Alon Chen，Tastewise 的 CEO 和联合创始人 – 采访系列

Alon Chen 是 Tastewise 的 CEO 和联合创始人，Tastewise 是一家领先的消费者智慧平台，依靠数据和生成式 AI 驱动。 在他的领导下，Tastewise 正在改变食品和饮料品牌开发美味、健康和可持续产品的方式，通过解锁实时消费者洞察。 得到全球巨头如 Nestlé、PepsiCo 和 Kraft Heinz 的信任，该平台帮助公司加速产品创新、简化营销，并通过 AI 驱动的工作流提高零售和食品服务业的表现。 伴随着赋予整个食品生态系统更智能决策的使命，Chen 正在利用 AI 来塑造我们吃和喝的东西的未来。

Tastewise 的灵感来自您母亲的安息日晚餐。您能否分享更多关于那一刻以及它如何激发了公司的想法?

有一次，我注意到我的家人每个人都有不同的饮食、营养计划和食物偏好。对于我的母亲来说——她总是准备令人难以置信的安息日晚餐，并邀请整个家庭——这成为一个真正的挑战。她不得不跟踪每个人的不断变化的饮食需求，同时还要创造一种能把我们所有人聚集在一起的饭菜。

有一周，她会准备一道传统的鸡肉菜，只是后来才意识到餐桌上有素食主义者。另一次，她会端上米饭，却忘记有些人正在遵循酮体饮食。试图满足每个人的需求开始带来压力。

就在那时，我突然意识到——这不仅仅是家庭厨师的挑战；这是整个食品和饮料行业的一个更大的问题。如果即使是一顿家常饭都需要如此多的适应，那么企业又如何有效地跟上不断变化的消费者偏好呢？这种认识是我创立 Tastewise 的契机。

您如何确定食品和饮料行业已经准备好采用像 Tastewise 这样的 AI 驱动的洞察平台?

当我们在 2018 年推出 Tastewise 时，AI 仍然是一个未知领域。许多企业——甚至我们的投资者——都对其潜力和如何能够改变行业持怀疑态度。但有一件事是明确的：食品和饮料行业迫切需要创新。

当时，90% 的新产品发布都失败了，主要是由于过时的手动流程，如消费者调查和焦点小组。这些方法是缓慢的、昂贵的，并且经常无法捕捉到实时的消费者偏好。行业不仅仅是准备好使用 AI 驱动的洞察——它需要这些洞察。

Tastewise 被建立来弥补这一差距。我们利用 AI 来帮助品牌简化产品开发和市场战略，这基本上可以让团队摆脱枯燥的手动工作，并使他们能够专注于创造力、战略和有意义的创新。

您在 Google 的经验，担任希腊和以色列的 CMO，如何为您创立 Tastewise 做准备?

我在 Google 的时间对我创立 Tastewise 起到了至关重要的作用。作为希腊和以色列的 CMO，我建立了一个价值 20 亿美元的在线业务，这给我带来了宝贵的经验，包括扩大 B2B 操作、推动市场份额和理解数字增长的细微差别。

在那里，我亲身体验了如何利用数据驱动的决策、创新和技术来解决复杂的商业挑战——这些技能成为 Tastewise 的基础。这种经验绝对帮助我认识到 AI 在揭示消费者洞察和塑造食品和饮料行业未来的力量。

Tastewise 利用生成式 AI 来获取消费者洞察。这种技术如何工作，它与该领域的竞争对手有什么不同?

Tastewise 的生成式 AI 专门为食品和饮料行业设计，利用七年的专用数据来提供对消费者偏好的实时洞察。

我们的 AI 分析了大量的数据——涵盖 750 亿条社交媒体帖子、1 万亿个在线食谱、1.6 亿条评论、超过 400 万家餐厅（包括连锁店和独立餐厅）以及 60 万种杂货商品。这种能力不仅可以让我们跟踪当前的消费者饮食习惯，还可以预测新兴的食品和饮料趋势，并为品牌提供竞争优势，以便他们在行业转变中保持领先。

这种智慧如果没有行动就毫无意义。Tastewise 之所以与众不同，是因为我们能够将这些洞察转化为可行的收入机会。我们的产品简化了工作流程，确保高效的执行。例如，平台的创新仪表板简化了趋势发现，而 TasteGPT 将根据您的目标瞬间生成 AI 驱动的新产品创意。

另一个例子是我们的内容机构，它将这些洞察转化为高性能的营销活动。这些工具共同使品牌能够利用增长机会，通过增强货架存在、扩大菜单选项或提高产品使用率——所有这些都由 AI 驱动的执行支持。

您如何确保 AI 生成的洞察的准确性和相关性，以及您在为如此细分的行业训练模型时面临了哪些挑战?

