Конечно. Данные – это как карта. Первый слой: собираем цифры продаж по каждому сорту, степени обжарки и сезонным предложениям. Потом запускаем фильтр трендов – ищем всплески, которые повторяются каждый квартал, смотрим, какие вкусы становятся популярнее при определенной погоде. Сопоставляем это с обсуждениями в соцсетях: парсим кофейные блоги, подписи к фото в Инстаграме и анализируем тональность по словам вроде "сливочный", "насыщенный" или "освежающий". Как только получим кривые частоты и настроения, подсовываем их в простую модель прогнозирования – например, скользящее среднее или быструю кластеризацию на машинном обучении. Это покажет, какие вкусовые сочетания набирают популярность и какие стили латте-арта "заходят". Потом запускаем пробную партию: ограниченный выпуск прогнозируемого сочетания, измеряем реакцию, корректируем. Повторяем – и мы всегда на шаг впереди следующей волны популярности.

Черничный мёд с темной обжаркой может сработать, но тут главное – время. Попробуй небольшой замес, получи обратную связь и сравни баланс сладости и кремовости с текущими профилями обжарки. Если данные покажут резкий скачок, увеличивай объем; если нет, подкорректируй пропорции. Сообщи, когда будут образцы, я посчитаю.