体育品牌消费模式创新：新兴技术驱动的模式演变与路径探索

关键词：新兴技术；体育消费：体育品牌；人工智能；消费模式

体育消费作为一种新型的重要消费形式，不仅是促进内需、推动我国经济发展的关键动力，还是提升居民幸福感和建设健康中国的重要手段。中共中央、国务院于2016年10月印发《“健康中国2030”规划纲要》，明确指出要积极促进全民健身和体育产业的发展，增加体育消费。2021年8月，国家体育总局印发《全民健身计划（2021-2025年）》，进一步强调体育与健康、旅游、文化等多个产业的融合发展，以此促进体育消费的多元化和长期稳健增长。体育品牌消费模式是体育消费模式的子集，包括消费者基于体育品牌的消费行为和认知模式，是体育消费的重要组成部分。随着科技进步与消费者需求升级，从单一商品购买到个性化体验、从线下参与到线上线下融合，体育品牌消费模式正经历深刻变革。

近10年来，在全球科技快速发展的背景下，新兴技术已经渗透到各行各业，尤其在体育品牌消费领域，其影响力日益凸显。人工智能（Artificial Intel-ligence，AI）等新兴技术的飞速发展为体育品牌消费模式带来了前所未有的机遇与挑战，引领着行业向智能化、多元化方向迈进。探讨新兴技术驱动体育品牌消费模式演变及创新应用路径，不仅能提高体育品牌的市场竞争力，还能推动体育产业的数字化转型和可持续发展。因此，本文基于近年来对体育品牌消费的回顾，围绕新兴技术（如AI、大数据、VR），体育品牌消费模式（如线上消费、智能推荐）以及消费者行为特征（如消费偏好、行为预测）等多个关键词及组合，深入探究当前的体育品牌消费模式：并以此为基础，结合新兴技术在体育品牌消费中的应用及未来趋势，提出新兴技术驱动的体育品牌消费模式演变及其创新路径，为行业的数字化转型提供有力支持。

1体育品牌消费模式研究进展

近年来体育品牌消费在全球范围内迅速增长，成为经济发展的重要组成部分。随着消费者对健康和健身的关注度不断提高，体育品牌在市场中的地位也愈发重要。消费者行为是决定体育品牌市场表现的关键因素之一。研究表明，消费者的品牌忠诚度、购买动机和消费习惯对体育品牌的发展具有显著影响。目前体育品牌消费相关研究主题广泛而深入，常运用体育学和经济学的建模方法，涵盖市场与趋势、体育赛事、消费行为与偏好分析、品牌营销策略与效果、品牌与消费者关系等多个方面。体育品牌消费主体市场更是呈现以实物型体育品牌消费为主、服务型体育品牌消费为辅的网络体育消费整体结构。

1.1体育品牌消费行为模式建构

以往研究多以体育服务业占比作为衡量体育品牌消费结构的指标，但这单一比重难以充分体现近年来体育品牌消费的转变与升级。扩展线性支出系统模型（Extend Linear Expenditure System，ELES）将消费支出视为收入和价格的函数，并将居民消费行为看作是相互联系且相互制约的整体，能够从多个维度分析消费结构的变化和特征，具备一定的预测和解释能力。有研究基于ELES模型对体育消费的边际消费倾向、非基本消费占比、收入弹性及价格弹性进行了计算和分析。另有研究采用ELES模型探讨我国城镇居民的体育消费需求结构，结果显示：参与型消费边际倾向最高，其次是实物型消费，各品牌会员年费业务和体育辅导等项目有较大发展潜力：男性偏好观赏型、彩票和传媒类消费，女性偏好实物型消费，但性别因素并不是参与型消费的显著影响因素：19～55岁居民是主要消费群体；优先发展体育健身休闲活动、体育教育与培训等参与型体育消费市场具有重要作用。

