大數(shù)據(jù)改變食品業(yè)的五種方式

大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)是當(dāng)下全球企業(yè)界的兩大流行詞。令人想不到的是，使用它們的不僅有大公司，還有中小企業(yè)。無(wú)論公司大小，數(shù)據(jù)都是一筆寶貴的資產(chǎn)，不管是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析使企業(yè)決策者可以真正了解消費(fèi)者的需求，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)宣傳，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)定價(jià)，更有效地服務(wù)于客戶(hù)。

食品行業(yè)由于其規(guī)模和經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)，更應(yīng)該采用大數(shù)據(jù)。根據(jù)《財(cái)富》雜志的報(bào)道，“食品類(lèi)初創(chuàng)企業(yè)獲得的風(fēng)險(xiǎn)投資達(dá)到28億美元?！北M管食品行業(yè)的規(guī)模很難確定，但《福布斯》雜志指出，據(jù)歐睿國(guó)際（Euromonitor International）估計(jì)，包裝食品行業(yè)（比如方便面、食用油、罐裝和冷凍食品）的規(guī)模接近1.6萬(wàn)億歐元。另外，根據(jù)世界銀行的報(bào)告，食品和農(nóng)業(yè)部門(mén)占到了全球GDP的10%，而且隨著人口的增長(zhǎng)和消費(fèi)者行為的變化，這一比例還會(huì)提高。購(gòu)買(mǎi)食品的消費(fèi)者和購(gòu)買(mǎi)原料的企業(yè)留下了巨大的數(shù)字足跡，這還不包括在食品供應(yīng)鏈內(nèi)部，大量交易留下的數(shù)字足跡。

那么，大數(shù)據(jù)如何在食品行業(yè)發(fā)揮作用呢？以下是大數(shù)據(jù)在食品行業(yè)的幾種用途。

找出客人真正喜歡的口味

通過(guò)來(lái)自論壇、社交媒體、視頻網(wǎng)站、圖片分享網(wǎng)站、點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站和其他地方的數(shù)據(jù)，可以實(shí)時(shí)了解消費(fèi)者的喜好，同時(shí)也能獲知競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手吸引顧客的方式。這種市場(chǎng)信息是無(wú)價(jià)的，企業(yè)據(jù)此可以知道應(yīng)該銷(xiāo)售哪類(lèi)產(chǎn)品、該投資什么，以及哪些食品被認(rèn)為是健康或是不健康的。目前，服務(wù)于電信客戶(hù)的咨詢(xún)公司已將這些技巧應(yīng)用于論壇和社交媒體。我們沒(méi)有理由認(rèn)為不能將同樣的技巧應(yīng)用于食品業(yè)。Fabrikatyr Analytics已經(jīng)在電信和航空業(yè)取得了一系列成功。

做出更美味的菜肴

美味的菜肴將為餐廳帶來(lái)回頭客。分析用餐者的反饋有助于做出新穎獨(dú)特、令人垂涎的菜肴。最近，一群數(shù)據(jù)科學(xué)家從美食論壇和菜譜中挖掘數(shù)據(jù)，弄清楚了印度食物的口味。這是個(gè)很好的例子，說(shuō)明數(shù)據(jù)科學(xué)可以用于食品業(yè)，幫助廚師和餐廳管理者調(diào)整菜譜，從而改善顧客體驗(yàn)，讓菜品更受歡迎。

找出不同地區(qū)的用餐特點(diǎn)

在不同地區(qū)擁有連鎖店的餐廳，可以利用大數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)各地的食物偏好，甚至可以將一個(gè)地區(qū)的美食引入另一個(gè)地區(qū)，作為特色菜供應(yīng)。從林林總總的美食論壇上，我們可以知道哪些食物正在流行，哪些快餐又將成為新的潮流。想想看，如果你早已知道美國(guó)的Chipotle或英國(guó)的Nando’s將成為快餐市場(chǎng)上的領(lǐng)導(dǎo)者，那會(huì)怎么樣？以往，食品行業(yè)也有過(guò)引領(lǐng)潮流的產(chǎn)品，但這兩家公司卻將墨西哥卷餅和葡式烤雞做成了暢銷(xiāo)品。為什么不能把文本分析或大數(shù)據(jù)分析用于這樣的市場(chǎng)趨勢(shì)？眼下，Zalando已經(jīng)在時(shí)裝業(yè)開(kāi)展了這方面的嘗試，推出了“時(shí)裝趨勢(shì)分析”項(xiàng)目。

需求規(guī)劃

近日，知名風(fēng)投公司A16Z的科技播客采訪了送餐類(lèi)初創(chuàng)企業(yè)Gobble的創(chuàng)始人。她說(shuō)，數(shù)據(jù)科學(xué)是他們?cè)谑袌?chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，有了數(shù)據(jù)科學(xué)，他們可以提供更好的用戶(hù)體驗(yàn)，還能優(yōu)化庫(kù)存，降低成本。數(shù)據(jù)科學(xué)讓Blue Apron和Gobble這樣的公司能夠憑借更好的用戶(hù)服務(wù)，顛覆食品行業(yè)，同時(shí)還能利用算法來(lái)預(yù)測(cè)需求，優(yōu)化庫(kù)存。這無(wú)疑對(duì)老牌食品企業(yè)提出了挑戰(zhàn)。抱殘守缺的企業(yè)將被更加靈活的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手擊敗。

選址規(guī)劃

如果你想為特定類(lèi)型的餐廳預(yù)測(cè)最佳選址，數(shù)據(jù)將為你提供幫助。你可以利用import.io得到當(dāng)?shù)夭蛷d的信息，再利用data.gov等政府網(wǎng)站得到重要的商業(yè)信息，比如人口特點(diǎn)和餐廳數(shù)量。這些信息都可以用于選址，甚至用來(lái)創(chuàng)建盈利模式。Booking.com就利用這樣的數(shù)據(jù)，為網(wǎng)站上的酒店排序。為何不利用這樣的數(shù)據(jù)來(lái)規(guī)劃選址呢？

這進(jìn)一步表明，“數(shù)據(jù)革命”才剛剛開(kāi)始，它將對(duì)食品業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)生愈加深刻的影響。未來(lái)，我們將看到更多這樣的例子：更加個(gè)性化的食品、更合理的需求規(guī)劃、孟山都等公司的精密種植，此外，還有很多用途是現(xiàn)如今我們尚無(wú)法想象的。食品行業(yè)的一些從業(yè)者或許認(rèn)為，大數(shù)據(jù)對(duì)他們并不重要。然而在音樂(lè)、圖書(shū)等行業(yè)，我們已經(jīng)見(jiàn)識(shí)了大數(shù)據(jù)的威力。食品業(yè)會(huì)有什么不同嗎？我想不到合乎邏輯的理由。