TalkingData 2017年无人货架行业白皮书 1516867601315

2020-03-01 130浏览

  • 1.2017年无人货架行业白皮书 办公室里的新消费场景 2018/1/25 1
  • 2.1 无人货架行业概览 无人货架行业整体 • 互联网经济模式的商业演变 • 国内创投环境整体稳中向好 • 连锁及零售领域掀起创业潮 • 无人货架行业融资梯队概况 • 无人货架业务模式浅析 • 无人货架城市覆盖热度 2
  • 3.OMO时代即将到来，线上与线下将全面融合 用户需求衍变驱动体验创新（产品、服务等） 国内互联网经济模式的发展演进 OMO时代 O2O时代 电商时代 互联网时代 #门户/垂直# 传统互联网阶段中， 门户和网游是促使用 户触网的重要媒介。 #B2C/C2C# 电子商务的兴起激 发了实体经济向互 联网渗透的决心， 以阿里巴巴、京东 等为代表的模式逐 步获得市场认可。 #上门服务# 线上和线下的串联 合作，打开了O2O 商业模式在更多经 济领域的渗透，其 中，外卖、商超配 送等的上门服务业 态催生了消费者更 多的工作生活需求。 #融合# OMO(Online Merge Offline)是 线上和线下全面融 合的新型商业模式， 线下流量与线上赋 能所产生的新场景 消费或者服务将孕 育出广阔的市场发 展空间，并对实体 经济的渗透跃升到 全新的高度。 技术升级迭代促使业务创新（互联网、PC、手机、云计算、Big Data、AI等） 数据来源：公开资料整理 3
  • 4.国内创业投资市场整体保持稳定向好态势，创业创新热情不减 “大众创业、万众创新”动力持续释放 在移动互联网、O2O、大数据等浪潮的推动 下，国内创投界从2012年至2017年保持着比 较稳定的发展态势，2017年前11月披露投资 金额的四千多起案例共涉及约2000亿元人民 币。 近年国内创业投资市场发展概况 投资金额（人民币：亿元） 投资案例数 3,000 4,800 2,500 4,000 2,000 3,200 1,500 2,400 1,000 1,600 500 800 0 0 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年1-11月 数据来源：私募通 4
  • 5.互联网、医药和IT仍是投资重点关注领域，连锁及零售成为风口 国内创业投资市场细分领域分布 2017年前11月 VS 2016年 国内创业投资市场细分领域分布 1200% 年 月 年 2017年前11月--国内创业投资市场融资TOP10领域占比 增长幅度 1000% 800% 600% 400% 200% 0% -200% 融资TOP10领域占比 84% 数据来源：私募通 5
  • 6.创投市场融资TOP10领域中，电信、汽车和连锁及零售融资力强 2017年前11月--国内创业投资市场融资TOP10领域概况 （注：圆圈大小代表“平均单笔投资金额”，面积越大表示“平均单笔投资金额”越高。） 450 互联网 生物技术/医疗健康 投资金额（人民币：亿元） 360 IT 270 电信及增值服务 汽车 180 金融 娱乐传媒 90 清洁技术 连锁及零售 0 0 100 200 机械制造 300 400 500 600 700 800 900 1000 投资案例数 数据来源：私募通 6
  • 7.连锁及零售领域无人货架模式兴起，数十家企业累计融资超30亿元 无人货架商业模式满足办公室消费需求 国内无人货架案例累计融资额（部分） 办公室所拥有的稳定用户群体为“懒人经济”创造了市场机 会，其工作时间至少8小时的高频活跃特质，员工素质相对 较高的诚信环境，以及优质点位上投入回收周期短的商业 优势，不断吸引创业者和创投市场在无人货架领域掀起一 第一梯队 10亿+ 股进军“办公室”的热潮。 第二梯队 无人货架无疑是离用户更近的消费场景，相对于便利店不 1 - 10亿 仅能够让白领人群“足不出户”享受到便利，而且满足了日常 对生鲜水果、餐食、零食、冷饮等的即时性需求。 据不完全统计，数十家无人货架创业企业的累计融资额度 第三梯队 已经超过30亿，无人货架市场前景被广泛看好。目前，每 1 亿以下 日优鲜便利购凭借超10亿的累计融资额处于行业领跑地 位，无人货架行业头部化格局开始显现。 数据来源：公开资料整理，以上案例仅依据能够公开查询到融资信息的案例，不包括全部，仅供参考 7
