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观点:算法可能开发出您最喜欢的咖啡饮料
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观点:算法可能开发出您最喜欢的咖啡饮料

大多数人可能不’不要花很多时间想知道他们每天使用的产品是如何开发的。一般而言,他们会确定对他们有吸引力的产品,然后将它们带入生活,而无需过多考虑它们的外观-可饮用的酸奶,抗氧化剂饮料和波纹状厕纸。

因此,对于大多数消费者来说并不为人所知,即使是最普通的产品,也要花费巨大的心思去开发。结果,快速消费品(FMCG)行业中的产品开发绝非瞬息万变,特别是与技术领域相比。实际上,一个已成立的公司可能要花两年或更长时间才能发布一个产品。但是在进行任何实际产品开发之前,公司会花头几个月的时间询问消费者有关理想功能和可能的新产品的定位的信息。

这看起来很荒谬。毕竟,推出普通产品会有多复杂?答案是:相当复杂。以即饮咖啡为例,这是一个相对简单的概念。但是在开始生产线之前,需要考虑以下几点:它应该包含牛奶或调味添加剂吗?应该加糖吗?如果是这样,用糖还是零热量甜味剂?应该是全天然的吗?它应该有多少卡路里?它应该有多少咖啡因?应该将其定位为“craft”还是主流咖啡?清单继续。

这些看起来似乎不是决定成败的决定,但是对于成熟的公司来说,它们都是经过仔细考虑的,并且有充分的理由。鉴于成功的快速消费品在市场上市的第一年就可以赚取数千万美元的销售额,忽略细节或定位障碍可能意味着数百万美元的收入损失。新上市产品依靠强大的价值主张来吸引消费者的注意力,并激发他们尝试的机会。与技术领域的新产品不同,快速消费品制造商可以’在启动后通过更新代码或将新的应用程序版本推送给用户来纠正严重问题。毋庸置疑,从一开始就面临着巨大的压力要求正确解决问题。

使用的方式-而且仍然是

尽管有必要,但要开发出理想的产品构想的大量准备工作仍然是一个耗时且通常效率低下的过程。考虑一个典型的创新场景:一家饮料制造商开发了一些“产品概念”,这些概念描述了几种即饮咖啡产品的属性和消息。接下来,该公司使用焦点小组或在线调查来了解消费者对这些想法的看法。根据反馈,该公司调整其产品概念,然后与更多的消费者进行下一轮测试。这个周期持续了相当长的一段时间,但最终,只有相对少量的消费者会测试相对较少的想法。这意味着,如果缺少制造商的“起点”构想,则无法保证进一步的改进将使其真正成为现实。 理念。

未来:大规模迭代

一些不再精于现状的技术制造商已开始利用进化算法来优化其产品创意。这样一来,他们可以在大大减少的时间段内,以庞大的消费者群探索成千上万个产品创意。

使用算法的营销人员不必进入繁琐的测试,优化,重新测试周期,而是从一开始就确定他们希望探索的所有可能属性,包括不同的产品名称,声明,好处,成分,口味等等。然后,他们使用在线应用程序,该应用程序通过以不同方式组合定义的“属性池”中的元素来动态生成大量产品概念替代方案。例如,使用下面的变式选项,可以创建138,600个独特的产品概念。该应用程序一次两次为消费者提供这些概念,然后提示他们选择他们喜欢的概念。进化算法从消费者的反应中吸取教训,这意味着他们逐渐“变得更聪明”,并消除了最不吸引人的选择,直到找到了最吸引人的概念。

这项技术与流行的音乐流应用程序类似。尽管大多数用户并不知道,但是给定音乐数据库中的每首歌曲都是由变体的不同组合组成的,例如主唱的性别,旋律的程度,某种乐器的存在等等。当用户喜欢或不喜欢单独的歌曲时,该算法会了解用户偏爱的元素(以及元素的组合),以便可以推荐越来越有吸引力的选项。但是,与这些应用程序不同,概念优化可一次记录数百或数千个消费者的反馈。它的目标是找到最广泛的吸引力而不是最个人的吸引力。

也许并不奇怪,概念优化有效。实际上,尼尔森的研究发现,使用进化算法确定的概念 产生38%的预测收入平均增长 相对于品牌的“最佳猜测”概念。

这是否意味着不再需要营销人员?还是应该将创新任务交给他们的机器人霸主?一点也不。与数据分析一样,输出的质量很大程度上取决于输入的质量,而创新需要创造性的输入。在进化优化的背景下,技术可以消除创造力的障碍。它使营销人员无需增加风险,成本或时间即可探索更多创意,而不必被迫将其选择缩减为几个安全的赌注。培根味的咖啡或啤酒冰淇淋听起来似乎很疯狂,但是有百万次机会正确处理,为什么不为登月拍摄呢?

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