LynxAI: Lassen Sie die kognitive Gleichberechtigung durch KI die Engpässe bei der Produktinnovation überwinden.
#KI - Anwendungen# #Cross - Border - E - Commerce#
Unter den 38 Katzenarten auf der Welt ist die Luchs eine einzigartige Gattung. Sie gehört wie die Hauskatze und der Pallas - Katze zur Unterfamilie der kleinen Katzen (Felinae), verfügt aber über die Jagdfähigkeiten großer Katzen. Sie ist vielseitig und ausdauernd und ein natürlicher Jäger im Wald.
Das Startup "LynxAI" hat sich den englischen Namen für Luchs als Firmennamen gewählt, um in der Welt der KI - Anwendungen ein kleiner, aber wendiger "Raubtier" zu werden. "Heute ermöglicht es uns die KI - Technologie als kleines Team, leistungsstarke KI - Anwendungen zu entwickeln", sagt Ding Mingming, Mitbegründerin und Leiterin für Produkt - Erfolg bei LynxAI. Im Gegensatz zu traditionellen IT - Unternehmen, die tausende Entwickler benötigen, können wir so auch als kleines Team erfolgreich sein.
Im Gegensatz zu den aufdringlichen Fortschritten großer Modelle integrieren sich KI - Anwendungen stumm in immer mehr vertikale Branchen. Im relativ wettbewerbsintensiven Bereich "KI + Cross - Border - E - Commerce" konzentriert sich LynxAI auf die schwierigere Produktentwicklung. Basierend auf einem eigenentwickelten Produkt - Innovationsmodell und einem Agentic - KI - Framework hat LynxAI ein Produkt - Innovationsmodell und eine Anwendungsplattform mit der Positionierung als "KI - Produktmanager" entwickelt. Diese bieten Cross - Border - E - Commerce - Unternehmen systematische Lösungen für die Erkennung von Marktchancen, die Optimierung von Produkt - Innovationskombinationen und Strategien für das Marktmanagement.
Zhang Keyi, Gründer von LynxAI, erklärt: "Wir haben uns entschieden, keine KI - Vertriebs - oder KI - Kundendienstlösungen zu entwickeln, weil wir uns auf den Kern der Wertschöpfung konzentrieren wollen: die Produktinnovation. Dies wird ein herausfordernder Weg sein, aber auf lange Sicht auch der richtige."
Zhang Keyi, Gründer von LynxAI, war früher COO von Zhiou Home, Chief Strategy Officer von Anker Innovations und Leiter für strategische Umsetzung bei Fosun Group.
Die differenzierte Produktpositionierung und die systematischen Lösungen von LynxAI haben die Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Im Monat, in dem die Nachricht über die Angel - Runde der Finanzierung bekannt wurde, wollten mehr als 40 Investmentgesellschaften Kontakt aufnehmen. "Weil meine Registrierungsadresse meine private Adresse ist, haben einige Investoren sogar direkt an meine Haustür geklopft", sagt Zhang Keyi frustriert, aber auch erfreut.
Ein gutes Projekt hat immer Nachfrage. Der Zustrom von Kundenanforderungen beschleunigt auch die Verbesserung und den Markteintritt der Produkte. LynxAI plant, im Mai sein erstes Produkt, den Global Market Insight Expert "Jaxx", offiziell vorzustellen.
1. Verkürzung des Entwicklungszyklus und Steigerung der Effizienz bei neuen Produkten
In den letzten zehn Jahren war es üblich, dass Cross - Border - E - Commerce - Händler basierend auf den Verkaufsdaten von Bestsellern auf den Plattformen ähnliche Produkte auf 1688 suchten und dann über mehrere Geschäfte in großen Mengen anboten. Mit der Aufhebung der Kleinpostenbefreiung für Waren bis 800 US - Dollar und anderen Veränderungen der Marktbedingungen wird diese Vorgehensweise immer schwieriger. Einige große Cross - Border - Händler mit einem Jahresumsatz von Hunderten von Millionen beginnen, sich auf die Verbesserung ihrer Produkte, die Entwicklung neuer Produkte und die Etablierung von Marken zu konzentrieren, um ihre Wachstumsgrenzen zu überwinden und der immer härteren Preiskonkurrenz zu entkommen.
