6.1 依托數據的新品機會發現

李施德林打破100年的口味認知，推出花果香味的漱口水，收獲了大批女性消費者，如圖6-1所示。在1881年李施德林漱口水的配方形成后，它略帶辛辣的口味就是品牌的味覺認知，這種刺激的感覺給了人效果強的暗示，是品牌的記憶點。如果李施德林能不這么辣就好了，很多消費者在第一次使用它的時候可能都有這種感覺，在100年的漫長歷史中，李施德林可能也設想和嘗試過推出新口味的漱口水，但是新口味會不會破壞原有的品牌認知？新口味是否真有市場需求？一旦需求是小眾群體的訴求，在快消品原有的大渠道下該怎樣銷售？這些問題都曾經是挑戰。

所有新品創新都面臨同樣的挑戰，創新本身就是試錯，試錯本身就意味著風險，所有成熟的品牌在機制上都盡可能地回避風險?？墒侵挥型瞥鲂缕菲髽I才能進步，但是導致新品失敗的因素非常多，渠道適配性、營銷時機、競爭強度等任何一個因素都會導致新品死亡，新品開發可謂九死一生。

TMIC服務了超過1000個頭部的戰略品牌，讓新品孵化的周期縮短一半以上，從原來的18～24個月壓縮到6個月。在品牌數和商品數越來越多的情況下，2019年新品孵化成功的優品率達到70%。

天貓新品數字化系統給予對消費者的洞察和天貓數字化能力，在新品研發過程中通過機會挖掘、創意生產、概念驗證、試銷迭代四個步驟，為商家提供用數據驅動的新品開發一站式解決方案。以前，商家研發新品依賴于經驗直覺、小樣本調研、一方數據，開發的風險極高，且難以復制。在TMIC的數據系統支持下，人的決策變成了用大數據決策，在哪個品類方向上開發新品、商品的市場規模預估有多大、核心人群是怎樣的等都可以提前做數據預測，在商品推向市場前，可以小規模試銷，在取得數據后迭代升級，在數據達到合適的指標時再進行大規模生產。一個商品的開發周期被大大縮短，以往一年最多可以推出5個新品，現在一年推出30個新品也不是問題。以往一個新品的生產需要幾萬件才能起步，通過大數據指導決策后，創新工廠可以進行幾千件規模的柔性化生產。

TMIC也可以指新品開發和成長歷程中的四個關鍵動作：

（1）人群研究（Targeting Segmentation，T）。

（2）市場洞察（Market Foresight，M）。

（3）“爆品”創新（Innovation Guidance，I）。

（4）協同策略升級（Collaborative Tactics，C）。

這四個動作對應的四個商品分別為人群研究所、天貓趨勢報告、C2B創新工廠和新品上新策略，如圖6-2所示。

TMIC的這四個商品有效地解決了在品牌創新的過程中遇到的四個難題：趨勢預測難、新品反饋滯后、銷售預測難、存活率低。

所有新品的成功都是適應了消費者需求的大趨勢才得以實現的。大趨勢怎么判斷呢？一半靠經驗，一半靠運氣。以服裝行業為例，一個服裝品牌的商品設計部門是品牌的靈魂部門，設計部門要研究國際流行趨勢、流行色、流行面料、流行工藝等，然后結合自己的品牌風格來做新品設計，每年推出三到四季的商品。商品是否成功主要看訂貨會有多少下單量。來下單的代理商們也要有敏銳的洞察力，通過經驗預判哪一款商品在自己的地區會好賣，然后根據歷史數據確定下單量。那么接下來會流行什么？這個問題是困擾所有服裝設計師的核心問題。從2010年到2020年，女裝品類出現了各種風格趨勢，街頭風、森女風、小香風、古著風、北歐風、復古風的服裝層出不窮。新的品類不斷涌現，Lolita、JK、漢服變成了“Z世代”衣櫥里的標配。這些風格和品類的流行有沒有辦法用數據預測呢？答案是肯定的。所有風格在大規模流行之前都有一個漫長的沉靜期，然后隨著某些突發事件，比如在明星圈開始流行、主流時尚品牌力推等因素，快速流行。該風格、品類的相關關鍵詞會出現一個明顯的“爬坡期”，在每周關鍵詞熱詞排行榜里出現的新詞，很可能是馬上要流行的商品。監測行業熱詞，是商品開發人員的一項重要工作。這些熱詞包括品類詞（比如，小白鞋、老爹鞋）、屬性詞（比如，巨袖、流蘇）、描述詞（比如，大哥廓西、chic等）。

