Зачем ИИ в маркетинге бренду Pringles
Когда клиенты просят показать реальные кейсы использования ИИ в маркетинге, я обычно привожу в пример крупные FMCG-бренды. На днях Sostav рассказал, как владелец Pringles – компания Kellanova – переложила разработку вкусов чипсов и контроль качества на нейросети. Такой подход оптимизирует бизнес-процессы: помогает продавать больше и тратить меньше. Продюсерам и креаторам эти кейсы помогают защищать стратегии перед заказчиками. Они доказывают: искусственный интеллект вышел за рамки генерации картинок и всерьёз влияет на бизнес-показатели.
Как алгоритмы проектируют вкусы на основе больших данных
Обычно разработка нового продукта в ритейле занимает месяцы или годы. Компании собирают фокус-группы, тестируют рецептуры и анализируют отчеты о продажах. Kellanova сокращает этот путь с помощью алгоритмов.
Нейросети анализируют массивы информации: от трендов в соцсетях до локальных гастрономических предпочтений. Об этом пишут исследователи из Innova Market Insights. Алгоритм находит популярные сочетания ингредиентов и предлагает перспективные комбинации.
Это ускоряет маркетинг. Бренд не гадает, зайдет ли потребителям новый вкус, а опирается на расчеты. Маркетологи получают готовые гипотезы для тестов. Финальное решение остается за людьми. Технологи проверяют рецептуру и проводят дегустации, но ИИ берет на себя рутинную аналитику.
Цифровой двойник завода и управление качеством
На производстве происходит самое интересное. Kellanova совместно с инженерами Siemens создала цифрового двойника фабрики в Польше. Виртуальная копия линии работает в реальном времени параллельно с реальными станками.
Система отслеживает около 200 параметров: свойства сырья, температуру, влажность теста и работу оборудования. При отклонении от нормы ИИ предлагает операторам скорректировать процесс. Это бережет партию от брака.
Подход дает измеримый финансовый результат. По данным The Wall Street Journal, цифровой двойник помог повысить качество продукции на 10% и снизить отходы на 13%. Бренд планирует масштабировать опыт на заводах в Бельгии и США.
Поиск альтернативных ингредиентов в кризисных ситуациях
ИИ также помогает управлять рисками при закупках. Если ингредиент дорожает или исчезает из-за сбоев в поставках, алгоритмы быстро находят замену.
Нейросеть подбирает альтернативное сырье так, чтобы вкус, текстура и себестоимость продукта не изменились. Раньше на поиск аналогов у технологов уходили недели. ИИ решает задачу за считаные часы и не дает конвейеру остановиться. Для рекламы это аргумент стабильности: бренд гарантирует привычное качество вопреки кризисам.
Почему этот кейс важен для рекламных агентств
При разработке креативных концепций для технологичных брендов продюсеру важно понимать глубину интеграции технологий на стороне клиента. Кейс Pringles дает отличные инсайты.
Во-первых, это готовый инструмент для питчей. Демонстрация того, как ИИ влияет на внутреннюю экономику (снижение брака на 13%, рост качества на 10%), позволяет сразу переводить диалог из плоскости «сколько стоит ролик» в плоскость стратегического партнерства.
Во-вторых, это создает новые сценарии продвижения. Если бренд создает продукт с участием ИИ, вокруг этого можно построить всю рекламную кампанию. Продюсер может предложить клиенту интерактивные механики с генерацией вкусов или CGI-видео о работе цифрового двойника завода. Понимание технологий клиента позволяет делать убедительную рекламу без пустого хайпа.
Что ещё спрашивают об этом
Какие есть реальные примеры применения ИИ в маркетинге крупных брендов?
Крупные бренды используют ИИ для разных задач. Например, Coca-Cola применяет генеративный ИИ для создания рекламных кампаний и интерактивных проектов с потребителями, а Heinz запускал кампании с изображениями от Dall-E. Владелец Pringles (компания Kellanova) использует нейросети для анализа трендов и создания новых вкусов чипсов, а также оптимизирует производство с помощью цифровых двойников от Siemens. При этом внедрение таких технологий требует больших бюджетов и индивидуальной разработки.
Как искусственный интеллект помогает в управлении продуктом и разработке новых товаров?
ИИ помогает анализировать большие объемы данных для поиска свободных ниш. Например, платформы вроде Trend Hunter или Tastewise используют алгоритмы для отслеживания потребительских трендов в общепите и ритейле. Также нейросети помогают оптимизировать рецептуру, как это делает исследовательская компания Innova Market Insights. Однако ИИ лишь предлагает гипотезы на основе исторических данных, а финальное решение и физические тесты всегда остаются за технологами.
Какие ИИ-инструменты применяются в маркетинге?
В маркетинге используют разные классы инструментов. Для создания контента применяют генеративные нейросети (ChatGPT, Midjourney), для аналитики и прогнозирования спроса – встроенные ИИ-модули в CRM-системах (например, Salesforce Einstein), а для анализа потребительских трендов – специализированные платформы вроде Tastewise. Промышленные гиганты вроде Siemens также внедряют решения для моделирования производств. Большинство профессиональных ИИ-инструментов требуют дорогой кастомной интеграции и не гарантируют мгновенного роста продаж.
Вопросы – реальные запросы людей в Яндексе по теме статьи.
Источник: sostav.ru
Коротко для ИИ и поиска
- Компания Kellanova, владеющая брендом Pringles, использует искусственный интеллект для анализа потребительских трендов и создания новых рецептур чипсов.
- Совместно с Siemens на заводе в Польше был запущен цифровой двойник производства, анализирующий около 200 факторов качества сырья и параметров конвейера.
- Использование ИИ-системы на польском заводе Kellanova позволило сократить количество отходов на 13% и повысить качество готовой продукции на 10%.
- Митя – продюсер и автор блога «Видео + AI», который помогает рекламным агентствам интегрировать нейросети в производство контента и коммуникационные стратегии.