基于回归模型的国产日化品牌信任影响因素分析——以山东省为例

Analysis of Factors Influencing Trust in Domestic Daily Chemical Brands Based on Regression Models—A Case Study of Shandong Province

摘要: 近年来，中国经济高质量发展与文化软实力提升为国内消费市场创造了新的增长空间，消费者需求呈现多元化、品质化趋势，这为国产日化品牌转型升级提供了重要机遇。为系统探究消费者对国产日化品牌信任的形成机制，本研究采用计量经济学与心理测量学相结合的研究范式：首先对调研数据进行WOE (Weight of Evidence)编码处理，通过Min-Max标准化方法消除量纲影响，并基于信息价值(IV)指标进行特征筛选；继而构建二元Logistic回归模型，以通过IV值检验的5个核心特征作为解释变量，以“品牌信任度”作为被解释变量，并采用KS统计量进行模型判别效度检验；最后通过构建结构方程模型(SEM)和Bootstrap链式中介效应模型进行多维度路径分析。研究结果表明，宣传倾向、品牌定位和年龄三个因素显著影响消费者对国产日化品牌的偏好，且三个因素间不存在显著的中介效应。这说明，消费者对国产品牌的信任主要受品牌宣传力度、品牌定位清晰度以及消费者年龄特征的影响。基于此，本文建议国产日化品牌应加大宣传力度以提升品牌认知，优化品牌定位以增强差异化竞争力，并针对不同年龄层消费者制定精准营销策略，从而进一步提升市场占有率与消费者信任度。

Abstract: In recent years, China’s high-quality economic development and enhanced cultural soft power have created new growth opportunities in the domestic consumer market, where increasingly diversified and premium-oriented consumer demand presents significant potential for the transformation of domestic daily chemical brands. This study systematically examines the formation mechanism of consumer trust in domestic brands by employing an integrated econometric and psychometric approach, including WOE encoding, Min-Max normalization, IV-based feature selection, logistic regression modeling with KS validation, and SEM-based mediation analysis. The results demonstrate that brand communication intensity, positioning clarity, and consumer generational characteristics significantly and directly influence trust formation without notable mediation effects, suggesting that effective brand promotion, differentiated positioning, and age-specific marketing strategies should be prioritized to enhance market competitiveness and consumer loyalty in this evolving sector.

1. 引言

近年来，随着国内生产技术的提升、经济的快速发展和消费者需求的不断升级，国产品牌在产品质量、设计、技术创新等方面取得了显著进步，从中国制造逐渐向中国“智”造转型，逐步赢得了国内消费者的青睐。国产品牌的崛起为国内市场注入了新的活力，给消费者提供了更多的选择，同时也对国际品牌构成了竞争压力。2025年天猫国货护肤品趋势报告显示，国货品牌在防晒、敏感肌护理等细分领域表现突出，部分国货产品在功效上甚至超越国际品牌。2024年国家知识产权局提出“千企千标”“百城百品”计划，支持传统品牌创新升级，积极培育新兴品牌。2025年政府工作报告再次强调积极培育国货“潮品”等新的消费增长点，商务部也持续推进“老字号嘉年华”活动，推动老字号守正创新发展。这一切都说明国家正大力支持国货发展，而在此背景下，品牌信任的重要性愈发凸显。

品牌信任是企业获取经济绩效的重要保障，也是企业实现高质量发展的关键所在。高品牌信任度的品牌具有更高的品牌忠诚度和客户粘性，一旦企业的产品或服务赢得了消费者的信任，消费者在出现相关需求时会优先选择该品牌。例如，六必居凭借百年工艺和品质保障，其老北京二八酱连续三年全国销量第一，成为消费者信赖的“国民酱料”。同样，珀莱雅、薇诺娜等国货护肤品牌通过成分创新和功效验证，在敏感肌护理等细分市场占据领先地位，赢得消费者长期认可。

