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L’intelligenza artificiale sta aiutando le aziende a identificare nuove opportunità di prodotto e iterare rapidamente per avvicinarle alla perfezione in molti modi diversi. Ciò che l’IA fa bene è:
1) Cerca rapidamente tra montagne di dati per riportare modelli che possono essere analizzati per spazi bianchi, nuovi prodotti e opportunità di servizi e competitività.
2) Iterare nuovi concetti o prototipi di prodotti o servizi attraverso tentativi ed errori virtualmente e simulare la risposta dei consumatori, in una frazione del tempo ea un costo inferiore rispetto ai test del mondo reale.
3) Prevedere la domanda di offerte di prodotti e adattamenti sulla base del mercato locale analizzando i modelli di ricerca e acquisto in ciascuna area geografica.
Quelli che seguono sono alcuni degli esempi più interessanti di come l’intelligenza artificiale viene utilizzata nelle diverse fasi del processo di sviluppo del nuovo prodotto e diversi approcci alla distribuzione della tecnologia.
Creazione di prodotti per birra IntelligentX
Jordi Torrent, Open Innovation Manager di Damm, un birrificio multinazionale con sede a Barcellona con attività in altri settori, tra cui la logistica e la distribuzione, ha condiviso come viene utilizzata l’IA nell’industria della birra. La start-up britannica IntelligentX ha sviluppato una linea di birre utilizzando l’IA. Hanno lavorato con la società di machine learning Intelligent Layer e l’agenzia creativa 10X. Ecco come ha funzionato. Un bot ha posto ai consumatori domande riguardanti le preferenze di gusto su diversi prototipi di birra per ottenere un feedback. Quindi un algoritmo ha appreso dal feedback come ottimizzare i prodotti e come porre domande ancora più utili. L’apprendimento è stato fatto su base continua per continuare a raffinare le birre. L’intelligenza artificiale ha raccolto molti dati e li ha interpretati in una frazione del tempo che avrebbe richiesto nello sviluppo di prodotti tradizionali. Le 4 birre, dorate, ambrate, pallide e nere, sono state vendute a UBREW, un “birrificio aperto” a Londra dove i membri potevano preparare la propria birra. Le birre AI sono state continuamente migliorate 11 volte nell’arco di un anno, sulla base di feedback ricorrenti.
NetBase Quid Market e Product Need Identification
L’azienda di intelligenza artificiale Quid, che si è appena fusa con la società di ascolto sociale NetBase, utilizza l’intelligenza artificiale per individuare opportunità praticamente in qualsiasi mercato si possa pensare. Il fondatore di Quid Bob Goodson, ora Presidente di NetBase Quid, ha creato un database unico di 2 milioni di startup sostenute da venture e angel in tutto il mondo con descrizioni delle offerte di prodotti di ciascuna azienda. Per ogni settore, Quid mappa visivamente le nuove idee di prodotti e servizi che sono emerse, per mostrare dove potrebbero esserci nuove opportunità di business non ancora sfruttate.
Ora, con le capacità di ascolto sociale di NetBase, NetBase Quid può “ascoltare” ciò che i consumatori dicono di questi bisogni insoddisfatti e insoddisfazioni con le offerte esistenti, per dedurre come sarebbe un prodotto o servizio migliore. Durante una telefonata con me la scorsa settimana, Goodson ha generato le seguenti tre analisi in una demo dal vivo. In pochi minuti ho visto l’IA creare report e approfondimenti che avrebbero richiesto diverse settimane a un team di consulenza tradizionale.
Il grafico all’inizio di questo articolo mostra i gruppi di start-up nel mercato dei sensori e dei dispositivi indossabili, consentendo alle aziende di individuare le lacune. Il grafico seguente mostra le startup in ogni sottosettore dello stesso mercato, quanto di recente, in media, sono state lanciate quelle società e quanti investimenti ha attratto ciascun sottosettore. I dati indicano quanto sia diventato competitivo e sviluppato ogni sottosettore e se sia stato investito pesantemente.
L’ultimo grafico mostra l’attualità e l’ammontare degli investimenti in ciascun sottosettore su base trimestrale. Mostra, ad esempio, che i sensori e i dispositivi indossabili per il monitoraggio del paziente e del luogo di lavoro hanno recentemente attratto notevoli investimenti.
