当今,随着文化的多元化、全球化,鞋服的风格越加丰富——不再只是满足人们基本保暖的生理需求,还成为了消费者彰显个性表达和追求时尚潮流的出口,国潮、古风、二次元等服饰风格不断涌现。

为了在激烈竞争的市场中实现品牌长青,如何加快数字化转型,完善数字营销一体化建设,是所有新国货鞋服品牌(包括传统品牌转型和新锐品牌)需要思考的问题。

神策研究院联合魔镜市场情报共同发布《新国货品牌数字营销系列研究报告》,旨在通过对细分行业的深入分析,为新国货品牌建立长期竞争力提供指引。本文将围绕新国货鞋服线上市场表现情况、消费者趋势、营销趋势,结合数字营销现状及案例剖析,为国货鞋服品牌在制胜路上提供有效参考。

一、新国货鞋服行业数字营销背景

中国鞋服行业经历了从“标牌”到“品牌”、蓬勃发展、深度调整、新国货品牌崛起四大阶段。目前,国货鞋服已经迎来精细化运营的品牌升级期。

近年来,新国货鞋服品牌 DTC 业务收入占比呈快速上升趋势,各品牌顺应时代发展,纷纷转变经营模式,注重消费者连接和品牌价值的传递,推出 DTC 转型或加盟直营化战略,以期直面消费者获取反馈和数据,指导产品和营销策略制定,更好地响应市场变化。

其中,除传统国货品牌转型外,新锐品牌本身自带 DTC 基因,没有历史包袱,能够更好地与消费者形成深度连接。

在报告中,神策数据将新国货鞋服营销趋势总结为两点:

第一,短视频和直播营销成为新国货鞋服品牌的首选。

随着短视频和直播营销的普及,抖音、快手等内容平台逐渐成为新国货鞋服品牌活跃的发稿阵地,得益于高日活,品牌通常能够以较低的发稿数量在短视频平台收获较高的互动量。短视频电商的发展带动服饰行业成交量呈几何级增长。

第二,依托微信生态,新国货鞋服品牌形成持续的消费者连接、内容传递和销售转化的闭环。

二、新国货鞋服数字营销现状及案例解读

基于神策数据 SDAF 数字化运营成熟度模型,对国货鞋服品牌数字化营销评估结果发现:国货鞋服整体数字化营销能力处于中游偏下水平,各领域均有较大提升空间,品牌间差距较大,领军者在模型各方面均较领先,其中【数字洞察能力】和【数字运营能力】是关键,主流品牌在数字营销的建设力度整体不足,应加强标签体系建立和用户画像沉淀,以此缩短在用户洞察上与领军者的差距。

针对此,报告提出:加速构建线上线下一体化的数字化运营闭环是国货鞋服行业数字营销的制胜之道。

案例一:某新国货鞋服品牌 A 打通线上线下流量,实现全域营销

通过数字化闭环,该品牌可以输出精准的消费者画像,深刻洞察消费者喜好;针对消费者行为偏好,该品牌为消费者提供个性化服务,提升复购率;沉淀的大数据可以帮助品牌提升业务决策能力。

案例二:某新国货鞋服品牌 B 深入布局数字化,推进 DTC 模式转型

该品牌认为 DTC 渠道将成为趋势,计划未来 24 个月内,DTC 业务占比达 70% 以上,投入超 4 亿元以强化数字化能力建设。具体表现在:构建标签运营中心,搭建消费者全渠道触点路径,进而构建直面消费者的业务模式;在实现信息化和自动化的基础上,打通商品全价值链,通过数据模型、算法预测判断,全面突破商品运营效率;创建自由私域流量入口,转化引流,直面消费者,实现更精准的营销;打造一个覆盖线上线下、多品牌全渠道、国际化的数字中台……

案例三:某新国货鞋服品牌 C 配置“直播 + 种草 + 私域”三板斧,放大品牌流量

该品牌深度洞察消费者消费痛点,挖掘消费者真实场景需求,以“头部主播带货 + 明星直播带货 + 品牌自播”的直播矩阵,通过打组合拳迅速起量,以此实现快速增长,稳固品牌产品结构的核心地位。

三、新国货鞋服品牌制胜启示

报告指出,新国货鞋服企业数字营销落地重点主要包括:构建私域流量、全渠道零售、社群运营、千人千面的个性化内容、基于数字化营销工具实现全渠道协同的营销自动化。如下所示:

综上,神策数据总结的新国货鞋服品牌制胜启示有两点:

第一,优质流量 + 全域营销实现规模化获客。

新国货鞋服企业需要充分利用裂变传播和私域运营实现优质流量的快速获取,并通过全域营销、场景式营销、内容营销来实现规模化获客。

第二,卓越营销技术体系实现精准营销触达。

新国货鞋服企业必须引入前沿的精准营销触达技术,包括自动化营销、用户标签画像、个性化推荐等,并搭建成体系的整套营销技术栈,实现真正的实时精准触达。

新国货品牌数字营销系列报告丨探析鞋服行业数字营销一体化建设相关推荐

  1. 新国货品牌数字营销系列报告丨解锁美妆品牌“长红”密码

    "新国货品牌"是指兼具颜值.品牌.质量的特点,通过数字化手段开展变革创新,逐渐获得消费者认知的中国品牌.从"网红"到"长红",每个新国货品牌 ...

