21世纪经济报道 实习生 张长荣 记者 崔文静 北京报道在金融科技加速渗透的行业背景下，机构竞争的重心正悄然生变。 如今，从底层技术架构的数字化重构，到前端业务场景的智能化升级，金融科技已从“可选项”变为行业“必答题”——大模型、云计算等技术的规模化应用，不仅降低了中小机构的技术准入门槛，更让行业整体的技术底座逐步趋同。 “未来大中小机构在算法与算力上的差距必将逐步缩小，金融机构的核心竞争力也将随之转向数据。”恒生聚源总经理吴震操判断，对于规模相近、业务模式易同质化的机构，内外部数据的挖掘利用能力将成为竞争胜负手。 作为国内领先的金融、产业数据资讯服务提供商，恒生聚源的行业判断并非空穴来风——其不仅拥有聚源金融数据库、洞见智能投研、智能小梵、智眸风险预警系列等丰富产品线，更经过25年市场耕耘，在金融市场需求理解、产品设计、客户拓展及专业服务等领域，积累了扎实的实践能力与深厚经验。 基于对行业趋势的洞察，恒生聚源在2023年推出面向金融投研场景的大模型产品“WarrenQ”，随后，于今年发布AI友好型金融数据库AIDB。AIDB通过统一数据范式、简化查询逻辑及强化数据治理，可实现大模型对金融结构化数据的精准调取。 不过，恒生聚源的思考并未止步于数据基础建设。在其看来，相较于技术本身，未来金融AI发展的真正突破口，在于将技术与业务深度融合的“场景化应用”。 在这场大模型赋能金融行业的进程中，恒生聚源希望承担三大核心作用：立足数据公司本源，发挥数据要素企业的核心价值；以行业先行者身份，助力金融机构大模型落地；联合各方，共同探索商业模式创新。 而从长远来看，恒生聚源的目标不仅是成为技术服务提供者，更是AI时代金融行业的“智能信息服务伙伴”。为实现这一愿景，恒生聚源已展开精准布局，重点聚焦投研、财富管理、风险预警三个与金融机构核心业务紧密相关的领域。 21世纪：当前通用大模型在辅助工作中容易出现幻觉，应如何解决？个人投资者又该如何辨别信息？ 吴震操：AI幻觉是大模型固有的现象。目前常见的应对方式是让大模型结合外部信息进行结果优化。行业常用的“检索增强生成（RAG）”和“上下文工程”，通过检索获取外部知识，再结合大模型自身的推理能力生成内容。这样做一方面可以弥补大模型自身知识储备的局限，另一方面也可能帮助用户发现因自身知识或检索能力有限而未能获取的信息。 对于用户来说，在使用大模型时常需要判断信息的真实性，建议采取以下措施：第一，多对比不同的大模型。不同模型的训练数据和算法不同，输出的结论和分析角度也会有差异。 第二，对结果进行溯源验证。目前主流商业大模型平台通常会提供来源链接、参考文献或相关图表，用户应主动核查来源的发布时间及可靠性，以评估信息的时效性和可信度。 第三，可借助智能体平台自定义工具。目前不少智能体平台开放自定义功能，用户可根据自己的投资习惯和分析方法搭建专属智能体。 21世纪：面对机器逐渐替代部分基础岗位的趋势，我们应如何建立“人机协同”的工作模式？需要掌握哪些关键技能才能与机器深度合作而非被替代？ 展开全文 吴震操：大模型处理基础操作和日常重复性工作的能力会越来越强，这是技术发展的必然。但目前大模型仍有明显局限，无法完全替代人类。 首先，重大决策仍依赖人类。决策不仅需要足够多的背景知识、全局观和行业经验，更需要判断力和坚决的意志，而大模型仅依靠训练数据推理，缺乏真实场景经验，目前无法承担重大决策。其次，大模型尚不能替代人类在精准洞察和信息挖掘方面的作用，尤其是人际深度交流方面。大模型的信息来源局限于已有知识库或网络内容，无法及时获取第一手信息，也不具备第一时间对原始信息进行进一步探究、整合并影响决策的能力。 