从慈善义举到国手代言,看国货崛起背后的文化自信

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2021-08-09 16:00

最近一段时间,国货再度登上热搜。一边,鸿星尔克为河南洪灾捐款的义举获得舆论和销量的双重认可,各地告急的库存,踩到冒烟的缝纫机,闪耀着国人的温情与凝聚力;另一边,日本奥运赛场捷报频传,运动员身着国货品牌登场,特步晒出多位“冷门”选手代言人获得数万转发,对奥运精神的推崇取代了“唯金牌论”,背后则是强大国家实力作为底气。科技在不断进步,国货也在不停革新,无论口碑还是品质都进入了新高度,体现着文化认同感与自豪感的与日俱增。


图片来源:特步体育官方微博


国潮崛起,要潮流也要品质


这两年,国货崛起已经成为一种浪潮。不论是李子柒走红海内外,还是故宫等文创IP的流行,以及完美日记、中国李宁、元气森林、虎头局等等一批国产美妆、运动甚至饮品、烘焙等品牌的爆发,都体现出国人拥抱文化自信的趋势。值得一提的是,除了新兴走红的快消品类,在选购高端品类时也有相当比例的消费者更偏爱国产品牌。


资料来源:阿里研究院


国际品牌曾经是舒适、现代化、中产生活方式的标志,但中国企业逐渐不再拘泥于生产低价产品打造价格优势,而是转向努力升级产品品质、性能和价值。调查显示,在乳制品、数码产品等品类中,近三分之一的消费者在高端产品上会选择国产品牌。


Z世代人群,为国货买单的主力


国货的崛起之路并非一蹴而就,这离不开规模庞大的消费群体共同助力,其中Z世代(即出生于1995年~2010年间的青年群体,也被称为“95后”)人口规模约2.64亿,占我国总人口约19%。在互联网行业整体渗透率见顶的大背景下,一方面,Z世代的消费潜力不断释放,首批Z世代已步入职场,开始拥有独立经济来源与自主消费决策;另一方面,Z世代受高等教育普遍水平较高,对新鲜事物的接受程度也更高,对于花样繁多、紧追潮流的国货新款有着更高的买单意愿。


资料来源:库润数据,中信证券研究部


根据麦肯锡对亚太地区Z世代的调查数据,40%的Z世代追求人气品牌,随着国风大热,紧跟潮流时尚的Z世代无疑成了最乐意买单的受众群之一。国潮的兴起离不开对中国传统文化元素的融合运用,不仅要讲好品牌故事,还要符合“看脸时代”的审美标准。


数据来源:《2021年618国货消费调查问卷》,360智慧商业,2021年6月


除了颜值能打、质量过关,还要价格实在。虽然具备了一定的消费能力,Z世代同样面临着生活开销的压力,因此国货对Z世代的吸引力因素排行中,“价格实在”的购买理由居于高位。事实上,“价格实在”的评判标准涉及到了商品的多方面因素,如性价比高、持久耐用、造型美观等等,多方融合,才能让消费者认为其价格定位是实在可取的。综合来看,绝大多数Z世代对国货的态度保持看好,无论是拉动内需还是刺激消费,国货之光依旧熠熠生辉。


渠道&流量兼顾,国潮也要借东风


国货之所以能以潮流之势席卷而来,广受喜爱,不仅是建立在丰厚的中国文化基础之上,还离不开各渠道带货的推波助澜。比如汉服、文创雪糕、无糖气泡水、螺蛳粉等等网红产品,往往从民族情怀、传统文化、商品重构、新奇设计等角度切入,从单点用户需求出发,通过社交网络快速“种草”引爆,同时延展各电商渠道、自建App+小程序全景渠道,实现销售变现。这个过程中,图文信息流、短视频信息流以及流量平台的KOL,成了“种草”的核心。同时,电商平台的扶持计划,也给了国产品牌很大助力。以完美日记为例,其自2018年3月起以小红书为流量主阵地,通过大量布局KOL和KOC社交种草策略,利用不间断的社交声量,在2020年双十一收获了累计销售破5亿居彩妆行业第一的佳绩。


数据来源:2021中国新消费品牌社媒营销研究报告


数字化变革在国产品牌原有的设计、生产、营销、品牌等运作方式中潜移默化,通过多重因素叠加反应,促进了新国货的迅速崛起。随着移动互联网已经成为现代人生活中不可或缺的一部分,尤其是强势占领用户时间和心智的短视频等新型内容平台对新国货的曝光和推荐,对于新国货能够被关注、被选择也起着至关重要的作用。


数据来源:《2021年618国货消费调查问卷》,360智慧商业,2021年6月


随着国货品牌的走红逐渐向更多品类延展,赛道内的品牌升级充满着无限可能。近年来国货的复兴、崛起与大热,不仅仅是掀起了一阵新的市场浪潮,更彰显了一场在经济增长、文化自信支撑下的消费盛宴。每一个消费者都是贡献者,为推动内循环尽到一己之力;每一个消费者又都是受益者,能够更方便地获取更具性价比的优质商品,这其中不止有“潮力量”的Z时代,还有“爷青结”的新中年,更有迈入人生新阶段的新手父母。未来,国货还会给我们带来哪些惊喜突破?让我们拭目以待!


数据参考:

阿里研究院

库润数据,中信证券研究部

《2021年618国货消费调查问卷》,360智慧商业,2021年6月

2021中国新消费品牌社媒营销研究报告


编纂:TalkingData


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