Если вы попробуете представить себе, как компания по производству продуктов питания и напитков создает новые яства, ваш разум, скорее всего, заполнится образами исследователей в белых халатах, которые пипеткой набирают ароматизаторы и тестируют вкус, как сумасшедшие ученые. В этом нет ничего плохого, но сегодня это только часть картины. Все больше и больше компаний используют искусственный интеллект для разработки продукта и каждого последующего шага его продвижения.
Например, в PepsiCo несколько команд используют искусственный интеллект и аналитику данных по-своему, чтобы воплотить новый продукт в жизнь. Он начинается с использования искусственного интеллекта для сбора информации о потенциальных вкусах и категориях продуктов, позволяя команде R&D собирать информацию, которую потребители не сообщают в фокус-группах. А заканчивается использованием искусственного интеллекта для анализа того, как эти решения, основанные на данных, воплощаются. “Это целый путь, от инноваций до разработки маркетинговой кампании, чтобы решить, где поставить новинку на полку, — сказал Стефан Ганс, главный потребительский аналитик PepsiCo. — И не просто «Да, давайте запустим это в рекламу и продвижение!». Но какое именно, где на полке в этом конкретном районе?”
Новая эра потребительских исследований
Когда дело доходит до потребительских исследований, г-н Ганс любит говорить, что “взгляд — это новый вопрос”. Исторически эта стадия разработки продукта всегда основывалась на том, чтобы задавать людям вопросы: нравится ли вам это? Почему это не нравится? Что бы вы хотели? Но ответы участников не так красноречивы, как нам хотелось бы думать. Им может быть все равно, потому что им платят за то, чтобы они были там, или они просто пытаются быть хорошими. Люди также могут быть искренними в данный момент, но это не означает, что они все еще будут в восторге от продукта через три года после запуска.
«Опрошенные дадут вам самые разные ответы, — сказал Ганс. — Это просто не очень близко к тому, что в конечном счете движет их покупательским поведением”.
Чтобы раскрыть более убедительные идеи, которые PepsiCo может направить в продуктовые дорожные карты, компания использует инструмент под названием Tastewise, который развертывает алгоритмы, чтобы раскрыть, что люди едят и почему. Также используемый Nestlé, General Mills, Dole и другими крупными компаниями по производству потребительских упакованных товаров (CPGS), инструмент AI-driven анализирует огромное количество данных о продуктах питания в Интернете. В частности, Tastewise говорит, что его инструмент отслеживает более 95 миллионов пунктов меню, 226 миллиардов взаимодействий рецептов и 22,5 миллиарда социальных сообщений среди других точек соприкосновения потребителей.
Г-н Ганс говорит, что, собирая данные из всех этих различных источников, где люди добровольно говорят, ищут и заказывают в своей повседневной жизни, его команда “может получить действительно хорошее представление о том, чем покупатели все больше и больше интересуются”.
“Если бы вы спросили потребителей: «Скажите, какие ваши любимые ароматы, и дайте нам знать, что, по вашему мнению, будет отличным вкусом для этого бренда», — никто бы никогда не придумал морские водоросли. Люди обычно не ассоциируют это с фирменной закуской от бренда. Но из-за того, что мы слушали и работали снаружи, мы смогли понять это с помощью искусственного интеллекта, встроенного в этот инструмент”, — сообщил он.
Социальное прогнозирование на основе данных
С другой стороны, PepsiCo также сильно опирается на Trendscope -инструмент, разработанный совместно с Black Swan Data. Вместо того чтобы анализировать меню и рецепты, он фокусируется исключительно на социальных разговорах о еде в Twitter, Reddit, блогах, обзорных досках и т. д. Инструмент учитывает контекст и то, имеет ли разговор отношение к бизнесу; он измеряет не только объем конкретных разговоров, но и то, как они растут с течением времени. Ганс говорит, что это позволяет команде делать то, что они называют “социальным предсказанием».
“Поскольку мы делали это снова и снова, мы можем предсказать, какие темы будут поддерживаться, а какие просто исчезнут”, — уверен он.
Пандемия, например, вызвала массовый всплеск интереса к иммунитету. Используя Trendscope, PepsiCo определила, что именно для напитков интерес здесь остается. Около шести месяцев назад компания действовала в соответствии с этим пониманием, когда запустила новую линию своих спортивных напитков Propel, наполненных компонентами для поддержки иммунитета.
