舌尖上的大數據,怎麼挑動你的味蕾?

民以食為天,在餐桌上我們讓各式各樣的美食舒張味蕾。餐飲產業是全世界最誘人、最龐大、也最生氣勃勃的產業,從生產者到運輸者,從廚師到服務生,從雜貨店、超市到各式餐廳,從選擇餐點、用餐到結帳,從上游到下游牽涉層層環節。
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民以食為天,在餐桌上我們讓各式各樣的美食舒張味蕾。餐飲產業是全世界最誘人、最龐大、也最生氣勃勃的產業,從生產者到運輸者,從廚師到服務生,從雜貨店、超市到各式餐廳,從選擇餐點、用餐到結帳,從上游到下游牽涉層層環節。每個環節之間都累積了大量數據,平均消費、等候時間、餐廳溫度、會員卡使用率、社群網站互動狀況⋯⋯但是即使現在已是 2015 年,相較金融、科技或醫療業,餐飲業對於大數據的運用依然相當有限,但從另一方面來說,也表示它的成長空間依然很大。本文舉出幾個餐飲產業使用大數據的案例,從既有的餐飲業者自我革新,到新創公司發揮創意企圖重新形塑飲食產業,甚至顛覆人們吃食的習慣。

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Photo credit: 電影《料理絕配》劇照

縮短排隊時間、選出黃金店址

科技改變一切,有些敏銳的餐飲業者已在內部開始自我改革,美國辛辛那提超市連鎖店 Kroger 就分析了幾百萬會員的資料,為他們形塑個人化的購物體驗,給予不同特質的人不同的促銷活動與獎勵。實驗歷經十年大獲成功,95% 的業績成長來自老顧客。此外,他們也利用數據適時在每個分店調整價格、監測、調整庫存,甚至也解決了結帳排隊的困擾。Kroger 在門上安裝紅外線感應器,並從歷史數據推測顧客平均購物時間,將結帳時間從 4 分鐘縮短到不到 30 秒。

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photo credit: MIKI Yoshihito

走在科技尖端的星巴克,當然也沒放過大數據,利用會員卡追蹤數據客製服務體驗已是基本款。星巴克最為人津津樂道的是使用地理資訊系統(GIS)決定在哪開設新店,不少美國快餐店也用這種方式比對車流量、消費群體分佈、安全資訊、商業組成型態等其它相關訊息,在選店的過程中節省大量開支。同時,這個區位數據,還有一些特別的用途,比如星巴克就能根據氣象數據,預測是否有熱浪來襲,將星冰樂的促銷時間與之配合。另外,決定在哪間店的選單上加上紅酒時,靠著這些數據,也能立刻區辨出何處有最多高消費人群、高消費需求。

蒐集菜單,滿足挑剔的嘴

歐美的菜餚名稱經常落落長一大串,所有食材與醬料、配菜全部寫得明明白白,因其中譯之後產生濃厚的異國風情「高級感」,台灣網友也依樣畫葫蘆,把滷肉飯等街頭小吃惡搞成西洋超長版,用以取笑崇洋媚外的人。

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不過,詳細的菜名,在大數據時代可是相當珍貴的資源。美國芝加哥新創公司 Food Genius 就靠著收集全美各地餐廳的菜單,協助餐飲產業確定價格、食品與行銷趨勢。根據 2014 年中的報導,已有 11 萬份獨立菜單、1630 萬道菜式掌握在他們手中,餐館老闆隨時都能了解與食物相關的關鍵詞與短語,某一菜式的平均價格,以及品項增減的狀況。

如此一來,如 Kraft 這樣的連鎖餐廳,就能準確在西南菜餚流行高峰前,迅速為消費者奉上印第安綠辣椒或凍雞翅前菜,而不是等到這股風潮過去才反應過來,那顯然只會變成菜單上的滯銷品。Food Genius 也從無以數計的菜單中,分析各種蔬菜與各種義大利麵彼此的速配程度,或者在不同的菜餚中雞肉該用哪些烹調方式,才會呈現最佳風味。