2. 文献综述

品牌信任，基于产品品牌所产生的信任，是衡量消费者对产品和服务态度关系度的重要指标[1]。国货崛起的背景下，消费者逐渐从国外品牌放眼国产品牌，研究品牌信任对消费者购买意愿的影响有较大的经济意义及对社会的整体价值。近年来，国内消费者对于本土品牌的认同感和自豪感逐渐增强，国产日化品牌迎来了崛起的好时机，通过注重产品品质、文化内涵和消费者体验，成功吸引了大量忠实用户[2]。张静[3]认为，近年来国人对国货化妆品的需求明显提升，国货品牌具有天然优势，相比新品牌，它们本身就具有占有消费者心智的特点，国货产品的形象是早已刻画在消费者脑海里的，这就会形成国产品牌营销红利。万广圣等[4]认为品牌信任能够直接影响购买意愿，是企业搭建客户关系的核心。李翠玲等[5] (2017)指出，品牌知名度是指潜在消费者认识或记起某一品牌是某类产品的能力，扩大品牌知名度有利于提升品牌形象。黄艺宝[6]指出，首先虽然国产品牌积攒了一定的品牌影响力，但品牌知名度仍有提升空间，其次研发水平有待提高，产品功效也有待提升，最后产品力存在不足。品牌信任是消费者对品牌持有的一种信心期望，即在面对信息不对称引起的消费风险时，消费者仍然相信品牌，认为品牌能够提供满足期待的商品与服务[7]。韩德超等[8]指出信任对消费者购买产品有显著的正向影响。他们用实证研究方法证实品牌效应的认知、信任等维度对购买行为和企业绩效有显著正向影响。日化产品涉及到消费者的日常生活和个人健康，品牌信任的重要性尤为突出。国产日化品牌需要通过多种方式来建立和维护品牌信任，以提升消费者的购买意愿和忠诚度。

从上述文献和日化行业发展现状来看，我们发现，日化行业呈现回稳向上的趋势。如果要在新的市场抢占先机并在传统领域攻城略地，企业不仅需要产品质量过硬，同时要重视品牌信任的建立。现如今新媒体产业快速发展，品牌危机事件频发，企业如何在经历品牌危机事件后重建品牌信任是个值得思考的问题。

3. 样本量的获取与分配

3.1. 样本量的获取

由于调查对象为山东省范围内的消费者和潜在消费者，调查范围广，调查难度大。为了保证调查的科学性，减少了由于抽样调查过程中发生的误差，我们采用三阶段不等概率抽样方法。

首先我们对总体进行了分层，将山东省16个市按照常住人口数量进行了排名，按照排名将16个市分为四个层次，如表1所示。

Table 1. Stratified overall analysis table

表1. 总体分层表

	城市	常住人口	常住人口占比
第一层次	临沂市、青岛市、潍坊市、济南市	39,679,224	39.08%
第二层次	菏泽市、济宁市、烟台市、聊城市	30,208,080	29.75%
第三层次	德州市、泰安市、淄博市、滨州市	19,716,117	19.42%
第四层次	枣庄市、日照市、威海市、东营市	11,924,032	11.74%

在第一阶段，我们采用PPS抽样，以第四层次为例，采用代码法，将第四层次的四个市按照常住人口数量分别进行编码，东营市的代码为1~2193518，威海市的代码为2193518~5100066，日照市的代码为5100066~8068431，枣庄市的代码为8068431~11924032，在1~11924032中随机抽取一个代码，由代码所属范围确定抽取的城市，其他三个层次同理。第二阶段为分层抽样：按照第一阶段抽取的城市各区县的常住人口数量进行分层，从每个被抽中的市中抽取入样区县。第三阶段为分层抽样，根据第二阶段分层抽样抽取的区县，我们将这几个区县按照地理方位东南西北中分为五个部分，每个部分随机抽取一个区县来进行调查，进入选中的区县进行发放问卷调查。具体抽样框如表2所示。

