위닝 이노베이션 영역 인사이트는 블랙스완 데이터의 소셜 예측 기술을 활용하여 수백만 건의 실제 소비자 대화를 분석함으로써 주요 시장과 카테고리에서 떠오르는 트렌드와 기회 영역을 발견할 수 있게 해줍니다. 가장 빠르게 성장하는 테마를 식별하여 카테고리 기회가 발전하고 있는 곳을 정확히 찾아내는 혁신 지역 인사이트는 무엇이 주목받고 있는지, 그리고 다음에 집중해야 할 부분이 무엇인지 파악하는 데 도움을 줍니다.

인사이트는 네 가지 카테고리에 초점을 맞춥니다: 식음료, 뷰티 및 퍼스널 케어, 반려동물 식품입니다. 그런 다음, 스파크에서 생성된 제품 컨셉을 통해 시장 잠재력이 큰 실제 애플리케이션을 보여줌으로써 조사 결과를 현실화합니다.

분석가와 알고리즘을 통해 수집한 데이터를 사용하여 소비자 대화를 분석하고 측정하는 위닝 이노베이션 테리토리 인사이트가 어떻게 구축되는지 알아보려면 계속 읽어보세요.

위닝 이노베이션 영역 알고리즘은 수백만 건의 소비자 대화를 작은 규모의 관련 트렌드를 클러스터링하여 의미 있는 더 큰 트렌드 영역으로 그룹화합니다. 이 알고리즘은 높은 볼륨이나 높은 성장세를 보이는 트렌드에 초점을 맞추고 향후 성장 잠재력에 따라 순위를 매깁니다. 이를 통해 지금 행동할 가치가 있는 주제와 향후 기회를 위해 모니터링해야 할 주제를 파악할 수 있습니다. 각 트렌드 영역은 2년 동안 측정된 대화량과 과거 성장 메트릭을 사용하여 성장 잠재력이 가장 높은 것부터 가장 낮은 것까지 순위가 매겨집니다.

트렌드 영역이 어떻게 진화하는지에 대한 이해를 돕기 위해, 모든 트렌드는 성숙도 곡선 위에 배치됩니다. 트렌드 예측 가치 순위와 곡선에서의 위치는 해당 트렌드가 현재 얼마나 관련성이 있는지, 그리고 앞으로 얼마나 중요해질 것인지를 보여줍니다.

곡선에서 각 트렌드의 위치는 언제 어떻게 활성화해야 하는지를 나타내며, 지금 행동 (12개월 이내)할 수 있는 부분과 다음에 행동 (1~3년)해야 하는 부분을 강조합니다.

'지금 행동하기'는 대화량이 많지만 성장이 거의 또는 전혀 없는 성숙한 트렌드에 초점을 맞춥니다. 이러한 트렌드는 시간이 지나도 지속적인 관심을 받고 있는 광범위하고 잘 정립된 주제를 나타냅니다. 이러한 트렌드는 일반적으로 도달 범위가 넓고 인지도가 높으며 소비자들의 공감이 높기 때문에 지속적으로 활성화할 수 있는 안정적인 영역입니다.

액트 넥스트는 떠오르는 트렌드와 성장하는 트렌드의 두 가지 유형에 중점을 둡니다.

일반적으로 모든 트렌드의 전체 성숙도 곡선에는 휴면, 쇠퇴, 퇴색과 같은 다른 트렌드 발전 단계도 포함됩니다. 그러나 혁신 영역 인사이트에서는 현재 또는 다음에 행동해야 할 방향을 가장 잘 보여주는 단계인 신흥, 성장, 성숙 단계에 초점을 맞추기로 결정했습니다.

크리테오의 알고리즘은 수십억 건의 실시간 비정형 소비자 대화를 분석하는 것으로 시작됩니다. 고급 자연어 처리를 사용하여 데이터 내에서 연결된 모든 주제를 매핑하여 이전에 알려지지 않은 신호를 찾아내고 데이터를 구조화하여 새로운 트렌드를 놓치지 않도록 합니다.