"Alle Konsumgüterunternehmen träumen davon, die Veränderungen der Konsumnachfrage frühzeitig zu erkennen und sich darauf einzustellen, anstatt hinterher zu rennen", sagt Ding Mingming und führt das Beispiel der Marktchancenerkennung im Bereich der Katzenkörbe für Autos an. "Während der chinesischen Neujahrfeiertage wurde das Thema 'Die ersten Katzen, die in die Heimat zurückkehrten' sehr populär. Ein guter Produktmanager würde daraufhin erkennen, dass der Markt für Katzenreisen wächst und dass sich die Beziehung zwischen Menschen und Haustieren verändert. Dann würde er die Verkaufsdaten der 'Katzenkörbe für Autos' auf E - Commerce - Plattformen untersuchen und feststellen, dass die Nachfrage steigt. Daraufhin könnte er neue Produkte wie Katzenkörbe mit Kfz - Bewegungsschutz oder automatischen Wasserversorgern entwickeln und seine Vermutungen anhand der Rückmeldungen von Verbrauchern auf sozialen Medien bestätigen."
Ding Mingming, Mitbegründerin und Leiterin für Produkt - Erfolg bei LynxAI, war früher Digitale Geschäftsführerin bei Oookini, Mitbegründerin von Guokr und Leiterin für Mobile Business bei Tudou.com.
Man kann sehen, dass diese Methode der Entwicklung neuer Produkte stark von der individuellen Fähigkeit des Produktmanagers abhängt. "Ein Unternehmen kann jahrelang einen guten Produktmanager ausbilden, der dann jederzeit gehen kann. Klein - und Mittelunternehmen haben es noch schwieriger, solche Talente zu finden", sagt Zhang Keyi. Selbst für erfahrene Produktmanager ist es schwierig, die sozialen Medien - und Konsumdatenerfassung im Ausland zu bewältigen, was die Genauigkeit der Markt - und Konsumentenanalyse einschränkt. Wenn ein Unternehmen externe Beratungs - oder Marketingfirmen wie Nielsen oder GFK für Marktforschung beauftragt, kostet ein einzelnes Projekt zwischen einigen Zehn tausend und Hunderten von tausend Yuan, was für ein Unternehmen eine beträchtliche Summe darstellt.
Die geringe Erfolgsquote neuer Produkte ist ein anhaltendes Problem in der Cross - Border - E - Commerce - Branche. Laut Daten von TikTok beträgt der Anteil der erfolgreichen Produkte (Produkte mit einem durchschnittlichen Tagesumsatz von über 30 Bestellungen in den letzten 30 Tagen und einem Wachstum von über 30 % in den nächsten 30 Tagen) im Auslandsmarkt weniger als 0,6 %.
"Deshalb fragen wir uns, ob es möglich ist, die besten Praktiken von Produktmanagern in der Branche mit Hilfe von KI - Fähigkeiten umzusetzen, um den Entwicklungszyklus neuer Produkte zu verkürzen und so die Effizienz bei der Entwicklung neuer Produkte zu steigern", erklärt Zhang Keyi. Um dieses Problem anzugehen, basiert das Produkt von LynxAI auf einem selbst entwickelten MOE - Hybrid - Expert - Modell und einem Agentic - KI - Framework. Mit Hilfe von Algorithmen und intelligenten Regeln werden die erfolgreichen Praktiken in verschiedenen Konsumgüterbranchen in AI - Workflows umgewandelt, die komplexe Aufgaben bewältigen können.