Food Genius 的客戶不乏美國知名連鎖超市或餐廳,除了前面提及的 Kraft,Safeway、可口可樂都使用他們出產的報告作為行銷與業務的重要參考來源。

用資料促成餐飲世界的「民主化」

若說 Food Genius 是蒐集菜單,那 Dinner Lab 就是蒐集你我的味覺。

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Dinner Lab 在直升機停機坪、工廠廠房、廢棄教堂、碼頭等不同的地方舉辦晚宴。photo credit: Dinner Lab

Dinner Lab 在全美各地開設「快閃店」,每週平均開設 19 間,讓才華洋溢卻苦無機會發揮的廚師,為渴望嘗鮮的人們送上創意料理。在觥籌交錯之間,參與者還是得保持意識清醒,因為這畢竟是「實驗室」,每個人都需針對菜色發表意見、在意見卡上分別評比每道菜餚的創新度、口味、菜量、溫度、佐餐酒是否合宜等等,這只是一部分而已,你還得上網完成一些延伸的個人問題,例如,你的戀愛關係狀態、你偏好的飲酒模式、你怎麼判斷自己是不是一個專業的美食家⋯⋯

每次舉辦晚宴都會收穫 750-1000 個資料點(data point),有了大量數據之後,廚師便能按照所有人的意見,調整菜式,降低開店的風險。又或者,Dinner Lab 也承接如婚宴、團體聚會的活動,但不同於一般制式外燴,如果新人指定非要「鮮蝦玉米粥」不可,他們就能就能依據過往累積的大量評分,快速找到最擅長這道菜的廚師。

今年 Dinner Lab 計劃開設一間「由數據驅動的餐廳」,讓廚師可以在其中實驗 2-3 個月,平衡自己的思想與大眾的味蕾後,才自行開業。「權力集中在少數人手上,餐廳的命運不該被權威的美食家評論左右,我認為各式各樣不同的喜好都應該考慮,但是人才與機會在烹飪界終有很大的斷層,我們希望可以民主化這個過程。」Dinner Lab 創辦人 Brian Bordainick 這麼說道。

建造世界最大植物資料庫,準備顛覆整個食品產業

研製出植物蛋黃醬、因而受到李嘉誠、比爾蓋茲、Peter Thiel 等名人熱烈追捧的矽谷新創公司 Hampton Creek,去年從 Google 挖角資深數據分析師 Dan Zigmond,準備顛覆整個食品產業,就是這麼宏大的野心,說服他心動跳槽。

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吐司上的 Just Mayo 蛋黃醬。photo credit: Hampton Creek

Hampton Creek 創辦人 Josh Tetrick 認為,人們既有的飲食習慣百害而無一利,不健康、不環保,還會製造剝削、污染、不公不義、龐大的醫療支出等延伸負面作用。作為改善食物的初步嘗試,他們研究了 287 種植物,從中做出 344 種雞蛋替代品,又分析了雞蛋的 22 種功能成分,及研究了近 1550 種植物的分子水平,最終自 12 種植物提煉蛋白質製造出人造雞蛋 Beyond Eggs 與蛋黃醬 Just Mayo。

這段過程可說是苦盡甘來,現在 Hampton Creek 則要更進一步,建立全世界最大的「植物圖書館」,依樣畫葫蘆,以健康的方式製造更多營養且美味的食物。但這何嘗容易,畢竟世界上已有 870 萬已知植物種類,遑論每種植物底下還有更多分類。

不過他們相信自己辦得到,如果這座植物圖書館能夠真正創建,就可以整理出植物各自的特性,進行分析解讀,尋找何種植物與植物之間的關聯性,農夫便能運用這些資料,種植有益地球的新形態經濟作物,之後交由科學家研製更多新的「植物性食物」,更健康、更便宜,且對動物與環境的影響更低。

參考資料來源:

Data Is the Secret to this $15 Million Supper Club's Success
Menu-data startup Food Genius finds there are no national food trends, only local ones
Food Genius Helps Food Industry Understand Trends with Big Data Tools
How the food industry is making sense of big data
Data-licious: How Dinner Lab Used Feedback to Improve Food and Conversation
The Impact of Big Data on the Food Industry

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