在生意參謀的市場熱搜詞里，除了直接觀測新興趨勢，還可以觀測到某些潛在的需求。例如，在寵物用品類目的貓糧的搜索相關詞里，“進口”這個相關詞的搜索量在增加，這代表著進口貓糧的需求在增加，這里有商業機會。在搜索狗糧的關鍵詞時會出現組合關鍵詞，大量出現犬種名字，比如消費者會搜索哈士奇狗糧、金毛狗糧、泰迪狗糧等。狗糧品牌耐威克發現了這個規律，制定了“專寵專糧”的商品策略，這個品牌的狗糧都是根據犬種的定制款。金毛狗糧會讓毛色更光亮，在茶杯泰迪狗糧中加了骨膠原營養，讓茶杯犬不易骨折等。商品上的一系列創新，讓耐威克迅速崛起，快速躋身寵物食品類目前列。

商品是隸屬于品類和行業的，品類快速增加、行業暴發會催生大量新品，如何把握行業發展趨勢是商品研發前期更重要的課題。通過生意參謀等阿里巴巴的數據工具和TMIC的天貓行業趨勢報告，我們可以清晰地看到行業發展的情況。下面通過幾個案例，了解如何應用這些數據工具快速地把握商業機會和趨勢。

2020年，新型冠狀病毒肺炎疫情對很多行業造成了巨大打擊。根據我們的想象，戶外燒烤架行業的銷售額肯定大規模下降，戶外野營、野餐都不能去了，燒烤架就沒有市場了。下面來看看數據顯示的實際市場狀態是不是和我們的猜測一致呢？在生意參謀的市場大盤里看一下近一年的燒烤架搜索趨勢，如圖6-3所示，可以發現大盤數據不但沒有下降，反而暴漲。搜索人氣從2019年4月的25 000，飆升到2020年的80 000，整整漲了3倍多。從曲線中可以看出，行業在疫情期間暴發增長。

根據這個趨勢判斷，原來賣燒烤架的商家應該賣得非常好。下面再看一看熱搜詞的組成，如圖6-4所示。我們會發現，其實真正增長的品類是家用燒烤架，而不是戶外燒烤架。放在空氣炸鍋里、烤箱里的燒烤架的需求激增。無碳、電燒烤、氣炸鍋等搜索詞的7天搜索指數都排在前列。由于受到疫情影響，客戶沒辦法去燒烤店，只能在家里DIY燒烤，所以燒烤架的市場快速增長。在飆升詞里還出現了爐灶燒烤架、燃氣爐燒烤架等新的品類名字。如果我們在2月發現這個趨勢，3月把商品投向市場（該類目的研發門檻非常低，所以在短時間內就能實現），那么就能享受到這個類目的增長紅利。

下面再仔細觀察每個關鍵詞的人群分析，會發現在家吃燒烤雖然是共同需求，但是吃燒烤的人群可以分為兩個，大眾人群選擇直接在煤氣罩上燒烤，需要的是一個架子，而高端人群需要的是一個無煙燒烤的電器。商家根據自己原有的用戶屬性、供應鏈特征可以做不同的商品來適應這個需求，如圖6-5所示。

我們通過監測搜索人氣等數據可以發現市場機會，要快速搶占市場，還需要快速的設計、研發、生產、物流響應體系，從決策體系到整個供應鏈體系都要在最短的時間內進行組織。中小商家非常適合用這種方式，他們的決策鏈條短、反應速度快，供應鏈也足夠柔性和靈活。大商家用這種方式的挑戰會變大，大品牌不但要考慮市場機會是否存在，還要判斷市場規模、趨勢的周期等眾多因素。尤其對品類的拓展，對于品牌來說是戰略性問題，不能用簡單的機會主義來執行。

對于戰略性的商品布局來說，僅僅知道正在發生的趨勢還不夠，還需要有前瞻性，要知道為什么品類會流行。要想預測未來，原來的市場調研方式很難做得到，但是通過數據和人工智能可以做得到。TMIC趨勢行業情報局通過算法可以幫助品牌挖掘市場的潛在機會，預測行業發展趨勢。TMIC趨勢行業情報局在2018年年底通過數據預測發現身體護理類的美妝商品會在2019年出現需求暴發，然后把這個情報在天貓同步到美妝行業的商家群，美妝品牌半畝花田抓住這個機會推出了含有玻尿酸、煙酰胺等成分的身體護理商品，主打身體祛痘、美白等功能，在2019年銷量急速增長。2018年，在TMIC預測男士彩妝市場暴發后，男士護膚品迎來了更大規模的市場井噴。歐萊雅等品牌全速跟進。在2019年“雙11”期間，歐萊雅男士護膚品斬獲男士護膚桂冠，為歐萊雅集團貢獻了巨大的市場增量。

