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推薦食品新品怎麼做活動有效
推薦食品新品怎麼做活動有效
更新时间:2026-09-05 23:41:57

推薦食品新品怎麼做活動有效(如何為大促做準備)1

「SCO智能内容運營服務」

搜索電商是品牌的線上銷售根據地,品牌方幾乎都會在搜索電商上搭建自己的官方旗艦店,以官方的身份售賣産品,并為消費者者提供完整的售後保障。

618、雙11、雙12等大促節日則是搜索電商沖擊高銷售額的關鍵節日,像打一場硬戰一般,幾乎所有品牌方會在這些節日來臨前投入高額預算,進行各方的營銷和預熱,以期獲得爆款爆量品效合一雙豐收的結果。

然而并非所有品牌的投入和産出都呈正比,雷聲大雨點小的情況比比皆是,究其原因在于,沒有進行科學的落地研究,缺乏創新且可行的方法論支撐,在大促節日中失去競争優勢。

那麼,當大促節日臨來時,品牌方該如何用更加科學的方式,為大促節日做準備?「百事」、「炫邁」、「奧利奧」等食品行業頭部品牌都在采用的智能創意解決方案,或許可以為您的品牌提供新的營銷思路。

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食品行業頭部品牌“大促”豐收

01、百事

●「百事」旗下薯片品牌投放CTR整體提升20% ;

● 針對店鋪人群和拉新人群設置的不同文案賣點,使得店鋪人群CTR提升20% 拉新人群CTR提升25% 。投放更有針對性,整體效果均得到提升,并帶來客觀的銷售額。

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圖 | CTR UP

從投放洞察的結果上看,這款薯片采取多口味産品組合展示比單産品展示效果要更好;面對店鋪人群,産達産品口感效果較好;而面對拉新人群,social互動更受該類人群歡迎。

02、炫邁

● 投放CTR提升22% 。

投放洞察結論呈現結果:

1)背景:熱愛類背景 > 藍色背景( 15%)

2)模特:王俊凱 > 素人男女( 23%)

3)文案:對應主題類 > 功能類 (如:影視類主題“就是愛追劇”相比“美味持久”表現較好。

4)機制:折扣力度越大的文案越吸引消費者,“五折”表現最好。

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圖 | 炫邁投放趨勢圖

03、奧利奧

● 投放測試出最佳素材、産品樣式、規格等等。

● 産品不同樣式、規格等CTR一目了然,對于後續投放起到決定性指引作用。

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圖 | 奧利奧TOP素材測試

「百事」、「炫邁」、「奧利奧」等多個食品品牌在大促節日上,實現投放效果大幅提升,且通過元素組合、數據分析和标簽洞察等,明确知道為何能夠得到提升,即更精準、更深入的維度,得到完整的投放洞察結論,為品牌沉澱創意數據資産,并在後續的創意叠代中發揮優質标簽的作用。

2

食品行業創業叠代欠缺新方法論

作為食品行業頭部品牌、新消費頭部品牌,「百事」、「炫邁」、「奧利奧」等食品品牌在以往長期的常規投放中,發現越來越需要新的方法論進行支撐,以達到提高投放效率提升投放效果深挖投放洞察的目的。

新方法論需要支持内容分析創意指引創意沉澱等實質性行為,即深入洞察優質創意,深挖消費者的喜好。

不再局限于隻知道某個創意的結果好,卻不知道好在哪裡,而是有真正确實的數據支撐,通過數據來告知什麼是好的創意的,什麼創意是消費者更加喜歡的。

同時創意數據能夠沉澱,形成品牌創意資産,予以後續創意優化叠代、二次創作等,發揮創意的終極作用,實現品牌數智化轉型升級。

3

Kuaizi元素方法論

全鍊路智能創意解決方案

「百事」、「炫邁」、「奧利奧」等食品品牌引入Kuaizi元素方法論,依托Kuaizi全鍊路智能創意解決方案,提升多個品牌投放CTR,品效合一,大促期間取得不俗戰績。

以AI技術分解創意、程序自動化千人千面、實時創意數據分析指引優化、創意大數據管理平台,全鍊路智能創意閉環,助力品牌投放效果優化,反哺品牌創意内容建設。

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圖 | 全鍊路智能創意解決方案

01、元素級别拆分

通過筷子的元素方法論,将傳統的整圖投放測試方式進行優化升級,數據維度拆分至元素級别,通過元素級數據分析找到更為精準,明确的創意洞察。

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圖 | 圖像千人千面

02、圖片标簽化

創意通過AI拆分技術,降維成元素維度附上對應标簽之後再通過API接口統一推送至對應投放媒體平台。

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圖 | 超級推薦/直通車

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圖 | 标簽體系

03、降維分析

平台回流數據結合筷子元素級AI算法,将平台數據拆分至元素數據,從而實現創意降維分析,得到更為精準的創意數據結論。

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圖 | 标簽洞察

04、數據歸因

将降維後的元素及其對應數據通過筷子系統的AI算法進行整合分析,結合千人千面的創意投放模式,從而精準得出不同人群對應不同創意的真正喜好。

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圖 | 投放優化叠代

大促期間,任何一個小的因素都會影響投放的結果,包括版式、賣點文案、組合方式等等,尤其是食品這一類目,因此,大促前的測試十分關鍵,測試後的歸因則是未來創意實現更大價值的關鍵動作。

Kuaizi元素方法論及全鍊路智能創意解決方案,通過對創意的拆解,将圖片好壞更為量化的體現出來而不是主觀判斷,使得創意的應用更有依據,元素級别的數據分析和标簽洞察,對于未來創意的産出和使用也更容易有明确的方向性。

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