TalkingData 2017年11月狂欢节洞察报告 1514197783871

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1.增长仍在继续，改变已经发生 2017年11月狂欢节洞察报告 2017/12/25 1
2.目录 CONTENTS 01 2017年双11狂欢节盘点 ---------------------- 03 02 双11参与用户行为分析 ----------------------- 05 03 双11参与用户结构分析 ----------------------- 16 04 双11线上对线下的导流分析 -------------------- 23 2017/12/25 2
3.1 2017年双11狂欢节盘点 2017/12/25 3
4.双11狂欢节盘点：增长仍在继续，改变已经发生 2017双11当天，线上主流电商的活跃用户、APP活跃度环比增幅较去年同期均有所提升；以上海为例，双11当天，多数线下商圈出现不同程度的客流增长。此外，主力消费结构的变化以及年轻消费群体的入场，带来双11参与用户结构的变化，从地域来看，双11参与用户继续向三线及以下城市下沉；从性别上看，男性用户参与度提升；从年龄来看，线上参与用户更加年轻化，线下参与用户更加成熟化。线上活跃提升 2017年双11当天，主流电商活跃用户、应用活跃度环比增幅较2016年双11有所提升。线下客流增长以上海为例，双 11当天，多数线下商圈出现不同程度的客流增长，且远郊的商圈客流增长更为明显。渠道下沉 2017年双11期间网购活跃用户城市分布中，三线及以下城市用户占比提升，双11 狂欢节向三线及以下城市下沉。不只她狂欢双11不再只是女性的狂欢节， 2017年双11期间，网购活跃用户男性占比47.7%，较2016年提升7 个百分点。线上年轻化线下成熟化 2017年双11期间网购活跃用户中，19岁以下的年轻用户比例增长，年轻用户抢购热情提升以上海部分商场为例，双11 当天的到店用户中，26岁及以上的成熟用户比例提升数据来源：TalkingData 移动数据研究中心 2017/12/25 4
5.2 双11参与用户行为分析 • 线上参与用户行为分析 • 线下参与用户客流分析 2017/12/25 5
6.2017年双11当天移动电商活跃率增幅高于去年同期水平从主流移动电商应用活跃率来看，2017年双11当天的活跃率相比前一天约高出11%，与去年同期相比，双11当天主流电商活跃率增幅有所提升；作为双11狂欢节的重要开端，2017年11月1日主流电商的活跃率环比增长11%，与去年同期相比，11月1日主流电商活跃率增幅有所提升。双11期间主流移动电商应用活跃率变化趋势（2017 VS 2016） 2017 2016 2% 9% 11月1日增幅 11% 11% 10.13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 双11当天增幅 11.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2016年10月13日-11月12日， 2017年10月13日-11月12日；注：1、主流移动电商是指TOP移动电商App（不包括团购类App）；2、活跃率=某天使用过某个（些）电商应用的设备数量/当天移动设备总量*100% 2017/12/25 6
7.2017年双11当天，天猫、手机淘宝活跃率增长幅度较大从电商应用活跃率的变化趋势看，手机淘宝、京东、唯品会、天猫和苏宁易购的活跃率在双11当天均得到提升，其中，天猫、手机淘宝的活跃率提升幅度较大； 11月1日作为双11狂欢节的重要开端，主流电商的活跃率亦呈增长趋势，其中，天猫、京东的活跃率增长幅度较大。 2017年双11期间各主流移动电商应用活跃率变化趋势 15% 活跃率环比增幅应用名称 10% 11.01 11.11 手机淘宝 10.5% 11.8% 京东 15.0% 7.5% 6.8% 2.0% 天猫 22.6% 11.0% 苏宁易购 11.6% 7.2% 唯品会 5% 0% 10.13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 11.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2016年10月13日-11月12日， 2017年10月13日-11月12日；注：1、主流移动电商是指TOP移动电商App（不包括团购类App）；2、使用率=活跃用户/覆盖用户*100%。 2017/12/25 7
