Unilever: ИИ в R&D ускорил анализ потребительских инсайтов на 60%

Beauty & Wellbeing — бизнес Unilever объёмом 12,8 млрд евро с портфелем средств для ухода за волосами и кожей, а также витаминов, минералов и пищевых добавок. Покупатели изучают состав, отзывы и подтверждения эффекта в соцсетях, а тренды в категории меняются быстро. Компания поставила задачу ускорить весь процесс разработки: от выявления потребительского запроса до научно обоснованного продукта. Для этого подразделение применяет ИИ, автоматизацию и машинное обучение. В R&D подразделения работают 4 500 исследователей.

Постоянно работающие ИИ-инструменты анализируют тональность упоминаний брендов, активность аудитории и поисковые запросы: каждый месяц автоматически обрабатывается более 1 000 внешних источников, включая соцсети, поиск, розницу и действия конкурентов. Найденные тренды эксперты сопоставляют с базами R&D: библиотеками ингредиентов, испытаниями рецептур, сенсорными тестами, исследованиями потребителей, спецификациями упаковки и заявлениями о свойствах. Виртуальные когорты на основе данных о микробиоме позволяют оценить реакцию групп по возрасту, типу кожи и волос, местоположению. Собственный агент R&D Assistant объединяет более 150 000 научных документов и позволяет учёным по всему миру задавать вопросы на своих языках.

Unilever вложилась в структурированные стандартизированные наборы данных по своим исследованиям, в том числе биологическим. По данным компании, число циклов разработки рецептуры сократилось с пяти–шести раундов до одного–двух, путь от концепции до технического задания для R&D — с месяцев до дней, а подготовка заявлений о свойствах ускорилась на 75%. Виртуальные когорты позволяют анализировать около 2 500 участников одновременно, сокращая сроки и затраты; реальные испытания при этом сохраняются. Анализ данных о микробиоме помог быстро разработать технологию Cera-Hyamino для линейки Pond’s Skin Institute Hydra Miracle.