Типичные варианты использования искусственного интеллекта (ИИ) в индустрии потребительских товаров в основном связаны с прогнозированием, прогнозированием спроса, цепочкой поставок, распределением, производством и обслуживанием; основной причиной стала доступность огромного количества структурированных данных. Инновационный продукт — более сложная задача, и доказательством этого является тот факт, что показатель успешности инновационного продукта измеряется меньшими двузначными числами; традиционные методы инновационного продукта используют очень мало данных и сильно зависят от набора навыков и опыта команды, работающей над этим.
Для более качественных и быстрых инновационных продуктов ИИ можно использовать следующими способами:
Понимание потребителей:
Первым шагом в инновационном продукте является понимание потребителя; для этого есть два источника данных: внутренние данные компании в виде данных о продажах, исторических данных о потребителях, поведении при покупках в Интернете и т. д.; Внешние публичные данные в виде онлайн-разговоров.
Сегодня мы живем в мире, где люди постоянно делятся впечатлениями о своей жизни, своими мыслями и мнениями каждый день с помощью текста и изображений. Это немодерируемые, непредвзятые мнения о продуктах, местах, услугах или событиях. До сих пор было невозможно разобраться в этом шуме, но последние достижения в области технологий позволили анализировать и понимать эти большие данные для получения значения и контекста без вмешательства человека. Снижение стоимости вычислений и прогресс в технологии искусственного интеллекта позволили структурировать, очищать и анализировать этот шум, чтобы определять и понимать, о чем люди думают и о чем просят.
Эта информация становится очень ценной, поскольку она основана на миллионах точек данных, а не на нескольких сотнях, как в случае типичного исследования потребителей. Эта информация может быть использована для определения потребностей потребителей и новых тенденций в режиме реального времени.
Технологии, которые делают это возможным, — это обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение. Обработка естественного языка (NLP) — это подраздел искусственного интеллекта, который направлен на то, чтобы позволить компьютерам понимать и обрабатывать языки так, как это делают люди. Компьютерное зрение позволяет извлекать из изображений невысказанную информацию. Компьютерное зрение, еще одна область искусственного интеллекта, позволяет компьютерам видеть, идентифицировать и обрабатывать изображения так же, как это делает человеческое зрение, а затем выдавать соответствующий результат. Затем можно использовать прогнозную аналитику для прогнозирования будущей траектории тенденций.
Создавайте успешные концепции продуктов:
Генерация концепции нового продукта и поддержание конвейера инноваций — трудоемкий и трудоемкий процесс, часто основанный на интуиции и интуиции. Искусственный интеллект может помочь нам определить возможности пустого пространства, а затем создать новые концепции продукта, чтобы использовать эту возможность.
Миллионы концепций продукта могут быть созданы с использованием алгоритмической комбинации функций n-грамм, что было бы невозможно при человеческом подходе.
Просматривайте и определяйте приоритеты победивших концепций:
Концепции, сгенерированные алгоритмом, затем могут быть проверены и расставлены по приоритетам на основе понимания потребителя и сделанной идентификации тенденций. Предиктивная аналитика здесь может предсказать, какие продукты будут пользоваться успехом завтра, еще до того, как они появятся на рынке.