
消费大数据揭秘:健康化和年轻化是趋势
大数据之美,在于它能从纷繁杂乱的数据中揭示出隐藏在水面以下的冰山部分,根据规律预测未来将要发生的事,告诉人们本不知道的信息。
比如,中国女性平均从什么年龄段开始将关注度从游泳转向跳广场舞,不同年龄层消费者对健康饮食的关注度有何不同,Adroid终端和iOS终端在网购习惯上的差异等,这些都是庞大的销售数据和用户数据“勾兑”出的隐藏信息。
《决战大数据》作者车品觉不久前曾向《第一财经日报》记者举例说,后台系统可以通过跟踪一个人敲击键盘的速度和间隔来判断他在购物网站上的浏览目的(是闲逛还是有目的购物)及其购买意愿的程度,背后的大数据发现了电商网站本不知道的内容。
当然,如今的网购已进入移动化时代,今年双11阿里巴巴移动端的成交额占比高达68%,手机网购已成大势所趋。手机比PC提供了更加多元化和复杂的数据维度,比如基于地理位置LBS,这个变量的引入使大数据规模呈几何级数的增加,能给大数据分析提供更大价值。手机在手,人人都是数据传感器。
事实上,这次由第一财经商业数据中心和阿里巴巴联合发布的大数据商业报告(以下简称“报告”),就从不同维度印证了移动化趋势的明显特征。这份报告也是淘系平台首次将全局性的消费数据依托专业媒体机构进行系统性对外公开,所涉及的服装、母婴、家电、食品等8个行业基本覆盖了消费者日常网购最高频的几个类目。
食品消费理念健康化,小众化专业化运动消费映射全民健康意识觉醒,智能化浪潮引领3C数码行业消费升级,个性化时尚化网购习惯深入人心……这些数据背后的行业特点和趋势正是这份系列报告的核心价值所在。
眼下,中国经济的活力正在越来越依靠消费提振,而消费层面正在经历一场由消费者主导的变革。过去那种商家生产什么消费者就买什么的年代愈发受到个性化消费需求的挑战,由消费者倒逼生产商的C2B模式正在不同的行业多点开花。在这个消费转型升级的宏观趋势中,经过加工提炼的大数据就成为厂商和商户最重要的决策依据。
第一财经商业数据中心(CBNData)负责人黄磊在淘宝数据盛典现场表示,以往当有企业说经营越来越困难了,专家学者说经济要探底了,投资者说投资的这家企业很有发展潜力,他们常用的是直觉、经验,是用眼睛能看到的地方来证明机会和危机在哪里;现在这些都可以通过深度挖掘的大数据进行展示,并能更好地呈现出商业世界“魔鬼的细节”。
健康成为未来消费主方向
通过对过去5年淘系平台上的相关搜索和交易数据分析,报告展示出一条消费者愈发重视健康生活的曲线图,这主要从食品、运动健身、健康家居用品三个大品类体现。人们在线上购买这些商品,展现了吃得更健康、运动更积极、对健康更关注的趋势。
从2011年开始,健康相关的关键词(比如有机、非转基因、原生态、低脂、无糖、无农药、全麦等)在淘宝上的销售量逐渐增长,今年前三季度的交易额已经与2014年全年持平。地域分布上,广东、江浙沪地区对这类商品的需求量最高。一个显著变化是,2011年全国健康食品销量最大的5个地区占全国总销量的近六成,到2015年三季度这一比例下降至近五成,健康食品的消费呈现出城市下沉的趋势,由经济发达的一线城市和沿海地区普及到内陆地区,各省份之间的健康食品消费份额差异正逐渐减少。
报告得出的结论之一是,年轻女性将成为未来健康食品的主力消费人群。数据显示,作为食品中销量增速最快的保健品,其细分品类中增速最快的酵素类产品在2015年前三季度销售额环比增长了接近13倍,其次是膳食纤维、葡萄籽提取物等。女性是保健品消费主体,其中22岁到50岁的女性贡献保健食品总销售额的近六成份额,且年轻女性消费群体(18到28岁)在整体保健食品市场所占份额在提升。这部分消费者将是健康食品类商家重点覆盖的目标人群。
消费者在运动健身类商品的网购购买力近几年维持在50%以上的年均增速,对跑步机等大型健身器械的销售占比排名第一,其次是游泳、舞蹈、瑜伽、羽毛球、跆拳道武术类相关商品。
