品酒專家抵不上一組適當的消費者研究

報章雜誌常常見到所謂咖啡評鑑師、品茶大師、品酒師或者品評師等等專家品評的案例，專家們都是感官能力超強，可以分辨各種產品差異，也是許多年輕學子認定的好工作—可以常常[吃香喝辣]。

但是這樣的專家並不適用於企業組織，基本上，專家型品評員(無論是品酒師/品茶師/品咖啡師等等)不屬於科學化的感官分析範圍，因為專家型的模式過度強調敏感度與特定感官特性，也有許多無法與他人傳承分享的認知感受，其結果往往無法複製與類推，就如我們常舉例，由專家評審的金像獎電影未必是賣座的電影，因為專家的[口味]並不等於消費者的[口味]。

而且已有數個實驗(包括知名頻道BBC的公開實驗)證明專家品酒師並無法客觀的分辨出假紅酒其實是白酒，假名貴酒其實是便宜酒等盲目測試，國家地理頻道節目也在其實驗中發現，即使是所謂的評酒專家，也在所謂的假紅葡萄酒(以紅色素調整的白葡萄酒)中，認為有野櫻桃、李子、草莓這種紅酒才會出現的水果味，顯示很多專家型的「神奇」能力來自於經驗累積，並非天賦異稟，也非客觀數據。

此外，我們本土知名高梁酒公司長期建有專家型品酒師傅，但在新品開發中發生專家與消費者對於感官特性認知有重大差異，專家認知的「新酒」味，消費者認知為「發酵臭」，顯示專家型品評員在研發上的應用有極大盲點。

而中國(大陸)食品發酵工業研究院劉明等人針對品酒師與年輕人群的白酒香氣偏好研究發現，以感官偏好性分析方法分析了100名在校研究生以及14名品酒師的產品偏好特性，結果品酒師有一致的產品評價標準，但在年輕族群則可分為6個類群偏好；包含類群1(由果香、甜香與花香組成)、類群2(由果香與酸香組成)、類群3(果香與焦香組成)、類群4(米香、花香、生青與油脂香組成)、類群5(糧香、醬香與酸香組成)及類群6(甜香與花香組成)。

可見，專家型品評員並無法預測消費者傾向。最好的方法是，進行一組確實落實的消費者感官分析測試，並輔以消費者行為調查，是您取得您致勝先機明牌的方法。馬雲說，上個世紀是IT的時代，這個新世紀是DT的時代，IT大家都知道，那DT呢? Data technology 是體驗的時代是大數據的時代，沒有人是趨勢的專家，沒有人能給你消費趨勢的明牌，只有你取得了大數據分析的一技，才有機會獲得專屬於你的致勝明牌。

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