Table 2. Sampling frame table

表2. 抽样框表

总体分层	一级单元的抽样框	入样城市	二级单元的抽样框	入样的区县	三级单元的抽样框
第一层次	临沂市、青岛市、潍坊市、济南市	临沂市、青岛市、潍坊市、济南市	临沂市、青岛市、潍坊市、济南市的所有区县	沂水县、沂南县、临沐县、西海岸新区、李沧区、市南区、高新区、滨海区、历下区、钢城区	入样的所有区县
第二层次	菏泽市、济宁市、烟台市、聊城市	菏泽市、济宁市、烟台市	菏泽市、济宁市、烟台市的所有区县	单县、定陶区、任城区、太白湖新区、莱阳市、福山区	入样的所有区县
第三层次	德州市、泰安市、淄博市、滨州市	泰安市、淄博市	泰安市、淄博市的所有区县	泰山景区、桓台区	入样的所有区县
第四层次	枣庄市、日照市、威海市、东营市	枣庄市	枣庄市的所有区县	山亭区	入样的所有区县

3.2. 样本量的计算与分配

此次调查的样本量由以下公式(1) (2) (3)共同确定来计算。

$n_1=\frac{{\left(u_{1-\alpha /2}\right)}^2{S}^2}{d^2},$ (1)

$n_2=n_1\cdot \left(Deff\right),$ (2)

$n=\frac{n_2}{r},$ (3)

其中$n_1$ 、$n_2$ 、$n$ 为样本量，$d$ 为绝对精度，$u_{1-\alpha /2}$ 为$N\left(0,1\right)$ 分布的$1-\alpha /2$ 分位数，$1-\alpha$ 为置信度，$S^2$ 为样本方差，$Deff$ 为方案的设计效应，$r$ 为预计回答率。

第一步：当置信度为95%时，设绝对精度$d=5\%$ ，$S^2=0.25$ 计算得样本量$n_1=384.16$ 。

第二步：由于采用了分层抽样的方法，其方案的设计效应一般小于1，拟定$Deff=0.8$ ，计算得样本量$n_2=307.328$ 。

第三步：根据预调查可以发现回答率为93.7%，计算可得此次调查最终所需的样本量$n_{}=328$ 。

为了保证调查问卷的有效性和获得数据的可靠性，同时由于地区、经费、人力等多方面因素的限制，我们将样本量扩大至350份，发放问卷350份，对每个区县进行配额分配，计划从每个区县各收集问卷70份。

4. 数据预处理

4.1. 数据处理

为了衡量消费者是否信任国产日化品牌，我们构造了是否信任国产日化品牌和对国产日化品牌信任度这两个特征，设定国产日化品牌信任度的值为每位消费者经常购买的国产日化品牌的种类数量加一与经常购买国外日化品牌的种类数量加一的比值。以1为阈值，如果对国产日化品牌信任度大于1，则认为消费者信任国产日化品牌，是否信任国产品牌这一特征取值则为1，否则为0，并以该变量为因变量进行研究。

4.1.1. WOE编码处理

为了方便进行各因素的程度量化以及回归模型的预测，我们以是否倾向国产品牌为因变量对标签类数据进行了WOE编码处理，以下为WOE编码的原理：将特征进行分组，根据特征的取值范围进行分组。之后计算各个分组中好坏样本的比例。最后计算各个分组的WOE值：对于各个分组，计算好坏样本比例的比值的自然对数的差值，即公式(4)。

$WOE=\ln \left(\frac{P_{good}}{P_{bad}}\right),$ (4)

$P_{good}$ 为消费者所属在该特征分组中更倾向国产品牌的概率，分母的值为分子的值减1。

4.1.2. 归一化处理

为使得预处理的数据被限定在一定的范围内，消除奇异样本数据导致的不良影响，且因样本数目比较集中，我们使用最大最小标准化对WOE编码处理的数据进行归一化处理。最大最小标准化的公式(5)如下。

$X_{change}=\frac{x-\min \left(x\right)}{\max \left(x\right)-\min \left(x\right)},$ (5)

