2025年分析师研究领导力调查结果

内容催化剂为分析师研究公司和咨询服务提供商提供专业的内容管理系统和咨询服务已超过20年。利用我们的技术，分析师报告和数据发布商推出了订阅门户，最大化其洞察力的价值并推动收入增长。 目录 我们对分析师研究机构的高级职位人士进行了调查，以了解他们在2025年的优先事项、挑战和机遇。本文讨论了我们的发现，并提供了我们关于分析师公司如何利用出版技术提升其研究价值的观点。 3 前言 11 人工智能威胁 偏见和低级人工智能研究是分析师公司的主要关切。 4 执行概要 6个挑战 13 订阅者门户技术 经济不确定性/市场波动是首要关切 出版技术需要更具商业导向 如何技术商业研究提高了续订率 与订阅者建立灵活许可的互动关系 14 摘要 8 人工智能感知与机遇 分析师公司拥抱人工智能以提升效率 15 工业情报的临界值 人工智能提升个性化与可发现性 前言 在我从事研究行业20多年的时间里，我有幸与各种规模的分析师公司紧密合作，涉及多个市场领域。本报告中的洞察与我所进行的事例性客户交流相一致，强化了分析师公司继续发展和完善其服务、实践和技术之必要性。 分析师研究行业，像许多其他行业一样，在经济不确定性持续的情况下正经历着重大变革。技术是推动该行业颠覆并带来新机遇的力量，这些机遇旨在提升分析师洞察力的发现和应用。 在内容催化剂公司，我们致力于通过2025年调查确定的特定需求，为该行业提供专业化的解决方案以支持该行业的发展。 看到这份报告中许多分析公司采用人工智能来简化和转变搜索体验，我感到鼓舞。在预算受到严格审查的困难时期，出版技术成为了一个关键的区别因素，使分析公司得以向客户展示其研究的价值。 感谢每一位为这份报告分享他们挑战和观点的人。 执行摘要 各种规模的分析师公司将在来年面临不确定的经济环境[图1]。预算压力的增加导致了决策延误和研发支出减少，使得今年在续约谈判上可能更具挑战性。尽管存在这种不确定性，或许正是因为这种不确定性，我们采访的公司计划聚焦于提升其2025年服务价值的活动[图2]。 为了提高研究。双方都计划将覆盖范围扩展到新的行业和领域。 人工智能（AI）是所有企业的关键技术，大多数受访者认为它是一个“更多”或“稍微更多”的机会。小型企业打算利用人工智能来提高工作流程效率，而大型企业则专注于提升研究的可发现性。 尽管存在关于人工智能回应中偏见和不准确性的明显担忧，但我们不认为这些问题会阻止分析公司投资人工智能技术。即便有额外的手动检查以确保数据和洞察的准确性，人工智能工具也能显著简化分析师的工作流程并改善内容获取。 对于拥有50名分析师以下的小公司来说，首要任务是提升现有研究领域的深度。相比之下，拥有50名以上分析师的大公司旨在增加其对技术的应用。 研究公司需要获得订阅者分析和工具，以最大化账户价值并推动收入。那些内部平台更为聚焦的分析公司需要在即将到来的年份里专注于优化其门户网站的商业用途，并提升客户体验。 鉴于2024年是探索和实验的一年，我们预计2025年将会有更全面的AI部署。我们期待在聊天和搜索功能方面增加投资，以提升内容库的可发现性和可访问性，尤其是。 您公司2025年研究活动的主要焦点是什么？拥有50名以上分析师的公司。 提升现有研究领域深度拓展至新的产业或领域提高研究服务的个性化增加技术应用以增强研究（例如：通用人工智能）开发新的研究产品（例如：数据仪表板）其他 挑战 经济不确定性/市场波动是首要关切 这取决于你所在的地方，但大多数全球市场的反应更加谨慎。在海湾地区和亚太地区仍有更多自由，但欧洲和美国的市场的确仍更加谨慎。 持续的经济不确定性和市场波动是64%的受访个体面临的最大挑战。分析公司表示，由于当前的经济和政治环境，客户将面临越来越大的预算压力。 在不确定的市场中，展示分析师研究持续满足客户需求并带来良好的投资回报至关重要。仅仅通过电子邮件发送PDF文件给客户的日子已经过去了。