8.2017年双11当天移动电商使用率增幅高于去年同期水平从主流移动电商应用使用率来看，2017年双11当天的使用率相比前一天约高出11%，与去年同期相比，双11当天主流电商使用率增幅有所提升；作为双11狂欢节的重要开端，2017年11月1日主流电商的使用率环比增长7%，与去年同期相比，11月1日主流电商使用率增幅有所提升。双11期间主流移动电商应用使用率变化趋势（2017 VS 2016） 2017 2016 2% 8% 11月1日增幅 11% 7% 10.13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 双11当天增幅 11.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2016年10月13日-11月12日， 2017年10月13日-11月12日；注：1、主流移动电商是指TOP移动电商App（不包括团购类App）；2、使用率=活跃用户/覆盖用户*100%。 2017/12/25 8
9.2017年双11当天，天猫、京东使用率获得较大幅度提升从电商应用使用率的变化趋势看，手机淘宝、京东、唯品会、天猫和苏宁易购的使用率在双11当天均得到提升，其中，天猫、京东的使用率提升幅度较大；此外，11月1日作为双11狂欢节的重要开端，在这一天，主流电商应用使用率亦获得较大程度增长，其中，天猫、苏宁易购的使用率增长幅度较大。 2017年双11期间各主流移动电商应用使用率变化趋势 50% 使用率环比增幅应用名称 40% 11.01 11.11 手机淘宝 4.1% 9.7% 京东 12.0% 13.7% 唯品会 4.8% 5.3% 天猫 20.2% 15.3% 苏宁易购 14.5% 9.5% 30% 20% 10% 0% 10.13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 11.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2016年10月13日-11月12日， 2017年10月13日-11月12日；注：1、主流移动电商是指TOP移动电商App（不包括团购类App）；2、使用率=活跃用户/覆盖用户*100%。 2017/12/25 9
10.2 双11参与用户行为分析 • 线上参与用户行为分析 • 线下参与用户客流分析 2017/12/25 10
11.双11对上海各区域商场客流有不同程度促进作用除静安外，在双11的影响下，上海各区域均有超过半数的商场客流呈现增长状态，其中，距离市中心较远的奉贤区以及市中心区域黄浦区，均有八成左右的商场客流同比增长，双11对远郊及市中心商场都有促进作用。 2017年上海各区双11客流增长商场比例 82.4% 79.2% 75.2% 73.3% 73.3% 72.7% 72.2% 65.2% 62.8% 61.3% 57.1% 56.5% 50.0% 50.0% 35.0% 奉贤区黄浦区浦东新区杨浦区金山区宝山区普陀区青浦区闵行区松江区虹口区长宁区嘉定区徐汇区静安区远郊数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2017年11月4日&11月11日； 2017/12/25 11
12.双11对上海远郊的商场客流带动作用更为明显从双11对上海各区域商场的影响力来看，嘉定、闵行、青浦、奉贤等远郊区的双11影响力指数值较高，双11对上海远郊的商场客流带动作用更为明显。 2017年上海各区双11影响力指数分布 147 139 137 129 121 112 94 嘉定区闵行区杨浦区青浦区奉贤区浦东新区松江区 88 黄浦区 87 虹口区 85 长宁区 84 宝山区 78 静安区 71 金山区 66 63 普陀区徐汇区远郊 2017/12/25 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2017年11月4日&11月11日；注：双11影响力指数=某区域客流增长增幅平均值/全市客流增长增幅平均值 *100； 12
13.嘉定区：客流增长效果明显的商场主要分布在地铁轨道交通沿线双11，嘉定区客流增长商场主要分布在地铁11号线轨道交通沿线；从双11对各商场影响力来看，位于13号线沿线的万达广场(江桥店)在双11的客流增长效果最为显著。嘉定区双11客流增长商场分布嘉定区各商场双11影响力指数TOP 5 排名城市双11影响力指数 1 万达广场(江桥店) 272 2 绿地嘉域生活中心 184 3 中冶祥腾城市广场 172 4 百联嘉定购物中心 139 5 易买购购物中心(方陆路) 124 万达广场 2017/12/25 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2017年11月4日&11月11日；注：双11影响力指数=某客流增长商场增幅平均值/全市客流增长商场增幅平均值*100； 13
14.万达广场：双11客流主要来自其5公里生活圈双11当天，万达广场(江桥店) 的3公里生活圈为其贡献了过半数的客流量，5公里生活圈为其贡献了客流量的70.8%，5公里生活圈是万达广场(江桥店) 双11客流的主要来源。万达广场(江桥店) 双11客流来源分布 70.8% 客流贡献 5公里生活圈万达广场 55.2% 客流贡献 3公里生活圈数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2017年11月11日；注：双11影响力指数=某客流增长商场增幅平均值/全市客流增长商场增幅平均值*100； 2017/12/25 14