  • 8.无人货架商业渐趋成熟， “前置仓”模式受青睐 从无人货架领域通行的业务模式来看，长保商品由于对仓储、时效等的要求相对较低，这种比较轻度的业务模式便成为大多数参与者首选的商业模式。 但是，对生鲜、热食等需要冷藏或者快速周转的商品而言，支撑长保商品的中心仓方式已经不能满足其短、频、快的配送或者上架节奏。相比之下， 由每日优鲜首创的快速触达用户的“前置仓模式”与无人货架产生了协同效应，能够以较低的供应链成本提升对无人货架的货物补给。 国内无人货架商业模式概览 ←中长途→ 中心/城市仓 中心仓 供应侧 ←短途→ 物流体系  供货商  检测  生产商  分选  物流配送  前置仓模式  电商 自营│合作 ←补货→ 信息流体系 平台统筹/全链路监管/数据&客户服务  配送距离远  补货频次低  以长保为主     货架侧 接近点位 分布广泛 运营效率高 支持生鲜 ←订单→ 数据来源：公开资料整理 8
  • 9.主流无人货架品牌正处于上升期 主流无人货架品牌竞争激烈 主流无人货架品牌运营指标TGI指数（对比行业整体水平） 运营指标决定着未来 无人货架行业的竞争已经不仅仅是扩张点位数量 的竞争，而是需要通过精细运营逐步实现盈利的 一场攸关未来生存的市场竞争。供应链的广度和 稳定性决定着运营指标质量，而运营指标的好坏 则决定着未来发展空间。 从无人货架行业主流参与者的运营指标TGI指数 看，一套成熟稳定的运营体系，对于无人货架品 牌主来说至关重要。 此外，无人货架的点位质量，也成为行业参与者 越来越看重的指标，其中，提升无人货架准入的 企业员工数量便成为一个重要参考，拥有20人及 以上员工的企业成为无人货架铺设的行业门槛。 点位数量 猩便利 每日优鲜便利购 果小美 小e微店 七只考拉 平均耗损率 单位货架平均日流水 （耗损越低越好） 随着无人货架行业越来越成熟，以往盲目追求点 位数量、忽略点位质量和营运效率的做法将被市 场淘汰，无人货架市场做大做强，需要行业参与 者回归理性、服务用户、稳步前进。 每周补货频次 数据来源：根据公开资料整理相关数据指标，并计算行业整体水平 9
  • 10.无人货架在北上广等发达城市呈遍地开花之势，市场前景被看好 无人货架处于蓝海市场，未来被看好 无人货架城市分布热力图 无人货架将向更多城市扩张 目前，无人货架领域的参与者除了新兴的创业者之外，京东、顺丰、饿 了么、苏宁、猎豹、便利蜂等也纷纷加入抢夺“上班族”的竞争中来，说 明无人货架行业是被看好的新兴商业模式，无人货架行业规模预计将在 未来不断发展壮大。同时，无人货架由于商业模式相对较轻，一线城市 的市场竞争越来越激烈，这或将促使行业参与者向二线、三线等更多城 市扩张。 数据来源：TalkingData，2017年11月 10
  • 11.2 无人货架用户洞察 无人货架用户洞察 • 无人货架用户人口属性 • 无人货架用户应用偏好 • 无人货架用户触媒习惯 • 无人货架用户活跃特征 • 无人货架用户消费偏好 • 无人货架用户线下热度 11
  • 12.人口属性：女性占比高于男性，26-35岁上班族超5成 无人货架人群性别&年龄 年龄段分布 性别比例 53% 48.8 % 51.2 % 无人货架人群 36% 男性 45.3 % 54.7 % 移动互联网人群 36% 23% 19% 15% 10% 4% 25岁及以下 移动互联网 26-35岁 36-45岁 1% 46-55岁 3% 56岁及以上 无人货架 数据来源：TalkingData，2017年11月 12