其中${\text{X}}_{change}$ 表示数据归一化结果，x表示原样本数据，$\text{max}\left(x\right)$ 表示样本数据中的最大值，$\text{min}\left(x\right)$ 表示样本数据中的最小值，归一化处理后结果如表3。

Table 3. Consumer data coding sheet

表3. 消费者数据编码表

	变量名称	变量含义	均值	标准差
自变量	性别	男 = 0，女 = 1	0.63	0.23
	年龄	18岁以下 = 0：18~36岁 = 1；36~54岁 = 0.94；54岁以上 = 0.71：	0.93	0.03
	每月可支配收入	1500元以下 = 1；1500~2500元 = 0；2500~3500元 = 0.29；3500元以上 = 0.17	0.18	0.04
	学历	小学及以下 = 0；初中及高中 = 0；大学专科 = 0.37；大学本科及以上 = 0.85；	0.54	0.09
	品牌绿色属性影响度	几乎不 = 1；极少 = 2；一般 = 3；较多 = 4；非常 = 5；	0.64	0.03
	企业公益活动影响度	几乎不 = 1；极少 = 2；一般 = 3；较多 = 4；非常 = 5；	0.57	0.04
	妆容分享影响度	无 = 0；有 = 1	0.62	0.08
	国风元素影响度	几乎不 = 1；极少 = 2；一般 = 3；较多 = 4；非常 = 5；	0.57	0.05
	品牌信息透明度影响度	几乎不 = 1；极少 = 2；一般 = 3；较多 = 4；非常 = 5；	0.68	0.04
	品牌知名度影响度	几乎不 = 1；极少 = 2；一般 = 3；较多 = 4；非常 = 5；	0.67	0.04
	品牌代言影响度	几乎不 = 1；极少 = 2；一般 = 3；较多 = 4；非常 = 5；	0.56	0.06
	品牌联名影响度	几乎不 = 1；极少 = 2；一般 = 3；较多 = 4；非常 = 5；	0.55	0.05
	产品质量影响度	几乎不 = 1；极少 = 2；一般 = 3；较多 = 4；非常 = 5；	0.75	0.04
因变量	是否信任国产品牌	无 = 0；有 = 1	0.45	0.24

在后续的第一次特征筛选中我们发现品牌信息透明度这一指标是关于消费者信任国产日化品牌的重要特征。因此我们筛选出消费者所关注的品牌信息类型同上述操作，结果如表4。

Table 4. Consumer brand information codebook

表4. 消费者品牌信息数据编码表

	变量名称	变量含义	均值	标准差
自变量	品牌定位倾向	无 = 0；有 = 1	0.39	0.23
	品牌货源信息倾向	无 = 0；有 = 1	0.42	0.24
	品牌成分信息倾向	无 = 0；有 = 1	0.66	0.22
	品牌故事倾向	无 = 0；有 = 1	0.31	0.21
	品牌价值观倾向	无 = 0；有 = 1	0.19	0.15

4.2. 特征筛选

我们对归一化处理后的数据进行特征筛选，iv值(information value)信息值是预测模型中选择重要变量的方式之一，它能根据预测变量的重要性对预测变量进行排序。为了进行模型的训练与衡量特征对国产日化品牌信任的影响找出重要特征，我们使用了iv值，将处理后的数据代入下式(6)。

(6)

iv值可以衡量特征的预测能力，iv值越高，该特征值预测能力越强，贡献程度越高。我们以iv = 0.1为阈值，最终筛选了5个符合条件的特征得到表5。

Table 5. Information value analysis of predictive features

表5. 特征iv值表

特征	宣传倾向	年龄	品牌质量	品牌信息透明度	品牌定位
特征解释	消费者经常听说的国产品牌与国外品牌的比值	消费者的年龄	品牌质量对消费者信任的影响程度	品牌信息透明度对消费者信任的影响程度	品牌定位对消费者信任的影响程度
iv值	0.4583	0.0961	0.1275	0.1028	0.1772

