Суть: ИИ анализирует рынок косметики. Находит пробелы в линейке продуктов. Сравнивает с конкурентами. Экономит 90% времени на исследования.
В чем тренд? Бренды косметики часто сталкиваются с проблемами из-за издержек, связанных с необходимостью перманентных изменений. Новые требования к качеству и устойчивости, а также быстро меняющиеся вкусы потребителей заставляют косметические компании постоянно запускать новые продукты, но при этом по статистике почти 60% таких запусков терпят неудачу, что приводит к неэффективному управлению портфелем брендов и серьезным финансовым потерям.
По данным участников рынка традиционно процессы запуска новинок требуют больших ресурсов, поскольку компании тратят много времени на исследования и разработку концепций. Увидев эту проблему проект
eyva.ai (€2,7 млн.) представил единую платформу для оптимизации разработки портфеля косметических продуктов. Объединяя данные о потребителях, рынке и продуктах, платформа сокращает время исследований на 90%, а также ускоряет разработку идей и концепций продуктов на 60%.
eyva.ai фокусируется конкретно нише косметики и товаров для личной гигиены, обеспечивая более глубокую интеграцию данных и их понимание. Платформа непрерывно анализирует портфель продуктов клиента, выявляет пробелы и риски относительно конкурентов и предоставляет рекомендации на основе действий конкурентов и рыночных тенденций, показывая, что популярно в данный момент.
Как это использовать: очевидно, что косметическая отрасль (да и не только) в разработке продуктов будет переходить от интуитивных решений к подходу, основанному на данных. И технологии автоматизации, в том числе, на основе ИИ, будут иметь здесь решающее значение. Решения, подобные
eyva.ai, которые могут автоматизировать разработку концепции продукта, бенчмаркинг портфеля брендов и другие рабочие процессы, будут становиться все более востребованными. Поэтому создание подобных платформ для разных ниш может быть перспективным.
Мы недавно рассматривали подобные проекты. Например,
Cambri (€8 млн.), фирменный ИИ-движок которого анализирует информацию из проводимых с помощью платформы исследований и не только прогнозирует вероятность успеха нового продукта, но и предоставляет рабочие идеи, помогающие улучшить продукты до запуска, а также
Daash Intelligence, который использует собственные данные и ИИ, чтобы предоставлять пользователю доступ к аналитике продаж конкурентов — кто выигрывает, кто проигрывает, почему и в каких рекламных каналах.
Также стоит взглянуть и на
следующие примеры проектов:
- RivalSense — сервис, который позволяет пользователям отслеживать цены конкурентов, изменения в их продуктах и другие важные аспекты бизнеса;
- Pipiads — «слежка» за конкурентами в TikTok;
- Pricemoov — анализирует цены конкурентов и помогает быстро адаптировать ценовую стратегию;
- MakerSights — стартап помогает небольшим брендам оптимизировать ассортимент товаров с помощью алгоритмов, которые анализируют предпочтения покупателей.
