6.1 依托数据的新品机会发现

李施德林打破100年的口味认知，推出花果香味的漱口水，收获了大批女性消费者，如图6-1所示。在1881年李施德林漱口水的配方形成后，它略带辛辣的口味就是品牌的味觉认知，这种刺激的感觉给了人效果强的暗示，是品牌的记忆点。如果李施德林能不这么辣就好了，很多消费者在第一次使用它的时候可能都有这种感觉，在100年的漫长历史中，李施德林可能也设想和尝试过推出新口味的漱口水，但是新口味会不会破坏原有的品牌认知？新口味是否真有市场需求？一旦需求是小众群体的诉求，在快消品原有的大渠道下该怎样销售？这些问题都曾经是挑战。

所有新品创新都面临同样的挑战，创新本身就是试错，试错本身就意味着风险，所有成熟的品牌在机制上都尽可能地回避风险。可是只有推出新品企业才能进步，但是导致新品失败的因素非常多，渠道适配性、营销时机、竞争强度等任何一个因素都会导致新品死亡，新品开发可谓九死一生。

TMIC服务了超过1000个头部的战略品牌，让新品孵化的周期缩短一半以上，从原来的18～24个月压缩到6个月。在品牌数和商品数越来越多的情况下，2019年新品孵化成功的优品率达到70%。

天猫新品数字化系统给予对消费者的洞察和天猫数字化能力，在新品研发过程中通过机会挖掘、创意生产、概念验证、试销迭代四个步骤，为商家提供用数据驱动的新品开发一站式解决方案。以前，商家研发新品依赖于经验直觉、小样本调研、一方数据，开发的风险极高，且难以复制。在TMIC的数据系统支持下，人的决策变成了用大数据决策，在哪个品类方向上开发新品、商品的市场规模预估有多大、核心人群是怎样的等都可以提前做数据预测，在商品推向市场前，可以小规模试销，在取得数据后迭代升级，在数据达到合适的指标时再进行大规模生产。一个商品的开发周期被大大缩短，以往一年最多可以推出5个新品，现在一年推出30个新品也不是问题。以往一个新品的生产需要几万件才能起步，通过大数据指导决策后，创新工厂可以进行几千件规模的柔性化生产。

TMIC也可以指新品开发和成长历程中的四个关键动作：

（1）人群研究（Targeting Segmentation，T）。

（2）市场洞察（Market Foresight，M）。

（3）“爆品”创新（Innovation Guidance，I）。

（4）协同策略升级（Collaborative Tactics，C）。

这四个动作对应的四个商品分别为人群研究所、天猫趋势报告、C2B创新工厂和新品上新策略，如图6-2所示。

TMIC的这四个商品有效地解决了在品牌创新的过程中遇到的四个难题：趋势预测难、新品反馈滞后、销售预测难、存活率低。

所有新品的成功都是适应了消费者需求的大趋势才得以实现的。大趋势怎么判断呢？一半靠经验，一半靠运气。以服装行业为例，一个服装品牌的商品设计部门是品牌的灵魂部门，设计部门要研究国际流行趋势、流行色、流行面料、流行工艺等，然后结合自己的品牌风格来做新品设计，每年推出三到四季的商品。商品是否成功主要看订货会有多少下单量。来下单的代理商们也要有敏锐的洞察力，通过经验预判哪一款商品在自己的地区会好卖，然后根据历史数据确定下单量。那么接下来会流行什么？这个问题是困扰所有服装设计师的核心问题。从2010年到2020年，女装品类出现了各种风格趋势，街头风、森女风、小香风、古着风、北欧风、复古风的服装层出不穷。新的品类不断涌现，Lolita、JK、汉服变成了“Z世代”衣橱里的标配。这些风格和品类的流行有没有办法用数据预测呢？答案是肯定的。所有风格在大规模流行之前都有一个漫长的沉静期，然后随着某些突发事件，比如在明星圈开始流行、主流时尚品牌力推等因素，快速流行。该风格、品类的相关关键词会出现一个明显的“爬坡期”，在每周关键词热词排行榜里出现的新词，很可能是马上要流行的商品。监测行业热词，是商品开发人员的一项重要工作。这些热词包括品类词（比如，小白鞋、老爹鞋）、属性词（比如，巨袖、流苏）、描述词（比如，大哥廓西、chic等）。