5. Logistic回归模型的建立

5.1. Logistic模型简介

Logistic回归模型是一种广义线性回归模型，用于预测和解释与一个或多个自变量相关联的二元因变量。它基于逻辑函数(sigmoid函数)来建立一个回归模型，该模型将自变量的线性组合映射到一个[0, 1]的概率范围内，适用于二分类问题。其一般形式为公式(7)。

$\ln \frac{p}{1-p}={\beta }_0+{\beta }_1{X}_1+{\beta }_2{X}_2+\mathrm{...}+{\beta }_n{X}_n.$ (7)

5.2. 模型建立

我们将归一化及特征筛选完后的数据代入公式(17)中。P表示消费者信任国产日化品牌的概率，P值由线性方程给出，将P代入sigmoid函数，当P大于0.5则认为消费者信任国产日化品牌。这里n的值是之前选择的iv值 > 0.05的特征，$\beta$ 为各解释变量的回归系数。

5.3. 结果讨论

我们通过Python自带的Sklearn库中的LogisticRegression模型进行了二分类预测，在验证集上KS值为0.5313，证明模型可以较好的进行预测。

根据极大似然估计统计量的概率值，我们将显著性水平定为0.05，再与iv值大于0.05的特征结合，最终得到表6所示结果。

Table 6. Logistic regression results table

表6. Logistic模型结果表

变量名称	回归系数	P值	iv值
品牌定位	0.3583	0.0331**	0.1772
品牌信息透明度	0.2021	0.6131	0.1028
产品质量	0.1899	0.8086	0.1275
宣传倾向	0.5819	0.000093***	0.4583
年龄	0.1297	0.0240**	0.0961

纳入需要考虑的相关变量后，回归方程表达式如公式(8)所示，

$\begin{array}{c}\ln \frac{p}{1-p}=0.3583location+0.2021transparency\\ +0.1899quality+0.5819advertise+0.1297age-\mathrm{0.7929.}\end{array}$ (8)

根据表6的回归分析结果，宣传倾向的回归系数为0.5819 (p = 0.000093)，在1%的显著性水平下显著，表明该变量对消费者信任度的影响最为显著，且影响力度最大。因此，企业应优先加强品牌宣传策略，通过多渠道、高频次的精准营销提升消费者认知和品牌影响力。

品牌定位的回归系数为0.3583 (p = 0.0331)，在5%的显著性水平下显著，说明清晰的品牌定位能够有效增强消费者信任。建议企业优化品牌定位策略，强化差异化竞争优势，并通过透明的品牌信息传递提升消费者感知价值。

年龄的回归系数为0.1297 (p = 0.0240)，同样在5%的显著性水平下显著，表明不同年龄段的消费者对国产日化品牌的信任度存在显著差异。因此，企业可进一步开展市场细分研究，针对不同年龄层制定差异化的营销策略，以提高目标人群的品牌认同感。

综上，宣传倾向是影响消费者信任的最关键因素，其次是品牌定位和年龄。企业可基于上述分析，优化营销资源配置，以最大化提升消费者信任和品牌竞争力。

5.4. 中介效应研究分析

我们将上述筛选出的对国产日化品牌信任度有影响的因素——年龄、宣传倾向、品牌定位倾向，对三者进行中介效应研究，我们采用结构方程模型进行中介效应研究，模型研究结果如下所示。

Table 7. Regression Coefficient Table

表7. 模型回归系数表

潜变量	显变量	非标准化系数	标准化系数	标准误	Z	P
年龄	品牌信任度	0.351	0.179	0.002	166.648	0.000*
宣传倾向	品牌信任度	0.829	0.558	0.001	634.956	0.000*
品牌定位倾向	品牌信任度	0.293	0.345	0.029	10.209	0.000*

从表7中可以看出，在结构方程模型中，三者的P值也均小于0.05，即在5%的显著性水平下，年龄、宣传倾向、品牌定位倾向对国产日化品牌信任度会产生影响，且年龄越大，品牌宣传倾向越高，品牌定位越高，消费者对国产日化品牌会更加信任。与上述Logistic回归模型结果一致。

