巨量云图发布「新品推爆解决方案」，助力品牌解决上新难题

当下的市场环境中，品牌必须上新。

原因很简单，消费者寻求多样化购买的倾向越来越明显。即便对原本的商品没有不满意，他们在下次购买时也愿意尝试新品，这逼迫着品牌需要加快研发节奏。以宝洁为例，它近几年发布的新品数量几乎是过去20年的总和。

但同时，新品在推向市场后却有着不低的失败率。2017年，尼尔森跟踪了25743个在中国上市的新品，其中七成存活周期不足18个月。随着新品数量激增，近几年情况更加惨烈，行业普遍认为新品成功率在10%左右，堪称「九死一生」。

为什么成功率如此低？原因很复杂。

数据显示，中国每天至少有55万新品首发上线。当新品涌现太多，消费者就不够用了。另外，用户兴趣的快速变化以及消费决策流程变长等因素，对新品上市也算不上友好。

而且，较低的新品成功率正在成为品牌经营的风险因素。一方面，错误的选品方向可能导致品牌错失市场机遇；另一方面，新品研发往往需要投入大量的人力、时间和资金，一旦失败会导致大量成本消耗。

所以，品牌上新犹如上擂台，出拳要快、准、稳，否则极有可能败下阵来。怎么做到这三点？需要找到一个好教练。

最近，巨量云图发布了「新品C位出道指南」，提供看机会、测产品和推爆款全链路能力，让品牌能够更快速地洞察机遇、更准确地测试产品以及更稳健地推动新品打爆，核心目标就是借用营销科学手段帮助商家真正实现快、准、稳地上新。

点击观看巨量云图「新品C位出道指南」

更快：找准风向标，抓住时间差

把握「时间差」，是新品成功的首要因素。

技术革新和生产流程优化，让品牌不能躺在舒适圈中太久。以服装为例，原本整个行业的上新周期在6至9个月之间，但快时尚品牌将整个周期缩短到14天。这意味着，品牌在发现任何设计趋势和潮流讯号后都需要立即行动。一旦迟缓，就可能错失良机。

如何解决这个问题？需要更快洞察和识别市场机遇，找出更早的风向标。

2021年第四季度，与克莱因蓝有关的商品全网爆火，引发大量讨论和购买，不少克莱因蓝棉服和羽绒服大卖。但梳理数据可以发现，它的爆火并非一夜之间。在爆火前的三个月，关键词「克莱因蓝」涉及的内容数据显著上涨；随后，搜索数据也开始抬头。

看似无序的消费决策遵循一套基础逻辑，比如购买普遍发生在浏览和搜索之后。所以，内容数据和搜索数据可以被视为交易的前置指标，它们能够更早预测未来交易走向。

正是基于这一结论，拥有内容场监测能力的巨量云图能更快识别出新品市场机会，为品牌上新提供参考。

在「新品C位出道指南」中，巨量云图提供市场概览、商品洞察、消费者洞察和趋势洞察等多个功能，涵盖品类、卖点、价格、人群等观察维度。

在市场概览功能中，品牌可以快速锁定赛道中的高潜力细分品类；
在商品洞察功能中，品牌可以综合销售额、环比增长率、购买人数等多个指标筛选商品类型和确定价格带；
在消费者洞察功能中，品牌能够厘清不同商品的目标人群画像；
在趋势洞察功能中，经营者可以交叉分析内容数据和商品数据，了解市场供需关系，从而筛选出低供给高需求的蓝海市场。

比利时啤酒品牌福佳在选择上新口味时，就使用了巨量云图提供的解决方案。福佳重点分析了销售金额增长率和千次曝光互动比两个数据，前者展现市场成熟度，而后者反映了消费者对产品的兴趣度。

在洞察过程中，它圈选出了销售虽然正向增长但市场尚不成熟、同时用户对产品兴趣度较高的口味，最终蜜桃口味脱颖而出。借助巨量云图，品牌更快地看清机会并行动，顺利把握住用户产生需求和需求被满足之间的「时间差」。

更准：降低误差，在生意场做测试

在确定选品方向后、正式上市销售前的快返期，测品是上新时不可忽视的关键环节。

通过听取消费者意见，品牌能够了解商品的卖点、价格和款式是否会被市场接受，并在得到反馈意见后做出上市、调整或者将新品“打入冷宫”的决定。所以，测品结果的优劣能够直接影响品牌上新决策的质量。

