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AI 2.0 技术重新定义食品研发,让“风味后浪”不断席卷消费者味蕾

2020/6/3 8:45:45 阅读数:2028 信息分类:食品招商 编辑:小禹

风味趋势一直是所有快消巨头们所追求的。如何通过新口味的推出,让乐事薯片经久不衰、让奥利奥屹立不倒?食品研发圈子中流传的故事,讲述了风味研发的鼻祖,亨氏调味料的产品开发史。当年,为了寻找消费者口味的吃的番茄酱,亨氏的市场部总监,带着数十款番茄酱走遍了美国的各个角落,收集了上百万的感官数据,推出了现在市面在售的亨氏番茄酱,但是现在的快消食品市场越来越需要面对的人群推出细化产品 ,单一大SKU越来越难以霸占市场。如何快速把握消费者喜爱的风味,并促成新品的推出成为产品研发的难点

当市场变得越来越紧密时,纽约人的口味真的能被上海人所接受么?伦敦人喜欢的风味,会不会受到北京人的喜爱?我们透过新一代的AI感官测试来解析这个问题。

1. 5%的成功几率,新品研发的阿喀琉斯之踵

随着新品不断的推进,每年都有数万的新品在各个国家和市场发布,但是真正能够存活下来的新品少之又少。根据尼尔森零售研究监测的100多个快消及酒品类,新品对于增长的贡献率可以超过80%。可见,产品创新的重要性。但是新品的成功率只有5% - 10%,是产品创新一大痛点。尼尔森数据显示,每10个上市新品,只有1个能在市场上取得成功。虽然现代的科学感官评测能很大程度上提高产品的存活率,但是不可避免的受到地域文化甚至人种造成的差异带来的局限性。

在新品研发的重要性高但是成功率却很低的挑战之下,消费者需求预测和新品研发技术亟待创新突破。近几年来,欧美日韩等市场,兴起了食品研发+AI人工智能的创新,并已经成为研发和风味解决方案公司的武器。

Winnow的市场总监Nicola Sewell在接受Just food采访时说道:“AI技术可以被利用在食品领域从原料生产到产品呈现的各个环节,并成为改变这些环节的关键因子。这些硬科技有潜力成为未来食品饮料行业的领跑者。”不论是欧睿数据对2021年的消费预测,还是英敏特的2030消费者预测,AI技术以及智能技术都位列其中。可见,AI在消费者风味预测中扮演了越来越重要的作用。

AI技术的利用可以使品牌方更懂得消费者的真实需求,也可以更加贴近消费者以推出相关性产品。AI技术能够帮助你控制体重以及推荐合理化的餐食。但是,食品饮料领域盈利的本质并不是因为产品更加健康,而是因为更符合消费者的口味偏好。“好吃或者享受”才是一个产品的核心。同时,一款已经成功的产品如何通过改良风味让不同地域的消费者都能够接受也是一种挑战。

举个简单的例子,将原版的英式甜点或者美式甜点直接在售卖,会遭受到不少拒绝高甜食品消费者的抵触。将这类产品改造并投放到市场,传统的感官测评有两种途径:1. 组织的感官队伍,分为专家评测组(主要是在研发期间给予支持)以及消费者评测组(200-500人团队,通过随机测评来对的产品进行品评)。2. 通过不停的投放新品来调整口味以及方向。无论哪种方式,所产生的时间成本和资金成本都是的。而对于现代快消行业特别是在,快速抓住消费者需求推出产品是根本的,但是怎么才能更超前的去预知消费者的需求呢?

2.通过AI 2.0 实现感官风味预测

虽说AI技术在其他领域已经相对普及了,但是在感官风味领域,依旧是依靠传统消费者调研数据以及市场销售数据来作为数据库来进行预测发展方向。这样的数据虽然庞大,但是过于局限。有没有更加聪明的方法能够提前预知消费者的喜好,在消费者之前就能风味潮流。

为了进一步寻找AI技术赋能新品研发的实践案例与技术前沿一手资讯,笔者连线了一家美国的AI技术赋能新品研发领域的初创企业——AFS(Analytical Flavor Systems),和他的创始人Jason Cohen和亚太区项目经理李宗隽(Sam)聊了聊。

这家公司不仅和的食品饮料巨头已经在合作,同时还获得了的酒类公司百威的风投基金、的食物科技风投 Bits x Bites等投资机构的青睐。

Analytical Flavor Systems针对消费者感官风味预测开发了一套名为Gastrograph的人工智能算法平台,说到创立AFS的起源,创始人Jason是一个对茶叶相当痴迷的人,他曾多次来到云南,收集茶叶风味资料。这也给他创造Gastrograph带来了灵感,塑造了这个系统的核心,24味风味轮盘图谱。

