揭開人工智慧面紗：機器學習開創產品創新預測的新時代
人工智慧（AI）的應用近年來逐漸普及，語音和臉部辨識等功能皆已內嵌在行動電話、電視、汽車及其他消費性產品中（如 Amazon Alexa）。此外，我們也開始看見人工智慧與機器學習技術能如何同樣為市場研究帶來革命性地改變，創造更快速、更便宜且更好的結果。
訓練人工智慧/機器學習模型，預測產品創新的成功機率
如果我們想教孩子認識手機，我們會將手機的外觀展示給他們看。更好的方法是，提供他們手機和非手機的實際範例，讓他們學會辨識手機獨有的特徵。訓練一個能預測產品創新成功機率的人工智慧/機器學習模型（AI/ML 模型）在概念上與教導孩子辨識手機相仿。但在產品創新領域，過去的產品特色不一定能用來預測未來能取得成功的產品概念。以往成功的產品及其優勢，在未來可能不再是人們重視的要素。
重點在於，我們無法以現有的產品概念來預測世界或產品的未來發展。使用過去幾年間甚至時下的產品概念作為訓練範例，可能會導致預測模型完全忽略新的產品好處，或者是高估/低估因環境背景變遷而改變的現有好處的重要性。
使用既有產品概念來進行預測的模型可能會在前一兩年內表現優異，但很快就會隨著市場的快速變化而過時。這種模型只對那些與市場上已有產品相似的產品有效，而不適用在完全推翻現況的創新產品概念 —— 它較難準確地掌握一個產品真正吸引消費者的關鍵因素。
益普索的產品創新預測模型
益普索使用消費者對產品概念的逐字回應來進行預測，我們相信，消費者的直覺反應是對創新產品最有利且穩定的預測因子。消費者對於新產品的反應不太可能隨時間改變。惟須注意的是：我們需要蒐集到消費者的即時反應，才能對新產品概念的未來表現進行預測。
本文聚焦在機器學習（Machine Learning）的應用，瞭解如何建立模型來預測產品創新的成功機率。欲了解更多內容，歡迎點選下方按鈕以閱讀完整文章。
