Tastewise 首席执行官兼联合创始人 Alon Chen – 采访系列

Alon Chen 是 Tastewise 的首席执行官兼联合创始人，Tastewise 是一家领先的消费者智能平台，依靠数据和生成式人工智能。 在他的领导下，Tastewise 正在改变食品和饮料品牌如何开发美味、健康和可持续的产品，通过解锁实时的消费者洞察。 得到全球巨头如 Nestlé、PepsiCo (PEP ) 和 Kraft Heinz (KHNZ.DE ) 的信任，该平台帮助公司加速产品创新、简化营销，并通过人工智能驱动的工作流程提高零售和食品服务业的表现。 由于其使命是赋予食品生态系统中的更明智的决策，Chen 正在利用人工智能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，这成为了一项真正的挑战。 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餐食。

一周，她会准备一道传统的带有鸡肉的菜肴，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，却忘记了我们中有些人正在遵循酮体饮食。 尝试适应每个人的需求开始对她造成影响。

就是那时我意识到——这不仅仅是家庭厨师面临的挑战；这是整个食品和饮料行业面临的一个更大的问题。 如果家里做的饭需要如此多的适应，企业又如何有效地跟上不断变化的消费者偏好？ 这个认识是我创立 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 这样的人工智能驱动的洞察平台？

当我们在 2018 年推出 Tastewise 时，人工智能仍然是一个未知领域。 许多企业——甚至我们的投资者——都对其潜力和在各个行业的转型能力持怀疑态度。 但有一点是明确的：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、手动的流程，如消费者调查和焦点小组。 这些方法很慢、很昂贵，往往无法捕捉到实时的消费者偏好。 不仅仅是该行业已经准备好接受人工智能驱动的洞察——它需要这些洞察。

Tastewise 被设计来弥合这一差距。 我们利用人工智能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，专注于创造力、战略和有意义的创新。

您在 Google担任希腊和以色列的首席营销官的经历如何帮助您推出了 Tastewise？

我在 Google (GOOGL ) 的时间对我推出 Tastewise 至关重要。 作为希腊和以色列的首席营销官，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，包括扩大业务、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。 那段经历绝对帮助我认识到人工智能在揭示消费者洞察和塑造食品和饮料行业未来的力量。

Tastewise 利用生成式人工智能进行消费者洞察。该技术的工作原理是什么，它与同类竞争对手有什么不同之处？

Tastewise 的生成式人工智能专门为食品和饮料行业设计，利用七年来的专业数据提供对人们吃什么、为什么吃以及如何吃的实时洞察。

我们的人工智能分析了大量数据，包括 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（连锁店和独立店）和 60 万种杂货品项。 这使我们能够不仅跟踪当前的消费者饮食习惯，还能以高精度预测新兴的食品和饮料趋势，为品牌提供竞争优势，以便在行业转变中保持领先地位。

这种智慧如果没有行动就毫无意义。 Tastewise 与竞争对手的不同之处在于，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 可以根据您的目标瞬间生成人工智能驱动的新产品创意。

另一个例子是我们的内容代理机构，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来赋予其人工智能驱动的执行力。

您如何确保人工智能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，食品和饮料行业的人工智能似乎是一个小众领域，但实际上，它是一个全球价值 10 万亿美元的市场，影响我们生活的每个方面。 数字化已经放大了其影响力，食品相关内容（如Instagram上的食品帖子）现在占所有在线内容的20％，突出了食品不仅仅是一个市场，而是数字对话的核心部分。

当我们七年前开始时，我们依赖于传统的人工智能模型，远在生成式人工智能成为主流之前。 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人工智能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。 虽然没有人工智能系统是完美的，但这种方法使我们能够有效地维护准确性并改进我们的模型。

Tastewise 从菜单、社交媒体和消费者行为中处理大量数据。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，将大量数据转化为可行的洞察。 Analogizers 通常用于无监督学习，帮助我们根据类似模式对数据进行分组，即使这些模式没有预定义。 例如，我们使用 Analogizers 对商店进行分类。

Connectionist 模型，如神经网络，允许我们对人口统计和行为群体进行分类，我们称之为受众。 与此同时，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，我们依赖一组一致的功能（例如名称、地址和电话号码），并应用相对严格的规则，以确保在各个平台上准确匹配。

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，例如浸泡和烧烤。其他什么样的烹饪创新即将到来？

Tastewise 的最新洞察显示了消费者对甜点和食品准备的迷人演变。虽然像浸泡和烧烤这样的技术继续获得关注，但其他独特的方法也越来越受欢迎，反映了对质地偏好、用餐体验，甚至份量的变化。

最值得注意的趋势之一是浸泡，其年增长率为 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，例如用于替代乳制品的浸泡谷物和预浸坚果。