每个人都有自己的想法来表达风味。传统的感官测试中,有一种形式叫做描述法(description),是将参与者所嗅到的、见到的、尝到的甚至听到的都用不同的词汇记录下来。但是依据每个人的受教育水平以及认知程度的不同会导致所作出的答案截然不同。于是,应对这样的情况,加州大学戴维斯分校推出了咖啡的风味图谱,将复杂的咖啡香气拆解,逐渐衍生出其他产品的风味图谱,如诺桑比亚大学的Dr.Knight绘制的番茄风味图谱。但是所有的图谱都无法完全解释别的产品的风味。Jason将风味拆解成24种不同的基础风味代表,所有的产品的风味与香气的浓度以及分类都可以用这个图谱来解释,当然,所有的有效数据也都来自于这个图谱的忠实记录。

AI是如何准确收集与学习数据的呢?Sam和我打了一个比方:Google Translate(谷歌翻译)的翻译机制。初代的谷歌翻译,用过的人都知道,语言逻辑相当糟糕,只能做1v1单词硬翻。当你今天打开谷歌翻译时,一个复杂的长句子也能被准确的翻译出来。这背后的逻辑在于,谷歌只是记录了句子的表达意思再用其他语言重新编写出这个意思。

而Gastrograph的特点也在于此,将一件产品的风味剥离出一个个单独的风味词汇,比如草莓巧克力则是由草莓+巧克力的组合,24风味图谱则会记录这两种气味的分析,紧接着AI会学习不同人群对于这些词汇的感知能力和偏好。感知模型建立后,AI同样可以将这些感知模型像语言一样进行“翻译”。比方说,在国内做研发,产品要投放到东南亚,那么通过AI的翻译机制,样本测试可以在上海进行,然后结果交由AI分析,将国内上海本地研发人员所测得样本数据,翻译转化成东南亚市场不同消费者人群的感官和偏好数据。

那么AI又是怎么可以做到预测的呢?它通过学习不同市场上已有各种的风味组合,来推荐和预测新品的配方和偏好分布。我们用乐高积木来做比喻,当你计划搭建一个迪士尼城堡。AI会根据学习到的已有的各种乐高建筑的结构和配色,来推荐适合目标城市主题的城堡设计。而目标城市中存在的各种建筑风格,甚至是其他城市主题的设计,也会被AI用来汲取新设计的灵感,进行自主创新。

当运用到快消领域中,当你想将一款的草莓味气泡水在伦敦发布,Gastrograph则会先分析草莓味在英国的受欢迎程度,以及哪种强度的草莓味更受哪类人群欢迎(这就是之前草莓巧克力的数据)。同时也会分析类似地区有哪类风味同样也有市场,并且将二者相加,组合出一种新的风味来,并且预测出这种风味的受欢迎程度。而这一切的运算,都将在数个小时内得到结果,并且只需要很少的人力来参加小范围的消费者测试,整个流程都可以简单的通过手机端来完成。这一应用在日本某款酒中得以体现,AI观测到了市场范围内数种具有高偏好值的饮料包含了松香的风味,同时,日本女性对于松木香气也很喜爱,所以大胆的将松木味道加入到产品当中去。根据匿名的业内调查,日本市场中目前真正落地产品的AI感官风味系统只有Gastrograph一家,更多的是帮助品牌从新品应接不暇的日本市场红海中走出去。

3.AI风味预测在的挑战与机遇

这是一套神奇的风味预测系统,宾堡集团(Grupo Bimbo)等食品饮料巨头们,都已经开始在美国、亚洲、欧洲等地使用Gastrograph的人工智能平台来辅助新品的研发。

但是面对更加复杂的市场,Gastrograph需要如何挑战,笔者也有三个问题需要他们的解答。首先,在并不是所有的企业都会信任AI,就像无人驾驶技术一样,更多的只是作为一种辅助形式的道具而不是真正意义的决策。特别是中型企业,他们虽然有实力使用这类系统,但是对于自己一贯的成功,可能会更加相信自己的决定。

针对这一问题,Gastrograph的创始人Jason表示,目前它们主要服务的客户都以100强的食品饮料公司为主,巨头的资源更丰富更愿意去尝试新的高科技。希望在服务巨头的过程中,做好市场教育,让更多的中小型企业也有机会用到AI技术来赋能商业创新与成功。

其次,Gastrograph不同于其他的大数据和AI平台的一位追求数据量大的计算方法。Gastrograph在前期研发中投入了大量的成本,深耕数据的精准度和准确性,保证其质量的同时兼顾数量。如何更简单的让老板们理解这项技术也是关键。这也是笔者对Gastrograph在市场发展的期望。

正如Gastrograph的投资人,Bits x Bites的创始人兼董事总经理Matilda HO介绍,“据Research & Markets的统计,预计在2019年至2024年,食品饮料行业的人工智能市场复合年增长率将超过65.3%,目前AI技术在食品行业应用广泛的领域是消费者需求的趋势预测环节。看未来,AI技术将在生产、供应链管理、仓储物流、消费者需求预测、食品与追溯等各个环节来赋能食品行业,优化企业的运营水平,为消费者带来更健康好吃的食品。”

笔者也期待看到,AI等新技术,能够越来越多地被运用到的食品快消领域,让这个古老又新潮的产业焕发新生。

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