Nachdem ein Unternehmen eine Aufgabe gestellt hat, sammelt der Global Market Insight Expert "Jaxx" in Echtzeit externe Daten, kombiniert sie mit internen Unternehmensdaten und Regeln und führt eine umfassende Analyse durch. Am Ende wird ein visualisiertes Analysebericht ausgegeben, der als Entscheidungsgrundlage für das Unternehmen dient. Zhang Keyi gibt an, dass LynxAI auf der Grundlage der tatsächlichen Testdaten von bestehenden Kunden die Reaktionszeit für die Analyse komplexer Geschäfte auf Minuten reduzieren kann. Dies entspricht der Marktforschung und der Konsumentenanalyse, die ein Produktmanager normalerweise in zwei Wochen erledigt, aber in nur zwei Stunden erledigt werden kann. Dies hilft Produktmanagern, ihre Effizienz zu steigern und die Kosten für Fehlversuche zu senken.
Der Bericht von LynxAI enthält mehrere strukturierte Marktchancenanalysen, die Unternehmen bei ihrer Entscheidungsfindung unterstützen. Je mehr das System über das Unternehmen lernt, desto besser kann es seine Lern - und Ausgabefähigkeiten optimieren und dem Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen empfehlen, die auf seine finanziellen Möglichkeiten, organisatorischen Strukturen und Lieferkettenfähigkeiten abgestimmt sind. In Zukunft könnte es sogar ein Helfer bei der Generierung von Entwicklungsideen werden.
Die Herausforderung für LynxAI besteht darin, die konfigurierbaren Module der derzeit relativ nicht - standardisierten Produkte schnell zu standardisieren, damit Kunden einfach ihre eigenen Datensysteme anschließen können. "Dies ist unser derzeitiges zentrales Ziel", sagt Zhang Keyi.
2. Selbstständige Leistungserbringung und kontinuierliches Lernen eines KI - Mitarbeiters
Aus Sicht von LynxAI ist die Fähigkeit, sich anhand von Daten und Benutzerfeedback zu verbessern und die Qualität der Leistungserbringung kontinuierlich zu steigern, der Vorteil von Agentic - KI gegenüber traditionellen Datenwerkzeugen. Zhang Keyi erklärt: "Traditionelle digitale Werkzeuge konzentrieren sich auf die Transparenz des Prozesses. Die Arbeitsergebnisse der Menschen werden in digitalen Werkzeugen verwaltet. Agentic - KI hingegen konzentriert sich auf das Verständnis komplexer Aufgaben. Jeder Agent kann die Aufgabe selbstständig erledigen. Um dies zu erreichen, koppeln wir das Produkt mit Branchenregeln und Daten, um Halluzinationen zu vermeiden. Wir verwenden nicht - lineare Merkmalsextraktionsmethoden, um versteckte Zusammenhänge zu entdecken und sicherzustellen, dass die Schlussfolgerungen und der Analyseprozess rückverfolgbar sind."
Nehmen wir als Beispiel den Marktchancenanalysten Jaxx, den LynxAI bald vorstellen wird. Bei der Analyse einer bestimmten Nischenbranche abstrahiert Jaxx die Anforderungen des Kunden an die Marktchancenanalyse in strukturelle und offene Fragen. "Wenn beispielsweise die Penetrationsrate großer langhaariger Katzen in China weniger als 10 % beträgt, in Nordamerika jedoch 40 %, dann ist die Entdeckung des Marktpotenzials für große Katzenstreukästen in Nordamerika eine strukturelle Erkenntnis", erklärt Ding Mingming.
Nachdem die Art der Frage festgelegt wurde, zerlegt Jaxx intelligenterweise die Marktkarte anhand echter Marktdaten, sucht nach Lücken in der Preisstruktur, bewertet die Chancen, führt eine quantitative und qualitative Analyse der Konsumenten und kombiniert die Praxis der Lieferkette des Kunden, um die Chancen für neue Produkte des Kunden zu bewerten und zu priorisieren. Für Szenarien wie die jährliche strategische Unternehmenskonferenz kann Jaxx die Planung neuer Produktlinien und die Analyse von Nischenbranchen vornehmen, um Cross - Border - Marken bei der Strategieentwicklung zu unterstützen und zu überprüfen, ob die aktuelle Strategie mit den Markttrends übereinstimmt.