15.万达广场：是其周边居民双11主要的线下狂欢场所双11当天，万达广场(江桥店) 到店客户的娱乐、购物活动范围主要在万达广场内，仅有少数客户在逛完万达广场之后又去了其他 Shopping Mall，其中，2.0%的客户去了金沙和美广场、1.9%的客户去了环球港、0.9%的客户去了巴黎春天百货，该3家Shopping Mall均分布在13号线沿线，且随着距离的增加，流出客户变少，可见，万达广场基本可以满足周边居民对于双11的购物、娱乐需求。万达广场(江桥店) 双11客流去向分布客流去向排名 1 3 1 2 2 3 商场名称金沙和美广场环球港巴黎春天百货(陕西路店) 流出比例 2.0% 1.9% 0.9% 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2017年11月11日；注：双11影响力指数=某客流增长商场增幅平均值/全市客流增长商场增幅平均值*100； 2017/12/25 15
16.中冶祥腾城市广场：双11客流来自其所在轨道交通沿线附近生活圈双11当天，中冶祥腾城市广场的3公里生活圈为其贡献了51.6%的客流量，而广场所在轨道交通（11号线）附近站点生活圈为其贡献了近八成客流量，广场所在轨道交通附近站点生活圈是中冶祥腾城市广场双11客流的主要来源。中冶祥腾城市广场双11客流来源分布 78.1% 客流贡献广场所在轨道交通（11号线）沿线生活圈 3公里生活圈中冶祥腾城市广场客流贡献 51.6% 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2017年11月11日；注：双11影响力指数=某客流增长商场增幅平均值/全市客流增长商场增幅平均值*100； 2017/12/25 16
17.中冶祥腾城市广场：满足大部分客流双11狂欢需求双11当天，中冶祥腾城市广场到店客户中，15.8%在逛完中冶祥腾后去了与之隔街相望的南翔太茂广场，4.6%去了白丽生活广场，值得注意的是，有3.8%的客户在逛完中冶祥腾之后，居然去到位于徐汇区的港汇恒隆广场继续狂欢，虽然两者相隔甚远，但11号线为这些身处远郊、心向市区繁华的逛街达人们提供了方便，双11就是要逛到High，管他距离几何。中冶祥腾城市广场双11客流去向分布 1 客流去向排名 2 商场名称流出比例 1 南翔太茂广场 15.8% 2 白丽生活广场 4.6% 3 港汇恒隆广场 3.8% 3 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2017年11月11日；注：双11影响力指数=某客流增长商场增幅平均值/全市客流增长商场增幅平均值*100； 2017/12/25 17
18.3 双11参与用户结构分析 • 线上参与用户结构分析 • 线下参与用户结构分析 • 线上&线下参与用户结构差异原因分析 2017/12/25 18
19.双11狂欢节向三线及以下城市下沉，三线用户较偏爱手机淘宝 2017年双11期间网购活跃用户城市级别分布中，三线及以下城市用户占比提升，双11狂欢节向三线及以下城市下沉；从各主流电商网购活跃用户的城市级别TGI来看，三线及以下城市用户较偏爱手机淘宝，一线城市用户较偏爱京东和天猫。双11期间网购活跃人群城市级别分布 2017 2017年双11期间主流电商网购活跃人群城市级别TGI 2016 三线及以下城市 68.1% 9.3% 99 95 99 99 109 110 104 105 23.4% 一线城市 10.3% 一线城市 85 66.3% 二线城市 22.5% 101 二线城市 95 81 129 98 三线及以下城市手机淘宝 2017/12/25 187 京东唯品会天猫苏宁易购数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2016年11月1日-11月11日， 2017年11月1日-11月11日；注：城市级别TGI=某APP某城市级别活跃用户占比/ 网购活跃用户某城市级别占比*100； 19
20.双11不再只是女性的狂欢节，网购活跃用户性别分布更均衡 2017年双11期间，网购活跃用户男性占比47.7%，男性用户占比较2016年提升7个百分点，双11不再只是女性的狂欢节；从各主流电商网购活跃用户的性别TGI来看，男性用户偏爱使用京东、苏宁易购和天猫，女性用户偏爱使用手机淘宝和唯品会。双11期间网购活跃人群性别分布男 2017年双11期间主流电商网购活跃人群性别TGI 女 68 苏宁易购 122 85 天猫 52.3% 141 72 70 京东 120 40.6% 142 手机淘宝 2017 2017/12/25 男 59.4% 唯品会 47.7% 女 110 2016 72 0 40 80 120 160 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2016年11月1日-11月11日， 2017年11月1日-11月11日；注：性别TGI=某APP某性别活跃用户占比/网购活跃用户某性别占比*100； 20