我們還可以通過對相關品類需求的數據挖掘和分析來預估品類增長。消費者對商品的需求不是孤立的，對某個需求的滿足往往需要多個商品來完成，商品之間有內在的關系序列。我們可以通過數據算法分析商品之間的關系序列，然后算出在關系序列中的新品機會，并預測其規模。正像海王星被發現一樣，早在19世紀初，科學家布瓦爾就通過天王星運動被干擾的規律預測了這顆行星的存在，幾十年后科學家們才通過天文望遠鏡觀察到這個太陽系質量第三大的行星。有些品類的需求現在沒有對應的商品，不代表沒有市場。通過商品之間的關系序列的數據挖掘，我們可以發現藍海品類，占領空白市場。

商品之間的關系序列可以分為需求時間序列、需求場景共時、場景時間序列、生活方式共享四種不同情況。

需求時間序列是指同一個消費者在不同時間段出現的需求，如圖6-6所示。比如，護膚品的控油、保濕、祛斑需求在各個季節里表現出不同的需求量，但是背后的消費者是一個人群。根據需求時間序列，找到一個典型的新興人群對照成熟人群的商品品類分布，可以發現和評估新興人群的空白市場。比如，女士護膚品市場是成熟的人群市場，男士護膚品市場是新興的人群市場。女士護膚品有面霜、晚霜、精華液、眼霜、祛痘商品、祛斑商品、保濕商品、控油商品、面膜、唇油等，那么對應的男士護膚品也會出現這些類別，如果男士祛痘、控油的商品市場已經成熟，對照這兩個類目和女士的對應類目的規模大小可以得到男士護膚品相對于女士護膚品現有市場規模對比系數，那么還沒有深度挖掘的類目（比如，男士面膜、男士眼霜等）就存在巨大機會，同時可以通過對比系數乘以女士面膜和眼霜的市場規模預判男士面膜、眼霜的潛在市場規模。

需求場景共時是指在同一個生活場景或者同一個人生階段中多個品類商品同時滿足同一個場景需求，如圖6-7所示。比如，汽車用品和母嬰商品就是強關聯品類，這兩個品類都同時滿足帶娃的同一個人生階段。那么汽車用品的廠商，如果能針對母嬰人群的需求來開發和設計就會挖掘出大量的藍海市場。比如，汽車內的奶瓶收納、車載保溫箱、車內換尿布臺等。這些商品開發起來復雜度不大，在推廣過程中很容易找到人群標簽，加上剛需、展示效果強等特征，通過抖音等內容通道，很快就能占領市場。

場景時間序列是指消費的遞進周期，如圖6-8所示。比如，數據顯示婚慶人群基本在一年后會轉為母嬰人群、買建材的人群在3個月后會關注家電。這些需求有明確的前后順序，通過上一個場景的需求變化可以預判下一個場景的變化。比如，婚慶市場的整體規模變小，那么未來一年母嬰市場也會相應變小，未來三年嬰童市場也會變小，這是和人口規模變化有關的。顆粒度再細一點，如果婚慶裝飾品的審美從大紅的喜慶感轉化為ins風的煙灰粉，那么母嬰類目在未來同樣會有這樣的審美趨勢出現。

根據場景時間序列，瑪氏集團和天貓合作推出幼犬和老齡犬專供糧，針對一歲以下的幼犬主打腸胃呵護易消化，針對7歲以上的老齡犬主打抗氧化增抵抗，如圖6-9所示。把全商品覆蓋的時間周期拉長了，就把消費者的消費生命周期拉長了。很多犬種都能長壽，超過10歲的高齡犬的比例逐年增加。這組商品的開發對消費者運營起到了重要作用。

生活方式共享是指同一個人群有著相同的生活方式，如圖6-10所示。比如，“Z世代”的男性消費人群喜歡國潮，也是對智能電器感興趣的人群。他們會穿著李寧品牌的服裝，玩無人機，戴VR（虛擬現實）眼鏡。

新品孵化的靈感和方向往往來自對當前市場微小趨勢的洞察。但是微小趨勢能否成長為真正的成熟市場？新需求是否具備普遍意義？TIMC提供了細分市場的數據指標，即潛力指數、規模指數、增長指數和趨勢指數，定量衡量不同細分市場的表現。

潛力指數：根據細分市場的近期銷售情況和短期預測銷售情況綜合得出的預估銷售額增長指數。

規模指數：細分市場當月成交額的指數。

增長指數：預測細分市場下個月成交環比增長率的指數。

趨勢指數：細分市場的購買用戶中與趨勢人群的重合度的指數。趨勢人群是指習慣于在“爆品”的新品期達成購買的用戶，他們喜好新品的程度大于其他消費者，是小黑盒等渠道的重度用戶。