Có lẽ chúng ta đều đồng ý với nhau rằng việc hiểu người tiêu dùng mục tiêu là tối quan trọng trước khi nói câu chuyện thuyết phục và bán được hàng.
Trong suốt thời gian qua tìm tòi và nghiên cứu để phát triển nội dung khoá Biên tập nội dung thương mại, khai thác sức mạnh của ChatGPT, tôi có thu thập được một số thông tin có lẽ sẽ hữu dụng cho các bạn làm công việc Viết Thương mại (content writing, copywriting).
6 điểm mạnh của ChatGPT trong Nghiên cứu Khách hàng mục tiêu (KHMT)
- Giúp bạn tìm các nguồn liên quan đến về chủ đề của bạn.
- Tổng hợp các bài viết dựa trên nhu cầu của bạn.
- Đưa ra các đề xuất về phương pháp nghiên cứu KHMT dựa trên mục tiêu bạn đề ra.
- Đưa ra gợi ý về cách phân tích dữ liệu.
- Hỗ trợ nghiên cứu đối thủ cạnh tranh.
- Hỗ trợ thiết lập dòng thời gian chung cho nghiên cứu KHMT của bạn.
6 nhược điểm của ChatGPT trong nghiên cứu KHMT, không (chưa) thể làm được:
- Tham chiếu trong APA
- Xây dựng kế hoạch nghiên cứu đầy đủ cho bạn
- Xây dựng các phương pháp nghiên cứu KHMT cho bạn
- Phân tích bảng điểm của bạn
- Phân tích hành vi của con người
- ChatGPT thiên về đề xuất giải pháp
*The American Psychological Association – APA: cung cấp một định dạng chuẩn để đảm bảo việc trích dẫn tài liệu tham khảo được chính xác.
Mời bạn tham gia vào group để nhận được những cập nhật, ưu đãi mới và tốt nhất:
ChatGPT có thể hỗ trợ chúng ta như thế nào trong quá trình nghiên cứu KHMT? Những gì ChatGPT vẫn còn thiếu khi nghiên cứu
Để kiểm tra ChatGPT, tôi quyết định xem xét một trong những dự án nghiên cứu cũ của mình. Chủ đề là: Mối tương quan giữa content writing và copywriting trong tác động đến KHMT. Khi tôi lần đầu tiên thực hiện nghiên cứu này, công cụ này chưa tồn tại và vì vậy tất cả công việc cho nó đều được thực hiện thủ công. Giờ đây, với sự cải tiến của AI, tôi đang thử nghiệm các tình huống khác nhau để xem ChatGPT có thể hỗ trợ như thế nào trong việc thực hiện nghiên cứu.
- ChatGPT có thể giúp bạn tìm các nguồn liên quan chủ đề của bạn
Tôi đã yêu cầu AI cung cấp cho tôi 5 tài liệu/ bài báo gần đây chứng minh rằng: “Sách hướng dẫn về nghề Viết lách”. ChatGPT trả lời rằng không thể cung cấp cho tôi các bài báo từ 5 năm qua. Tuy nhiên, họ đã cung cấp cho tôi 4 trong số 5 bài viết từ 5 năm trước. Do tìm kiếm của tôi, AI có thể tìm thấy nghiên cứu gần đây sẽ hữu ích cho nội dung sách tôi đang viết. Bằng cách yêu cầu có dẫn nguồn, sau đó tôi có thể tra cứu các nguồn này trực tuyến.
2. ChatGPT có thể tổng hợp các bài viết dựa trên nhu cầu của bạn
Nếu bạn muốn có ý tưởng chung về các nội dung được tìm thấy, nhưng không muốn dành hàng giờ để đọc tất cả các bài báo, thì AI có thể cung cấp cho bạn các bản tóm tắt ngắn gọn. Điều này có thể cung cấp cho bạn thông tin chi tiết sâu hơn về việc liệu bài viết có thú vị cho nghiên cứu của bạn hay không. Mặc dù nó không thể phân tích và cho biết liệu đây có phải là nguồn tốt cho nghiên cứu của bạn hay không, nhưng nó có thể cung cấp thông tin chi tiết về bài viết. Sau đó, với tư cách là tìm kiếm thông tin, bạn cần tỉnh táo quyết định lựa chọn thông tin nào để dùng tuỳ theo chất lượng của nguồn thông tin.
