牢牢把握“心价比”，徕芬的业绩爆发是一种必然？
回顾徕芬的2023年 ，战果颇为丰硕：上半年就完成2022年全年的销售额，同比增长245%；用户增长超500万；多次取得线上销售量份额第一……
虽然业绩突破背后也有消费复苏的激励作用，但具体到电吹风市场，竞争态势在持续加剧，且有戴森这样的国外品牌盘踞于此。徕芬究竟是如何越走越稳的？
从理论角度来看，售价与销量被认为是业绩天平的两端，也暗含企业对成本与收益的权衡。与之对应的市场策略，则分别是高价撇脂与薄利多销。而徕芬能领跑赛道，或许正源于其在这些抉择间寻找到微妙的平衡。
存量中也有增量，高速电吹风市场迎来爆发期
作为个人护理小家电赛道的细分领域，电吹风行业整体处于成熟期。智研咨询报告显示，过去四年，我国电吹风销量的复合增长率大约为 1%，属于名副其实的存量市场。
但每个存量市场，都可能孕育大有可为的增量市场。对于电吹风市场而言，这个增量来源于高速电吹风。根据智研咨询公开报告，2023年上半年，我国高速电吹风线上销额18.1亿元，同比增长37%；线上销量231.2万台，同比增长134%，火热发展态势显著。
而高速电吹风能大受市场欢迎，主要在于其能为用户带来更好的体验。
长期以来，传统电吹风存在的噪音大、过热等问题，饱受消费者诟病。而高速电吹风采用高速无刷电机，比传统马达转速快8倍，具备效率高、耗能低、发热小、噪音低等优点，也因此颇受消费者认可。
诸多高速电吹风品牌中，戴森无疑是一大代表，根据奥维云网数据，2023年上半年，戴森高速电吹风品类线上销售量接近30万台，毛利额可能超过全行业的90%。
然而，并非所有消费者都会为高昂售价买单。据悉，目前戴森在售电吹风产品的价格基本在3000元左右，在理性消费理念占主导的情况下，这显然超出普通消费者的承受限度。
因此，市场呼唤平价高质的高速电吹风产品出现，100元到3000元的价格带空白，也使得无数厂商跃跃欲试。而广阔的消费需求，正好构成徕芬业绩爆发的底层逻辑。
相比戴森而言，徕芬的产品定价的确彰显性价比，以其始终占据电吹风商品交易榜TOP1的产品徕芬LF03为例，该款产品的价格只有戴森主力产品的20%左右。
但值得注意的是，高速电吹风市场从来不缺乏性价比产品。根据公开数据，截至2023年6月，共有84个品牌推出139款高速吹风机。其中，不乏一些擅长以“极致性价比”搏击市场的企业，如传统家电品牌康夫、互联网科技公司小米等。京东商城的数据显示，小米推出的高速电吹风H501售价在 350 元左右，相当于徕芬LF03 售价的 60%。
这种情况下，徕芬又凭何成为明星品牌？
极致心价比，徕芬推开成功大门的钥匙？
回归到经营理念上，徕芬主张的并不是单纯性价比，而是更贴近“心价比”，即注重产品体验感，使用户愿意为产品给自己带来的良好感受而消费，这也符合市场需求变化。此前一份关于“年轻人消费行为”的调查报告显示，年轻人会为了“质量好”（35.7%）和“颜值过关”（30.8%）而买一件商品，其更关注的是，商品能否让自身舒适愉悦。
而相比低价低品质、高价高品质，“心价比”这一价值的实现显然更具有难度，需要企业在将产品售价控制在消费者可接受范围内的同时，提供更好的服务和体验。对此，徕芬的发力主要集中在两个方面。
一是在供应链端把控产品质量和成本。据悉，徕芬的产品打造过程始终遵循“技术普惠”的思路，具体表现为“将产品的综合性能体验做到行业第一梯队，之后通过技术厚积薄发，以成本倒推定价”。这也意味着企业需要在供应链中具有较强的主动性，所以可以看到，徕芬曾组建超10万平方米、拥有完整研发中心和供应链的自主工厂，以实现90%以上零部件的自主研发生产。
其实，考虑到前期的投入，这样的模式在业内并不多见，但这可以说是企业构建竞争壁垒的关键，一方面能够掌握核心技术，确保产品性能和品质，并基于此树立竞争优势，如徕芬自主研发的高速三相无刷电机，电机转速为每分钟11万转，可吹出每秒23.65米的超高风速，比肩戴森的主力产品。另一方面，随着研发技术逐渐成熟，规模效应持续增强，产品的生产成本也会大幅下降，并反馈至销售定价上，进而利好消费者。
二是注重以优质内容促进品牌理念传播。在打造“心价比”标杆的过程中，通过各类宣传方式，推广品牌和服务，并与消费者加强互动，再将下游需求反馈至上游的产品研发生产等环节，对于品牌的长期发展无疑具有重要作用。因此，近年来徕芬积极借助B站、抖音短视频、小红书等内容渠道，提高产品曝光度的同时，拓宽销售渠道。截至2023年12月，徕芬在小红书的笔记超过1万篇，抖音账号矩阵总粉丝量超过400万。
这样看来，以“心价比”为核心，高效研发体系、专注细分品类和擅长内容传播构成了徕芬的护城河，也助其实现了业绩持续增长。而从更长远的视角来看，徕芬还有更大的发展空间。
极致心价比之下，徕芬如何更进一步？
