
在数字化浪潮的持续冲击下,消费品行业(CPG)正站在一个前所未有的算法十字路口。根据CARAT最新发布的《2025年算法十字路口的CPG营销》研究报告显示,到2027年,全球59.5%的广告投资将由算法管理,这一比例预计将迅速攀升至79%。这一数据揭示了一个不可逆转的趋势:算法不再仅仅是营销工具,而是正在成为决定品牌生死存亡的关键决策者。
CARAT作为全球首家媒体代理公司,拥有超过60年的行业经验,其报告基于来自27个市场30,000名消费者的深度调研和20位领域专家的前瞻性分析。报告尖锐指出,传统营销模式在算法时代已显疲态——52%的CPG行业CMO对新视频解决方案是否能像传统电视那样有效表示不确定,43%的CMO甚至不确定应该在哪种渠道进行投资。这种普遍存在的"决策瘫痪"现象,恰恰反映了行业正处于范式转换的关键期。
本文将深入剖析CARAT报告的核心发现,聚焦算法时代CPG营销必须面对的六大战略转向,帮助品牌在变革浪潮中把握先机,实现从"被算法支配"到"驾驭算法"的关键跃升。
一、算法可用性:CPG品牌的新战场
算法可用性正在成为CPG品牌价值方程中的核心变量。CARAT报告揭示了一个颠覆性现实:在未来,低参与度品类的购买决策将越来越多地由AI代理完成。这意味着品牌面临的不仅是"对人营销",更是"对机器人营销"的全新挑战。当算法决定产品在数字货架上的可见度、推荐排序甚至自动补货时,传统营销中的"心理可用性"和"物理可用性"概念被赋予了全新的内涵。
CARAT研究发现,实现算法可用性的基础架构包含五个关键层面:
- 数据基础层:标签管理、分类体系、命名规范的标准化程度直接影响算法对品牌的"理解"质量。一个混乱的产品数据架构会使品牌在算法眼中"面目模糊"。
- 技术适配层:SEO策略和全渠道链接架构决定了品牌内容被算法抓取和索引的效率。数据显示,优化良好的技术架构可使品牌搜索可见度提升40%以上。
- 信号丰富度:算法依赖多元信号进行决策,品牌需要构建文化信号(如热点关联)与商业信号(如价格促销)的协同发射机制。
- 伦理治理层:为避免AI偏见和隐私风险,领先品牌已开始设立AI伦理委员会,对数据使用进行全流程监督。
- 跨职能协作:营销与IT部门的深度整合成为必需,数据显示,拥有跨职能数据团队的品牌算法适应速度快于行业平均2.3倍。
表:算法可用性建设的五大支柱与实施要点
支柱领域 | 关键挑战 | 最佳实践 | 预期收益 |
---|---|---|---|
数据基础 | 数据孤岛与标准不一 | 建立统一的产品信息管理系统 | 算法识别准确率提升50%+ |
技术适配 | 技术债务积累 | 实施SEO和技术架构审计 | 有机流量增长30-60% |
信号丰富 | 信号发射不协同 | 构建文化-商业信号映射矩阵 | 算法推荐频次提升2.5倍 |
伦理治理 | 合规风险增加 | 成立跨部门AI伦理委员会 | 降低合规成本25% |
组织协作 | 部门壁垒森严 | 建立营销-IT联合KPI体系 | 创新周期缩短40% |
CARAT的案例研究显示,一个全球快消品牌通过系统性提升算法可用性,使其在零售平台AI推荐中的出现频率从行业平均的12%跃升至34%,直接带动线上销售额增长19%。这一案例证明,在算法时代,"被看见"的能力已经需要全新的技术基础和战略思维。
二、增长映射:从人口统计到兴趣社区的范式转移
精准营销时代的一个重大迷思是:大规模个性化必然带来营销效率的提升。CARAT报告尖锐指出,当前营销技术生态的碎片化使得跨平台受众去重几乎不可能——即使借助先进AI技术,平台间的数据壁垒仍导致匹配率普遍低于50%。更严峻的是,56%的广告预算在程序化供应链中"消失",未能产生实际触达效果。这种状况迫使品牌必须重新思考增长逻辑。
CARAT提出的"增长映射"(Growth Mapping)方法论代表了根本性的思维转变:从传统的人口统计学细分,转向以文化兴趣和社区归属为核心的受众洞察。这种方法不是简单地寻找更小的利基市场,而是通过识别高价值兴趣社区,实现"对更多人变得更相关"的战略目标。报告中的创新案例显示,一个个人护理品牌通过将受众策略从"25-34岁女性"调整为"可持续生活方式实践者",在保持同等预算下实现了触达范围扩大42%和转化率提升28%的双重突破。
增长映射的实施依赖于三大核心组件:
- 动态兴趣图谱:实时捕捉消费者跨平台的行为轨迹和内容互动,识别真正的情感连接点。数据显示,基于兴趣的定位比传统人口统计定位的参与度高3-5倍。
- 倾向性评分系统:量化不同社区对品牌价值的潜在贡献度,优先投资高转化概率群体。CARAT的专有模型可将营销效率提升30-50%。