此外，在体育品牌消费行为模式建构过程中，消费者使用习惯和态度研究模型（Usage and AttitudeResearch，Uamp;A）、几乎理想需求系统模型（AlmostIdeal Demand System，AIDS）和马歇尔模式等经济学模型的进一步发展也为更全面测算体育消费行为结构提供了条件。其中，Uamp;A模型是一种成熟的消费者行为分析工具，其核心在于探讨消费用途、习惯与态度之间的相互作用及其对消费者决策过程的影响。Uamp;A模型由费歇宾模式（Fishbein Model）和理想点模式（Ideal Point Model）构成，其中费歇宾模式又称多属性态度模型（Multi-Attribute Attitude Model），是分析消费者产品态度的重要工具，能够捕捉消费者的主观偏好与消费倾向，并剖析从众心理对产品选择的影响。通过费歇宾模式，研究者可以精确测量消费者对体育产品的多维度评价，揭示体育消费过程中的心理机制与行为模式，有助于揭示消费者行为的复杂性与多样性。然而，上述模型在体育品牌消费行为模式建构中的应用和拓展仍需要进一步的研究支持。

1.2体育品牌消费认知模式建构

已有研究综述了个人对体育比赛及体育团队的多种动机和意图特征，指出情感动机、认知动机、行为动机、关系质量与体育消费意图的关系。研究者使用结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）进行路径分析发现，体育迷的动机显著影响他们与球队的关系质量以及体育消费的行为意向，其中情感动机尤为关键：关系质量的提升可增强体育消费意愿，表明体育营销策略应重视与体育迷之间的情感联系和关系质量。我国学者通过问卷调查方法，探讨高尔夫和滑雪两项当前流行的休闲活动如何通过社会比较对个体的生活满意度产生影响，进而加强对体育休闲理论和体育消费市场的理解。同时，运动员代言人的吸引力和专业性对体育用品消费者的品牌热情和品牌忠诚度具有显著影响：品牌热情不仅直接影响品牌忠诚度，还在运动员代言人的吸引力和专业性对品牌忠诚度的影响中起到重要的中介作用。不仅如此，我国消费群体归属感和身份表达对体育品牌偏好具有显著影响，体育参与度在其中起到调节作用。一项研究探讨了体育消费者与球队之间的关系质量，并分析了其对体育消费行为（如现场观赛、媒体消费和授权商品购买）的影响，结果发现信任、承诺、亲密性、认同和互惠性是构成体育消费者与球队关系质量的关键要素，提升关系质量是增强体育消费者行为意向的有效手段，对体育管理和营销策略调整具有重要启示。

由此可见，体育品牌消费认知模式受多重因素影响，而新兴技术的融入能够帮助品牌运营商更深入地理解这种认知过程。通过新兴技术的支持，品牌运营商能够构建更精准的消费者认知模型，从而提升对消费者行为的预测能力：这一模型不仅可以深化品牌运营商对消费模式的理解，还可以为品牌未来的发展方向提供关键支撑。

2新兴技术驱动的体育品牌消费模式演变

新兴技术正在全面革新体育品牌的消费模式，推动市场格局、品牌运营和消费者体验的深度变革。大数据、AI、VR等技术在体育品牌精准营销、个性化服务和沉浸式体验等方面的应用效果得到显著提升。例如：VR等沉浸式技术为消费者提供了全新的购物体验，可以让消费者亲身体验产品，增加参与感和品牌忠诚度：AI驱动的虚拟试衣、运动装备匹配等智能功能使消费者能够在线轻松体验和选择产品，打破了传统线下购物的限制。这些技术手段的运用不仅拓宽了市场覆盖面，而且增加了品牌与消费者之间的互动深度，推动品牌与消费者之间的互动更加直接、高效，在提升体育品牌市场竞争力的同时持续丰富消费者的体验，使品牌消费模式更加专业化和系统化。

2.1新兴技术促进体育品牌消费的系统化监控

以往对体育品牌消费模式的研究多采用问卷调查收集数据、建立模型及路径分析的方法，对体育消费行为及其影响因素进行探究。随着“互联网+”和大数据时代的来临，新兴技术的不断发展完善为体育消费行为模式的探究提供了新的路径。其中，系统化监控的升级成为品牌自我成长与优化消费者体验的关键力量。通过大数据、云计算、物联网（Internet of Things，IoT）、AI等前沿技术的深度融合，体育品牌运营商得以构建全方位、多维度的消费监控系统，实现从市场调研、产品设计、生产制造到售后服务全链条的精细化管理。