在生意参谋的市场热搜词里，除了直接观测新兴趋势，还可以观测到某些潜在的需求。例如，在宠物用品类目的猫粮的搜索相关词里，“进口”这个相关词的搜索量在增加，这代表着进口猫粮的需求在增加，这里有商业机会。在搜索狗粮的关键词时会出现组合关键词，大量出现犬种名字，比如消费者会搜索哈士奇狗粮、金毛狗粮、泰迪狗粮等。狗粮品牌耐威克发现了这个规律，制定了“专宠专粮”的商品策略，这个品牌的狗粮都是根据犬种的定制款。金毛狗粮会让毛色更光亮，在茶杯泰迪狗粮中加了骨胶原营养，让茶杯犬不易骨折等。商品上的一系列创新，让耐威克迅速崛起，快速跻身宠物食品类目前列。

商品是隶属于品类和行业的，品类快速增加、行业暴发会催生大量新品，如何把握行业发展趋势是商品研发前期更重要的课题。通过生意参谋等阿里巴巴的数据工具和TMIC的天猫行业趋势报告，我们可以清晰地看到行业发展的情况。下面通过几个案例，了解如何应用这些数据工具快速地把握商业机会和趋势。

2020年，新型冠状病毒肺炎疫情对很多行业造成了巨大打击。根据我们的想象，户外烧烤架行业的销售额肯定大规模下降，户外野营、野餐都不能去了，烧烤架就没有市场了。下面来看看数据显示的实际市场状态是不是和我们的猜测一致呢？在生意参谋的市场大盘里看一下近一年的烧烤架搜索趋势，如图6-3所示，可以发现大盘数据不但没有下降，反而暴涨。搜索人气从2019年4月的25 000，飙升到2020年的80 000，整整涨了3倍多。从曲线中可以看出，行业在疫情期间暴发增长。

根据这个趋势判断，原来卖烧烤架的商家应该卖得非常好。下面再看一看热搜词的组成，如图6-4所示。我们会发现，其实真正增长的品类是家用烧烤架，而不是户外烧烤架。放在空气炸锅里、烤箱里的烧烤架的需求激增。无碳、电烧烤、气炸锅等搜索词的7天搜索指数都排在前列。由于受到疫情影响，客户没办法去烧烤店，只能在家里DIY烧烤，所以烧烤架的市场快速增长。在飙升词里还出现了炉灶烧烤架、燃气炉烧烤架等新的品类名字。如果我们在2月发现这个趋势，3月把商品投向市场（该类目的研发门槛非常低，所以在短时间内就能实现），那么就能享受到这个类目的增长红利。

下面再仔细观察每个关键词的人群分析，会发现在家吃烧烤虽然是共同需求，但是吃烧烤的人群可以分为两个，大众人群选择直接在煤气罩上烧烤，需要的是一个架子，而高端人群需要的是一个无烟烧烤的电器。商家根据自己原有的用户属性、供应链特征可以做不同的商品来适应这个需求，如图6-5所示。

我们通过监测搜索人气等数据可以发现市场机会，要快速抢占市场，还需要快速的设计、研发、生产、物流响应体系，从决策体系到整个供应链体系都要在最短的时间内进行组织。中小商家非常适合用这种方式，他们的决策链条短、反应速度快，供应链也足够柔性和灵活。大商家用这种方式的挑战会变大，大品牌不但要考虑市场机会是否存在，还要判断市场规模、趋势的周期等众多因素。尤其对品类的拓展，对于品牌来说是战略性问题，不能用简单的机会主义来执行。

对于战略性的商品布局来说，仅仅知道正在发生的趋势还不够，还需要有前瞻性，要知道为什么品类会流行。要想预测未来，原来的市场调研方式很难做得到，但是通过数据和人工智能可以做得到。TMIC趋势行业情报局通过算法可以帮助品牌挖掘市场的潜在机会，预测行业发展趋势。TMIC趋势行业情报局在2018年年底通过数据预测发现身体护理类的美妆商品会在2019年出现需求暴发，然后把这个情报在天猫同步到美妆行业的商家群，美妆品牌半亩花田抓住这个机会推出了含有玻尿酸、烟酰胺等成分的身体护理商品，主打身体祛痘、美白等功能，在2019年销量急速增长。2018年，在TMIC预测男士彩妆市场暴发后，男士护肤品迎来了更大规模的市场井喷。欧莱雅等品牌全速跟进。在2019年“双11”期间，欧莱雅男士护肤品斩获男士护肤桂冠，为欧莱雅集团贡献了巨大的市场增量。

