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.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Ирландия
Год
2019
Источники
2
CB-002418
проверено 24.10.2026

/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

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.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Ирландия
Год
2019
Источники
2
CB-002418
проверено 24.10.2026

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-002418Kerry

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

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.

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.

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. [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. [2] IBM

    Helping food and beverage producers tap into emerging trends with predictive AI

    поставщик · 08.2021

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-002418 · Версия 1 · 24.10.2026 · /c/CB-002418/