A qualidade dos dados é fundamental para os diretores de marketing que precisam de obter insights, sendo que 89% dos compradores concordam que esta é a sua principal prioridade. Neste artigo, revelamos o que se passa no que diz respeito à fraude e como a Kantar pode resolver o problema com IA e outras soluções avançadas.
A qualidade dos dados é vital para os diretores de marketing (CMO) que precisam de gerar insights, com 89% dos compradores a concordarem que esta é a sua prioridade número um (fonte: Greenbook, Relatório GRIT Insights Practice de 2023).
Um recente compromisso de qualidade do setor está a ganhar força à medida que mais compradores, vendedores e fornecedores compreendem que esta questão tem de ser resolvida.
Como afirma Jane Frost, CEO da Market Research Society:«As atividades fraudulentas estão a tornar-se cada vez mais sofisticadas, particularmente na investigação online. Representam um risco significativo para o futuro do nosso setor.»
A qualidade dos dados deveria ser um fator básico em que os compradores de insights pudessem confiar, mas a fraude generalizada persiste há anos. E é um tema estranhamente pouco discutido em todo o setor. A fraude nos painéis parece estar a tornar-se a fraude publicitária ou a «fábrica de cliques» desta década – e está a industrializar-se rapidamente.
Pior ainda, à medida que as taxas de fraude aumentam, o mesmo acontece com as variações nos dados resultantes.
Neste artigo, revelamos o que se passa com a fraude e como a Kantar pode resolvê-la com IA e outras soluções avançadas.
A nível global, existem três grandes desafios do setor que afetam os painéis:
1. A luta pela atenção do público – como podemos competir pelo tempo precioso dos participantes dos painéis?
2. Requisitos crescentes de conformidade com a privacidade de dados: o RGPD é diferente da CPPA, por exemplo.
3. Níveis crescentes de fraude online. As «taxas de reconciliação» — a percentagem de amostras rejeitadas por serem de baixa qualidade — aumentaram cerca de 300% nos últimos três anos, e os clientes estão a rejeitar até 40% dos dados após a recolha no terreno.
Os proprietários de painéis devem lidar com cada um destes três fatores de forma inteligente e estratégica.
1. Lutar pela atenção do público
Tudo começa pela forma como tratamos os participantes do painel; não como uma mercadoria, mas como um recurso precioso. Procuramos constantemente formas de aperfeiçoar a forma como colocamos as nossas perguntas, a duração da entrevista (LoI) e como aumentar a gamificação. Conhecemos os nossos participantes como pessoas, respondendo às suas perguntas e tratando-os bem. Emparelhamos cada participante de forma individual através do nosso algoritmo exclusivo de emparelhamento de inquéritos, para que as pessoas certas respondam aos inquéritos certos, ao ritmo certo. Isto ajuda a reduzir as desistências e as exclusões e traduz-se em mais 175% de inquéritos concluídos do que a média do setor. Ao combinar o facto de tratarmos os inquiridos como pessoas valorizadas com tecnologia avançada de painéis, verificamos que os nossos participantes estão satisfeitos e empenhados. Eles classificam a nossa aplicação com 4,2 no Trustpilot e fazem comentários positivos como: «A energia é positiva e aprendi imenso com os inquéritos online, enquanto a minha conta bancária também continua a sorrir!»
2. Requisitos cada vez mais rigorosos em matéria de conformidade com a legislação sobre privacidade de dados
A Kantar desempenha um papel de liderança em debates e grupos de trabalho do setor (por exemplo, a ESOMAR). Contamos também com uma equipa interna de especialistas que acompanha constantemente as regulamentações em matéria de privacidade e consentimento, garantindo que dispomos das soluções técnicas adequadas para a recolha, armazenamento e eliminação de dados.
Na China, por exemplo, dispomos de uma plataforma específica de gestão de amostras em conformidade com a PIPL para a recolha de dados aprovada pela CAC, oferecendo uma série de otimizações específicas para o mercado. Está totalmente contida no ciberespaço chinês e concede acesso programático ao nosso painel móvel WeChat, de propriedade exclusiva: acesso a 1,5 milhões de pessoas mais difíceis de alcançar. Contamos também com múltiplas camadas de prevenção de fraudes e verificações de qualidade que garantem que cada conta WeChat esteja associada a uma conta bancária real e única. As identificações com hash e os links das pesquisas são encriptados com MD5 e Wave Secret, para mitigar respostas fantasmas e respostas fraudulentas por parte de hackers.