От идеи до полки в магазине рядом с домом
После того, как продукты разработаны, остается еще много работы для ИИ и машинного обучения. Джефф Сваринген, возглавляющий инициативу PepsiCo по ускорению спроса (DX), сказал, что компания использует технологию в сельском хозяйстве и производстве, что помогло снизить потребление воды. Продажи и маркетинг, его сфера деятельности, также сильно зависят от искусственного интеллекта. Он сказал, что компания начала “очень быстро развиваться” в 2015 году, создавая большие внутренние наборы данных. В одном из них — 106 миллионов американских домохозяйств, и примерно для половины из них, по его словам, компания имеет первичные данные на индивидуальном уровне. Кроме того, есть набор данных из 500 000 торговых точек США, а также набор данных розничного выпуска, говорит г-н Сваринген. И его команда, и команда Ганса используют эти данные для привлечения основных потребителей “уникально персонализированными способами” — от настройки розничной среды до онлайн-рекламы.
Для запуска Mountain Dew Rise, например, PepsiCo определила, какие потребители с большей вероятностью, чем в среднем, будут наслаждаться напитком, а затем сузила круг для определения основной цели. Затем данные о магазинах позволили компании точно определить, в каких розничных магазинах эти основные потребители, вероятно, будут делать покупки, и заинтересовать их с помощью “всего». Это включает в себя цифровые медиа-кампании и контент, а также ассортимент, мерчандайзинг и презентацию.
“Если вы вернетесь на пять лет назад, если вы войдете в эти 50 000 [целевых] магазинов, то ассортимент, презентация, мерчендайзинг -все это, вероятно, будет выглядеть так же, как и для остальных 450 000, — привел пример Свиринген, используя для этого приблизительные цифры. — Теперь в этих 50 000 магазинах мы можем по-настоящему презентовать этот продукт таким образом, чтобы узнать покупателя, который идет в этот магазин”.
Что касается маркетинга, PepsiCo также использует ИИ для контроля качества большого количества персонализированной цифровой рекламы. В частности, компания сотрудничала с Creative Action для создания алгоритмов, которые проверяют каждую часть рекламы, чтобы убедиться, что она соответствует эволюционирующему набору “золотых правил”, например, чтобы логотип бренда был виден или сообщение подавалалось с выключенным звуком. Г-н Ганс уверен, что использование искусственного интеллекта — это единственный способ обеспечить надлежащий контроль качества, когда “вы можете в конечном итоге сделать 1000 объявлений, чтобы охватить 1000 различных сегментов потребителей”. По его словам, компания вложила “тонну” ресурсов в искусственный интеллект и будет инвестировать еще больше в ближайшие годы.
Пять лет назад компания все еще полагалась на традиционную широковещательную рекламу, по словам Сварингена, который добавил, что новые усилия с использованием искусственного интеллекта гораздо эффективнее. “Там так много отходов, и вы не настраиваете сообщение для тех людей, которые действительно любят это предложение, — сказал он о традиционном маршруте. — А теперь мы можем это сделать.”
Поддержание человеческих связей
Когда дело доходит до отношений с клиентами, PepsiCo, как и многие другие компании, использует обработку естественного языка (НЛП), чтобы более эффективно помочь любому, кто может позвонить с вопросом, предложением или жалобой. “С помощью простой системы, управляемой НЛП, мы можем убедиться, что человек, с которым вы в конечном итоге разговариваете, уже имеет релевантный для вас контент», — сообщил Ганс, отметив, что разговор с роботом в течение 45 минут был бы “очень неправильным искусственным интеллектом».
Это хороший пример того, как компания работает над тем, чтобы держать людей в цикле искусственного интеллекта, что, по словам Ганса, является “его любимой темой”. Он чувствует, что при интеграции этих технологий легко стать чрезмерно зависимым от данных, которые не всегда могут говорить о реальных мотивациях людей. В качестве примера он сослался на недавнюю рекламу Pepsi, которая фокусируется на общих человеческих эмоциях во время пандемии и не содержит никаких продуктов.
“Я всегда забочусь о том, чтобы в принятии коммерческих решений учитывались как данные, так и человеческие чувства, — заявил г-н Ганс. — Это ключевая цель и постоянный вызов для моей команды”.