成为VIP会员查看完整内容
VIP会员码认证
首页
主题
发现
会员
服务
注册
·
登录
0
国产羽绒服的问题在于不够贵
2022 年 2 月 3 日
创业邦杂志
做一个未来的奢侈品品牌,一定要有文化,哪怕是包装,也得装出来。
来源 | 半佛仙人(ID:banfoSB)
作者 | 绿牙齿 半佛
图源 | 摄图网
讲真,羽绒服已经太贵了。
以前只是一小撮羽绒服品牌贵,比如加拿大鹅,而且贵得还算是有理有据。
极地考察专用,用的是稀缺的白鹅绒,帽子上还有郊狼毛。
甭管你认不认,他起码吹都有的吹。
没想到现在加拿大鹅的大多数产品都是鸭绒了,成本更低,反而更贵了,
而且国产羽绒服也开始动辄上万了。
只能说,大家还是认账的,
要是卖不出去,它早就降价了。
羽绒服又不是什么垄断生意,也不是什么易耗品,一件羽绒服穿个3年5年小意思,10年也不是不可以,天冷了大不了再加几条秋衣秋裤暖宝宝,问题都不大。
那为啥这东西还能这么贵呢?
反正肯定不是成本。
加拿大鹅的毛利润率是62%,蒙口(moncler)甚至超过75%,波司登羽绒服部分的毛利率是61.1%(2021年数据),
要知道,LV的毛利也就是刚刚超过60%。
果然奢侈品就是图个乐,真正的奢侈品还得看羽绒服。
羽绒服这个词,起的不太准确。
因为起到保暖作用的并不是羽,而是绒。
绒是没有羽毛梗的毛,每朵绒里又有很多绒丝。绒丝间有很多空隙,可以储存大量的静止空气。静止空气的导热系数很低,所以填充着绒毛的羽绒服才有如此出色的保暖作用。
羽是羽,绒是绒。
比如鸡就有羽,但没有绒。
即使有,也微乎其微。
所以你只听说过用鸭绒和鹅绒填充的羽绒服,没有听说过用鸡绒做成的羽绒服。
鸡只能满足人类“吃饱”需求,但不能满足人类“穿暖”的需求。
当然,还可以提供鸡毛掸子。
人类还是得靠鸭。
吃鸭的肉,用鸭的绒。
南京人更狠,连鸭血都要做成粉丝汤,还做的那么好吃,诱人多吃几碗。
绝大部分羽绒服,填充物主要就是两类:鸭绒和鹅绒。
大多数能下水的禽类都有绒,比如企鹅就有绒。
但数量太少了,而且也不让拔。
除了阿拉斯加等地的欧绒鸭以外,普通鸭绒要比鹅绒要便宜。
一是鹅绒的绒朵更大,保暖性要更好。
但对于普通人的日常需求来说,穿鸭绒羽绒服和鹅绒羽绒服的区别不大,在极寒之地鹅绒更强的保暖性才能体现出来。
说白了就是,比背九九乘法表测不出来你和诺贝尔奖获得者之间的水准差异,说不定因为你年轻嘴快,你比人家背的还好。
二是因为鹅绒产量更稀缺。
鸭的生长周期短,鹅的生长周期长。
吃鹅的人相较于吃鸭的人,要少很多,规模效应没有鸭那么高。
最重要的是,鹅绒一年产一季,鸭绒一年最多产三季。
所以国外很多养殖场等不及幼鹅长大,选择直接在成年鹅上活拔鹅毛,这样可以在同一只鹅上反复薅鹅毛,一茬接一茬。
被拔毛很疼,鹅就经常被拔到脱肛,
动物保护组织之前抗议加拿大鹅的一大原因就是因为鹅绒供应商涉嫌虐待鹅。
羽绒服和牛奶、炸鸡共同的特点是:上游是畜牧业。
老板压榨的不仅仅是打工人,还有打工牛,打工鹅,打工鸭。
优衣库可以靠快周转取得胜利,但羽绒服品牌不行。
除非能把鹅做成像鸡这样纯粹的工业化动物,从蛋到可食用蛋白质,只需要一个月时间。
但不太可能。
不仅仅是产业链和育种技术上实现的难度,羽绒服产业的从业者也会阻拦。
如果鸭绒鹅绒烂大街了,这生意可能就没法做了。
不稀缺,就做不出品牌溢价。
溢价多重要?看看人家茅台比二锅头贵多少。
所以,这是个悖论,
只要是原材料稀缺,它才有炒作的可能,
所以羽绒服才越来越贵。
当然羽绒服显得更贵的原因,还有一个:以前很多羽绒服之所以便宜,是因为加的绒少得可怜,填充的都是鸡毛,而鸡毛根本不保暖。
鸡毛但凡保点暖,宁愿塞到被子里,也不会做成鸡毛掸子。
但现在消费者也不傻了,你填鸡毛啊你填。
当羽绒服开始填真的绒,需求量就上来了。
需求量大了,就会涨价。
一件羽绒服虽然只需要13只鸭子,但还有羽绒被啊。
一条羽绒被需要160只鸭子啊,睡袋也需要羽绒。
鸭子比以前多了,鹅也比以前多了,但人类的贪欲也比以前大了。
由于服装配色的问题,白绒的市场需求量比灰绒大得多。
一个道理是,价格不取决于产品好坏,只取决于产品供需。
市面上的羽绒服价格贵贱排名也是根据供给,而不是根据保暖强度。白鹅绒>灰鹅绒>白鸭绒>灰鸭绒。
国内羽绒服市场长期以鸭绒为主,在国内许多地区民众习惯称呼羽绒服为“鸭绒服”。
2001年,国内出现了以鹅绒为卖点的羽绒服。
“到底是鹅好,还是鸭好?”
