Konzepttests mit digitalen Zwillingen
Konzepttests mit digitalen Zwillingen

Konzepttests mit digitalen Zwillingen

Humanisierung der KI, Teil vier: Wie synthetische Daten Innovationen beschleunigen.

Führungskräfte stehen heute vor einer entscheidenden Herausforderung: Sie müssen den Bedarf an schneller Innovation mit dem Wunsch nach präzisen, datengestützten Erkenntnissen in Einklang bringen. Eine aktuelle Studie von Ipsos ergab, dass zwar 82 % der Führungskräfte erwarten, dass Innovationen das Wachstum fördern, aber 60 % das Gefühl haben, ihre Innovationszyklen würden nicht ausreichen. Da bei jeder Produkteinführung Millionen von Dollar auf dem Spiel stehen, müssen Marken ein schwieriges Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit finden.

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Unser Ipsos Views-Papier „ Konzepttests mit digitalen Zwillingen “ stellt eine leistungsstarke Lösung für diese Herausforderung vor – den Einsatz digitaler Zwillinge. Das Papier beschreibt Folgendes:

  • Der Unterschied zwischen digitalen Zwillingen und Persona-Bots
  • Die Rolle digitaler Zwillinge beim Innovationsscreening
  • Die Wirksamkeit verschiedener Ansätze
  • Die besten Instrumente für unterschiedliche Risikostufen

Digitale Zwillinge sind nicht nur ein Werkzeug, sondern ein Katalysator für strategischere und wirkungsvollere Marktforschung. Durch den Einsatz KI-gestützter virtueller Konsumenten liefern digitale Zwillingsmodelle präzise Prognosen zur Produktakzeptanz innerhalb weniger Stunden statt Wochen und ermöglichen so ein sofortiges Massenscreening von Produktideen.

Digitale Zwillinge sind virtuelle KI-Repräsentationen realer Personen, die aus realen Daten generiert werden, um Einstellungen, Entscheidungsfindung und Verhaltensweisen zu simulieren.

Konzepttests mit digitalen Zwillingen



Aufbauend auf den Ergebnissen unserer umfassenden Studie, in der wir digitale Zwillinge für das Konzept-Screening im Lebensmittelsektor entwickelt und validiert haben, zeigen wir, wie Marketing- und Marktforschungsexperten ihre Innovationszyklen beschleunigen und Prognosen zuverlässiger gestalten können. Wir identifizieren auch Grenzen – einschließlich Fälle, in denen der Einsatz digitaler Zwillinge nicht sinnvoll ist.

Die wichtigsten Erkenntnisse sind:

  1. Sie können Ideen und Konzepte sofort prüfen und die richtigen Ergebnisse erzielen:
    Digitale Zwillinge ermöglichen ein sofortiges, KI-gestütztes Screening zahlreicher Produktideen und versetzen Marketingfachleute in die Lage, die Forschung auf vielversprechende Konzepte zu konzentrieren, wodurch die Markteinführungszeit deutlich verkürzt wird.
     
  2. Die Entwicklung digitaler Zwillinge macht den entscheidenden Unterschied:
    Modelle müssen spezifisch, flexibel und praktikabel sein; die Nutzung der Verhaltenswissenschaft gewährleistet, dass Bewertungen die menschliche Entscheidungsfindung nachahmen, indem neue Produkte mit bestehenden verglichen werden, anstatt sie isoliert zu betrachten.
     
  3. Entweder man nutzt es richtig oder gar nicht:
    Nach ihrer Entwicklung sollte darauf geachtet werden, dass digitale Zwillinge ausschließlich für ihren vorgesehenen Zweck eingesetzt werden. Missbrauch, wie beispielsweise A/B-Tests mit geringfügigen Änderungen, sollte vermieden werden, um Werkzeugmissbrauch vorzubeugen und eine optimale Effektivität zu gewährleisten.

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Dieser Artikel ist der vierte in unserer Reihe „Humanisierung von KI“ und folgt auf:
 

This is an automatic translation, for the original version, please click here: https://www.ipsos.com/en-ch/humanizing-ai-part-four-concept-testing-digital-twins

  • KI humanisieren – Teil 1

    KI humanisieren: Teil 1

    Echte Nutzerdaten zur Generierung und Vorhersage von echtem Innovationserfolg.

    Mehr lesen
  • Die Macht des Produkttests mit synthetischen Daten: KI humanisieren – Teil 2

    KI humanisieren: Teil Zwei

    Die Leistungsfähigkeit von Produkttests mit synthetischen Daten.

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  • Das Unsichtbare sichtbar machen: KI humanisieren – Teil 3

    KI humanisieren: Teil Drei

    Wie Bildverarbeitungs-KI und KI-Agenten das Produkttesting verändern.

    Mehr lesen

The author(s)

  • Colin Ho
    Ph.D., Innovation und Marktstrategie & Verständnis, US
  • Jiongming Mu
    Global Head of Innovation Testing and Forecasting, Innovation, Canada
  • Yuding Duan
    Data Scientist, France

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