分析师公司现在需要具备灵活管理许可证、个性化内容套餐以及提供快速便捷获取洞察力的能力。 “我们对服务的需求取决于客户的预算，”一位受访者指出。“在经济不确定性时期，尤其是在新总统政府下，客户在研究上的支出会减少，”另一位受访者说。 今年，提供差异化、将使用统计数据转化为价值证明并包括关系构建工具的出版技术将至关重要。 “我认为市场相当谨慎，”Celent公司首席执行官Jamie Macgregor表示，Celent是一家专注于金融机构科技领域的研究和咨询公司。 如何技术商业研究提高了续订率 技术商业研究（TBR）为全球300多家领先的信息与通信技术（ICT）公司提供运营数据和情报。通过实施各种新策略，他们提高了续订率，从大约80-83%提升至95-97%。 其现有客户群。海弗南补充道：“我们并没有出去寻找50个新的标志来销售我们的研究，而是专注于现有客户中的50人，我们可以在他们面前展示我们的研究。” TBR还推出了一个新的研究门户，Heffernan表示，该门户为客户提供更快的研究获取途径。“我们已经改变了分析结果的呈现方式和执行方式。客户可以进入平台，检索报告或报告的部分内容。我们的分析师不再以季度为周期来分析事物，而是更多以周或月为周期。” 帕特里克·希夫南，TBR的首席分析师解释道：“我们已经调整了我们的模型，现在几乎所有客户都已经全面采用，因此他们可以访问我们所有的研究。我们不大量销售单个订阅或单个报告。” 这种一体化订阅方法帮助TBR在其内部增长了订阅量。 如何通过出版技术支持续订 使用数据 准确传达您服务价值给订阅者；发现订阅者可能未获得满意的投资回报率（ROI）的早期迹象；识别增售或交叉销售的机会；根据搜索和用法趋势调整内容。 将工具嵌入到日常工作流程中；剪辑并保存内容以便日后使用；为内容片段添加注释；在您的作品集中链接相关的报告和章节；翻译研究资料；并排比较不同部分的内容；将内容导出为带有品牌标识的PPT、PDF和Word文档。 灵活许可 根据不同客户群体个性化内容套餐，管理这些套餐的访问权限；创建能引导至付费订阅的优惠和试用期；提供相关内容类别的升级服务。 直观搜索将结果呈现到报告、章节、段落和内容摘要层面；筛选功能使订阅者能够细化搜索结果；AI驱动的搜索是从您的投资组合内进行研究的更快方式。 感知人工智能与机遇 分析师公司拥抱人工智能以提升效率 企业部署人工智能技术的计划根据组织规模、预算和对人工智能的理解而有所不同。对于55%的受访者来说，自动化任务以节省分析师时间是最重要的机会。[图4] 分析师人数少于50人的公司更倾向于使用现成的AI工具来提升生产流程。转录、数据分析以及自动摘要等领域是现成的AI技术可以显著节省分析师时间的领域。 像许多其他行业一样，分析公司在人工智能方面正处在发展轨迹上。最初的阶段，以怀疑、抵制和探索为特征，正在结束。总体而言，70%的受访者认为人工智能要么是“更多的机遇”，要么是“稍微多一点机遇”（图3）。 人工智能、自动化和数据分析——三者结合——最适合处理简单、重复的任务，一位受访者表示。另一位补充道：“用自动化流程取代结果高度可变的手动流程，实现可重复的结果……让分析人才更多地专注于客户交付。” 与其将节省的时间重新分配给其他任务，Gray的团队现在有更多机会“思考和构建他们的演示和讲故事”，这在过去一直非常困难。这种时间节省让分析师能够专注于客户交付，确保客户关系的持续发展。 Jamie Macgregor，来自Celent，表示认同：“[人工智能]正在消除很多行政工作，让人们能更多地与客户相处或者思考问题和解决方案。” 安德鲁·阿德尔森，VDC Research的高级分析师，主要用AI进行两件事情：转录录制好的访谈和收集非常技术性的问题情报。 Adele Gray，Research in Finance的COO，一家专注于金融服务领域的市场研究和咨询业务，也利用AI进行定性访谈的转录。