TalkingData-宠物人群洞察报告_33页_3mb

2018宠物人群洞察报告总结

核心内容

本报告基于TalkingData 2018年第二季度Android和iOS平台数据，对线上线下宠物人群进行了深入分析，识别出高潜消费人群，并提出宠物行业市场建议。报告重点揭示了宠物人群的特征、行为习惯及消费偏好，为宠物产业企业提供参考。

主要观点

线上宠物人群特征

• 主力人群：80后是线上宠物人群的主力，女性占比高，已婚、有车比例高，科技、教育、媒体、金融、国企从业者较多。
• 热门需求：宠物保健、互动情感交流和电商是线上宠物人群的热门需求。
• 应用偏好：线上宠物人群常用荔枝FM和微信，电商人群偏爱手淘、布丁酒店，社交人群爱刷微博和王者荣耀，医生人群关注教育和阅读。
• 活跃时段：线上宠物人群在22~24点活跃度最高，多用于剁手和社交。
• 城市分布：新一线城市如北京、上海、重庆、成都、深圳是线上宠物人群的集中地。
• 行为标签：线上宠物人群在网购、阅读、商旅出行、教育、工作、资讯、金融理财等方面活跃度高。

线下宠物人群特征

• 主力人群：线下宠物人群以80后和70后为主，男女比例较为均衡，已婚、有车比例较低。
• 城市分布：线下宠物人群Top4城市为沪、渝、京、郑，与城市人口数量呈正相关。
• 行为偏好：线下宠物人群更关注网购、房产和健康，商旅出行需求旺盛。
• 业态分布：宠物医院是线下宠物人群的刚需，宠物用品/食品线上迁移明显，综合服务店为主，垂直服务正在发展。
• 区域分布：北京主城6区集中了7成宠物人群足迹，朝阳区最密集；东西城宠物场所密集度高，竞争激烈；通州、西城美容店热度高，房山、密云、昌平、大兴单店聚客能力弱。

关键信息

线上宠物人群高潜消费模型

• 模型方法：使用TalkingData北京10万线下宠物抽样人群数据，结合人口属性、应用偏好、常去场所等标签，采用随机森林算法识别高潜消费人群。
• 典型特征：
  • 更常出没于飞机场、火车站，关注健康。
  • 更爱商旅出行，常出没于四星级酒店。
  • 更常出没于校园，爱网购，喜爱家居。
  • 更常出没于长途汽车站，关注房产。
  • 更常工作，关注房产。

线下宠物高潜消费人群与非高潜人群对比

• 非高潜人群与高潜人群在行为特征上存在明显差异，如消费频次、场所偏好等。

市场建议

• 线上市场：宠物整体线上市场处于起步阶段，热闹但规模较小。建议企业深入识别和理解线上线下宠物人群，有效触达并整合流量。
• 线下市场：
  • 实体店选址应结合周边宠物人群特征和实际需求，提供专业化服务。
  • 宠物后服务市场整合、优化和提升机会大，尤其是宠物寄养、出行便利类服务。
  • 品牌集中度和覆盖度低，需加强品牌化建设，提升服务能力和品质。
  • 宠物医院品牌集中度和覆盖度不足，建议提升选址服务能力。

报告说明

• 数据来源：TalkingData数据中心数据来自AppAnalytics、GameAnalytics、Ad Tracking等，结合应用市场、渠道、运营商等多来源数据。
• 数据周期：2018年1月至6月。
• 版权声明：本报告版权为TalkingData所有，内容仅供一般性参考，不得用于商业化用途。

结构总结

线上宠物人群洞察

• 年龄分布：80后为主力，70后、00后也有一定比例。
• 性别比例：女性偏多。
• 城市分布：北京、上海、重庆、成都、深圳等新一线城市是核心市场。
• 行为特征：网购、阅读、商旅出行、教育等标签活跃度高。

线下宠物人群洞察

• 年龄分布：80后和70后为主，00后和60后比例较低。
• 性别比例：男女分布均匀。
• 城市分布：沪、渝、京、郑是线下宠物人群集中地。
• 行为特征：更关注健康、房产、网购，商旅出行需求旺盛。

高潜消费人群识别

• 模型识别：采用随机森林算法识别高潜消费人群，验证方法为3:7拆分测试集与样本集。
• 典型特征：高频出现在交通枢纽、四星级酒店、校园、长途汽车站、房产相关场所。

总结

本报告全面分析了2018年宠物人群的线上与线下行为特征，揭示了不同年龄段、性别、城市及消费类型的宠物人群偏好，提出了宠物市场整合、优化与提升的建议，有助于宠物产业企业精准定位市场，提升品牌竞争力与服务品质。