目前在国内市场，徕芬等国产电吹风品牌已经逐步占据领导地位。根据智研咨询数据，2023年上半年，徕芬线上销售量份额第一，达到64%，而戴森线上销售量份额第二，达到12%。
但在全球电吹风市场，戴森的地位仍然稳固，具有十分显著的品牌知名度。此前，企业声望管理研究及咨询公司The RepTrak Company发布了“2023全球企业声望100强”排行榜，其中，戴森位列第11名，声望得分达75.6。
这一背景下，对于国产电吹风品牌而言，如何持续提升自己的产品力和品牌力，是其未来的发展命题。聚焦徕芬，其已经具有较强的“心价比”优势，而后续或将基于此不断进行产品和渠道的延伸布局。
一是在持续优化核心产品的基础上，扩大业务版图。正如前文所述，当前的电吹风市场已是一片红海，相关品牌要想赢得更多用户，还是需将发展视野放大，实现更多元的业务布局。
对此，徕芬已有尝试，2023年10月16日，徕芬上线了第一款电动牙刷。具体来看，电动牙刷市场可以说是小家电领域的一片蓝海。中国口腔清洁护理用品工业协会发布的2023年1-4月口腔护理行业数据显示，我国电动牙刷相关产品已多达300多家，但整体行业渗透率仅8%。
行业前景广阔之下，徕芬虽是新入局者，但通过深耕电吹风市场，已形成极为丰富的研发和营销经验，从这些经验中可以提取出一套成功公式（产品自研+概念宣传），并复用至新开辟的领域。
因此，可以看到，徕芬在电动牙刷布局上也一定程度上遵循此前的发展逻辑：研发上，自研由三相无刷电机+控制芯片+2颗线性霍尔元器件组成的伺服电机系统，可实现高达66000高频次的振动，支持60°大幅扫动；宣传上，强调“扫振一体化”等新概念，以社交媒体为主要阵地推广产品。
多重举措下来，新业务发展势能强劲。据悉，徕芬“双11”前发布的这款电动牙刷仅4分27秒就预售达2万台，全部售罄。而第二增长曲线的日渐形成，也将带动品牌影响力不断提升，并赋能主营业务。
二是实现全方位渠道布局。此前，戴森能够形成较强体量，主要在于其强大的线下布局能力。据公开数据，戴森目前覆盖我国 70 多个城市，门店数超 600 家，中国区线上与线下营业收入各占一半。而目前国产品牌更专注线上渠道，根据奥维云网数据，高速电吹风线上渠道的零售额份额已上升至63.3%左右。
但在线下消费复苏的大背景下，产品的线下展示与实际体验，越来越成为品牌构建产品力的重要环节。基于此，国产品牌正不断加强渠道开拓。
以徕芬为例，其主要与线下中高端商超、百货、民宿等合作形成品牌势能，比如，入驻Ôpartment上海精品酒店（前上海远东饭店）、美岕山野、莫干山郡安里度假酒店等，借助场景化展示，让消费者逐步形成品牌认知。
这种布局方式一定程度上利于彰显品牌自身的品质追求，成本和风险也更为可控。
总体来看，当前徕芬围绕产品和渠道的升级，增强了自身竞争力，也为站上更大的舞台做好准备。据悉，徕芬已经涉足全球30多个地区和国家。另外，公开数据显示，2022年，徕芬在海外黑五促销活动中的总销售额达到了1800万人民币，而在2023年的黑五大促期间，徕芬高速电吹风更是成为了亚马逊高客单电吹风类目的销量榜首。后续不断加快出海步伐，品牌价值观有望得到更广泛的传播。
作者：添泽Tyler
来源：小谦笔记
相关文章：
Springboot整合HBase——大数据技术之HBase2.x
Apache HBase 是以hdfs为数据存储的，一种分布式、可扩展的noSql数据库。是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase使用与BigTable（BigTable是一个稀疏的、分布式的、持久化的多维排序map）非常相似的数据模型。用户将数据行存储在带标签的表中。数据行具有可排序的键和任意数量的列。该表存储稀疏，因此如果用户喜欢，同一表中的行可以具有疯狂变化的列。
终于有人把Web 3.0和元宇宙讲明白了
分散的数据网络使个人数据（例如个人的健康数据、农民的作物数据或汽车的位置和性能数据）出售或交换成为可能，与此同时，不会失去对数据的所有权控制、放弃数据隐私或依赖第三方平台来管理数据。Web 3.0的目标是在创作者经济中取得更好的平衡。互联网第二次迭代（Web 2.0）的缺陷，加上公有区块链技术的诞生，帮助我们朝着更加去中心化的Web 3.0 迈进，元宇宙和更广泛的去中心化网络都是关于现实世界和虚拟世界的融合。此时的网络中不再是静态内容，而是动态的内容，用户现在可以与发布在网络上的内容进行交互。
万字详解数据仓库、数据湖、数据中台和湖仓一体
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞，数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏，有人说“数据中台算个啥，数据湖才是趋势”，有人说“再见了数据湖、数据仓库，数据中台已成气候”……企业还没推开数字化大门，先被各种概念绊了一脚。那么它们 3 者究竟有啥区别？别急，先跟大家分享两个有趣的比喻。1、图书馆VS地摊如果把数据仓库比喻成“图书馆”，那么数据湖就是“地摊”。去图书馆借书（数据），书籍质量有保障，但你得等，等什么？等管理员先查到这本书属于哪个类目、在哪个架子上，你才能精准拿到自己想要的书；
