大數據改變食品業的五種方式

大數據分析和數據科學是當下全球企業界的兩大流行詞。令人想不到的是，使用它們的不僅有大公司，還有中小企業。無論公司大小，數據都是一筆寶貴的資產，不管是結構化、半結構化還是非結構化數據。大數據分析使企業決策者可以真正了解消費者的需求，優化營銷宣傳，實現動態定價，更有效地服務于客戶。

食品行業由于其規模和經營特點，更應該采用大數據。根據《財富》雜志的報道，“食品類初創企業獲得的風險投資達到28億美元?！北M管食品行業的規模很難確定，但《福布斯》雜志指出，據歐睿國際（Euromonitor International）估計，包裝食品行業（比如方便面、食用油、罐裝和冷凍食品）的規模接近1.6萬億歐元。另外，根據世界銀行的報告，食品和農業部門占到了全球GDP的10%，而且隨著人口的增長和消費者行為的變化，這一比例還會提高。購買食品的消費者和購買原料的企業留下了巨大的數字足跡，這還不包括在食品供應鏈內部，大量交易留下的數字足跡。

那么，大數據如何在食品行業發揮作用呢？以下是大數據在食品行業的幾種用途。

找出客人真正喜歡的口味

通過來自論壇、社交媒體、視頻網站、圖片分享網站、點評網站和其他地方的數據，可以實時了解消費者的喜好，同時也能獲知競爭對手吸引顧客的方式。這種市場信息是無價的，企業據此可以知道應該銷售哪類產品、該投資什么，以及哪些食品被認為是健康或是不健康的。目前，服務于電信客戶的咨詢公司已將這些技巧應用于論壇和社交媒體。我們沒有理由認為不能將同樣的技巧應用于食品業。Fabrikatyr Analytics已經在電信和航空業取得了一系列成功。

做出更美味的菜肴

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

找出不同地區的用餐特點

在不同地區擁有連鎖店的餐廳，可以利用大數據來發現各地的食物偏好，甚至可以將一個地區的美食引入另一個地區，作為特色菜供應。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的Chipotle或英國的Nando’s將成為快餐市場上的領導者，那會怎么樣？以往，食品行業也有過引領潮流的產品，但這兩家公司卻將墨西哥卷餅和葡式烤雞做成了暢銷品。為什么不能把文本分析或大數據分析用于這樣的市場趨勢？眼下，Zalando已經在時裝業開展了這方面的嘗試，推出了“時裝趨勢分析”項目。

需求規劃

近日，知名風投公司A16Z的科技播客采訪了送餐類初創企業Gobble的創始人。她說，數據科學是他們在市場中的競爭優勢，有了數據科學，他們可以提供更好的用戶體驗，還能優化庫存，降低成本。數據科學讓Blue Apron和Gobble這樣的公司能夠憑借更好的用戶服務，顛覆食品行業，同時還能利用算法來預測需求，優化庫存。這無疑對老牌食品企業提出了挑戰。抱殘守缺的企業將被更加靈活的競爭對手擊敗。

選址規劃

如果你想為特定類型的餐廳預測最佳選址，數據將為你提供幫助。你可以利用import.io得到當地餐廳的信息，再利用data.gov等政府網站得到重要的商業信息，比如人口特點和餐廳數量。這些信息都可以用于選址，甚至用來創建盈利模式。Booking.com就利用這樣的數據，為網站上的酒店排序。為何不利用這樣的數據來規劃選址呢？

這進一步表明，“數據革命”才剛剛開始，它將對食品業等傳統行業產生愈加深刻的影響。未來，我們將看到更多這樣的例子：更加個性化的食品、更合理的需求規劃、孟山都等公司的精密種植，此外，還有很多用途是現如今我們尚無法想象的。食品行業的一些從業者或許認為，大數據對他們并不重要。然而在音樂、圖書等行業，我們已經見識了大數據的威力。食品業會有什么不同嗎？我想不到合乎邏輯的理由。