2018年-Talkingdata_【T11数据星球】观TD行为地图看用户何去何从_30页_1mb

观TD行为地图 看用户何去何从

核心内容概述

本报告基于TalkingData移动数据研究中心2015年9月发布的数据，分析了北京与上海典型城市用户上班迁移行为及特定人群（如金融用户）的行为地图，涵盖了居住地与就业地分布、用户迁移路径、消费偏好和移动设备应用使用情况等方面。

城市用户上班迁移行为分析

北京用户上班迁移行为

• 平均上班距离：北京用户上班距离最远，平均为10.23km；上海用户平均上班距离为9.11km；重庆用户上班距离最近，为7.77km。
• 职住分布：
  • 四环以内城中心区就业人群密集，亦庄开发区就业人群也较多。
  • 通州、昌平等城郊区域居住人群比就业人群更为密集。
• 就业中心分布：
  • 金融街、建国门、上地、中关村、五道口等区域是北京的就业中心，其中金融街就业属性最强。
• 居住中心分布：
  • 回龙观、天通苑是北京的居住属性最强区域，职住指数均小于50，被称作“睡城”。
• 迁移路径：
  • 回龙观附近居住用户主要在北二环到北五环之间就业，集中在上地、中关村等区域。
  • 通州北苑和果园附近居住用户较多在朝阳门、建国门、国贸、四惠一带工作。

上海用户上班迁移行为

• 就业与居住密集区域：
  • 黄浦区、静安区、闵行工业区的就业人群较居住人群密集。
  • 浦东新区张江、金桥、奉贤区政府附近就业人群也较为密集。
  • 宝山区、莘庄的居住人群明显更为密集。
• 就业与居住迁移路径：
  • 陆家嘴就业用户主要居住于市中心区域，如地铁4号线沿线。
  • 张江高科技园就业用户多居住在中环路东南沿线、地铁2号线华夏东路附近及周浦镇。

特定人群行为地图分析

北京&上海金融用户行为地图

• 居住区域分布：
  • 北京金融用户居住区域辐射较广，分布密集的区域包括王府井-大望路、望京、中关村、五道口等。
  • 上海金融用户居住区域相对分散，中环路内、莘庄、宝山区通河新村、张衡公园、唐镇等地金融用户较为密集。
• 工作区域分布：
  • 北京金融用户工作区域主要集中在金融街、王府井-国贸、三元桥、望京、西北旺、上地、中关村、五道口等地。
  • 上海金融用户工作区域主要集中在陆家嘴、南京东路、静安寺、徐家汇、淞虹路、漕河泾开发区、张江、金桥等地。
• 消费偏好：
  • 北京金融用户偏好餐饮、珠宝手表、运动健康类品牌，Top10中KFC、麦当劳、星巴克等品牌占据主导。
  • 上海金融用户更偏爱服饰鞋帽、化妆品、家居电器类品牌，Top10中美克美家、伊森艾伦等家具电器品牌上榜。
• 应用偏好：
  • 两地金融用户都偏好通讯社交、金融理财、生活服务类应用。
  • 北京金融用户更依赖银行类应用，上海金融用户则更关注证券类应用。
  • 北京金融用户与滴滴打车、去哪儿旅行等旅游出行类应用关联度更高；上海金融用户则更倾向于嘀嗒拼车、携程旅行等平台。

北京特定地点人群分布热度分析

北京旅游景区人群分布热度

• 热门景区热度：
  • 周末人群热度高于工作日，奥林匹克公园、颐和园、天坛、圆明园等景区热度较高。
• 用户来源区域：
  • 奥林匹克公园用户主要来自清河、北苑、天通苑、望京、中关村等周边区域。
• 品牌偏好：
  • 工作日偏好快餐简餐品牌，如麻辣诱惑、正一味、必胜客等。
  • 周末偏好小资风格品牌，如Costa coffee、花花公子等。

北京首都国际机场人群分布热度

• 用户来源区域：
  • 工作日用户主要来自金融街、国贸、望京、青年路等地；周末用户来源相对分散。
• 品牌偏好：
  • 工作日偏好服饰鞋帽类品牌，如ZARA、Gap、思莱德等。
  • 周末偏好餐饮与服饰鞋帽类品牌，如KFC、H&M、Calvin Klein Jeans等。
• 应用偏好：
  • 滴滴打车、百度地图、高德地图等出行类应用使用频繁，滴滴打车成为第二高频应用。

移动观象台-行为地图

• 该平台提供城市用户行为分析，包括迁移路径、消费偏好和应用使用情况。
• 可通过http://m.talkingdata.com/insight/behavior访问。

总结

本报告通过行为地图分析，揭示了北京与上海用户在上班迁移、消费偏好及移动设备应用使用方面的差异与趋势。北京用户上班距离更远，金融用户偏好餐饮与运动健康类消费；上海用户则更注重服饰与家居消费。两地金融用户在应用使用上有相似之处，但也存在地区性偏好差异。同时，北京的奥林匹克公园和首都国际机场在用户分布和品牌偏好上呈现出显著的地域特征。