人工智能正幫助企業(yè)識別新商機，推動產(chǎn)品快速迭代，通過多種方式令產(chǎn)品更完美。在這些領(lǐng)域，AI的優(yōu)勢在于：

快速搜索大量數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)其中的模式，分析現(xiàn)有模式中的空白、新產(chǎn)品及服務(wù)的商業(yè)機遇及市場競爭力。

通過反復(fù)試驗，對新產(chǎn)品或服務(wù)的概念或原型進行虛擬迭代，通過更短的測試時間與更低的測試成本模擬消費者反饋。

通過分析各個地理區(qū)域的搜索與購買模式，預(yù)測本地市場對于新產(chǎn)品及服務(wù)的需求與接受程度。

下面來看幾個令人振奮的示例，了解人工智能在新產(chǎn)品開發(fā)過程的不同階段內(nèi)發(fā)揮的作用，以及各類具體技術(shù)方案的部署方法。

IntelligentX借助AI創(chuàng)造新的啤酒品類

總部位于巴塞羅那的跨國啤酒廠商Damm公司開放創(chuàng)新經(jīng)理Jordi Torrent分享了AI技術(shù)在啤酒行業(yè)中的應(yīng)用情況。除了啤酒釀造之外，該公司還需要關(guān)注物流及分銷等相關(guān)業(yè)務(wù)。

英國初創(chuàng)企業(yè)IntelligentX則與機器學習公司Intelligent Layer與廣告素材代理商10X合作，運用AI技術(shù)研發(fā)出一系列啤酒產(chǎn)品。

首先，公司通過聊天機器人向消費者詢問關(guān)于啤酒口味偏好的問題，并快速整理反饋。接下來，算法從中學習如何優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品，以及如何提出更有針對性的調(diào)查問題。通過不斷學習與調(diào)整啤酒口味，AI系統(tǒng)最終收集到大量數(shù)據(jù)，并以遠超傳統(tǒng)產(chǎn)品開發(fā)流程的效率，對重要信息做出解釋。

倫敦的“UBREW（開放啤酒廠）”開始出售金色、琥珀色、淺色與黑色四種啤酒，會員甚至可以在這里自己動手釀啤酒。根據(jù)反復(fù)探索，AI在一年內(nèi)對啤酒產(chǎn)品連續(xù)進行了11輪改進。

NetBase Quid市場與產(chǎn)品需求分析

剛剛與社交分析廠商NetBase公司合并的AI廠商Quid，使用AI技術(shù)，從幾乎一切市場中探尋商業(yè)機遇。

Quid公司創(chuàng)始人、現(xiàn)任NetBase Quid總裁Bob Goodson建立起一套獨特的數(shù)據(jù)庫，其中包含全球200萬家已經(jīng)獲得風險投資與天使投資人支持的初創(chuàng)企業(yè)，外加與之對應(yīng)的產(chǎn)品。Quid能夠直接針對各個領(lǐng)域整理出新的產(chǎn)品與服務(wù)構(gòu)想，借此跟蹤還有哪些新的商機等待創(chuàng)業(yè)者開發(fā)。

如今，借助NetBase的社交信息收集與分析能力，NetBase Quid能夠“聽到”消費者們尚未得到滿足的訴求與對現(xiàn)有產(chǎn)品的負面意見，從而推斷出，更好的產(chǎn)品或服務(wù)應(yīng)該是什么樣子。就在上周，Goodson在電話采訪中演示了整個分析流程。在短短幾分鐘內(nèi)，AI系統(tǒng)就生成了報告與見解——同樣的工作通常需要耗費傳統(tǒng)咨詢團隊長達數(shù)周的時間。

本文開篇的圖表，展示了傳感器與可穿戴設(shè)備市場中的初創(chuàng)企業(yè)集群，以及各參與企業(yè)之間的差距與優(yōu)勢。而下圖，則為同一市場中各個子行業(yè)內(nèi)的初創(chuàng)企業(yè)，各家公司的平均創(chuàng)立時間，以及每個子行業(yè)已經(jīng)吸引到多少投資。通過數(shù)據(jù)，可以看到各個子行業(yè)的競爭力與發(fā)展程度，以及相關(guān)投資額度是否仍在增加。

▲ 圖為各個行業(yè)中初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量、行業(yè)的平均創(chuàng)業(yè)情況以及各部門吸引到的投資額。

最后一張圖表，則按季度顯示了各個子行業(yè)中的近期單季度投資金額?？梢钥吹?，傳感器與可穿戴設(shè)備已經(jīng)在COVID-19疫情時期內(nèi)吸引到可觀的投資。

