营销科学家谈2026营销趋势(上):城乡增收、6475、象征性消费、洞察大滑坡

增收计划和受益人群

根据十五五规划，未来5年将开展城乡居民增收计划，这将使部分人群的收入有所增加。虽然具体人群和具体增幅尚不明确，但这部分增量收入将转化为消费，这对部分企业而言，是增长机会，关键在于识别这些人群的消费倾向，预计主要是低收入群体。

举个例子，如果这部分人群收入增加20%，新增资金会花在哪里，将决定哪些行业和领域会出现增长。这是2026年值得关注的结构性机会。

情绪消费和"6475"人群

情绪消费的典型案例，除了火爆的泡泡玛特，还有今年被关注的"崩老头"社会现象，崩老头，指精神小妹通过提供陪伴服务获取收入，80后70后男性通过小额支出获取情绪满足，它反映了典型的情绪消费需求。

"6475"人群(指1964-1975年出生的人群)是较为富有的一代，目前正在进入退休或半养老状态，既有钱又有时间，是最愿意消费的群体。这一群体目前的消费对象往往不是实物，而是情绪、象征性符号和体验。

理解这些新兴消费模式，对于把握2026年的市场机会至关重要。

投资于人催生新机遇

十五五工作报告中，政府提出了一个新的工作方向：把"投资于物"与"投资于人"有机结合。当国家决定加大对人的投资时，我们需要认识到，尽管未来创造财富增量的主要动力可能源自高端装备制造和高新技术产业，但实现价值闭环的关键依然是人作为消费主体。

通过税收等调节手段，财富将从高端装备等产业主体回流至国家体系，再由国家体系分配至社会中层乃至基层。这一财富流动不仅将激发新的市场需求，也可能因国家战略调整而重塑市场竞争格局。对众多行业而言，这可能蕴含着新的发展机遇。

强化共同体意识促进企业可持续发展

当前市场竞争日趋激烈，除了资源过剩之外，企业对共同体意识的认知差异也是重要因素之一。

在面对竞争压力时，具备较强共同体意识的企业较少选择通过降低员工薪酬或压缩供应链等方式将压力转嫁给员工和供应商，因为这类做法往往难以持续。构建共同体意识，形成利益共同体，成为实现企业可持续竞争的重要基础。

投资于人重点在生产性服务业

投资于人可以分为两类：投资于生产性服务业和消费性服务业。我认为国家当前主要想拉动的是生产性服务业的发展，这一战略的逻辑，是在数字化转型中人和人的生产效率上的差异逐步拉大，人或者说劳动者群体所能创造的价值也逐步提升，投资于人发展生产性服务业能够全面提升我国劳动者的生产效率，这对于产业升级和实现2035目标都有很大的助力。

生产性服务业与消费性服务业的最大差异在于：前者能够提升生产力，创造持续价值；后者则是即时消费，价值无法累积，应该是经济发展的动力源泉和结果，却不是关键手段。因此，对人的赋能重点应该在生产性服务方面，这是未来发展的关键方向。

当然，消费性服务业也是非常重要的，政府可以通过直接补贴拉动最终消费，但从长远来讲，我们需要健康的消费，高价值的消费，以及支撑这种消费背后的自然购买力。

也希望高价值消费能够带动生产性服务产业链的发展。大家都意识到收入分配很重要，所以更需要通过生产性服务业的发展来实现更公平、和高价值的收入分配。

国家在打通"出去"的通路，出海是机会

国内市场整体人口在减少，会有一些局部"银发人群，情绪消费"的机会点，但是整体的内需确实在减少，地缘政治等因素也影响了大家对于未来安全感的判断，进而也会影响消费，国内全面的提升较难。

当前中国对外贸易整体的顺差还很大，出口数据也不错。而且未来几年如果没有极端情况发生，出口还会保持(优势)，海南封关(海南自由贸易港2025年12月18日启动全岛封关运作，是中国扩大高水平对外开放的标志性举措)这样的政策证明，国家在打通"出去"的通路。"溢出、出海"仍是机会。

中国强大的"制造能力"正在向"品牌能力"进化

全球零售格局正在发生深刻变革，跨境电商日趋成熟，DTC兴起为中国品牌提供了"弯道超车"的渠道。中国在数字营销和数字化运营上的领先，让中国品牌在出海过程中降维打击的营销能力。

