Innovación de productos de gran consumo mediante inteligencia artificial

(Somsubhra Gan Choudhuri) (febrero 12, 2019)

Los casos de uso típicos de Inteligencia Artificial (IA) en la industria de productos de consumo han sido principalmente en predicción, pronóstico de demanda, cadena de suministro, distribución, producción y mantenimiento; la razón principal ha sido la disponibilidad de una gran cantidad de datos estructurados. La innovación de productos es un problema más difícil y la prueba radica en el hecho de que la tasa de éxito de la innovación de nuevos productos es inferior a dos dígitos; Los métodos tradicionales de innovación de productos utilizan muy menos datos y dependen en gran medida del conjunto de habilidades y la experiencia del equipo que trabaja en ellos.

Para obtener innovaciones de productos & más rápidas, La IA se puede utilizar de las siguientes formas:

Comprender a los consumidores:

El primer paso en la innovación de productos es la comprensión del consumidor; Hay dos fuentes de datos para esto: datos internos de la empresa en forma de datos de ventas, datos históricos de consumidores, comportamiento de compra en línea, etc. Datos públicos externos en forma de conversaciones en línea.

Hoy en día, vivimos en un mundo donde las personas comparten constantemente vislumbres de su vida, sus pensamientos y opiniones todos los días a través de texto e imágenes. Estas son opiniones no moderadas e imparciales sobre productos, lugares, servicios o eventos. Hasta ahora no era posible darle sentido a este ruido, pero los avances recientes en la tecnología han hecho posible analizar y comprender este big data para derivar significado y contexto, sin intervención humana. La caída en el costo de la computación y el avance en la tecnología de Inteligencia Artificial ha hecho posible estructurar, destilar y analizar este ruido para identificar y comprender lo que la gente está pensando y pidiendo.

Esta información se vuelve muy valiosa a medida que se basa en millones de puntos de datos, no solo en unos pocos cientos, como es el caso de una investigación de consumo típica. Esta información se puede utilizar para identificar las necesidades del consumidor y las tendencias emergentes en tiempo real.

La tecnología que lo hace posible es el procesamiento del lenguaje natural (NLP) & Computer Vision. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en permitir que las computadoras comprendan y procesen los lenguajes de la forma en que lo hacen los humanos. La visión por computadora permite extraer información tácita de imágenes. La visión por computadora, otro subcampo de la inteligencia artificial, permite que las computadoras vean, identifiquen y procesen imágenes de la misma manera que lo hace la visión humana, y luego proporcionen resultados apropiados. El análisis predictivo se puede utilizar para predecir la trayectoria futura de las tendencias.

Cree conceptos de productos ganadores:

La generación de nuevos conceptos de producto y el mantenimiento de una línea de innovación es un proceso laborioso y que requiere mucho tiempo. por instinto e intuición. La inteligencia artificial puede ayudarnos a identificar oportunidades de espacios en blanco y luego generar nuevos conceptos de productos para capturar la oportunidad de espacios en blanco.

Se pueden crear millones de conceptos de productos utilizando una combinación algorítmica de funciones n-gram que hubieran sido imposibles con un enfoque humano.

Pantalla & Priorice los conceptos ganadores:

Los conceptos generados por el algoritmo se pueden seleccionar y priorizar según el consumidor comprensión e identificación de tendencias realizadas. El análisis predictivo aquí puede predecir qué productos tendrán éxito mañana incluso antes de que los productos lleguen al mercado.

AI Palette ayuda a las empresas de bienes de consumo con la innovación de sus productos. Usamos inteligencia artificial & Machine Learning para ayudar a las empresas de bienes de consumo a crear productos que beneficien al consumidor.