Remesh の概要
Remeshとは？
Remeshは、AIを活用したプラットフォームで、消費者とのリアルタイムなエンゲージメントを大規模に促進するように設計されています。これにより、研究者はフォーカスグループ、アンケート、詳細なインタビューを実施し、よりスマートで迅速な意思決定を推進するための豊富な洞察を得ることができます。AIを活用することで、Remeshは研究をより効率的、費用対効果が高く、インパクトのあるものにすることを目指しています。
Remeshの仕組み
Remeshは、定性的手法と定量的手法を組み合わせた独自のアプローチを採用しています。参加者は互いの回答に応答し、投票することで、聴衆に最も共鳴するアイデアが表面化するのに役立ちます。主な機能は次のとおりです。
- ライブデジタルフォーカスグループ： 遅延や当て推量なしにフォーカスグループを実施します。
- AI搭載のアンケート： 大規模にアンケートを実施し、高品質の洞察を効率的に収集します。
- 詳細なビデオインタビュー： 詳細なインタビューを実施して、より深い理解を得ます。
- リアルタイムメトリクス： Percent Agree Scoresのようなメトリクスを使用して、Remeshは意思決定のためのリアルタイムの明確さを提供します。
- 自動分析： プラットフォームは、要約を生成し、セグメントを比較し、主要なテーマを数秒で明らかにし、手作業を削減します。
- 組み込みの翻訳： 35以上の言語をサポートし、グローバルな洞察を可能にします。
Remeshを選ぶ理由
Remeshは、従来の研究方法に比べていくつかの利点があります。
- 速度： 数日または数週間ではなく、数分で洞察を得ます。
- 規模： 大量の参加者と同時にエンゲージメントします。
- 品質： 審査済みの参加者から高品質で信頼できる回答を収集します。
- 費用対効果： 従来の研究方法に関連するコストを削減します。
- 実用的な洞察： リアルタイムデータと自動分析に基づいて、よりスマートな意思決定を行います。
Remeshは誰のためのものですか？
Remeshは、以下を含む幅広いユーザーに適しています。
- 市場調査員： 消費者の行動と市場のトレンドを理解しようとしている人。
- 製品開発者： 新しい製品や機能に関するフィードバックを収集しようとしているチーム。
- ブランドマネージャー： 強力なブランドアイデンティティを構築および維持することを目指す専門家。
- 人事担当者： 従業員をエンゲージメントし、理解することに関心のある人。
- 公共部門の組織： 市民との信頼とコンセンサスを構築しようとしている団体。
Remeshの主な機能
- AIアシスタント： AIアシスタントとシミュレーションされた練習環境を使用して、研究を改善します。
- 自動モデレーション： 自動モデレーションツールを使用して、退屈なタスクをバイパスします。
- シームレスな統合： ルーチンを中断しない統合により、ワークフローを強化します。
- 高度な分析： 数千もの自由回答を即座に整理および分析します。
- セグメントの理解： 主要なオーディエンスセグメントをより正確に理解します。
ユーザーの声
YUM! BrandsのシニアカルチャーストラテジストであるJack Lettenmair氏によると、「定量的手法と定性的手法を組み合わせ、リアルタイムで会話を観察する能力は、消費者への洞察を収集する方法にとって画期的なものでした。」
Remeshの使い方
- デモをリクエストする： まず、デモをリクエストして、プラットフォームの機能を理解します。
- 調査を設計する： Remeshのユーザーフレンドリーなインターフェースを使用して、調査プロジェクトを設計します。
- データを収集する： 参加者を募集するか、独自のオーディエンスを連れてきてデータを収集します。
- 結果を分析する： AI搭載のツールを使用して、回答を分析し、洞察を生成します。
- 意思決定を行う： 洞察を使用して、情報に基づいた意思決定を行い、ポジティブな結果を推進します。
Remeshの価格設定
このテキストには具体的な価格設定の詳細が記載されていませんが、Remeshはおそらく、研究プロジェクトの規模と範囲に基づいてさまざまな価格プランを提供しています。詳細な価格情報については、Remeshに直接お問い合わせください。
結論
Remeshは、研究の実施方法に革命をもたらす強力なAI駆動型プラットフォームです。定性的データと定量的データを組み合わせ、分析を自動化し、リアルタイムの洞察を提供する能力により、消費者の行動を理解し、データ駆動型の意思決定を行おうとする人にとって非常に貴重なツールとなっています。新しい市場を開拓し、盲点を発見し、美しいブランドを構築する場合でも、Remeshは集合知を解き放ち、目標をより迅速かつ効果的に達成できるようにします。
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