Cách để kiểm định nguồn thông tin thì tôi có hướng dẫn chi tiết trong khoá Biên tập.
Giả sử bạn đã tìm thấy một cuốn ebook rất hay nhưng nó dài 100 trang và bạn thực sự không muốn dành hàng giờ để xem qua nó. Bạn có thể yêu cầu ChatGPT tổng hợp một bài viết cho bạn. Đơn giản chỉ cần nhập liên kết đến bài viết và yêu cầu nó cho một bản tóm tắt.
Tất nhiên, nếu bạn muốn hiểu đầy đủ bài viết gốc, chắc chắn bạn nên tự mình đọc nó. Nhưng AI có thể giúp bạn xác định xem bài báo bạn tìm thấy có chính xác là thứ bạn đang cần hay không.
3. ChatGPT có thể đưa ra các đề xuất về phương pháp nghiên cứu KHMT dựa trên mục tiêu của bạn
AI có thể cung cấp cho bạn các đề xuất về phương pháp đo lường. Nó cần biết thêm về hạng mục mà bạn đang cố gắng tìm kiếm, chẳng hạn như: đối tượng mục tiêu, chủ đề và mục tiêu dự án của bạn. Điều này khá hữu ích vì nó cung cấp thông tin không chỉ về phương pháp mà còn về loại dữ liệu có thể được thu thập. Khi bắt đầu một dự án mới, nhiều chuyên viên nghiên cứu KHMT có xu hướng sử dụng các phương pháp tương tự mà họ quen thuộc. Nhưng bằng cách sử dụng ChatGPT, bạn có thể xem xét các phương pháp khác nhau cho dự án nghiên cứu của mình.
4. ChatGPT có thể đưa ra gợi ý về cách phân tích dữ liệu
Mặc dù ChatGPT không thể phân tích nghiên cứu cho bạn nhưng nó có thể cung cấp cho bạn các đề xuất về cách phân tích dữ liệu. Trong trường hợp này, tôi đang tìm kiếm một phân loại để phân tích dữ liệu thu thập được từ các cuộc phỏng vấn người dùng. AI đã cung cấp cho tôi 2 phương pháp để phân tích dữ liệu và giải thích cách sử dụng chúng. Điều này rất hữu dụng khi bạn không chắc mình muốn sử dụng phương pháp phân tích nào cho dự án Nghiên cứu KHMT của mình. Nếu bạn làm việc trong một nhóm với nhiều thành viên, bạn thậm chí có thể chia nhỏ phương pháp phân tích trước khi sắp xếp các kết quả để xem liệu có phát hiện tương tự hay không.
5. ChatGPT có thể hỗ trợ nghiên cứu đối thủ cạnh tranh
Khi AI hiểu chủ đề, mục tiêu và đối tượng mục tiêu của bạn, bạn có thể yêu cầu AI tìm các sản phẩm liên quan đã có trên thị trường. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian bạn tự tìm kiếm các sản phẩm khác nhau trên Google. Với một danh sách được tạo nhanh chóng, nhà nghiên cứu KHMT sau đó có thể quyết định sản phẩm nào cần xem xét thêm. Điều này có thể giúp bạn so sánh các sản phẩm với sản phẩm hiện tại của mình và cũng để hiểu các điểm bán hàng độc đáo và khoảng cách sản phẩm có thể có.
6. ChatGPT có thể hỗ trợ thiết lập dòng thời gian chung cho nghiên cứu KHMT của bạn
Đối với bản đồ theo dõi dòng thời gian, tôi không dám kì vọng nhiều. Tuy nhiên kết quả thực sự khá bất ngờ. Mặc dù ChatGPT không đi sâu vào chi tiết, nhưng nó cung cấp cho bạn timeline (dòng thời gian) chung của các nhiệm vụ. Điều này có thể hữu ích vì nó cho bạn thấy những nhiệm vụ lớn mà bạn cần làm để hoàn thành dự án này. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu vẫn phải xác định các chi tiết trong dòng thời gian, chẳng hạn như phương pháp, giao thức, việc xây dựng các nguyên tắc phân loại, v.v.
