跳出新品“低存活率”陷阱，前沿品牌借AI打造爆品
2025年，创新产品已成为广告主的关注焦点，无论是在“增长机会”还是“应对营销预算下降”的思路中，新品的推出都被视作企业增长的重要驱动力。近日，秒针营销科学院联合全球数字营销峰会GDMS、营销智库M360发布的《2025中国数字营销趋势报告》显示，53%的广告主认为“推出新品”是企业增长的机会，仅次于加大品牌建设（56%）。
新品研发是增长机会点，但也同样蕴藏着“存活陷阱”。少于三分之一的新品在上市一年后存活，这一比例还在进一步下降。
通常来说，新品研发的路径可以分为：市场趋势挖掘——新概念分析——发现新产品故事——新概念/市场口碑验证。
传统模式下，企业往往会遇到以下痛点：
市场趋势挖掘环节，面对的渠道多、信息散、变化快，自身数字化程度低；
新品的提出往往以市场流行品为主要风向标，产品、需求和场景之间的联系相对薄弱；
挖掘新品潜力机会具有滞后性，等发现爆品后再入局，为时已晚；
基于数据洞察的创新机会点，不是太少，而是太多，缺乏跨品类多维度的数据分析。
基于大数据的多维度洞察是新品探索的基石。随着生成式AI时代的到来，利用大数据和AI技术驱动的创新平台，可以快速发现消费者需求和创新方向，成为提升新品存活率，降低开发成本的有效手段。
结合对全球市场的深入洞察，我们发现，多家全球领先企业已经将生成式AI应用于新品研发，并形成宝贵经验。
亿滋国际旗下的奥利奥（Oreo）品牌正在利用AI工具研发新口味，在最近几个月推出了太妃糖碎、生日蛋糕、薄荷、可口可乐，以及太空灌篮等新品。AI不仅提供食谱创意，还能够考虑生产成本、营养配置和环境影响等因素。与过去相比，AI使试错创新和生产试验的整个过程加快了2至5倍。 资生堂利用AI分析了涵盖成分、化合物、原型属性、感官体验、稳定性等专有知识的庞大数据库。通过搜索相关配方与功能，资生堂实现了原型配方的开发。通常，开发一种既能产生丰富泡沫又能带来清爽感受的洁面配方是一项重大挑战。 卡夫亨氏利用生成式AI增强产品开发流程，更有效地开发新产品，并根据不断变化的消费者偏好，重新制定现有产品。生成式AI算法分析了诸如成分、包装，以及消费者偏好等多重属性。通过考虑数百万种可能的组合，AI能够优化属性以满足口感、质地和吸引力。这一过程不仅加速了创新，还确保了新产品满足高标准的消费者需求。
在挖掘新品思路，打造爆品的应用场景，生成式AI大幅缩短了传统的”小模型—打标签—数据生产“的长链路，实现了技术的显著升级。基于生成式AI的新品研发，以行业知识框架为基础，可以从海量社媒数据中发现蕴含的大量趋势，利用先进的AI算法快速识别概念，让企业能够在更短的周期内，探索更前置的新趋势、新场景、新赛道等潜在市场机会。新锐品牌也有机会和大中型品牌一样，通过科学的方法，加速产品迭代，获得消费者的信赖。 凭借18年来积累的数据分析，市场洞察、以及行业知识经验，我们为各行业品牌提供科学的创意灵感，助力产品的推陈出新，以适应不断变化的消费者需求，并已深度融合生成式AI技术。
食品饮料 需求：新品研发部门推陈出新的需求强烈且急迫，需要快速获得可供借鉴的产品创新方向。 价值：通过多维度探索人群、产品、功效、成分、场景等趋势，结合AIGC推荐探索、AIGC生成产品的概念，企业成功挖掘出潜在热点，并推出销量良好的新产品。
餐饮行业 需求：新品研发部门希望基于行业热门概念趋势追踪分析，了解消费者需求痛点，包装新的产品概念，辅助新产品开发和市场定位。 价值：通过Needs、Benefit、RTB（Reason to Believe）等要素的挖掘与分析，以及产品概念组合推荐等，帮助客户快速、准确地洞察消费者，加速创新以抢占市场先机。
原材料行业 需求：新品研发部门希望通过快速追踪行业热点趋势，围绕产品创新，打通机会识别、概念推荐、新品动态、市场反馈等全链路，高效精准把握创新机会点。 价值：从概念至新品，用双轮驱动的工作流，提升应对市场快速发展的能力，用户自由探索度更高，一站式洞察产品创新全链路。
充分利用生成式AI的力量，为消费者提供受欢迎的新产品和服务，已成为未来产品研发和提升消费者体验的重要趋势。与此同时，品牌还应意识到，新品的存活是一个系统性工程，品牌定位、产品质量，以及管理模式等问题同样至关重要。 在创新策略上，营销科学家在《报告》中还指出，爆品>新品，要坚持本土化的自主创新。为避免盲目创新的高失败率，品牌集中打造“少量爆品”，好于以极多新品数量取胜的策略。同时，贴合“本土需求”创新非常重要，特别是国际品牌要给予中国团队更大的决策权。创新的方向和产品要符合当下的消费能力，不能盲目追求“昂贵“”高端”。最后也是最重要的，避免低价抄袭的策略，坚持原创，坚持研发投入，用科技做出真正高价值的新产品，从而形成健康的商业模式。