21.26-35岁用户是抢购主力，19岁以下的年轻派抢购热情提升 2017年双11期间网购活跃用户中，26-35岁用户是抢购主力，其占比从2016年的59.8%进一步提升至2017年的64.2%，此外，19岁以下的年轻用户比例增长，年轻用户抢购热情提升；从各主流电商网购活跃用户的年龄TGI来看，手机淘宝活跃用户年龄结构与网购整体活跃用户相似，唯品会较受25岁以下年轻用户和36岁以上年长用户欢迎。双11期间网购活跃人群年龄分布 2017 2016 64.2% 59.8% 18.1% 19.8% 2.1% 3.8% 19-25岁 2017/12/25 46岁以上 94 36-45岁 97 89 111 92 95 26-35岁 101 103 95 103 102 19-25岁 99 100 106 98 97 19岁以下 99 90 84 89 82 122 93 105 12.4% 14.1% 3.1% 2.5% 19岁以下 2017年双11期间主流电商网购活跃人群年龄TGI 26-35岁 36-45岁 46岁以上手机淘宝京东 102 唯品会天猫苏宁易购数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2016年11月1日-11月11日， 2017年11月1日-11月11日；注：年龄TGI=某APP某年龄活跃用户占比/网购活跃用户某年龄占比*100； 21
22.3 双11参与用户结构分析 • 线上参与用户结构分析 • 线下参与用户结构分析 • 线上&线下参与用户结构差异原因分析 2017/12/25 22
23.26岁及以上的成熟用户双11到店消费热情提升 2017年双11当天，万达广场和中冶祥腾城市广场的到店用户中，均出现26岁及以上的成熟用户比例提升的现象，由此可见，26岁及以上的成熟用户对双11的线下活动更为感冒，更愿意进行线下的到店消费。万达广场(江桥店) 双11到店用户年龄分布 2017 中冶祥腾城市广场双11到店用户年龄分布 2016 2017 52.9% 51.0% 50.3% 49.3% 20.2% 24.3% 22.2% 20.2% 20.0% 5.5% 4.2% 1.7% 1.9% 19岁以下 19-25岁 26-35岁 2016 36-45岁 46岁以上 22.4% 21.1% 20.2% 4.7% 4.3% 1.2% 2.1% 19岁以下 19-25岁 26-35岁 36-45岁 46岁以上数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2016年11月11日， 2017年-11月11日； 2017/12/25 23
24.3 双11参与用户结构分析 • 线上参与用户结构分析 • 线下参与用户结构分析 • 线上&线下参与用户结构差异原因分析 2017/12/25 24
25.90后男性相对较多，单身指数低，且更多汇聚在三线及以下城市随着最后一批90后步入成年，90后逐渐进入消费主场，由此带来主力消费结构的变化。对比80后，90后用户男性相对较多，单身指数相对较低，且更多集中在三线及以下城市。 90后年轻用户&80后成熟用户人口属性&地域属性对比性别对比单身指数城市级别分布 111 47.7% 49.7% 52.3% 50.3% 90后 80后男女 109 90后 15.4% 18.2% 26.6% 80后单身指数 29.6% 58.0% 52.1% 90后 80后三线及以下城市二线城市一线城市数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2017年10月； 2017/12/25 25
26.90后通勤距离较短，安逸程度高于80后对比80后和90后在不同城市的通勤距离发现，不论北京还是上海，90后的通勤距离均低于80后，可见90后相对较为安逸；对比北京90后和北京80后的通勤距离区间来看，超4成的北京90后通勤距离小于2KM，通勤距离相对较近。平均通勤距离对比（KM）北京90后通勤距离对比 9.0 17.4% 20.3% 14.7% 12.2% 13.8% 17.1% 7.9 7.9 6.6 13.8% 15.3% 40.2% 北京上海 90后 80后 35.1% 90后小于2KM 2-5KM 80后 5-10KM 10-15KM 大于15KM 来源：TalkingData数据研究中心；注：通勤距离指居住地和工作地之间的直线距离。 2017/12/25 26
