仕組み
質問から因果データまで、4つのステップで
機能
フォーカスグループに代わる、必要なすべて
複数回の会話
以前の回答に基づいて、追加の質問をすることができます。ペルソナは自分が何を言ったか、なぜ言ったかを記憶しています。会話は複数回にわたって自然に展開します。
A/Bテスト
パネルを分割し、異なる刺激をテストします。人口統計だけでなく、性格セグメントごとに回答を比較します。実際に行動を変える要因を測定します。
コンジョイント分析
性格タイプ別に価格感度をテストします。異なる消費者セグメントにおける支払い意欲を理解します。大規模な離散選択実験を実行します。
異文化比較
20カ国で同じ刺激を実行します。文化、性格、人口統計がどのように相互作用して異なる消費者行動を生み出すかを比較します。
セグメンテーション発見
K平均クラスタリングにより、パネルの回答から隠れたオーディエンスセグメントを自動的に発見します。存在を知らなかったグループを見つけ出します。
規制シミュレーション
ASA、FCA、ICO、MHRA、Ofcom、CMAの6つの英国規制機関に対してコンテンツをテストします。費用をかける前に、キャンペーンが承認されるかどうかを知ることができます。
マルチメディア刺激
画像、音声、またはビデオをアップロードします。ビジョン言語モデルがコンテンツを記述し、その後各ペルソナが自身の性格と文脈に基づいて応答します。
縦断的追跡
時間の経過とともに意見がどのように変化するかを観察します。定期的な会話をスケジュールします。ブランド認知、価格感度、購入意図の変化を追跡します。
競合予測
競合他社の顧客があなたの製品にどのように反応するかをモデル化します。予算を投入する前に市場参入シナリオをシミュレートします。
何が違うのか
すべての回答には推論トレースが付属
他の合成パネルツールは回答を提供しますが、Panel Studioは回答を生み出した因果関係を提供します。どの性格特性が、どの程度強く活性化し、経済状況や感情的文脈とどのように相互作用し、ペルソナがその決定を正当化するためにどのような物語を構築したかを見ることができます。
これはブラックボックスではありません。すべての出力がその入力にトレース可能な、透明性の高い推論エンジンです。
統合
既にお使いのツールと連携
HMAC署名付きウェブフック、Python SDK、226のルートを持つREST APIによる26のプラットフォーム統合。
デプロイメント
セルフホスト型。データが施設外に出ることはありません。
Panel Studioは単一サーバーで動作します。クラウドへの依存、第三者によるデータ処理、ベンダーロックインはありません。BSL 1.1の下でソースが利用可能なので、すべての行を監査できます。エンタープライズのお客様は、データとモデルに対する完全な主権を持ってオンプレミスにデプロイできます。