- 总受众宇宙模型:构建品牌的全景受众生态系统,识别核心社区、相邻机会和战略空白领域。某食品品牌应用此模型后,发现了占总潜力28%的此前完全忽视的受众群体。
表:传统受众策略与增长映射的对比分析
维度 | 传统受众策略 | 增长映射策略 | 优势比较 |
---|---|---|---|
细分基础 | 人口统计学特征 | 文化兴趣与社区归属 | 相关性提升3-5倍 |
数据来源 | 有限的第一方数据 | 多元信号融合(社交、搜索、消费) | 洞察深度增加70% |
规划周期 | 季度/年度更新 | 实时动态调整 | 市场响应速度提高5倍 |
成功指标 | 触达频次GRPs | 社区参与深度与扩展度 | 品牌黏性提升40% |
组织需求 | 单一营销团队 | 跨职能增长小组 | 创新成功率提高2倍 |
CARAT特别强调,增长映射不是简单的"精准营销升级版",而是从根本上重新思考"谁是我们的消费者"这一战略问题。在算法时代,消费者越来越多地通过兴趣社区而非人口统计类别定义自己,品牌必须适应这一深刻变化才能保持相关性。报告预测,到2035年,最成功的品牌将是那些能够帮助消费者围绕共同热情形成有意义社区的品牌,而不仅仅是销售产品的品牌。
三、触点平等化:打破品牌与效果的人为界限
CPG营销长期存在的"品牌VS效果"二分法在算法时代正变得过时。CARAT报告指出,Google Shopping等平台通过AI技术将功能性搜索转化为社交发现体验,而沃尔玛在TikTok上推出的全购物内容系列则模糊了娱乐与商业的界限。这种转变创造了一个新现实:每个接触点都可能随时在文化传播和商业转化之间切换角色。
触点平等化的核心是采用全渠道价值评估框架,避免陷入"零售媒体热"等片面投资陷阱。CARAT针对35家美国零售商开展的专项研究发现,许多品牌在零售媒体上的投资缺乏对增量贡献的科学评估,导致资源配置失衡。一个典型案例是,某快消品牌通过CARAT的跨触点规划工具重新分配8%的预算从购物者营销到品牌建设,结果实现了净触达率提升1.6%和频次提升5.3%的双重优化。
实现触点平等化需要四个关键突破:
- 统一测量体系:建立跨所有触点的同源评估标准,避免不同测量方法导致的扭曲比较。CARAT的工具已在70多个市场验证了这一方法的普适性。
- 动态权重调整:根据算法环境的变化实时调整触点价值评估,某时尚品牌通过每月权重更新使营销效率持续提升15-20%。
- 协同效应量化:精确计算不同触点组合的放大效应,数据显示优化的触点组合可产生1+1>3的协同效果。
- 创意中立原则:确保评估基于触点效能而非创意执行偏好,避免主观偏见影响投资决策。
CARAT的研究揭示了一个关键洞察:在算法时代,品牌体验触点对品牌力的贡献是付费营销的3倍。这意味着,零售环境中的算法优化(如搜索排名、产品推荐、个性化促销)正成为品牌建设的新前沿。那些能够将品牌叙事无缝融入商业触点算法的品牌,将获得前所未有的竞争优势。
四、算法规划:营销策略的下一代范式
面对营销环境的复杂变化,传统的年度媒体计划已经无法适应算法时代的动态需求。CARAT提出的"算法规划"框架代表了营销策略的根本性革新——从静态计划转向动态决策系统。数据显示,49%的CPG行业CMO正在积极探索这种新方法,以期获得竞争优势。
算法规划的本质是创建自适应营销决策树,它融合了两个关键学科:
- 体验规划:平等评估所有触点对消费者旅程的贡献,优化组合以实现文化和商业目标。CARAT的案例显示,这种方法可使营销有效性提升10-30%。
- 内容规划:确保每个触点在正确时间提供最相关的内容表达。AI生成技术使品牌能够为每个微时刻提供个性化内容变体。
算法规划的实施带来三个根本转变:
- 从固定计划到动态系统:营销策略成为持续学习的有机体,某汽车品牌通过实时优化算法使客户获取成本降低22%。
- 从通用方案到定制体验:为每个受众群体设计独特的算法制胜路径,个性化程度提高5-8倍。
- 从孤立优化到全局关联:所有营销活动在一个协同框架下运作,消除内部竞争和预算浪费。
CARAT强调,算法规划不是用AI取代人类判断,而是通过"HI(人类智能)+AI"的协同模式提升决策质量。在策略制定和创意方向等需要深度洞察的领域,人类仍保持主导;而在实时优化和大规模个性化等场景,AI则发挥其独特优势。这种分工协作使某奢侈品品牌的营销效率提升了50%以上。
五、预测性思维:从衡量过去到塑造未来
算法时代最深刻的变革或许是营销测量范式的转变。CARAT报告指出,传统的KPI衡量系统(如GRPs、点击率)已经无法满足需求,因为它们本质上是"向后看"的。在算法驱动的动态环境中,品牌必须发展预测性测量能力,即基于实时数据预见消费者行为变化,并提前调整营销策略。
