In che modo PepsiCo utilizza l’intelligenza artificiale per creare prodotti che i consumatori non sanno di volere
Se immagini come un’azienda di alimenti e bevande crea nuove offerte, la tua mente probabilmente si riempie di immagini di ricercatori in camice bianco che pipettano sapori e testano il gusto come scienziati pazzi. Questo non è sbagliato, ma è solo una parte del quadro di oggi. Sempre più aziende nello spazio stanno sfruttando l’intelligenza artificiale per lo sviluppo del prodotto e ogni fase successiva del percorso del prodotto.
In PepsiCo, ad esempio, più team sfruttano l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati a modo loro per dare vita a ciascun prodotto. Inizia con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per raccogliere informazioni su potenziali gusti e categorie di prodotti, consentendo al team di ricerca e sviluppo di raccogliere i tipi di informazioni che i consumatori non riportano nei focus group. Si conclude con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per analizzare come si sono svolte quelle decisioni basate sui dati.
“È l’intero viaggio, dall’innovazione allo sviluppo della campagna di marketing fino alla decisione di dove metterlo sullo scaffale”, ha detto a VentureBeat Stephan Gans, chief consumer insights and analytics officer di PepsiCo. “E non solo come, ‘Sì, lanciamo questo all’A&P.’ Ma cosa A&P. Dove sullo scaffale in quel particolare quartiere A&P.”
Una nuova era della ricerca sui consumatori
Quando si tratta di ricerche sui consumatori, Gans ama dire che “vedere è la nuova domanda”. Storicamente, questa fase dello sviluppo del prodotto si è sempre basata sul porre domande alle persone: ti piace? Perché non ti piace questo? Cosa ti piacerebbe? Ma le risposte dei partecipanti non sono così eloquenti come vorremmo pensare. Potrebbero non interessarsene davvero perché sono pagati per essere lì, o potrebbero semplicemente cercare di essere gentili. Potrebbero anche essere sinceri sul momento, ma ciò non significa che saranno ancora entusiasti del prodotto tre anni dopo il lancio.
“Le persone ti daranno ogni tipo di risposta”, ha detto Gans. “Non è molto vicino a ciò che alla fine sta guidando il loro comportamento di acquisto”.
Per scoprire informazioni più significative che PepsiCo può incanalare nelle roadmap dei prodotti, l’azienda utilizza uno strumento chiamato Tastewise , che distribuisce algoritmi per scoprire cosa mangiano le persone e perché. Utilizzato anche da Nestlé, General Mills, Dole e altre importanti aziende di beni di consumo confezionati (CPG), lo strumento basato sull’intelligenza artificiale analizza enormi quantità di dati alimentari online. In particolare, Tastewise afferma che il suo strumento ha monitorato oltre 95 milioni di voci di menu, 226 miliardi di interazioni di ricette e 22,5 miliardi di post sui social, tra gli altri punti di contatto dei consumatori.
Raccogliendo dati da tutte queste diverse fonti – che rappresentano ciò di cui le persone parlano, cercano e ordinano volontariamente nella loro vita quotidiana – Gans afferma che il suo team “può avere un’idea davvero buona di ciò a cui le persone sono sempre più interessate. ” Ad esempio, sono stati i risultati dello strumento a dare a PepsiCo l’idea di incorporare le alghe in uno spuntino salato aromatizzato. La società lo ha introdotto sul mercato come Off The Eaten Path e, per farla breve, Gans ha affermato che da allora è diventato un best seller.
“Se avessi chiesto ai consumatori, ‘dimmi quali sono i tuoi gusti preferiti e facci sapere cosa pensi sarebbe un ottimo sapore per questo marchio’, nessuno avrebbe mai pensato alle alghe. Le persone non lo associano in genere a uno spuntino speciale di un marchio. Ma grazie al tipo di ascolto e al lavoro esterno che abbiamo svolto, siamo stati in grado di capirlo attraverso l’intelligenza artificiale incorporata in quello strumento”, ha affermato.
Previsione sociale basata sui dati
Prendendo un’altra prospettiva per le intuizioni, PepsiCo si appoggia anche molto a Trendscope, uno strumento sviluppato in collaborazione con Black Swan Data . Piuttosto che analizzare menu e ricette, si concentra esclusivamente sulle conversazioni sociali sul cibo su Twitter, Reddit, blog, forum di recensioni e altro ancora. Lo strumento considera il contesto e se la conversazione è rilevante o meno per l’azienda; misura non solo il volume di conversazioni specifiche, ma anche come crescono nel tempo. Gans afferma che ciò consente al team di fare ciò che chiamano “previsione sociale”.
“Poiché lo abbiamo fatto più e più e più volte ora, possiamo effettivamente prevedere quali argomenti rimarranno attaccati e quali si esauriranno”, ha detto.