但对应的挑战，是文化隔阂与本土化陷阱：包括语言习惯、审美偏好、消费习惯、社会议题敏感度等。海外市场法律法规复杂多变，对合规要求严格。供应链的韧性也面临考验。品牌建设与营销成本高；还会面临组织与管理难题。

出海是必然选择

中国如今的经济体量和生产制造能力，单纯依靠国内市场已经很难完全消化，只能加剧内卷，必须走向全球，将产能释放出去，把我们的竞争优势放到全球范围内去寻找新的增长点。

2026年的市场机会：银发经济、宠物经济

基于当前宏观经济趋势和营销环境的变化，我们可以梳理出中国企业2026年清晰的增长机会点。核心判断是："量"的野蛮增长时代已近尾声，"质"的精耕细作时代正在开启。机会将不再来源于追逐普遍性风口，而是源于对结构性变化和深层需求的敏锐把握。具体到行业赛道，我主要看好三个：银发经济、宠物经济、品牌出海。

▪ 银色经济与健康产业：人口老龄化是不可逆的趋势。新一代老年人(50-65岁的"年轻老人")更健康、更开放、更有消费力，需求远未被满足。围绕老年人需求的医疗保健、智能养老、康养旅游、适老化产品与服务，将是巨大的增量市场。挑战是这个群体消费观念保守，价格敏感度高，市场高度分散，触达成本高。他们因年龄、健康状况、地域、收入水平差异极大。他们不像年轻人那样聚集在线上，传统线下渠道触达效率低。信任建立周期长，试错成本高，品牌建立信任需要很长时间。

▪ 宠物经济：宠物成为家庭核心成员，市场基数巨大且仍在快速扩张，且每只宠物的平均消费额(渗透率)在提升。消费群以80后、90后乃至Z世代是养宠主力军。他们拥有更高的收入水平、更强的消费意愿和超前的消费观念，更愿意为宠物的健康、快乐和时尚买单。宠物经济不是一个单一的行业，而是一个长长的产业链，充满了纵向深化和横向扩展的机会。其中有些细分品类(例如主粮)具有高粘性与高复购率。挑战是产品功能和质量差异不大，新品牌涌入后极易陷入同质化竞争，最终只能靠降价吸引用户，利润微薄。此外还有食品安全与信任危机。

这两个赛道的挑战都要求创业者要具备极大的耐心、深厚的专业知识和精细化运营的能力。机遇属于那些能尊重市场规律、深耕用户价值、敢于创新并能解决实际痛点的企业。

两个机会——象征性消费与确定性投资

"象征性消费"，指消费者会买某个产品的意义。

例如：咸鱼早期的slogan是"让你的闲置游起来"，主要卖二手商品，现在的slogan升级为"闲不住?上咸鱼"，转变成了二手交易和趣味生活社区，背后折射的其实是消费者心态的改变，从讲究性价比，转向新奇探索。

今天任何一个品牌如果只比功能都会落入与白牌的竞争，象征性消费的价值在于品牌能给予消费者意义，这种意义通常有三类：

▪一是给别人看的价值；

▪二是取悦自己的价值(如美妆，别人不知道你用了什么品牌，但消费者自己用的开心)；

▪三是单向情感价值(主要指粉丝经济，因为支持某个明星而购买产品)。

意义产生共识，产品才能溢价，而做品牌就是为了溢价。日本第四经济时代很多消费行为符合这种规律，一方面是刚需降级，一方法是悦已消费(非必要，但能带来愉悦的支出)在上升。

机会二是寻找确定性。我在长视频媒体工作，长视频广告价格比较贵，客户也都是top级别，而它之所以贵，主要原因，是具有确定性，投资它的确定性比其它媒介更高。

不管是寻找营销洼地、还是追求爆款爆文，目的其实都是"以小博大"，但我的建议是，品牌还是得做"确定性投资"，比如每个季度集中投三个剧两个综艺，所有资源集中投一定会爆。

