Pogo ha annunciato una nuova piattaforma di ricerca consumer basata sull’intelligenza artificiale che utilizza dati di acquisto verificati per consentire alle aziende di raccogliere insight direttamente da consumatori reali. L’azienda ha inoltre comunicato di aver raccolto complessivamente 32 milioni di dollari di finanziamenti dalla fondazione nel 2020, sostenendo l’espansione di un’infrastruttura che oggi fornisce visibilità su oltre 470 miliardi di dollari di transazioni e circa un acquisto su 150 effettuato negli Stati Uniti.
L’elemento distintivo della piattaforma è l’utilizzo di dati comportamentali verificati anziché criteri di selezione auto-dichiarati. Attraverso la propria applicazione consumer, Pogo raccoglie informazioni condivise volontariamente dagli utenti, tra cui transazioni, ricevute, utilizzo delle applicazioni e visite a punti vendita fisici. Questo permette di identificare consumatori sulla base di comportamenti effettivamente osservati e non di risposte fornite durante questionari preliminari. Secondo l’azienda, la rete comprende oltre 3 milioni di utenti statunitensi che hanno scelto di partecipare al programma di condivisione dati.
La piattaforma utilizza l’intelligenza artificiale come motore di orchestrazione dell’intero processo di ricerca. Un’azienda può descrivere in linguaggio naturale il pubblico che desidera analizzare, ad esempio acquirenti recenti di uno specifico prodotto, clienti che hanno abbandonato un marchio concorrente o utenti che hanno adottato una determinata categoria di servizi. Il sistema individua automaticamente i soggetti che soddisfano i criteri richiesti utilizzando dati di acquisto verificati, senza ricorrere a tradizionali procedure di screening basate su autodichiarazioni.
Una volta identificata l’audience, la piattaforma genera automaticamente guide di intervista, avvia sessioni di video interview moderate dall’AI, raccoglie le risposte, produce trascrizioni complete, crea highlight reel e restituisce insight strutturati. Lo stesso ambiente supporta anche survey quantitative tradizionali e sistemi di monitoraggio continuo del comportamento dei consumatori. In pratica, la piattaforma combina ricerca qualitativa, ricerca quantitativa e analisi comportamentale all’interno di un’unica infrastruttura operativa.
Un’altra componente tecnica rilevante è rappresentata dai cosiddetti behavioral triggers. Il sistema può attivare automaticamente nuove attività di ricerca quando rileva cambiamenti nei comportamenti di acquisto degli utenti. Ciò consente alle aziende di raccogliere feedback immediatamente dopo un acquisto, un cambio di marchio o l’adozione di un nuovo prodotto, riducendo il problema della memoria retrospettiva che spesso compromette l’affidabilità delle ricerche di mercato tradizionali.
Secondo Pogo, la piattaforma è già utilizzata da grandi marchi consumer, società di consulenza e fondi di investimento. Tra i casi d’uso riportati figurano l’analisi dei comportamenti dei consumatori dopo il lancio di nuovi prodotti, lo studio dell’impatto dei farmaci GLP-1 sulle abitudini di acquisto alimentari e attività di due diligence basate sull’identificazione di utenti paganti di specifici servizi digitali. In questi scenari la disponibilità di dati verificati consente di costruire segmenti di ricerca che non dipendono esclusivamente dalle dichiarazioni degli intervistati.
L’annuncio evidenzia una tendenza crescente nel settore della market intelligence: il passaggio da panel basati su dati auto-dichiarati a piattaforme che combinano AI, dati comportamentali verificati e raccolta automatizzata degli insight. Nel caso di Pogo, l’intelligenza artificiale non viene utilizzata soltanto per analizzare le risposte, ma per automatizzare l’intero ciclo della ricerca, dalla selezione dei partecipanti fino alla generazione dei risultati finali, utilizzando come base dati acquisti realmente effettuati dai consumatori.