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沂水縣全福食品廠沂水縣全福食品廠

AI 2.0 技術重新定義食品研發,讓“風味后浪”不斷席卷消費者味蕾

2020/6/3 8:45:45 閱讀數:2020 信息分類:食品招商 編輯:小禹

風味趨勢一直是所有快消巨頭們所追求的。如何通過新口味的推出,讓樂事薯片經久不衰、讓奧利奧屹立不倒?食品研發圈子中流傳的故事,講述了風味研發的鼻祖,亨氏調味料的產品開發史。當年,為了尋找消費者口味的吃的番茄醬,亨氏的市場部總監,帶著數十款番茄醬走遍了美國的各個角落,收集了上百萬的感官數據,推出了現在市面在售的亨氏番茄醬,但是現在的快消食品市場越來越需要面對的人群推出細化產品 ,單一大SKU越來越難以霸占市場。如何快速把握消費者喜愛的風味,并促成新品的推出成為產品研發的難點

當市場變得越來越緊密時,紐約人的口味真的能被上海人所接受么?倫敦人喜歡的風味,會不會受到北京人的喜愛?我們透過新一代的AI感官測試來解析這個問題。

1. 5%的成功幾率,新品研發的阿喀琉斯之踵

隨著新品不斷的推進,每年都有數萬的新品在各個國家和市場發布,但是真正能夠存活下來的新品少之又少。根據尼爾森零售研究監測的100多個快消及酒品類,新品對于增長的貢獻率可以超過80%。可見,產品創新的重要性。但是新品的成功率只有5% - 10%,是產品創新一大痛點。尼爾森數據顯示,每10個上市新品,只有1個能在市場上取得成功。雖然現代的科學感官評測能很大程度上提高產品的存活率,但是不可避免的受到地域文化甚至人種造成的差異帶來的局限性。

在新品研發的重要性高但是成功率卻很低的挑戰之下,消費者需求預測和新品研發技術亟待創新突破。近幾年來,歐美日韓等市場,興起了食品研發+AI人工智能的創新,并已經成為研發和風味解決方案公司的武器。

Winnow的市場總監Nicola Sewell在接受Just food采訪時說道:“AI技術可以被利用在食品領域從原料生產到產品呈現的各個環節,并成為改變這些環節的關鍵因子。這些硬科技有潛力成為未來食品飲料行業的領跑者。”不論是歐睿數據對2021年的消費預測,還是英敏特的2030消費者預測,AI技術以及智能技術都位列其中。可見,AI在消費者風味預測中扮演了越來越重要的作用。

AI技術的利用可以使品牌方更懂得消費者的真實需求,也可以更加貼近消費者以推出相關性產品。AI技術能夠幫助你控制體重以及推薦合理化的餐食。但是,食品飲料領域盈利的本質并不是因為產品更加健康,而是因為更符合消費者的口味偏好。“好吃或者享受”才是一個產品的核心。同時,一款已經成功的產品如何通過改良風味讓不同地域的消費者都能夠接受也是一種挑戰。

舉個簡單的例子,將原版的英式甜點或者美式甜點直接在售賣,會遭受到不少拒絕高甜食品消費者的抵觸。將這類產品改造并投放到市場,傳統的感官測評有兩種途徑:1. 組織的感官隊伍,分為專家評測組(主要是在研發期間給予支持)以及消費者評測組(200-500人團隊,通過隨機測評來對的產品進行品評)。2. 通過不停的投放新品來調整口味以及方向。無論哪種方式,所產生的時間成本和資金成本都是的。而對于現代快消行業特別是在,快速抓住消費者需求推出產品是根本的,但是怎么才能更超前的去預知消費者的需求呢?

2.通過AI 2.0 實現感官風味預測

雖說AI技術在其他領域已經相對普及了,但是在感官風味領域,依舊是依靠傳統消費者調研數據以及市場銷售數據來作為數據庫來進行預測發展方向。這樣的數據雖然龐大,但是過于局限。有沒有更加聰明的方法能夠提前預知消費者的喜好,在消費者之前就能風味潮流。

為了進一步尋找AI技術賦能新品研發的實踐案例與技術前沿一手資訊,筆者連線了一家美國的AI技術賦能新品研發領域的初創企業——AFS(Analytical Flavor Systems),和他的創始人Jason Cohen和亞太區項目經理李宗雋(Sam)聊了聊。

這家公司不僅和的食品飲料巨頭已經在合作,同時還獲得了的酒類公司百威的風投基金、的食物科技風投 Bits x Bites等投資機構的青睞。

Analytical Flavor Systems針對消費者感官風味預測開發了一套名為Gastrograph的人工智能算法平臺,說到創立AFS的起源,創始人Jason是一個對茶葉相當癡迷的人,他曾多次來到云南,收集茶葉風味資料。這也給他創造Gastrograph帶來了靈感,塑造了這個系統的核心,24味風味輪盤圖譜。