그런 다음 이러한 신호를 카테고리별 제품 및 혁신 렌즈로 구성하여 각 카테고리 내에서 가장 세부적인 트렌드를 파악할 수 있도록 데이터를 구조화합니다. 각 렌즈는 테마, 제품, 성분 또는 혜택과 같은 핵심 관점을 나타내며, 유형별로 그룹화된 하위 렌즈 또는 특정 주제로 구성됩니다. 이러한 접근 방식을 통해 세분화된 수준에서 트렌드를 분석하는 동시에 다양한 차원의 혁신이 어떻게 연결되는지 이해할 수 있습니다. 네트워크 클러스터링과 연관성 인덱싱을 통해 이러한 마이크로 트렌드를 서로 연결하여 보다 광범위한 주제와 중요한 동인을 형성합니다.

다음으로, 전문가 팀이 정의한 반복적인 데이터 과학 프로세스를 통해 데이터 세트를 정제하고 노이즈와 관련 없는 콘텐츠를 제거하여 강력한 카테고리 중심 기반을 구축합니다. 마지막으로 트렌드 예측 가치(TPV) 알고리즘이 각 트렌드의 성숙도를 평가하고 예측된 성장 잠재력에 따라 순위를 매깁니다.

크리테오의 알고리즘은 소비자 행동을 이해하기 위해 트렌드를 연결하는 상향식 접근 방식을 사용하여 위닝 이노베이션 영역 인사이트를 생성합니다. 먼저 실제 소비자 대화를 대규모로 분석하여 변화를 주도하는 주제, 동기, 행동을 파악합니다. 미리 설정된 트렌드 프레임워크에서 시작하는 것이 아니라, 처음부터 인사이트를 구축하여 새로운 주제가 어떻게 주요 트렌드로 발전하는지를 보여줍니다.

Facebook의 알고리즘은 기존의 소셜 리스닝을 뛰어넘는 소셜 예측을 사용합니다. 소셜 리스닝은 키워드와 해시태그를 추적하여 마케팅 또는 커뮤니케이션 목적으로 실시간 대화를 모니터링하는 반면, 소셜 예측은 수백만 건의 소셜 미디어 대화에 대해 미리 구축되고 선별된 데이터 세트를 사용하여 미래 행동을 형성하는 거시적 및 미시적 트렌드를 식별하고, 규모를 측정하고, 예측합니다. 또한 장기적인 카테고리 대화를 분석하여 성장 기회, 트렌드 성숙도, 새로운 테마의 근본적인 동인을 밝혀냅니다. 소셜 예측은 전술적 모니터링 도구와 달리, 현재 소비자 트렌드를 넘어 소비자 관심이 어디로 향하고 있는지 이해하는 데 도움이 되는 미래 지향적이고 예측적인 인사이트를 제공합니다.

크리테오의 알고리즘은 수백만 명의 사람들이 온라인에서 디지털 대화와 댓글을 통해 자신의 니즈, 태도, 신념, 행동을 공개적으로 공유하는 세계 최대 규모의 비공개 포커스 그룹을 수집하여 혁신 영역 인사이트를 위한 데이터 세트를 구축합니다. 데이터 출처에는 틱톡, 인스타그램, 스레드, X, 핀터레스트, 포럼, 리뷰, 뉴스 사이트, 블로그 등이 포함됩니다. 또한 주요 플랫폼은 물론 틈새 및 전문 사이트까지 아우르는 광범위한 글로벌 출처를 통해 알고리즘을 활용합니다.

이러한 수백만 건의 대화는 AI의 힘을 통해 카테고리별 데이터 세트로 압축되어 가장 중요한 트렌드 토픽을 드러내고 그 연결 방식을 보여줍니다.

