京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何升级母婴电商商业模式
说起最具有视觉冲击力的服装“比基尼”,猜一猜在2015年天猫“双十一”,中国哪个城市卖得最多?
是靠近南海岸线的广东、海南的城市,还是靠近东海岸线的浙江、福建的城市?
“您肯定想不到2015年天猫“双十一”比基尼卖得最多的是成都;2014年是乌鲁木齐。”第一财经商业数据中心首席数据分析师杨钦在12月3日举办的“2015中国母婴品牌数字化论坛”上表示,大数据正改变与颠覆很多传统消费印象,对母婴行业认知与精准营销也要用科学的方法。
颠覆品牌印象的目标消费者
85后、90后的新一代年轻妈妈们越来越习惯在网络上购买母婴产品,宝宝树发布的《2014年度中国母婴人群消费行为研究报告》显示,母婴产品主要购买渠道集中在手机端电商平台、PC端电商平台与产品专卖店,分别占比32.36%,22.88%、23.72%。也就是说,电商渠道购买母婴产品占比达55.24%。另外,综合类卖场与超市分别占比11.43%与9.06%。
中国目前适龄怀孕人群达到1亿人左右,但哪些消费者喜欢怎样的产品,是很多母婴品牌困惑的。
“对于目标消费者的画像不是品牌自己说了算。”达能中国资深数字营销经理JAMIE表示,以前我们认为的目标消费者是一二三线城市25~35岁女性,但现在品牌会更多通过拥抱大数据的方式更清晰地描画目标消费者形象。
颠覆行业印象的是,第一财经商业数据中心的调研显示,从城市分布来看,母婴电商行业虽然以一二线城市消费者为主,但城市线级正呈不断下沉的趋势,目前三四线城市消费者比例已达到36%。
如果给母婴电商的消费群体画像,杨钦发现,相比其他很多行业,母婴行业消费者大多数是“深度用户”,通俗说就是“资深剁手党”,并且,2011~2014年深度还在不断加深,分品类来看,深度用户比例最高的是婴童食品。
而从各品类成交发展速度来看,杨钦发现,年轻的妈妈们除了宝宝,也开始关注自己,孕妇产品在2014年上半年成为热门,随后是婴童用品。进入2015年,婴童玩具活跃了一段时间。目前这三个品类的增速都有回落,但婴童服装还保持着相对高速增长,独领风骚。
分析婴童行业市场的特征,瑞金鳞集团联合创始人&云像数字CEO安士辉发现,从消费者角度,妈妈或准妈妈们会主动检索、收集信息,更新速度快、不满足于了解产品、更愿意参与活动,乐于分享体验经历,信赖专家,信赖妈妈圈口碑等;从产品的角度来看,母婴品牌产品繁多、良莠不齐、同质化严重、竞争激烈,强势品牌少;从零售角度来看,渠道分散、混乱,地域差异明显,线上销售迅速发展。
“基于洞察需求,实现片段优化,才能重塑企业的价值链。”安士辉说,比如围绕母婴行业的消费者生命周期,可以产生丰富多样的数字化产品,通过多种形式的互联网方式吸引、培育、转化消费者,才能实现品效合一(指品牌成长与销量效果的两全其美,两者往往很难同时达到)。
母婴电商的决战之年
“母婴电商经历过2014年的‘遍地开花’,2015年的各种整合,2016年将进入决战阶段。”妈妈网创始人刘颖发现,2015年下半年来母婴跨境电商虽然依然火热,但母婴电商行业自上半年激烈价格战之后已经有所平缓。
谈及2015年的母婴电商的发展状况,刘颖认为,一方面行业内供应链正在整合,激烈的纸尿裤战争使得许多中小供应链退出母婴电商的拼杀,或偃旗息鼓或寻找其他方向;另一方面行业的平台也在整合,出现了三类,大而全的母婴频道(天猫母婴、京东母婴)、专注于母婴的纯电商、入口优势延展的母婴电商。
而2016年母婴电商何去何从?刘颖认为,随着海淘“发现”概念遇到瓶颈,货品、物流、售后等电商服务环节标准化、差异弱化,2016年母婴电商行业将是资金和决心的较量和对决,买用户、拼价格、抢市场份额将更加激烈。
不过,“用促销维持行业的发展是不健康的”。月子餐饮公司广禾堂董事长兼首席执行官钟宇富认为。
“达能也选择了不去做价格上的竞争。”达能中国资深数字营销经理JAMIE说,我们发现购买低价水货的人群与买品牌正品的人群是不同的,与其与水货打架,还不如把精力放在品牌新机会的打造上;其次,电商之外,线下母婴店也有很大的机会,达能愿意去积累越来越多认知与理解消费者相关的经验,以利于更多未来的品牌投资与建设。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27