3. Aumento dos níveis de fraude online
Mais de dois terços dos alertas de qualidade dos dados (69 %) são atribuídos a diferentes tipos de fraude. Destes, 41% são de hackers internacionais, 13% de bots conhecidos, 7% de respostas fantasmas (em que um inquirido parece ter concluído um inquérito, mas não são recolhidos dados devido à configuração de links redirecionados) e 8% de duplicados (em que um inquirido preenche vários inquéritos, geralmente se tiver criado muitas contas fraudulentas fingindo pertencer a vários grupos demográficos).
Para garantir a mais elevada qualidade dos dados, segmentámos a fraude em três tipos:
• Participantes desmotivados: realizam várias tarefas em simultâneo, respondem às pesquisas de forma mecânica, pelo que a precisão é questionável. O impacto na integridade dos dados é moderado a baixo. Estes participantes necessitam de orientação e monitorização do comportamento. Pode ser necessário excluí-los de determinados estudos.
• Participantes desonestos: mentem sobre quem são e preenchem mais inquéritos para ganhar recompensas mais rapidamente. O impacto na integridade dos dados é moderado a elevado.
• Participantes fraudulentos: agem sozinhos ou em grupo para piratear inquéritos e ganhar recompensas em massa – as novas «fábricas de cliques», se preferir. Trata-se de fraude grave, em grande volume e com elevado impacto na integridade dos dados.
O que está a Kantar a fazer para combater cada um destes tipos de fraude? E como estamos a utilizar ferramentas de IA/IA Gerativa líderes de mercado para a combater?
• Promovemos um bom design de inquéritos: A qualidade de um inquérito depende do seu desenho, extensão e experiência do utilizador. Mesmo os participantes mais empenhados podem perder o interesse se estes fatores não forem tidos em conta.
• Evitamos erros decorrentes de desatenção: Alguns membros do painel dão respostas inconsistentes devido a mal-entendidos e outros não são quem afirmam ser; no entanto, nem todas as questões sinalizadas resultam de fraude deliberada. Algumas são erros inocentes e nem todas as ações sinalizadas prejudicam a integridade dos dados. Pretendemos incluir todos os participantes genuínos. Por isso, oferecemos formação aos participantes do painel e uma oportunidade de melhorarem o seu comportamento, se necessário.
• Definimos a qualidade: é subjetiva, por isso usamos métricas objetivas. Reconhecer vários níveis de má qualidade e diferentes fatores que contribuem para ela é fundamental. A divisão Profiles da Kantar amplifica os seus mais de 20 anos de profunda experiência em painéis com tecnologia e IA para fazer isto em tempo real através da Qubed AI — a sua ferramenta proprietária de combate à fraude. A Qubed AI funciona em tempo real, é alimentada por 5 redes neurais profundas (ou seja, aprendizagem automática avançada), é treinada diariamente com base em mais de 60 milhões de eventos e processa mais de 300 características para cada sessão de inquérito, a fim de pontuar automaticamente e emitir um veredicto e uma ação sugerida sobre se um participante do painel é ou não fraudulento, em milésimos de segundo – algo que um ser humano (e outras tecnologias antifraude) simplesmente não conseguiria fazer.
• Utilizamos a GenAI com a Validação de Resposta Aberta Qubed: utilizamos a nossa solução proprietária de avaliação de respostas abertas baseada no ChatGPT, que pontua as respostas abertas dos participantes em várias dimensões. Os fatores que detetamos incluem a relevância para a pergunta colocada, originalidade, exaustividade, linguagem, respostas plagiadas, utilização de PII, gíria, utilização de abreviaturas, bem como linguagem obscena, racismo, disparates e respostas geradas pelo ChatGPT. Para saber mais sobre como a Qubed Open-End Validation da Kantar combate a fraude, consulte este artigo anterior que publicámos intitulado «Transforming Panels: How is Kantar using LLMs to improve panel responses?»
• Introdução da Verificação Facial Qubed: O mais recente passo da Kantar no combate à fraude em inquéritos foi a integração do Realeyes Verify na nossa IA Qubed. O Verify é uma tecnologia leve de verificação facial treinada com um conjunto de dados exclusivo de webcam, composto por 17 milhões de sessões de inquérito com consentimento. Conseguimos identificar rapidamente quando agentes mal-intencionados tentam aderir aos nossos Painéis Premium.
Os diretores de marketing (CMOs) e os líderes de insights precisam de compreender como os seus parceiros de painéis estão a priorizar a qualidade dos dados e de ter a certeza de que estes estão a fornecer dados oportunos e precisos, isentos de respostas fraudulentas.
À medida que toda a indústria adota a qualidade através do Quality Pledge e de outros meios, a Kantar está bem posicionada para continuar o seu papel de liderança na eliminação da fraude e na restauração de uma maior confiança na indústria de dados de consumidores, através da utilização inteligente da IA.
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