IoT是通过计算机互联网并结合射频识别和无线数据通信技术，利用信息传感设备将各类物品连接起来进行信息交换，从而实现智能化管理的万物互联网络。研究指出，品牌用户可以基于环境、体验、情感、行为和目标等不同场景导向，通过缩小预期差距、打破消费惯性、追求情感共鸣、生成体验数据等方式参与品牌互动。在此基础上，品牌运营商整合用户的相关信息从而推动品牌创新。IoT技术的应用使得体育产品本身成为连接品牌与消费者的桥梁，通过智能穿戴设备、运动传感器等IoT设备，品牌运营商能够实时追踪消费者的运动数据、健康状态及使用体验，为产品迭代升级提供宝贵的第一手资料。同时，这些设备也作为品牌服务的延伸，为消费者提供定制化训练计划、健康管理等增值服务，增强了品牌与消费者之间的互动黏性。

机器学习预测消费者的购买行为也是系统化监控的有效工具。一项研究采用数据驱动的方法，运用机器学习算法探讨城市居民体育消费对GDP增长的影响，不仅进一步证实了体育品牌消费对经济增长的具体贡献，而且通过深度学习提取潜在数据特征，构建低成本预测模型，为提升商品购买率和交易规模提供了新路径。例如：耐克品牌借助智能穿戴设备和数字平台，提升消费者体验与品牌忠诚度。通过“Nike+”平台，用户可上传并分析运动数据；Nike Training Club应用提供个性化训练计划并可实时调整，增强用户黏性：智能设备如“Nike+Fuel-Band”实时监测用户运动数据，帮助达成运动目标。这些技术创新不仅增强了用户对品牌的依赖，而且有效带动了相关产品的销售增长。由此可见，大数据技术的深度渗透不仅实现了对庞大消费行为数据的高效汇集与精细化分析，而且赋予体育品牌运营商前所未有的市场监控力，极大地提升了其依据市场动态及消费者偏好进行精确研判与响应的能力。

2.2新兴技术提升体育品牌消费的预测准确性

《体育强国建设纲要》提出，“加快推动互联网、大数据、人工智能与体育实体经济深度融合”。近年来，AI与体育消费关系研究不断增多。多数研究者从定性角度探讨了AI赋能体育产业的价值与挑战，也有研究通过定量分析证实AI的发展显著提高了观赏型体育品牌消费的意愿。AI以其出色的数据处理能力，高效处理并解析庞大的体育消费数据集，揭示了市场调研、问卷调查、历史数据回溯以及人工客群维护等传统方法难以解释的深入消费者内部的信息。这种深度的数据分析不仅拓宽了品牌运营商对市场趋势的洞察视野，还极大地提升了预测的准确性和前瞻性，为品牌运营提供了宝贵的数据支撑。借助AI，品牌运营商能够构建详尽的消费者画像，从而深入了解不同消费群体的需求与偏好，完成个性化预测，为品牌运营提供定制化的市场策略，提升市场竞争力。

同时，AI技术能够实时监测市场反馈和消费者行为变化，为品牌提供动态调整策略的依据。通过智能化决策支持系统，品牌运营商能够快速响应市场变化，优化库存管理、价格策略等关键环节，从而提升运营效率，降低运营成本。例如：安德玛品牌利用AI分析用户的运动习惯和消费行为，基于数据分析，优化向用户推送的个性化的运动产品，完善市场推广和营销策略。这一案例展示了新兴技术在提升体育品牌消费预测准确性方面的应用效果。由此可见，体育品牌可以基于AI分析结果进行产品创新、服务模式升级等探索，拓展商业边界，开辟新的产业增长点。

2.3新兴技术优化体育品牌消费的评估效果

随着数字化平台的普及，越来越多的体育赛事观众选择通过数字平台观看比赛。VR技术通过增强沉浸感促进观众与赛事之间的社会互动，从而提升满意度和忠诚度。有研究发现，VR技术有助于缩短观众与球员之间的心理距离，加强观众对球队和赞助商的依恋感；相比于真实的触摸（如触摸球员的队服），VR通过提升沉浸感刺激触摸想象，从而带来更积极的体验。这种技术革新优化体育品牌消费的评估效果，促使体育品牌和赛事组织者不断探索和创新。

