20161122-腾云天下-2016双11网购人群洞察_33页_3mb

2016年双十一网购人群洞察总结

核心内容

2016年双十一网购活动呈现出消费人群结构变化、消费行为更加理性、电商促销常态化等特点。随着移动互联网的发展，移动电商的使用率和活跃度成为衡量双十一消费的重要指标。报告通过分析移动电商应用使用率、消费人群特征、消费品类偏好及地域分布，揭示了双十一期间的消费趋势和行为模式。

主要观点

• 女性消费主导：2016年双11当天，女性消费人群占比达到69%，是男性消费人群的两倍多，显示出“她经济”的显著影响力。
• 年龄结构变化：70后（35-44岁）消费人群占比增长显著，达81.8%；35岁及以上人群占比提升，显示出中年消费群体的崛起。
• 一线城市持续领先：上海、北京、广州和深圳依然是双11网购的主要贡献城市，南京、天津、西安等城市增长迅速。
• 消费品类更加丰富：网购消费品类从传统的服饰、食品等扩展到文化教育、美妆香水、粮油调味等，体现网购生活的多样化。
• 促销时间延长：2016年双11促销活动时间线较长，用户活跃度有所下降，理性消费趋势增强。
• 移动电商使用率增长放缓：2016年双11当天主流移动电商使用率增长幅度较2015年有所减少，表明用户行为趋于稳定。
• 不同人群消费偏好差异显著：
  • 母婴人群：偏好纸尿裤、湿巾、孕妇裤等消耗类产品，主要集中在东部沿海及长江经济带城市，偏好中端Android设备。
  • 汽车人群：偏好装饰贴、雨刮器、车载手机座等汽车用品，主要集中在一线城市，偏好大屏设备。
  • 大学生人群：偏好零食、休闲服装、韩国化妆品，主要来自一、二线城市，偏好中低端Android设备。

关键信息

1. 移动电商活跃状况

• 使用率变化：2016年双11期间，主流移动电商使用率相比2015年有所下降，增长幅度为2个百分点。
• 活跃时段：用户主要活跃于7-12时和17-21时，12时和20时为活跃高峰。
• 设备偏好：
  • 母婴人群：偏好中端Android设备，品牌包括小米、OPPO、华为等。
  • 汽车人群：偏好大屏设备，如华为Mate7、三星Galaxy Note 3等。
  • 大学生人群：偏好中低端Android设备，品牌包括华为、小米、三星等。

2. 网购人群洞察

• 性别分布：女性占比69%，男性31%，女性仍是网购主力。
• 年龄段分布：
  • 25-29岁人群占比最高（35%）。
  • 35-39岁人群占比17%。
  • 35-44岁人群占比20%，同比增长81.8%。
• 地域分布：
  • 上海、北京、广州、深圳等一线城市网购比例较高。
  • 南京、天津、西安等城市增长显著。
• 消费品类偏好：
  • 女装、内衣家居、婴童亲子、男装、零食特产等消费品类占比高。
  • 文化教育、美妆香水、粮油调味等品类增长迅速。

3. 数据来源与方法

• 数据来源：
  • TalkingData数据中心数据来自AppAnalytics、GameAnalytics、Ad Tracking等平台，结合应用市场、渠道、运营商等多源数据。
  • 卧龙大数据提供消费者类别、偏好、特征及商品消费数据，数据来源为国内主流电商平台。
• 统计指标：
  • 活跃率：使用过某个应用的设备数量 / 监测设备总量 × 100%。
  • 覆盖率：安装有某个应用的设备数量 / 监测设备总量 × 100%。
  • 使用率：活跃率 / 覆盖率 × 100%。

报告说明

• TalkingData：成立于2011年，致力于用数据改变企业决策，覆盖超过6.5亿月活跃独立智能设备。
• 卧龙大数据：成立于2014年，专注于大数据在金融行业的应用，提供风控相关的数据、技术和解决方案。
• 主要服务对象：包括互联网企业（如Google、腾讯、滴滴出行）和传统行业企业（如中国银联、招商银行、碧桂园等）。

数据应用

• 移动观象台：提供行业趋势分析，包括应用排名、数据报告、公众号排名、人迹地图等。
• 风控数据：结合电商、社交等互联网数据与传统征信数据，提升金融风控的精准度。
• 风控系统：通过大数据技术快速设计和建设风控模型，为企业提供风控能力。
• 整体风控解决方案：涵盖贷前风险评估、贷后风险监控及失联催收等全流程服务。

总结

2016年双十一网购活动呈现出明显的消费行为变化和人群结构分化。女性消费主导、70后群体增长迅速、一线城市持续领先、消费品类更加多样化是主要趋势。同时，移动电商使用率增长放缓，用户行为趋于理性。不同人群（如母婴、汽车、大学生）在消费偏好、设备使用及地域分布上存在显著差异，为商家和平台提供了精准的市场洞察和用户画像。TalkingData和卧龙大数据通过多源数据整合与分析，为行业提供全面的数据支持和智能解决方案。