事实上，人类与大模型并非对立，而是走向共存。这种共存不仅推动大模型能力不断进化，也会促使人类持续提升自身能力。因此，我们不必过度担忧大模型的发展，而应更主动地将其作为协作伙伴，建立深度合作关系。 21世纪：目前中小券商由于科技投入资金有限，往往依赖外部技术支持。如果多家机构采用相同或相似的外部技术，这是否可能导致服务或策略上的同质化？应如何应对可能出现的同质化现象？ 吴震操：这一问题并非中小金融机构独有，大型金融机构同样面临类似的挑战。当前，大模型的马太效应日益显著，未来市场上广泛应用的通用大模型可能会高度集中，推动形成“算法平权”和“算力平权”两大趋势。不同规模的机构在算法和算力方面的差距将逐渐缩小。 在这一背景下，机构在投资决策、市场研判等核心业务上的差异，将越来越取决于其在“取数、用数、算数”环节的能力。金融机构的核心竞争力，正在转向对数据的获取与运用能力。 因此，机构应重点从两个方向发力：一是获取更多更有价值的外部数据；二是深度挖掘和高效利用自身内部数据。尤其对规模接近、业务模式趋同的机构而言，数据的高效挖掘与利用能力将成为决定机构竞争胜负的关键。 高效运用内部数据，关键在于机构内部的数据治理能力。我们认为，未来商业场景中的大多数数据，不应仅服务于人类或传统业务系统，还应主动适配大模型的使用需求。 正是基于这一认识，我们今年推出了“AI友好型数据库”（AIDB）产品。AIDB通过一套系统化的数据治理方案和标准化市场数据指标体系，帮助机构优化数据供给，充分释放内部数据价值。 21世纪：随着大模型逐步落地，其规模化应用的问题也逐渐受到关注。AI智能体距离真正处理复杂、多步骤的金融投资决策流程还有多远？ 吴震操：目前，随着金融机构将更多传统业务流程交由大模型处理，“智能体+大模型”在金融场景的融合应用已进入关键实践阶段。 过去，受限于大模型的生成式特性，其难以独立承担复杂任务。行业普遍认为，涉及复杂金融工程的任务很难直接通过大模型完成。但智能体的引入改变了这一状况：它能够调用现有的金融工程模型、机构内部细分模型，并适配内部投资策略等，实现对既有专业工具的高效复用。在这一模式下，智能体、大模型与机构现有的金融工程体系和业务系统实现了有机融合，不再孤立运作。恒生聚源的金融智能体平台把大模型能力、业务系统逻辑和金融数据编织在一起，进一步提升投研和投顾的效率。 展望未来，大模型本身推理能力的提升也会朝着与金融工程模型融合方向不断演进。大模型技术能力的进一步提升，将推动金融工程模型持续迭代和效能升级。 21世纪：中国金融科技公司在人工智能应用方面有哪些优势？还可以从哪些方面提升？ 吴震操：当前国内在很多细分的工程场景下，例如图计算、联邦学习等技术已处于全球领先水平。在此基础上，我认为未来金融AI发展的突破口在于“场景化应用”。 推动场景化应用，可以依托资本市场与股权投资市场机制，建立科研成果向企业转化的有效通道。目前许多优秀成果仍在实验室阶段，若要实现价值转化，必须与实际金融场景深度融合，落地到具体业务环节中。 在此过程中，需打通科研力量、行业需求与资本之间的协同链路，明确各方角色与作用，共同推动优质科研成果从实验室走向企业实践、在行业领域落地生根。 除此以外，还可以扩大与海外金融机构及金融科技企业的交流合作。受益于风险资本的持续支持与推动，目前海外金融AI领域的场景落地实践已非常丰富。建议密切关注海外动态，与海外金融机构、金融科技企业开展常态化沟通。 21世纪：未来3-5年大模型发展会有哪些变化？