什么是数据中台？
说完了数据中台诞生的历史背景，现在，我们应该对数据中台有了一定的了解，那我们现在给数据中台下个定义。自2016年，数据中台被提出以来，不同的人对数据中台有不同的理解，就像一千个读者心中有一千个哈姆雷特，因此也有许多不同的定义，以下是我从一些文章、书籍中搜集到的关于数据中台的定义：数据中台是DT时代的大背景下，为实现数据快（快速）、准（准确）、省（低成本）赋能业务发展的目标，将企业的数据统一整合起来，基于Onedata方法论借助大数据平台完成数据的统一加工处理，对外提供数据服务的一套机制。
Git 的基本概念、使用方式及常用命令
Git的基本概念、使用方式及常用命令
怎么选择数据安全交换系统，能够防止内部员工泄露数据？
数据泄露可能给企业带来诸多风险：财产损失、身份盗窃、骚扰和诈骗、经济利益受损、客户信任度下降、法律风险和责任等，《2021年度数据泄漏态势分析报告》中显示，在数据泄露的主体中，内部人员导致的数据泄漏事件占比接近60%。飞驰云联文件安全交换系统，可以满足企业多场景下的文件交换需求，帮助企业终结多工具、 多系统并行使用的局面，减少因文件交换行为分散带来的数据管理不集中、难以管控的问题， 帮助企业内部构建统一、安全的企业数据流转通道。对于不能下载保存的数据，使用截屏、录屏的方式窃取并外泄数据；
弹性搜索引擎Elasticsearch：本地部署与远程访问指南
本文主要讲解如何使用Elasticsearch分布式搜索分析引擎本地部署与远程访问。
【技术科普】什么是达芬奇架构？有什么优势？
芯片架构通常包括处理器核心、内存、输入输出接口等组成部分，这些部分的设计对芯片性能和功耗有着直接的影响，世界上主流的芯片架构主要包括x86、ARM、PowerPC和RISC-V等。基于“达芬奇架构”，英码科技推出了多款专业图像处理边缘计算盒子，具有性能稳定可靠、高性价比的优势，算力覆盖2~10.4TOPS，支持4~10路视频结构化，可满足智慧工地、智慧交通、智慧应急等轻量化场景的应用需求。达芬奇架构同时支持多种精度计算，支撑训练和推理两种场景的数据精度要求，实现AI的全场景需求覆盖。
Hive（总）看完这篇，别说你不会Hive！
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序1）Hive处理的数据存储在HDFS2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce3）执行程序运行在Yarn上创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/opt/hive/warehouse/*.db避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。
什么是HBase？终于有人讲明白了
在 HBase 表中，一条数据拥有一个全局唯一的键(RowKey)和任意数量的列(Column)，一列或多列组成一个列族(Column Family)，同一个列族中列的数据在物理上都存储在同一个 HFile 中，这样基于列存储的数据结构有利于数据缓存和查询。HBase Client 为用户提供了访问 HBase 的接口，可以通过元数据表来定位到目标数据的 RegionServer，另外 HBase Client 还维护了对应的 cache 来加速 Hbase 的访问，比如缓存元数据的信息。
数据仓库系列：StarRocks 入门培训教程
StarRocks 是一款MPP DB, 对标ClickHouse、Vertica、Teradata、Greenplum，在查询性能上远超当代最快的开源数据库 clickhouse，目前已经被一众互联网企业在生产环境中采用。提供千亿级大数据的在线多维分析和分布式存储。新一代极速全场景 MPP (Massively Parallel Processing) 数据库是forkdoris后独立运营的商业化版本StarRocks。
ClickHouse & StarRocks 使用经验分享
总结一下，如果是需要分析日志流数据，更加推荐 ClickHouse ，因为 ClickHouse 单机强悍，可以支撑亿级别数据量，架构简单，相比于 StarRocks 也更加稳定，相比集群，更推荐单机 ClickHouse。如果是分析业务流数据，更加推荐 StarRocks ，因为 StarRocks 对于更新场景性能更加，而且 JOIN 性能更好，而且更加推荐部署 StarRocks 集群，可以充分发挥 StarRocks 的性能。
