京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据改变食品业的五种方式
大数据分析和数据科学是当下全球企业界的两大流行词。令人想不到的是,使用它们的不仅有大公司,还有中小企业。无论公司大小,数据都是一笔宝贵的资产,不管是结构化、半结构化还是非结构化数据。大数据分析使企业决策者可以真正了解消费者的需求,优化营销宣传,实现动态定价,更有效地服务于客户。
食品行业由于其规模和经营特点,更应该采用大数据。根据《财富》杂志的报道,“食品类初创企业获得的风险投资达到28亿美元。”尽管食品行业的规模很难确定,但《福布斯》杂志指出,据欧睿国际(Euromonitor International)估计,包装食品行业(比如方便面、食用油、罐装和冷冻食品)的规模接近1.6万亿欧元。另外,根据世界银行的报告,食品和农业部门占到了全球GDP的10%,而且随着人口的增长和消费者行为的变化,这一比例还会提高。购买食品的消费者和购买原料的企业留下了巨大的数字足迹,这还不包括在食品供应链内部,大量交易留下的数字足迹。
那么,大数据如何在食品行业发挥作用呢?以下是大数据在食品行业的几种用途。
找出客人真正喜欢的口味
通过来自论坛、社交媒体、视频网站、图片分享网站、点评网站和其他地方的数据,可以实时了解消费者的喜好,同时也能获知竞争对手吸引顾客的方式。这种市场信息是无价的,企业据此可以知道应该销售哪类产品、该投资什么,以及哪些食品被认为是健康或是不健康的。目前,服务于电信客户的咨询公司已将这些技巧应用于论坛和社交媒体。我们没有理由认为不能将同样的技巧应用于食品业。Fabrikatyr Analytics已经在电信和航空业取得了一系列成功。
做出更美味的菜肴
美味的菜肴将为餐厅带来回头客。分析用餐者的反馈有助于做出新颖独特、令人垂涎的菜肴。最近,一群数据科学家从美食论坛和菜谱中挖掘数据,弄清楚了印度食物的口味。这是个很好的例子,说明数据科学可以用于食品业,帮助厨师和餐厅管理者调整菜谱,从而改善顾客体验,让菜品更受欢迎。
找出不同地区的用餐特点
在不同地区拥有连锁店的餐厅,可以利用大数据来发现各地的食物偏好,甚至可以将一个地区的美食引入另一个地区,作为特色菜供应。从林林总总的美食论坛上,我们可以知道哪些食物正在流行,哪些快餐又将成为新的潮流。想想看,如果你早已知道美国的Chipotle或英国的Nando’s将成为快餐市场上的领导者,那会怎么样?以往,食品行业也有过引领潮流的产品,但这两家公司却将墨西哥卷饼和葡式烤鸡做成了畅销品。为什么不能把文本分析或大数据分析用于这样的市场趋势?眼下,Zalando已经在时装业开展了这方面的尝试,推出了“时装趋势分析”项目。
需求规划
近日,知名风投公司A16Z的科技播客采访了送餐类初创企业Gobble的创始人。她说,数据科学是他们在市场中的竞争优势,有了数据科学,他们可以提供更好的用户体验,还能优化库存,降低成本。数据科学让Blue Apron和Gobble这样的公司能够凭借更好的用户服务,颠覆食品行业,同时还能利用算法来预测需求,优化库存。这无疑对老牌食品企业提出了挑战。抱残守缺的企业将被更加灵活的竞争对手击败。
选址规划
如果你想为特定类型的餐厅预测最佳选址,数据将为你提供帮助。你可以利用import.io得到当地餐厅的信息,再利用data.gov等政府网站得到重要的商业信息,比如人口特点和餐厅数量。这些信息都可以用于选址,甚至用来创建盈利模式。Booking.com就利用这样的数据,为网站上的酒店排序。为何不利用这样的数据来规划选址呢?
这进一步表明,“数据革命”才刚刚开始,它将对食品业等传统行业产生愈加深刻的影响。未来,我们将看到更多这样的例子:更加个性化的食品、更合理的需求规划、孟山都等公司的精密种植,此外,还有很多用途是现如今我们尚无法想象的。食品行业的一些从业者或许认为,大数据对他们并不重要。然而在音乐、图书等行业,我们已经见识了大数据的威力。食品业会有什么不同吗?我想不到合乎逻辑的理由。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12