恒生聚源希望发挥什么作用？ 吴震操：我们预计未来三到五年大模型发展将逐步显现三大变化：首先操作层面将实现关键突破，逐步替代大量繁琐工作；其次人机交互模式将发生深刻变革，人类可通过日常自然语言直接与业务系统交互；此外，行业IT建设将显著变化，“大模型+智能体”能让过去需大量IT人员的开发实现低/无代码化，这类工具普及后可助力业务人员自主操作、盘活资源，大幅释放业务团队能力与生产力。 与此同时，大模型发展也面临新的挑战，例如“幻觉”问题、数据安全与伦理风险等。金融作为“国之重器”，在大模型应用过程中，必须强化审核与监管机制，我们亦期望与监管部门共同探索合规路径。 在大模型赋能金融行业的进程中，恒生聚源希望承担三大核心作用： 其一，立足数据公司本源，发挥数据要素企业的核心价值。聚焦金融数据的流通与赋能，助力金融行业充分激活数据价值。 其二，以行业先行者身份，助力金融机构大模型落地。恒生聚源作为金融行业大模型早期实践者，近年已完成大模型训练、产品品牌构建，积累了丰富经验与教训。我们期望将这些经验转化为行业资源，助力金融机构在数字化转型中高效推进大模型落地应用。 其三，联合各方，共同探索商业模式创新。当前行业对大模型的认知多停留在“降本提效”，我们更愿联合金融机构、监管部门等共同探索其对金融机构商业模式、客户服务渠道与方式的变革价值，最终共创全新商业模式——这也是恒生聚源面向行业长远发展的目标。 21世纪：恒生聚源成为“智能信息服务伙伴”的具体路径是什么？哪些领域会优先突破？ 吴震操：在数据要素市场化的大背景下，恒生聚源明确“数商”定位，形成“金融、科技、AI”三大核心标签。我们期望能够落地更多应用到投资研究、财富管理及风险预警等具体业务场景中，真正融入客户的业务流程、提供信息支持与参考，未来将主要聚焦三个领域： 一是投资研究领域。过往数据厂商多仅对知识初步加工，核心原因是投研与投资策略高度多样化——不同从业者有独特风格，难以标准化，因此行业多提供半加工的中端形态数据。而人工智能时代，借助大模型可深化知识加工，还能依据机构及投研人员的个性化偏好，协助提取所需信息、生成符合其风格的深度研究数据与阶段性成果。因此，我们认为，未来5至10年将是研究类数据的蓬勃发展期。 二是财富管理领域。我们不仅拥有传统金融工程基础设施，还积累了海量高质量数据。我们期望在人工智能时代从两方面提供支持：一是为用户优化资产配置、提升投资能力提供信息支持；二是赋能投资顾问，为实现财产增值提供研究支撑。 三是风险预警领域。风险与流动性、投资、交易活动紧密相关。未来，我们将依托AI技术进一步助力金融机构提升风险预判、评估能力。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 大V商业，作者 | 庄莉 文 | 大V商业，作😍者 | 庄莉 即时零售的竞争，开始波及到消费品牌。 😡 前阵子，华润啤酒四川营销中心发布公告，停售即时零售平台勇😊闯、纯生系列产品，纯线上销售平台的大仓、门店库存回收。 😊 原因是，即时零售平台的竞争（京东美团淘宝闪购），导致多款系💯列啤酒出现突破价格红线的情况，部分消费者到手价低于30元/件🎉。 这个价格对于品牌的经销商体系有着极大的冲击，一般来😘说电商平台销量大、话语权高，能够在品牌方拿到一级批发商的价格😅，成本远远低于二批三批的中小经销商。 当美团京东开始打🎉价格战，通过补贴让利更多给消费者的时候，问题就出现了，终端价🎉格比小经销商的进货价还低。 小经销商还怎么玩。 😜断供平台的事情在社区团购的时候也有发生。 