
作者:舒紫花 校审:林德燊 排版:习丌𠙶
今年5月,饮料行业出了一件让所有产品经理坐不住的事。
可口可乐在日本推出了一款全程由AI参与研发的芬达汽水。AI通过深度学习日本消费者的味觉偏好和社交评论数据,精准调配出浓郁果香口感:“橙味和葡萄味两个SKU”,一上市就引爆了当地市场。
这不是可口可乐第一次用AI做产品。早在2023年,他们就推出了AI辅助研发的“Y3000”口味。传统饮品的新品研发,依赖调香师的经验和一轮又一轮的消费者盲测,周期长达12到18个月,上市后存活率低得令人心寒。总结就是:慢且赌。
而AI把这个逻辑变成了快且准。可口可乐已将AI驱动的销售预测准确率从70%提升至90%,AI正在成为其供应链效率提升的核心引擎。
我不禁要问一句:当行业巨头已经用AI把新品研发从“算命”变成了“算数”,你的品牌,连最基础的消费者数据都还没攒够?

芬达AI新品的底层逻辑:数据是燃料,AI是引擎
很多人看到芬达AI新品的新闻,第一反应是“可口可乐真有钱”。2024年,可口可乐与微软签署了5年11亿美元的战略合作协议,全面部署微软云和生成式AI服务,这不是一般品牌能学的。
这个认知没错,但完全没有看到问题的本质。
芬达AI新品的成功,真正的关键不在AI算法本身,而在于一个被大多数人忽略的前提:高质量的本土消费数据。

AI的“精准”依赖于数据的“丰富”。没有燃料,引擎再先进也是废铁。可口可乐在日本凭什么能让AI精准调配出日本消费者喜欢的口感?因为他们在日本市场深耕了接近七十年,积累了海量的消费数据、口味偏好数据、社交评论数据。在可口可乐的Freestyle汽水机上,消费者每一次自由混合口味的行为,都是一次真实的市场调研。AI通过分析Freestyle机器上的数据,发现消费者经常自行混合“樱桃”和“可乐”口味,基于这一洞察,公司顺势推出了“可口可乐樱桃口味”,大获成功。
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这个逻辑反过来就是:如果没有足够丰富、足够高质量的消费者数据,再先进的AI也是“巧妇难为无米之炊”。
而这,恰恰是大多数国内快消品牌最尴尬的地方。

国内品牌的“数据困境”:巧妇难为无米之炊
太多国内饮料品牌的数字化负责人,每年开年度战略会的时候雄心勃勃地谈“AI赋能研发”“智能需求预测”,PPT做得比可口可乐还漂亮。但真要落地,第一个问题就卡住了:
你的数据在哪?
国内绝大多数快消品牌的消费者数据,依赖第三方电商平台或经销商反馈。这些数据有三个致命缺陷:割裂、滞后、颗粒度粗糙。
电商平台把消费者数据牢牢攥在自己手里,品牌能拿到的是经过脱敏、聚合之后的“二手数据”:你知道哪个SKU卖了多少,但你不知道买它的到底是谁、是男是女、多大年龄、在什么场景下购买的。经销商反馈的数据更是惨不忍睹:货出去了,卖给谁了?不知道。在哪卖的?大概知道。为什么买?完全不知道。
在第三方平台不给数据、经销商数据不可靠的情况下,大多数消费品企业的消费者数据仍然分散在电商平台、经销商系统和线下终端之间,形成一座座“数据孤岛”,难以形成完整的消费者画像。品牌不知道谁在买、在哪里买、为什么买,即便引入AI工具,也面临“巧妇难为无米之炊”的尴尬。

在这样的数据基础上谈AI研发?那是真真正正的“空中楼阁”。
更要命的是,在缩量内卷的存量博弈时代,品牌与消费者之间的信息不对称正在被彻底打破。过去,品牌可以依靠渠道覆盖和广告轰炸来弥补对消费者认知的不足。今天,渠道权力加速从经销商向平台和用户转移,消费者的主权意识全面觉醒——他们不再满足于“被允许的选择”,而是要求参与价值创造的全过程。当消费者已经进化到“我想喝什么你得懂我”的阶段,品牌却还停留在“我生产什么你喝什么”的阶段,这种错位就是品牌加速消亡的根源。

一物一码:从“数据荒漠”到“数据油田”
那么问题来了:在第三方平台不给数据、经销商数据不可靠的情况下,品牌去哪找高质量的第一方消费者数据?
答案就在每一瓶饮料的瓶盖上。
一物一码,看似是一个扫码发红包的促销工具,本质上却是品牌构建第一方消费者数据资产的战略入口。每一个二维码,都是一个“数据收集器”,消费者扫码的那一刻,品牌就能精准获取:地域分布、消费时段、口味偏好、复购行为、渠道选择,这些数据恰恰是AI研发引擎最需要的“燃料”。

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东鹏特饮是这个逻辑的最佳证明。通过“一元乐享”扫码活动,截至2023年底,东鹏饮料累计扫码消费者ID已超过1.9亿人次,凭借扫码掌握了海量真实、客观、及时的第一方消费数据,已实现精准分析区域口味偏好并反哺新品开发。东鹏的数字化布局不是一步到位的,而是分阶段迭代:先以一物一码连接C端,通过扫码红包拉新;再推出bC双码双激励,解决终端动销难题;最后落地五码关联,打通生产、仓储、分销、终端、消费者全链路。
这才是正确的路径:先攒数据,再玩AI。

再来看可口可乐。在中国市场,太古可口可乐自2022年起就与中国可口可乐合作推出了“一物一码”营销策略,每个瓶盖或铝罐拉环上都有一个独特的二维码,扫码收集积分或兑换奖品已成为许多消费者的习惯。通过一物一码促销活动,可口可乐让营销激励直达C端,借助在线化能力帮助终端门店实现在线核销,让所有促销费用在线化。
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你看,连可口可乐这样的全球数据巨头都在通过一物一码进一步夯实数据地基,你的品牌有什么理由继续等待?

