京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
今天也是一个互联网大会,我也想用一个互联网的数据做一个开头,大家可以看一下这组数据。这是我们对比了1997年和2014年互联网的两组数据,虽然才17年,可能会给人一种沧海桑田的感觉。在1997年我们的网站数量当时注册只有1500个,但是到2014年现在这个数字是320万。从网民规模上也是从62万现在到达了6.32亿次,就像刚才邓总提到的,手机用户数量也达到了5.27亿次。对于百度来讲,百度每天承接搜索的请求达到110亿次,其中发生在手机端的是达到了50亿次,已经非常接近于电脑端了。这些用户的问题,我们刚才说到,大数据来说是抛开消费者看自己的心声。这对于我们商业决策上起到了至关重要的作用。
今天我主要讲三个部分,我最主要先讲两个部分,一个是市场环境,一个是用户,这都是关系到白酒行业的。对于品牌定位上,帮助白酒品牌做一些决策的时候,这部分可能会放到后面的闭门会议上跟大家做讨论。
首先从百度数据看白酒的市场环境,这是整个白酒行业从2012年到2014年的一个数据,白酒行业从整体,包括啤酒、红酒,以及我们所说的洋酒,总体来看会有几个特别明显的行业波峰。第一个波峰是发生在中秋这段时间,从销量上可能酒业公司也会有这种感觉,但从搜索上来看,非常有规律性的每一年搜索的爆发值会在中秋节前两天,在春节前也有这个规律,在春节前两天的时候会达到全年的搜索高峰。但是在后面,会在大年初五的时候,反而会有一个回潮,就是会达到春节的第二个高峰。其实现在来说也是一个数据现象,但究竟背后是为什么,我觉得大家可能各自有各自的一些答案。另外来讲,我图的黄色部分给大家解释了在2014年春节的那个高峰,现在用固定电脑端和移动端的比例是53%和47%,现在移动端已经逼近于固定电脑端,在2014年全年酒类检索最高峰的时候,手机端是超过电脑端的。
我们把四类酒的检索趋势淡旺季做了一个对比,白酒就像我刚才说到的,跟整个酒行业的波动是非常吻合的,都是在中秋跟春风的时候有两个波峰。对于红酒来说春节也是最高峰,但是跟白酒不太一样,红酒的检索高峰大概会持续两个月左右,基本上从8月一直到10月都属于一个波峰的位置。另外啤酒的检索旺季时间会更延长一点,会持续到整个暑期,这个大家也能理解。但是对于洋酒来讲没有季节性的波动,反而跟品牌和行业事件有关系。
这个图本来应该是白酒的,我们想分别看一下从手机端跟固定电脑端的一个检索趋势,跟酒行业比较不一样的是,其实我们会发现对于白酒来讲,它的移动端搜索,这种需求已经超过了整个酒行业,对于白酒51%是在移动端,49%是在电脑端,白酒是占到了四类酒整个酒行业的检索比例51%,也就是说一半人以上对白酒是有检索需求的。
这个是我们挖掘了一下需求场景,对于人们来讲,其实他们对于白酒的偏好并不仅限于是比如一些品牌上、问题上,包括像聚会酒、婚宴用酒,或者像保健酒引用常见的功能选择上,消费者会有他的需求类别。从整个大盘子来讲,最大的我记得应该是30%以上是在保健酒这部分,第二大类是婚宴用酒,其次会发现礼品酒大概是占3%左右,还有1%的聚会酒。虽然1%大家对于聚会用什么酒好,比如年会或者家庭聚会喝什么白酒好这种问题非常多,虽然只占到1%,但我们可以看到如果对比2014年和2013年的数据,聚会酒的需求增长是最高的,应该是70%以上。