2020年各😴家社区团购打仗，各平台也遭受过供应商断供，紫林醋业、华海顺达😜粮油、卫龙等供应商都曾发公告断供社区团购平台，原因也是平台的😘促销导致终端价格出现问题。 即时零售平台已经成为超级渠🤗道，足以左右一家消费品牌的终端销售策略。2024年的上市消费😂公司的财报中，大概有2/3提到了即时零售平台这一新渠道的影响🤗。 即时零售成为消费品牌重要的新渠道，但也可能是未来最😆大的危机。 就以米面粮油为例，美团的自有品牌早已经全面😀覆盖了全部的品类，在美团旗下的小象品牌中，大米、食用油、调味👍品，比如米面粮油美团的小象超市已经有多款自有品牌产品，比如京👍东七鲜超市，线上搜索大米排在前位的就是七鲜的自有品牌，盒马大😅米品类下有近10款自有品牌。 这是典型的“裁判和运动员😘”问题——当“京美淘”既要做超级渠道，又要做超级品牌，中小的💯消费企业怎么活？ “京美淘”入场，硬折扣将改造零售业态💯 山姆在过去两年几乎在中国百货零售市场掀起腥风血雨，而🎉更残酷的是，美团、京东和盒马NB正在成为山姆的“平替”。 😆 这三家带来的冲击只会更广泛。 山姆证明了一个事实：😀超级渠道本身就是超级品牌。 作为带货王，山姆在过去一年🤗捧红了无数供应商，但这些商品在山姆都被统一冠以Member’🚀s Mark的名字。消费者真正认可的，并不是供应商品牌，而是😡山姆这一渠道，以及它所代表的品质背书。 展开全文 ⭐ 同样，美团、京东和阿里体系中孵化的品牌，本质上也依赖平台心😉智。 今年以来，京东、美团和阿里纷纷入局硬折扣——折扣😴超市、自营商品的推进，为零售业注入了新的变量。 京东近💯期在河北涿州、江苏宿迁等地开出多家硬折扣超市，主打低价和高频💯消费，迅速吸引了本地客群。从现场反响看，低价确实是最大卖点，😉部分百货和食品价格明显更低，客流量保持在高位。 在京东😜折扣超市内，大量自有品牌占据核心货架，尤其是七鲜系列，覆盖米🤩面粮油、零食饮料、日化洗护等多个品类。通过自有品牌，京东既能🙄掌控成本与议价权，也在验证能否把线上“低价心智”迁移到线下零😅售。 这背后，是在电商竞争激烈、线上流量成本走高的背景🤩下，京东试图以硬折扣超市作为新的流量入口和供应链实验场，把低👍价战略延伸到线下的主动选择。 美团同样加速布局。 🥳 旗下折扣超市品牌“快乐猴”首店于8月29日在杭州拱墅区开业😀，SKU约1000—1700个，突出低价和日常刚需，如粮油、😂零食、日化、生鲜、蛋奶等。 美团希望借助“低价＋高频＋💯便利”的社区折扣业态，与即时零售和配送网络形成更紧密的线下触🎉点，提升覆盖与用户粘性。 阿里盒马的平价社区超市盒马N😘B，则在8月底更名为“超盒算NB”，定位社区临街门店，以生鲜🔥、3R、标品、冻品为主，通过约1500款商品满足家庭一日三餐🤩需求。 值得注意的是，京东、美团和阿里的硬折扣门店，都👍有大量自营商品。京东七鲜、美团象大厨、盒马的自有系列，在销售🚀中占比极高。 硬折扣的首要冲击是零售体系。超级渠道凭借😁“挟销量以令品牌”，重塑了消费者对品牌与渠道的认知。尤其在供😊应链环节，硬折扣大幅压缩成本，这也是它带给行业的最大变化。 🙄 品牌同样受到波及。 在中国市场，消费品几乎没有真😘正意义上的品牌，所谓品牌往往只是渠道红利的结果。在渠道的重压😊之下，品牌毫无话语权，渠道对其影响可谓生死攸关。 三个🤯超级渠道，正在借助自营商品，把自己锻造成超级品牌。 当🔥京东、美团、阿里这样的超级渠道逐步成为多个品类的超级品牌，消⭐费者自然会选择它们提供的平台。 一个直观的对比是山姆。😡山姆通过Member’s Mark，将渠道直接变为品牌。