CARAT开发的"适应性预测"框架包含四个关键组件:
- 行为模拟引擎:预测营销干预可能引发的消费者行为变化,准确率达75-85%。
- 品牌认知监测:实时追踪品牌在算法环境中的心智份额变化。
- 竞争动态分析:量化竞争对手行动对品牌算法能见度的影响。
- 动态预测整合:将上述因素融合为持续更新的战略建议。
实施预测性测量需要建立三个核心能力:
- 实时反馈循环:将数据洞察转化为行动的时间从数周缩短至小时级。
- 弹性成功标准:除销售指标外,纳入品牌健康度、客户终身价值等长期指标。
- 跨职能协作:打破规划与执行团队之间的传统界限,形成敏捷响应单元。
数据显示,采用预测性测量的品牌市场响应速度比竞争对手快3-4倍,能够在算法变化中持续保持优势地位。CARAT预测,到2026年,预测性分析将成为CPG营销的标准实践,彻底改变营销效果的评估方式。
六、零售媒体博弈:重新定义价值交换
零售媒体网络的崛起是算法时代最显著的发展之一,但也带来了新的挑战。CARAT研究发现,41.3%的CPG品牌正在构建自己的市场平台,反映出对零售媒体生态的深刻不安。当前零售媒体市场存在严重的价值不对称问题——零售商掌握数据和算法优势,而品牌方则面临信息不透明和贸易预算蚕食的风险。
CARAT提出了零售媒体博弈的三大破局策略:
- 价值交换重构:品牌应提供品类洞察、增量客户数据和内容能力,换取更公平的算法待遇。某食品品牌通过这种策略使零售媒体ROI提升35%。
- 有机推广优化:利用零售媒体的付费placement刺激自然流量,形成良性循环。数据显示,这种协同策略可使总体能见度提升50-70%。
- 长尾零售赋能:帮助中小零售商构建数字化能力,扩大品牌覆盖同时创造新收入源。
CARAT特别强调,在算法时代,零售体验对品牌力的贡献是付费营销的3倍。这意味着品牌必须将零售媒体视为品牌建设而不仅是销售驱动的渠道。那些能够重新定义零售合作伙伴关系的品牌,将在算法分配的时代获得决定性优势。
结语:在算法时代重建品牌优势
CARAT报告最终揭示了一个根本性洞见:尽管算法正在改变营销的方方面面,但CPG品牌的两个永恒真理依然有效——品牌必须在购买情境中易于回忆和找到,而共享规模对营销效果仍然至关重要。算法时代的真正赢家将是那些能够将传统品牌智慧与全新算法能力创造性结合的企业。
数据显示,全面采纳CARAT六大策略的品牌可以实现:
- 15%的注意力到达和频率提升
- 10-30%的营销传播有效性提高
- 50%的上市速度加速
这些成果的取得不仅依赖于技术投入,更需要组织思维和能力的整体升级。算法时代不会淘汰品牌建设,但会彻底改变品牌建设的规则和方法。那些敢于重新想象营销可能性的品牌,将在这一轮变革中赢得未来十年的竞争优势。
常见问题解答(FAQs)
Q1:什么是CPG营销中的"算法可用性"?为什么它如此重要?
A1:算法可用性指品牌被算法系统识别、理解和优先推荐的能力。它至关重要,因为到2027年,预计79%的广告投资将由算法管理,决定产品可见度、推荐排序甚至自动补货决策。提高算法可用性涉及数据标准化、技术架构优化和信号发射策略等多方面工作。
Q2:CARAT提出的"增长映射"与传统受众定位有何不同?
A2:传统定位主要基于人口统计特征(如年龄、性别),而增长映射聚焦文化兴趣和社区归属。它不是寻找更小的细分市场,而是通过识别高价值兴趣社区,使品牌对更多人变得更相关。这种方法在CARAT案例中实现了触达范围扩大42%和转化率提升28%的效果。
Q3:为什么在算法时代"品牌VS效果"的区分变得过时?
A3:因为算法使得每个接触点都可能随时在文化传播和商业转化之间切换角色。例如,购物平台现在提供社交发现体验,而社交平台则整合直接购买功能。CARAT研究显示,品牌体验触点对品牌力的贡献是付费营销的3倍,这意味着商业环境中的互动正成为品牌建设的新前沿。
Q4:营销"算法规划"与传统的媒体计划有何本质区别?
A4:传统计划是静态的、按周期(如年度)更新的,而算法规划是持续学习的动态系统。它创建自适应决策树,实时优化触点组合和内容呈现。CARAT数据显示这种方法可使营销有效性提升10-30%,并缩短50%的上市时间。
Q5:小型CPG品牌如何在算法时代与资源丰富的大品牌竞争?
A5:CARAT建议聚焦三大策略:(1)深耕高价值兴趣社区,建立差异化定位;(2)与中小零售商合作构建定制化算法优势;(3)利用AI工具实现营销自动化,弥补资源不足。案例显示,专注特定社区的小品牌可获得比广泛覆盖更高3-5倍的参与度。