我可以简要给大家回顾一下我的数据,这样使大家有一个更深的印象。这是我刚才说到整个酒行业的检索趋势,其中深蓝色的部分就是家用电脑端,浅蓝色部分就是移动端,更多的是手机端。刚才说到春节有一个回搜,整体的比例是53%比47%。这是四类酒的检索波动,可以看到葡萄酒那部分跟白酒不一样,白酒的爆发时间持续在上峰的时间很短,葡萄酒大概持续了两个月,然后啤酒非常长。下面这个是整个格局,我刚才说了51%的人对白酒的问题比较多。从整个四类酒在2014年和2013年的对比趋势来看,大家可能会觉得最近的市场环境或者政策环境对白酒的销量是不是影响非常大,但是我们从检索端来看,这两年的数据其实还好,白酒并没有很严重的一个搜索下跌,所以其实大家还是非常关注这个市场的。不过葡萄酒、洋酒跟啤酒会增长比较多一点,尤其是啤酒,可能是因为啤酒在2014年有两个重要的事情,一个是世界杯,第二个就是年初的都教授,因为一个都教授带动了啤酒跟炸鸡。
我们再聚焦到白酒来看,同样深色部分是在固定电脑的检索趋势,浅蓝色部分是发生在移动端,从2014年以后移动端跟固定电脑是交错,甚至移动会多一点。定制白酒也是一个特别重要的点,因为我们发现市场上有很多人专门寻找为自己或者家人定制非常个性化的白酒,可以看到从整个份额来看,保健酒是第二,婚宴酒是第一55%,其他像定制酒应该是第三,是达到了5%的份额,从增长率来看,礼品酒有53%的一个下降,但其他场景的需求整个消费者是在上升的,尤其是聚会酒。
但是我们来看一下这个是消费场景,大家对功能酒的需求。那么对于品牌来看,我们看看下面这组数,这个数据我先给大家解释一下原理,这个数据上下左右没有意义,我们主要关注在于两个点的距离,如果两个点离得越近,代表同时被检索的次数越高,也就是在消费者心中的距离会越近。我们把刚才提到的那些引用场景以及白酒的功能,身边的白酒品牌做一个框架分析。我们来看一下,大家在检索我婚宴要用什么酒的时候,很多人会转移到泸州老窖或者洋河酒、剑南春,聚会酒虽然在2014年的需求上涨是最高的,但我们可以看到周边并没有任何品牌离它非常近。作为我们来讲,一款产品怎么打动消费者,拉近和消费者的距离,我们也可以通过消费者的需求,或者他渴望的一些信息上来沟通,比如说是聚会酒的一个切入。这个是刚才说到的,我讲的两个部分。
下面我讲一下对整个白酒消费人群的偏好,他是长什么样子的。我们先来看一下自然属性,从年龄跟性别来看,还是把这四类酒做一个对比,比较不一样的地方就是白酒相对于其他酒类可能更偏中壮年,30-39岁这段距离是白酒偏好最高的。同时比其他酒类更有男性化特征,男性搜索比例达到80%。从地域来看,这张图横坐标是代表各个省的检索代表,纵坐标是2014年比2013年的增长率。在最右侧的部分对白酒的检索次数非常高,包括山东、广东等,像河南属于搜索人数高,占比也非常高,我们进一步看了一下河南背后到底大家对哪些因素有所增长,可以发现它的品牌更杂一点,河南人可能爱好比较广泛,各个品牌白酒的需求都会有一部分上升。我们就把这个做了一个区域的划分,下面虽然在衰退,但由于在市场上检索的份额非常多,对我们来说还是一个非常重要的,需要满足市场的区域。
另外我们再来看一下这个数据,这是分四类酒,我们分了两部分,其中浅蓝色的部分是代表对整个品牌有所偏好的,深蓝色部分是代表没有任何品牌偏好的。我举个例子,比如以白酒为例,品牌偏好比如我们搜索五粮液、汾酒,没有偏好他可能会搜索喝白酒对身体好不好、白酒分什么香型,没有任何品牌指向的。我们可以看到四类酒也有非常明显的不同,对于白酒来说这部分属性非常像啤酒,大家基本是以品牌为主的。但是葡萄酒和洋酒没有品牌偏好的会多一点,这样可以理解白酒市场竞争比较强。
