1. 绪论

1.1. 研究背景

随着Dior“文化挪用”事件的不断发酵，越来越多的民众在自己的生活圈宣扬保护传统文化，表达了对新中式服装的期待。Dior“文化挪用”事件使以马面裙为代表的新中式服装迅速成为大众焦点。据本文不完全统计，如图1所示，80.48%的人通过Dior“文化挪用”事件提高了对新中式服装的关注度。而新中式元素在近两年的央视春晚及《司藤》《东宫》等影视作品服装设计中的频繁亮相，也让新中式服装以不可阻挡的势头冲进人们的视线。

服装不仅是世界各民族文化的重要内容，也是一种对社会行为起规范作用的文化表征[1]。曾几何时，韩式街头风、唯美法式穿搭等国外流行服装风格一度占据我国主要服装市场，而近年来随处可见的“新中式”也为我国服装消费市场带来了新气象，让新中式服装跻身市场主流，这不仅是一种服装风格的转变，更是中华文化在新时代背景下的创新与传承。

新中式服装是中华传统服饰文化与现代流行时尚的有机结合，是中国风格的艺术性、流行性和商品性的服装整合，是新世纪文化创新的产物和标志[2]。它不仅承载着中华民族千年来的历史记忆，也是早已融入中华儿女骨血中的文化基因与大国工匠精神的具象表达，将“中国制造”的产品标签赋予更浓厚的文化意义。相较于传统中式服装，新中式服装在保留文化底蕴的同时，融入了更多的现代化时尚元素，因此备受民众的青睐。

Figure 1. Results of the survey on whether Dior’s “cultural appropriation” incident has increased the attention of new Chinese-style clothing

图1. Dior“文化挪用”事件是否有提高新中式服装的关注度调查结果

1.2. 研究目的及意义

作为一种兼具传统与创新的时尚选择，新中式服装彰显了当代人对传统文化的尊重与对时尚潮流的追求[3]。新中式服装产业的发展，不仅带动了中国服装行业的进步，其发展规模也映射着国人的文化自信程度。为了明确影响新中式服装市场消费活力的不同因素，本文深入分析新中式服装消费者画像，系统剖析新中式服装消费者的行为特征，以精准定位受众群体，探索符合现代人们审美观念的新中式服装发展路径，为新中式服装市场的策略制定提供科学依据，从而有效提升市场发展的活力与内促力。

基于调研数据进行综合定量分析，有利于科学量化新中式服装消费行为的不同影响因素，助力相关企业优化产品设计，制定更具针对性的营销策略，提升市场竞争力。同时，为新中式服装产业的可持续发展奠定了坚实的理论基础，有助于积极响应党的二十大文化自信号召，促进新中式服装市场繁荣，最大化实现新中式服装的现实意义。

1.3. 文献综述

在国潮之后，新中式服装融合传统元素与现代设计，成功打破了传统中式服饰的束缚，成为提高服装市场消费活力的主要驱动[4]。目前，国内外学者主要将研究重点集中在新中式服装产业的理论研究，例如孟奇媛等人简述了东方美学对新中式服装的影响，将东方美学和现代服装融合碰撞，赋予新中式服装世界美学价值[5]；顾远渊点明了新中式服装兴起对新时代中国话语体系构建的重要作用，服装设计能否形成文化向心力与新中式服装能否高质量持续发展密切相关[6]；孟良将影视服装设计中的创造思维进行提取和归纳，为新中式服装的风格设计提供新思路[7]；而秦瑞雪系统概述了新中式服装的发展历程与风格解析，为了解新中式服装设计与发展提供便捷[8]。

此外，Li Gao等人主要调查了20多岁中国女性对新中式服装的设计偏好，发现他们高度偏好重叠领、旗袍领、斜前襟和开叉袖，并且注重服装材料，促进新中式服装行业的可持续发展和传统文化的保存与创新[9]；而Shu yunfeng通过构建PSO-BP神经网络模型从文化教育价值、审美价值、创意价值、绿色价值、工程价值、社会价值和质量价值七个方面具体评估民众对新中式服装的感知价值，以提高新中式服装的可持续竞争优势[10]。