27.90后活跃性较低，相对更偏‘宅’ 以北京用户为例，选取90后和80后的poi数据做分析对比，发现，90后的活跃性相对低于80后；以北京用户为例，选取90后和80后的DIV数据做分析对比，发现，90后跨区活跃行为低于80后，相对更宅一些。北京90后vs80后活跃性（Vibrancy）分析 25% 北京90后vs80后跨区（Commutation）分析 60% 50% 20% 40% 15% 30% 10% 20% 5% 10% 0% 0% 0.0-0.25 0.25-0.5 0.5-0.75 0.75-1.0 1.0-1.25 1.25-1.5 1.5-1.75 1.75-2.0 90后 2017/12/25 80后 0.0-0.25 0.25-0.5 0.5-0.75 0.75-1.0 1.0-1.25 1.25-1.5 1.5-1.75 1.75-2.0 90后 80后数据来源：TalkingData数据研究中心；注：通过线下POI数据计算活跃性，横轴表示poi熵，纵轴表示百分比，熵的区间越大表示活跃性越高，百分比越高则表示该熵区间的用户越多。通过线下DIV数据计算跨区情况，横轴表示div熵，纵轴表示百分比，熵的区间越大表示跨区比例越高，百分比越高则表示该熵区间的用户越多。27
28.90后追求简约、个性化，80后更追求服务质量、享受砍价过程 90后与80后价值观存在明显差异，90后追求简约、激情、质量、定制化和新潮酷，80后则偏理性购物、注重环保，享受砍价过程、亦追求服务质量。 90后年轻用户与80后成熟用户在价值观上的差异，可能是导致线上线下同样的狂欢活动中，年轻用户更偏好线上参与，而成熟用户更偏向线下参与的原因之一。 90后年轻用户&80后成熟用户价值观指数TOP5 90后 80后简约激情质量定制化新潮酷明智购物自然美誉亲族服务 133 116 113 108 107 130 114 113 112 109 来源：TalkingData数据研究中心 2017/12/25 28
29.4 双11线上对线下的导流分析 2017/12/25 29
30.线上渠道对万达广场、中冶祥腾城市广场的导流作用较为良好万达广场到店用户的淘宝、京东等网购相关APP的活跃度均较高，其对双11线上线下活动均热情参与，且其支付宝活跃度较高，估计线上引流到线下的用户在万达广场产生较高的购买转化；中冶祥腾城市广场到店用户的京东、天猫、淘宝的活跃度均较高，估计天猫、淘宝等线上渠道对线下渠道起到较好的导流作用。 2017.11.11 上海万达VS中冶祥腾到店用户APP活跃度指数 2017/12/25 万达广场江桥店中冶祥腾城市广场支付宝 128 102 手机淘宝 124 117 京东 141 168 唯品会 141 112 天猫 97 130 苏宁易购 86 84 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心， 2017年11月11日；注：1、APP活跃度以使用率表示，使用率=活跃用户/覆盖用户*100%；2、APP活跃度指数指数=某商场某APP活跃度/全市该APP活跃度*100； 30
31.报告说明 • 数据来源数据中心数据来自 • 、、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。 • 数据周期 • 线上线下参与用户结构差异分析部分： • 其他部分： • 概念定义 • 线下客流部分，选取上海（除崇明县外）年月、年年月；月；商场为研究对象，以双当天（周六）和平常周六的商场客流为基础数据做对比分析，从而得出本报告中结论。 2017/12/25 31
32.关于 • 成立于年，致力于用数据改变企业做决策的方式，改善人类自身和环境。目前已完成轮融资，是中国领先的独立第三方数据服务提供商，在全球开设多个分支机构。 • 融合了互联网“开放精神”和传统严谨服务”的企业文化，为客户提供独树一帜，融创新与严谨为一体，全方位智能数据解决方案。业内独一无二的智能数据平台，集海量数据、极致的技术和专业的咨询服务为一体，逐步打造开放的数据生态，为客户带来独特的数据价值。 • 目前，智能数据平台覆盖超过7亿月活跃独立智能设备，客户既包括像、腾讯、滴滴出行等互联网企业，也包括中国银联、招商银行、欧时力、碧桂园等传统行业巨头。 2017/12/25 32
33.特别声明 • TalkingData移动观象台数据报告版权为TalkingData（北京腾云天下科技有限公司）所有，报告的所有图片、表格及文字内容的版权亦归TalkingData所有。报告内容仅供一般性参考，不应视为针对特定事务的意见或依据。 • TalkingData移动观象台数据报告系TalkingData原创的免费产品，如需转载，请注明来源。 • 任何单位或个人不得以任何方式将报告内容的全部或部分用于商业化出版或有偿提供给其他单位或个人。否则，TalkingData有权追究其经济和法律责任。 2017/12/25 33
34.微信服务号 2017/12/25 34
35.微信服务号应用排名公众号排名终端指数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洞悉市场动态，提供最新 2017/12/25 应 35
36.谢谢! 2017/12/25 36