乍一看，食品和饮料行业的 AI 可能看起来很小众，但实际上，它是围绕着一个 10 万亿美元的全球市场，这个市场影响着我们日常生活的每个方面。数字化已经放大了其影响力，例如 Instagram 上关于食物的帖子现在占所有在线内容的 20%——这凸显了食物不仅仅是一个市场，而是数字对话的核心部分。

当我们七年前开始时，我们依赖于传统的 AI 模型，远在生成式 AI 成为主流之前。我们从这些模型中随着时间的推移收集到的洞察为验证我们生成式 AI 输出的准确性和相关性提供了坚实的基础。

通过交叉引用新的洞察与既定的数据，我们确保结果具有高水平的可靠性。虽然没有完美的 AI 系统，但这种方法使我们能够有效地维护准确性并完善我们的模型。

Tastewise 处理来自菜单、社交媒体和消费者行为的海量数据。您的平台使用哪些特定的机器学习模型或技术来生成可行的洞察?

在 Tastewise，我们利用高级机器学习技术的组合来将大量数据转化为可行的洞察。类比器，通常用于无监督学习，帮助我们根据相似的模式对数据进行聚类，即使这些模式没有预定义。例如，我们使用类比器来对商店链进行分类。

连接主义模型，如神经网络，允许我们对人口统计学和行为群体进行分类，我们称之为受众。同时，Symbolyst 的树和森林模型用于实体匹配——将不同的送货平台连接到同一个 Tastewise 实体。在此过程中，我们依赖一致的特征集（如名称、地址和电话号码），并应用相对严格的规则以确保跨平台的准确匹配。

这些模型共同使我们能够为企业提供精确、数据驱动的洞察，不仅能告知战略决策，还能预测未来的食品和饮料趋势。

TasteGPT 已经确定了独特的甜点准备方法的增长，例如浸泡和烤制。其他什么样的烹饪创新即将到来?

Tastewise 的最新洞察揭示了消费者对甜点和食品准备的态度正在发生迷人的演变。虽然浸泡和烤制等技术继续获得关注，但其他独特的方法也越来越受欢迎，反映了对质地偏好的转变、用餐体验以及甚至份量大小的变化。

最值得注意的趋势之一是浸泡，它在过去一年中增长了 30%。浸泡涉及将成分浸泡在液体中，以增强质地、风味或营养特性。传统上与隔夜燕麦相关的这种方法正在扩展到新的领域，例如浸泡谷物和预浸泡坚果用于替代乳制品。

另一种获得关注的技术是嫩化，过去一年增长了 25%。嫩化是指分解肉中的肌纤维或改变植物性成分的质地，以创造更柔软的口感。这种兴趣的增长可能表明消费者越来越偏爱更精致、入口即化的质地，跨越各种美食。

在体验方面，铁板烧烹饪在过去一年中增长了 18%，表明人们对高温、互动式用餐的兴趣日益增长。铁板烧是一种日本烤制风格，成分在高温下在开放的烤架上烹饪，通常以戏剧化、引人入胜的方式进行。无论是在餐厅还是家庭厨房，这一趋势反映了人们对既能带来娱乐又能带来大胆风味的烹饪体验的吸引力。

最后，微型化的概念也正在兴起，过去一年增长了 14%。微型化涉及创建传统菜肴或甜点的较小、可口大小的版本，通常强调份量控制和美观。对美食小盘、迷你糕点和个性化小吃的需求增加，表明消费者正在寻找一种更平衡、更可定制的放纵方式。

Tastewise 近期在食品和饮料领域发现了哪些最令人惊讶的趋势或洞察?