丰富的研究资料虽为新中式服装市场的高质量发展给予了一定的指导和建议，也为本文研究思路的确定与问卷设计提供坚实的理论基础，但目前新中式服装市场研究领域仍缺少基于消费者视角下的影响因素分析，就提高新中式服装消费市场活力的问题缺少系统的研究框架与结论。

1.4. 研究思路及数据预处理

1.4.1. 研究内容及思路

鉴于目前关于影响新中式服装消费因素的实证分析结果较少，本文旨在通过多种定量分析相结合的方法构建新中式服装消费者画像，深入剖析不同维度的因素对产品消费决策的影响，为新中式服装市场未来发展提供合理性的结论与建议。

本文首先将性别、年龄、地区、月收入、学历和购买偏好六个因素进行描述性统计分析，构建新中式服装消费者群体画像轮廓，然后将影响因素分为基础信息、服装特点和推广方式三个维度共22个因素，通过计算混淆矩阵和AUC值比较二值Logistic回归与随机森林模型得到新中式服装消费意愿影响因素的较优模型并进行深入分析，具体研究思路如图2所示。

Figure 2. Research concept diagram

图2. 研究思路图

1.4.2. 问卷设计及数据处理

首先，在华北地区最大的服装批发市场天津蓝海商贸城等多地进行实地考察与二手资料调研，明确新中式服装的市场发展现状。前期访谈调查结果显示，大多数民众了解新中式服装的渠道为微博、小红书、抖音等热门流量平台，故基于Python网络爬虫技术，以新中式服装为关键词在微博和小红书获取话题观点和评论观点进行文本分析，了解民众对新中式服装的观点态度和选择倾向。

为确保研究结果的准确性，初步筛选出内容重复、无价值、ID相同等无效样本。对清洗后的数据进行预处理，通过jieba精确分词、过滤停用词典等方式对有效评论进行中文分词。最后，对处理好的文本数据进行特征提取，利用Python绘制词云图如图3所示。

Figure 3. Word cloud map of online comments

图3. 网络评论词云图

不难发现“版型”“品牌”“文化”“自信”“喜欢”“推荐”“设计”等词出现频率较高，表明民众对新中式服装持有较为积极的购买态度与推广意愿，也可以初步了解民众在选择新中式服装时的关注点，为本文研究影响购买新中式服装的不同因素提供依据。

本文主要利用情感词典的方法，基于Python的情感分析库SnowNLP，分别对新中式服装相关的微博热门话题观点与小红书评论数据进行情感极性分析和波动分析，具体结果见图4和图5。

SnowNLP情感极性分析将文本中的词句与词典配对计算它的情感数值，它将文本分为两类：积极和消极。返回值为情绪的概率，情感评分在[0, 1]之间，返回值越接近1，情感表现越积极，越接近于0，

Figure 4. Frequency distribution of opinions and attitudes on microblog topics

图4. 微博话题观点态度频率分布图

情感倾向越消极。本文将返回值大于0.6的文本情感态度倾向定义为正面积极态度，所占比例为67.13%，故新中式服装微博话题风评较好，消费市场可挖掘度较高。

为将波动曲线呈现得更直观，本文将SnowNLP情感波动分析的情感区间定义在[−0.5, 0.5]上，得到每条评论数据的情感波动情况。位于0以上的为积极评论，位于0以下的为消极评论，如图5所示，小红书评论数据所反映的情感状况较为积极，充分展现出平台用户对新中式服装的关注和肯定，有利于新中式服装的市场开发与拓展。

Figure 5. Sentiment fluctuation graph of Little Red Book review data

图5. 小红书评论数据的情感波动图

LDA主题生成模型是一种非监督机器学习技术，作为一种三层贝叶斯模型，通过给定的文档能够找到文档隐含的主题[11]。通过构建LDA模型，可以获取每个主题下的词语分布概率及文档对应的主题概率，从而进行主题分类。借助此模型可以了解民众对新中式服装关注的方面，为问卷设计提供理论支持。