Những gì ChatGPT vẫn còn thiếu khi nghiên cứu
Với các cuộc thảo luận hiện đang diễn ra sôi nổi về việc liệu AI có thay thế công việc của con người hay không (như có lần tôi đang bài trong group), tôi cũng thực hiện các công việc liên quan đến nghiên cứu trải nghiệp người dùng:
- Chat GPT không thể (chưa) tham chiếu trong APA
Việc tham chiếu APA chính xác trong các tài liệu nghiên cứu là rất quan trọng và vì vậy tôi muốn tìm hiểu xem liệu AI có thể tạo danh sách nguồn dựa trên cấu trúc APA hay không. Tuy nhiên, vì nó không có kết nối với các bài báo thực tế (chưa) nên nó không thể cung cấp cho tôi các tài liệu tham khảo APA thích hợp. Có thể vì nó không nhìn thấy loại bài viết, tác giả, hoặc số DOI. Thật đáng tiếc vì phần này thường có thể chiếm rất nhiều thời gian. Hiện tại, chúng tôi sẽ bám sát Mendeley để tìm nguồn cung ứng phù hợp.
Ngay cả khi bạn có đầy đủ nguồn bài viết thì ChatGPT vẫn không có khả năng tham chiếu APA. Chỉ ra rằng mặc dù nó có thể tìm thấy các bài viết và đọc các bài viết, nhưng nó không thể thấy các thành phần riêng lẻ cần thiết để tham khảo APA chính xác.
*The American Psychological Association – APA: cung cấp một định dạng chuẩn để đảm bảo việc trích dẫn tài liệu tham khảo được chính xác.
2. ChatGPT không thể xây dựng kế hoạch nghiên cứu đầy đủ cho bạn
Mặc dù AI có thể cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về kế hoạch nghiên cứu và một số gợi ý đơn giản, nhưng nó không thể xây dựng kế hoạch nghiên cứu toàn diện cho dự án của bạn. Gợi ý cho một câu hỏi nghiên cứu và cách thu thập dữ liệu là hữu ích nhưng không xây dựng một kế hoạch chi tiết.
Với những người có kinh nghiệm dày dặn, ChatGPT chắc chắn không giúp ích được nhiều về việc xây dựng kế hoạch. Tuy nhiên, nếu bạn mới bắt đầu với tư cách là một nhà nghiên cứu KHMT mới bắt đầu thì AI có thể cung cấp cho bạn một số hướng dẫn từ nền tảng.
3. ChatGPT không thể xây dựng các phương pháp nghiên cứu KHMT cho bạn
Việc xây dựng các phương pháp nghiên cứu KHMT và giao thức của chúng cần có thời gian. Tôi tò mò và test thử cách ChatGPT hỗ trợ như thế nào trong việc này. Đáng buồn thay, kết quả ở đây vẫn chưa đáp ứng nhu cầu công việc. Khi tiến hành phỏng vấn, trước tiên chúng ta cần biết loại cấu trúc phỏng vấn nào chúng ta muốn sử dụng.
Sau đó, chúng tôi cần hiểu các chủ đề mà chúng tôi muốn phỏng vấn người dùng và đặt câu hỏi theo cách giúp người dùng cởi mở hơn về trải nghiệm của họ. ChatGPT chưa đủ khả năng liên kết những thành phần này khi tạo câu hỏi phỏng vấn mà thay vào đó xem xét chủ đề của bạn và người dùng cung cấp và đưa ra đề xuất cho câu hỏi.
Nhìn vào các câu hỏi cụ thể mà AI cung cấp, chúng ta có thể yên tâm nói rằng ChatGPT không thể xây dựng giao thức phỏng vấn cho việc khảo sát. Yêu cầu học sinh mô tả sức khỏe của họ là một câu hỏi phức tạp và có liên quan đến thành kiến văn hóa và kinh nghiệm. Hỏi sinh viên họ cảm thấy thế nào về kết quả học tập của họ sẽ tạo ra các câu hỏi dựa trên kinh nghiệm học tập gần đây nhất của họ. Nếu họ vừa bị điểm kém, phản ứng của họ có thể là tiêu cực và ngược lại.
Những gì có thể được rút ra từ các gợi ý của AI là những chủ đề được quan tâm cho giao thức phỏng vấn. Tuy nhiên, cần có một nhà nghiên cứu trải nghiệm người dùng để xây dựng các câu hỏi phù hợp sẽ thu thập đúng dữ liệu từ người dùng của chúng tôi.