以往，品牌会随机拦截或定向邀请消费者反馈意见。但是，这种环境下的测品效果存在不容忽视的误差。

比如被访者可能并非真正有购买意向的消费者，那么样本选择上的误差会直接导致调查结果不可用。再如人们受访时所处的环境并非真实购买环境，那么消费者在反馈意见时也可能给出相左的结果，影响品牌决策质量。

现在，讲究一些的品牌会搭建一个拟真的购物环境来降低潜在误差。但无论如何，在真实的交易场景下测品才是确保效果的最佳方案，能够更准确地预测生意表现。

在「新品C位成长指南」中，巨量云图嵌入了测品能力。通过“新品实验室”在生意发生的地方做测试，让品牌的上新决策更准确。

首先，在样本选择上，巨量云图引入了广告投放时常用的定向能力。通过圈选目标人群，确保被调查的对象是品牌在未来会持续瞄准的高转化潜力人群，解决样本误差的问题。
其次，在测品过程中，会在播放新品相关短视频再进行选品互动，收集用户对卖点、价格和款式的需求。通过充分原生化的调查环境获取用户真实反馈，解决环境误差的问题。
最后，在数据分析上，基于大体量用户的反馈数据进行分析。值得注意的是，除了常见的基于问卷结果的描述性数据，品牌还可以结合短视频内容播放及互动数据等进行综合分析，了解哪种营销场景更容易打动用户。

某国际服装品牌在选品上新时使用巨量云图“新品实验室”的测品能力，仅用时三天就回收了超过4000份目标用户反馈，选出的货品，也成为后续品牌直播间销量冠军，为店铺GMV的主力贡献商品。

获得这样的上新成绩是因为巨量云图在测品的每个细节都试图降低误差，从而最大程度还原消费者真实意愿。

更稳：消除不确定性，实现确定增长

市场瞬息万变，所以即便前期准备充分，新品在上市后仍会面临非常多的挑战。

如果说前期洞察和测品是成功的基石，那么能否应对上市后的这些问题，决定了新品可否走好成功前的最后一里路。

在「新品C位出道指南」中，巨量云图场景运营模块下的「趋势新品营销」等功能让品牌推新更稳健。

在内容制作上，品牌可以获取与内容、商品和搜索有关的热门关键词，为品牌短视频素材创意提供方向。与此同时，平台还会提供即时热门视频内容为素材制作提供灵感。
在人群选择上，系统会根据品牌的不同需求精准推荐目标人群。当品牌希望加强新品影响力时，可以选择本品种草人群加强沟通；当希望促进新品转化率时，系统会根据用户历史购买行为筛选具有高转化潜力的核心人群。与此同时，品牌同样可以根据自身经验自定义人群包作为目标客群。
在达人筛选上，系统同样会根据品牌和商品实际情况推荐直播带货达人和短视频及图文带货达人。在茫茫的达人中，帮助品牌快速挑选出优质且适配的合作对象。

同时，在新品推广效果监测环节，巨量云图还提供了爆品指数和商品5A两个能力，分别从产品力与客户关系两个维度监测新品走势。

爆品指数从触达分、兴趣分、成交分、好评分和品牌贡献分五个维度衡量新品情况，品牌不仅能够直观了解产品的优势和短板，还可以通过对比行业整体均值掌握新品的市场竞争力，为后续运营提供方向参考。

商品5A将O-5A模型的数据度量维度从品牌下探到商品层面。通过这个模型，品牌可以了解新品拥有的触达、兴趣、种草、购买等不同维度人群规模，并且能够根据不同层级人群规模和层级间流转情况调整推广策略和节奏，实现种收平衡和持续增长。

以福佳啤酒为例，通过巨量云图新品推爆能力，在新品上市推广期间，品牌5A人群量级增长127%，新品蜜桃果啤在A3人群规模上实现了1173%的增长。

这些前端数据的成长最终也反映在转化数据上，新品在抖音直播间中的销量大幅增长了900%。从新品选品到上市销售，福佳迎来了更加稳健地成长。