我们创建了一个基因材料库，通过对牛肉进行基因工程改造，使其具备出色的性能特征，为应对不可避免的全球变暖做好准备。
从历史上看，牛肉产业的成功主要取决于两个要素：口感以及饲养成本。尤其是玉米和其他谷物价格越来越高，并且并不适应在高温和热应激环境下饲养的牛——而随着全球变暖的持续，这类环境会越来越多。
因此，我们的牛经过基因改造，结合了来自印度和非洲的牛基因（两地的牛都具有自然选择的优势，能更好地抵御热应激）与部分欧洲牛品种的基因。这使我们能够获得最具盈利潜力的基因，以提高饲料转化率，从而得到比现有牛肉更高品质、更佳口味的牛肉。也有人曾尝试通过与野牛杂交来实现这一目标。
我们有一个竞争对手向消费者配送冷冻牛肉，但他们仍然使用玉米来喂牛。而我们的牛可以宣称是草饲牛肉，脂肪更少，更健康，同时仍然拥有与玉米饲养牛肉相似的美味特征。
我们的客户正在进入零售领域，我们也在探索零售发展模式。为了做到这一点，我们需要确保研究的正确性。我们希望找到能够衡量市场对于我们产品讨论度的方法，以便做出有条理的回应。正因如此，我们开始使用网络数据收集。我们的目标是以最佳产品进入零售市场并建立强有力的品牌。我们目前使用 Bright Data 的 Web Scraper IDE 来确定是否有相关事件或文章为我们提供指导。
而网络数据最重要的用途在于识别潜在客户以及如何有效触达他们。一旦我们了解了目标人群，以及他们对产品的反馈，我们就能够创建一个模型，去寻找相似特征的新客户。
通过 Bright Data，我们能够基于事实而非猜测来了解客户。我们可以获取并使用数据真正认识客户，而不是凭借假设。
除了消费者研究和品牌塑造，我们也使用 Bright Data 进行价格比较，并预测供应链中可能出现的中断。
我们的客户分布在世界各地。例如，如果澳大利亚发生野火，我们可以通过访问公共网络数据来绕过或更好地应对这些供应链干扰，确保仍然能够为消费者提供我们的生鲜产品。
我们的全球客户通讯录中也有很多进行国际买卖的，这意味着我们的产品会以不同的价格在全球各地出售——既要与成千上万其他出售同类型商品的农场竞争，也要面对供应链本身的竞争。
因此，为了确定我们的产品定价最优，我们通过 Bright Data 实时收集公共网络数据。这样可以确保我们的价格始终保持最新，并对消费者更具吸引力。
我们计划继续使用 Bright Data，全方位地了解自身市场及整个牛肉产业的状况——从产品到消费者。同时，我们也计划在未来继续充分利用公共网络数据以及从中获取的见解来制定策略。
