傳統上，市場研究靠的是「人」。研究公司必須建立樣本庫（panels），招募消費者回答問卷，然後分析數據。但在數位行銷與新產品開發講求「快狠準」的今天，這種流程顯得昂貴又緩慢。如今，人工智慧正悄悄改寫這個產業——新的武器叫做 Synthetic Panels（合成數據樣本）。
傳統樣本的困境：12週、6萬美元的代價
美國合成數據樣本供應商Qualtrics指出，根據一份跨國消費者調查，從問卷設計到蒐集答案，再到分析出報告，通常需要 12週，成本動輒 6萬美元。對決策者來說，當研究報告出爐時，市場環境早已變了樣。
更別提受訪者招募的困難與隱私問題，讓研究業者長期受限。
👉 值得注意的是，Qualtrics在2025年8月宣布與市場研究數據品質領導者 PureSpectrum 合作，進一步推廣合成數據樣本技術。根據雙方說明，Qualtrics的AI模型已被證明能將研究成本降低高達50%，並把洞察時間從「數週縮短到數分鐘」。PureSpectrum則每天補充數百萬筆新資料，確保模擬樣本持續反映最新的消費者情緒與行為。
目前，這套方案（Edge Audiences）已被 Booking.com、Google Labs 等數百家企業採用。
合成數據樣本登場：AI模擬消費者
合成數據樣本的核心概念，就是用生成式AI模型來模擬「消費者的回答」。
它的運作方式是：
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AI先學習過往累積的大量調查資料與公開數據。
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研究人員丟出一份新問卷，AI立即以「虛擬消費者」身份回覆。
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研究者獲得與真人樣本趨勢高度相似的數據。
這讓研究速度從 12週壓縮到1週甚至數小時。對企業來說，這意味著產品概念可以先用合成樣本測試，得到方向後再用真人調查驗證，大幅降低風險。
案例：Booking.com找到「獨旅者」
旅遊平台Booking.com已經導入合成數據樣本，並用它探索「個人旅行者」這個新市場。結果不僅研究成本降低50%，還捕捉到傳統調查無法輕易找到的小眾族群。
這顯示合成數據不只是「加速版的傳統調查」，更可能開啟全新市場洞察。
優勢與限制：快速、低成本，但不是萬能
優勢：
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速度：研究結果可即時獲得，敏捷決策成為可能。
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成本：不必支付大規模受訪者報酬。
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小眾研究：可針對極細分族群生成樣本。
限制：
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知識偏差：AI「知道太多」，在知識性題目上可能高估消費者理解。
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隱私與倫理：雖然數據是模擬的，但使用上仍引發「是否能代表真實人性」的爭論。
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設計依賴：問卷設計若不夠嚴謹，AI數據可能與現實脫節。
產業趨勢：AI將成為市場研究的「第一哩路」
目前業界普遍共識是：合成數據並非取代真人，而是成為前置工具。先用AI跑一次，快速得到假設，再用真人驗證。未來，隨著代理型AI（Agentic AI） 的成熟，AI不僅能生成樣本，還能自動定義問題、分析數據、甚至產出決策簡報。
這意味著市場研究的角色將轉變：研究人員從「數據蒐集者」變成「洞察解讀者」。AI提供速度與規模，人類則專注於解釋動機與策略。
商業意義：
市場研究過去是「昂貴且緩慢」的產業，如今卻有機會因AI而變得「快速且普及」。對企業來說，這不僅是節省成本，更是搶先一步捕捉消費者心聲的關鍵。未來，能否善用合成數據樣本，或許會成為企業競爭的新分水嶺。