通过不断优化参数，确定出模型的最优主题数为3，利用Python的pyLDAvis将主题1可视化，具体结果如图6所示。根据可视化结果，能够较直观地观察到词语评论特征，根据每个主题下特征词的不同，可将其归纳总结为新中式服装特点、民众态度及行动和消费市场推广途径三个主题，以此为基础设计预调查问卷并进行发放。

经过对预调查问卷结果的分析与修正，制定最终问卷，以中国内陆34个省(自治区、直辖市、特别行政区)的常住居民为对象展开调研，采用多阶段不等概率法在全国范围内以线上线下结合的方式抽取1300人进行问卷调查。共回收1267份问卷，使用SPSS27对样本数据进行筛选剔除如表1所示，最终得到有效问卷1178份。

信效度检验结果显示，量表的Cronbach α系数为0.833，KMO值为0.822且巴特利特球形度检验显著性为0，说明问卷信效度水平较好，因此后文主要基于1178份有效问卷进行建模分析。

2. 新中式服装消费者画像构建

调查对象中，购买过新中式服装的消费者共463例，占比约39.3%。本节主要利用描述性统计分析，对新中式服装消费者进行画像构建，分析其购买行为特征。

Figure 6. LDA theme mining visualization analysis of new Chinese-style clothing features

图6. 新中式服装特点的LDA主题挖掘可视化分析

Table 1. Table of sample exclusions

表1. 样本剔除情况表

2.1. 新中式服装消费者画像

如图7所示，由于本次调查中男女比例接近1:1，而新中式服装消费者中男性占比39.52%，女性占比60.48%，说明女性消费者的数量要远高于男性。由此可以看出，女性对新中式服装的购买欲望要高于男性。因此，商家要更注重女性消费者的市场，同时积极开拓新中式服装的男性市场。

与此同时，可以发现新中式服装的消费者主体年龄为18~50岁。该年龄段的民众对新鲜事物的接受能力相对较强，具有一定的经济支配能力，占我国总人口的比例相对较高，因此成为新中式服装的主要消费群体。而50岁以上的人群受思想观念影响，对新中式元素有着较为强烈的喜爱感，故新中式元素也逐渐应用到中老年群体的服装设计中。

研究新中式服装消费者的平均月收入可知，新中式服装消费群体收入范围广泛，略侧重于中高收入群体。结合前期实地调研及商家访谈结果，有助于给出合理的价格定位区间，服务不同品质需求的民众以扩大新中式服装市场。

Figure 7. Distribution of consumer portraits of new Chinese-style clothing

图7. 新中式服装消费者画像分布图

调查数据显示，新中式服装消费者有约70%为大学学历及其以上，可见学历对新中式服装的消费选择有着显著影响。新中式服装的消费者主要集中在我国的东部地区，占总消费人群的61.91%。我国东部地区是人口主要聚集地，经济水平高，民众消费能力强。因此，应大力开拓新中式服装的东部市场，激发市场活力。

分析消费者对新中式服装的风格倾向，有利于定位新中式服装的发展方向。新中式服装消费者更倾向于复古中式风和简约自然风，分别占总消费者人数的39.31%和35.85%，而中西结合风、职场风以及学院风占比较小，难以成为新中式服装发展的主流。其中，学院风因主要受众为学生而有所局限，仅占总消费人数的3.24%。

2.2. 消费者对新中式元素的偏好分析

消费者对新中式元素的在意程度从“1”到“5”分五个等级，对数据进行频数分析得出消费者对新中式元素在意程度的平均值，以此确定新中式服装发展方向。

如图8所示，消费者对版型设计的在意程度平均值为4.05，对纹样、印花、刺绣、扎染以及传统面料的运用的在意程度平均值分别为4.12和4.09，而消费者对版型细节设计的在意程度平均值达到最高，为4.39。因此，在新中式服装的设计过程中应多加考虑服装的细节设计。另外，随着时代的进步消费者对服装功能性的需求也在下降，其在意程度平均值仅为2.76。