比较鹅绒和鸭绒孰优孰劣的广告在央视播出后,上海赛洋的“北极绒”牌羽绒服成了国内第一款力推的鹅绒羽绒服。
为了塑造鹅绒更好的形象,北极绒宣传稿连《本草纲目》都搬了出来。
“(鹅绒)被絮柔暖而性冷,婴儿尤宜之,能辟惊痛”。
北极绒名字取得挺好,
听起来就挺冷的,
但也不够好,不够直接,
不如直接改成北极鹅。
加拿大鹅就是因为加拿大靠近北极圈,所以大家才愿意相信它的故事。
而且加拿大鹅的大多数产品都是鸭绒羽绒服,也都敢叫这个名,你怕啥。
消费品要自信一点儿,
多装装X才行,因为你的目标客户也要装X。
不装X,做什么消费品。
中国幅员辽阔,但大多数区域都是温带、其余的主要是亚寒带和亚热带。
无论南北,冬天都还挺冷
的,但又没那么冷。
理论上,在国内,除了三亚、西双版纳和高雄,羽绒服并没有区域限制。
羽绒服市场小,最大的原因,还是因为季节的限制。
冬天再长,也就只有几个月的时间。
在这几个月的时间里,真正需要穿到羽绒服的天数其实没有多少天,毕竟大部分时候在室内,毕竟很多地方用棉服就OK了。
和北欧不同,中国的地理气候环境决定了大部分地区穿羽绒服其实是保暖过剩。
有嘛,也可以。
没有嘛,也不是日子不能过。
当然东北另说,那是真的冷。
这时候你会发现,羽绒服的整体市场是非常有限的。
哪怕是十级装逼爱好者喜欢在秋天就穿上加拿大鹅逛街,他大概率也只会买一件。
羽绒服复购频率也低。
卫衣我每年都买,但羽绒服隔好几年才会买一次。
洗起来也麻烦,还占衣柜,
这是一个极为低频的消费品类。
一旦低频,蛋糕就小。
一旦低频,消费者就需要不断被唤醒记忆。
哦,这个牌子卖羽绒服。
而且需要在春夏天秋的时候就要不断唤醒记忆,
否则冬天来的时候,他们就忘了。
这并不是一个好品类。
如果有可能,不要做这个品类。
不信看看加拿大鹅的市值,这么顶流的牌子了,市值也才三十多亿美金,是耐克的七十分之一,是Lululemon的1/32。
而且还得多亏加拿大鹅把羽绒服的颜值提上来了,要不然穿羽绒服的人更少。
没有办法,盘子天然就小。
但刚需度没有那么高的低频耐用品有个好处,可以做成奢侈品。
比如包包、机械表、珠宝,这些东西为什么可以成为奢侈品。
没啥用,用也行,不用也照样活。
第二,低频耐用。
奢侈品店的柜姐是不是告诉你,她家的包包可以背十年?
机械表店的柜姐告诉你,她家的机械表能当传家宝。
只有低频耐用,大家才愿意当冤大头。
虽然还是冤大头,但好歹能自我安慰一下。
这时候,波司登的涨价反而说明开窍了,发现了羽绒服的优点:天生适合做奢侈品。
人配衣装马配鞍,成为奢侈品还得有一个大前提:
穿上好看才行。
否则怎么发朋友圈?
