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
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17