3. 消费行为影响因素的建模分析

3.1. 理论基础

3.1.1. Logistic回归分析

Logistic回归作为一种广义的线性回归分析模型，是目前普遍研究影响因素的方法[12]。此方法能够清晰地辨别出各影响因素对民众关于新中式服装消费意愿的显著性，从而确定出最具影响力的因素，但它要求数据集的特征要满足线性分类，对自变量之间的相关性要求相对较高。针对研究问题，本文采用二值Logistic回归模型，即研究X对Y的影响，其中Y为二分类数据。数字1表示“是”，数字“0”表示“否”，构建如下统计模型：

Figure 8. Analysis of the average value of attention to new Chinese-style elements

图8. 新中式元素在意程度的平均值分析

$\ln \left(\frac{P}{1-P}\right)={\beta }_0{X}_0+{\beta }_1{X}_1+{\beta }_2{X}_2+\dots +{\beta }_n{X}_n$ (1)

其中$X_i$ 为驱动因子，${\beta }_i$ ($i=1,2,\dots n$ )为驱动因子的系数，$\ln \left(\frac{P}{1-P}\right)$ 为事件发生的概率，$1-P$ 表示事件没有发生的概率。

3.1.2. 随机森林模型

随机森林是一种基于分类树的组合算法，是由Breiman提出的对Bagging算法的改进[13]。该算法将随机抽样获得的数据，输入众多决策树中并进行投票，最终获得输出结果。随机森林模型能够处理高度非线性关系以避免过拟合[14]。

随机森林算法的具体步骤如下，其基本原理如图9所示。

Figure 9. Random forest model basic principle diagram

图9. 随机森林模型基本原理图

①使用bootstrap法从原样本中有放回地随机抽取K个训练集，基于训练集生成K个决策树，对于未被抽到的样本则组成K个袋外数据，即测试样本集。

②在每一棵树的每个节点处从m个变量中随机抽取$mtry$ 个变量，然后在$mtry$ 个变量中选择一个最具有分类能力的变量。

③每棵树不断生长且不做任何修剪，以设定的树的棵树$ntree$ 作为树生长的终止条件。

④生成的K棵树组成了随机森林，用随机森林分类器对生成的新的数据进行判别与分类。

3.2. 建模过程

3.2.1. Logistic回归模型构建

为确保模型统计结果的准确性和可靠性，首先对定性变量进行哑变量处理，变量赋值如表2所示。

Table 2. Table of variable assignments

表2. 变量赋值情况表

所有分类变量中均选择第一个作为参考类别，以是否购买过新中式服装为因变量，以基本信息、购买服装时的关注点、购买途径、“种草”方式为自变量建立二值Logistic回归模型。

Table 3. Hosmer-Lemeshau test for binary Logistic regression model

表3. 二值Logistic回归模型的霍斯默–莱梅肖检验

使用霍斯默–莱梅肖检验对构建的二值Logistic回归模型进行检验。表3结果显示，检验的p值为0.703 > 0.05，说明模型拟合效果较好，预测值与真实值之间的差异不显著，可有效进行后续建模分析。

Table 4. Results of Logistic regression model construction

表4. Logistic回归模型构建结果

表4结果显示，性别、年龄、月收入、学历、地区、面料、图案、价格、文化特色设计、品牌、购买途径以及小红书、抖音快手等短视频、时尚杂志的“种草”方式的p值均小于0.05，有充分的理由拒绝原假设，认为以上变量对是否购买新中式服装具有显著影响。

在基本特征方面，性别、年龄、学历的OR值均小于1，即女性比男性更可能购买新中式服装，年轻人对新中式服装的购买意愿更强且高学历并非影响消费意愿的主要因素。而月收入与地区的OR值大于1，说明高收入群体对购买新中式服装的购买率更高，且与西部地区相比，东部地区和中部地区的人群更偏向购买新中式服装。

