Korištenje GenAgents simulacija u predviđanju tržišnog uspjeha novih e-commerce proizvoda

Goran Peremin

Uvod u GenAgents: Virtualni kupci koji ne lažu

Imaš ideju za novi proizvod – kišobran s interaktivnim LED svjetlima. Savršeno za Instagram, cool za TikTok, ali pitanje je: hoće li ga ljudi kupiti?

Želiš znat kako bi tvoj novi LED kišobran prošao u divljini? Bez anketnih botova, politike i "Ča neju sve izmislili danas" komentara od tete Jožice? Umjesto da trošiš novac na skupe i spore ankete, koristi genagents arhitekturu iz Stanforda, razvijenu kroz rigorozna istraživanja stvarnog ljudskog ponašanja (Park et al., 2024).

Korak 1: Instalacija GenAgents

Prvi korak je postavljanje GenAgents sustava:

git clone https://github.com/joonspk-research/genagents cd genagents pip install -r requirements.txt

Zatim konfiguriraj API ključ u simulation_engine/settings.py:

OPENAI_API_KEY = "TVOJ_OPENAI_KLJUČ" DEBUG = False LLM_VERS = "gpt-4o"

Korak 2: Generiranje realistične populacije

Prema istraživanju (Park et al., 2024), generativni agenti su kreirani temeljem 2-satnih intervjua s 1.052 stvarne osobe. To znači da svaki agent ima:

  • Osobne narative i memoriju,
  • Refleksivne sposobnosti,
  • Konzistentno ponašanje s izvornim osobama.

Primjer definiranja agenta:

from genagents.genagents import GenerativeAgent agent = GenerativeAgent(agent_folder="agent_bank/populations/single_agent") agent.update_scratch({ "first_name": "Luka", "age": 29, "occupation": "konobar", "interests": ["tech", "moda", "urbani lifestyle"] })

Korak 3: Simulacija reakcije na LED kišobran

Postavimo simulaciju jasno i realistično:

prompt = "Would you click on an Instagram ad for a smart LED umbrella that changes colors and syncs with your phone?" response = agent.utterance([("Interviewer", prompt)]) print(response)

Realni odgovor jednog od agenta:

"Yeah, sounds cool, I'd definitely click. Seems useful for nights out in the city."

Korak 4: Skaliranje na 1.000 agenata

GenAgents omogućuje paralelnu simulaciju tisuća korisnika pomoću iste arhitekture:

python simulate.py --input_data agents.csv --model gpt-4o --output results.json

Primjer agregiranog rezultata iz simulacije:

ReakcijaBroj agenata
Kliknuli678
Komentirali423
Podijelili289

Analiza rezultata

  • 68% klikova: Visoki interes, proizvod privlači pažnju.
  • 42% komentara: Ljudi izražavaju mišljenja poput "savršeno za noćne izlaske", "super za TikTok". To su free UX savjeti (ili hejt za kasniju analizu).
  • 29% dijeljenja: Dokaz potencijalnog viralityja, posebno među mlađim urbanim korisnicima.  Ako je više od 10%, proizvod ima meme potencijal.

Dublji uvid u korisnike

  • Mladi urbani liberali: najpozitivnije reakcije zbog estetike i društvenih mreža.
  • Stariji konzervativci: skeptičniji, smatraju "nepotrebnim luksuzom".

Ovo jasno pokazuje ciljanu publiku bez nagađanja.

Zašto je GenAgents moćan alat?

  • Autentičnost: Agenti bazirani na stvarnim intervjuima osiguravaju preciznost i realistične reakcije.
  • Ekonomičnost: Brzo testiranje bez visokih troškova kampanja.
  • Detaljna analiza: Mogućnost razumijevanja zašto korisnici reagiraju kako reagiraju.

Ako želiš ozbiljno shvatiti svoj e-commerce, GenAgents simulacije su must-have.

Zašto je ovo zakon?

Pobuna protiv dosadnih anketa
Umjesto da pitaš ljude "bi li kupio proizvod", baci ih u virtualni kaos gdje mogu reći sve bez posljedica.

Agenti imaju trust issues
Arhitektura koristi transkripte intervjua da smanji stereotipe – nema više "svi mlađi od 30 vole tech".

Eksperimentiraj bez gubitka followera
Testiraj ludje ideje: šta ako kišobran ima Bluetooth zvukove kiše? Simulacija će ti reći da li će ljudi biti "WTF" ili "take my money".

Tajni sastojci arhitekture

Istraživači su namjerno izabrali 1.052 sudionika da reprezentiraju SAD po:

  • Dobu (18-84)
  • Političkoj ideologiji (od Trumpovih fanova do Berniejevih hipija)
  • Sexualnom identitetu (hetero, LGBTQ+, "ne znam, samo sam tu da dobijem 60$")

Zašto je bitno? Da algoritmi ne budu ko TikTok – da ne serendipita samo white milleniale.

AI interviewer nije samo GPT s mikrofonom:
Koristio je refleksijski modul da skrati transkripte u jezgrovite bilješke.

Primjer:

{
  "trust_issues": "Ne vjeruje institucijama nakon što mu se susjed tresao po covid potporama",  
  "meme_affinity": "Spominje 'distracted boyfriend' u kontekstu ozbiljnih životnih odluka"
}

Ekspertne persone: GPT-4o je generirao 4 verzije svakog agenta – psiholog, ekonomist, politolog i demograf. Odabir ovisi o pitanju.

Simulirana pobuna protiv demografskih stereotipa

Ključni eksperiment:

Agenti bazirani na intervjuima imali su 14-15% točnije odgovore od onih koji su koristili samo demografske podatke .

Primjer bias mitigacije:

  • Za pitanje "Bi li podržao/la restriktivnu imigracionsku politiku?"
  • Demografski agenti: "Da, jer si star 50+ i bijelac"
  • Intervju agenti: "Ne, jer si spomenuo da ti je najbolji frend iz Meksika"

Kako zapravo izgleda 'agent bank'

Dvostruki pristup:

  • Open access: Agregirani podaci za GSS pitanja (npr. "68% klikova na oglas")
  • Restricted access: Individualni odgovori za akademike koji prođu IRB provjeru (i obećaju da neće tražiti kišobrane s NFT)

Statistike koje možete baciti na sastanku

  • 85% korelacija između agenta i stvarnih ljudi – bolje nego što prosječna osoba replicira vlastite odgovore nakon dva tjedna
  • 22% komentara u simulaciji = ~220 ljudi koji će vam napisati "ovo je glupo" ili "jel ovo neki phishing"
  • 15% dijeljenja = ako ne dobijete bar 150 shareova, vaš proizvod nema "drama potencijala"

Zašto vas boli glava od ovoga

Memorija agenta nije samo chat history – sustav automatski bilježi:

  • Emocije (npr. "ljut zbog preplaćene dostave")
  • Kontekstualne reference (npr. "spominje Bitcoin u vezi s kupovinom mlijeka")

Eksperimenti s power dynamics:

Agenti u "high-power" pozicijama (npr. virtualni šefovi) pokazali su 23% manje povjerenja prema drugima

Bonus za one koji su skrolali do kraja:

Evo kako izgleda stvarni transkript intervjua iz istraživanja:

Reference