Vista trimestrale degli investimenti in ogni segmento di mercato
Importo dell’investimento in ciascun segmento di mercato ogni trimestre QUID
Ricerca e sviluppo di prodotti CPG e accelerazione dei test sui consumatori
La start-up Turing Labs (www.turingsaas.com), sostenuta da Y Combinator, Moment Ventures ed Eric Reis, autore di The Lean Startup, sta utilizzando il suo software AI per integrare, accelerare e ridurre i costi di ricerca e sviluppo per CPG e rivenditori che producono prodotti per la casa e alimenti.
La loro intelligenza artificiale riduce il tempo necessario per testare a fondo nuovi prodotti con i consumatori da un anno e mezzo a circa 6 settimane. Il software analizza i dati storici dei test sui prodotti e dei sondaggi e i principi della chimica e utilizza l’apprendimento automatico per simulare esperimenti su potenziali nuovi prodotti in categorie quali sapone, detersivo per bucato, shampoo, condimenti per insalata e bevande.
Turing quantifica anche i “dati umani” (la conoscenza dei team di ricerca e sviluppo e di ricerca di marketing) e li aggiunge al mix, per prevedere come i cambiamenti negli ingredienti influenzeranno le formule, i costi e l’interesse dei consumatori per i prodotti. Le iterazioni sono veloci e virtuali, consentendo una rapida ottimizzazione e successivo apprendimento, piuttosto che test e iterazioni molto più lenti e più costose con soggetti fisici e umani. Durante situazioni come la quarantena del Coronavirus, quando molti laboratori di ricerca e sviluppo erano chiusi, il software poteva sostituire parzialmente grandi laboratori e test sui consumatori con molti ricercatori che lavoravano fianco a fianco, con programmi di apprendimento automatico sui computer da casa. Turing sta già lavorando con diverse grandi multinazionali di prodotti alimentari e di vendita al dettaglio. L’accuratezza delle previsioni viene convalidata tramite dati di test di controllo e / o test di controllo in tempo reale.
Utilizzo dell’IA nella ricerca di design e nella definizione delle opportunità di nuovi prodotti
Smart Design, l’agenzia di design strategico, utilizza l’IA per completare il suo approccio incentrato sull’uomo. L’intelligenza artificiale aggiunge un altro obiettivo a un kit di strumenti di ricerca, consentendo ai team di scoprire diverse intuizioni e individuare comportamenti o modelli di opportunità che potrebbero non essere visibili utilizzando i metodi quant o qual tradizionali. L’intelligenza artificiale è influenzata in modo diverso dagli umani e può trovare modelli meno attesi o contrarian. Dovrebbe essere combinato con intuizioni umane.
È utile se sono disponibili set di dati di grandi dimensioni, ricchi o complessi (come basati su voce o immagini) o molto dinamici, che cambiano rapidamente e spesso. Gli strumenti disponibili includono:
Open Data forniti da istituzioni, governi o città
Servizi in abbonamento, come Statista
Dati dei consumatori di proprietà del cliente, inclusi acquisto, utilizzo e comportamento sociale
Dati ricchi e complessi dalla ricerca primaria (registri delle attività, trascrizioni, video e immagini)
Come ottimo esempio, Smart Design ha condotto un’analisi dei dati open source degli incidenti nelle piste ciclabili di New York, Boston e SF, per esaminare come la progettazione delle piste ciclabili influisce sul tasso di incidenti, che si è rivelata sorprendentemente sostanziale e istruttiva per i progetti futuri .
Mappa termica che mostra i luoghi in cui si verificano gli incidenti in bicicletta a New York per analizzare la correlazione del progetto delle piste ciclabili
Mappa AI degli incidenti in bicicletta a New York per aiutare l’analisi delle correlazioni progettuali delle piste ciclabili DESIGN INTELLIGENTE
L’intelligenza artificiale può anche eseguire analisi basate su testo di interviste trascritte di un gran numero di intervistati utilizzando software di analisi come Voxpopme o Luminoso . L’intelligenza artificiale trova schemi tra frasi e concetti nelle risposte, rivelando schemi che potrebbero non essere visti dagli umani che esaminano le singole interviste.
Take-away per CMO
Per molte aziende, l’IA è un mondo completamente nuovo e sconosciuto. Poiché è indubbiamente dove si sta dirigendo lo sviluppo di nuovi prodotti, vale la pena iniziare a sperimentare. Per le aziende che sanno come usarla bene, l’IA rappresenterà un vantaggio competitivo nella ricerca di opportunità, nell’iterazione più rapida e precisa e nel risparmio di denaro nel processo. È qui per restare e continuerà a migliorare e sarà più facile lavorare.
