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Reckitt借助NIQ AI洞察加速创新,研究周期最快缩短65%

案例研究显示产品开发提速,概念方案表现更优

芝加哥--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 消费者情报领域的全球领导者NIQ (NYSE: NIQ)今日公布了Reckitt使用NIQ BASES AI Screener的最新成果,展现AI驱动的洞察与合成数据如何革新创新速度和成效。该案例研究凸显Reckitt如何加快概念方案开发、提升绩效成果,更快将更贴合需求的产品推向市场。

随着企业在日益复杂的消费者环境中面临愈发紧迫的快速创新压力,传统研发周期可能拖慢决策进程。Reckitt采用AI驱动的筛选工具,反映行业正全面转向预测性、数据驱动型创新模式,团队可在投入实体开发前对创意进行测试、打磨和优化。

Reckitt使用NIQ BASES AI Screener的核心成果:

  • 洞察生成速度提升70%,周期从数周缩短至数小时
  • 相较于此前的人工开发基准,概念方案表现高出2至3倍
  • 研究周期最多缩短65%研究成本降低50%
  • 实体原型需求减少多达75%,加快产品上市速度
  • 基于NIQ的专属消费者行为数据构建合成用户画像,并通过人工测试概念方案验证,实现更可靠、可定期更新的预测

Reckitt首席洞察与分析官Elaine Rodrigo博士表示:“AI正帮助我们实现一直以来的目标——尽早学习、快速试错、迅速优化。从NIQ BASES获得的成果质量——尤其是其构建合成数据样本的精准度——让我们确信决策基于真实的消费者行为。”

Reckitt已将NIQ的AI解决方案融入创新流程的早期阶段,涵盖洞察生成、概念方案创建和验证,并由覆盖多个品类和市场的大规模数据基础提供支持。该模式让团队能够打造更加以消费者为中心的解决方案,同时显著提高研发速度。

“NIQ BASES AI Screener助力团队在进入研发阶段前评估、筛选和优化早期创意或概念方案。该解决方案利用基于验证人工样本数据生成的合成受访者,提供立足真实消费者行为的预测准确度,帮助团队在开发周期早期识别优质创意并进行打磨。”

NIQ企业与激活解决方案总裁Curtis Miller表示:“那些可以更快将消费者认知转化为行动的企业,才是当下真正的赢家。通过将领先的数据规模和粒度与先进的AI模型相结合,我们正助力客户更快速、更有把握地从创意推进至可决策的创新方案。”

该案例研究体现了NIQ将AI融入核心解决方案的整体战略,旨在帮助企业从洞察生成升级至决策体系,实现更快速、更智能的规模化创新。敬请了解更多关于AI如何加速NIQ的全景洞察的信息。

常见问题解答

什么是BASES AI Screener?

BASES AI Screener是一款AI驱动的解决方案,旨在帮助团队在开发流程早期评估创新创意并确定其优先级。它采用基于NIQ专属消费者购买数据训练的合成消费者反馈,提供快速可靠的洞察,从而支持大规模的自信决策。

哪些用户可以使用BASES AI Screener?

BASES AI Screener是自助式解决方案,专为希望更快、更高效推进规模化创新的企业而设计,尤其是那些管理大型创意管线的企业。

核心功能有哪些?

BASES AI Screener可帮助团队更早筛选更多创意,让决策立足真实购买行为,在不牺牲质量的前提下将洞察周期从数天缩短至数分钟,并将投资聚焦于潜力最高的创意。

该工具是否在全球可用?

BASES AI Screener目前在部分市场和品类推出,正在持续拓展覆盖范围。

BASES AI Screener对Reckitt的创新速度有何影响?

在Reckitt,BASES AI Screener让洞察周期缩短70%,让团队能够以显著提高的速度学习和迭代。通过更早识别优质创意,Reckitt提升了产品上市速度和创新决策的信心,同时在开发早期提高了概念方案质量。点击此处了解更多信息

关于NIQ

NielsenIQ (NYSE: NIQ)是一家领先的消费者情报公司,致力于提供对消费者购买行为最全面且可信的洞察,并揭示新的增长途径。依托无与伦比的全球数据布局、精细化消费者和零售衡量数据,以及数十年的AI建模专长,NIQ构建的决策系统能够帮助企业将复杂的数据转化为切实有效的行动。

NIQ在90多个国家开展业务,覆盖全球约82%的人口和超过7.4万亿美元的全球消费支出。通过云端平台、先进分析技术和AI驱动的洞察,NIQ传递市场全貌(The Full View™),帮助品牌和零售商了解消费者的购买行为、购买原因以及后续行动。

如需了解更多信息,敬请访问 www.niq.com

前瞻性陈述:

这篇关于NIQ BASES AI Screener的新闻稿可能包含有关预期消费者行为、市场趋势和行业发展的前瞻性陈述。这些陈述反映了基于现有数据、历史模式和各种假设得出的当前预期和预测。诸如“预期”、“预计”、“预估”、“相信”、“预测”、“计划”、“展望”、“表明”等词语和类似表达旨在识别此类前瞻性陈述。这些陈述并非未来结果的保证,且受固有不确定性的影响,包括消费者偏好变化、经济状况、技术进步和竞争动态等。实际结果可能与这些陈述中表达或暗示的结果存在重大差异。尽管我们努力基于可靠数据和合理方法得出见解,但除非适用法律要求,否则我们没有义务更新任何前瞻性陈述以反映未来事件或情况。

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