网上新零售B2C市场年度研究报告课件.pptx
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1、网上新零售B2C市场年度研究报告分析定义与分析方法“A3”算法升级说明:“A3”算法引入了机器学习的方法,使的数据 更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评 价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程:1、采集端:升级SDK以 适应安卓7.0以上操作系统的开放API;通过机器 学习算法,升级“非用户主观行为”的过滤算法,在更准确识别的 同时,避免“误杀”2、数据处 理端:通过机器学习算法,实现用户碎片行为的 补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常 设备行为过滤算法等3、算法模型:引入外部数 据源结合自有数据形成混合数据源,训练AI 算法机器人,部分指标的算法也进行了调
2、整。分析内容中的资料和数据来源于对行业公 开信息的分析、对业内资深人士和相关企 业高管的深度访谈,以及分析师综合 以上内容作出的专业性判断和评价。分析内容中运用的产业分析 模型,并结合市场分析、行业分析和厂商 分析,能够反映当前市场现状,趋势和规 律,以及厂商的发展现状 网上零售,也称网络购物,网上零售的定义指明了网上 零售的四个要素:(1)网上零售的交易参与方包括商家 和消费者用户。(2)网上零售的交易媒介必须通过互 联网,并且有效融合互联网的特点。(3)网上零售的 交易对象包括有形商品、无形产品。(4)网上零售的 交易实质依然是商务,是交易及其相关活动。B2C即 Business to C
3、onsumer 的缩写,从属于电子商 务(E-commerce)-网上零售的范畴。将网上零售 定义为:网上零售是指交易双方以互联网为媒介进行的 商品交易活动,即通过互联网进行的信息的组织和传递,实现了有形商品和无形商品所有权的转移或服务的消费。买卖双方通过电子商务(线上)应用实现交易信息的查 询(信息流)、交易(资金流)和交付(物流)等行为。分析方法数据说明分析定义2目录CONTENTS中国网上零售B2C市场年度核心关键词中国网上零售B2C市场发展环境与发展现状中国网上零售B2C市场发展趋势预测中国网上零售B2C市场主要厂商分析010203043PART 1中国网上零售B2C市场年度核心关键词
4、4“品质升级、场景变革、智慧零售”成为网上零售B2C市场 年度核心关键词1品质升级2场景变革3智慧零售品质消费供应侧改革品质电商等领域 快速发展场景融合场景重构场景下沉智慧供应链智慧物流智慧营销5品质升级:品质消费诉求拉动品质电商、跨境电商及奢侈品 电商等领域快速发展1385.72017年跨境电商领域月活跃用户规模跨境电商 MAU(万)1841.61901.91587.0 1654.7 1605.0 1582.11608.0 1704.774.257.457.059.566.761.383.2210.3145.3188.9162.9169.6奢侈品电商 MAU(万)2017年奢侈品电商领域月活
5、跃用户规模133.9140.194.9119.7116.7152.8115.3127.5144.8158.6214.82017年代表性品质电商APP月活跃用户规模网易严选APP MAU(万)品质消费成为网络零售B2C市场年度关键词 随着国人收入水平的持续提升,物质条件的极大丰富,消费 者的消费诉求发生明显转变,从单纯追求商品数据、商品功 能为核心的消费诉求转向更加追求生活品质及消费体验,品 质升级成为2017年网上零售B2C市场年度核心关键词。品质消费诉求拉动跨境电商、品质电商及奢侈品电商等领域 快速发展。2115.02276.0 2134.4较1月 54%较1月 128.6%162.5较1月
6、 21.3%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月6品质升级:供应侧改革,ODM 及C2M 等新型供应模式满足并 进一步塑造品质消费需求ODM 模式:ODM平台直接与 精选出的大牌制造商对接,制 造商负责设计与生产,OMD 平台负责采购、品控、物流、销售及售后等环节,并将消费 大数据反馈给制造商以调整、优化生产制造。ODM模式有 利于加强对上游产品品质和成 本的控制,将品牌溢价及中间 流通环节产生的费用让渡给消 费者及制造商,使得消费者能 够购买到更物美价廉的商品。C2M模式:C2M平台通过消 费大数据分析或消费者产品定 制订单精准把握消费需求,确 定产品定位,引导制造商的研发