下面我们来看一下这四类酒,大家对于没有品牌偏好这部分,大家都在关注一些什么,也就是说在他没有品牌偏好养成的时候,我们用什么去打动他。除了通用的就是白酒价格比较大条的这种,没有偏好这种东西,我们会发现第二个占比非常大的就是文化,大家同时对白酒文化跟葡萄酒的文化非常在意,另外比较不一样的对白酒来说,相对于葡萄酒消费者更关注于它的价格。我们再来看一下具体通用的增长点的情况,从市场环境来看可能对白酒不是特别有利,但是从消费者在网上的需求表露来说下降并没有很多,2014年比2013年只有0.2%的下降。下面的数据就是来看一下这部分,他们对于白酒的关注点究竟在哪里。深色部分是2014年上半年,灰色的部分是2013年上半年,所有搜索增长的区域都是关注白酒本身的,包括关注品牌的,还包括具体的一些比如喝白酒身体好不好,什么情况下应该喝白酒这种问题来的。右边比如说像招商加盟,甚至股票我们可以看到下降是比较严重的。我们刚才提到白酒人群会非常在意品牌文化这部分,文化在2014年和2013年的增长率也是达到了12%。
后面我们也想看一看白酒和葡萄酒同时关注文化,关注的点是不是一样的。我们做了一个对比,左边部分是白酒,右边部分是葡萄酒。可以看到网民虽然关注文化,但文化的落脚点是不一样的。对于白酒而言,大家很多是在风味上,比如香型,所有的词都归结为白酒的风味和口味上。另外就是酿造方式,葡萄酒的酿造甚至是自制的需求会更高一点。可以看到我们突出在讲自己文化的时候,消费者其实更可求的是一些实际的东西,比如他了解酱香型的是不是好喝一点,会问很多问题。
另外我们可以看一下四类酒的消费人群,他在日常生活中有哪些爱好的差异性,这里边最深蓝色这部分是白酒,最左边是啤酒,浅蓝色的部分是洋酒,灰色的部分是葡萄酒。我们可以看到最靠右侧就是网民最偏好这一点,可以看到白酒比较突出的几个爱好特征,比较明显的就是书画收藏,喜欢白酒的人同时对书画收藏有特别严重的爱好偏向。另外包括健康养生,投资理财非常男性化的特征很明显。葡萄酒那边女性特征比较明显。
后面我们可以看一下除了爱好来讲,娱乐上和媒体选择上,他们在娱乐跟视频选择上都喜欢去哪些。白酒其实对于《中国好声音》是更关注的,像葡萄酒可能是《快乐大本营》等,对于视频选择上我圈出了优酷网,白酒人群更倾向于在优酷网上观看视频,但这个偏好不是很明显,就相对来说吧。总结我也就不再赘述了,如果有问题我们可以一起来探讨。
其实前面说的都是白酒的行业、市场表现,对于百度来讲数据是一部分,真的帮助到我们除了数据以外当然还有技术。我举个例子,是京东在618做店庆的案例,利用手机端,利用百度定位,定位在苏宁店周围5公里,从而第一时间拦截自己的竞品。对于白酒来讲不一定是这样的方式,但我们可以看到白酒人群的偏好,包括对于婚宴酒的需求。比如我们可以定位一些比如每年的婚博会,或者是热门的酒店,甚至在正规的经销商或者是商超周边去定位,告诉消费者马上你前面一公里就可以买到我正规的酒。
我再来给大家举一个蒙牛的例子,对于蒙牛来讲在传播上最大的问题是遇到负面,其实对我们来讲也是一样。对于蒙牛来讲是希望开放自己的整个产业链,因为有一些负面的产生就是对生产流程,或者我们从生产一直到销售流程不透明,信息不对等而造成的。那蒙牛是推出精选牧场奶,上面会带着二维码。当有人去扫这个二维码的时候,会给他出现一个路径,这个路径会标注出来你这瓶手里拿的奶来自于哪个牧场、哪个经销商,并且用到智能云设备,可以在手机上实际看牧场实时转播的直播画面,大家现在可以用手机搜索一下蒙牛精选牧场,包括他开放了三个工厂去看,这后面会有一个视频。当然我觉得蒙牛这个案例来说,如果大家去手机搜一下,他最好的地方是在于他公开了整个产业链,把产业链可视化的权利赋给消费者以后,形成了一个购买闭环。购买按纽分为两部分,第一是直接到达他的店商,第二部分是他会用地图定位周围有哪些商超,就达到了线上、线下的打通。对于白酒来讲刚才也说到了,消费者在整个行业中非常关注我们的文化,非常关注整个风味的情况,对于我们来讲,对于文化的讲解、产品的讲解都可以利用手机端,有各种各样的玩儿法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05