10%) и малыми выборками (n=75)
➡️оценке эмоционального отклика на рекламу (высокая дисперсия данных)


🧿 Главный инсайт:
Синтетические данные — это не замена, а расширение возможностей исследования. Они позволяют получать репрезентативные результаты там, где полевые данные собрать дорого, долго или невозможно.

#omi_data

😊 [Online Market Intelligence]

ИИ воспроизводит покупательские намерения с точностью до 90%

Исследование показало, что крупные языковые модели могут моделировать решения покупателей без участия респондентов. Метод Semantic Similarity Rating заменяет традиционные числовые шкалы на текстовые ответы, которые затем переводятся в количественные оценки через смысловую близость к эталонным высказываниям.

На данных 57 опросов в категории personal care (9300 реальных ответов) модель достигла 90% совпадения с человеческой повторной надежностью и сохранила естественное распределение оценок (коэффициент сходства >0.85). При этом ИИ не только ставит баллы, но и объясняет свой выбор, создавая качественный слой интерпретации.

Такой формат открывает новый уровень симуляции: можно тестировать концепции, упаковки и продуктовые гипотезы до запуска, получая реалистичную структуру ответов. Вместо простого моделирования «похожего поведения» создаётся контекст, где машина рассуждает как человек — с мотивами, сомнениями и логикой выбора.

Подробнее в статье.

#omi_ai #рынок_и_тренды

😊 [Online Market Intelligence]

Мультиагентное моделирование потребительского поведения с помощью LLM

👥 Исследователи разработали систему, в которой несколько языковых моделей действуют как виртуальные потребители, взаимодействующие между собой и с внешними стимулами.

Эти агенты обсуждают продукты, делятся мнениями, поддаются рекламе, меняют предпочтения. Их поведение эволюционирует на основе контекста, а не фиксированных правил.

Эксперименты показали, что такие симуляции воспроизводят реалистичные паттерны рыночной динамики. Например, реакцию аудитории на скидки, эффект сарафанного радио или насыщение рынка после нескольких кампаний. Модели способны выявлять неожиданные эффекты — например, когда слишком агрессивная промоакция вызывает усталость и снижает интерес к бренду.

Метод открывает возможность тестировать гипотезы, сценарии и рекламные посылы до выхода на рынок, наблюдая, как они влияют на поведение в среде «социальных» ИИ. Это шаг к пониманию коллективных механизмов выбора, где решение о покупке формируется в сетевом взаимодействии, а не индивидуально. В перспективе такие симуляции могут стать новым уровнем анализа рыночных стратегий — ближе к социологии, чем к классическому моделированию спроса.

Подробнее в статье.

#omi_ai

😊 [Online Market Intelligence]

ИИ повышает продуктивность, но продажи не растут

Исследование Bain’s Technology Report 2025 подчеркивает: ИИ уже радикально повышает продуктивность в операционных процессах, но в продажах эффект пока ограничен.

Ключевые данные:
✔️70% опрошенных компаний заявили о росте эффективности внутренних процессов.
✔️Только 28% отметили значимый прирост в области продаж.

Причина: продажа — это в первую очередь человеческие отношения, где автоматизация сложнее.

❗️Для исследовательских компаний это означает: новые методы анализа поведения покупателей и клиентов остаются востребованными. ИИ помогает обрабатывать большие объемы данных, но в интерпретации решений потребителей остаётся простор для классических маркет-рисерч подходов.

Больше деталей в отчёте.

#omi_ai

😊 [Online Market Intelligence]

Год экосистем: Яндекс, Ozon и Wildberries перестраивают Топ-20 любимых брендов

Исследовательская компания OMI (Online Market Intelligence) представляет обновлённый рейтинг Топ-20 проекта «Любимые бренды россиян».

Российские цифровые экосистемы становятся ключевым драйвером изменений в предпочтениях потребителей. Они укрепляют позиции в общем рейтинге Топ-20 исследования «Любимые бренды россиян», занимают лидирующие места в зрелых категориях и одновременно выходят на первые позиции в новых сегментах — умный дом, умные колонки, нейросети. На этом фоне глобальные бренды продолжают лидировать в своих категориях, но постепенно уступают долю в общем рейтинге.

❤️ Главным итогом года стал рост российских онлайн-экосистем и заметное изменение баланса сил между глобальными и локальными брендами.

Подробности на сайте 😊

#omi_loves_brands

😊 [Online Market Intelligence]

Директор по инновациям OMI, Мария Незговорова, выступила на VII Форуме Социология здоровья с докладом «Границы машинного понимания: LLM против человека при обработке обратной связи и открытых вопросов».