得穿着阔气,不是穿着“土气”。
一要贵,二要好看。
衣服的好看与否决定了它的历史进程。
80年代末,北欧是中国羽绒服重要的出口市场,例如1988年北欧三国芬兰、瑞典、挪威就进口中国羽绒服达45万件,
但却没有出现一个像加拿大鹅一样的明星产品。
原因有很多。
最重要的一点是:
丑。
颜值拉胯,缺少设计。
以前国内有的地方俗称羽绒服是“面包服”,我是济南人,我们那就经常用这个说法。
版型拉跨,配色简单,走在路上像“人形面包”。
辱面包了,我觉得是米其林服才对。
一层一层的,要多难看有多难看。
每个时代的审美会有差异,但过去的国产羽绒服从来没有和“漂亮”划等号。
穿衣的第一个需求是保暖,第二个需求是为了美。
第一个更重要,但第二个更能卖上价。
如果只是为了保暖,那么它的替代品有很多。
军大衣啊,棉服啊,甚至多穿几件秋衣。
所以第二个需求更重要。
没颜值,羽绒服就卖不好。
2000年初,羽绒服普及率不足4%。二十年过去了,我国的羽绒服普及率提升到了10%,与此对应的是欧美国家羽绒服普及率达到30%~70%。
大部分人是买不起羽绒服么?
市面上200-400元的,乃至百元的羽绒服有的是,但他们不够赚钱。
不是售价问题,问题就是“太丑”。
上一辈人喜欢呢子大衣、皮夹克,貂儿,价格更贵,但大家还是趋之若鹜。
没办法,所有人都是颜狗。
更在乎颜值的韩国要更早一步进入卷,韩国人为了得到一份大公司的工作要不断拼颜值,卷服装,五官要完美,身材要有型,所以韩国整容才会如此发达。
韩国的服装业也早就卷了起来,韩版服饰的设计推陈出新的速度非常快。
相比欧美人,同为东亚人的韩国服饰要更接近国人的身材。
2010年以后,国产羽绒服受韩版服饰影响,颜值开始提升,不再像过去一样显得那么臃肿,
顺便带来的是冬装的“减负”。
以前上半身脱下来估计得有个七八斤,现在三斤都没。
外面羽绒服,里面穿件薄衣足够应付国内大部分地区的冬天。
而且羽绒服再也不是单一的长袖外套。
羽绒就像棉一样,只是种材料。
可以“羽绒”一切,背心、夹克、风衣、衬衫都可以做成羽绒的,甚至可以做羽绒内裤,
如果你裤裆实在太凉飕飕的话。
颜值上去了,是成为奢侈品的第一步,也是很重要一步。
上个世代的国产消费品品牌,无论是食品饮料还是服装,都是清一色的制造品牌。
所谓制造品牌,是指品牌方起家都是从制造环节开始切入的,而且往往都是帮人代工开始,慢慢做品牌。
品牌方的老板都是开厂的出身,安踏、娃哈哈都是如此。
没办法,产能不充足,一切都得自己来。
新消费可以说是坐享其成,渠道都是老品牌一点点开拓的,经销商都是老品牌自己扶植起来的,直接找厂子代工就行了。
波司登所在的常熟正是纺织业的制造重镇。
明朝的时候,常熟就设有织染局,历经数百年一直是全国重要的纺织中心。
商人们在常熟建立布庄,加工后销往全国。
常熟也是国内最早拥有近现代纺织工业的城市之一,在建国之前,常熟规模以上的纺织厂就超过120家。
1976年,祖传三代都是裁缝的高德康带领常熟市山泾村缝纫二组的十位组员开始了创业之旅。
(1975年,身穿飞达羽绒服的中国登山队登上珠峰,2020年电影《攀登者》的宣发会上,队员桑珠回忆他们正是凭借上海产的羽绒服和国产白巧克力的帮助登顶 图片©上海市信息档案馆)
前一年五月,中国登山队登顶珠穆朗玛峰。与1960年登顶不同的是,这次登山队身穿的是沪东第一服装生产合作社(后更名为上海飞达)的国产羽绒服。
1984年,高德康发现上海羽绒服市场销售火爆,他嗅到了商机,但乡镇小厂做品牌实力不足,代工成了唯一的选择。
实力不允许,就只能蛰伏和隐忍。
等时机到了,该冲就冲。但时机不到的时候,不要轻易冲。
太伤身。
飞达厂凭借“珠峰”光环加持,销量全国领先。庞大的订单压力高德康拿到了大量的飞达订单。
这一年,高德康的山泾村服装厂也正式更名为白茆羽绒服装厂。
上海另一家知名羽绒服厂家上海天工服装厂也找到它,为它的秀士登品牌代工。
秀士登,是休斯顿的谐音。
取这个名字的时候,天工服装厂大概不知道休斯顿其实是亚热带季风性湿润气候,那里很少下雪,气候很像杭州。
知识改变命运啊朋友们。
也怪那个时候没有搜索引擎。
为秀士登代工一年多后,高德康注册了“波司登”品牌。
波司登是波士顿的谐音。
高老板有文化多了,因为波士顿确实每年都下雪。
做一个未来的奢侈品品牌,一定要有文化,
哪怕是包装,也得装出来。
从1976年到1994年,高老板搞了整整二十年代工。
代工之路有多艰辛,高德康深有体会。
像秀士登品牌,成立没几年,品牌方只是提供原料和品牌名称,每年坐收千万,而高德康的工厂则要付出很多人的996才能换取辛苦钱。
1994年,工厂完成股份制改革,波司登开始从幕后走向前台。
冲!