▲ 圖為各季度各個細分市場的投資額匯總。

消費者零售包裝產(chǎn)品（CPG）運用AI技術(shù)加速產(chǎn)品研發(fā)與消費者測試

初創(chuàng)企業(yè)Turing Labs在Y Combinator、Moment Ventures以及《精準初創(chuàng)企業(yè)（The Lean Startup）》作者Eric Reis的支持下，利用AI軟件，增強各類消費者零售包裝產(chǎn)品及食品的研發(fā)能力，同時顯著降低研發(fā)成本。

他們的AI方案縮短了新產(chǎn)品的全面測試時間，能夠?qū)⒃炯s一年半的周期縮短至6個星期左右。該軟件還能夠分析歷史產(chǎn)品、調(diào)查測試數(shù)據(jù)并分析其中的化學原理，同時使用機器學習模擬肥皂、洗衣粉、洗發(fā)水、沙拉調(diào)味品以及飲料等新產(chǎn)品的市場反饋情況。

Turing方面還量化了“人類數(shù)據(jù)”（即研發(fā)與市場研究團隊的知識），并將這些信息添加至組合當中，借此預(yù)測成分變化對產(chǎn)品配方、成本以及消費者喜愛度的影響。整個迭代過程以虛擬方式進行，因此速度極快，便于企業(yè)快速優(yōu)化并重復(fù)推進學習。整個流程不僅在速度上遠超以往對于物理對象的真實測試，也極大降低了測試與迭代成本。

考慮到新冠疫情沖擊下眾多研發(fā)實驗室紛紛停工，AI軟件能夠幫助各位居家辦公的研究人員使用自有計算機上的機器學習程序代替?zhèn)鹘y(tǒng)實驗環(huán)境。目前，Turing已經(jīng)與多家大型中國CPG與零售廠商合作，通過控制測試數(shù)據(jù)及/或?qū)崟r控制測試等方式，驗證預(yù)測結(jié)果的準確性。

在設(shè)計研究與新產(chǎn)品機會探索中使用AI技術(shù)

作為一家戰(zhàn)略設(shè)計機構(gòu)，Smart Design公司使用AI技術(shù)補充原本以人類員工為核心的運營方式。AI技術(shù)的介入為其研究體系添加了新的視角，幫助團隊發(fā)現(xiàn)更多不同見解，找到傳統(tǒng)定量或者定性方法很難發(fā)現(xiàn)的行為或機會模式。與人類不同，AI技術(shù)受偏見因素的影響較低，因此更容易發(fā)現(xiàn)某些非常規(guī)期望或模式，最終為人類洞見提供有力補充。

如果擁有大量極為豐富或復(fù)雜（基于語音或圖像）的可用數(shù)據(jù)集，或者數(shù)據(jù)集內(nèi)容高度動態(tài)且經(jīng)常變更，那么AI技術(shù)將成為不可或缺的重要分析工具。這類業(yè)務(wù)場景包括：

由各機構(gòu)、政府或城市提供的開放數(shù)據(jù)

訂閱服務(wù)，例如 Statista

客戶擁有的消費者數(shù)據(jù)，包括購買、使用與社交行為

豐富且復(fù)雜的基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)（例如活動日志、成績單、視頻及圖像等）

作為典型案例，Smart Design方面對紐約、波士頓及舊金山的自行車道交通事故進行了開源數(shù)據(jù)分析，希望檢查自行車道的具體設(shè)計會給事故發(fā)生率產(chǎn)生怎樣的影響。相關(guān)結(jié)論，有望給未來的道路設(shè)計帶來重要的實質(zhì)性增強與啟發(fā)。

▲ 圖：由AI生成的紐約自行車事故地圖，用于協(xié)助指引自行車道的設(shè)計思路。

AI系統(tǒng)還可以使用Voxpopme或Luminoso等分析軟件，將來自眾多受訪者的訪談結(jié)果轉(zhuǎn)錄為文本，并據(jù)此進行內(nèi)容分析。AI技術(shù)能夠在受訪者回復(fù)中的短語與概念之間找到共通模式，從而揭示人類分析師以往難以察覺的重要趨勢。

寫給CMO們的小提示

對于大多數(shù)企業(yè)而言，人工智能仍是個全新的未知世界。但它本身又代表著新的產(chǎn)品開發(fā)方向，擁有毋庸置疑的嘗試價值。

對于希望運用AI之力推動企業(yè)發(fā)展的管理者而言，AI有望幫助你發(fā)現(xiàn)機會、快速實現(xiàn)產(chǎn)品迭代，并在過程當中顯著節(jié)約運營成本，最終建立起強大的競爭優(yōu)勢。更重要的是，AI代表著未來，而且必將以質(zhì)量更高、更加易于上手的面貌與我們相擁。
責編AJX