大数据到底如何改变食品行业?

食品行业是世界上最大和最重要的行业之一。我们每个人都非常喜欢吃,当然也离不开吃,毕竟食物是维持生命的必需品。如今消费者要求越来越挑剔,个性化的消费需求激增,食品行业需要利用与大型购物广场营销部门相同的大数据服务,更好地了解他们的消费者,提高效率,推出满足个性化消费者需求的食谱。

食品行业如何利用大数据变革?

1.大数据解读培根的“痴迷状态”

培根一直以来被公认为是一种“全能”的食物。它适合早、中、晚的任何一餐,不管是单独吃,添加到汤里吃,配合沙拉夹在三明治和汉堡中吃都是可以的。最近一段时间,消费者对培根的需求远远超过对甜点、鸡尾酒、甚至服装的需求,似乎已经达到了一种痴迷的状态。近来,Wired.com和FoodNetwork.com这两个网站的团队共同完成的一个数据分析项目分析了这种“痴迷状态”的原因,从这个项目中不难看出培根真的是一种神奇的食物,它几乎能使任何一种菜的味道变得更好,整个项目筛选了906,539个评价,发现三明治夹了培根之后美味程度提升很多,评分也最高,其它配合培根的产品评分也居高不下,但是对于那些培根甜点爱好者,发现培根配合甜点吃并不能提高他们对甜点食谱的评分,这说明消费者对食物的喜爱程度可能还受其它食材的影响。

       密歇根大学的计算机科学家Lada Adamic证实了该项目的结果,也注意到了其他一些提高消费者评分的因素,比如添加奶油、奶酪、草莓和牛油果等配料。

       辰智2016年12月发布的餐饮大数据研究报告中分析了影响食客偏好的一些因素,并对口味和食材这两个因素进行了详细的数据分析,这些数据结果给餐厅制定食谱提供了重要的参考,就拿培根甜品店来说,如果有了消费者需求和口味偏好数据,就能根据他们的口味偏好制定出新颖的培根甜品食谱,想必此种甜品食谱的评分一定不会太低。

2.大数据+AI创造的创意食谱

研究人员创建了一种生成食谱的电脑程序,通过这个程序进行食品行业的相关数据分析,这是大数据和人工智能(AI)的结合,研究人员做这个项目的目的是既要确保食谱具有创意性,又要保证食谱被消费者喜欢。

该程序分为以下五个步骤:

第一步:为食谱设置一些参数,可以是单一配料,也可以是多种或混合不同地区的特色配料。

第二步:利用人工智能技术分析一系列的数据,这些数据包括食谱中的各种配料之间的关系、存在于每种配料中的分子和化合物有哪些以及消费者的风味偏好等等。

第三步:基于传统配方和在第一步中设置的参数结合数据分析来生成新的创意食谱。

第四步:根据这些创意食谱的新颖性和质量高低来选择最好的创意。

第五步:创建出新的创意食谱并将其制成列表呈现出来,食品制造商根据这些食谱进行食品加工并试尝。

这种大数据和人工智能(AI)技术的结合可能会给食品制造商带来革命性地改变,甚至有些顶级厨师也会因此为餐厅的食谱提出一些新的创意。这对于那些有选择恐惧症不知道吃什么的人来说绝对是一个令人振奋的好消息。

3.大数据提高运营效率

许多餐厅连锁店也已经开始利用大数据来帮助他们改善业务。例如,McDonalds正在积极地追求“数据驱动”的数据文化,通过数据来进行趋势分析,这样一来就能更好地了解每个餐厅发生的情况,并以此来确定餐厅的最佳管理方法来改善餐厅的整体运营状况。再如,快餐连锁店使用大数据分析来优化快餐店的体验,他们分析的要素包括菜单的外观设计,菜单内容以及光顾的食客类型等。如果发现了消费者的激增趋势,像大型汽车的这种客户增加趋势,就特别有利于提高汽车销售的效率,他们甚至可以为这种激增的需求提前做好销售的准备。 

云计算的发展,使大数据技术应用范围更广,不管你有没有专业知识都能使用大数据,即使自己不懂技术也可以寻找第三方大数据服务商的帮助,近些年大数据服务商兴起,辰智大数据就是其中之一,不管你是创客、连锁餐厅的老板、食材供应生产商还是快消零售商都可以寻求辰智大数据提供的大数据应用服务。我们期望在未来的食品行业中看到更多的大数据分析应用。一旦这种技术的应用真正的全面落地,餐厅和食品制造商推出的创意新菜和整个行业发展的新趋势将会令人兴奋。如此这般,培根还会有人不喜欢吗?

智看乾坤

餐饮产业是全世界最诱人、最庞大、也最生气勃勃的产业,从生产者到运输者,从厨师到服务生,从杂货店、超市到各式餐厅,从选择餐点、用餐到结账,从上游到下游牵涉层层环节。每个环节之间都累积了大量数据,平均消费、等候时间、餐厅温度、会员卡使用率、社群网站互动状况……
      若餐饮将这些数据用起来,对于餐饮品牌的营销、门店选址、消费者喜好、菜品研发、客户服务、门店管理……..企业内部数据,并扩大数据范围,引进外部数据,将内外部数据串连,构建企业自己的模型,并进行数据分析,据数应用,用好啦!都会有惊人的威力。

辰智协助企业打通内外部数据,将数据分析、营运数据用到极致,助企业赢得先机!

辰智-大数据应用专家

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