由于错估市场,产品滞销,银行贷款又马上到期。
哎,冲猛了。
应急之下波司登决定反季销售。结果,十余万库存产品一扫而空,不但解决了财务危机,顺便打响了波司登的名气。
人成功了,会归功于很多因素,而往往忽略最重要的因素:运气。
波司登有实力,但主要还是靠运气。
1995年,波司登销量全国第一,从此扶摇直上。
1998年,中国登山队再一次登上珠峰,这次他们穿的不再是飞达,而是波司登。再之后,波司登收购了自己曾经服务过的飞达厂,并雪藏了曾经煊赫一时的飞达牌。
老老实实给我代工,我来做品牌。
波司登一直宣传“畅销全球72国”,但年报却从不提海外营收的详细数据。
在年报里,贴牌占营收11.4%(据波司登2020/21年报的数据),客户都是GAP、Champion、Nike等国际名牌,这些产品确实大多销往海外。
波司登会不会是把给国外代工的产品算作畅销海外的自有产品?
咱也不敢说,咱也不敢问。
你说它宣传错了吗?
好像没有。
你要说宣传的对,又总感觉很奇怪。
但不重要,消费者很吃这一套。
毕竟连波司登也都是一个看起来像个洋品牌的,如果能宣称自己畅销72国,那国际品牌便能坐实。
消费者买的还是一个逼格。
你不能卖这么贵,只是一个加强版的棉服,对吧。
作为一个未来的奢侈品,就是要“国际化”才行。
靠着出色的装X技,波司登在国内羽绒服市场一枝独秀,成为很多中年消费人群衣橱里最贵的服装。
2007年,波司登港股上市,凭借遥遥领先的市占率和高毛利,一度被资本看好,结果没多久资本回过味儿来。
不对劲啊。
羽绒服复购率属实低,一件羽绒服能穿几年?
于是波司登长期处于跌破发行价的状态。
只靠羽绒服确实不够,波司登决定突破“羽绒服”的制约,
时尚男装、女装甚至校服,统统都上。
没啥卵用。
当你成为国产羽绒服第一的时候,消费者心智已经占领住了,提起波司登,就只能想起羽绒服,
就像卖瑜伽裤的Lululemon开始卖男士运动裤,也没啥人会买。
一个道理。
垂类可以让你吃的更深,
但与此同时,你也放弃了更广的路。
关键时刻,加拿大鹅拉了波司登一把,
应该说是,拉了整个羽绒服行业一把。
因为加拿大鹅的火热,大家开始愿意花大钱买羽绒服了。
论技术,大家高端产品都是用白鹅绒,中国的鹅也不比加拿大的鹅差。
论背书,加拿大科学家穿加鹅探索极地,中国科学家穿波司登探索极地,
而且咱们都登上过珠峰。
唯一的区别就是:人家好看,以及贵。
没想到人家至少是轻奢品,咱这个是普通消费品,
我也得支棱起来,跟着加拿大鹅学就是了。
波司登找到了Ennio Capasa、Tim Coppens这样顶级设计大师做联名,又找了 “美国队长”克里斯·埃文斯、“龙妈”丹妮莉丝·坦格利安这些年轻人的偶像穿起了波司登。
再跑到纽约、米兰、伦敦时装周上亮相。
再在国际大都市的核心商圈开几家门店。赚不赚钱无所谓,关键是得让咱的目标客群发个朋友圈:
“在米兰的蒙提拿破仑街打卡,没想到波司登都在这里开店了。不愧是我最爱的波司登,国产品牌YYDS!”