데이터가 수집, 구조화 및 정제되면 알고리즘은 일련의 메트릭을 적용하여 트렌드 성과를 측정하고 해석합니다. 이러한 지표는 소비자의 인지도와 관심을 정량화하는 기본 지표와 향후 성장 잠재력을 평가하고 조치를 취해야 할 시기와 방법을 결정하는 데 도움이 되는 고급 지표의 두 가지 수준으로 나뉩니다. 이 두 가지 지표를 함께 사용하면 수십억 건의 비정형 대화를 데이터 기반의 명확한 지침으로 전환하여 혁신과 전략을 수립할 수 있습니다.

우승 혁신 지역 인사이트 데이터 세트는 다음과 같은 지표를 사용하여 트렌드의 인지도, 관심도 및 향후 잠재력을 측정합니다:

대화량은 지난 2년간의 고유한 소비자 게시물(대화)의 총 수( )를 살펴봄으로써 트렌드에 대한 소비자 인지도를 파악하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 일련의 반복적인 데이터 과학 프로세스를 통해 대화량을 정제하여 노이즈를 걸러내고 각 트렌드와 카테고리에 대한 관련성이 높은 온라인 대화를 정리합니다.

순 성장률은 지난 2년간 소비자 관심도의 월평균 성장률을 측정합니다. 이는 전년 대비 대화량의 변화를 추적하여 계산되며, 시간이 지남에 따라 트렌드가 얼마나 일관되게 성장했는지 확인할 수 있습니다. 추세선이 정확하고 진정한 지속적인 성과를 나타낼 수 있도록 바이럴 급상승은 평활화됩니다.

예측 성장은 트렌드의 미래 성장에 대한 머신러닝 예측으로, 해당 트렌드가 성장할지, 안정적으로 유지될지, 아니면 감소할지를 예측합니다. 이는 과거 평활 성장률과 미래 성장을 예측하는 알고리즘의 조합을 기반으로 결정됩니다.

성공적인 혁신 지역 인사이트는 트렌드 예측 가치(TPV), 성숙도, 연관성 등 세 가지 고급 지표를 통해 각각 세 가지 질문에 대한 답을 제공합니다: 어떤 트렌드에 대응해야 하는가, 언제 대응해야 하는가, 어떻게 활성화해야 하는가.

트렌드 예측 가치(TPV)는 트렌드의 미래 성장 가능성을 예측하여 확장 가능성이 가장 높은 트렌드의 우선순위를 정하는 데 도움을 주는 머신 러닝 기반 지표입니다. 과거 평활화 성장률과 향후 6개월 동안의 미래 실적을 예측하는 알고리즘을 결합하여 각 트렌드를 평가합니다. 이 접근 방식을 사용하여 모델은 트렌드를 성장, 안정 유지, 감소 가능성으로 분류합니다. 그런 다음 TPV는 대화량, 과거 성장률, 예측 성장률을 통합하여 잠재력이 가장 큰 트렌드와 관심을 집중해야 할 트렌드를 강조합니다.

성숙도는 모든 트렌드에 할당되어 트렌드를 분류하고 트렌드 성숙도 곡선에 그릴 수 있도록 도와줍니다.

연관성은 소비자 대화 내에서 트렌드가 어떻게 연결되고 논의되는지를 나타내는 척도입니다. 연관성은 관련 주제를 드러내고, 맥락을 이해하고, 새로운 기회를 파악함으로써 트렌드 뒤에 숨겨진 이유를 밝혀내는 데 도움이 됩니다. 각 연관성은 0%에서 100%까지 점수가 매겨지며, 0%는 연관성이 없음을 나타내고(트렌드가 함께 언급된 적이 없음), 100%는 강한 연관성을 나타냅니다(트렌드가 지속적으로 함께 나타남). 연관성은 각 보고서의 연관 테마, 혜택, 제품 및 성분 표와 관련이 있습니다.

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