二十世纪六十年代，东京大学林周二教授提出十条促进大众消费从而扩大资本与就业机会的战略。其中包括：

鼓励赠礼：情人节大甩卖，父亲节大甩卖等；

制造机会：读书周或蛀牙防治日等；

备用品化：鼓励囤积备胎、灯泡等消耗品；

新款式化：让消费者认为仍可使用的物品太旧了。

以上四条在今天看来依然颇为熟悉。有些购物节被创造出来，有些节日被“购物节化”。这些节日用诱人的折扣告诉我们囤得越多省得越多。

购物节的由来

二十世纪八十年代，日本摄影家藤原新也结束十三年亚洲之旅后回到日本，深感日本失去的不仅是耕地与传统住宅，更是“亚洲”。他在《东京漂流》中描述了日本高速发展期的生活变化：住宅从开放式变为功能性，电视机取代神龛成为住宅的中心，电视广告每天潜移默化地向人们广播林周二教授的促进消费的十条战略。

半个世纪前日本的“鼓励赠礼”与“制造机会”战略，我们今天在电商节中又看到了。

2009年可谓互联网时代电商造节元年，天猫在短短三年内完成对光棍节的“收编”，打造了一个全民性、现象级的购物狂欢。“购物”这一满足物质需求的行为也足以填满马斯洛所说的“归属与爱的需求”。

2020年双12刚过去不久，圣诞节又拉开新一轮消费狂欢的帷幕。参考艾媒发布的《中国电商平台促销节日专题研究报告》对购物节的分类，各大平台的购物节可分为以下三类：

以618、双11为代表的综合大促占领消费者与商家的认知，引爆现象级流量，形成网络效应；

七夕情人节、中秋节则结合特定节日场景，挖掘线下的潜在需求；

开学季、清凉节面向垂直品类与客群的节日，对精细化运作提出了更高的要求。

据不完全统计，电商造节超过100个，每年都有新的节日产生，同时，超过一半的节日仅举办一届便销声匿迹。造节运动常如广告一般，被诟病为电商平台之间的零和博弈与内卷。小众电商平台与品牌商亦热衷打造自己的粉丝节，其根源或许是担忧在竞争中缺失一个环节而不占上风。随着造节运动的愈演愈烈，缺乏创新、规则繁琐的批评也不绝于耳。

购物车里真是你需要的吗？

美国前国防部长拉姆斯菲尔德有一句可以被无限解读的话：世界上有已知的已知，已知的未知，还有未知的已知与未知的未知。这句话常用于描述各种方法论与现象。

同样，在购物节到来时，电商平台上琳琅满目的商品也可以被分为这四类：

（1）我们必须的

这一部分是“刚性需求”。对于一个理性的消费者，他会在激励面前平衡成本与收益，做出自己利益最大化的决策。消费者最直接的心理是在购物节获取折扣，在这一天以低于日常的价格买够早就需要的商品，节省开支并获取心理上的满足。满减、领券等一系列活动给用户实实在在的折扣，然而，对日常消耗品的大量囤积亦伴随而来。

（2）我们不会购买的

这一部分是“理性拒绝”。可能是购买过不满意，依然在首页推荐的商品。有可能是仅仅为了完成购物节活动任务，浏览店铺所看到的商品。此类商品的需求弹性较低，即使有较大的折扣力度，也不足以唤起消费者强烈的购买欲望。

（3）我们潜在需要的

这一部分是“精准推荐”。主流的推荐算法包括基于协同过滤的推荐与基于内容的推荐。通过深度挖掘用户行为或商品数据，偏好相似的其他用户所购买的商品，或者与已购商品属性相似的其他商品会被推荐给用户。Selligent发布的《2020年全球网络消费者指数报告》指出，“千人千面”的个性化产品受到71%消费者追捧，且超半数消费者愿意为个性化的用户体验提供自己的信息。用户的潜在需求得到充分挖掘，为大量没有想到而又确实好用的商品买单。

除了以上三种之外，还有我们不知道我们不需要的商品，大量的浪费集中在此。将在本文重点介绍。

我们为什么买了不需要的商品？

购物节主打的“折扣”是购物节的一个流量入口，是吸引用户前来的最佳理由。购物节借“折扣”塑造了一种“到了这一天，不上app买些什么就亏了”的心智，加之节前数月开始筹划的营销，巨量用户带着高注意力与购买欲，以及对折扣的敏感慕名而来。下单了大量并不需要的商品，要么闲置，要么边际效益不大，浪费就此形成。

消费者成为浪费者，往往是因为以下两种原因：

（1）嗜新症-“买新不买旧”

柯林·坎贝尔将消费者对“新”的热衷区分为三种概念：与陈旧对应的崭新，科技产品的创新功能，以及未体验过的新奇事物。

对新事物的喜好无可厚非，但偏执的、洁癖一般的无尽追求会让自己陷入身心俱疲的恶性循环。

毛巾、牙刷这样的日用消耗品，理所应当定期更换。但对于家具、汽车这样的耐用品来说，市场终有一天会饱和，如何让消费者频繁更换，从而谋求持续的利润呢？

答案是：让消费者认为自己的商品已经旧的不能用了，从而淘汰功能完善的产品。

BBC纪录片《无节制消费的元凶》详尽描述了消费者的嗜新症。十九世纪中叶，通用汽车公司总裁阿尔弗雷德提出“有序制造不满情绪”。1956年生产的雪佛兰贝尔艾尔跑车一年一度更换汽车的颜色和金属板材，发动机等部件没有任何变化，却吸引了车主继续购买，只为搭配自己的穿衣风格。Iphone5s发售时，该纪录片采访了门口排起长队的狂热果粉，更新电子产品所带来的边际提升并不大，旧手机完全可以胜任绝大多数新手机的任务，吸引他们追逐每一款新手机的理由，只是“最新的颜色”。

