NIQ推出产品智能解决方案，助力AI驱动的商务发展--商讯

这项全新解决方案通过构建和丰富碎片化的产品数据，帮助品牌和零售商赋能AI发现、智能推荐以及智能体商务

NielsenIQ (NYSE: NIQ)今日宣布推出NIQ产品智能(NIQ Product Intelligence)。这项全新解决方案旨在帮助零售商和品牌将碎片化的产品数据转化为结构化、可互操作的智能数据，从而推动AI驱动的商务发展。

随着AI越来越多地影响消费者发现、评估和购买产品的方式，产品数据的质量和完整性已成为决定性的竞争优势。在AI主导的商务环境中，缺乏结构化、丰富且机器可读数据的产品，将面临被推荐引擎、AI助手和自动采购智能体忽略的风险。

NIQ产品智能通过创建一个统一的产品智能层来应对这一挑战。该解决方案能够标准化产品属性、跨系统解析产品身份，并大规模丰富产品数据，从而使AI系统能够更好地理解、匹配、推荐产品，并在数字和实体商务渠道中将其展示给消费者。

例如，传统的关键词搜索可能只会展示包含“蛋白质零食”或“低酒精饮料”等精确词汇的产品。而AI驱动的商务体验则需要更深入地理解消费者的意图和语境，帮助消费者通过更细腻的需求来发现产品，比如“一种健康但仍能带来满足感的巧克力布朗尼替代品”、“适合晚宴的高级低酒精饮品”或“适合家庭电影之夜的无麸质零食”。产品智能有助于构建和丰富产品数据，让AI系统能更好地解读消费者需求，理解产品属性和使用场景，并呈现出最相关的推荐。

产品智能建立在NIQ现有的全球商务数据资产和统一化专业经验基础之上，能够帮助品牌和零售商：

构建统一且可互操作的产品智能层
大规模标准化并丰富产品属性
提升产品匹配度、可发现性以及跨系统的一致性
让产品为新兴的AI商务环境做好被推荐的准备

NIQ首席产品官Troy Treangen表示：“AI系统只能对其能够正确理解的产品进行逻辑推演。产品智能创建了一个结构化、可互操作的产品层，它解决了数据碎片化问题，丰富了产品属性，并使AI系统能够以高得多的准确度来识别、比较和推荐产品。”

NIQ产品智能基于NIQ的全球商务智能基础设施打造，包括与90个国家超过8900家零售商的合作关系、涵盖超过2.46亿种独特商品的产品目录，以及维护的超过100亿条产品属性。该解决方案还利用了NIQ数十年来在跨零售商、品牌和数字平台统一并丰富复杂商务数据方面的专业经验。

产品智能的推出，是NIQ更广泛的“商务智能”产品组合中的首个重大成果。它将NIQ现有的数据资产、产品内容能力和数据统一化专业知识相结合，其所形成的解决方案能够帮助客户立即为下一代AI驱动的智能体商务提前布局。NIQ将在6月8日至11日于德州圣安东尼奥举行的年度C360大会上展示产品智能及其在赋能智能体商务方面的作用。如需了解更多信息并注册参会，请访问NIQ C360活动页面。

常见问题解答

什么是NIQ产品智能？
NIQ产品智能是一项解决方案，它通过标准化属性、解析产品身份以及跨系统连接数据，将碎片化的产品数据转化为统一的、AI就绪的产品层。

NIQ产品智能解决了什么问题？
NIQ产品智能帮助品牌和零售商解决产品数据碎片化、属性不一致、系统脱节，以及在AI驱动的商务环境中产品分类、标签和发现方式透明度不足等问题。该解决方案使组织能够更好地管理和增强产品属性，以适应不断变化的消费者行为和推荐系统。

它如何支持AI和智能体商务？
NIQ产品智能提供了一个AI就绪的数据基础，能够改善产品在零售媒体、电子商务以及AI驱动的发现中的匹配、展示和推荐方式。

NIQ产品智能何时推出？
NIQ产品智能现已在美国上线，后续将根据情况评估扩展计划。

关于NIQ
NielsenIQ (NYSE: NIQ)是一家领先的消费者情报公司，致力于提供对消费者购买行为最全面且可信的洞察，并揭示新的增长途径。依托无与伦比的全球数据布局、精细化消费者和零售衡量数据，以及数十年的AI建模专长，NIQ构建的决策系统能够帮助企业将复杂的数据转化为切实有效的行动。

NIQ在90多个国家开展业务，覆盖全球约82%的人口和超过7.4万亿美元的全球消费支出。通过云端平台、先进分析技术和AI驱动的洞察，NIQ传递市场全貌(The Full View™)，帮助品牌和零售商了解消费者的购买行为、购买原因以及后续行动。

前瞻性陈述

这篇关于NIQ产品智能的新闻稿可能包含有关预期消费者行为、市场趋势和行业发展的前瞻性陈述。这些陈述反映了基于现有数据、历史模式和各种假设得出的当前预期和预测。诸如“将要”、“可能”、“预期”、“预计”、“预估”、“相信”、“预测”、“计划”、“展望”等词语和类似表达旨在识别此类前瞻性陈述。这些陈述并非未来结果的保证，且受固有不确定性的影响，包括消费者偏好变化、经济状况、技术进步和竞争动态等。实际结果可能与这些陈述中表达或暗示的结果存在重大差异。尽管我们努力基于可靠数据和合理方法得出见解，但除非适用法律要求，否则我们没有义务更新任何前瞻性陈述以反映未来事件或情况。

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