短视频投资追求的是用算法"博机会"，其优势是能以很低成本起步，但在平台利益最大化的环境下，品牌永远算不过平台，结果就是越来越难博出头，性价比也越来越低。

当所有企业都只选几个平台投资，并且觉得自己能找到比别人更好的洼地时，问题就出现了，因为平台算法早就把企业的上限算完了。

遇到瓶颈后不妨换个方向，去投资价格可能贵，但具有确定性的资源。

明年行业整体困难，但头部客户仍有增长和收割空间。很多行业在整体下滑，但头部客户仍有增长机会，因为很多小企业，近年来因为经营不佳，消失了，导致市场出现了空白。所以对于单个TOP级客户是有机会的，而且也不只是一或两个客户有这种增长机会。

增长机会来自对挑战的提前应对

2026年将是一个高度挑战性的年份，而增长机会恰恰来自对这种挑战的提前应对。

首先，从宏观与营销环境来看，2026年的一个显著特征是：数据将被更广泛、更深度地技术化应用，市场也因此变得更加透明。营销效果的测量门槛持续降低，结果更快、更清晰地呈现。

这意味着，单纯依赖"投放—反馈—优化"的事后反应型增长模式，正在失效。

在这样的环境下，能力的重心将发生转移：不再是"会不会用数据"，而是"在数据出现之前，是否已经做对判断"。

换句话说，对市场的判断能力，将比对数据结果的计算能力更重要。如果企业只能等待市场反馈再调整策略，往往已经错过好时机。

其次，从企业增长路径来看，中国企业在2026年的核心机会，不在于流量的重新分配，而在于对"用户—需求—价值"的重新校准。

真正具备增长潜力的企业，必须能够：▪明确核心用户是谁，而不是追逐泛人群；▪明确用户的真实需求，而不是被部分数据左右方向；▪明确自身不可替代的核心价值，特别是文化，心理方面的价值。

在此基础上，品牌资产的重要性将被重新放大。企业不能再盲目依赖外部流量购买，而是要让产品本身和品牌故事成为内容本身。这个核心卖点必须具备五个特征：清楚、简单、可信、长期有效、不可替代。

只有这样，企业才能在高度透明和高度竞争的市场环境中，建立长期增长的确定性。

小心数据的"表面洞察陷阱"

我们最近给知名企业做洞察培训发现，企业内近十年洞察滑坡很大。

中国市场内企业对洞察这个词的理解，能力和认知都跟国外不一样了，原因主要是市场结构变化，我们的大数据太多了，市场中很大比例销售都是"数字化"的。这意味着每个人ID后面都有巨量的标签。业界就把洞察和数据放在一起，认为洞察=大数据=社媒聆听，其实数据是数据，洞察是洞察，完全不同。

我们有个DIKI模型：底层是Data，中间是Information，第三层Knowledge，最上层才是洞察，数据到洞察中间要有一步一步的推演关系。但现在行业里很多人认为数据=洞察。

中国企业成也大数据，败也大数据，DATA RICH INSIGHT POOL。大数据看到的很多东西会有"表面洞察陷阱"，只是表象，实际直指人心的东西并没有被深刻的理解，洞察是要走到消费者生活里去，发现那些未曾言说的，深层的东西。

分享一个案例：我们帮宠物客户做咨询，企业提供的电商社媒报告显示，猫粮消费者购买的第一驱动力是"增肥发腮"，这显然有问题，因为猫狗长太胖是不好的，10年前的研究就已经证明不能让宠物太胖，但现在为什么会有这样的错误结论?

我们通过入户，深入到消费者的生活场景，观察四个小时以上，并用AI分析语音、文字、照片、视频真实语料，最后得出结论：消费者选择猫粮的第一大驱动力跟10年前一样，还是"均衡营养"。

大数据之所以分析出增肥发腮，原因是平台算法的逻辑是什么吸引眼球，就推什么，“增肥”能吸引眼球，就推这个词，品牌方就不得不用这个词种草，否则就拿不到平台的免费流量，但品牌在产品页详细资料中仍要强调营养健康。

这个案例说明很多时候互联网上呈现的热词并不真的是消费者的需求，网络大数据洞察会被平台算法混淆。

现在，网络上完全真实的、不接商单的博主不超过10%。90%以上的流量都有商业化痕迹。我们做洞察时，要考虑到消费者的真实需求和真实生活与平台所推的眼球趋势词之间存在很大的GAP。

