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从“哎呀呀”到“名创优品”:用户价值重构背后的运营战略跃迁

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AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

从“哎呀呀”的青春记忆到“名创优品”的全球扩张,这不仅是品牌形象的更迭,更是一次深层次的用户价值重构与运营战略跃迁。

在竞争日趋白热化的消费市场中,企业的生命周期往往取决于其是否能够持续响应甚至超前捕捉用户价值的变迁。2005年,“哎呀呀”以10元平价饰品模式横扫市场,成为无数90后的青春记忆;而十年后,同样由创始人叶国富操盘的名创优品,却以生活集合店的形式重获新生,甚至成功上市。这背后不仅是一场品牌转型,更是一堂关于用户运营底层逻辑升级的实战课。

一、哎呀呀的辉煌与困局:传统流量模式的天花板

在2010年前后的中国消费市场,哎呀呀凭借清晰的定位迅速崛起:聚焦二三四线城市的年轻女性,以极致低价、高频上新和强视觉陈列,打造出“逛店即社交”的线下场景。其运营逻辑本质是流量漏斗模型:通过密集开店获取自然客流,凭借低价策略实现高转化,再借助加盟模式快速复制。

这一模式在增量市场环境中非常有效。然而,随着消费升级浪潮的到来,用户决策机制发生根本变化:从“性价比优先”转向“价值感优先”。年轻人不再满足于“廉价”,转而追求品质、安全性、设计感与情感共鸣。这意味着,传统以“货”和“场”为核心的运营模型,已难以应对“人”的变化。

哎呀呀的瓶颈,本质上是一次用户价值断层——品牌与用户之间只剩下交易关系,缺乏情感连接与场景延伸。

二、名创优品:从“卖货”到“经营生活方式”的运营重构

名创优品的成功绝非简单的品类扩展或门店升级,而是一场从底层逻辑出发的用户运营体系重构。其战略可拆解为三个层次:

1. 产品运营:从“货架思维”到“场景解决方案”

名创优品将SKU从哎呀呀的数百个拓展至上万个,覆盖家居、文具、数码、美妆等十一大品类。这并不是盲目扩品,而是基于场景化运营的思路——围绕年轻人“居家办公”“周末露营”“仪式感早餐”等新生活场景,提供完整而平价的产品组合。

例如与漫威、迪士尼等IP的联名系列,不仅拉升了品牌调性,更通过情感化设计,使日常用品具备社交货币属性,用户购买行为从“需要”转向“喜欢”。

2. 用户运营:从单向触达转向社群化与内容化

名创优品擅于将用户行为数据转化为内容策略。通过社群运营定期推送如《租房党必备好物》《露营季清单》等指南,其运营逻辑已经从“如何让用户买更多”升级为“如何帮用户活得更好”。这种内容+场景的运营方式,显著提高了用户粘性与复购率。

此外,门店设计也极具心机:暖黄灯光、木质货架、开放体验区,打造出“轻松逛、随意拍”的氛围,使线下店成为小红书等平台的天然内容产地,实现线下—线上—社交—复购的闭环。

3. 品牌运营:价值观输出替代功能宣传

名创优品提出“美好生活,不必昂贵”,精准击中当下年轻人反对虚荣消费、注重实际价值的心理转变。其品牌沟通始终围绕“生活理念”而非“商品特性”,使品牌从一个零售商蜕变为生活方式提案者

三、背后的运营启示:从经营货到经营人

哎呀呀与名创优品之间的差异,绝非品类、价格或设计那么简单,而是运营哲学的根本迭代

这一转变对应着一个清晰的消费趋势:用户正在从“被动接受供给”转向“主动定义需求”。他们不再愿意为品牌溢价或粗糙的性价比买单,而是追求在合理成本内获得最优体验。正如叶国富所言:“不是企业想转,而是用户需要你转。”

四、战略落地关键:组织能力决定运营上限

然而,识别趋势只是第一步。如何将用户洞察转化为运营动作,考验的是组织的敏捷性与协同效率。叶国富曾表示:“我一天看100份报告,也不如一个跨部门团队碰撞出的火花更接近真相。”这句话道出关键:用户运营的真正壁垒,不在于老板多懂用户,而在于是否拥有一个能够持续理解、测试和响应用户需求的运营体系

这意味着:

  • 必须建立跨职能的用户洞察机制,让产品、运营、市场、数据等部门共同响应用户动态;
  • 内容与商品运营必须一体化,货不再独立于人之外,而是人货场三者深度融合;
  • 价值观不能只停留在slogan上,而应贯穿所有用户触点的体验设计中。

五、结语:运营的本质是持续重构用户价值

从哎呀呀到名创优品的跃迁,向我们揭示了一个残酷而清晰的真相:没有永恒的商业模式,只有动态的用户价值

优秀的运营者不应沉迷于过往的成功路径,而应始终保持对用户变化的敏感与敬畏。在“人”的时代,运营的核心使命早已不再是拉新、转化、留存这些战术动作,而是定义价值、传递价值、共建价值——最终让品牌成为一种用户信任的生活方式代言人。

真正的运营战略,不在于懂得如何卖货,而在于懂得如何读懂人。

作者:无事小神仙,一个消失很久的运营老司机,深圳本地运营小咖。

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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!