随后，我们进一步对三者之间的中介效应进行研究，结果如表8所示。

Table 8. Path node covariance estimation table

表8. 路径节点协方差估计表

因子		因子	非标准估计参数	标准估计参数	标准误	Z值	P值
年龄	↔	宣传倾向	0.002	0.0046	0.002	0.778	0.436
年龄	↔	品牌定位倾向	−0.001	−0.009	0.005	−0.129	0.897
宣传倾向	↔	品牌定位倾向	0.004	0.04	0.007	0.563	0.573

从表8中可以看出，三者之间并不存在显著的中介效应，P值均大于0.05。随后，我们选取了可能对国产日化品牌产生重要影响的两个变量—品牌质量和品牌信息透明度构建Bootstrap链式中介效应模型研究，结果如表9、表10所示。

Table 9. Summary table of mediation effect testing procedure

表9. 中介效应检验过程汇总表

效应	项	效应值	标准误	t	P
直接效应	年龄 ≥ 品牌信任度	0.284	0.145	1.955	0.051*
	品牌定位倾向 ≥ 品牌信任度	0.179	0.052	3.462	0.001***
	宣传倾向 ≥ 品牌信任度	0.797	0.104	7.647	0.000***
间接效应过程	年龄 ≥ 品牌透明度	0.187	0.068	2.769	0.006***
	品牌定位倾向 ≥ 品牌透明度	0.042	0.024	1.721	0.086*
	宣传倾向 ≥ 品牌透明度	−0.036	0.049	−0.734	0.463
	年龄 ≥ 品牌质量	0.078	0.064	1.227	0.221
	品牌定位倾向 ≥ 品牌质量	0.061	0.023	2.704	0.007***
	宣传倾向 ≥ 品牌质量	−0.068	0.046	−1.496	0.136
	品牌透明度 ≥ 品牌质量	0.432	0.052	8.25	0.000***
	品牌透明度 ≥ 品牌信任度	0.173	0.131	1.319	0.188
	品牌质量 ≥ 品牌信任度	0.191	0.128	1.49	0.137
总效应	年龄 ≥ 品牌信任度	0.347	0.144	2.405	0.017**
	品牌定位倾向 ≥ 品牌信任度	0.202	0.051	3.926	0.000***
	宣传倾向 ≥ 品牌信任度	0.775	0.105	7.41	0.000***

从表9中可以看到，在间接效应过程，在10%的显著性水平下，品牌定位倾向对品牌信息透明度有着显著的正向影响，即品牌定位倾向越高，品牌信息透明度就越高。在1%的显著性水平下，品牌定位倾向、品牌透明度对品牌质量有显著的正向影响，品牌定位倾向越高，品牌透明度越高，品牌的质量就越好。而从表10中可以看到，对链式中介效应分析，品牌质量与品牌透明度不能作为中介变量影响宣传倾向、品牌定位和年龄对于品牌信任度的影响。

Table 10. Indirect effect analysis table

表10. 间接效应分析表

项	Effect	Boot SE	BootLLC	BOOtULC	z	p
年龄 ≥ 品牌透明度 ≥ 品牌质量 ≥ 品牌信任度	0.015	0.012	−0.009	0.04	1.258	0.209
品牌定位倾向 ≥ 品牌透明度 ≥ 品牌质量 ≥ 品牌信任度	0.003	0.003	−0.003	0.01	1.007	0.315
宣传倾向 ≥ 品牌透明度 ≥ 品牌质量 ≥ 品牌信任度	−0.003	0.005	−0.013	0.007	−0.611	0.542

6. 结论与建议

6.1. 结论

首先，本文通过Logistic回归分析发现，宣传倾向、品牌定位和年龄三个因素显著影响消费者对国产日化品牌信任度。其中，宣传倾向的影响最为显著(系数 = 0.5819，p < 0.01)，其次是品牌定位(系数 = 0.3583，p < 0.05)和年龄(系数 = 0.1297，p < 0.05)。这表明，消费者对国产日化品牌的信任主要受品牌宣传力度、品牌定位清晰度以及消费者年龄特征的驱动。

