Arriva l'AI che svela i segnali di successo dei lanci di prodotto

Morra (Kantar): LaunchSignals riesce a cogliere anche i cambiamenti più sottili aiutando i marketer quando sono ancora in tempo per agire e permette loro di fare tesoro dell'esperienza per rendere più forte il lancio successivo

Un arma in più nel bagaglio di strumenti per i marketer. LaunchSignals è la nuova soluzione con AI sviluppata da Kantar e Quilt.AI per supportare i marketer nella lettura precoce dell'andamento di un prodotto appena lanciato e per suggerire le azioni più efficaci al fine di aumentarne le probabilità di successo. Un terzo dei lanci fallisce o registra un calo entro il secondo anno; i segnali iniziali - recensioni dei consumatori, comportamenti di ricerca, trend culturali, conversazioni sui social, visibilità sui LLM e attività dei competitor - offrono indicazioni tempestive su come il mercato percepisce il prodotto. LaunchSignals aggrega questi dati, combinando l'expertise di Kantar in innovazione e crescita del brand con l'ontologia digitale e culturale di Quilt.AI, che permette all'AI di riconoscere pattern locali e significati specifici anziché interpretare solo evidenze generiche. Il risultato è una visione chiara di cosa spinge i consumatori a provare il prodotto e di quali ostacoli incontrano.

Le nostre newsletter

Le principali funzionalità di LaunchSignals sono:

- identificare ciò che emerge o manca rispetto ai lanci dei competitor o a quelli precedenti.
- offrire raccomandazioni basate sull'expertise, indicando possibili interventi su messaggi, claim, prezzo, promozione e gestione delle aspettative dei consumatori.
- apprendere da ogni lancio, così che le evidenze raccolte guidino le decisioni per il successivo.
In un blind test su lanci storici con risultati già noti, LaunchSignals ha classificato correttamente la performance complessiva del lancio con un'accuratezza vicina al 90%.
Un caso pratico riguarda una bevanda per il benessere intestinale appena introdotta: l'analisi ha evidenziato recensioni iniziali molto positive e un crescente interesse nelle ricerche, ma ha anche mostrato che il gusto divide i consumatori, che un competitor consolidato domina il segmento prebiotico e che il nuovo prodotto presenta un prezzo premium. Invece di fornire dati isolati, LaunchSignals ha indicato le correzioni da attuare, suggerendo di mettere in evidenza i contenuti di fibre, zuccheri e calorie, di rinforzare il messaggio prebiotico rispetto al competitor, di comunicare meglio il valore per giustificare il prezzo e di chiarire il profilo di gusto per ridurre la delusione post-acquisto.

Maria Cristina Morra, Innovation Lead di Kantar in Italia, ha dichiarato: "I dati di vendita non dicono a un marketer cosa pensano le persone del suo nuovo prodotto, perché reagiscono in un certo modo o cosa si può ancora migliorare. Questi primi segnali possono anche influenzare il modo in cui un prodotto compare nelle risposte generate dall'AI e il modo in cui i consumatori lo scoprono, quindi è un motivo in più per farlo bene. LaunchSignals riesce a cogliere anche i cambiamenti più sottili aiutando i marketer quando sono ancora in tempo per agire e permette loro di fare tesoro dell'esperienza per rendere più forte il lancio successivo".
LaunchSignals rappresenta l'ultimo step della partnership strategica annunciata a marzo 2026; il primo strumento, EvaluateExplorer, supportava la scoperta di opportunità di innovazione e lo sviluppo di concept, mentre LaunchSignals si concentra sulla fase di mercato. Il portfolio di Kantar per i lanci si completa con LaunchEvaluate, che utilizza ricerche survey-based per quantificare la performance, e Kantar Live, che aggiunge approfondimenti qualitativi grazie a chi ha effettivamente provato il prodotto.

Attualmente LaunchSignals è operativo in 19 mercati, tra cui Australia, Brasile, Canada, Francia, Germania, India, Irlanda, Italia, Giappone, Messico, Paesi Bassi, Polonia, Singapore, Sudafrica, Spagna, Svezia, Emirati Arabi Uniti, Regno Unito e Stati Uniti; l'estensione a ulteriori mercati è prevista per il 2027.