मी वर्षानुवर्षे भारतीय बाजारासाठी बिअर विकसित केल्या — AB InBev, SABMiller आणि United Breweries मध्ये. नवीन उत्पादनाचा विकास, बिअर बनण्याच्या खूप आधीच, डेटाची एक भिंत असते — कोणत्या कल्पनेचा पाठलाग करायचा, फ्लेवर प्रोफाइल कसे साधायचे आणि पायलट ब्रू पूर्ण स्केलवर टिकेल का. ही त्याची प्रामाणिक, तीन-भागांची कहाणी आहे की AI आणि अॅनालिटिक्सने माझ्यासाठी तो डेटा कसा सोडवला आणि नेमके कुठे ते उपयोगी राहणे थांबवतात.
कोणताही हाइप नाही. डेटाने मैदान अरुंद केले, ट्रायल जलद केल्या आणि स्केल-अप आटोक्यात ठेवले — पण विजेता निवडणारा, बिअर चाखणारा आणि ती रिलीझ करणारा निर्णय शेवटपर्यंत मानवीच राहिला.
सीरीज
- पुढच्या वेळी कोणती बिअर बनवायची? मी डेटाला निर्णय कसा घेऊ दिला — ग्राहक आणि बाजार डेटाचे काय बनवायचे याच्या क्रमवारी लावलेल्या शॉर्टलिस्टमध्ये रूपांतर.
- रेसिपी आणि संवेदी डेटा सोडवणे — प्रत्येक मागील ब्रूमधून शिकून ब्रीफला कमी ट्रायल ब्रूमध्ये साधणे.
- पायलट ते पूर्ण स्केल — स्केल-अपमधील बदलाचा अंदाज लावणे आणि ब्रू-दर-ब्रू अभिसरण.
संपूर्ण विकास प्रकल्पाच्या पूर्ण आराखड्यासाठी ते क्रमाने वाचा, किंवा तुम्ही जिथे अडकला आहात त्या टप्प्यावर जा. सीरीजची प्रत्येक पोस्ट #beer-npd ने टॅग केलेली आहे.
ही नैसर्गिकपणे ब्रूअर ते AI सीरीजशी जोडली जाते — त्याच व्यवहार्य कामामागची कारकीर्द-कहाणी.