7、、设计、生产及库存安排,以提供更能满足消费者个性化、定制化需求的高品质商品。消费者C2M平台消费大数据(消费者画像/需求特征/消费偏好/交易记录)制造商生产原材料采购 设计生产线改造按需选择产品参数,下单完成产品定制明确消费需求,确定产品定位明确订单处理并分发 柔性生产改造要求经销商 分销商。中间渠道商形成生产计划生产原材料采购 设计传统B2C平台ODM平台供货入驻/供货采购/合作采购消费数据消费数据发货交付厂商直接发货交付消费数据数据共享制造商零售终端消费者供货直接采购/合作精选制造商,参与生产计划的选择、改进与调整传统B2C模式ODM模式消费数据(用户画像/需求 偏好/地址信息等)发货交付
8、需求端反向驱动供给端,实现柔性生产,个性化定制7场景融合:流量巨头与零售实体全场景融合加速,助推线下 门店的数字化改造,弥补线上体验短板线 上 流 量 巨 头 流量优势 数据优势 技术优势 体验感差 所见非所得 品质保障差 配送成本较高线 下 零 售 实 体 体验优势 所见即所得 品质保障 配送成本低 覆盖范围有限 用户数据较单一 门店互联网化程度低优势互补 资源共享助力线下门店的数字化改造 共享数据资源与供应链资源弥补线上体验缺失,共享数据资源与供应链资源更精准的消费者洞察更灵活的生产方案更低的库存成本更多样的销售渠道更精准的营销更有效的 商品陈列更高效的 物流配送更好的购 物体验2014.
9、353.7亿港 元 投 资 银 泰商业2016.5成立零售通 助力零售小 店互联网升 级2016.1121.5亿元收 购三江购物 32%股份2016.12收购联华超 市18%股份2017.1以177亿元 的 价 格 私 有 化银泰商业2017.2与百联集团 达成战略合 作2017.5收 购 联 华 超 市18%的内 资股权2017.95亿元收 购新华都10%股份2017.10认 购 东 方 股 份 发 行 的 股 份 并 达 成 战 略合作2017.11224亿港币 收 购 高 鑫 零 售36.16%股份2017.12中 商 集 团 拟 与 银 泰 合 资 设 立 新 零 售 发展公司2015
10、.82016.6 2017.102017.122018.12018.12018.12018.12018.22018.2京东以43 亿 元 入 股 永辉超市10%股份京 东 并 同 沃 尔 玛 达 成 深 度 战 略合作京 东 联 姻 中 石 化,计 划 改 造 其 旗 下 易捷便利店林芝腾讯 拟协议受 让永辉超 市5%股份家 乐 福 与 腾 讯、永 辉 达 成战略合作腾讯联合苏宁、京 东等计划投资万达 商业约340亿元,收购约14%股份腾讯参与永辉 超市子公司永 辉云创增资并 持股15%永 辉 先 后 受 让 红 旗 连 锁 约21%的股 份步步高牵手 腾讯、京东,共同探索智 慧零售腾讯以25
11、亿 元投资海澜之 家,获5.31%的股份8场景重构:新物种加速繁衍,零售场景实现重构,从单一零售 角色,向“零售、体验、服务、配送、仓储”多角色转变2016年1月2017年1月2017年1月2017年6月2017年6月盒马鲜生永辉超级物种天虹spce百联RISO步步高鲜食演义2017年7月2017年8月2017年9月2018年1月大润发优鲜世纪联华鲸选美团掌鱼生鲜京东7FRESH后 仓前 店线上下单扫码购物商品仓储区配送区餐饮区服务区体验区 生鲜零售区日用杂货零售区2018年1月家乐福极鲜工坊移动互联网大数据技术人工智能。2017年,线上、线下零售巨头相继布局零售新物种,线上、线下各业态间的界
12、限日益模糊,服务 内容更加多元,零售场景实现重构,从过去单一的线下零售角色,向“线上线下零售、体验、服 务、配送、仓储”等多角色转变,零售业与服务业进一步融合,以满足消费者的吃喝玩乐需求。线下单一零售线下 零售体验 美好仓储物流享受 服务线上 零售多元服务零售业与服务业融合新物种相继面试实现场景重构,从单一线下零售角色向多元角色转变9场景下沉:消费场景下沉到消费者身边,以更好的满足消费者 的碎片化、即时化消费需求利用物联网、人脸识别、移动支付等技术,将消费场景下沉到消费者身边,随处随时提供服务,满足了消费者对 购物便捷性的要求,带来更好的用户体验,刺激消费。聚焦新的零售空间,满足了消费者碎片化
