为了更好地迎合年轻人的口味风向，百事英国宣布要进一步利用机器学习和数据计算来开发和投放产品了。
如今每家公司都在谈论数据，但如何最大化利用数据仍然是需要研究的问题。对于大公司而言，利用机器学习更快地应对消费者偏好变化并不容易，“过去我们应对消费者趋势非常慢”，百事战略洞察部负责人James Howarth最近在MRS Impact Week承认，“但消费者需求如今非常分散，这意味着他们会买更多独立且有个性的产品。我们必须顺风而行。”
此前百事英国一直在尝试用数据驱动新品开发。品牌与第三方数据公司Black Swan合作，根据Black Swan的数据分析工具——他们收集各种数据，从天气预报、网络流量到某个话题的线上讨论度，预测什么口味和零食可能受到欢迎。
百事英国薯片子品牌Sensations去年推出的新口味——生姜芥末、辣味芒果和青酱牛排味——就是完全由Black Swan的数据分析工具Trendscope计算出来的。据品牌称，在开发阶段，他们请来一些消费者盲测，测试分数比常规的薯片口味高不少。
公司决策进程也因此变得更快。在利用机器学习算出新口味、消费者盲测之后，百事直接将产品推至量产阶段，不再需要像往常一样回到决策层、重新调整口味配方。整个流程节约了一半以上的时间。
除了Sensations薯片，百事还在数据学习的基础上开发出了豌豆薯片、鹰嘴豆、大蒜香料脆片等等新口味零食——这些多少有些新奇的口味原本只存在于嬉皮士街区或是艺术区的小咖啡店中，而如今食品大公司更快地捕捉到了这种小众趋势，把这些年轻人爱的更酷的口味开发出来，卖到了大众超市。
百事计划下一步在产品线下铺货和具体投放中利用机器学习和数据。不少品牌已经开始了数据与市场投放的结合，Black Swan就曾预测天气与影院上座率的关系，从而帮广告主计算投放院线广告的价值。
不只是百事看好。达美乐、纯果乐（Tropicana）都开始利用计算和机器学习来预测最新的食品饮料趋势。社交媒体风向、人们每日接受的信息越来越对决策产生直接迅速的影响，这也许是未来产品开发和营销的主流趋势。
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