人工知能を使用したFMCG製品の革新

Somsubhra Gan Choudhuri)(2月2019年12月12日)

消費財業界における人工知能(AI)の典型的な使用例は、主に予測、需要予測、サプライチェーン、流通、生産、保守です。主な理由は、大量の構造化データが利用できることです。製品イノベーションはより難しい問題であり、その証拠は、新製品イノベーションの成功率が2桁下にあるという事実にあります。従来の製品イノベーション手法は、使用するデータが非常に少なく、それに取り組んでいるチームのスキルセットと経験に大きく依存しています。

&より高速な製品イノベーションのために、 AIは次の方法で使用できます:

消費者について:

製品イノベーションの最初のステップは、消費者の理解です。これには2つのデータソースがあります。販売データ、過去の消費者データ、オンライン購入行動などの形式の社内データ。オンライン会話形式の外部公開データ。

今日、私たちは人々がテキストや画像を通じて日々の生活、考え、意見を垣間見ることができる世界に住んでいます。これらは、製品、場所、サービス、またはイベントに関するモデレートされていない偏りのない意見です。今までこのノイズを理解することはできませんでしたが、最近の技術の進歩により、人間の介入なしに、このビッグデータを分析して理解し、意味とコンテキストを導き出すことが可能になりました。コンピューティングコストの低下と人工知能技術の進歩により、このノイズを構造化、抽出、分析して、人々が何を考え、求めているかを特定して理解することが可能になりました。

この情報は、非常に価値のあるものになります。これは、一般的な消費者調査の場合のように数百だけではなく、数百万のデータポイントに基づいています。この情報は、消費者のニーズと新たなトレンドをリアルタイムで特定するために使用できます。

それを可能にするテクノロジーは、自然言語処理(NLP)&コンピュータービジョンです。自然言語処理(NLP)は、人工知能のサブフィールドであり、コンピューターが人間と同じように言語を理解して処理できるようにすることに重点を置いています。コンピュータビジョンは、画像から暗黙の情報を抽出することを可能にします。人工知能の別のサブフィールドであるコンピュータービジョンを使用すると、コンピューターは人間の視覚と同じ方法で画像を表示、識別、処理し、適切な出力を提供できます。次に、予測分析を使用して、トレンドの将来の軌道を予測できます。

優れた製品コンセプトの構築:

新製品のコンセプトの生成とイノベーションパイプラインの維持は、時間と労力を要するプロセスであることがよくあります。直感と直感によって。人工知能は、空白の機会を特定し、空白の機会を捉えるための新しい製品コンセプトを生成するのに役立ちます。

n-gram機能のアルゴリズムの組み合わせを使用して、数百万の製品コンセプトを作成できます。人間のアプローチによる。

画面&勝利の概念に優先順位を付ける:

アルゴリズムによって生成された概念をスクリーニングし、消費者に基づいて優先順位を付けることができます理解とトレンドの特定が行われました。ここでの予測分析により、製品が市場に出る前であっても、明日成功する製品を予測できます。

AIパレット は、FMCG企業の製品革新を支援します。人工知能&機械学習を使用して、FMCG企業が消費者に勝つ製品を作成できるようにします。