用户消费行为研究

目的：对分类顾客群体对应的消费习惯进行分析。摘要：随着市场经济的发展以及人民生活水平的提高，人们的消费水平也大大的提高，促使中国零售业的飞速发展，零售行业的竞争也日益激烈。此次案例分析的数据为某网上超市的3万笔订单数据，包括顾客ID，订单ID，消费金额，购买商品数量，工作日，时间点等因素。通过案例分析，可知“富人”对该网上超市的贡献率大于“穷人”；“穷人”与“富人”的购物时间没有特别大的差距，但其中一个峰值的时间段略有差异；从购买的商品中可以看出，“富人”比“穷人”更注重享受，食品类的占比较少。关键词：零售业,分类顾客,消费习惯一、案例背景随着市场经济的发展以及人民生活水平的提高，人们的消费水平也大大的提高。中国零售业的飞速发展，使得人们的购物心理也发生了变化。它在人们心目中。可近年来，零售行业的竞争日益激烈，消费市场趋向饱和，因此了解消费最新趋势，掌握消费者购物心理，更好的满足消费者需求就显得尤为重要。对顾客群体的消费情况及购物行为进行调查并分析，有助于超市等零售行业了解购物者的消费趋势，掌握消费者购物心理，实施差异化战略，正确寻找自身的市场定位。此次案例分析的数据为某网上超市的3万笔订单数据，包括顾客ID，订单ID，消费金额，购买商品数量，工作日，时间点等因素。二、案例问题分类顾客的消费习惯会受到各种因素的影响，如时间点、顾客喜好等。本文将着重讨论影响分类顾客的消费习惯的因素。但由于顾客订单数据信息量巨大，数据随时间变化频繁，用EXCEL来进行操作会略显麻烦，使用Datafocus产品就可以快速处理大量数据，分析的准确性也高。三、案例分析（一）综合分析1.顾客分类为了研究分类顾客群体对应的消费习惯，首先将顾客按消费金额进行分类。在此次案例分析中，我们假设每单消费金额大于700元的顾客是“富人”；每单金额小于700元的顾客为“穷人”。先通过饼图观察这两种类型的顾客人数的分布情况。图 1 分类顾客对应的人数从图中可以看到，一共有3万名顾客的数据，其中“富人”有9024人，“穷人”有20976人。“穷人”的数目远大于“富人”。2.顾客的消费金额接下来对比“穷人”与“富人”的消费总金额。图 2 分类顾客对应的消费金额结合图1可以发现，“富人”的人数虽远远小于“穷人”，但总计的消费金额却是“富人”更胜一筹。（二）分类顾客分析1.“富人”的购物时间对分类后的顾客群体进行分析，首先研究“富人”的购物时间，通过柱状图可以直观对比一天中各个时间点的购物人数。图 3 富人的购物时间从图中可以看出，购物时间出现了两个峰值，分别是中午的11点以及晚上的22点，特别是晚上22点的下单人数是最高的。2.“穷人”的购物时间同样的，将“穷人”的各个时间点的购物人数也进行聚合，观察与“富人”之间的区别。图 4 穷人的购物时间从图中可以观察到，顾客各时间点的购物人数基本没有太大的区别。但与“富人”不同的是，“穷人”的购物时间也出现了两个峰值，分别是中午的12点以及晚上的22点。3.“富人”喜爱的商品对顾客购买的商品进行了分类，分别为食物（不易腐烂的食物），新鲜（新鲜和冷冻食物），饮料（各种饮料），家庭（家用卫生纸和小家电），美丽（洗护用品和化妆品），健康（可以在没有医生处方的情况下销售的药物），宝贝（宝宝用的东西），宠物（与宠物有关的物品）。接下来研究“富人”对着8类商品的喜好程度。图 5 富人喜爱的商品通过条形图可以看到，在“富人”购买的商品中，平均占比最多的是饮料类，其次是食品类和新鲜类。4.“穷人”喜爱的商品同样的，通过条形图对“穷人”的喜爱偏好进行观察。图 6 穷人喜爱的商品从图中可以观察到，在“穷人”购买的商品中，占比最多的是食品类，其次是饮料类和新鲜类。（三）数据看板最后将这6个结果图导入“分类顾客的消费习惯”数据看板中，为了使数据看板更为美观，在全局样式中选择第三个预设样本，选择“自由布局”。操作结果如下：图 7 数据看板四、结论综上所述，按此次案例分析的假设，这3万名顾客的数据，有“富人”9024人，“穷人”20976人。