在服装侧重点方面，是否在意面料、是否在意图案以及是否在意价格的OR值均小于1，说明在意服装面料、图案和价格的人购买新中式服装的可能性较低，但是否具有明显的文化特色设计和是否在意品牌的OR值大于1，即消费者更加注重服装本身的文化价值与服装品牌。

在购买途径方面，购买途径的OR值为0.696，小于1，说明相较于喜欢在网店购买服装的人群而言，喜欢在商场购买服装的人群更偏爱新中式服装。在“种草”方式方面，由于平台性质及平台内容的不同，被小红书“种草”的OR值小于1，被抖音快手等短视频“种草”的OR值及被时尚杂志“种草”的OR值大于1，说明消费者主要是被短视频平台和时尚杂志“种草”，而小红书平台的广告及“避雷贴”的存在导致消费者购买积极性下降。

3.2.2. 随机森林模型构建

随机森林模型不能得到自变量的回归系数，但可以通过模型精度的平均递减与模型基尼系数的平均递减两个重要指标来评价自变量对因变量的影响程度。

本文从1178份有效数据中随机选取70%的数据作为训练集，其余30%数据作为测试集。使用R软件中的randomForest随机森林程序包构建在没有对特征进行筛选情况下的随机森林模型，其中因变量为是否购买过新中式服装，决策树数量(ntree)以及抽样的特征自变量数(mtry)均为默认值，即ntree = 500，mtry = 5。

图10绘制了22个特征自变量对消费者行为影响的重要程度排序。

在22个因素指标中，综合考虑模型的Mean Decrease Accuracy和Mean Decrease Gini两个衡量特征重要性的标准，不难发现年龄、地区、月收入、学历、性别、价格、悠久的历史背景、时尚杂志及小红书的“种草”方式在两个衡量标准下的重要性排序均位于前50%，可以认为以上自变量是影响新中式服装购买意愿的重要因素，其中民众基本特征是最主要的影响因素。

3.3. 模型评估

随机森林模型与Logistic回归模型均能进行消费者行为的影响因素分析，但两个模型在性能上具有较大差异。为选择更合适的模型对问卷数据进行分析，本文采用混淆矩阵与ROC曲线进行模型的综合评估以得到更加准确的结果。

3.3.1. 混淆矩阵

从1178份有效数据中随机地选取70%数据作为训练集，剩余的30%数据作为测试集。对Logistic回归模型训练完成后，使用随机抽取的354份测试集进行测试，得到模型的混淆矩阵如表5所示。

由表5可知，模型的预测准确率为$ACC=\left(219+30\right)/354\approx 70.34\%$ ，模型预测精度较高。此外，综合考虑模型的召回率与精确率，即$F1$ 分数。由于$F1=2\times 219/\left(2\times 219+83+22\right)\approx 80.66\%$ 相对较高，因此Logistic回归模型可用于消费者行为影响因素的分析。

对随机森林模型训练完成后，使用随机抽取的354份测试集进行测试，得到模型的混淆矩阵如表6所示。

Figure 10. Ranking of importance of factors influencing consumer behavior

图10. 消费者行为影响因素重要性排序

Table 5. Confusion matrix for logistic regression model

表5. Logistic回归模型混淆矩阵

Table 6. Confusion matrix for random forest model

表6. 随机森林模型混淆矩阵

由表6可知，模型的预测准确率为$ACC=\left(221+41\right)/354\approx 74.01\%$ ，相较前者，该模型的预测精度更高。此外，综合考虑模型的召回率与精确率，即$F1$ 分数。由于$F1=2\times 221/\left(2\times 221+72+20\right)\approx 82.77\%$ 相对较高，因此随机森林模型可用于消费者行为影响因素的分析。