2024 年秋季，我们继续发布 风味趋势报告，突出了 2025 年对食品和饮料行业最具颠覆性的趋势。

其中最引人注目的趋势之一是中东风味的崛起，尤其是也门香料如哈威吉和黑酸橙。随着消费者寻求大胆、温暖的风味，哈威吉——一种由生姜、桂皮、豆蔻和丁香组成的丰富混合物——正在饮料中崭露头角，准备挑战长期占据主导地位的南瓜香料。

虽然风味探索正在兴起，但经济现实正在影响年轻一代对食物的态度。考虑到可负担性，Z 世代正在转向菲律宾美食，吸引了他们对其丰富、鲜味十足的风味的喜爱，这些风味不会在味道或成本上妥协。

除了味道和可负担性之外，持续性仍然是消费者选择的关键驱动力，特别是在饮料方面。可持续葡萄酒正在获得关注，环保意识强的饮酒者优先考虑实践再生农业和采用低碳生产方法的品牌。

与此同时，健康和保健运动正在 GLP-1 减肥药的推动下演变。消费者越来越多地寻找个性化的营养解决方案，以满足他们的个人需求，从激素平衡到水分补充。

这些趋势共同指向一个未来，消费者不仅寻求令人兴奋的风味和经济实惠的餐食，还会做出符合他们的健康和可持续性目标的明智选择。

您对 Tastewise 未来五到十年的愿景是什么，您如何看待 AI 在食品和饮料行业的演变?

AI 已经成为食品和饮料行业结构和消费者行为的基本组成部分。消费者的饮食习惯已经在很大程度上受到社交媒体平台如 Instagram、TikTok 和 Pinterest 上的 AI 支持算法的影响。同时，行业中充斥着革命性地改变需求预测和整体生产力的 AI 工具。

行业不断地试图赶上消费者的需求，这导致了超过 90% 的新食品和饮料产品失败。根据世界经济论坛的数据，食品和饮料行业由于环境损害和食品相关的健康问题而造成的成本超过 19 万亿美元，这几乎是该行业自身价值的两倍。

我认为，在接下来的 5-10 年里，使用 AI 工具的公司将开始转向更大的平衡状态，品牌不仅能够跟上趋势，还能对其有更深入的理解，并能够快速地从构思到货架。

这意味着 90% 的失败率将迅速降低，甚至可能降低到零，我觉得这更有趣。我们已经看到像 KraftHeinz、Givaudan、PepsiCo 和 Waitrose 这样的品牌正在使用 AI 工具和平台推动产品和营销的边界。

这种转变使我们问：如果所有创新都成功了怎么办？如果所有产品都直接与目标受众相连怎么办？如果每个产品都到达了正确的位置怎么办？

AI 本质上将成为人类团队的延伸——更快、更精确、始终在线。我相信我们将看到从“有用的工具”到“核心合作伙伴”的转变。对于我们来说，这意味着什么？我们的愿景很明确：Tastewise 将成为食品和饮料创新的操作系统。我们不仅仅是在构建一个数据平台——我们正在构建一个环境，品牌可以在这里梦想、测试、验证和执行，所有这些都在一个地方。这就是让我兴奋的地方。

我们已经通过将实际的消费者行为与生成式 AI 相结合，为自动化曾经需要团队数周或数月的工作奠定了基础。我们的目标现在是继续将自己更深入地嵌入到营销人员、研发团队和策略师的实际工作流程中。可以想象一下，对复杂问题能够瞬间得到答案，在您已经使用的工具中集成，并且可以在任何时候访问。

而这就是为什么它很重要：当我们做对了这一点时，我们不仅帮助品牌加速前进——我们还减少食物浪费、保护利润，并为更健康、更响应的食品系统做出贡献。这对企业、人们和地球都是更好的选择。我们正在共同建设这样的未来。

您会给那些希望利用 AI 挑战传统行业的有志创业者什么建议?

利用 AI 挑战传统行业不仅仅是拥有伟大的技术——它是关于解决一个真正的、紧迫的问题。太多的公司陷入了 AI 的炒作中，没有明确的目的。关键是从行业最大的痛点开始，问：AI 如何使其更智能、更快或更有利可图？

在传统行业中，变化不会一夜之间发生。许多决策者持怀疑态度，依赖于传统系统和熟悉的流程。这就是为什么教育与创新同样重要的原因。你必须展示，而不仅仅是讲述——使用数据和现实世界的成功故事来证明 AI 在一种与你的受众产生共鸣的方式中具有价值。

同时，灵活性至关重要。AI 正在以惊人的速度演变，今天有效的方法可能明天就不相关了。在这个领域最成功的企业家不仅仅是技术远见者——他们也是适应性强的人，总是根据市场需求完善他们的方法。

最重要的是，成功来自于组建合适的团队。AI 本身不会颠覆一个行业——人们会。让自己周围都是那些不仅理解技术，还理解你试图改变的行业的专家。拥有正确的创新、教育和适应性混合，AI 可以从一个流行词变成真正的游戏规则改变者。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Tastewise。