六十年来，“新色彩”这种成本小而对外观改动大的设计，展现出来对消费者恒久不变的吸引力，以及对历代产品的“降维打击”。每一款新色彩的发售都仿佛对消费者低声耳语：“你去年的产品已经过时了”。这种喜新厌旧的嗜好，催化消费者产生了一种欲望，在购物节这天，用琳琅满目的新品使自己或自己的家焕然一新的欲望。即使旧的还能正常使用很多年。

（2）商品符号与消费异化-“一个好的XX是XX圈子的入场券”

2018年，美国经济研究局与芝加哥大学联合做了一个揭秘“财富象征”的研究。使用机器学习的方法，计算不同消费变量对收入高低的预测准确率，作为不同消费品“象征意义”的一种量化描述。模型通过消费行为、产品与品牌，能够以超过80%的准确率预测消费者的贫富。

该研究还显示，在1992年使用柯达相机，2004年用日本万字酱油，与一个人收入高低具备强相关性。在最近的2016年数据中，位于顶端的产品是Iphone和Ipad。

哲学家们早已发现物对人类的象征意义，已经远超过其物理价值。卡西尔在《人论》中认为，人是符号的动物，接触的不是事物本身，而是自身对事物的定义与认知。法国社会学家鲍德里亚在《消费社会》一书中也阐述了类似的观点。他认为人类从不消费物本身，而是把物当作突出自身的符号，加入理想的团体，实现阶层的跃迁。

简而言之，鲍德里亚认为消费者通过被商品定义，成为理想中的自己。这里的商品指的是被赋予了特殊意义的商品。这在之前的上海名媛群事件中得到了淋漓尽致的体现。一群女生通过拼团顶级酒店与奢侈品的方式展现出奢侈生活，企图通过这种表象结交精英人群，嫁入豪门，实现阶级跃迁。

名媛群事件只是冰山一角，更多没有浮现在媒体水面上的“伪精致”的年轻人，也为了维持与自身收入不匹配的高消费生活不断透支与分期，获取即时最大满足，却给未来生活施加了重担与镣铐。

说到符号这个概念。支撑消费文化的，有商品被定义为身份象征的符号化，有消费行为被定义为释放压力与宠爱自己的符号化，还有将传统节日定义为消费节日的符号化。比如庆祝妇女解放，歌颂妇女的“三八妇女节”，在某些电商与资本的改造下，以“女王节”、“女神节”的面貌出现在大众面前。更强的娱乐性与吹捧性迎合了女性消费者，奢侈高贵的产品成为节日唯一的目标，节日背后的历史与意义却被淡忘。这种现象背后也反映了消费主义对传统节日的符号化与再定义，存在着对历史文化的曲解与消解。

购物能让我们满足吗？

郑也夫在《后物欲时代的来临》中提到，人类是一种兼具个性与共性的动物。个性促使人类追求特立独行的时尚，而追求时尚这一行为本身体现了模仿时尚人士的共性。互联网与科技的发展几乎抹去了不同阶层对于潮流感知的信息差，允许每一天成为代号不同的购物节，也使1.5亿消费者齐聚头部直播间成为可能，支付方式、信贷分期变得极简，你感兴趣的商品会在你找到它之前先找到你。

我们并不拒绝与反对造节，相反，造节除了给消费者切实的优惠和对消费的拉动，还有诸多裨益。

比如，让大量新兴的优质品牌，如近年的王饱饱、花西子等进入大众视野，对行业进行一次又一次的洗牌，促进了良性竞争。

再比如，订单集中爆发带来的挑战，也使产业链中的物流、支付等体系收获大练兵与大升级，这些服务都在以肉眼可见的速度为消费者提供更好的用户体验。我们应当谨慎面对的，是购物节与消费主义中，那些让人失去理智的元素。

“这是最好的时代，也是最坏的时代，人们面前有着各样事物，人们面前一无所有”。似乎我们进行消费的每一个路障都被清除，可以顺畅地抵达消费的终点。但这并不意味着不断扩大的物欲需要得到无限的满足，也不意味着人需要拥有更多物去定义他自己，更不意味着被爱的需求，能完全被消费接管。

毕竟，世界上有无限种让自己幸福与满足的工具，而消费只是其一。

参考文献：

[1] 胡静.消费社会视域下的“电商造节”现象研究[D].湖南师范大学,2018.

[2] [日]藤原新野. 东京漂流[M].黄大旺译.北京.新星出版社,2017.

[3] [法]让·鲍德里亚.消费社会[Ｍ].刘成富,全志钢译.南京.南京大学出版社,2004.

[4] 郑也夫.后物欲时代的来临[M].上海.上海人民出版社,2007.

[5] 罗钢,王中忱.消费文化读本[M].北京.中国社会科学出版社,2003

[6] 2020. Global Connected ConsumerIndex | Selligent Marketing Cloud.

[7] Bertrand, M., & Kamenica,E. (2018). Coming apart? Cultural distances in the United States over time (No.w24771). National Bureau of Economic Research.