随着认知神经科学技术的拓展，眼动技术作为一种研究消费者行为、注意力和视觉处理的有效工具，在市场营销、广告学、消费心理学等多个领域广泛应用。多数研究利用眼动技术来评估广告的有效性，包括消费者在观看广告时的注视点、注视时长和注视顺序等，以揭示吸引消费者注意力的元素，进而影响其购买意愿。一项眼动研究探讨了菜单上卡路里信息的存在及其空间位置对消费者选择和消费量的影响，结果发现卡路里信息的提供使饮食选择更健康：当卡路里信息显示在价格右侧且字体大小相同时，其影响最为显著，提示消费者会根据信息的呈现方式调整其注意力分配。此外，眼动技术与VR相结合，可进一步关注消费者在VR环境中的注意行为，以更加全面地了解消费者的视觉注意力和行为模式。因此，在体育品牌消费领域，利用眼动技术能精准捕捉消费者在体育品牌消费过程中的视觉焦点，帮助品牌运营商深入了解消费者偏好，为产品设计、广告布局提供科学依据。通过分析眼动数据，体育品牌运营商能优化商品陈列及广告内容，从而增强品牌吸引力。然而，当前这一新兴技术应用于体育品牌的研究仍较少，需进一步深入探讨。

3新兴技术驱动体育品牌消费模式创新的实施路径

随着大数据、云计算与IoT等前沿科技的深度融人与普及，直播电商、线上线下融合等新兴商业模式蓬勃发展。体育品牌运营商能够借助大数据分析市场趋势、优化资源配置，从而更具前瞻性地预测和满足消费者需求。同时，云计算技术赋能体育品牌整合多元化的数据来源，建立智能、便捷的品牌服务体系，进一步优化消费者的购物体验。IoT则为品牌提供了更加细化的用户行为追踪手段，使消费者与品牌之间的互动更加个性化、定制化。这些技术不仅加快了体育品牌与消费者之间的连接速度，而且为品牌带来了新的交互渠道和消费场景，使得品牌运营商能够更有效地了解消费者的需求和偏好，从而更精准地开展个性化营销。面对新兴技术驱动的市场变革，深入探究体育品牌消费模式创新的实施路径显得尤为重要和迫切，对于推动体育产业的创新发展、满足人民群众日益增长的体育消费需求具有深远意义。

3.1建设体育品牌消费的云平台

近年来，元宇宙席卷各个行业领域，不仅在科技领域备受关注，而且在一定程度上促使国产体育用品企业进行品牌资产重构。元宇宙可以理解为在大数据、AI等新技术的基础上打造与现实世界交互、映射的虚拟世界，这也意味着消费模式从实体化向虚拟化转变。基于此，建设体育品牌消费的云平台已成为推动行业转型升级的重要路径。该平台的建设实现了数据的集中管理与系统分析，确保信息的实时更新与共享，旨在通过集成大数据、AI、云计算等前沿技术，实现对消费者行为的深度洞察与精准预测，为消费者与体育品牌之间搭建高效、智能的桥梁，全面重塑体育消费体验。同时，云平台还具备强大的用户交互功能，能够实时收集消费者反馈，为消费者提供定制化的产品与服务。前述耐克的案例也表明，通过云平台将用户运动数据与个性化服务相结合，不仅能够增强消费者的参与感和忠诚度，还能有效推动产品销售与品牌价值提升。借鉴这一模式，体育品牌可以通过搭建数据驱动的云平台，实现个性化互动与实时反馈，进一步优化消费体验，提升消费模式的整体效能。然而，关于体育品牌消费的云平台搭建工作仍处于初步探索阶段，许多体育品牌在技术整合、用户隐私保护以及数据实时分析方面仍面临诸多挑战。未来，随着技术的成熟和应用经验的积累，云平台在提升品牌与消费者互动效率、推动个性化消费方面将展现出更大的潜力。

3.2构建体育品牌消费的视觉搜索特征预测模型

在新兴技术的驱动下，视觉搜索技术以其独特的优势正逐步成为创新体育品牌消费模式的重要驱动力。基于前述视觉搜索的研究成果，建立体育品牌消费的视觉搜索特征预测模型成为提升品牌竞争力和促进消费增长的重要策略。这一模型可通过深度解析视觉搜索活动的基础数据，提炼体育品牌消费的关键视觉特征指标，如品牌标识、广告设计等。这些数据是预测模型的核心参数，有助于为消费者提供个性化的购买方案，为精准预测消费者行为提供依据。通过建立视觉搜索特征预测模型，品牌运营商能够精准识别和把握消费者的需求和偏好，为后续采取智能营销策略提供有力的数据支持。