这么几板斧下来,奢侈品的气氛多少有点了。
颜值要跟上,价格也要跟上,
否则你让你的目标客户怎么装逼。
得至少大几千吧,总得。
以前没钱买波司登,现在没钱买波司登。
2018年,波司登股价大涨138%,成了当年港股妖王之一。
资本就喜欢会装的,
毕竟大家都在装。
南有波司登,北有伊里兰。
那个年代的消费品往往不太自信,总是喜欢取这种洋名,
不会装逼,卖不出去。
伊里兰是北京的品牌,诞生于六十年代。早在七十年代后期就开始了羽绒服的研发制造。
1983年,伊里兰羽绒服在首届全国羽绒服评比大赛上赢得第一名,出道即巅峰,
但这种评比并不代表市场的认可。
北方人更“懂得”冬天,但不懂羽绒服。
南方人不懂冬天,但懂羽绒服。
还记得么,功能性不是重点。
八十年代,全国流行的羽绒服品牌几乎都出自南方企业,
上海的飞达、上羽,江西的鸭鸭,江苏的新洋都是羽绒服的顶流,
新洋的“美尔姿”与鸭鸭公司的“鸭鸭”一度占据40%-50%的市场。
伊里兰的品牌影响力接近鸭鸭、美尔姿,但其市场仅能覆盖京津地区。1999年销量到20万件/年都算是非常值得庆祝的一件事儿,而被收录到伊里兰官网大事记中。
2001年是伊里兰最后的辉煌,在全国羽绒服市场还有2%-3%的市占率,随后安安心心做更为垂直的品类。
中老年人羽绒服。
(伊里兰官网中的产品)
对北京人而言,伊里兰属于典型的本地老字号,类似于内联升的布鞋、雷蒙的西服,它承载了几代人对于羽绒服品类的回忆。
但问题来了,
老年人不代表就喜欢“土”啊,朋友。
从颜值上看,加拿大鹅并不是年轻人的专属潮牌,它在设计上并没有什么太过于潮的要素,在审美上属于老中少通吃的款,并不“出格”,反而很中规中矩。
在很多老年消费者心中等同于羽绒服中的爱马仕、路易·威登。
三十年前,买伊里兰也要花一个月的收入,只是为了“倍有面儿”,三十年后则是花一个月的收入穿加鹅“倍有面儿”。
消费者其实一直都在乎“面儿”,
一直在乎的都是逼格。
没跟上时代的羽绒服品牌又何止伊里兰一家。
根据中华全国商业信息中心官网发布的数据显示,2021年11月全国羽绒服市场前十品牌分别是波司登、坦博尔、雪中飞、雅鹿、鸭鸭、暖频道、杰奥、千仞岗、雪伦、冰洁。
第一,所谓的前十大品牌市占率总和不过40.47%,第二,这个数据只统计了全国线下百货商场的销量,就是说不包括电商和其它渠道。
以淘宝为例,销量前十款羽绒服产品中,美特斯邦威两款,李宁一款,ShiQing一款;
天猫销量前五名里没有一个是传统羽绒服品牌;
京东前十中卡帝乐鳄鱼、海澜之家、花花公子占据半壁江山。
羽绒服并不是传统羽绒服品牌的专属,所有服装品牌都可以做。
消费者才不会看你到底是不是专注于羽绒服的,只会看你能不能在提供保暖的同时提供逼格。
对手太多。
运动鞋服品牌耐克、李宁、安踏,快时尚服装品的优衣库、美特斯邦威、Zara,奢侈品里的巴宝莉、迪奥,户外鞋服里的北面、哥伦比亚、迪卡侬。
你以为你在自己的赛道跑到第一就算赢,其实不是,
只要供应商搞定,谁都能做羽绒服,
谁做出了奢侈品的模样,谁才能拥有未来。
半佛羽绒服,一件8w,你要不要。
羽绒服是典型的功能性服装。
无论怎么吹设计啊,颜值啊,羽绒服只有一个功能就是防寒保暖,
再好看,不防寒,都是垃圾。
防寒是很多极限的户外运动的需求点,比如攀登雪山、攀冰以及极地科考这种场景下,没有羽绒服,会被冻死,
所以羽绒服是被归类于户外运动服饰的。
只要你是户外品牌,你就绕不过神奇的迪卡侬,
发明羽绒服埃迪·鲍尔本身就是一个户外运动爱好者。
很多户外品牌参与瓜分羽绒服市场,并非是什么都想插一脚,而是这本来就是人家的产品线里必不缺少的。