3.3.2. ROC曲线分析

绘制随机森林模型与Logistic回归模型的ROC曲线，结果如图11所示。

Figure 11. ROC curves of random forest model and Logistic regression model

图11. 随机森林模型与Logistic回归模型的ROC曲线图

随机森林模型ROC曲线下的AUC值为0.759，表明随机森林模型在区分购买过新中式服装的消费者和未购买过新中式服装的潜在消费者时具有较好的性能，而Logistic回归模型的ROC曲线下的AUC值只有0.687。该数值低于随机森林模型的AUC值，表明在区分是否购买过新中式服装的民众方面，Logistic回归模型的性能略逊于随机森林模型。

综上结果表明，随机森林预测模型的准确率、精确率、召回率及F1分数均要高于Logistic回归模型，且随机森林模型的AUC值也大于Logistic回归模型的AUC值。因此相较于Logistic回归模型，随机森林模型在消费者行为影响因素分析中表现出更优的性能。

3.4. 综合比较分析

随机森林模型的性能优于Logistic回归模型，故最终分析以随机森林模型结果为主要参考。两个模型的结果均显示，被调查者的基本特征是影响是否购买新中式服装的重要因素，年龄、学历、月收入、性别和地区共同作用于消费者的心理和行为过程，决定了消费者对新中式服装的认知、接受程度和购买意愿，体现了不同消费群体在消费观念、购买能力和文化偏好等方面的差异，从而影响消费者的购买行为。

“种草”方式方面，两模型结果均显示，小红书与时尚杂志对消费者购买行为的影响较大，Logistic回归模型结果显示，小红书“种草”对购买新中式服装呈负向影响，时尚杂志“种草”则呈正向影响，小红书与时尚杂志在“种草”新中式服装方面的影响差异主要源于平台性质、内容特点、用户群体以及消费心理等方面的不同。小红书是一个以用户生成内容为主的社交平台，内容涵盖广泛，但其中也包含大量的广告和营销内容，这些广告或“种草”笔记有时可能过于夸大产品的优点，或者隐藏其缺点，导致用户信任度下降。而时尚杂志的读者通常是对时尚和品质有一定追求的人群，他们更加注重产品的文化内涵和品牌形象，新中式服装恰好符合这部分消费者的审美和穿着需求。

此外，服装的价格和服装本身所具有的历史文化内涵也影响了消费者的购买行为，共同构成了消费者对服装价值的全面感知，不仅反映了消费者的经济能力和消费观念，还体现了他们的个人品味、身份认同和文化归属感，其中服装价格一直是各类消费者购买服装时首先考虑的因素。高品质的新中式服装价格相对较高，因而非常在意价格的人群选择尝试新中式服装的可能性较低。新中式服装所蕴含的文化特色与历史背景，会更加吸引注重历史文化内涵的人群。

4. 结论与建议

本文通过构建新中式服装消费者画像，综合考虑Logistic回归与随机森林模型结果深入分析影响民众对新中式服装购买意愿的不同因素，从而得出相关结论，为新中式服装的市场开拓与消费活力的提升提供科学依据。

4.1. 结论

4.1.1. 消费者特征是影响新中式服装购买意愿的关键因素

在影响购买意愿的诸多因素中，消费者基本特征占据主导地位。这一表现为市场定位与产品开发提供了明确方向，同时彰显出男性群体的强大消费潜力。年轻化女性群体作为新中式服装的主要消费者，展现出对时尚与传统融合设计的强烈偏好，而基于民众对新中式服装的情感倾向分析可知男性消费者的潜力同样值得被挖掘。年轻人对新中式服装的购买意愿尤为强烈，反映出他们对传统文化与现代时尚结合的独特审美。

尽管高学历并非影响新中式服装消费意愿的主要因素，但高收入群体的购买意愿更强，显示出消费能力与对新中式服装文化价值的认可成正比。通常来说，在日常生活中与传统文化有更为紧密和深入接触的人，因受成长环境、家庭背景、社交圈子或职业路径等因素影响对传统文化更易建立深厚的情感联结和认同感，从而更倾向于购买新中式服装。但这并不意味着高学历人群就不会选择新中式服装或对其文化价值不认可。相反，这更能说明新中式服装的受众多元化，可能受抽样调查局限性的影响，未能全面展现所有细分市场的消费特征。

