前阵子，一条#香奈儿发布虚假广告被罚20万 的新闻登上热搜，阅读破亿，对品牌带来了一场舆论风波。
所以是个什么虚假广告呢？
据上海静安区市场监管局调查显示：2016年12月起，香奈儿一款面霜产品的宣传中，使用了护肤功效含“色斑淡化”的广告用语；2018年3月起，一款面膜产品使用了“抑制黑色素”的广告用语。
这两款产品50克的售价分别为：3000元和700元。
行政处罚书指出，根据国家食品药品监督管理总局进口非特殊用途化妆品备案凭证的商品配方显示，涉案商品配方中不具备美白祛斑功效的成分，当事人也无法提供证明商品具备广告中所称的美白祛斑功能的实验报告。因此其已构成了发布虚假广告的违法行为，并责令其停止发布广告，罚款人民币20万圆整。
这个事情，其实说明了一个既简单又传统的美妆宣传问题：产品研发部门和营销部门的脱节，让美妆营销还在“拍脑袋”。
一、美妆与营销在脱节？为什么说美妆营销还在“拍脑袋”，是因为美妆和营销脱节了吗？
在美妆行业中，以企业推出新品到营销制定广告为例，营销公司与美妆品牌合作主要有两种模式。
第一种是传统模式，一款新品的上市流程是：研发部门推新品—市场部制定推广计划—4A公司做定位+视觉—Social公司做社交种草。
此时的劣势是显著的，在产品层面：
产品研发部门往往与消费需求存在偏差或滞后性，而导致产品缺乏先天优势；其次，在密集的美妆产品市场中还容易出现产品功效全面相似的“撞车”现象。这是产品和消费者市场脱节的表现。
在这种情况下，营销公司也往往很被动，既和消费者市场脱节，也与产品研发部门脱节，只能“拍脑袋”去想广告，这个过程中就容易出现“虚假宣传”，或者只能靠“拼预算”去做大传播效果。
第二种模式，也是今天更典型的模式是：产品研发部门+市场部—4A公司视觉定位—Social种草。
在这一阶段，优势是产品研发部和市场部紧密结合，市场部链接的是消费者端，所以往往会推出更符合用户需求的产品，让产品的“押宝”几率变高，摆脱产品和消费市场脱节的困境。
但劣势在于，美妆市场的竞争还追求一个字“快”。
由于美妆市场部的产品洞察力很可能是第三方公司给到的，这个过程就会消耗一定时间；再从市场部到产品部的确定，最后到产品落地，又会折损一段时间。我们都知道，现在美妆市场的变化很快，整个产品推新的节奏都在加快，这种时间上的滞后性，让产品面临的可能是比你动作更快的竞品。
接着进一步的劣势是：产品的差异化还是要靠营销来做，但在这个阶段，营销公司与产品部门始终还是脱节的现象，无法快速找准产品卖点，仍过度依赖“乙方拍脑袋”和“甲方拼预算”。
二、美妆营销，如何更科学？这里不得不植入一个时趣和某知名美妆公司的合作模式，我们认为，这是打破美妆行业推新“准确度”和“速度”的关键所在，更是未来所有美妆企业都需要学习的一种合作模式。
在时趣与该美妆品牌的合作方式中，新品的上市逻辑是：产品研发部+市场部+AI营销代理公司，三者始终紧密结合。
在这种模式下，品牌会有自我的产品认知，但还需要第三方公司，凭借自己的数据能力，能够带着自己的「消费者洞察数据」+「竞品品牌数据」+「营销数据」直接参与到整个新品前端研发+上市推广的流程中。
这正是以真实客观的数据做营销，去帮助品牌论证前端的产品定位，辅助前端的产品研发，并主导中端产品卖点梳理，确定产品的功效，最后指导后端的营销创意落地。
在这种全新的合作模式下，美妆市场中的“高手下棋”，拼的就不再是“乙方拍脑袋”和“甲方拼预算”，而是数据技术带来的“速度”和“精准度”。让新品诞生到上市的路径缩短，市场响应速度更快，精准度提高，产品会更具竞争优势；同时，营销的速度与精准度也相应提高了，更容易帮助美妆企业打造爆款。
针对香奈儿事件，这个事件的本质其实是：营销公司的卖点提炼与产品成分的挖掘在“拍脑袋”，还处在传统的代理商服务中。
这种模式下，一般是代理公司接到客户需求，然后根据“研究市场推荐成分”+“研究产品”，去挖掘产品的卖点；紧接着依靠行业经验+竞品分析，寻找产品传播差异化；最终产出一套产品昵称、功效卖点、Slogan等创意。
传统的代理商解决方案
但在今天这样的传播环境下，“最好”这种感性命题，可以被“最有效”这种理性命题所代替。“广告主要的其实不是最好的创意，而是要最有效果的创意”，为此时趣与上文提到的美妆品牌，给到的解决方案是：
一张图看懂时趣的解决方案
1.从接Brief开始，时趣营销专家与数据部门co-work，通过自研的「时趣洞察引擎」进行大量的数据分析，建立含数据分析的方案框架。
2.然后从消费者、产品、竞品等多个维度的数据分析，深挖产品的成分优势，为客户推荐更符合市场趋势的成分。
3.紧接着以数据赋能的成分，锁定TA的护肤痛点、场景、市场趋势和机会点，研究TA喜好和语言习惯，支撑卖点包装。
4.在传播层面，结合众多竞品case study，分析竞品战役、舆论分析，找到差异化优点和优秀经验。
5.最后在数据分析基础上，进行卖点包装的创意发掘，产出多套不同维度的卖点挖掘。
可以看到，在这个案例中营销公司是以数据赋能，从用户端、市场趋势去反推产品力，与研发部、品牌部共同探讨，帮助品牌节省产品定位、定价、渠道等过程成本，让消费者、竞品等营销视角的数据，贯穿每一个关键决策。
美妆营销需要科学化。
从过去的调研公司负责前端数据，营销公司负责中后端数据，进化到让营销公司以自身的营销数据，深度参与到前端的产品定位、卖点梳理中去，产出符合市场营销趋势、更理性、高效且有效的产品上市传播方案。
而面对数据汪洋，品牌深度利用AI营销公司的数据能力，采取更紧密的合作模式，这不仅是美妆，更是整个快消行业都可学习、可复制的算法逻辑。
