ИИ и нетнография для эффективного исследования клиентов: кейс Apple Vision Pro

В данном исследовании представлены разработка и эмпирическая проверка новой методологии — AI-Augmented Netnography (нетнография с использованием искусственного интеллекта) — предназначенной для устранения основных ограничений традиционных нетнографических исследований, таких как субъективность, трудоемкость и ограниченная масштабируемость. Методология сочетает в себе классические нетнографические процедуры с возможностями больших языковых моделей (LLM), что позволяет автоматизировать тематический и сентимент-анализ пользовательского контента (UGC) и структурированное извлечение потребностей пользователей в рамках концепции Jobs-to-be-Done (JTBD). Исследование основано на анализе онлайн-дискуссий пользователей о Apple Vision Pro, передовом устройстве расширенной реальности (Extended Reality). Эти дискуссии служат богатым эмпирическим полем для тестирования способности методологии выявлять скрытые мотивации пользователей и барьеры для внедрения. Предлагаемый метод вводит формальную процедуру приоритезации выявленных JTBD на основе лексической специфики и эмоциональной интенсивности, которые объединены в метрику под названием Resonance Score. Практическое значение работы заключается в ее вкладе в разработку цифровых продуктов: благодаря получению стандартизированных, воспроизводимых и количественно обоснованных выводов, этот метод способствует более быстрому и точному согласованию решений по продукту с реальными ожиданиями пользователей. Результаты демонстрируют, что нетнография, дополненная искусственным интеллектом, не только преодолевает аналитические препятствия ручной этнографии, но и позволяет масштабируемо интегрировать мнение пользователей в стратегию продукта.