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加州科技公司研发人工智能机器,为酿造与销售提供帮助

2021-12-03 15:26:44 来源:中国葡萄酒信息网
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当人工智能可以“尝酒”,这无疑将撼动葡萄酒行业。目前就有一种AI葡萄酒品尝技术Tastry,它不仅可以帮助消费者选择、购买葡萄酒,甚至还可以帮助酿酒师生产葡萄酒。

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钟汉龙

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当人工智能可以“尝酒”,这无疑将撼动葡萄酒行业。目前就有一种AI葡萄酒品尝技术Tastry,它不仅可以帮助消费者选择、购买葡萄酒,甚至还可以帮助酿酒师生产葡萄酒。

加州科技公司研发人工智能机器,为酿造与销售提供帮助

图片来源于:中国葡萄酒信息网

现阶段,酒厂决定生产和销售什么样的产品,所使用的方法几乎完全是主观的。没有数据,酒厂很难弄清楚如何酿造出一款在市场上畅销的好酒。

但在竞争极其激烈的市场上,很多酒厂每一季只有一次机会酿造出好酒,所以越来越多的酿酒师正在寻找预测消费者喜好的方法,这样他们就可以创造出更好的产品,从而增加利润。

目前,“Tastry”这家位于加州的感官科技公司正在使用机器学习和高级化学知识来教人工智能学会“品尝”,该技术是通过向酿酒师和零售商提供客户葡萄酒喜好的价值信息,为酿造与销售提供帮助。这种技术正撼动着葡萄酒行业。

Tastry创始人兼首席执行官卡特琳娜?阿克塞尔松(Katerina Axelsson)介绍了人工智能向消费者推荐葡萄酒并向酿酒厂提供产品建议的一些方法。

Tastry的“品尝”方法

Tastry技术通过在实验室中对数千种葡萄酒进行化学分析来解码葡萄酒的香气和风味特征。然后,Tastry识别每个消费者的独特的口味,而这些消费者已在应用程序上做了相关测试。消费者的口味就像指纹一样,没有两个人是完全相同的。

然后,人工智能使用这两个数据(葡萄酒成分和消费者口味数据)来预测消费者的产品评分,准确率超过92%。

他们的人工智能技术不仅可以为那些在酒类商店里不知所措的消费者提供科学建议,还可以帮助那些希望通过使用客户真实数据来提高销售的酿酒师和零售商。

Tastry如何帮助消费者

每个人都有独特的味觉体验。Tastry应用程序BottleBird让用户通过一个名为“味觉调查”的测试,询问他们的个人味觉和嗅觉偏好,包括关于咖啡、烟草和醋的一些问题等。

然后,BottleBird利用人工智能和消费者的个人味觉科学来创建个性化的葡萄酒推荐。这种方法使得Tastry不同于Vivino等依赖历史性购买和评分数据的应用。

当葡萄酒消费者试图在商店、餐厅、酒吧或酒厂选择葡萄酒时,该应用的推荐极大地减少了他们的压力。该应用程序甚至可以让用户找到他们朋友所喜欢的葡萄酒,这样他们就可以确保每次送出的礼物都能投其所好。

帮助酿酒师酿造伟大的葡萄酒

Tastry意识到,在品牌云集的葡萄酒市场上,中小型葡萄酒生产商很难获得关注,尤其是营销预算较小的公司。

Tastry的使命是帮助酿酒师节省生产成本,并通过提供葡萄酒化学数据来帮助酿酒师调整葡萄酒以适应客户的口味。现在,Tastry还可以为销售团队提供信息,帮助他们做出更好的目标决策和销售决策。

通过BottleBird应用,酒厂也获得了曝光率,并与不同年龄和不同生活方式的新客户建立起了联系。得益于BottleBird应用,用户购买葡萄酒的满意度也提高了45%。客户对酒厂的满意度评分也会飙升。

其中一位Tastry客户,来自Atlas Wine的亚历山大?雷米(Alexandre Remy)说:“Tastry帮助我使用真实的数据来做决定。它们不仅带来了人工智能,而且它们先进的实验室方法让我能够将消费者数据与我的运营相匹配。它就像指南针,指引着我朝着正确的方向。Tastry在酒厂目标和消费者需求之间架起了一座桥梁。”

向零售商提供商业洞察

葡萄酒零售商也可以从Tastry的人工智能商业洞察中获益。Tastry可以提高葡萄酒在货架上的销售:

●在店内售货亭、智能货架标签、购物应用程序和电子商务网站上,Tastry为购物者提供本地化的个性化推荐。

●可实时查看库存状态,帮助零售商优化他们的产品组合。

●提高客户满意度,增加零售商的回头客数量。

●通过揭开葡萄酒购物体验的神秘,帮助客户在几秒钟内找到“完美适合”的葡萄酒,减少顾客的负担。

Tastry报告称,他们的洞察力可以让葡萄酒零售商的总销售额增长20%。

人工智能品鉴有无限可能

通过教人工智能“品尝”,Tastry模型让消费者排除了主观因素的影响,让他们不再把钱浪费在自己不喜欢的葡萄酒上。同时,酒厂和零售商也希望通过了解消费者的需求来增加销量。

卡特琳娜?阿克塞尔松分享说,Tastry已被证明不仅对葡萄酒有帮助,而且对香水、啤酒、烈酒和咖啡等产品也同样适用。他们甚至还与辣酱公司合作。

当被问到Tastry的未来计划时,阿克塞尔松说:“超个性化正变得非常重要。现在有太多的产品和太多的选择,人们在购买时几乎无从下手。人人期待个性化,期待更精准的购买建议。”

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