  • 13.应用偏好：较多使用社交和网购类App，相对偏好便民服务和导购 无人货架人群应用行为偏好 覆盖率 TGI指数 140% 1400 120% 1200 100% 1000 80% 800 60% 600 40% 400 20% 200 0% 0 数据来源：TalkingData，2017年11月 13
  • 14.应用偏好：无人货架人群对O2O方面的需求相对较高 无人货架人群细分应用类型偏好(部分) 网购 餐饮 综合电商 海外购物 O2O餐饮 O2O零售 娱乐票务 团购 垂直电商 旅行 综合视频 O2O旅游 播放器 美食社交 短视频 民宿短租 综合预定 团购(餐饮) 直播视频 社区购物 导购 视频 菜谱 订餐 点评 真人视频 电视视频 聚合视频 垂直视频 民航 铁路 行程管理 公共交通 旅游资讯 酒店 数据来源：TalkingData，2017年11月 14
  • 15.触媒习惯：无人货架人群相对偏好外出、生活类媒介 无人货架人群接触广泛的主要是社交、音乐和视频等网络娱乐类媒介，以及网购、金融等消费理财类媒介；无人货架人群相对偏好 出行、旅游、汽车、票务、健美和餐饮类媒介，其在外出和生活方面媒介的TGI指数较高。 无人货架人群应用媒介偏好 覆盖率 TGI指数 140% 400 120% 350 100% 80% 300 250 200 60% 40% 150 100 20% 50 0% 0 数据来源：TalkingData，2017年11月 15
  • 16.活跃特征：无人货架人群周末在移动互联网表现更活跃 无人货架人群移动互联网活跃时段 (24h) 工作日:早晚活跃 在工作日期间，无人货架人群在上午10-11 点和晚间19-21点的设备在移动互联网活跃 率相对较高。 休息日:全天活跃 在休息日期间，无人货架人群的设备在移 动互联网上呈现全天活跃趋势。 工作日 休息日 18% 16%  14% 移动金融用户 9.2亿 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 数据来源：TalkingData，2017年11月 16
  • 17.消费偏好：无人货架人群的消费能力相对较强 无人货架人群线下消费偏好 无人货架人群 吃穿类消费覆盖高 餐饮 数码 从线下消费场景分布看，无人货架人群的消费 品类主要集中在餐饮、服饰鞋帽和生活服务等 方面。相比移动互联网人群，无人货架人群在 珠宝手表、化妆品、箱包、运动健康、文化教 育和数码类的覆盖率则相对较高。 移动互联网人群 服饰鞋帽 医疗 生活服务 文化教育 零售卖场 家居厨具 珠宝手表 金融 化妆品 运动健康 丽人 箱包 休闲娱乐 数据来源：TalkingData，2017年11月 17
  • 18.北京市：无人货架人群主要在丰台、西城、海淀和朝阳区域工作 北京市--无人货架人群热力图 北京城区TOP10 北京主城区工作地热力图10-16点 丰台区 20.1% 西城区 19.8% 海淀区 15.6% 大兴区 6.1% 东城区 5.7% 房山区 石景山区 通州区 上地附近 望京附近 17.5% 朝阳区 昌平区 典型加班区域热力图 5.2% 海淀区域  望京 东城/朝阳区域 西城/丰台区域  上地 3.4% 3.0% 1.7% 数据来源：TalkingData，2017年11月 18
  • 19.上海市：无人货架人群主要在浦东、长宁和徐汇区域工作 上海市--无人货架人群热力图 上海城区TOP10 浦东新区 外滩附近 徐家汇附近 13.2% 徐汇区 虹口区 典型加班区域热力图 27.7% 长宁区 黄浦区 上海主城区工作地热力图10-16点 11.6% 7.3% 浦东区域 7.1% 杨浦区 6.2% 闵行区 5.6% 普陀区 5.5% 宝山区 4.2% 闸北区 3.9%  外滩  徐家汇 黄浦区域 长宁/徐汇区域 数据来源：TalkingData，2017年11月 19
