DTC(直接面向消費者)最初的理念很簡單,就是讓任何人都可以創(chuàng)建自己的線上商店來銷售產品。自2000年代中期起,Shopify等電商平臺讓創(chuàng)業(yè)門檻大大降低,Meta(前Facebook)等社交平臺又為品牌提供了直接觸達消費者的新渠道,這些導致了DTC模式的真正崛起。
2000年代,DTC主要以郵購目錄和“電視廣告推薦”產品為主。直到2010年代DTC模式迎來了繁榮期,Warby Parker、Dollar Shave Club、Casper、Blue Apron等品牌的出現(xiàn),證明了精美網站和在Instagram信息流和地鐵通勤時間投放的廣告的商業(yè)模式。這些品牌掌握了DTC的核心策略:剔除中間商,壓低價格,迅速響應顧客反饋。
比如Warby Parker打破了傳統(tǒng)眼鏡行業(yè)的暴利定價,用技術和創(chuàng)意擊穿傳統(tǒng)零售的層層壁壘,讓消費者以更低的價格享受更好的產品和服務;Dollar Shave Club病毒式傳播的廣告片(https://www.youtube.com/watch?v=ZUG9qYTJMsI)在一夜之間,讓這個默默無聞的新品牌成為了美國各大媒體爭相報道的對象。
它們的成功公式看似簡單:優(yōu)質產品 + 直接渠道 + 社交營銷 = 品牌神話。然而,當DTC模式從小眾走向主流,當幾乎每個品牌都開始建立自己的直營渠道時,游戲規(guī)則悄然改變了。那些曾經幫助DTC品牌“去中介化”的平臺,如Facebook、Google,逐漸演變成了新的“中間商”。
相比傳統(tǒng)零售商要承擔庫存風險和運營成本,數(shù)字廣告平臺幾乎是無風險地攫取著品牌商的利潤。Meta最新財報顯示的9%廣告漲價,只是這種趨勢的冰山一角。
數(shù)字時代的“血汗工廠”
電子商務咨詢公司UpCounting合伙人Abir Syed的話道出了當前DTC行業(yè)的殘酷現(xiàn)實:“每個做電商的品牌都愿意為了獲得客戶而犧牲越來越多的利潤給廣告平臺。從理論上講,你最終總是會回歸到盈虧平衡點。”
這意味著什么?大多數(shù)DTC品牌實際上已經淪為廣告平臺的“打工人”,它們拼命創(chuàng)造價值,但絕大部分利潤都被平臺方收割。
這種狀況下,DTC品牌面臨著三重困境:
這似乎是一個商業(yè)模式走向成熟后的必然危機。正如所有的顛覆者最終都會面臨被顛覆的命運,DTC模式也走到了自我革新的十字路口。
AI革命的雙刃劍效應
當ChatGPT變成購物助手
如果說DTC的第一次革命是“去中介化”,那么AI帶來的可能是“重新中介化”,但這次的中介,是AI。
想象一下這樣的場景:當消費者想要購買一雙跑鞋時,不再需要在Google搜索、對比評價、查看官網,而是直接問ChatGPT:“為我推薦一雙適合馬拉松訓練的跑鞋,預算1000元內,要求透氣性好。”AI立即給出詳細建議,甚至可能直接完成購買。
而據(jù)了解,OpenAI和Shopify也確實正在進行一項重大的整合,將允許用戶直接在ChatGPT中購物,無需離開聊天界面。
這種變化的深層含義是什么?搜索引擎時代的“流量分發(fā)”邏輯可能被徹底顛覆。過去,品牌需要花費巨資在Google和Facebook上爭奪用戶注意力,未來可能需要在AI訓練數(shù)據(jù)中爭奪“推薦權重”。
在營銷平臺Klaviyo的CMO Jamie Domenici看來:“隨著AI使廣告制作和圖像生成變得大眾化,真正能讓品牌脫穎而出的,將是產品本身的價值和品牌的獨特性。”
這實際上指向了一個更深層的變化:技術門檻的降低將迫使競爭回歸本質——產品力和品牌力的比拼。
真實性成為最稀缺的資源
然而,AI革命也帶來了意想不到的副作用。當任何人都能用AI生成精美的廣告內容、產品圖片、甚至虛擬代言人時,消費者反而開始渴望真實性。
Syed預測:“當消費者對AI內容的虛假感產生疲勞時,直播和線下真實體驗將成為突圍的關鍵。”這種“真實性溢價”現(xiàn)象,可能成為未來幾年最重要的商業(yè)趨勢之一。
我們已經能看到這種趨勢的初步顯現(xiàn):TikTok上最受歡迎的帶貨視頻往往不是制作精良的廣告,而是看似隨意卻充滿真實感的用戶分享;線下體驗店重新受到重視;消費者開始追求小眾品牌和手工制作的產品。
這為DTC品牌提供了一個提示:在AI時代,過度依賴技術可能適得其反,真正的競爭優(yōu)勢在于如何在技術與人性之間找到完美的平衡點。
重新定義游戲規(guī)則
面對AI帶來的變革,成功的DTC品牌正在進行一場深刻的戰(zhàn)略轉型。這種轉型的核心,是從單一的“渠道思維”向綜合的“生態(tài)思維”轉變。
Domenici提到,她合作的頂級品牌都在思考同一個問題:“如何成為第一個為AI時代做好準備的品牌?”
她的回答是,在于系統(tǒng)性地重新設計所有客戶觸點,讓每一個交互都能在AI驅動的新環(huán)境中發(fā)揮最大價值。
具體而言,這意味著:
而對于資源有限的小品牌而言,Syed的建議簡潔而深刻:“從一個渠道開始,走有機運營路線,當盤活后再擴展渠道。”
但這里的“有機運營”在AI時代有了新的內涵:不是拒絕使用AI工具,而是要建立自己獨特的品牌聲音和價值主張,然后用AI來放大這種獨特性。它們的優(yōu)勢在于強調在細分領域做到極致,而非追求大而全;快速適應新技術和新趨勢,比大品牌更早地擁抱變化;保持與用戶的直接對話,建立深度的情感連接。
尾聲
對于出海品牌而言,AI可能是一次彎道超車機會。
傳統(tǒng)的DTC模式下,中國品牌往往處于劣勢地位:品牌認知度不高、文化差異明顯、營銷成本居高不下。但在AI驅動的新商業(yè)環(huán)境中,游戲規(guī)則正在被重寫,技術能力和產品創(chuàng)新可能比品牌歷史更重要。
DTC模式的演進,實際上折射的是整個商業(yè)世界在數(shù)字時代的轉型軌跡。從PC互聯(lián)網到移動互聯(lián)網,再到如今的AI時代,每一次技術革命都會重新洗牌商業(yè)格局。
對于DTC品牌而言,它們既要保持對新技術的敏感性,同時不被技術綁架;又要追求規(guī)模化增長,同時不失去品牌的獨特性;還要擁抱AI帶來的效率提升,同時堅持人性化的品牌體驗。
最終,在這場變革中勝出的不一定是最早擁抱AI的品牌,而是那些能夠在技術革新與商業(yè)本質之間找到最佳平衡點的品牌。
好文章,需要你的鼓勵
騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術,通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓練,能夠將復雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術,通過讓AI同時學習外觀和運動信息,顯著解決了當前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質量,在多項測試中超越包括Sora在內的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應用奠定了重要基礎。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質量樣本的訓練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質量管控方法,讓AI在保持技術能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預測模型,能夠在不到一分鐘內完成10天全球天氣預報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經網絡技術,通過學習40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學領域帶來了效率和精度的雙重突破。