基于消费者神经科学的啤酒喜好度智能评价方法的开发与应用
与燕京啤酒合作项目。
消费者对于啤酒的需求往高品质、个性化、多元化等方向转变，传统调研消费者需求的方法主观性强、成本较高、时间较长，为了更加快速、准确地获取消费者的真实需求，我们基于人因工程的技术手段，以多模态数据融合构建了啤酒饮用喜好度体系，基于此体系，整合①数据收集和整合、②模型的构建、③多模态融合三个环节，结合线上云平台实现啤酒喜好度的全国各地测试，能更加快速预测啤酒消费者喜好度，而且结合脑电和微表情进行预测的模型准确度更高。
基于此研究，我们发表北大核心文章一篇《基于脑电波分析的消费者啤酒饮用喜好度研究》。而且我们根据与燕京啤酒合作项目进行材料撰写与申报，2023年7月30日进行用户体验创新案例线上答辩。评选由中国电子质量管理协会主办，经过自主申报、材料审查、在线答辩、专家评审等环节，本案例《以多模态数据融合为基础的“啤酒饮用喜好度测试体系”助力企业精确产品开发与市场营销推广》成功入选《2023年全国用户体验创新典型案例集》。在树立行业标杆，促进用户体验创新理念、工具、方法落地实施等方面具有重要的指导作用。
