14 12 月 利用黑海戰略塑造增長引擎：以泡泡瑪特為例（一）
導語：泡泡瑪特的快速成長給我們一個重要啟示：企業可以利用黑海戰略來塑造增長引擎。企業在實施黑海戰略的過程中，需要將用戶行為數據、價值鎖定、集成方案、價值共創和知識賦能這五個要素視為一個整體，充分發揮五個要素之間協同創造價值的能力。
文 / 曹仰鋒、李義雄
當下，橙色產業正在成為推動全球經濟可持續增長的重要力量，尤其是在我國，創意產業的蓬勃發展推動我國成為全球最大的創意產品出口國。例如，作為橙色經濟的重要產業之一，「潮玩產業」從2016年到2024年經歷了爆髮式增長。數據顯示，潮玩產業的市場規模從2015年的63億元增長到2024年的500多億元，年複合增長率超過25%。
伴隨著潮玩產業的快速發展，泡泡瑪特從一家經營困難的「潮玩產品零售商」成長為「潮玩平台企業」，在市場上取得了巨大的成績。在2016年到2024年期間，營業收入從1.58億元飆升至130.38億元，增長超過80倍；凈利潤實現巨大翻轉，2016 年尚處於凈虧損狀態，到2024 年，經調整後的凈利潤突破 34 億元人民幣。更令人矚目的是，泡泡瑪特在2020年12月11日成功登陸香港聯交所，成為「潮玩第一股」。2025年8月20日，泡泡瑪特股價大漲12.54%，創下歷史新高，達到316港元，總市值為4244億港幣（見圖1）。
泡泡瑪特為什麼能夠快速增長，並且在資本市場上受到追捧？我們系統研究了泡泡瑪特的成長模式，發現這家企業採用的戰略發展模式與我們提出的「黑海戰略」理論高度吻合。過去若干年，我們跟蹤研究了數十家踐行黑海戰略的企業，將黑海戰略的本質確定為兩點：第一，在戰略思維上，黑海戰略以用戶體驗價值為中心；第二，在戰略目標上，黑海戰略以為用戶創造全場景體驗、全生命周期的價值為基本目標。
首先，黑海戰略強調要以用戶體驗價值為中心，這與傳統戰略模式以產品價值為中心的思維有很大的不同。傳統戰略模式中，產品賣給顧客即可認為交易完成了，戰略的基本任務是提高產品競爭優勢，更好、更快地將產品銷售給顧客。在黑海戰略中，產品銷售給顧客是創造價值的開始，而不是結束。企業重視用戶在產品使用過程中的體驗，戰略的基本任務是提高產品體驗價值。簡言之，黑海戰略是以用戶為中心的戰略。其次，黑海戰略的基本任務是為用戶創造全場景體驗解決方案和全生命周期解決方案，分別從空間維度和時間維度上拓展價值創造的範圍。這種從時空兩個維度上形成的「兩全」價值組合將極大地拓寬為用戶創造價值的範圍、挖掘為用戶創造價值的深度。
泡泡瑪特作為一家特別善於深耕用戶的企業，成功地建立了以用戶體驗價值為中心的商業模式。2024年底，泡泡瑪特的會員超過4600萬。泡泡瑪特將這些用戶精準地分為不同的群體，針對每一個群體提供不同的產品或者解決方案，用戶復購率達到50%左右。如今，泡泡瑪特已經成為涵蓋IP生態、用戶運營、全球化布局的平台企業。我們將從用戶行為數據、價值鎖定、集成方案、價值共創和知識賦能五個方面來解析泡泡瑪特是如何踐行黑海戰略的。
用戶行為數據 從直覺驅動到數據驅動
在黑海戰略框架中，用戶行為數據是企業最重要的數字資產。企業可以通過深入分析用戶行為數據來創造全新的決策模式，實現從直覺驅動決策到數據驅動決策的轉變。在泡泡瑪特的早期發展階段，由於積累的用戶行為數據較少，公司更多地依賴市場直覺和經驗判斷來作出商業決策。什麼樣的IP會受歡迎、什麼樣的價格區間最具競爭力、在哪個城市開設門店等關鍵問題往往通過管理層的討論和投票來決定。這種決策方式在市場規模較小、競爭相對簡單的階段是有效的，但隨著業務的快速擴張和市場競爭的加劇，其局限性日益凸顯。
正是在這樣的背景下，泡泡瑪特開始了全面的數字化轉型。公司首先投入大量資源建設數據收集和分析基礎設施，包括升級門店POS系統、優化官方APP和小程序的數據收集功能、建立社交媒體監測體系等。更重要的是，公司成立了專門的數據分析團隊，引入一批具有互聯網和零售行業經驗的數據科學家，建立起從數據收集、處理、分析到應用的完整體系。
在數據收集方面，泡泡瑪特構建了一個全渠道、全觸點的數據收集網路。線上渠道方面，公司的官方APP、微信小程序「泡泡瑪特抽盒機」、各大電商平台旗艦店等都成為重要的數據來源，記錄著用戶的瀏覽軌跡、搜索關鍵詞、購買行為、評價反饋等詳細信息。同時，公司建立了覆蓋小紅書、抖音、微博、B站等主要平台的數據監測系統，實時追蹤用戶對不同IP、產品、服務的討論和情感傾向。線下渠道方面，泡泡瑪特的智能門店系統不僅能夠記錄用戶交易數據，還能通過熱力圖分析、停留時長統計等技術手段，深入了解用戶在實體空間中的行為模式。
數據收集只是第一步，更重要的是如何從海量數據中提取有價值的信息來支持商業決策。泡泡瑪特建立了一套複雜的用戶畫像體系，基於消費金額、購買頻次、品類偏好、渠道選擇、社交行為等多個維度，將4600多萬會員精細劃分為核心收藏家、深度玩家、休閑玩家、嘗鮮用戶等不同的群體。基於這種精細化的用戶分層，泡泡瑪特能夠為不同用戶群體提供差異化的產品和服務。
更為重要的是，泡泡瑪特將數據分析能力應用到了產品創新與決策的全過程。在IP評估階段，公司建立了一套基於多維數據的IP價值評估模型，綜合考慮藝術家的知名度、作品的社交媒體熱度、類似風格IP的市場表現、目標用戶群體的規模和購買力等因素，對潛在合作IP的商業化前景進行科學評估。在產品設計階段，公司會分析用戶對不同色彩、造型、材質的偏好趨勢，指導設計師進行創作優化。在生產規劃階段，公司運用機器學習演算法預測不同SKU的市場需求，優化生產計劃和庫存配置，將存貨周轉天數從133天降低到102天。
數據驅動的決策模式顯著提高了泡泡瑪特的營銷效率並提升了區域市場拓展決策質量。通過分析不同城市用戶的消費偏好、購買力水平、渠道選擇習慣等數據，泡泡瑪特為不同區域制定差異化的市場策略。例如，在一線城市，公司更多地布局大型旗艦店，提供全品類產品和沉浸式體驗；在二、三線城市，公司更多地通過購物中心店和智能售貨機進行布局，重點推廣爆款IP和入門價位產品；在下沉市場，公司則更多地依賴線上渠道和社交電商模式，通過KOL種草和社群營銷進行用戶教育和市場開拓。
數據驅動戰略的實施效果是顯著的。泡泡瑪特的用戶滿意度和復購率都有了明顯提高。更重要的是，基於數據分析的商業洞察幫助公司更好地理解用戶需求的變化趨勢，為戰略決策提供科學依據。