RUUUSH Marketing

🎙 Більшість маркетологів впевнені, що працюють з даними про споживачів. Насправді — з артефактами їхніх дій. Чек фіксує транзакцію, кука — сесію, CRM ідентифікує з похибкою до 20%. І саме на цій основі будуються синтетичні юзери та LLM-моделі, які мають замінити глибинне дослідження поведінки. У другій частині шостого випуску Михайло Траверсе, Роман Гавриш і Марс Бурцев — про природу маркетингових досліджень, проблему валідності даних — і про те, де LLM допомагає, а де підміняє реальну відповідь.

🎙 85% співпадіння з реальними споживачами — звучить переконливо. Але що саме вимірює це число? У шостому випуску розбираємо, чому синтетичний юзер повертає вам норму, яку ви і так знали — і чому саме цінного інсайту в цьому числі немає. LLM — це великий нормалізатор. Він фіксує усереднену поведінку з датасету, який може відставати від ринку на роки. LLM існує у світі наративів, а не поведінки. І ринок як складна адаптивна система адаптується до впливів швидше, ніж будь-який датасет встигає це зафіксувати. Михайло Траверсе, Роман Гавриш і Марс Бурцев — про те, де LLM справді може допомогти в дослідженні, а де підміняє знання ілюзією знання.