巴塔哥尼亚、始祖鸟、猛犸象、迪桑特、Montbell、北面、哥伦比亚、Rab、Outdoor Research、迪卡侬、骆驼,
都有羽绒服。
户外运动服饰品牌给消费者留下的印象是“专业”。
(网上流传的羽绒服鄙视链图,可以发现,第二层和三层大都是户外运动品牌)
前面说了,羽绒服要有逼格,而专业就代表着逼格。
您瞧瞧我这一身户外羽绒服,上周末刚去爬了个雪山,挑战大自然嘛。
这周末再去滑个雪。
吹牛也得先有装备,装逼也得先有套装。
加拿大鹅属于和苹果一样,其实算是一种轻奢产品。
你要说它贵,它也没有贵得太离谱。穿上它也确实暖和,而且由于设计不错,非但没有显得身材臃肿,反而会给身材加分。
实际上,它可能还没有鄂尔多斯羊毛大衣贵,
更别说貂了,那是真的贵。
当然你要说它便宜,那它确实还是比很多国产品牌贵得多。
绝对意义上不贵,相对上又有点贵,
所以,加拿大鹅一夜之间成为街服。
冬天走在北京国贸、上海陆家嘴,目光所及都是加拿大鹅的大logo,当然里面多少是假的就不知道了。
就和苹果手机一样,你穿上它不代表多有钱和多有品,但至少能代表你不穷。
当然,有的真,有的假。
不过,谁又在乎真假呢。
穿着暖和,又能装x,还好看。
加拿大鹅的烂大街导致了国内羽绒服市场上缺一个奢侈品牌。
讲白了,就是太多人穿了,真正的有钱人想要做出身份区隔。
装x也要分鄙视链的。
Moncler(国内习惯称“蒙口”)恰如其缝地出现了,
就是上面这张网图里鄙视链金字塔塔尖的“绝对王者”。
羽绒服品牌里的婆罗门,装x界的刹帝利。
当然,这个“恰如其缝”在时间线上并不准确,
蒙口要比加拿大鹅进入中国市场的时间更早。
早十年。
只不过,在加拿大鹅开始挑起高端羽绒服的战火以后,蒙口反而得到了更多的关注。
那之前为啥没火?
其实和始祖鸟一样,大家不认识。
前几年始祖鸟专卖店一年销售额才两三百万吗?蒙口也没好到哪里去。
要成为奢侈品,需要共识。
你得贵,你得好看,你低频耐用,你得把奢侈品的氛围做出来,这只是成为奢侈品的第一步。很多品牌也想成为奢侈品,但走到这一步,就把钱烧光了。
第二步才更重要。
砸钱,持续砸钱,让大家认可你。认为你就是奢侈品。
加拿大鹅成为网红的最大意义恐怕是让中国消费者知道羽绒服也可以高端。
蒙口算是吃到了加拿大鹅的红利。
和许多人想象的不同,蒙口历史虽然久远,但崛起的时间并不长。
2003年以前,蒙口不过只是意大利的区域性小品牌,一度面临破产窘境。
雷莫·鲁菲尼(Remo Ruffini)接手后用了十年时间将其打造成全球知名奢侈品品牌。
美国商业媒体CNBC说蒙口“因其阿尔卑斯血统和风格备受富有女性的追捧,只是她们很少会出现在滑雪场”。
雀实,有谁是因为户外滑雪而去买蒙口。
最好的装x场景明明就是同事扎堆的办公室里。
和陌生人装拆迁户有啥意思呢,对吧。
没多少人会舍得穿一两万元的蒙口羽绒服去滑雪、登山,但绝对会有人愿意花同样的价钱在办公室里出没。
甚至还嫌不够贵。
装x需求全球都相通,所以蒙口的市值差不多是加拿大鹅的五倍,
也是意大利股市上少有的长牛股,
羽绒服里的茅台了。
不一定最好喝,但买过的人会到处说茅台真好喝啊。
吹的是味道吗?
不,是自己的身价。
把自己做成奢侈品还差最后一步:让原材料变得更稀缺。
不管这种原材料有没有用,会不会提升功能,都不重要。
就像茅台,就非得用赤水河的水吗?就非得在重阳下沙、端午踩曲吗?晚一天味道就不行了?
不行。
瑞士的表为什么贵,是因为要靠手工,
手工就会限制产量。
羽绒服为什么贵,是因为鹅绒少,尤其是欧绒鸭更少。
那能不能再贵一点儿呢?
