La próxima gran mejora de la plataforma de tendencias MotivBase
No hay nada mejor que un cliente tuyo se cambie de empresa y te contrate casi al instante. Dice mucho del impacto de nuestro trabajo. Pero a veces, cuando una persona muy veterana se traslada a un nuevo puesto, se encuentra saltando a múltiples trenes de la innovación que han abandonado la proverbial estación.
Toma 6 meses.
Uno de nuestros clientes favoritos de SVP es contratado como nuevo Chief Insight Officer de una empresa de restauración que permanecerá en el anonimato. Habían pasado casi 14 meses desarrollando un nuevo producto a base de plantas, pero nuestro cliente mira a lo que están a punto de ir al mercado con y golpea pausa. Hay algo que no encaja.
Él nos trajo. Pasamos 5 días decodificando los espacios de demanda dominantes, analizando lo que realmente está impulsando a los consumidores a adoptar soluciones basadas en plantas, y buscamos si tanto el consumidor como sus necesidades se asemejan a lo que el restaurante puede ofrecer.
Es como el agua y el aceite. Simplemente no encajan. Nuestro cliente ha estado en el trabajo durante menos de un mes y se pega un alfiler en su mayor lanzamiento de productos en 3 años.
Como puedes imaginar, éramos muy populares entre el equipo de legado.
Cuando le preguntamos a nuestro cliente cómo se sentía por tener que acabar con el lanzamiento tan tarde en el proceso, nos dijo: "La única sensación que importa es si me siento incómodo y si me estoy asegurando de que nunca nos conformemos. En eso consiste la innovación".
Te contaré lo que pasó después del lanzamiento en un minuto, pero esta afirmación siempre se nos ha quedado grabada. De hecho, al analizar nuestro propio producto MotivBase Trends, nos hicimos la promesa de que nunca nos conformaríamos.
Hace un tiempo escribimos un post sobre el enfoque de nuestra empresa en el uso de AI y Big Data para mejorar continuamente la calidad de la visión etnográfica observacional y minimizar los sesgos de interpretación investigador en el camino. En que explicamos cómo estamos utilizando la interpretación de la máquina de la manera correcta, con el fin de obligar al investigador a seguir las migas de pan del consumidor sobre cualquier tema o tendencia que se examina. Hoy nos complace anunciar MotivAI, una función que permite a nuestra tecnología llevar a cabo otra capa de interpretación y ayudar aún más al investigador o al usuario a comprender el tema o la tendencia objeto de estudio y obtener resultados significativos aún más rápido.
MotivAI es una función experimental, y seguirá evolucionando a lo largo del año que viene. Pero esta primera versión ya es increíble porque realiza rápidamente un análisis de reconocimiento de patrones y señala espacios de demanda que a un usuario le llevaría algo más de tiempo hacer por su cuenta. Además, incluso en los casos en los que no acierta del todo con la agrupación, acelera el proceso de identificación de agrupaciones y espacios de demanda para el usuario al proporcionarle el contexto añadido necesario para que comprenda rápidamente de qué se está hablando y por qué.
Veamos un ejemplo rápido -
Si realizamos una búsqueda sobre el tema de los probióticos - El universo temático, como de costumbre, nos informa sobre los significados contextualmente relevantes que los consumidores asocian inadvertidamente al tema de los "probióticos".
Normalmente, como usuario, pasarías algún tiempo analizando este universo de temas, para identificar patrones o grupos de temas que indiquen un conjunto más amplio de significados. A continuación, realizarías un análisis más profundo y anotarías algunas conclusiones.
No es un proceso tedioso, pero lleva su tiempo. Para que quede claro, no pretendemos restar importancia a este paso: es fundamental en los casos en los que se justifica una inmersión en profundidad realmente rica. Pero en los casos en los que un usuario busca echar un vistazo rápido a los principales espacios de demanda, este paso añade un tiempo que nuestros usuarios no siempre tienen a su disposición. Este es el problema que MotivAI intenta resolver (y ya lo hace bastante bien). Veamos lo que hace.
Si hace clic en la opción de IA recién visible, nuestro Antropólogo de IA se pone manos a la obra y tarda entre 2 y 5 minutos en ejecutar un análisis de agrupación para identificar los grupos de significados que surgen del universo temático.
En el caso del tema de los probióticos - esto es lo que identifica en unos 2 minutos.
Traza una serie de agrupaciones generadas por máquinas en un gráfico que nos permite ver rápidamente los conjuntos de significados que están experimentando crecimiento frente a los que no.
Exploremos en detalle uno de estos grupos: la ansiedad.
En la parte superior izquierda, la máquina ofrece un nivel de interpretación para ayudar al usuario a comprender el tema/significado emergente en torno a la ansiedad. En la parte inferior derecha, detalla los temas contextuales específicos que ha examinado para llegar a la interpretación. MotivAI también visualiza estos temas en la parte superior derecha para dar una idea visual rápida de cómo se distribuyen los distintos temas en la curva de madurez.
Otro vistazo al cuadrante inferior derecho confirma el poder de MotivAI. En este ejemplo, ha identificado grupos relacionados con la salud de la piel, la salud mental, los suplementos y la nutrición, el consumo de azúcar e incluso la tolerancia al gluten. Todas interpretaciones increíblemente potentes teniendo en cuenta que está dirigido por una máquina. Por supuesto, no todas las búsquedas que realices arrojarán resultados tan obvios. MotivAI todavía tiene algunas limitaciones y esto es sólo la versión 1. Pero estamos orgullosos de lo lejos que ha llegado. Pero estamos orgullosos de lo lejos que ya hemos llegado en este viaje para seguir haciendo etnografía observacional a escala más accesible y más ágil que nunca.
Si eres cliente, esta función ya está activada. Estamos deseando que la pruebes y le des una vuelta. Sólo recuerda ser paciente y darle a MotivAI 2-4 minutos para ejecutar su análisis.
Entonces... ¿qué pasó con el restaurante que mencionamos antes? Bueno, su mayor competidor salió al mercado con un producto muy similar a base de plantas. Al principio, el equipo estaba en pie de guerra, pensando que habían perdido una gran oportunidad.
Hasta que llegaron sus informes de ventas del primer trimestre.
El producto fue retirado del menú en menos de un año.