我们还可以通过对相关品类需求的数据挖掘和分析来预估品类增长。消费者对商品的需求不是孤立的，对某个需求的满足往往需要多个商品来完成，商品之间有内在的关系序列。我们可以通过数据算法分析商品之间的关系序列，然后算出在关系序列中的新品机会，并预测其规模。正像海王星被发现一样，早在19世纪初，科学家布瓦尔就通过天王星运动被干扰的规律预测了这颗行星的存在，几十年后科学家们才通过天文望远镜观察到这个太阳系质量第三大的行星。有些品类的需求现在没有对应的商品，不代表没有市场。通过商品之间的关系序列的数据挖掘，我们可以发现蓝海品类，占领空白市场。

商品之间的关系序列可以分为需求时间序列、需求场景共时、场景时间序列、生活方式共享四种不同情况。

需求时间序列是指同一个消费者在不同时间段出现的需求，如图6-6所示。比如，护肤品的控油、保湿、祛斑需求在各个季节里表现出不同的需求量，但是背后的消费者是一个人群。根据需求时间序列，找到一个典型的新兴人群对照成熟人群的商品品类分布，可以发现和评估新兴人群的空白市场。比如，女士护肤品市场是成熟的人群市场，男士护肤品市场是新兴的人群市场。女士护肤品有面霜、晚霜、精华液、眼霜、祛痘商品、祛斑商品、保湿商品、控油商品、面膜、唇油等，那么对应的男士护肤品也会出现这些类别，如果男士祛痘、控油的商品市场已经成熟，对照这两个类目和女士的对应类目的规模大小可以得到男士护肤品相对于女士护肤品现有市场规模对比系数，那么还没有深度挖掘的类目（比如，男士面膜、男士眼霜等）就存在巨大机会，同时可以通过对比系数乘以女士面膜和眼霜的市场规模预判男士面膜、眼霜的潜在市场规模。

需求场景共时是指在同一个生活场景或者同一个人生阶段中多个品类商品同时满足同一个场景需求，如图6-7所示。比如，汽车用品和母婴商品就是强关联品类，这两个品类都同时满足带娃的同一个人生阶段。那么汽车用品的厂商，如果能针对母婴人群的需求来开发和设计就会挖掘出大量的蓝海市场。比如，汽车内的奶瓶收纳、车载保温箱、车内换尿布台等。这些商品开发起来复杂度不大，在推广过程中很容易找到人群标签，加上刚需、展示效果强等特征，通过抖音等内容通道，很快就能占领市场。

场景时间序列是指消费的递进周期，如图6-8所示。比如，数据显示婚庆人群基本在一年后会转为母婴人群、买建材的人群在3个月后会关注家电。这些需求有明确的前后顺序，通过上一个场景的需求变化可以预判下一个场景的变化。比如，婚庆市场的整体规模变小，那么未来一年母婴市场也会相应变小，未来三年婴童市场也会变小，这是和人口规模变化有关的。颗粒度再细一点，如果婚庆装饰品的审美从大红的喜庆感转化为ins风的烟灰粉，那么母婴类目在未来同样会有这样的审美趋势出现。

根据场景时间序列，玛氏集团和天猫合作推出幼犬和老龄犬专供粮，针对一岁以下的幼犬主打肠胃呵护易消化，针对7岁以上的老龄犬主打抗氧化增抵抗，如图6-9所示。把全商品覆盖的时间周期拉长了，就把消费者的消费生命周期拉长了。很多犬种都能长寿，超过10岁的高龄犬的比例逐年增加。这组商品的开发对消费者运营起到了重要作用。

生活方式共享是指同一个人群有着相同的生活方式，如图6-10所示。比如，“Z世代”的男性消费人群喜欢国潮，也是对智能电器感兴趣的人群。他们会穿着李宁品牌的服装，玩无人机，戴VR（虚拟现实）眼镜。

新品孵化的灵感和方向往往来自对当前市场微小趋势的洞察。但是微小趋势能否成长为真正的成熟市场？新需求是否具备普遍意义？TIMC提供了细分市场的数据指标，即潜力指数、规模指数、增长指数和趋势指数，定量衡量不同细分市场的表现。

潜力指数：根据细分市场的近期销售情况和短期预测销售情况综合得出的预估销售额增长指数。

规模指数：细分市场当月成交额的指数。

增长指数：预测细分市场下个月成交环比增长率的指数。

趋势指数：细分市场的购买用户中与趋势人群的重合度的指数。趋势人群是指习惯于在“爆品”的新品期达成购买的用户，他们喜好新品的程度大于其他消费者，是小黑盒等渠道的重度用户。