爱马仕官网怎么没有口红(口红救不了爱马仕)(1)

最近,奢侈品大牌的日子是越来越难过了

先有Prada中国门店关门大吉

后有Chanel停产

据计算LV老板每天要损失4亿美元

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以为这就是全部了?

就在这个月

又有一个奢侈品牌翻水水了

这次居然是轮到了爱马仕……

爱马仕翻车,绝不止是因为价格……

还记得5年前,爱马仕刚宣布口红企划时,女生们的反应么?

前期预热了这么久,大家自然是非常期待!发售当天,全世界的代购们都疯了,卷帘门还没完全升起就在冲冲冲

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本以为爱马仕出品,必属精品,虽然壳子丑了点,至少颜色和质地能够承受得起67刀的价位吧?没想到打开口红的一瞬间,妈呀直接劝退……

来,小编找了某红书上的博主试色,一起来感受一下白皮涂了都灾难的颜色 ↓

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这令人窒息的荧光橘、珊瑚粉,还有涂了像生病的裸粉色……几乎每一个都精准踩在了黄皮肤女孩的雷区爱马仕到底有没有考虑过中国女生的需求啦!

就连白皮的李佳琦,也是带不动这些令人窒息的色号,直接在直播间劝姐妹们不!要!买!

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爱马仕同款橙、死亡芭比粉

小编心里是拒绝的

直播途中,小助手问“为什么筹备了5年还能这么难看”,李佳琦直接回答“所以这都是5年前的流行色啊”。回想起曾经流行的“星你色”“范爷同款”,好像还真是这么回事……

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好看的前提是你有同款脸和同款白皮

在几十个试色结束后,佳琦gg总结了一句话:就这样吧,别买了。

可能爱马仕还是没想明白,失去中国购买者≈失去了大半个消费市场,女生真要“好色”起来,直接all in都不是没可能的。说白了,爱马仕这次的口红,确实有点不太讨好。

爱马仕如此头铁,就连第一财经也看不下去了。这不,这份关于“口红色号”的报告就来了……

中国女性,最偏爱哪种颜色的口红?

先给不了解口红色号的同学科普一下,口红不一定是红色,它还可以细分为粉红、玫红、橙红、酒红、枫叶红、车厘子红等等等等颜色。

⚠划重点!一个合适的口红色号,不仅能让你看起来更精神,更能协调你的整个妆容。并且大多数中国女生买口红,其实是为了显白!显白!显白!

这也就是为什么在小红书上,最受欢迎的颜色永远是那么几种:正红、橘红、深红。

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直男如小编也分不出有啥区别

明白这几点后,我们再来看这份报告。CBNData数据分析师统计了YSL、香奈儿、完美日记的色号分布图,在色谱表的分布如下 ↓

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数据显示,在李佳琦直播间最容易被推荐的颜色,集中分布在正红色橘红色之间。这正是大多数小姐姐都爱的色号,提升气色又显白。

而一些欧美大牌像杨树林、香奶奶的口红色号,有一半以上都落在了玫红色的区域,这个颜色,白皮涂就是女团C位芭比娃娃,黄皮涂则是一秒变土味……

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所以在座的直男,再也不要送荧光芭比粉了好吗!老老实实买某红书热门色不好吗!

报告还整理分析了中国女生最爱的口红色号,跟国内外品牌的色调分布,绘制了一张数据曲线图。不如来对比一下,看看真正了解女生的品牌是怎么选颜色的?

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紫色曲线是国外品牌的口红色号曲线图,红色代表国内,黄色则是最受中国女生喜爱的颜色。大数据显示,国货美妆品牌的口红色号,有98.4%都是大家最种草的颜色,两者同步率非常高,几乎是贴着一起走的!

即使中国顾客已经成为了美妆消费的主力军,但海外品牌确实会更注重当地女性们的需求。所以CBNData也表示,欧美市场最受欢迎的裸色系,和日韩市场的粉色系,都是“最不受中国消费者待见”的颜色。

这也就是为什么爱马仕会在中国市场翻车、国货却越来越受大家追捧的原因了。只有品牌数据分析做得好了,大家才会盲买都不出错。

试问哪个行业离得开数据分析?

如今Data行业受疫情影响,人才需求进一步扩大。有数据显示,传统的Marketing行业超越金融、咨询,成为了最需要Data人才的第一位。并且图上显示,当下最缺Data人才的反而是Financial,Consulting这类传统行业 ↓

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那么各个公司都有具体哪些Data岗位呢?

融合了数学、CS和数据发现/挖掘的Data,常见的岗位有:Data Analyst,Business Analyst,Scientist,Statistation,Data Engineer等。

关于Data面试

Data面试时候对于使用哪种语言没有要求,只要能把题答出来,哪怕用Java来处理数据也可以。而对SQL的要求更是惊人的低,都是很基本的语法,大概二十多个小时就能从入门到基本掌握,根本不需要像Leetcode那样要刷个大半年。

实际工作中对数学、概率、统计的要求同样也不高,基本上大学任意一门统计入门课的程度就够了。如果有良好的沟通能力还能加分哦!

Data要学编程,但比码农简单多了!在面试的时候,Data岗位的面试,编程面试的轮数不如程序员多,且面试更重视对编程基本题的掌握,极少出现难题和偏题。

举个栗子:一线公司Data Scientist的编程面试,相当于二线公司软件工程师编程面试难度,即降低一个难度level。

而不同的Data岗位在不同公司的工作内容、所需技能也是不同的,有些岗位更看重SQL的运用,有些岗位则更强调Python的能力。

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