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ACR 消費者副本 · 虛擬調研

喺進入陌生市場之前，先由一群虛擬消費者完成試錯。

解決甚麼問題

傳統市場調研成本高、周期長；進入陌生市場缺乏低成本的試錯手段。

我哋點樣做

大模型驅動、配置人口統計學與心理畫像的消費者副本（AI Consumer Replica，簡稱 ACR）體系。

模擬群體面對產品、廣告、定價刺激時的反饋與決策。

虛擬焦點小組、產品概念測試、廣告效果預評估、市場細分驗證。

將市場調研的成本與周期各壓縮一個量級。

該方法論的有效性已由微軟與哈佛商學院的公開研究驗證（該研究中數字分身的中心偏好一致度達 90%，響應分佈捕捉率 74%）。九鑫 ACR 基於同一方法論構建。

分身不對應任何真實可識別的個人，代表的是某類消費群體。評估標準是群體反應是否符合市場規律，而非單個分身是否對應現實個體。

證據

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講畀我哋聽邊個場景至今都未落地：數據喺邊度、邊個喺度用、邊個負責簽字。我哋會透過一次工作坊，提出一條可驗證嘅落地路徑。