这个任务通常需要人工转录者几天时间才能完成，而现在只需几分钟。即便有人员进行转录核查，这也显著缩短了初步分析所需的时间。 ‘人工智能正在消除大量的行政工作，让人们有更多时间与客户相处或思考问题和解决方案。 演示也是Gray认为AI能为分析师节省时间，提供设计起点的一个领域。“AI整理的信息并不准确，但设计和布局非常好，因此我们可以复制它，”她指出。 Jamie MacgregorCEO，首席执行官。塞伦特 什么是最重要的机会，AI为分析师研究公司提供？ 人工智能提升个性化与可发现性 许可多个客户将其研究集成到大型语言模型中。Content Catalyst的首席技术官Ben Tregenna详细阐述了：“人工智能使得出版商能够为用户提供与其特定兴趣、角色或行业相符合的信息，从而提升用户体验和参与度。” 公司雇佣超过50名分析师的更可能正在探索专属工具以提升客户体验。对这些公司而言，通过增加技术应用来提高研究质量是2025年的关键目标。 虽然大型企业更专注于专有工具，但无论大小企业都意识到人工智能是提升内容可发现性的机遇。在我们的平台调查中，内容可发现性和可及性的评分不佳。借助人工智能代表着一个提升这一功能的机会，从而提高订阅者和续订率满意度。 Jamie Macgregor来自Celent指出，客户开始使用AI进行调研。他解释道：“你们平时用于提高生产力和效率的工具，基本可以提供给客户去对抗你们的数据和调研，以便他们能更加高效。” 人工智能为像Celent这样的分析师研究公司提供了重大机遇。客户并不总是有时间和精力参与研究。人工智能可以通过总结多个研究成果的信息来加速对研究的获取。 三招教你使用人工智能搜索使内容更易被发现 一位受访者强调说：“利用人工智能帮助客户找到我们的研究，这是一种颠覆性的改变。”另一位受访者补充道：“我们的客户通常没有时间阅读我们的研究，我们需要为他们实现个性化自动化的服务。” 1. 优化您的聊天界面显得“熟悉” 客户的AI聊天体验可能有限，因此用户界面必须直观，提供清晰的指示，外观和操作方式都必须让人感到熟悉。 19%的受访者认为个性化研究是人工智能最重要的机会。一位受访者表示：“通用人工智能与大型语言模型相结合将使研究变得高度可配置和可定制。” 2. 许可证内的表面内容 人工智能聊天功能通过提供快速访问相关见解和趋势，简化了分析师研究公司的发现过程，消除了手动筛选大量数据集或报告的需求。一位受访者总结了这些好处：“这通过实时提供精确的、上下文化的信息和个性化推荐，提高了生产力和决策能力。” The answers your AI chat engine returns must respect user licensing. To achieve this, your AI must have some way of knowing who users are and what level of access they have. AI聊天引擎返回的答案必须尊重用户许可。为了实现这一点，您的AI必须有一种方式来识别用户身份以及他们拥有的访问级别。 3. 支持用户工作流程 人工智能聊天正在不断进化，我们预计它将成为标准做法，尤其是在大型企业中。人工智能可以通过使内容更易于发现和个性化，为订阅者提供更大的价值。 搜索是分析师研究客户完成任务的行动流程中的一步。接下来会发生什么？也许他们想复制粘贴他们发现的内容并与同事分享，创建一份报告，将其转化为演示文稿，或者深入研究原始资料。 在那些不投资自有工具的公司，我们预计将会看到更多许可证的发放，以便客户组织可以在授权的研究上进行AI模型的训练。例如，TBR已经发放了... 人工智能威胁 偏见和低级人工智能研究是分析师公司的主要关切。 幻觉，或用户可能未意识到错误的不正确答案，存在风险，尤其是在分析师研究中，准确传达信息至关重要。虽然完全消除幻