卷烟感官评价信息智能采集与分析平台研究

焦雷1，管仕栓1，周乐亭1，陈梦莹1

摘要：通过构建智能样品管理、运营管理和AI分析与应用三大平台，利用大数据和人工智能技术对客户和卷烟样品质量进行多维度画像，实现品鉴反馈信息实时、精准的采集，并对优质客户进行深度挖掘，选入品鉴专家库,建立合作关系，提高卷烟样品测试的智能化水平，解决研发方向与客户需求间的信息不匹配，为产品研发更契合目标群体需求提供技术手段。

关键词：样品测试；多维度画像；优质客户

前言

卷烟产品研发过程中，在产品定位、产品概念、样品测试等多个节点，需要通过调研收集市场反馈信息，帮助研发人员发现和解决研发中遇到的问题，提高决策质量[1]。感官质量评价结果对卷烟研发具有重要的导向作用，其实效性和准确性直接影响着研发效率和产品竞争力。目前样品测试工作主要以专家评委的感官评吸为主，并辅以小范围测试，使用人工发放样品烟并收集评吸意见的方式进行，存在滞后性、评吸次数受限、灵活性差、成本高、测试群体受限、易受人为因素干扰等缺点，亟需一种实时、客观、准确的感官评价信息采集及智能分析平台，来解决这一痛点，填补行业空白。

1 现状分析

目前卷烟样品测试普遍采用调查问卷的形式进行，消耗大量的人力成本，到零售户和消费者中寻找目标人群，进行派烟和问卷填写。问卷格式单一固化，缺乏灵活性；问卷内容术语化，消费者不易理解，存在抵触心理；各项指标梯度过细，消费者难以解答；采用当面填写，并给予礼品的方式，存在恭维心理，评价准确性欠佳。

为提高样品市场测试的效率，避免接触式人为因素干扰等，范毅[2]等发明了一种智能香烟品鉴终端机，能够自动进行问卷调查并在问卷调查完成后实现逐根派烟。冯喆[3]等发明了一种卷烟鉴别品鉴机，使用户可以通过手机扫码就能购买单支烟，可以低成本的体验到不同品牌的卷烟。蔡超[4]等发明了智能卷烟售卖系统，实现了烟草公司、卷烟零售户和消费者远程实时对接，解决了卷烟储存的安全性，方便消费者购买卷烟。

通过调研发现，自助式派烟设备在营销方面应用较多，但大部分针对盒装或条装卷烟，成本较高，不适于散支样品烟的测试。虽然也有单支卷烟的相关研究专利，但产品设计不够成熟，智能化水平较低，未达到投放市场的水准。山东中烟发明了一种卷烟产品风格品类测试系统及方法[5]，用户通过人脸识别无感登录，实现测试烟支自动发放，品鉴信息自助反馈。本研究基于此项专利，进行拓展完善，旨在掌握消费者对样品烟的真实反馈，实现研发与市场的信息聚合与分析，建立与消费者的深度联系，提高研发的精准和时效性。

2 研究内容

本研究主要是设计卷烟样品智能品鉴与分析系统（如图1），由“智能样品管理终端”、“运营管理平台”和“AI分析与应用平台”三大平台组成。“智能样品管理终端”用于与客户的交互，实现“动态人脸识别”无感登录、样品智能处理、品鉴自助反馈等功能。“运营管理平台”用于对智能样品管理终端的监控，完成用户管理、品鉴模式选择、激励管理、系统参数配置以及系统监控预警等功能。“AI分析与应用平台”模块利用大数据与人工智能等技术，实现客户与样品质量多维度画像，打破研发与客户真实需求的壁垒。

图1 系统架构

2.1 智能样品管理终端

2.1.1 终端设备硬件

采用先进的工业化设计，开发高效、快捷、科技感强的智能终端设备，主要由以下模块组成：快拆式储烟盒、智能出烟模块、样品编码设备、触控式控制屏、无线通讯与智能控制模块。

2.1.2 终端控制系统

用户管理模块：支持人脸识别、扫码登录等身份验证，用户信息的记录与管理。

智能取烟模块：具备品鉴模式选择（单支评吸、对比评吸、三角评吸）、出烟控制、样品编码信息识别与记录等功能。

品鉴反馈模块：支持控制屏和小程序两种反馈方式；支持文字和语音输入。

监控预警模块：具备实时故障监控、缺烟提醒、超时占用、烟支回收等功能。

2.2 运营管理平台

2.2.1 品鉴词库

构建智能词库引擎，对品鉴反馈信息进行关键词抽取、存储，将消费者语言转换分解，与不同感官指标进行权重映射，并辅以人工维护，实现词库实时更新。

2.2.2 小程序

分为两种类型：客户端和运营端。客户端实现客户的注册登录、实名信息认证、品鉴反馈、问卷调查、用户信息查询与编辑、用户激励等；运营端实现管理员对业务和故障的处理，包含终端位置信息、缺烟提醒、系统监测、故障报警等。

2.2.3 管理后台

实现认证权限管理、客户信息管理、样品数据管理、业务参数配置、激励规则配置、数据统计分析、品鉴信息可视化展示等。

2.3 AI分析与应用平台

通过对数据的采集、清洗、存储、建模、可视化等，进行多维度分析，挖掘有价值的信息。预留市场营销等数据接口，可实现对客户消费习惯和品鉴能力的关联性分析。

2.3.1 人物画像

通过行为属性、观念属性、个人属性、品鉴能力、动机属性等分析数据，构建标签化用户模型（画像），实现参评人员的分层分级分类管理。

2.3.2 样品质量画像

利用自然语言处理技术，对香气特性、口感特性、烟气特性、整体感受等评价信息进行分析整理，并结合品鉴词库，将消费者的习惯性评价语言转化成专业术语，进行聚类分析、词频分析，构建标签化的样品质量模型（画像），实现样品感官质量指标可视化展示。

3 应用与推广

本研究可应用到卷烟研发样品市场测试，可在所有允许抽烟场所进行推广应用，以获取更多的消费者数据，为卷烟研发提供实时精准的数据支撑服务。

4 总结

本研究对卷烟样品市场测试现状进行了分析，针对行业痛点，通过构建感官评价信息智能采集和分析平台，解决了传统人工方式的弊端，助推样品测试从传统向智能的转变，信息反馈从“静态滞后”向“动态实时”的转型，研发模式从“专家主导模式”向“专家+消费者模式”的跨越。

参考文献

[1]刘小川.产品研发中市场调研的方法与价值分析[J].企业科技与发展,2017(04):154-156.

[2]范毅,罗晓庆,江南,黄自力,宋豫,李毅,谭炯,何非. 一种智能香烟品鉴终端机[P]. 重庆市：CN212768667U,2021-03-23.

[3]冯喆,郭子欣,丁贺,高晶. 一种卷烟鉴别品鉴机[P]. 天津市：CN212341967U,2021-01-12.

[4]蔡超,张金,张孝东. 智能卷烟售卖系统[P]. 安徽省：CN212341962U,2021-01-12.

[5]管仕栓,吴克志,于存峰,孙帅帅,张新龙. 一种卷烟产品风格品类测试系统及方法[P]. 山东省：CN112407621B,2022-03-18.