贵到可以装逼的那种。
能。
在羽绒服帽子上加皮草。
皮草产量有限,不像化纤一样要多少有多少。
早期的蒙口只是单纯的运动品牌。当蒙口开始把自己定位为奢侈品的时候,做的动作不仅仅在大都市的最贵商圈里开店,还要大量运用皮草拼接、宝石镶嵌方式让一件羽绒服华丽无比。
蒙口的帽檐上加了狐狸毛,加拿大鹅则加了狼毛。
这样的产品如果定价三千,它好意思卖,我都不好意思买。
太便宜,不行,
要么不装x,一旦要装,
装x指数必须拉满。
羽绒服,卖的就是个“面儿”,卖的就是个逼格。
加拿大鹅这种“地名+原材料”的取名方式,缺点很明显:没有办法扩品类。
就像金嗓子一样,听到名字就能想到是干嘛用的,所以消费者能记住它,而且记得很深,它就是做喉糖的,去做饮料没有人买账。
加拿大鹅做牛仔裤,你会觉得别扭。
但缺点明显,优势也很明显。
如果想做高端品牌的话,那么一定要和更稀缺的原材料绑定在一起。
加拿大鹅从取名开始就已经占据了高端羽绒服的生态位。
加拿大,靠近北极圈的极寒之地。
鹅绒,顶级保暖材料。
而且它的故事听起来像真的,
你不像南极人这种,听起来就像假故事,因为没有人会在南极拔鹅毛。
羽绒服是天然的奢侈品品类,原材料稀缺,低频耐用,刚需程度弱。
原来国产羽绒服做不出效果,是因为颜值不行,
所以要走时装周,要在大都市的顶级商圈开门店,要让时尚顶流穿上联名款。
最后还要讲一个好听的故事,
故事讲全套,装x素材要齐全。
别的都需要时间。
而涨价,可以先整起来。
冲冲冲。
不卖高价的羽绒服,没有未来。
登录查看更多
点赞并收藏
0
暂时没有读者
0
权益说明
本文档仅做收录索引使用,若发现您的权益受到侵害,请立即联系客服(微信: zhuanzhi02,邮箱:bd@zhuanzhi.ai),我们会尽快为您处理
相关内容
颜值
关注
4
表示人物颜容英俊或靓丽的数值,用来评价人物容貌,男性和女性皆可用本词形容。
【AI+军事】附论文+PPT 《重新评估隐藏者-引导者问题》
专知会员服务
50+阅读 · 2022年4月16日
《5G 毫米波赋能 8K 视频制作》未来移动通信论坛
专知会员服务
11+阅读 · 2022年4月15日
【CVPR 2022】盲图像超分辨率退化分布的研究,Learning the Degradation Distribution for Blind Image Super-Resolution
专知会员服务
6+阅读 · 2022年3月12日
201页ppt,2022年「元宇宙」全球年度报告--北大&安信
专知会员服务
55+阅读 · 2022年3月8日
【AAAI2022】GearNet:弱监督领域自适应的逐步对偶学习
专知会员服务
24+阅读 · 2022年1月20日
【2020新书】Python文本分析,104页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年12月23日
【MIT】硬负样本的对比学习
专知会员服务
39+阅读 · 2020年10月14日
【NeurIPS 2020】大规模分布式鲁棒优化方法
专知会员服务
25+阅读 · 2020年10月13日
【2020新书】C++20 特性 第二版,A Problem-Solution Approach
专知会员服务
58+阅读 · 2020年4月26日
【CVPR2020-亚马逊】后向兼容表示学习,BackwardCompatible RepresentationLearning
专知会员服务
12+阅读 · 2020年3月27日
一年卖出2亿杯柠檬水,但蜜雪冰城不靠这个赚钱
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年4月4日
30块钱一大箱!童年回忆「盼盼食品」大测评,最好吃的竟然是......
36氪
0+阅读 · 2022年4月3日
喜茶奈雪不想当星巴克|焦点分析
36氪
0+阅读 · 2022年3月20日
黄金珠宝打响「年轻人争夺战」
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年3月2日
星巴克打败了星巴克
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年2月18日
曾经的「光伏扶贫」第一股,陷入30亿亏损泥淖
36氪
0+阅读 · 2022年2月9日
年夜饭里的饮料江湖
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年2月2日
你是在创新,还是在瞎搞?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年1月23日
2021年,营销行业总算是打了个翻身仗
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年12月13日
直播间的「最低价」,去哪了?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年12月12日
侏罗纪煤层井工开采自燃机理及火区探测技术基础研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
关于带跳的随机发展方程的Engelbert定理及其应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
复杂氧化物界面新奇电子态的起源及调控
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
基于外资制造业回流现象的采购竞争策略研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
不完全信息挖掘中的若干问题研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
量子测量与量子操作理论的数学基础研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
强不定和非紧的变分问题
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
面向多目标复杂问题的量子力学并行智能优化方法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
排序问题的博弈分析和多目标排序
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
毫米波焦平面阵列辐射计成像超分辨率处理关键问题研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
A sojourn-based approach to semi-Markov Reinforcement Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Functional Calibration under Non-Probability Survey Sampling
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
STPA-driven Multilevel Runtime Monitoring for In-time Hazard Detection
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Supervised Contrastive Learning for Recommendation
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Statistical-Computational Trade-offs in Tensor PCA and Related Problems via Communication Complexity
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Stateless and Rule-Based Verification For Compliance Checking Applications
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
AI in Finance: Challenges, Techniques and Opportunities
Arxiv
45+阅读 · 2021年7月20日
Cold-start Sequential Recommendation via Meta Learner