企业的策略是两边都要做，一边是偏数据的，"术"上，跟随流量追趋势做营销。另一方面是"道"，品牌要守住根本的调性、原则、定位，坚守品牌产品真正驱动消费者购买的内核。

领军企业洞察认知的减弱正辐射全行业及AI

电商的兴起改变了消费者的购买决策路径，但大数据只能抓取消费者的行为轨迹，却难以对消费者行为背后的认知和心理驱动因素有深刻的洞察，这导致品牌方的营销部门和营销供应商们的消费者洞察能力都有所下降，随着AI的兴起，这一能力还会加速下降。

因为大家不再需要对消费者的偏好/需求做深度思考，AI提供的结论也会越来越趋同，这对品牌差异化是灾难性的。

洞察是当前中国营销行业中最弱的环节，必须增强

其实现在还是有很多机会，特别是针对原来做的不好或没有关注的环节，也是中国许多企业营销过程中最弱的环节——洞察。大家往往认为给互联网人群打上标签就是洞察，但这只是洞察的皮毛，而洞察做不好，本质是结构性问题。

许多真实案例说明品牌想象的需求和消费者真实的情况有时会完全脱节。当前很多品牌并没有跟消费者建立起真正的共识。建立共识需要从洞察开始，而洞察也不是询问数百个人就能得到真答案和真需求，因为消费者往往不能主动讲出真需求。需要品牌去"悟"，从表象洞察语言里找到消费者的真需求，这是很高阶版的能力。

当前中国企业首先要把洞察做好，虽然很难，但如果做到，就占据了赢的先机。

数据不完整时代更需要强洞察力

今天，媒体行为高度聚合，没有任何一个品牌能获取关于消费者的完整数据。在数据不完整的链路上，大概率是Garbage in garbage out，所以企业做决策存在巨大风险，很多情况下，小品牌之所以能成功，核心其实是创始人有很强的洞察能力，而非对大数据的依赖。

当前市场环境下，60%完整度的数据输后，决策输出最多只能提升65%的准确度。

而且大数据只能呈现表象，消费者购买决策远比过去复杂，不是"看到即买"的简单逻辑。如果企业的北极星指标没有更新，但又缺乏研究消费者真实兴趣的新指标，战略方向就会面临挑战。所以在数据不完整的时代，强洞察力比盲目依赖大数据更重要。

一个矛盾：品牌洞察的高需求与低满足

品牌方对消费者洞察其实有强烈需求，作为平台，我们经常收到品牌主关于用户需求挖掘或产品创新洞察的支持请求。

但同时我们也观察到，许多品牌在收缩消费者洞察部门的人员预算。

这一矛盾现象的根源在于：虽然洞察工作非常重要，但由于品牌缺乏相关的数据，加上传统做用户调研的效率相对较低，导致品牌自身难以实现高效的洞察，从而增加了对外部大数据和分析工具的诉求。

AI+平台标签可辅助品牌高效洞察

B站正在研究AI能否能基于丰富的平台标签进行洞察分析。

这种方法借鉴了符号学理论，通过AI识别符号背后的驱动因素，并通过样本学习实现自主的洞察生成。

我们具体的做法是设计完整的标签体系，既包括品牌和产品的固有属性标签，也包括用户使用的场景标签，和行为背后的用户需求标签；再通过全域内容理解，给越来越多的内容打标，涵盖UP主创作内容、用户UGC内容(评论、弹幕等)、覆盖更多场景(搜索、直播等)。

如果我们基于这些丰富的数据，行业专家knowhow，通过AI提炼生成更多标签，再结合AI Agent功能，就有希望填补营销科学中洞察能力的缺口。

营销洞察是最朴素、最应该做，但难度非常高的事

洞察很难，毛泽东讲事实求是，从群众中来到群众中去，最朴素的事往往也最难做到。

目前，在企业的组织层面存在一个值得关注的结构性问题：负责用户研究、洞察和媒体投放的市场部门，与消费者的距离实际上很远。真正负责产品定义和产品开发的部门，往往也不了解消费者的真实需求。

如此来看，将市场部定位为中台部门，为不同产品线提供洞察和媒体服务的模式存在根本性缺陷。

真正有效的组织模式应该是让产品定义者直接接触消费者，而非依赖市场部的二手信息传递。