换句🌟话说，美团、京东和阿里，正以自己的方式成为山姆的平替。 🤔 继续低价，但这次有何不一样？ 硬折扣的起点可以追溯到💯无印良品。 创始人辻井乔曾在与社会学家三浦展的对话中提⭐到， 价格往往是商品销售的最大障碍，而事实上不少产品完😜全可以通过低价、低成本实现销售。 比如，带有裂纹的香菇😂依旧可以以低价出售；蟹肉罐头在生产过程中若省去摆放蟹足的工序😢就能显著降低成本；毛衣制造中，厂家通常直接从牧场采购羊毛，这😴一点与今日优衣库的做法相似。 当时无印良品甚至与优衣库😎一同前往原材料产地展开生产合作，剩余材料再返还批发商。 🤔 然而，这样的模式在传统百货店几乎难以落地。 硬折扣由🤗此逐渐形成了区别于百货超市的独特路径，其核心在于三点——低价🙌但质量过关、极简设计凸显商品核心价值，以及通过极致运营效率削👍减非必要成本。 这三点恰好与京东、美团、阿里如今推动的🚀硬折扣模式高度契合。 比如，自有商品在压低价格的同时确🤩保品质；通过简洁设计和极简品牌降低消费者认知成本；折扣超市、❤️前置仓等形态则有效压缩运营成本。 事实上，三者在硬折扣⭐上的野心早已有迹可循。 京东早在2018年就推出了“京👏东京造”，以自有品牌和缩短供应链为核心。 当时它更多是👍C2M背景下与拼多多、阿里竞争的产物，却意外契合了硬折扣逻辑🤗。随后，京东在米面粮油等食品类推出“七鲜”，并依托七鲜超市这🙄一即时零售线下业态，将自有品牌延展到多个品类。 美团方😁面，则在2020年后加速扩张小象超市，其中衍生了“象大厨”和😘“象优选”两大品牌。 前者偏向主食、速食等预制食品，源😎于小象生鲜门店时代的餐饮档口；后者侧重粮油调料等基础原料，是😁社区电商“美团优选”时期的产物。可以说，这是餐饮与社区团购两🥳条业务线孕育出的自有商品。 阿里的自营商品布局主要来自😎盒马和淘宝心选。 公开报道显示，2022年盒马自有品牌⭐占比已达35%。更早在2017年，阿里便上线“淘宝心选”，以😅ODM模式对标网易严选，主营具有设计感的生活用品。2022年👏4月，淘宝心选升级为“喵满分”，聚焦日常用品，核心销售渠道转😁向天猫超市。 冲击“价格”和“品牌”体系 一年卖👍出千亿规模的山姆，或许是对中国零售市场最具启发性的样本。 😜 需要说明的是，山姆的核心是会员折扣，依靠大包装和低毛利来🙄运作，本身并不能完全等同于硬折扣。但在商品源头直采、高度定制😁的模式下，山姆却成为硬折扣的最佳代表。 硬折扣之所以成🙄为趋势，核心原因有二。 第一是价格。 价格始终是😉零售竞争的核心。 正如无印良品创始人辻井乔当年指出，许😅多商品完全可以通过简化环节、降低成本来以低价销售：带裂纹的香🤔菇可以低价处理，蟹肉罐头若省去摆放蟹足的工序就能减少成本。 😢 如今中国市场进入“质价比时代”，低价再次成为关键。过去😂两年，三大电商平台围绕低价展开的激烈竞争，已经证明低价在消费🌟市场的重要性。 第二是供应链的畸形。 在消费者眼🔥中，同一企业的商品往往在山姆卖得更“优质”。 比如一款😡热销鲜奶，生产商是蒙牛，但因包装标注了欧盟标准，让消费者认为😢品质更高。而事实上，中国现行生乳国标的菌落总数上限为200万🎉个/mL，而欧盟标准仅为10万个/mL。这 背后反映出😢，中国企业在发展中更多依赖砸钱营销来堆叠品牌知名度，却未能同🤔步提升产品品质。比如良品铺子作为零食头部品牌，在经历质量事件😎后最终卖身，正是典型案例。 硬折扣带来的冲击主要体现在😂两个方面。 首先是价格体系。 以低价为卖点的硬折🤩扣，正在冲击传统品牌的定价模式。 在“超级渠道即超级品🌟牌”的逻辑下，依靠高价与高品质构筑的品牌护城河正被撕开口子。