面对醉鹅娘的假货帖，奔富的回答是十分令人失望的！

没想到，这一次自媒体醉鹅娘的一篇关于奔富葡萄酒的文章《关于奔富假货最深最全的扒皮帖》引起了轩然大波，公众号页面阅读量10万＋，被圈内人士及媒体广泛转载。于是，在文章发布一天后，奔富品牌母公司——富邑集团终于坐不住了，发表官方声明进行了回应。

两篇文章相信大家多少都有阅读了，在此不对内容进行复述，总结而言就是：

一、醉鹅娘文章中说奔富的产品，“普通老百姓在电商上，买到的奔富80-90%都是假的”而“到了线下，特别是街边的烟酒行…那儿的假货率几乎是99%。”

然后，富邑集团说不是这样的，假货比例不对，我们不承认；

二、醉鹅娘文章中说富邑集团在中国市场有多达1200人的打假团队，兢兢业业的对各种渠道的富邑集团旗下产品进行打假。

然后，富邑集团说不是这样的，我们的大家团队并不是这样的，我们不承认；

三、醉鹅娘文章中说富邑集团每年出口到中国的旗下产品的市场总值约为10-15亿元，每年市场上像407这样的正品奔富高级款，顶天儿了也就几十万瓶，而实际被中国市场消化的各种奔富产品远远高于这个数字。

然后，富邑集团说不是这样的，这些数字未经证实，我们不承认；

四、醉鹅娘文章中说富邑集团在奔富产品上的防伪条并没有什么卵用，同样可以被复制造假。

然后，富邑集团说不是这样的，防伪条可以得到集团内部的最终鉴定。因此，我们并不承认。

就这样，整个事件中，醉鹅娘像个老流氓极尽调戏之能事，而富邑集团则像被欺负的小媳妇儿，委屈到流泪。

「富邑集团缺乏承认的勇气」

酒海导航认为，富邑集团是澳洲酒在中国声名鹊起的推动者和受益者，同时也是中国市场上澳洲酒假货、水货横行的最大受害者。面对中国这么一个巨大的新兴葡萄酒消费市场，富邑集团显得很无奈。

一方面，中国市场这块肥肉富邑集团是一定要继续吃下去的，以此来继续壮大自己；另一方面，以奔富产品为代表的假货、水货横行，令富邑集团焦头烂额又束手无策。

这些情况，已经成为行业共识，但已是事实的情况却是富邑集团上到高层下到经销商的禁区，任何人面对媒体的相关提问时都非常忌惮。

酒海导航猜测，如果不是醉鹅娘的文章阅读超过10万＋，但凡阅读量和转发量少一些，那么富邑集团都会选择闭口不谈、不回应。

同样是多年来因为假货横行备受诟病的淘宝（阿里系），在美国上市后，阿里巴巴集团董事局主席马云曾掷地有声的表示：像打击酒驾那样打击假货！这样的表态随后得到了国家工商总局局长张茅的点赞。作为一家公众公司，面对假货职责，阿里巴巴没有逃避也没法逃避，在打假方面投入了巨大的精力和金钱，并且大方的向社会公布打假数据。

反观富邑集团，一直以来羞于向外界谈起自身的假货及打假情况，作为一家全球知名的酒业公司，对假货及打假情况如此的态度，明显是缺乏知错改错的勇气和必要的社会担当。总而言之，假货、打假、水货是富邑集团在中国市场不能承受之重。

「求锤没有锤」

从薛之谦与李雨桐的撕逼事件中，我们学到了一个新词叫：求锤得锤。然而这次富邑事件中，可以说是求锤没有锤，要什么没有什么。

醉鹅娘的文章对富邑及奔富的品牌伤害是显而易见的，但是富邑集团的官方回应却聊胜于无，软绵绵的，毫无针对性，如果我是奔富的授权经销商我肯定会对集团感到失望的。

如果真要是有底气、有勇气捍卫自己及合作伙伴的利益，那么就直接跟醉鹅娘撕逼、跟她干啊！

富邑集团不痛不痒的回应，没有一个实锤，只是以文字的形式全盘否定醉鹅娘的文章，但是没有任何数据作为支撑，至于醉鹅娘文章提到的众多关键数据，富邑集团只是不承认，却没有公布自己的相关记录。既然你说别人的数据是假的，那么你自己就得拿出真实数据出来进行反驳。

总结而言，富邑集团这一次的公关反应迟钝、敷衍了事、毫无水准。

「醉鹅娘也不是什么好“鹅”」

醉鹅娘这一次握住了市场的痛点，利用着广大葡萄酒从业者及爱好者的情绪，用夸张甚至不实的数据和一些传播上的小技巧成功赚取了超大流量。

就数据而言，醉鹅娘文章里的数据存在市场调研样本基数小进而夸大调研数据的嫌疑，从更加严谨的角度来看，醉鹅娘自称花了几千块从各个渠道购买各种奔富的产品，这么小的购买量并不能得出各渠道都有至少80%假货率的结论。Bin407、389都是400元以上售价的产品，几千块的调研成本并不能支撑醉鹅娘在很多渠道买很多瓶奔富的产品。因此，面对年销售额十几亿的产品及市场，用几千块成本的调研样本所得出的调研数据来论证和说明问题，这样并不令人信服，以此得出的结论也缺乏负责任的态度。

还有一点，醉鹅娘在文章里有混淆视听的嫌疑，她说在TWE的朋友告诉他，富邑集团每年出口到中国的旗下产品的市场总值约为10-15亿元，而这跟各种糖酒会、假货作坊出来数量一比，也就是个零头。请注意，醉鹅娘并没有指出或者统计出制假售价的具体数量，而是一笔带过，这样的说法并没有负责人的态度。

作为专业性比较强的打假贴，双方都缺乏必要的、权威的数据支撑，缺乏专业性的解读和回应。