"Ich habe bereits mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Produktentwicklung und befürworte ein produktnahes Design, das den Benutzer nicht zu sehr in die Gedanken versetzt", sagt Ding Mingming. Um es Jaxx zu ermöglichen, den obigen Analyseprozess automatisch durchzuführen, muss der Benutzerablauf vereinfacht werden. Das Ziel des Produkts ist, dass der Produktmanager einfach eine Asin - Liste (Amazon - Produkt - ID) eingeben muss, und Jaxx führt dann eine vierdimensionale Analyse und ein Schlussfolgerungsverfahren in Bezug auf Markt, Konsumenten, Lieferkette und Technologie durch, bis es dem Unternehmen eine "umsetzbare Chancenbewertung" liefert.
"Wenn wir beispielsweise Benutzerbewertungen analysieren, können wir Jaxx sagen, dass eine Ein - Stern - Bewertung möglicherweise auf frustrierte Kunden hinweist, eine Fünf - Stern - Bewertung möglicherweise gefälscht ist, und lange Drei - und Vier - Stern - Bewertungen oft die echten Erfahrungen der Kunden widerspiegeln und daher ein höheres Gewicht erhalten können." Das Jaxx - Expert - Kleinmodell analysiert die Daten auf der Grundlage einer Vielzahl solcher detaillierter Regeln mit verschiedenen Wissensmodellen und proprietären Algorithmen, um versteckte Zusammenhänge zu entdecken und potenzielle Marktchancen aufzudecken.
Vorschau auf die Benutzeroberfläche des Global Market Insight Expert "Jaxx", den LynxAI im Mai offiziell vorstellen wird.
Das kognitive Rahmenwerk der Branche ist der Schlüssel dafür, dass KI - Anwendungen wie echte Produktmanager denken und analysieren können. Liu Tong, der Chef - KI - Wissenschaftler von LynxAI, hat ein akademisches Hintergrund in Angewandter Mathematik, Marketing, Computergestütztem Marketing und Mensch - Maschine - Interaktion und hat bis zum Postdoktorandenstudium an interdisziplinären Projekten gearbeitet. Er ist bei LynxAI für die Gestaltung von Branchen - Intelligenzregeln und Algorithmen verantwortlich. "Die gängige Vorgehensweise von E - Commerce - Kunden besteht darin, die VOC - Daten (Stimme der Kunden) oder die Daten aus sozialen Medien direkt an ein großes Modell zu geben. Dies führt zu schlechten Ergebnissen und hohen Rechenkosten. Wenn man nur die internen Wissensdaten des Unternehmens verwendet, sinkt die Qualität der zurückgewonnenen Informationen schnell, wenn die Datenmenge zunimmt."
Liu Tong, Chef - KI - Wissenschaftler von LynxAI, Postdoktorand am Zhijiang - Labor, Doktor in KI und Mensch - Maschine - Interaktion, Benutzerverhalten an der Wuhan - Universität, Spezialist in Künstlicher Intelligenz, Computergestütztem Marketing und Theorie des Konsumentenverhaltens.
Deshalb verarbeitet und bereinigt LynxAI die konsumentenbezogenen Daten zunächst anhand einer Vielzahl detaillierter Branchenregeln und führt dann mehrere iterative Schlussfolgerungsschritte mit eigenentwickelten Modellen und Algorithmen durch, bis es präzise Einblicke in die Konsumenten liefert. Mit der Erweiterung der Analysedimensionen und der Veränderung der Analyseperspektiven muss Liu Tongs Team die Algorithmen ständig optimieren, und mehr logische Zweige und Algorithmen müssen in das eigenentwickelte Modell integriert werden.
Um eine hohe Präzision der Inhalte und ein starkes Gefühl von Geschäftseinsicht bei der Verwendung des Produkts zu gewährleisten, hat LynxAI das Content - Engineering - und das Agent - Team aus der Architektur der KI - Technologie - Entwicklung getrennt. Ein Team mit Branchen - oder akademischem Hintergrund in Konsummarktforschung, Computergestütztem Marketing und Konsumentenverhaltensforschung ist für die Verbesserung der Qualität der Inhaltsausgabe jedes