新中式服装地域性消费差异显著，东部地区和中部地区因经济发展水平较高、文化底蕴深厚，对新中式服装的购买力更为强劲，而西部地区虽然目前购买意愿相对较低，但未来市场潜力巨大。综上所述，新中式服装品牌应深入了解不同消费者群体的需求，不断创新设计，以满足市场的多元化需求，注重地域差异，精准定位市场，以实现持续稳健地发展。

4.1.2. 新中式服装需构建性价比与文化内涵的双重优势

新中式服装作为传统文化与现代审美的结合体，其性价比与文化内涵的和谐共生至关重要。消费者在选择新中式服装时，往往抱有双重期待：一方面，他们追求穿着的舒适度、耐用度以及合理的价格；另一方面，他们看重服装所蕴含的文化意义与情感价值，希望通过服饰表达个人对传统文化的尊重与传承。性价比的构建，要求新中式服装品牌在保证产品质量与工艺精良的同时，合理控制成本，制定符合市场需求的定价策略。而文化内涵的展现，则是新中式服装区别于其他服饰类型的核心所在。将传统文化元素巧妙融入新中式服装设计，建立新中式服装与消费者的情感认同是相关新中式服装品牌提高市场竞争力的重要举措。

4.1.3. 推广策略的全面化是提升新中式服装市场影响力的必要途径

尽管新中式服装市场潜力巨大，但其当前的推广途径相对局限，限制了新兴产品影响力的扩展。为了实现更广泛的市场覆盖，必须采取全面化的推广策略。这包括但不限于线上平台的精准营销、社交媒体的内容运营、线下体验店的布局以及跨界合作等多元化手段。通过多渠道并进，可以有效提升品牌知名度，吸引更多潜在消费者，进一步激发市场活力。

4.2. 建议

4.2.1. 针对新中式服装企业品牌的建议

对新中式服装品牌而言，关键在于精准把握年轻女性消费者的偏好，设计既符合其审美又适合日常穿着的服装。品牌应深入研究年轻女性消费者的穿着习惯与场合需求，如职场、休闲、聚会等，以此为基础设计多样化产品线。同时，不应忽视男性市场的潜力，应适当探索设计融合新中式元素与男性审美的服装，如简约风格与传统图案的结合。在地域策略上，品牌应针对东部与中部地区的经济发展水平与文化底蕴，设计具有地域特色的营销活动，如与当地文化机构合作举办新中式服装展览，提升品牌在这些关键区域的知名度和影响力。

4.2.2. 针对新中式服装设计团队的建议

新中式服装设计与生产团队需平衡面料、价格、图案与文化内涵之间的关系。在面料选择上，应优先考虑舒适性与耐用性，同时结合传统面料如丝绸、棉麻等，展现新中式服装的独特韵味。在价格定位上，团队需确保产品的性价比，通过优化生产流程与供应链管理，降低成本，使新中式服装的价格更加亲民。在图案设计上，团队可以深入挖掘中国传统艺术元素，如水墨画等，通过现代设计手法进行再创造，使其既具有文化底蕴又符合现代审美。同时，团队还需考虑图案与面料的搭配，确保整体设计的和谐统一。

4.2.3. 针对新中式服装市场宣传的建议

新中式服装市场推广团队应积极拓宽推广渠道，充分利用线上平台与社交媒体进行精准营销。相关企业宣传团队可以创建品牌专属的社交媒体账号，定期发布新中式服装的设计理念、制作过程与穿着效果，增强消费者对品牌的认知与信任。

在跨界合作方面，团队可以寻求与时尚品牌、文化机构、旅游景点等多方合作，以提升品牌知名度。此外，可以通过开设线下体验店、举办品牌活动等方式，让消费者亲身体验新中式服装的魅力，增强品牌与消费者之间的互动与联系，同时考虑推出限时折扣等促销活动，吸引更多的消费者关注，提高产品购买力。

基金项目

省级大学生创新训练项目(S202310446021)。

参考文献