13、、不断变化的消费需求,完善离用户最近的前置封闭消费场景,深度 挖掘用户价值,推动行业转型升级。在线购买记录的海量数据有助于实现精准营销,基于历史消费偏好管理商品,实现实体零售降本提效。无人便利店无人货架场景需求购买方式代表企业魔急便,GOGO+,Cargo车载便利店网约车、出租车上对日用品和 零食的需求扫描二维码购买小区、商场、校园等日常消费安装APP或通过小程序扫码进入 店内,挑选完商品后直接离开,系统自动结算简24,缤果盒子,阿里淘咖啡每日优鲜便利购,猩便利,京 东无人超市工作时间早餐、下午茶,加班 餐和零食需求自助选购,扫码支付10智慧零售:科技开启零售未来,数据助力企业提效价值提升成本
14、优化智慧营销智慧物流智慧供应链关键支撑要素大数据和新技术的应用新零售下运营模式和组织方式的改变前瞻性预测产品需求,规划仓储环节的 库存和区域布局,实现高库存周转率。对消费行为进行分析,能够迅速判断市 场对新产品的接受度,安排生产和采购 计划。企业由生产中心转型为设计中心,消费 者反向定制生产。自动化作业,提升仓配过程中的效率,降低物流人力成本。科技开启零售未来,数据助力企业提效平台建立了商品数据库,为线上和线下 店铺提供了智能化的新品挖掘方案,丰 富平台和店铺商品线的深度和宽度。电商平台为企业打造开放物流服务平台,并围绕消费者重构近场景物流布局,提 升购物体验。企业通过数字化手段更好的了解消费
15、者,从而完成更加精准的营销推送,实现更 高的转化率。全渠道营销形式,需要企业整合线上线 下资源,在营销过程中打造独特的“品 牌资产”。智能化体验场景的构建使得营销的趣味 性、互动性更强。11智慧供应链:以消费者为中心的敏捷和柔性的智慧供应链体 系开始崛起用户画像需求预测智能补货动态定价重构消费主导的智慧供应链销售渠道多样化制造消费者研发销售采购仓配用户需求个性化消费行为数据化智能分仓更柔性的供应链更轻的库存压力更迅速的市场响应随着业务的复杂性日益加深,用户个性化需求和消费数据的累积,对企业供应链管理的效率和智能化水平提出了新的要求。传统的供 应链存在数据孤岛,且信息传导不及时,导致供需错配企业
16、库存高,周转率低、商品同质化严重。新的供应链,通过建立以消费者为 中心的数据分析体系,从研发、制造、采购、仓配到销售五大环节打通,实现全链条数字化,并通过数据分析掌握消费需求,以需定 产,柔性制造,最终实现产端、渠道和消费者一体化的效能提升。研发计划12智慧物流:物流的数字化运营和智能化作业能力成为零售企业 大战关键变量之一仓储环节消费者品牌商车联网 应用领域:入库、存取、拣选、包 装、出库等环节均有无人化操作。京东、苏宁、顺丰等企业均有高度 自动化的仓配系统。应用领域:运输环节中的路线 优化、温度监测、事故分析等 远程操作。应用领域:最后一公里配送和偏远 山区无人化配送,但目前仍为实验 阶段
17、,要在投入使用还需政策进一 步开放。电商平台AGV机器人分拣机器人 人力成本减少,规模化 效应下企业物流成本降 低明显。提高运输、分拣过程中 的效率和准确性。获得更高效的运输服务 货品流通全程可监控,可监督。干支线运输环节最后一公里环节无人车无人机 配送时间的缩短,提高 消费者购物体验 物流过程可视化,可追 溯。智能化作业数字化运营通过射频技术、二维码扫描、物联网等技术完成信息的录 入和登出。集合对仓储库存、运输数据、前端销售数据的统一管理,实现货品快速调度。信息录入和登出智能调度仓配预测和规划仓配通过对接前端销售数据,预 测未来销售规模,规划分仓 和配送路径。13智慧营销:电商平台已经成为全
18、链路的消费平台,创新技术的 应用提高营销的精准性和多元性虚拟试衣卖货渠道全链路消费平台以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态形成无人便利店算法推荐优化 促销效果分析机器学习 智能推荐 实时交互图像识别 语音识别自然语言处理数据 算法识别 技术人工 智能营销精准度提高 千人千面新技术应用电商营销的转变 品牌商以消费者为中心,强调消费者定义“卖什 么、怎么卖”注重用户体验,强调互动导流,做群体推广 内容营销、粉丝经济、线下体验为主要营销方式 品牌商以产品为中心,强调“有什么货就卖什么”注重产品上架时间,强调大促时期的参与营销 以打折、秒杀、满减等优惠促销活动为主要营销 方式智慧营销效果新技术逐步
19、成熟 实现商业化落地2017年双11期间 阿里人工智能制 作4亿张海报互动体验有趣多元促销推广自动化促销海报制作采用人群标签,做 个性化推荐14PART 2中国网上零售B2C市场发展环境与发展现状15居民财富积累及消费能力持续提升,消费结构进一步优化1831120167219662382113220183221200010000140001800017111160001449120000220002400026000280002013 国家统计局2014201520162017居民人均消费支出(元 人民币)25974 近年来,中国经济社会稳健发展,进入高质量发展阶段。2017年,居民人均可支配
