某日化品牌上市前门店实测

产品与用户研究

zimg37.svg项目背景与目的

为破解"新品上市即押注、押错即沉没成本"的行业痛点,诚予国际以真实门店测试 + SKU 级日频数据取代传统概念测试与多区域铺货试错——4 周时间帮客户完成"3 选 2"决策、新品增量测算与对标竞品 KPI 设定一站式验证,新品上市首年销量超预期 30%、决策周期缩短 60%。

  • 客户痛点:新品上市决策依赖多轮内部评审与多区域试点,周期长、成本高、判断主观,缺乏量化依据

  • 核心问题:3 选 2 缺真实市场验证、新品对品类增量贡献未知、上市 KPI 无对标参照、价格制定无参考

  • 我们的解法:以 4 周真实门店测试,让消费者用购买行为投票,而非用问卷态度投票

  • 方法创新点:

    • 用"货架前的真实购买"替代问卷中的"我会买"

    • 价格段覆盖(原价 + 促销)模拟上市后两阶段真实环境

    • 引入老品和作为对照基准,输出真实增量而非内部替代

    • 同一项目并行输出"该不该上"+"对标谁"+"KPI 怎么设"


zimg38.svg项目执行方法

  • 覆盖范围:南京、广州、武汉、北京 4 个重点城市 × 每城 8 家门店= 32 家真实门店

  • 业态结构:兼顾大卖场与中小超市双业态,覆盖不同商圈类型

  • 测试周期:4 周 = 2 周原价 + 2 周促销价,完整模拟上市后两阶段价格环境

  • 测试对象:3 款新品 + 1 款老品(对照组)

  • 数据颗粒度:SKU 级按日回收——销售额、销售件数、均价,覆盖本品与竞品分品牌

zimg39.svg项目与研究结果

 研究洞察

  • 3 款新品横向对比:跨城市、跨业态、跨价格段量化销售表现排序,输出"3 选 2"决策依据

  • 新品增量测算:以老品为基线,测算新品对品类的净贡献而非内部替代

  • 对标竞品匹配:依据真实销售结构,为客户匹配上市后 KPI 设定的参照标杆

业务结果

  • 上市决策周期缩短 60%——从多轮评审变为 4 周数据闭环

  • 新品首年销量超预期 +30%——选品符合真实终端偏好

  • 老品交叉销售 +10%——同品牌底座被新品带动

  • 客户追测 6 个 SKU——将方法固化为新品上市"标准化验证环节"



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