Архив Потребительские товары и FMCG · СТМ, контрактное производство и ингредиенты
Kerry: ИИ-платформа Trendspotter сократила подготовку концепций до пяти дней
По данным Kerry, платформа Trendspotter на базе IBM Watson помогла подготовить концепции нового вкуса чипсов для крупного производителя снеков из Юго-Восточной Азии за 5 дней вместо обычных 4–6 недель; путь от идеи до выхода продукта занял менее двух месяцев.
/01 · ключевые результаты
-
результат
5 дней
срок подготовки продуктовых концепций с Trendspotter
FoodNavigator-Asia (William Reed), статья, 22.11.2019
по данным на ноябрь 2019 года · один проект для крупного производителя снеков в Юго-Восточной Азии
слова сотрудника: Парт Пател, вице-президент по маркетингу и стратегии Kerry в APMEA
-
результат
менее 2 месяцев
срок от идеи до коммерческого запуска продукта
FoodNavigator-Asia (William Reed), статья, 22.11.2019
по данным на ноябрь 2019 года · один проект для крупного производителя снеков в Юго-Восточной Азии
слова сотрудника: Парт Пател, вице-президент по маркетингу и стратегии Kerry в APMEA
- 4–6 недель обычный срок подготовки концепций без Trendspotter · исходный уровень FoodNavigator-Asia (William Reed), статья, 22.11.2019
- 6–9 месяцев обычный срок от идеи до коммерческого запуска · исходный уровень FoodNavigator-Asia (William Reed), статья, 22.11.2019
- 60 стран охват прогнозов вкусов и ингредиентов · масштаб FoodNavigator-Asia (William Reed), статья, 22.11.2019
оценка strategai
Оценку не приводим: цифры описывают сроки одного клиентского проекта, денежный эффект и объём проектов не раскрыты
По данным Kerry, платформа Trendspotter на базе IBM Watson помогла подготовить концепции нового вкуса чипсов для крупного производителя снеков из Юго-Восточной Азии за 5 дней вместо обычных 4–6 недель; путь от идеи до выхода продукта занял менее двух месяцев.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Kerry
- Отрасль
- Потребительские товары и FMCG · СТМ, контрактное производство и ингредиенты
- Функция
- R&D и разработка продуктов
- Задача
- Монетизируемая AI-функция продукта
Технология
- Класс AI
- Классический NLP и речевые технологии
- Тип решения
- Гибридное решение: IBM
- Данные
- Публикации в соцсетях потребителей и отраслевых инфлюенсеров, Instagram, Google, меню сетей быстрого питания, новостной поток IBM Watson Discovery News, исторические данные Kerry о потребительском поведении.
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 22.11.2019
- География
- Ирландия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Kerry — ирландская компания в области вкусов и питания, которая разрабатывает решения для производителей продуктов питания и напитков. По словам Kerry, потребительские предпочтения под влиянием соцсетей и онлайн-торговли меняются быстрее, чем когда-либо, и клиентам компании нужен более быстрый способ отслеживать ожидания покупателей, чем традиционные исследования. FoodNavigator-Asia приводит данные исследования Nielsen: 85% новых продуктов уходят с рынка в течение 18–24 месяцев. Kerry поставила задачу сократить срок вывода новинок и снизить риск неудачного запуска, выводя продукты на рынок раньше, чем тренд станет массовым.
Что
Решение
Kerry Trendspotter — платформа прогнозирования трендов в продуктах питания и напитках, которую Kerry разработала совместно с IBM на технологиях Watson. Watson Natural Language Understanding анализирует публикации потребителей и отраслевых инфлюенсеров в соцсетях, оценивая силу тональности и эмоций; дополнительно используются новостной поток Watson Discovery News, данные Instagram, Google и меню сетей быстрого питания. Модель машинного обучения, построенная в Watson Knowledge Studio с использованием собственных знаний Kerry Taste & Nutrition, выявляет и ранжирует зарождающиеся тренды и прогнозирует ингредиенты, вкусы и продукты с наибольшей вероятностью популярности в 60 странах.
Как
Внедрение
Разработка Trendspotter вместе с IBM Watson заняла почти два года; решение работает в IBM Cloud с Kubernetes и конвейером непрерывной поставки. В ноябре 2019 года Kerry описала проект для крупного производителя снеков в Юго-Восточной Азии, которому был нужен новый вкус для известного бренда чипсов. С помощью Trendspotter Kerry определила зарождающиеся вкусы и подготовила продуктовые концепции за пять дней вместо обычных четырёх–шести недель; весь путь от идеи до коммерческого запуска занял менее двух месяцев вместо шести–девяти. Компания готовила китайскую версию платформы и версию Trendspotter 3.0, а также перевод результатов на несколько языков.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По словам представителя Kerry, в проекте для производителя снеков продуктовые концепции подготовлены за пять дней вместо обычных четырёх–шести недель.
- Путь от идеи до коммерческого запуска нового вкуса занял менее двух месяцев при типичном сроке шесть–девять месяцев.
- Те же сроки приводит кейс IBM, который описывает архитектуру платформы на технологиях Watson.
Ограничения
- Все сроки относятся к одному клиентскому проекту; данные о числе проектов и среднем сокращении сроков по платформе не приводятся.
- Сокращение пути до запуска складывается из работы Kerry и клиента; вклад самой платформы в эти месяцы не выделен.
- Коммерческий результат запуска для клиента и доходы Kerry от платформы не раскрыты.
-
[1] FoodNavigator-Asia (William Reed)
From blue tea to avocado coffee: AI tool to help firms launch new products ‘ahead of trend’
СМИ · 22.11.2019
Открыть источник -
[2] IBM
Helping food and beverage producers tap into emerging trends with predictive AI
поставщик · 08.2021
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002418 · Версия 1 · 24.10.2026 · /c/CB-002418/