20、收入达25974元,比上年增长9%,居民人均消费支 出达18322元,比上年增长7.1%,中国居民财富积累及消费能力提升从量变到质变。随着居民财富积累及消费能力的提升,中国居民消费结构进一步优化,基础功能性消费支出占比进一步降低,享受型和发展型消费比例 持续提高。国家统计局2013-2017年中国居民人均可支配收入与消费支出2013-2017中国居民消费结构变化情况居民人均可支配收入(元 人民币)31.2%31.0%30.6%30.1%29.3%7.8%7.6%7.7.0%22.7%22.1%216.1310.6%10.6%12.3%12.9%6.1%6.1%11.0%11.2%11.4%.3
21、%13.7%13.6%0%6.1%6.1%.8%21.9%22.4%4%6.8%6.9%7.2%7.4%7.6%7.9%2.4%2.5%100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%20132014201520162017食品烟酒交通通信2.4%衣着教育文化娱乐2.5%居住医疗保健2.5%生活用品及服务其他用品和服务1615712国内人口年龄老龄化,二胎政策刺激人口增长 国家统计局80%70%60%50%40%30%20%10%0%2000年2001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年20
22、14年2015年2016年2017年2000-2017年中国人口年龄结构0-14岁人口比重15-64岁人口比重65岁及以上人口比重 目前,15-64岁的中青年依然为中国人口主力军、消费市场主力军。但近年来,中国人口老龄化持续加剧,65岁及以上的人口占比由2000年的7%提升至2017年的11.4%;而0-14岁的人口占比由2000年的22.9%下滑至2017年的16.8%。2014年以来,伴随生育政策调整完善,出生人口有了明显增加,尤其是2016年的人口出生率是2004年以来的最高年份。国家统计局4.006.008.0010.0012.0014.002000年2001年2002年2003年20
23、04年2005年2006年2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2000-2017年中国人口出生率及人口自然增长率人口出生率()人口自然增长率()17主流消费人群变迁:85后、90后、00后、50后,三四线城市 人群消费潜力大17.7%37.3%21.0%13.9%10.0%18.0%35.2%22.9%13.5%10.4%0%10%20%30%40%24 岁 以 下 24-30岁 31-35岁 36-40岁 41岁以上15.88%32.41%33.48%13.77%13.0%32.6%34.2%15.3%4.9%4.46
24、%低消费人群中低消费人群中等消费人群中高消费人群高消费人群中国移动购物人群年龄分布2016年第4季度2017年第4季度中国移动购物人群消费能力分布2016年第4季度2017年第4季度12.42%39.34%19.87%10.9%37.6%20.9%20.0%18.52%10.5%9.85%0%5%10%15%20%25%30%35%0%10%20%30%40%超一线城市一线城市二线城市三线城市其他数据说明:只对独立APP中的用户数据进行监测统计,不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截止2018年第1季度基于对22.9亿累计装机覆盖及5.8亿活跃用户的行为 监测结果采用自主研发的enfo
25、Tech技术,帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。中国移动购物人群地域分布2016年第4季度2017年第4季度1819移动网民增速持续下降,移动购物用户在总体网民中的占比始 终维持在六成90,120.1 92,352.6 93,250.5 93,514.7 93,958.4 93,846.9 95,094.9 95,854.2 96,026.4 96,478.9 96,816.6 97,061.1 97,260.4 97,718.038.0%27.8%15.4%15.3%14.9%14.0%12.5%6.4%6.6%7.1%7.4%7.7%7.9%5.8%50%40%30%20%1
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