大数据Hadoop、HDFS、Hive、HBASE、Spark、Flume、Kafka、Storm、SparkStreaming这些概念你是否能理清？
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hadoop是大数据开发的重要框架，是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，在Hadoop2.x时 代，增加 了Yarn，Yarn只负责资 源 的 调 度。当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；
HDFS对比HBase、Hive对比Hbase
Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL的Key/value数据库这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也 可以从Hive写到HBase，或者从HBase写回Hive。
ClickHouse 与mysql等关系型数据库对比
先用一张图帮助理解两者的本质上的区。
java中如何使用elasticsearch—RestClient操作文档（CRUD）
去数据库查询酒店数据，导入到hotel索引库，实现酒店数据的CRUD基本步骤如下。新建一个测试类，实现文档相关操作，并且完成JavaRestClient的初始化。方式一（全量更新）：再次写入id一样的文档，就会删除旧文档，添加新文档。根据id查询到的文档数据是json，需要反序列化为java对象。（2）根据id查询数据库数据，并转换。方式二（局部更新）：只更新部分字段。（1）创建文档对应实体。修改文档数据有两种方式。
获得JD商品评论 API 如何实现实时数据获取
随着互联网的快速发展，电商平台如雨后春笋般涌现，其中京东（JD）作为中国最大的自营式电商平台之一，拥有庞大的用户群体和丰富的商品资源。为了更好地了解用户对商品的反馈，京东开放了商品评论的API接口，允许开发者实时获取商品评论数据。本文将介绍如何通过JD商品评论API实现实时数据获取，并给出相应的代码示例。JD商品评论API提供了一系列的接口，允许开发者根据需要获取不同维度的评论数据。通过该API，开发者可以获取到商品的详细评论信息、评论的统计数据以及用户的评论行为数据等。
基于神经网络——鸢尾花识别（Iris）
鸢尾花识别是学习AI入门的案例，这里和大家分享下使用Tensorflow2框架，编写程序，获取鸢尾花数据，搭建神经网络，最后训练和识别鸢尾花。
深度学习知识点全面总结
深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等； 无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。神经网络的计算主要有两种：前向传播（foward propagation, FP）作用于每一层的输入，通过逐层计算得到输出结果；
光伏发电模式中，分布式和集中式哪种更受欢迎？
5.可实现远距离输送，集中式光伏电站发出的电经高压并网，将电一层层的输送到更高的电压等级，如将高压电输送到华东等地区，以实现西电东输。分布式光伏发电：一般建在楼顶、屋顶、厂房等地方，较多的是基于建筑物表面，就近解决用户的用电问题，通过并网实现供电差额的补偿与外送。1.光伏电源处于用户侧，自发自用，就近发电，就近用电，发电供给当地负荷，视作负载，可以减少对电网供电的依赖，减少线路损耗。4.分布式光伏一般就近并网，线路的损耗很低或者可以说没有，可非常方便的补充当地的电量，供当地及附近的用电用户使用。
深度学习与神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元行为的计算模型，神经网络由大量的神经元（在计算领域中常被称为“节点”或“单元”）组成，并且这些神经元被分为不同的层，分别为输入层、隐藏层和输出层。每一个神经元都与前一层的所有神经元相连接，连接的强度（或权重）代表了该连接的重要性。神经元接收前一层神经元的信息（这些信息经过权重加权），然后通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）处理，将结果传递到下一层。输入层接收原始数据，隐藏层负责处理这些数据，而输出层则将处理后的结果输出。
一篇文章讲清楚！数据库和数据仓库到底有什么区别和联系？