  • 20.广州市：无人货架人群主要在越秀、海珠和天河区域工作 广州市--无人货架人群热力图 广州城区TOP10 广州主城区工作地热力图10-16点 越秀区 陈家祠附近 20.7% 天河区 16.3% 白云区 12.4% 荔湾区 12.4% 番禺区 人民公园附近 30.7% 海珠区 典型加班区域热力图 3.5% 萝岗区 1.2% 花都区 1.2% 黄埔区 0.7% 增城市 0.3% 越秀区域 天河区域  人民公园  陈家祠 海珠区域 数据来源：TalkingData，2017年11月 20
  • 21.报告说明 • 数据来源 • TalkingData数据中心数据来自TalkingData AppAnalytics、TalkingData GameAnalytics、 TalkingData Ad Tracking的行业数据采集，以及诸多合作伙伴的数据交换，如应用市场、渠道、运营 商等多种不同来源的数据复合而成； • 清科研究中心私募通、公开资料整理等。 • 数据周期 • 2017年1月-11月 • • • • 概念定义 覆盖率：安装过某个App的设备数量/监测移动设备数量*100%； 活跃率：使用过某个App的设备数量/监测移动设备数量*100%； TGI指数：即指Target Group Index（目标群体指数），反映目标群体在特定研究范围内的强势或弱 势；例如：消费类型偏好TGI=[目标用户群某类型消费偏好占比/整体移动互联网用户该类型占比]*标准 数100。
  • 22.关于 • TalkingData成立于2011年，是国内领先的独立第三方移动数据服务平台.TalkingData一直致力于数据的深耕与数据价值的挖掘，从数据的采集，处 理到数据的分析，再到数据的应用与咨询，TalkingData已经形成了一套以“智能数据平台（SmartDP）”为主的完整数据应用体系;构筑了一套以 数据商业化平台，数据服务平台，及数据合作平台为核心的数据生态。 • 目前，TalkingData的平均月活跃用户为7亿，为超过12万款移动应用，以及10万应用开发者提供服务。覆盖的客户主要为金融，地产，快消，零 售，出行，政府等行业中的领军企业，连续三年实现业务的三倍快速增长。 • 成立六年多来，TalkingData秉承“客户优先，开放坦诚，担当意识，创业精神，创新精神”的企业文化，胸怀“数据改变企业决策，数据改善人类 生活”的 景，本着“帮助客户转型升级为数据驱动型企业”的使命，践行着“用数据说话”的原则，逐步成长为中国大数据领域的领军企业。 • 一直以来，TalkingData不仅专注于技术实践积累，完善产品服务，勇于迎接挑战，同时也在积极推动行业技术发展，履行企业应有的社会责 任.TalkingData极具创新地将国际知名算法竞赛平台Kaggle的算法大赛引进中国，在国际国内引起强烈反响。此外，TalkingData在全国小学组织举 办的“编程一小时”公益活动，获得2016年第六届中国公益节“年度责任品牌奖”和“年度公益项目奖”。
  • 23.移动观象台
  • 24.移动观象台 应用排名 公众号排名 终端指数 洞悉市场动态，提供最新Android应 通过对自媒体人的账号和文章进行甄别 呈现移动设备趋势，提供最受欢迎的 用排行，针对单款应用绘制人群画像 分析，获悉最火爆的微信公众号排行 设备品牌、分辨率、操作系统等 数据报告 市场洞察 人迹地图 最权威的互联网行业报告，并针对热 基于大量移动互联网用户数据洞察用 挖掘用户行为轨迹，分类解析品牌受 门行业、热门事件进行重点分析 户特征，展现市场应用热度 众群体，提供可视化数据解读
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