मैंने वर्षों भारतीय बाज़ार के लिए बीयर विकसित किए — AB InBev, SABMiller और United Breweries में। नए उत्पाद का विकास, बीयर बनने से बहुत पहले, डेटा की एक दीवार है — किस आइडिया का पीछा करें, फ़्लेवर प्रोफ़ाइल कैसे साधें और क्या पायलट ब्रू पूरे स्केल पर टिकेगा। यह उस बात की ईमानदार, तीन-भागों की कहानी है कि कैसे AI और एनालिटिक्स ने मेरे लिए वह डेटा सुलझाया और ठीक कहाँ वे उपयोगी रहना बंद कर देते हैं।
कोई हाइप नहीं। डेटा ने मैदान को सँकरा किया, ट्रायल तेज़ किए और स्केल-अप को क़ाबू में रखा — लेकिन वह निर्णय जो विजेता चुनता है, बीयर चखता है और उसे रिलीज़ करता है, आख़िर तक मानवीय रहा।
सीरीज़
- अगली बार कौन-सी बीयर बनाएँ? मैंने डेटा को कैसे फ़ैसला करने दिया — उपभोक्ता और बाज़ार के डेटा को इस रैंक की गई शॉर्टलिस्ट में बदलना कि क्या बनाया जाए।
- रेसिपी और संवेदी डेटा सुलझाना — हर बीते ब्रू से सीखकर ब्रीफ़ को कम ट्रायल ब्रू में साधना।
- पायलट से पूर्ण स्केल तक — स्केल-अप के बदलाव का पूर्वानुमान लगाना और ब्रू-दर-ब्रू अभिसरण।
पूरे विकास प्रोजेक्ट के पूरे चाप के लिए इन्हें क्रम से पढ़ें, या उस चरण पर जाएँ जहाँ आप अटके हैं। सीरीज़ की हर पोस्ट #beer-npd से टैग की गई है।
यह स्वाभाविक रूप से ब्रूअर से AI तक सीरीज़ के साथ जुड़ती है — उसी व्यावहारिक काम के पीछे की करियर कहानी।