趋势洞察 14小时前 93 阅读 0 评论

买Labubu的都在交”智商税”?但这届年轻人愿意为快乐买单!

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人人都是产品经理

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

当商场实体店纷纷倒闭,泡泡玛特门店却逆势扩张——Labubu凭什么让全球消费者为“丑萌”癫狂?

很多人不理解,现在的经济现象下,一边是穷鬼套餐遍地开花,一边是Labubu这么贵还这么火?许多人将Labubu的火爆简单归结为:饥饿营销的胜利,明星带货的破圈,IP运营的精准等原因。

泡泡玛特会员数两年翻倍至4600万,海外收入暴增375%,从0到3600亿市值,火爆全球,以泡泡玛特为代表的概念股掀起了涨停潮,催生新的河南首富。

这些现象背后,绝对不是饥饿营销那么简单。

这些表象之下,隐藏着更深层的商业趋势和机会。——情绪经济。

什么是情绪经济?

情绪经济是指能为消费者提供情绪价值的产业。它是物质丰裕后的新刚需,是经济下行期必然产物,更是必然影响中国未来十几年的消费趋势。

综合来看情绪经济的产生有三个条件:分别是消费升级,消费观念转变,经济下行;

  1. 消费升级:当人均GDP突破一定程度后,消费从“功能满足”转向“情感满足”。消费者更愿为能带来幸福感、认同感的商品买单,这是美国、日本的经验。
  2. 消费观念转变:年轻一代成长于物质丰裕和数字时代,更关注精神富足而非物质占有。商品被赋予情感符号,成为消费者表达自我、构建圈层归属感的工具。
  3. 经济下行:随着经济放缓,失业率上升,收入下降,生活压力上升,情绪经济成为缓解孤独、焦虑的出口。数据显示,为情绪价值买单的消费占比达40.1%,物质消费萎缩但精神消费逆势增长。

日本90年代泡沫经济后,在经济、精神压力的双重压迫下,日本人开始寻找缓解焦虑的替代性途径。那些有助于逃避现实,满足精神充实的产业开始快速发展。于是动漫、游戏、偶像、酒产业在日本”失去的30年”里不仅没有衰落,反而迎来了黄金时代。

比如1990年代初,虽然正值经济泡沫破裂,但任天堂推出了超级任天堂,销量依然火爆;1994年,索尼推出了PlayStation游戏机,准确把握了年轻人的文化需求,最后成为了一代人的青春记忆。

更有意思的是,这种精神消费还催生了一个全新的商业模式:二次元经济。手办、周边、cosplay、声优产业等等,围绕着虚拟IP产生了一个庞大的产业链。

这个产业链的核心逻辑是情感价值,而不是功能价值。消费者愿意花几千块钱买一个手办,不是因为它有什么实用功能,而是因为它能带来情感满足。

中国年轻人的需求,也和当年的日本年轻人非常相似。现在中国的年轻人消费是不是也越来越抽象了,连奶茶都要精打细算,但却在潮玩、动漫周边上疯狂破防,为什么会这样呢?

这其实是一种情绪消费的渴望。今天的年轻人背负着很大的生活压力,尤其是独生子女们和漂泊在外的牛马们。大家面对各种工作和生活上的烦恼,对于商品除了实用属性外,也越来看重其中的情感链接以及品味。这种趋势就推动了情绪消费的兴起。

说个扎心的现实,现在的年轻人,微信好友2000个,却找不到人说晚安,住着小小的合租房,孤独成为生活的底色。这个时候潮玩、游戏、动漫来了,把消费者喜欢的二次元虚拟角色从屏幕拽进了现实,转化成为实体的即时的情感陪伴。加班加到吐血,回家看到我的潮玩,突然就觉得好像没有那么累了。

同时潮玩也做的越来越贴近消费者需求,高饱和的配色,波光粼粼的散粉就会刺激多巴胺分泌。他们不仅仅是简单的收藏品,精致的包装,完美的做工,把喜欢的角色捧在手心里的满足感,就会让人感受到了前所未有的愉悦,满足了年轻人对于陪伴、互动、消遣、挤压的精神需求。

这背后还藏着一种社交价值的需求,有些人花几万元买潮玩,不单单是为了收藏,为了表达喜欢,更多也是用这些潮玩塑造自己的身份认同,表达我是一个有品位、有消费能力的资深玩家。有人在线上晒,为了喜欢的潮玩庆生。

也有人在线下背着痛包,会遇到同好和他比划角色的手势,收获点赞时的成就感,遇到同好的惊喜感,都是对被看见、被理解的底层情绪需求。

而labubu就是在这个社会背景下的一个产物。

他的爆火有企业、明星的推动,有上下游利益链的推波助澜。但点燃labubu全球狂潮的根本燃料,是经济下行中喷薄而出的“情绪刚需”。

日本、美国经验反复验证一个真理:在经济下行周期,能抚慰人心的产品更有机会穿越周期,成为真正的硬通货。

中国企业的真正课题,并非复制一个Labubu,而是以它为透镜,看清时代的集体渴望。

本文由 @莹姐的营销纪实录 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于CC0协议

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!