“穷人”的数目远远大于“富人”，但“穷人”的购买能力低于“富人”，总计的消费金额仍是“富人”略高于“穷人”。由此可见，“富人”对于该超市做出的贡献大于“穷人”。在购物时间上，“穷人”与“富人”没有特别大的差距，都是两个峰值，晚上22点事一天中购物人数最多的时间点，但中午的时间段，“富人”的峰值出现在11点，而“穷人”的则是12点。在“富人”购买的商品中，平均占比最多的是饮料类，其次是食品类和新鲜类；在“穷人”购买的商品中，占比最多的是食品类，其次是饮料类和新鲜类。五、对策建议1、中午10:00-12:00，晚上20:00-23:00是该网上超市购物高峰，购物数量大，金额多。就此，可以在这段时间内推出一些促销活动或者增加这段时间的商品类型。2、对于所有的顾客来说。食品，水果，蔬菜，饮料等属于生活必需品，可以针对这些必需品多宣传，适当搞活动，定期促销。3、因为该超市属于网上超市，快递也是极为重要的一部分，该超市可以注重在快递方面进行提高，提出“生鲜水果隔日达”之类的广告。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

以下文章来源于数据驱动游戏 ，作者黎湘艳分享游戏数据分析干货，共同学习探讨数据分析工具和方法，数据驱动游戏研发、商务、运营和市场营销，以及行业热点等。尽管我们可以用很多种方法来分析用户数据，但是再详尽的用户数据也有其局限性，即便是最为精细的分析也只能告诉我们用户在做些什么，而不会说明他们为什么这么做。数据分析师通过用户行为数据能够很容易地推测出某个行为规律背后的原因。例如，当一款MMORPG游戏的大量用户在某个等级流失时，你往往能够发现玩家在做这个等级对应的主线任务时出了问题，如果再深入分析数据，或许会发现没有好友的用户的这个任务的完成率很低。但是导致用户流失的其他原因，可能就没有那么容易被发现了，要找出这些原因就需要开展用户调查。换句话说，在进行定量分析的同时，这种定性分析同样重要。（1）用户研究定义用户研究简称“用研”，指了解用户的行为习惯、收集用户的偏好、用户的思维想法。并根据用户研究的反馈进行合理的用户需求推演、预测。（2）用户研究方法用户研究有很多方法，一般从两个维度来区分：一个维度是定性到定量，比如用户访谈就是定性，是对事物的性质做出判断，究竟它“是什么”；问卷调查就属于定量，是指对事物的数量进行统计，衡量它“有多少”。前者重视用户行为背后的原因，后者通过数据证明用户的选择。另外一个维度是从态度到行为，比如用户访谈属于态度，而现场观察属于行为，从字面上也可以理解，用户访谈是问用户觉得怎么样，现场观察是看用户实际怎么操作。具体来讲，用户研究的方法主要有7种，分别为：问卷调查、深度访谈、可用性测试、焦点小组、卡片分类法、影随法、眼动测试，其中前4种为最常用的方法。本文案例采用的方法为问卷调查和深度访谈。（3）用户研究为《游戏A》全生命周期服务框架《游戏A》的游戏运营经历了三个过程：立项→测试→上线，整个过程中需要大量的与市场分析、用户分析和产品内容相关的数据。针对这些业务需求，我们做了大量的用户研究工作，研究工作以整个产品的生命周期为一条线展开，市场营销、产品运营人员根据研究结果制定了对应的行动决策。用户研究所获取的数据能支撑这个产品生命周期，以《游戏A》为例，不同节点的工作内容以及重点解决的核心问题如下。游戏立项阶段：粉丝摸底调研和竞品研究，了解IP认知度、目标用户画像、竞品游戏情况，知己知彼，指导市场推广。游戏测试阶段：共进行过两次测试，此阶段的用户调研十分重要，用低成本的方法预防大的失误。通过签到问卷、市场调研、用户流失及满意度研究，能验证目标用户、判断版本可用性、诊断产品与优化、分析流失原因等，为后续运营和市场宣传推广提供重要参考。游戏上线阶段：此时最关注的是付费和用户流失问题，结合版本改进做微调。通过线上商城调研，了解用户消费动机、商城道具喜好，为制定适合中国玩家的道具提供有利的数据支持。