全域粉销:AI+数据的终极战场
到这里,我想把问题再拔高一个维度。
很多品牌管理者会问:就算我通过一物一码积累了数据,有了AI研发能力,然后呢?新品推出去了,怎么保证它能持续增长?怎么保证消费者不只是尝鲜,而是复购?
这就不得不提一个更根本的问题:营销范式的底层变革。
点击链接,了解更多:全域粉销,用户主权时代的营销范式革命!
过去二十年,快消品行业的营销逻辑建立在“深度分销”之上:厂家主导、渠道协同、终端掌控。这套模式在增量时代确实有效,但在存量博弈的今天,渠道覆盖不再等于销量增长,铺货率提升带来的边际效应越来越低。米多创始人王敬华反复强调一个观点:深度分销解决的是“货”的覆盖问题,但今天真正缺的不是货架上的产品,而是愿意买单的人。
行业竞争已经从“渠道霸权”全面转向“用户主权”。
全域粉销,正是基于这个判断提出的营销新范式。它的核心逻辑是:以用户关系资产化为经营核心,驱动业务长效增长。它不是简单地做私域运营,更不是搞社群裂变,而是从战略层面把企业与用户之间的信任关系,转化为可量化、可管理、可复利的用户关系资产。
在这个框架下,AI和一物一码的关系就变得非常清晰了:
一物一码解决的是“用户关系建立”的问题。让品牌从“不知道谁在买”到“精准识别每一个消费者”。每一个扫码行为,都是一次用户关系的触点,都是一条可以被记录、被分析、被反哺的数据资产。
AI解决的是“用户关系增值”的问题。基于海量用户数据,AI可以实现从需求预判、口味研发到精准营销、个性化推荐的全链路智能化。AI不仅是效率工具,更是重构供需关系的“翻译器”,能将消费者复杂的情绪信号与行为数据转化为可执行的品牌策略。
全域粉销解决的是“用户关系长期经营”的问题。在AI驱动产品力提升的基础上,把每一个消费者从“一次性购买者”转化为品牌的终身粉丝和口碑传播者。
这三个环节构成了一个完整的增长飞轮:一物一码沉淀数据→AI分析数据驱动产品创新和精准营销→全域粉销经营用户关系提升LTV→更高的用户活跃度产生更多的数据→数据进一步反哺AI。

请记住:深度分销是存量,全域粉销是增量。

给饮料品牌数字化负责人的三条建议
给所有正在纠结如何应对AI时代的饮料品牌数字化负责人三条建议:
第一条:先解决“有数据”的问题,再谈“用好数据”。
很多品牌现在一上来就想部署AI,这完全搞错了优先级。数据是AI的燃料,没有燃料的引擎就是一堆废铁。东鹏特饮做数字化,2015年就开始布局五码合一,先花了将近十年时间把数据地基打牢。你现在要做的最紧迫的事,不是买AI工具,而是先把一物一码铺下去,把瓶盖变成数据入口,把每一瓶卖出去的产品都变成用户关系的触点。
第二条:不要盲目跟风,要有自己的节奏。
农夫山泉1996年布局水源地、2011年超前推出东方树叶,东鹏特饮2015年启动五码合一数字化转型,都是“先胜而后求战”的典型范例。这些企业的成功,本质上是对时代需求的精准预判与坚定践行,而非单纯的模式复制。芬达AI新品值得学习,但学习的是它的底层逻辑:“用高质量本土数据驱动研发”,而不是一下子就去签5年11亿美元的战略合作协议。你完全可以通过一物一码积累第一方数据,再基于这些数据用AI辅助研发和营销,走出属于自己品牌的AI路径。
第三条:把“全域粉销”作为数据能力的商业出口。
光有数据不经营用户,等于把金矿埋在地下。可口可乐的Freestyle贩卖机让用户自己调配口味,不仅收集了数据,还让用户深度参与到了产品共创中。这才是数据价值的最终归宿:让用户从“被分析的对象”变成“价值共创的伙伴”。


结语:时间窗口正在关闭
在结束这篇文章之前,我想用一个紧迫的事实来收尾。
传统饮品新品研发12到18个月的周期,意味着你今年立项的新品,上市时面对的是2027年的消费者。而在AI辅助下,这个周期可以被压缩到3到4个月。一年时间,AI驱动的品牌可以迭代三到四轮产品,你的品牌只能赌一次。
这已经不是“跑得快慢”的问题,而是“能不能留在赛道上”的问题。
深度的分销网络可以让你今天还活着,但能不能活下去,取决于你有没有自己的用户数据资产,取决于你能不能在全域粉销的框架下把每一个消费者真正经营起来。正如《孙子兵法》所言:“胜兵先胜而后求战。”
攒数据这件事,早一年做和晚一年做,差距不是一个量级的。时间窗口正在关闭。现在是时候把瓶盖上的那个二维码,变成品牌未来十年最核心的竞争壁垒了。
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