Основной тезис: Да, ИИ отлично справляется с рутиной:
✔️ чисткой данных (фильтрация мусора),
✔️ кодировкой ответов по заданным категориям.

Но есть границы, которые пока не пересечь:
💚 Культурный контекст
LLM не всегда понимает локальные бренды, сленг, медицинские реалии или тонкие оттенки этики. Что для человека — жёсткий, но нормальный тон, для модели может быть оскорблением.

🔗Батч-эффекты
Один и тот же ответ в разной "пачке" может получить разную оценку. Модель теряет контекст и «плывёт» в интерпретации.

📊 Усреднение
Редкие, но важные сигналы (острые жалобы, уникальные идеи) модель склонна «заглаживать», тянет к мейнстриму.

✅ Вывод: LLM — мощный инструмент, но не замена эксперту.
Лучший результат — когда ИИ работает под контролем человека, который задаёт контекст, проверяет батчи и дообучает модель.

#omi_news

😊 [Online Market Intelligence]

Новая ИИ-модель для прогнозирования роста рынка и распространения контента

Исследователи представили систему поддержки решений, объединяющую социальные потоки, расходы на маркетинг, поведение пользователей и динамику тональности.

🦾 Она использует гибрид графовых нейросетей и временных трансформеров, обучаясь на данных Х (Twitter), TikTok и YouTube.

Модель одновременно выявляет структуру распространения контента и временные сдвиги влияния, определяя, какие маркетинговые стимулы действительно повышают ROI.

🗝 Ключевой элемент — модуль причинно-следственного анализа, который разделяет влияние контента и платных кампаний. Это позволяет видеть, где рост вызван вирусным эффектом, а где — медиаразмерами.

Система превосходит все существующие модели по шести метрикам, обеспечивая интерпретируемые прогнозы роста рынка в реальном времени.

🧑‍💻Практическая ценность в том, что модель превращает поток неструктурированных данных в измеримую карту влияния: от момента публикации до изменения рыночной доли.

🛰 Источник

#omi_ai

😊 [Online Market Intelligence]

🛰 Online Market Intelligence — партнёр конкурса «Маршрут в будущее»

Фонд развития исследований Future Research открыл грантовый конкурс «Маршрут в будущее».

Если у вас есть смелая идея для социологического или маркетингового исследования — это ваш шанс её реализовать.

👉 Ваш проект + наши инструменты = реальные данные и экспертная поддержка

Подайте заявку на конкурс и получите доступ к:
🙎‍♂️Онлайн-панели OMI (до 1000 респондентов)
🧿 Рекруту до 20 участников для фокус-групп или глубинных интервью
📶 Профессиональным аналитическим инструментам и базам данных
💻 Консультациям ведущих экспертов отрасли, включая специалистов OMI — по методологии, дизайну исследования и интерпретации данных.

✔️ Цель конкурса — поддержать инновации в исследованиях, дать старт новым инсайтам и вырастить следующее поколение исследователей.

📅 Приём заявок: с 15 декабря 2025 по 15 февраля 2026
🔸Финал конкурса пройдёт в рамках Грушинской социологической конференции

👉 Узнать подробности и подать проект на грант.

#omi_news

😊 [Online Market Intelligence]

Текущее состояние ИИ

McKinsey & Company провели опрос по текущему состоянию ИИ: агенты, инновации и трансформация. Почти все респонденты опроса сообщают, что их организации используют ИИ, и многие уже начали применять ИИ-агентов. Однако большинство всё ещё находятся на ранних этапах масштабирования ИИ и получения ценности на уровне всего предприятия.

В отчёте отражены реальные достижения и пробелы: ИИ уже широко распространён — 88% компаний используют его хотя бы в одной функции.

Главное:
▫️62% компаний экспериментируют с «агентными» системами ИИ; 23% уже масштабируют как минимум одну такую систему.
▫️80% заявляют, что целью ИИ-проектов является повышение эффективности, но у «топовых» часто дополнительно рост и инновации.

▫️Несмотря на популярность, лишь около трети компаний довели ИИ до уровня, когда он влияет на весь бизнес масштаб остаётся локальным и фрагментированным.

▫️Фактор, наиболее коррелирующий с успешностью — вовлечённость руководства (с-level) в управление ИИ и перестройка рабочих процессов.

Что это даёт?
Отчёт показывает, что мы уже на пороге эпохи, когда ИИ перестаёт быть экспериментом и становится частью операционной практики. Массовое внедрение не равно глубокой трансформации, реальная отдача приходит когда сопровождаются организационные изменения. Агентные системы ИИ на подъёме, но путь от пилота до системного внедрения ещё долгий. Успех чаще достигают те, у кого ИИ не просто автоматизирует процессы, а становится элементом стратегического развития.