La pandemia, ad esempio, ha causato un enorme aumento di interesse per l’immunità. Utilizzando Trendscope, PepsiCo ha determinato che, specificamente per le bevande, l’interesse è qui per rimanere. Circa sei mesi fa, l’azienda ha dato seguito a questa intuizione quando ha lanciato una nuova linea delle sue bevande sportive Propel infuse con ingredienti immunitari.
Dall’idea allo scaffale vicino a te
Una volta che i prodotti sono stati sviluppati, c’è ancora molto da offrire per l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automaticofare. Jeff Swearingen, a capo dell’iniziativa Demand Accelerator (DX) di PepsiCo, ha affermato che l’azienda utilizza la tecnologia in agricoltura e produzione, che ha contribuito a ridurre il consumo di acqua. Anche le vendite e il marketing, il suo dominio, si basano molto sull’intelligenza artificiale. Ha detto che la società ha iniziato a “muoversi molto rapidamente” nel 2015 costruendo grandi set di dati interni. Uno ha 106 milioni di famiglie negli Stati Uniti e, per circa la metà, dice che la società ha dati di prima parte a livello individuale. C’è anche un set di dati del negozio di 500.000 punti vendita al dettaglio negli Stati Uniti, oltre a un set di dati di output al dettaglio, dice. Sia il suo team che quello di Gans utilizzano i dati per coinvolgere i consumatori principali in “modi personalizzati in modo univoco”, dalla personalizzazione degli ambienti di vendita al dettaglio agli annunci online.
Per il lancio di Mountain Dew Rise Energy, ad esempio, PepsiCo ha determinato quali consumatori avrebbero più probabilità della media di godersi la bevanda, quindi si è ulteriormente ristretto per determinare un obiettivo principale. I dati del negozio hanno quindi permesso all’azienda di capire esattamente in quali rivenditori quei consumatori principali avrebbero fatto acquisti e di raggiungerli con “tutto” altamente mirato. Ciò include campagne e contenuti sui media digitali, nonché assortimento, merchandising e presentazione.
“Se torni indietro di cinque anni, se dovessi entrare in quei 50.000 negozi [mirati], l’assortimento, la presentazione, il merchandising, tutte queste cose probabilmente assomiglierebbero agli altri 450.000”, ha detto Swearingen, utilizzando numeri campione per rendere il punto. “Ora in quei 50.000 negozi, siamo in grado di celebrare davvero questo prodotto in un modo che riconosca l’acquirente che sta camminando in quel negozio”.
Per quanto riguarda il marketing, PepsiCo utilizza anche l’intelligenza artificiale per eseguire il controllo di qualità su enormi quantità di annunci digitali personalizzati. In particolare, la società ha collaborato con CreativeX per creare algoritmi che controllano ogni pezzo di pubblicità per assicurarsi che soddisfi un insieme in evoluzione di “regole d’oro”, come che il logo del marchio sia visibile o che il messaggio continui a non essere ascoltato. Gans ha affermato che l’uso dell’intelligenza artificiale è l’unico modo in cui possono eseguire un adeguato controllo di qualità quando “potresti finire per fare 1.000 [annunci] per raggiungere 1.000 diversi segmenti di consumatori”. La società ha investito “una tonnellata” di risorse nell’intelligenza artificiale, ha affermato, e investirà di più negli anni a venire.
Cinque anni fa, la società faceva ancora affidamento sulla pubblicità televisiva tradizionale, secondo Swearingen, che ha aggiunto che i nuovi sforzi abilitati all’intelligenza artificiale sono molto più efficienti. “Ci sono così tanti rifiuti, numero uno, e non stai personalizzando il messaggio per quelle persone che amano davvero questa proposta”, ha detto del percorso tradizionale. “E ora siamo in grado di farlo.”
Mantenere le connessioni umane
Quando si tratta di relazioni con i clienti, PepsiCo, come molte aziende , sta sfruttando l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per aiutare in modo più efficiente chiunque possa chiamare con una domanda, un suggerimento o un reclamo. “Attraverso un semplice sistema basato sulla PNL, possiamo assicurarci che la persona con cui finisci per parlare abbia già il contenuto che è rilevante per te”, ha detto Gans, osservando che parlare con un robot per 45 minuti sarebbe “AI andato molto sbagliato.”
È un buon esempio di come l’azienda stia lavorando per mantenere gli umani nel ciclo dell’intelligenza artificiale, che secondo Gans è “letteralmente il [suo] argomento preferito”. Ritiene che nell’integrazione di queste tecnologie, sia facile diventare eccessivamente dipendenti dai dati, che non sempre possono parlare delle reali motivazioni delle persone. Ad esempio, ha fatto riferimento a un recente annuncio della Pepsi, che si concentra sulle emozioni umane condivise della pandemia e non presenta alcun prodotto.
“Mi assicuro sempre che ci sia una prospettiva basata sui dati e una prospettiva di empatia umana portata al processo decisionale commerciale”, ha detto Gans. “Questo è un ruolo chiave e la sfida continua per la mia squadra”.