每個人都有自己的想法來表達風味。傳統的感官測試中,有一種形式叫做描述法(description),是將參與者所嗅到的、見到的、嘗到的甚至聽到的都用不同的詞匯記錄下來。但是依據每個人的受教育水平以及認知程度的不同會導致所作出的答案截然不同。于是,應對這樣的情況,加州大學戴維斯分校推出了咖啡的風味圖譜,將復雜的咖啡香氣拆解,逐漸衍生出其他產品的風味圖譜,如諾桑比亞大學的Dr.Knight繪制的番茄風味圖譜。但是所有的圖譜都無法完全解釋別的產品的風味。Jason將風味拆解成24種不同的基礎風味代表,所有的產品的風味與香氣的濃度以及分類都可以用這個圖譜來解釋,當然,所有的有效數據也都來自于這個圖譜的忠實記錄。

AI是如何準確收集與學習數據的呢?Sam和我打了一個比方:Google Translate(谷歌翻譯)的翻譯機制。初代的谷歌翻譯,用過的人都知道,語言邏輯相當糟糕,只能做1v1單詞硬翻。當你今天打開谷歌翻譯時,一個復雜的長句子也能被準確的翻譯出來。這背后的邏輯在于,谷歌只是記錄了句子的表達意思再用其他語言重新編寫出這個意思。

而Gastrograph的特點也在于此,將一件產品的風味剝離出一個個單獨的風味詞匯,比如草莓巧克力則是由草莓+巧克力的組合,24風味圖譜則會記錄這兩種氣味的分析,緊接著AI會學習不同人群對于這些詞匯的感知能力和偏好。感知模型建立后,AI同樣可以將這些感知模型像語言一樣進行“翻譯”。比方說,在國內做研發,產品要投放到東南亞,那么通過AI的翻譯機制,樣本測試可以在上海進行,然后結果交由AI分析,將國內上海本地研發人員所測得樣本數據,翻譯轉化成東南亞市場不同消費者人群的感官和偏好數據。

那么AI又是怎么可以做到預測的呢?它通過學習不同市場上已有各種的風味組合,來推薦和預測新品的配方和偏好分布。我們用樂高積木來做比喻,當你計劃搭建一個迪士尼城堡。AI會根據學習到的已有的各種樂高建筑的結構和配色,來推薦適合目標城市主題的城堡設計。而目標城市中存在的各種建筑風格,甚至是其他城市主題的設計,也會被AI用來汲取新設計的靈感,進行自主創新。

當運用到快消領域中,當你想將一款的草莓味氣泡水在倫敦發布,Gastrograph則會先分析草莓味在英國的受歡迎程度,以及哪種強度的草莓味更受哪類人群歡迎(這就是之前草莓巧克力的數據)。同時也會分析類似地區有哪類風味同樣也有市場,并且將二者相加,組合出一種新的風味來,并且預測出這種風味的受歡迎程度。而這一切的運算,都將在數個小時內得到結果,并且只需要很少的人力來參加小范圍的消費者測試,整個流程都可以簡單的通過手機端來完成。這一應用在日本某款酒中得以體現,AI觀測到了市場范圍內數種具有高偏好值的飲料包含了松香的風味,同時,日本女性對于松木香氣也很喜愛,所以大膽的將松木味道加入到產品當中去。根據匿名的業內調查,日本市場中目前真正落地產品的AI感官風味系統只有Gastrograph一家,更多的是幫助品牌從新品應接不暇的日本市場紅海中走出去。

3.AI風味預測在的挑戰與機遇

這是一套神奇的風味預測系統,賓堡集團(Grupo Bimbo)等食品飲料巨頭們,都已經開始在美國、亞洲、歐洲等地使用Gastrograph的人工智能平臺來輔助新品的研發。

但是面對更加復雜的市場,Gastrograph需要如何挑戰,筆者也有三個問題需要他們的解答。首先,在并不是所有的企業都會信任AI,就像無人駕駛技術一樣,更多的只是作為一種輔助形式的道具而不是真正意義的決策。特別是中型企業,他們雖然有實力使用這類系統,但是對于自己一貫的成功,可能會更加相信自己的決定。

針對這一問題,Gastrograph的創始人Jason表示,目前它們主要服務的客戶都以100強的食品飲料公司為主,巨頭的資源更豐富更愿意去嘗試新的高科技。希望在服務巨頭的過程中,做好市場教育,讓更多的中小型企業也有機會用到AI技術來賦能商業創新與成功。

其次,Gastrograph不同于其他的大數據和AI平臺的一位追求數據量大的計算方法。Gastrograph在前期研發中投入了大量的成本,深耕數據的精準度和準確性,保證其質量的同時兼顧數量。如何更簡單的讓老板們理解這項技術也是關鍵。這也是筆者對Gastrograph在市場發展的期望。

正如Gastrograph的投資人,Bits x Bites的創始人兼董事總經理Matilda HO介紹,“據Research & Markets的統計,預計在2019年至2024年,食品飲料行業的人工智能市場復合年增長率將超過65.3%,目前AI技術在食品行業應用廣泛的領域是消費者需求的趨勢預測環節。看未來,AI技術將在生產、供應鏈管理、倉儲物流、消費者需求預測、食品與追溯等各個環節來賦能食品行業,優化企業的運營水平,為消費者帶來更健康好吃的食品。”

筆者也期待看到,AI等新技術,能夠越來越多地被運用到的食品快消領域,讓這個古老又新潮的產業煥發新生。

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