🛰 Источник

#omi_ai

😊 [Online Market Intelligence]

📌 Сводный отчёт «Рынок социологических и маркетинговых исследований: обороты 2024, тренды 2025-2026»

Ежегодно Фонд «Исследования будущего» выпускает отчёт на базе своего исследования оборотов рынка в рамках исследования ESOMAR Global Market Research. В этом году отчёт включает не только результаты нашего исследования, но и также некоторые наблюдения и аналитику из других важных отраслевых отчётов ESOMAR о ситуации на рынке исследований в России и мире.

Что вы найдете в отчёте:
▫️Обороты рынка маркетинговых и социологических исследований (в рамках ESOMAR Global Market Research). Ежегодное исследование на основе опроса игроков отрасли.

▫️Развитие мирового рынка исследований и инсайтов (ESOMAR Forecasting the Data and Insights Industry). В 2025 году ESOMAR провел форсайт по развитию отрасли инсайтов и исследований.

▫️Уровень цен на исследования в России и мире (ESOMAR Global Prices study 2025). В рамках исследования ESOMAR запрашивает цены на несколько видов исследований в каждой стране, предоставляя спецификации для каждого вида. В качестве основного показателя при расчетах используется медианная цена.

Опрос проводился в июле 2025 года.

👉 Читать документ по ссылке.

#rin_report_2025

😊 Future Research Foundation

Приглашаем на вебинар «Тренды индустрии исследований: обороты, структура рынка и направления роста», который пройдёт 26 декабря в 14:00 в рамках Школы маркетинговых исследований НИУ ВШЭ-ОИРОМ.

Cпикеры вебинара:
▫️Мария Незговорова, директор по инновациям, OMI (Online Market Intelligence)
▫️Ольга Стрелкова, директор Фонда «Исследования будущего»

На вебинаре вас ждёт:
▫️Аналитика из первых рук: разбор отчетов ESOMAR и результатов отраслевых опросов.
▫️Обзор рынка: фактические и прогнозные показатели, структура рынка.
▫️Технологии и аналитика: рост технологических сегментов, трансформация роли агентств.
▫️Тренды и прогнозы: ключевые направления развития, вызовы и возможности индустрии.

📅 26 декабря в 14:00

✔️ Регистрация на вебинар по ссылке.

#omi_news

😊 [Online Market Intelligence]

Имитация социальных настроений с помощью LLM-агентов

🗿 Авторы статьи предлагают систему, в которой крупные языковые модели воспроизводят динамику коллективных настроений в цифровых сообществах.

🎢 Конструкция многоуровневая: единичные агенты формируют позиции, группы агрегируют их в общие установки, а мета-слой отслеживает эволюцию паттернов.

📱Модель использует исторические данные Reddit и X, сопоставляя высказывания пользователей с агентными симуляциями. Соответствие достигает высоких значений по нескольким метрикам, включая повторяемость и достоверность распределений.

💎Ценность подхода в том, что он фиксирует не только статичные мнения, но и переходные фазы. Агенты воспроизводят кинетику поляризации, появление промежуточных фракций, затухание конфликтов и точки, в которых обсуждение перестраивается. Это создаёт возможность работать с кривыми изменений, а не с моментными снимками.

👣Такой формат моделирования превращает динамический цифровой след в инструмент прогнозирования. Становится возможным прослеживать, как темы выходят из локального контекста, когда они начинают масштабироваться и какие стимулы меняют тональность быстрее всего.

🛰 Источник

#omi_ai

😊 [Online Market Intelligence]

Тенденции и будущее AI и машинного обучения в цифровом маркетинге

📈📊Отчёт охватывает 94 академические публикации, посвящённых применению AI/ML в цифровом маркетинге и промо-акциях. Авторы предлагают аналитическую схему «Антецедент → Решение → Результат», отражающую путь от условий внедрения AI до коммерческого эффекта.

Систематизированы методы, применения и потенциальные риски включая алгоритмические предвзятости, необходимость прозрачности, GDPR-подобных подходов, влияющих на технологические стратегии.

Выделены четыре ключевых направления исследований:
▫️AI + цифровой маркетинг
▫️Автоматизация брендинга и вовлечения
▫️Оптимизация e-commerce и маркетинга в соцсетях
▫️Персонализированный маркетинг на базе AI

Статья показывает, что технологии становятся частью базового инструментария, но рост отдачи зависит от зрелости интеграционных подходов, этических стандартов и грамотной структуризации данных.

🛰 Источник

#omi_ai

😊 [Online Market Intelligence]

🎄 🎊🎁🎉

😊 [Online Market Intelligence]