塔望食业洞察|轻食代餐消费洞察、市场现状、竞争格局及未来趋势

本文分析了轻食代餐市场的发展背景,指出政策、经济、社会和技术因素促进了市场繁荣。85后90后女性是主要消费者,市场增长迅速但存在产品同质化问题。轻食代餐日益日常化,健康意识的提升推动了市场发展,品牌竞争格局多元。未来,行业需规范化、健康化,并关注消费者多元化需求。

在供需两侧推动下,中国轻食代餐市场不断壮大。资本的青睐、传统食品商家的入局、新锐品牌的顺势而起、年轻人的追捧,推动轻食代餐市场蓬勃发展。

轻食代餐市场到底是真需求还是伪风口?行业发展如何?想要入局的食品企业或品牌商家如何脱颖而出?本期,【塔望食业洞察】从轻食代餐市场发展背景、发展现状、竞争格局、未来发展趋势及思考等方面进行了分析总结,以期供行业或相关人士参考。

轻食代餐市场发展背景

轻食代餐行业PEST分析宏观环境推进大健康产业蓬勃发展

政策(Political)2015年,十八届五中全会公报中,将建设“健康中国”上升为国家战略;2017年党的十九大报告将实施健康中国战略纳入国家发展的基本方略,指出“人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志”,群众健康的受重视程度不断提升,健康中国建设进入全面实施阶段。

经济(Economic):随着生活水平的提高,健康需求已从单一的医院医疗延伸至衣食住行等日常生活场景中,发展健康产业已成为国际共识,对健康的高需求和高关注度势必倒逼食品行业优先进行健康化重塑和升级。

社会(Social)疫情之下健康意识加速觉醒。其对健康的重视程度的平均水平为 9.6 分(满分10分),93%的消费者认为“身体健康”最重要的事。随后是“幸福家庭”和“心理健康”,消费者对于健康的重视程度已远超“拥有财富”和“满意的工作”。

技术(Technological):科技进步激发食品行业健康变革浪潮。一方面,借助医疗和营养科学可以加深对饮食营养与人体代谢关系的理解,从而针对不同人群制定不同的饮食营养搭配,使得个性化营养和健康成为可能;另一方面,人工智能、物联网等技术极大地提高了社会效率,提高了健康饮食的覆盖程度。

疫情之下,全民健康意识显著提高,消费者对于营养健康食品的消费比例上升,大健康产业迅速升温。其中,天然、低脂低盐、富含纤维食物的轻食代餐迎来站在风口上的机会。对便捷饮食与健康营养的双重诉求,推动轻食代餐市场蓬勃发展。

 轻食代餐,又名替餐、代餐食品,顾名思义就是用一些其它食物取代部分或全部的正餐。

它最早来源于欧洲,指的是操作简单、快速上桌、分量不大的果腹食物。之后演变成为了一种健康主义的生活态度:即吃低脂、低热量、少糖少盐,富含高纤维和营养食物,拒绝给身体带来负担。

代餐市场分类

日常代餐即替代正餐/便捷/饱腹:谷物、麦片、饼干、零食...

功能代餐即减肥/塑身等:代餐奶昔、断糖食品...

中国轻食代餐消费研究

从增长迅速的食品细分市场新品类,到资本追逐的健康饮食新赛道,再到明星网红带货,以控卡、营养、方便、省心、科学等为标签的轻食代餐食品正迅速成为当代青年美味与健康需求的平衡点。想吃又想瘦的年轻人,催生了千亿级的轻食代餐市场!

1. 轻食代餐消费日常化消费需求与场景不断拓宽覆盖更多健康饮食

轻食代餐消费逐步日常化,消费群体从单纯想要减重和保持体重的人群,逐步扩大为追求健康、高效生活的年轻群体,覆盖了健身人群、减重人群、加班族以及日常保健人群等多种消费人群及健康饮食消费场景。

2. 85后90后女性消费者是轻食代餐消费主力。

70%的轻食代餐消费者为女性,其中85后90后贡献了40%的代餐消费,而95后的未来消费潜力最大。消费主力人群

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商,如有侵权请联系我删除!
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