数据库的数据来源来自各种业务系统软件程序的产生的数据，或者是由和这些业务系统软件交互的用户产生的数据，而数据仓库的数据来源则直接是这些业务系统的一个或者多个数据库或者文件，比如 SQL Server、Oracle、MySQL、Excel、文本文件等。也可以简单理解为很多个业务系统的数据库往数据仓库输送数据，是各个数据库的集合体，一个更大的数据库，数据仓库的建立是要打通这些基础数据库的数据的。所以，业务系统的数据库更多的是增删改操作，而数据仓库更多的是查询操作，这就决定了建模方式会有很大的差异。
一文读懂数据仓库、数据湖、湖仓一体
一个数据湖可以存储结构化数据（如关系型数据库中的表），半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（如图形、音频、视频）。这套架构，以数据湖为中心，把数据湖作为中央存储库，再围绕数据湖建立专用“数据服务环”，环上的服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析，甚至RDS和NOSQL服务等等。从数据含金量来比，数据仓库里的数据价值密度更高一些，数据的抽取和Schema的设计，都有非常强的针对性，便于业务分析师迅速获取洞察结果，用与决策支持。
绝地求生电脑版的最低配置要求？
更好的方式是通过官方的渠道购买游戏账号，并遵守游戏的规则和使用协议，以保证自己的游戏体验和账号安全性。但请注意，游戏的配置要求可能随着游戏的更新而有所改变，建议您在购买或升级电脑时，参考官方的配置要求以获得最佳游戏体验。如果您的电脑配备了更高性能的处理器，游戏的运行体验将更为流畅。绝地求生是一款较为复杂的游戏，需要较大的内存来加载游戏资源并确保游戏的流畅运行。所以在安装游戏之前，确保您的电脑有足够的存储空间。这些推荐配置可以使您在绝地求生中获得更高的帧率和更好的画面表现，提供更加顺畅和逼真的游戏体验。
什么是 ClickHouse（实时数据分析数据库）
1、ClickHouse是俄罗斯搜索巨头 Yandex 公司早 2016年 开源的一个极具 " 战斗力 " 的实时数据分析数据库，开发语言为C++2、是一个用于联机分析OLAP:Online Analytical Processing) 的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System)，简称CK3、工作速度比传统方法快100-1000倍，ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的DBMS。每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。
数据仓库介绍
1、什么是数据仓库？ 存储数据的仓库, 主要是用于存储过去既定发生的历史数据, 对这些数据进行数据分析的操作, 从而对未来提供决策支持 2、数据仓库最大的特点： 既不生产数据, 也不消耗数据, 数据来源于各个数据源 3、数据仓库的四大特征： 1) 面向于主题的: 面向于分析, 分析的内容是什么 什么就是我们的主题 2) 集成性: 数据是来源于各个数据源, 将各个数据源数据汇总在一起。
【Flink】字节跳动 Flink 基于 Slot 的资源管理实践
总体上来讲，Flink 整个资源管理、申请和分配围绕 Slot 展开，同时每个 TaskManager 中的 Slot 数量决定了作业在该 TaskManager 中运行的并发计算任务数量。本篇文章主要介绍了 Slot 对资源分配、释放以及计算执行的影响，希望可以帮助大家更好地决策每个 TaskManager 中的 Slot 数量，对 Flink 作业进行调优。
【Flink】官宣｜Apache Flink 1.17 发布公告
仅供自己学习。因为我们开始用Flink 17了。Apache Flink PMC（项目管理委员）很高兴地宣布发布 Apache Flink 1.17.0。Apache Flink 是领先的流处理标准，流批统一的数据处理概念在越来越多的公司中得到认可。得益于我们出色的社区和优秀的贡献者，Apache Flink 在 Apache 社区中一直保持着快速增长，并且是最活跃的社区之一。
【Flink】如何在 Flink 中规划 RocksDB 内存容量？
主要是自己学习。本文描述了一些配置选项，这些选项将帮助您有效地管理规划 Apache Flink 中 RocksDB state backend 的内存大小。在前面的文章 [1] 中，我们描述了 Flink 中支持的可选 state backend 选项，本文将介绍跟 Flink 相关的一些 RocksDB 操作，并讨论一些提高资源利用率的重要配置。
Elasticsearch分布式搜索分析引擎本地部署与远程访问
本文主要讲解如何使用Elasticsearch分布式搜索分析引擎本地部署与远程访问