在建立模型的过程中，首先，收集并分析基础数据，明确关键的视觉特征指标。通过先进的眼动追踪技术和数据采集设备记录和分析消费者在浏览体育品牌产品时的视觉搜索路径、注视点和注视时间，建立视觉搜索活动的基础数据库。其次，结合问卷调查和访谈数据，更全面地了解消费者在视觉搜索活动中的心理和情感反应，丰富基础数据的维度和深度。最后，利用机器学习和大数据分析技术构建预测模型，将消费者的视觉搜索行为与其购买决策进行关联，预测消费者在面对不同体育品牌产品时可能产生的购买行为。通过模型的不断优化，品牌运营商能够对个体消费者的需求和偏好实现精准把控，最终形成一个数据驱动的闭环系统，推动体育品牌消费价值的持续提升和优化。

3.3优化体育品牌消费的智能营销策略

上述基于数据驱动的决策方式使得体育品牌运营商能够更加精准地定位目标市场，提升品牌竞争力与市场份额。目前，运营商多利用机器学习算法分析用户的浏览历史、购买记录和偏好，并结合消费者的运动数据和健康状况，提供个性化的产品推荐，向用户展示更贴合其兴趣的体育品牌产品，提高购买转化率。借助VR和AR技术，智能营销可以让消费者获得沉浸式的购物和运动体验，如虚拟试穿技术让消费者在购买运动装备前体验实际效果，提高购买决策的准确性。此外，通过实时分析用户的地理位置、时间和天气等动态因素，智能场景化推荐可实现在寒冷季节推荐保暖运动装备或在大型赛事举办期间推广相关周边产品，以满足品牌用户的特定需求，从而增强品牌的吸引力和用户黏性。

数据驱动的智能营销在全渠道整合营销中也发挥重要作用。体育品牌运营商可以通过打通线上电商平台和线下实体店的数据，实现智能化的消费体验，增强用户消费的便利性和满意度：用户可以在线上预约线下试穿服务，或在线上购买后到店自提，实现一体化的购物体验。利用云平台和大数据技术，体育品牌运营商可以实时监控和分析营销活动的表现，利用智能算法优化广告投放、内容创作和用户互动等环节，如阿迪达斯通过全渠道整合营销，提供个性化推荐并增强互动体验，有效提升了消费者的购物体验与品牌认知度，促进了销售增长。此外，智能客服系统和会员管理体系的建设也在数据驱动的智能营销策略中扮演重要角色。通过AI客服系统提供全天候服务，收集用户反馈并分析用户需求，体育品牌可以进一步优化产品和服务，为消费者提供更加个性化、高效且智能的购物体验。这些措施不仅可以提升体育品牌竞争力，而且可以顺应个性化消费的趋势，推动体育品牌消费模式的创新发展，为未来的市场拓展奠定坚实基础。

4新兴技术驱动体育品牌消费模式创新的展望

AI的出现和发展为应对体育产业面临的挑战及满足市场需求提供了契机。随着《“十四五”体育发展规划》的出台和落实，体育产业正逐步呈现出“消费引导、创新推动、主体活跃、结构优化”的全新发展格局。2024年6月，上海体育大学发布了国内首个体育行业大模型——上体体育大模型。大模型结合前期基础、行业需求和现有资源，确定优先搭配体育文献、动作识别与技战术分析、多模态数据分析3个调研垂直大模型，并在百度文心智能体平台搭建了20个智能体。新兴技术与体育品牌消费的融合为创新体育品牌消费模式提供了前瞻性的策略与工具。通过对耐克、阿迪达斯和安德玛的数字营销策略的对比分析发现，不同品牌在同一市场采取了不同的技术研发策略，反映出各自品牌特色及市场定位的差异。这些案例为其他品牌在制定数字化营销方案时提供了参考与借鉴。