  2. 新国货品牌数字营销系列报告丨加速连锁餐饮赢战数字化未来

    疫情冲击之下,众多新国货连锁餐饮品牌多措并举,在逆境中加速数字化转型.通过积极开展线上业务,对消费者全生命周期价值进行充分挖掘.连锁餐饮品牌具有天然的数字营销优势,其线下门店触点都是品牌自身强管控的, ...

  3. “材料主义”会是鞋服行业新的增长驱动力吗?

    作者:焦莹竹 来源:峰瑞资本(公众号id:freesvc) 树皮.甘蔗.蟹壳.蜘蛛丝.菌丝--这些看似古早或与鞋服行业毫不相干的自然界物质,借助材料科学.生物技术加持,摇身一变,成为鞋服行业升级的秘诀 ...

  4. 【报告分享】新国货品牌数字营销系列研究报告-美妆行业-魔镜市场情报神策数据(附下载)

    摘要:"新国货品牌"是指兼具颜值.品牌.质量的特点,通过数字化手段开展升级创新,逐渐获得消费者认知的中国品牌.从"网红"到"长红",每个新国 ...

  5. 【报告分享】美妆行业新国货品牌数字营销系列研究报告(附下载)

    美妆行业新国货品牌数字营销系列研究报告 完整资料获取方式: 关注千匠网络,公众号后台回复"220319" 报告版权归报告作者所有 部分报告内容 (此处仅展示部分,完整报告请后台回复 ...

  6. 不确定的乌卡时代:新国货品牌何去何从?

    新国货的频频出圈,吸引来的不只是围观者和创业者. 财经作家吴晓波跨界推出了一部<新国货>纪录片,阿里升级了扶持自主品牌的"新国货计划2020",腾讯和人民日报数字传播启 ...

  7. AOEO×小红书,新国货品牌的爆红逻辑

    去年双11,新国货护肤品牌AOEO以销量7500万和37%的超高复购率成功出圈,作为一个成立仅一年的年轻品牌,除了产品力外,AOEO的快速增长离不开内容平台的深度营销. 01 小红书决策时刻,挖掘价值 ...

  8. 2022稳定学习年度研究进展系列报告丨精华观点总结

    近年来,在独立分布假设的前提下,机器学习模型的表现越来越好.但在实际应用场景中,数据本身却具有很强的异质性和差异性,这就对模型的泛化能力产生了较高的要求.为了解决分布外泛化问题,稳定学习应运而生.12 ...

  9. 衣新履靓,智能商业空间的鞋服行业应用

    以时尚为风向,以体验为底色.尤为重视顾客体验的时尚鞋服行业,对于门店数字化的建设,是领先于大部分零售行业的.但如何在存量时代里发掘增长点,以数据为驱动,优化营销.撬动增长,仍是时尚鞋服品牌不断探索的课 ...

最新文章

  1. Linux进程在后台运行的几种方法
  2. 图形基础 GPU架构(2)软件调用栈
  3. python教程:mixin详解
  4. Kubernetes 1.6新特性
  5. [POJ2976] Dropping tests
  6. Python运算符和编码
  7. 织入业务代码-ModifyService
  8. 【UOJ#188】Sanrd(min_25筛)
  9. 让读博轻松、愉快的10种方法
  10. python编程(gevent入门)
  11. 系统损坏sql数据库备份_如何识别损坏SQL备份文件
  12. 自定义训练中保存检查点
  13. ssh整合(spring+springmvc+hibernate)
  14. linux分析测序数据,[转]如何分析测序结果
  15. 清华大学计算机综合基础真题,【盛世清北】2021清华大学912计算机专业基础综合考研真题-清华考...
  16. 百度App iOS工程化实践: EasyBox破冰之旅
  17. java 输入一串字符串 字符串长度不超过100
  18. Java代码生成图片验证码
  19. 河北省专接本计算机大纲,河北专接本考试科目大纲
  20. 2020年鼠年二月初六 长发飘飘

热门文章

  1. 微型计算机1tb等于,计算机应用基础第一套试卷100分
  2. java io null异常,java.io.IOException:所有收集器的初始化失败。最后一个收集器中的错误是:null...
  3. vue-ueditor 后端配置项没有正常加载_当运营商遇上极简流畅的产商品配置体验
  4. matlab正弦序列频谱,【求助】正弦信号序列fft频谱分析!!!
  5. pycharm如何分两页阅读_雅思高分喜报| 听力、阅读、写作突破7分,2个月轻松突破雅思总分7, 她是如何做到的?...
  6. 步步高vivo高通解锁工具_高通人工智能开放日,窥见5G+AI的未来
  7. 获取顶级域名与一级域名的python库-tld
  8. re搜索字符串与find字符串不一样的结果
  9. android的三个基础控件,Android基础控件——ProgressBar自定义的介绍、动画效果实现、附加三个漂亮的进度条...
  10. tensorflow 加载bert_用NodeJS/TensorFlowJS调用BERT实现文本分类