另一种获得关注的技术是嫩化，年增长率为 25%。 嫩化是指分解肉类中的肌纤维或改变植物性成分的质地以创造更软的口感。 对此的兴趣增加可能表明消费者越来越偏爱各种美食中更精致、入口即化的质地。

在体验方面，铁板烧烤每年增长 18%，表明人们对高温、互动式用餐的兴趣日益浓厚。 铁板烧烤是一种日本风格的烧烤，成分在高温下在开放的烤架上烹饪，通常以戏剧性、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能够带来娱乐和大胆风味的沉浸式烹饪体验的渴望。

最后，微型化的概念也正在兴起，每年增长 14%。 微型化涉及创建传统菜肴或甜点的较小、可口的版本，通常强调份量控制和美观。 对小型美食、迷你糕点和单独包装的零食的需求表明，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，我们继续发布了 风味趋势报告，突出了 2025 年最具颠覆性的食品和饮料趋势

最引人注目的趋势之一是中东风味的崛起，特别是也门香料，如 hawaij 和黑柠檬。 当消费者寻找大胆、温暖的风味时，hawaij——一种由姜、桂皮、豆蔻和丁香组成的丰富混合物——正在崛起，可能会挑战长期占主导地位的南瓜香料。

虽然风味探索正在兴起，但经济现实正在塑造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，吸引了他们丰富、鲜美的风味，这些风味不会在味道或成本上妥协。

除了味道和可负担性，食品和饮料中的可持续性仍然是消费者选择的关键驱动因素。 可持续葡萄酒正在获得关注，因为环保意识强的饮酒者优先考虑实践再生农业和采用较低碳排放生产方法的品牌。

与此同时，健康和保健运动正在 GLP-1 减肥药的推动下不断演变。 消费者越来越多地寻求符合其个人需求的个性化营养解决方案，从激素平衡到水分补充。

这些趋势共同指向了一个未来，消费者不仅寻求令人兴奋的风味和经济实惠的餐食，还会做出符合其健康和可持续性目标的明智选择。

五到十年内，您对 Tastewise 的愿景是什么，您如何看待人工智能在食品和饮料行业的演变？

人工智能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Instagram、TikTok和Pinterest等社交媒体平台上人工智能支持算法的影响。 与此同时，行业中充斥着人工智能工具，革新了需求预测和整体生产力。

行业不断地在跟上消费者需求，导致新食品和饮料产品的失败率超过 90%。 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，使用人工智能工具的公司将开始向更大的平衡转变，在这种平衡中，品牌不仅能跟上趋势，还能对趋势有更深入的了解，并能快速地从构思到货架实现转变。

这意味着 90% 的失败率将迅速降低，甚至可能降低到零，这一点我觉得更有趣。 我们已经看到像 KraftHeinz、Givaudan、PepsiCo 和 Waitrose 这样的品牌正在使用人工智能工具和平台突破产品和营销的界限。

这种转变使我们开始思考：如果所有创新都成功了呢？ 如果所有创新都直接与目标受众相连呢？ 如果每个产品都能到达正确的位置呢？

人工智能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，这意味着深远的影响。

我们的愿景很明确：Tastewise 将成为食品和饮料创新领域的操作系统。 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，让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。

我们已经通过将真实的消费者行为与生成式人工智能相结合，实现了自动化，以自动化曾经需要团队数周或数月的工作。 我们的目标现在是继续将自己更深入地融入营销人员、研发团队和战略师的实际工作流程中。 想象一下对复杂问题的即时答案，集成到您已经使用的工具中，随时可访问。

而这很重要：当我们做对了这一点时，我们不仅帮助品牌加快速度——我们还减少了食物浪费，保护了利润，并为一个更健康、更响应的食品系统做出了贡献。 这对企业、人们和地球都有益。 这就是我们正在共同建设的未来。

您会给那些想要利用人工智能颠覆传统行业的有志企业家什么建议？

利用人工智能颠覆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。 太多的公司陷入了人工智能的炒作中，没有明确的目的。 关键是从行业最大的痛点开始，问自己：人工智能如何使其变得更聪明、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。 这就是为什么教育和创新同样重要。 您必须展示，而不是仅仅告诉人们——使用数据和真实世界的成功故事来证明人工智能的价值，以一种与您的受众产生共鸣的方式。

同时，灵活性至关重要。 人工智能正在以惊人的速度发展，今天有效的方法可能明天就不再相关。 在这个领域最成功的企业家不仅是技术远见者——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。 人工智能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，还理解您试图颠覆的行业的专家。 凭借创新、教育和敏捷性的正确混合，人工智能可以从一个流行词变成真正的游戏规则改变者。

感谢您这次精彩的采访，希望您喜欢本次对话，想要了解更多的读者可以访问 Tastewise。