4.1深化应用全渠道整合营销

全渠道整合营销的深化应用也是未来研究的重要领域。随着线上线下渠道的进一步融合，体育品牌需要构建全渠道营销体系，通过打通各个销售和服务渠道的数据，实现消费者数据的统一管理和应用，为用户提供流畅的消费体验。全渠道整合营销不仅是简单地连接线上和线下销售渠道，而且通过建立智能化的数据共享系统，使体育品牌运营商能够为消费者的整个购买过程提供支持。

未来研究可以探索如何更有效地利用IoT、SG和AI等新兴技术，增强全渠道数据的采集、整合和应用能力。通过IoT设备实时监测消费者在门店的行为轨迹、与商品的接触频率及偏好，品牌运营商将提供更细化的消费者洞察：5G技术的普及将进一步提高数据传输速度，使品牌运营商能够即时响应消费者需求；智能客服和AI推荐系统则可以根据多渠道数据实时为消费者推荐贴合需求的产品。通过深度挖掘和应用全渠道数据，体育品牌能够提高整体运营效率，更快适应市场变化，进一步增强用户满意度和忠诚度。全渠道整合的深化不仅能促进销售的增长，而且能使消费者与品牌间建立更牢固的互动关系，进一步推动体育品牌消费模式的创新发展。

4.2建立消费者行为分析与预测模型

数据驱动的消费者行为分析与预测模型的建立将为体育品牌消费模式创新研究提供新的视角。通过大数据挖掘技术，体育品牌运营商可以深入分析消费者的购买行为、偏好和需求，进而预测市场趋势和消费变化。例如：生物识别技术可以通过分析消费者的面部表情、眼动追踪和身体姿态，识别其对不同产品的即时反应：情感分析技术可以利用语音和面部表情数据，实时捕捉消费者的情绪波动，为品牌提供关于消费偏好的动态反馈：结合脑科学的消费行为研究，体育品牌运营商可以了解大脑对品牌信息的响应过程，为广告内容和产品设计提供神经层面的数据支持。这些应用将帮助体育品牌实现更精准的市场细分和个性化推荐，使消费者在品牌生态系统中获得更贴合需求的互动体验。此外，通过AI驱动的预测模型，品牌运营商可以自动化分析消费者在特定时间、地点和情境下的行为变化，精确调整促销时机和个性化推送内容。借助这些多维度的数据分析，品牌运营商不仅能洞察消费者的潜在需求，还能提升消费者的品牌忠诚度，推动形成高度个性化的消费体验。

未来的研究不仅可以致力于构建更全面和精细的消费者画像，还应结合生物识别、情感分析和脑科学等跨学科技术，揭示消费者决策过程中的心理和生理机制。新兴技术可以促进体育品牌营销策略的智能化转型，从而提升市场响应速度和竞争力。

4.3创新个性化智能营销策略

个性化智能营销策略的创新与优化将成为未来研究的重要方向。随着视觉搜索、AI和机器学习技术的不断发展，体育品牌运营商可以充分利用大数据和算法模型，通过更精准的用户行为分析，为用户提供个性化的产品推荐和营销内容。基于用户的视觉搜索模式和浏览（购买）历史数据，体育品牌运营商可以自动生成个性化的推荐列表，提高用户的购买意愿。

未来研究可以探索深度学习和强化学习的应用，以优化推荐系统的准确性和实时性。情景感知技术也可以帮助品牌在不同情境下匹配用户的购买需求，以实现动态响应，如当用户出现在特定区域时，系统可结合天气和其活动类型自动推荐相关运动产品。情感计算和人机交互技术的融合将使智能营销更加个性化和动态化，能够实时识别和预测消费者的情绪反应，从而为品牌提供更具时效性的反馈。通过这些技术的深入应用，体育品牌将实现个性化营销的智能化转型，从而提升用户参与度和品牌忠诚度。

5结语

新兴技术正以前所未有的力量提升体育品牌消费行为的预测精度，为创新体育品牌消费模式提供了强大的数据支持与决策优化平台。在政策导向的引领下，技术创新与模式革新可以有效提升体育品牌的市场竞争力和消费者的满意度，为实现体育产业的高质量发展奠定坚实基础。随着新兴技术的不断发展和应用场景的广泛延伸，体育品牌消费将愈发趋向智能化与个性化。在此过程中，政企合作、产学研深度融合等协同发展模式将共同推动体育品牌消费的创新发展，推动行业走向更加精准、高效的发展道路。