对不同运动项目的偏好在性别和年龄层维度展现出很大差异性。比如,小鲜肉热衷于足球、篮球、滑板、哑铃等中小器械;而大叔级买家青睐乒羽等小球类,以及跑步机等有氧训练。而女性以35岁为界分化明显,35岁之前的女性消费者最喜欢购买游泳相关商品,特别是泳装被当作时装来消费;而35岁之后,舞蹈类、跑步机等运动的比例最高,但瑜伽并没有体现出35岁这个年龄分水岭,占比基本持平。
在健康家居用品(家用电器类和医疗器械类)方面,最近几年无论是从销量、搜索量,还是商品丰富度上均增速明显。其中空气净化器、口罩、净水器等商品与严重雾霾天气、水污染、疫情等公共安全事件表现出强关联性。年轻人对于社交媒体的关注让该群体对家用健康类产品表现出明显的焦虑性消费趋势。特别是空气净化器市场,在雾霾最严重的2012年初至2014年底迎来了其黄金发展期。而家用健康类产品消费群体的发展趋势正在呈现年轻化与渠道下沉特点,年轻消费者和低城市级别消费者将发展为未来此类产品的消费主力之一。
网购年轻化浪潮加速到来
淘宝数据显示,28岁以下年轻消费者已占淘宝总用户量一半以上,但2015年该群体创造的销售额占整个淘宝平台的四成左右,小于其人数占比,因此年轻消费群体的平均消费水平低于淘宝平台消费者的平均值。一个明显特点是,所有商品品类的购买人群均出现了不同程度的年轻化趋势,今年28岁以下消费者所占比例较2014年有所上升。
总体来说,22岁至28岁的年轻群体增长逐渐趋于稳定,不同品类间差异并不明显,而年轻化的程度差异主要体现在18到22岁群体份额中,这个群体的消费者增速十分迅猛,一些年轻化较快的行业如男装和手机,份额远超主食和家具等年轻化较慢的行业。
年轻化不仅体现在年轻消费群体的增长与活跃,还体现在其他消费群体消费观念的年轻化,各类被传统认为年轻人才会消费的商品,如染发产品和运动用品,在年长的群体里也逐渐流行起来。
具体到吃穿住行细分领域,穿衣方面的年轻化趋势主要体现在18至22岁群体高速增长,而22岁至28岁的年轻群体自2012、2013年后保持稳定的份额;28岁至35岁群体占比下降十分明显。
吃的方面,年轻化趋势程度并不如穿的如此明晰,18至22岁群体的增长速度以及份额相对较慢,22岁至28岁群体仍处于缓慢增长中,休闲食品的年轻化趋势更加显著。
在玩上,年轻化趋势更多体现在年轻人对于电子产品与运动的热衷,年轻群体已经成为这两类市场上的主流消费群体并且仍处于增长趋势;运动与户外产品领域,年轻用户群体仍在快速增长,但28岁以上消费者仍是市场主体。
美妆和育儿方面,受人生不同年龄阶段的影响,育儿产品年轻化趋势体现在22岁至28岁的年轻群体的高速增长,成为市场的主流消费群体之一,22岁以下消费者鲜有亮点;而美妆方面18-22岁群体成为主要增长点,22-28岁用户则趋于稳定。
在购物时段偏好上,18-22岁用户以打工者与学生为主,他们喜欢在时间充裕的午饭前后购物;而22-28岁年龄段消费者较为统一地喜欢在午后时间购物,且购物时段更为集中,这可能是一天中工作相对不太繁忙的时段。在男女差异上,22-28岁男性的购物行为转移到了傍晚和夜间,尤其在21时和19时这两个下班后时段;而该年龄段女性的购物行为集中在午后。
年轻化的趋势已经深入所有的商品种类中,年轻消费者群体的独特需求将深刻影响整个电子商务市场的格局。针对不同商品类别年轻化的速度不同,比如在服装、运动和科技产品等年轻消费者已经成为主流的市场中,商家需要采取更受年轻消费者欢迎的营销策略才能跟上市场脚步;而在诸如家装、食品类等年轻消费者正在增长的市场中,商家可以开发针对该群体的商品来挖掘新的增长点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07