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月10日
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
77+阅读 · 2020年7月30日
Sequential Scenario-Specific Meta Learner for Online Recommendation
Arxiv
16+阅读 · 2019年6月2日
VIP会员
自助开通(推荐)
客服开通
详情
相关主题
颜值
韩国
产品
逼格
配色
产业
相关VIP内容
【AI+军事】附论文+PPT 《重新评估隐藏者-引导者问题》
专知会员服务
50+阅读 · 2022年4月16日
《5G 毫米波赋能 8K 视频制作》未来移动通信论坛
专知会员服务
11+阅读 · 2022年4月15日
【CVPR 2022】盲图像超分辨率退化分布的研究,Learning the Degradation Distribution for Blind Image Super-Resolution
专知会员服务
6+阅读 · 2022年3月12日
201页ppt,2022年「元宇宙」全球年度报告--北大&安信
专知会员服务
55+阅读 · 2022年3月8日
【AAAI2022】GearNet:弱监督领域自适应的逐步对偶学习
专知会员服务
24+阅读 · 2022年1月20日
【2020新书】Python文本分析,104页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年12月23日
【MIT】硬负样本的对比学习
专知会员服务
39+阅读 · 2020年10月14日
【NeurIPS 2020】大规模分布式鲁棒优化方法
专知会员服务
25+阅读 · 2020年10月13日
【2020新书】C++20 特性 第二版,A Problem-Solution Approach
专知会员服务
58+阅读 · 2020年4月26日
【CVPR2020-亚马逊】后向兼容表示学习,BackwardCompatible RepresentationLearning
专知会员服务
12+阅读 · 2020年3月27日
热门VIP内容
开通专知VIP会员 享更多权益服务
《支持 ML/AI 的下一代智能自主网络系统:性能提升与管理》177页
《飞行训练指导:夜间熟悉》152页
数据:联合作战的新弹药
《混合现实飞行模拟器中的夜视镜仿真:无缝集成真实世界》最新54页
相关资讯
一年卖出2亿杯柠檬水,但蜜雪冰城不靠这个赚钱
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年4月4日
30块钱一大箱!童年回忆「盼盼食品」大测评,最好吃的竟然是......
36氪
0+阅读 · 2022年4月3日
喜茶奈雪不想当星巴克|焦点分析
36氪
0+阅读 · 2022年3月20日
黄金珠宝打响「年轻人争夺战」
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年3月2日
星巴克打败了星巴克
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年2月18日
曾经的「光伏扶贫」第一股,陷入30亿亏损泥淖
36氪
0+阅读 · 2022年2月9日
年夜饭里的饮料江湖
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年2月2日
你是在创新,还是在瞎搞?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年1月23日
2021年,营销行业总算是打了个翻身仗
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年12月13日
直播间的「最低价」,去哪了?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年12月12日
相关基金
侏罗纪煤层井工开采自燃机理及火区探测技术基础研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
关于带跳的随机发展方程的Engelbert定理及其应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
复杂氧化物界面新奇电子态的起源及调控
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
基于外资制造业回流现象的采购竞争策略研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
不完全信息挖掘中的若干问题研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
量子测量与量子操作理论的数学基础研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
强不定和非紧的变分问题
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
面向多目标复杂问题的量子力学并行智能优化方法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
排序问题的博弈分析和多目标排序
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
毫米波焦平面阵列辐射计成像超分辨率处理关键问题研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
A sojourn-based approach to semi-Markov Reinforcement Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Functional Calibration under Non-Probability Survey Sampling
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
STPA-driven Multilevel Runtime Monitoring for In-time Hazard Detection
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Supervised Contrastive Learning for Recommendation
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Statistical-Computational Trade-offs in Tensor PCA and Related Problems via Communication Complexity
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Stateless and Rule-Based Verification For Compliance Checking Applications
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
AI in Finance: Challenges, Techniques and Opportunities
Arxiv
45+阅读 · 2021年7月20日
Cold-start Sequential Recommendation via Meta Learner
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月10日
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
77+阅读 · 2020年7月30日
Sequential Scenario-Specific Meta Learner for Online Recommendation
Arxiv
16+阅读 · 2019年6月2日
大家都在搜
智能推荐
笛卡尔
大型语言模型
空战战术
ETHZ博士论文
洛克菲勒
汽车智能化
PRML
MoE
出海产品从 0 到 1 该怎么做
Top
提示
微信扫码
咨询专知VIP会员与技术项目合作
(加微信请备注: "专知")
微信扫码咨询专知VIP会员
Top