2017年快时尚行业热点报告_46页_3mb
报告摘要
快时尚行业2017年热点报告总结
核心内容概述
本报告由TalkingData移动数据研究中心于2017年3月发布,旨在分析中国快时尚人群的消费行为、应用偏好及地域分布等特征,为品牌提供市场洞察与用户画像参考。
主要观点
快时尚人群特征
- 性别分布:快时尚人群以男性为主,占比52.0%,高于主流电商人群的37.2%。
- 年龄结构:80后为中坚力量,占比51.7%;00后和90后为第二大群体,占比23.6%。
- 地域分布:快时尚人群主要集中在一、二线城市,其中一线城市TGI指数为267,二线城市为120,三线城市为66。
- 消费偏好:
- 一线城市用户偏好吃喝;
- 二线城市用户偏好居家;
- 三线城市用户偏好生活服务。
- 设备偏好:快时尚人群更倾向于使用高端机,Android品牌偏好一加、ZUK、摩托罗拉、锤子、美图、LG和索尼等。
快时尚人群应用偏好
- 线上应用:偏好网购、旅游、出行、图片摄影等;
- 线下消费:偏好服饰鞋帽、餐饮、箱包和文化教育等;
- 不同区域偏好差异:
- 一线城市偏好生活、旅游、出行和网络购物;
- 二线城市偏好汽车;
- 三线城市偏好音乐电台、阅读、教育、视频、图片摄影和游戏。
北京与上海快时尚人群特点
- 北京:
- UNIQLO用户居住地集中在东三环、西单、国贸等地,工作地集中在金融街、CBD、中关村等;
- 周末偏好逛商圈,消费集中在大望路、西单、新中关购物中心等;
- 出行偏好首汽约车、滴滴出行、百度地图,旅游偏好携程旅行、东方航空。
- 上海:
- GAP用户居住地集中在延安路附近,工作地集中在陆家嘴、徐家汇等;
- 周末偏好南京路步行街,消费集中在美罗城、第一八佰伴等;
- 出行偏好百度地图、滴滴出行、高德地图,旅游偏好携程旅行、东方航空。
典型快时尚品牌分析
- UNIQLO:
- 以男性为主,占比53.4%;
- 用户偏好高端设备;
- 应用为流量入口,非纯电商,主要功能为商品展示、库存查询和会员管理;
- 使用率逐步提升,超过主流电商APP;
- 用户偏好游戏、音乐电台、网络购物等。
- H&M:
- 以女性为主,占比51.9%;
- 用户偏好中端设备;
- 应用为传统零售商“触电”产物,与主流电商存在竞争;
- 用户偏好社交、视频、教育、健康美容等;
- 使用率稳定但有所下滑。
- GAP:
- 以女性为主,占比50.3%;
- 用户偏好华为等Android品牌;
- 应用界面为底部标签式导航;
- 用户偏好旅游、出行、生活服务等;
- 使用率保持平稳,但低于UNIQLO。
关键信息
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快时尚人群与主流电商人群的差异:
- 快时尚人群更注重时尚潮流和即时购物体验;
- 线下消费偏好更集中于服饰鞋帽、餐饮和生活服务;
- 快时尚人群更倾向于使用高端设备,且对特定品牌(如UNIQLO)的偏好较高。
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TGI指数说明:
- 用于衡量目标用户群在特定领域内的偏好程度;
- 例如,地域TGI = 快时尚人群在目标地域的覆盖占比 / 主流电商人群在该地域的覆盖占比 × 100;
- 应用偏好TGI = 目标APP人群对某类应用的偏好度 / 快时尚人群整体对该类应用的偏好度 × 100。
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快时尚APP使用趋势:
- UNIQLO使用率逐步提升,H&M和GAP保持平稳但略有下滑;
- 快时尚APP整体使用率逐渐缩小与主流电商APP的差距。
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数据来源与方法:
- 数据来自TalkingData AppAnalytics、GameAnalytics、Ad Tracking,以及合作伙伴如应用市场、渠道、运营商等;
- 数据周期为2016年1月至2017年2月;
- 应用偏好统计基于当月TOP200的关联应用,排除系统应用、工具、应用商店和插件。
附注
- TalkingData:成立于2011年,是中国领先的独立第三方数据服务提供商,提供全方位智能数据解决方案,客户包括Google、腾讯、滴滴出行、中国银联等。
- 报告涵盖内容:
- 应用排名、数据报告、公众号排名、市场洞察、终端指数、人迹地图等模块,提供多维度数据分析。
总结
本报告通过详尽的数据分析,揭示了快时尚人群在性别、年龄、地域、消费偏好及设备使用等方面的特征,并对UNIQLO、H&M和GAP三大典型品牌进行了深入分析。整体来看,快时尚人群对时尚潮流敏感,消费能力强,且在一线城市表现尤为突出。报告为品牌提供了清晰的用户画像和市场洞察,有助于制定更精准的营销策略。
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