4. ChatGPT không thể phân tích bảng kết quả của bạn
Nhập bảng kết quả vào cuộc Chat GPT và yêu cầu phân tích dữ liệu cũng không hoạt động. AI không thể hiểu được một lượng lớn văn bản, thường là các bản ghi. Vì vậy, để phân tích bảng điểm, chúng tôi vẫn cần một chuyên viên nghiên cứu KHMT thực thụ để xây dựng phân loại và gắn thẻ dữ liệu đã thu thập được.
5. ChatGPT không thể phân tích hành vi của con người
Một trong những phần quan trọng của con người trong nghiên cứu KHMT là khả năng phân tích hành vi của con người, chẳng hạn như ngôn ngữ cơ thể và giọng nói; sự hiểu biết về sự khác biệt văn hóa trong 2 mục này cũng rất quan trọng khi tiếp xúc với đối tượng mục tiêu quốc tế. Tuy nhiên, ChatGPT vẫn chưa đủ khả năng thực hiện công việc này cho bạn. Thay vào đó, nó cung cấp cho bạn một số phương pháp để phân tích hành vi con người có thể hữu ích trong việc quyết định phương pháp phân tích của bạn.
6. ChatGPT thiên về tạo giải pháp
Trong khi hỏi AI về các đề xuất hữu ích từ góc độ thiết kế sản phẩm, ChatGPT nhanh chóng tập trung vào việc cung cấp cho bạn một số giải pháp. Những giải pháp này không dựa trên kết quả nghiên cứu của bạn và do đó có thành kiến. Như chúng ta đã biết, các công cụ AI đưa ra những dữ liệu từ internet và do đó, rất có thể đây là những loại giải pháp đã tồn tại ngoài kia.
Một khía cạnh tốt của AI là nó nhận ra những hạn chế của chính nó trong bộ phận nghiên cứu KHMT. Điều này một lần nữa nhấn mạnh rằng cần có một chuyên viên nghiên cứu KHMT để thực hiện nghiên cứu, phân tích các phát hiện và đưa ra các khuyến nghị chính xác để phát triển sản phẩm. ChatGPT có thể cung cấp cho bạn các đề xuất nhưng điều đó không có nghĩa là chúng là giải pháp phù hợp.
Vậy ChatGPT hỗ trợ chính xác cho nghiên cứu KHMT như thế nào?
Như đã thấy trong bài viết này, AI có thể cực kỳ hữu ích để tạo ra các nguồn và hướng để tìm kiếm. Nó có thể cung cấp cho bạn các phương pháp nghiên cứu KHMT có thể thú vị cho nghiên cứu của bạn, nhưng chỉ khi bạn cung cấp cho nó các từ khóa phù hợp. Vì ChatGPT ghi nhớ thông tin đầu vào của bạn nên điều quan trọng là phải bắt đầu bằng cách nhấn mạnh đối tượng mục tiêu, chủ đề nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu của bạn. Với suy nghĩ này, các đề xuất về nguồn và phương pháp sẽ hữu ích hơn.
Tuy nhiên, rõ ràng là AI không thể thay thế một nhà nghiên cứu KHMT con người trong công việc của họ. Nó không có khả năng xây dựng các kế hoạch và giao thức, thực hiện nghiên cứu và quan trọng hơn là phân tích dữ liệu thu thập được. Khi được hỏi những đề xuất nào để tìm kiếm, AI thực sự trở nên thiên vị trong việc tạo ra các giải pháp sản phẩm vì nó không có dữ liệu nghiên cứu của bạn để cung cấp thông tin chi tiết từ đó.
Vì vậy, mặc dù ChatGPT có thể hỗ trợ làm cho một số khía cạnh của tài liệu hoạt động dễ dàng hơn, nhưng chúng tôi vẫn cần một nhà nghiên cứu KHMT cho công việc Nghiên cứu KHMT. Tôi tò mò không biết AI sẽ phát triển hơn nữa như thế nào và điều đó có ý nghĩa gì đối với tương lai công việc của chúng ta. Bởi vì đối với tôi, sẽ thực sự thú vị nếu AI có thể bắt đầu nhận ra hành vi của người dùng trong tài liệu video hoặc có thể nhìn thấy các mẫu trong bản ghi các cuộc phỏng vấn người dùng. Tôi đoán chúng sẽ tìm ra trong thời gian tới.
Be Gentle,
Loves.