😡 比如京东七鲜超市的苹果汁仅售9.9元/L，不到味全同🚀类产品的一半。 这也导致加入硬折扣的品牌普遍面临利润危🚀机。洽洽食品、甘源食品虽然进入山姆成为供应商，却出现业绩下滑🤩：洽洽上半年净利润同比下降超七成，甘源下滑逾五成。 其😡次是品牌体系。 在消费者追求质价比的环境下，品牌一旦进😊入硬折扣体系，溢价空间就会迅速被压缩。 零售商的自有品😴牌（京东七鲜、盒马NB、山姆Member’s Mark）大规🤯模占据货架，把消费品牌的空间挤压殆尽。小象超市几乎在所有主力😀品类上都推出了自有品牌：牛奶、调味品等全覆盖。 例如，😆美团定制的蒙牛鲜奶1.5L售价13.5元，而小象自有品牌鲜奶🤩1.9L售价仅13.9元，单价优势明显。又如椰子水在2024👏年走红后，七鲜、美团、盒马都迅速上架了自有产品。 对于❤️消费品牌而言，这意味着不仅要面对渠道的挑选，还要直接与渠道正😂面对抗，而在价格、流量和供应链三个维度上，几乎没有优势。 😎 中小品牌们，该怎么面对超级渠道们？ 渠道倒逼品牌，👍从来不是新鲜事。 在电商时代，这种力量已经彻底改写了品👍牌与消费者的关系。平台以低价和流量为核心逻辑，打散了原本由品😘牌主导的价格体系，消费者逐渐习惯于在大促节点等待最低价入手，😂正价销售体系随之崩塌。 与此同时，流量入口和曝光机制完😡全掌握在平台手中，品牌若不参与促销，就会迅速被边缘化。 👏 更具冲击力的是，平台自身还不断推出自有品牌，或联手白牌厂商👍，以更低的价格直接蚕食传统品牌的份额。消费者的心智也在这一过🔥程中被重构，正在取代广告和品牌溢价，成为新的购买依据。 ⭐ 于是，电商平台既倒逼品牌让利、内卷，也让不少消费品牌陷入了🙌“花高价买流量”的循环。 硬折扣趋势下，这种倒逼效应仍😂然存在，品牌最终的选择大致逃不开三条路径。 第一是成为🙄供应商。 像山姆的供货商一样，依托硬折扣渠道，品牌能获🥳得稳定收入，并借助渠道的严苛标准提升制造能力。但代价是品牌独🔥立性和价值感逐渐被稀释，消费者只认渠道，不再认品牌。 👏一旦ODM占比过高，品牌便失去了C端市场和定价权。 第🙄二是走高端化。 主动避开硬折扣渠道里的价格战，塑造差异🚀化的生态位。超级渠道的优势在于规模和低价，但其受众往往 集中😅在对价格高度敏感的群体，这反而为高端需求留出了空间。通过在原😘料、工艺、设计与文化内涵上的深耕，品牌可以建立起不依赖补贴的😢溢价壁垒。 日本市场上，一批与无印良品调性不同的高端小🤔众品牌，正是通过强调工艺与稀缺性，实现了与硬折扣渠道的共存。😡对中国消费品牌而言，高端化既能抵御渠道自有品牌的替代，又能在😡消费分层中占据上层市场，以“不可替代性”对抗价格逻辑。 😂 第三是平衡外部渠道与自有渠道。 超级渠道承担走量与曝😴光的功能，而高端与创新产品则更多放在自有零售和会员体系中，以🤩维护溢价与差异化。电商时代的后期，品牌们已开始这样做——把电🙄商作为基本盘，同时把新品和高端系列放在线下旗舰店或自营体系中😴。 进入硬折扣时代，这种“两条腿走路”的策略更为关键：😀一方面要接受美团、京东、山姆等渠道里的低价竞争以维持规模，另👏一方面又要通过自有渠道和品牌活动来积累长期价值。 唯有💯如此，品牌才能在渠道权力日益强势的时代保有独立性与主动权。 🌟 事实上，在无印良品引领的“无印”消费风潮下，也曾诞生过😢一批并非完全同质化的品牌，它们通过功能、专业分层切入市场，同😴样获得了不错的空间。这说明，即便在超级渠道的挤压之下，品牌依🌟然有机会通过差异化和策略平衡找到自己的生态位。返回搜狐，查看😍更多