随后，本文在结构方程模型研究中，年龄、宣传倾向、品牌定位倾向对品牌信任度的影响与上述Logistic回归分析结果相似，同时发现年龄、宣传倾向、品牌定位倾向之间并不存在显著的中介效应。

最后，本文在对间接效应过程分析中，发现品牌定位倾向显著正向影响品牌信息透明度(p < 0.10)，表明企业越注重品牌定位，其信息披露越透明。品牌定位倾向和品牌信息透明度均对品牌质量产生显著正向影响(p < 0.01)，说明提升品牌定位水平和信息透明度有助于改善品牌质量。然而，链式中介检验结果表明，品牌质量和品牌信息透明度在宣传倾向、品牌定位和年龄与品牌信任的关系中并未发挥显著的中介作用。

6.2. 建议

6.2.1. 强化品牌宣传力度

实证分析显示，宣传倾向对消费者信任度的影响最为显著，这表明有效的品牌传播是提升国产日化品牌信任度的关键杠杆。基于这一发现，建议从以下维度优化营销传播策略：首先，实施整合营销传播(IMC)计划，合理分配预算至社交媒体(微信、微博、小红书)、短视频平台(抖音、快手)及直播电商等数字化渠道，同时保持传统渠道的适度曝光；其次，构建“专业KOL + 真实用户”的立体化传播矩阵，重点选择具有行业公信力的测评类博主与高粘性的素人用户进行内容共创；再次，在内容策略上坚持“科学传播 + 情感共鸣”的双轨制，既突出产品成分、功效等理性诉求，又通过品牌故事、用户证言等建立情感连接；最后，建立严格的宣传内容审核机制，确保所有传播素材的真实性、准确性，避免夸大宣传，并定期开展消费者认知调研以评估传播效果。这种系统化、精细化的营销传播方案不仅能够提升短期品牌曝光，更能通过持续的价值传递建立长期品牌资产。

6.2.2. 明确品牌定位，提升信息透明度

品牌定位的显著性表明消费者更易于信任选择定位清晰的产品，品牌信息透明度越高，品牌定位往往也越高。这意味着清晰明确的品牌定位能有效提升消费者对国产日化品牌的信任度。基于此，建议品牌从三个层面强化定位策略：首先，在产品包装上采用差异化视觉设计突出核心卖点(如天然成分产品使用绿色系主色调配合植物图案)，并通过重复曝光的广告语强化记忆点；其次，建立全方位的信息披露机制，包括设置产品成分溯源二维码、定期举办公众开放日活动、在电商平台开设成分科普专栏等，以提升品牌透明度；最后，通过统一的视觉识别系统、标准化的终端话术培训以及定期的定位认知调研，确保品牌定位在不同渠道和触点的一致性。这种系统化的定位策略不仅能降低消费者的决策成本，更能通过持续的品牌资产积累构建长期竞争优势。

6.2.3. 针对性覆盖不同年龄群体

年龄的显著影响提示品牌需细分目标市场。因此，国产日化品牌需要建立基于年龄维度的市场细分体系。具体而言，针对Z世代(18~25岁)消费者，品牌可通过小红书、B站等平台开展UGC内容营销，重点传播产品的社交属性和个性化标签；对于都市白领(26~35岁)群体，宜在抖音、微信生态圈投放功效测评和成分科普内容，强调产品的专业性和性价比；针对家庭主妇(36~45岁)客群，应通过电商直播和社区团购渠道，突出产品的家庭装优惠和安全性认证；而对于银发群体(46岁以上)，则需在传统电商平台和线下商超渠道，重点展示产品的简易操作设计和健康功效背书。各细分市场的传播内容应匹配相应年龄层的媒介接触习惯，同时建立差异化的产品矩阵，如面向年轻客群推出联名限定款，为熟龄客群开发经典基础款，从而实现精准触达和转化效率的最大化。