（4）正确看待用户研究“业务逻辑先行”原则：研究目的、看数据的逻辑和视角决定结论。“越聚焦越有效”原则：研究目的和课题越聚焦越容易获得有效结果。“避免数据陷阱”原则：调研样本和调研方法决定的结果，避免被错误的数据误导；在定性调研中，现场观察或电话回访的判断有时比调研报告更直接有效。值得注意的是，虽然用研能找到玩家需求和痛点，也能给出一些建议或分析，但是最终怎么样形成策略，需要运营和市场人员一起去思考，因此用研本身不能代替决策和思考。比如，根据用研找到目标用户的特点，并做了产品的市场定位，基于这个定位我们就要去想我们的目标用户群下面要做怎么样的市场营销策略，以及我们通过什么样的渠道或创意去触达他们，在这里面的每一个环节都会产生对用户的理解，因为只有这样我们才能有针对性地进行营销推广工作。在接下来的文章中，我将陆续分享《游戏A》从立项→测试→上线整个过程中用户调研的相关内容，分别如下：目标用户调研首测市场问卷调研首测电话调研访谈内测满意度与流失研究玩家道具喜好调研彩蛋：某类游戏问卷调研模板一 目标用户调研《游戏A》是一款代理类大型MMORPG类型游戏，为了了解《游戏A》IP的认知度、目标用户的特点，洞察用户需求，构建目标用户画像，帮助产品确立正确的市场定位，需进行目标用户调研。通过问卷分析，有助于了解目标用户，定位游戏市场，从而让市场人员在制订市场营销策略和推广方案上有例可循，通过恰当的渠道或创意触达目标用户群体。定量问卷：某平台渠道投放用户来源：某平台用户（用户群体为互联网大众用户）问卷投放时间：7天有效样本数：30001．IP认知《游戏A》的认知度比较高，为60%（玩过+听过），在对比游戏中排名第四。但其中玩过该游戏的用户比例较低，仅为10%（见图1）。图1说明：以上选项的游戏产品与《游戏A》类似，至少满足以下其中一个特点：有单机游戏IP、日本游戏、大型网络游戏。2．核心用户状态在玩且高活跃的核心用户占比为16.8%，其余大部分粉丝偶尔登录或已经不玩了（见图2）。图23．用户画像（1）将以上两题的用户关联进行交叉分析，对用户分层，结果如图3所示。图3说明：此处省略了用户的游戏经历的详细数据，其数据结果是根据问题“最近一年，你玩过哪些游戏？”的数据进行整理得来的。（2）核心用户男性比例相对较高，占83.1%，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主。月收入5000元以上的比例较高，所在地为上海、广州和深圳的比例相对更高。4．游戏市场定位及目标用户群将IP认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个题目的选项进行交叉分析，从游戏类型维度考虑，得出目标用户的特点，如图4所示。图4例如：在核心用户中玩过《A3》《神泣》的比例较高，男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职业和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。将游戏认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个选项进行交叉分析，并根据用户反馈进行合理的用户需求推演、预测，进行游戏市场定位，针对不同职业的用户，其宣传策略各有不同，如图5所示。图5我们对目标用户进一步解析，得出以下结果，如图6所示。《游戏A》3D MMO游戏用户是大众用户（占40%）；“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女（占40%）；单机游戏的用户群体主要是宅男（占10%）；其他用户占10%，这部分用户来源于其他游戏用户、视频观看者、音乐爱好者、社区/贴吧爱好者/潮流追随者。图65．主要结论（1）品牌认知度较高，达60%（玩过十听过），在对比游戏中排名第四，但其中玩过该游戏的用户比例较低，占10%。（2）用户画像（按用户核心程度划分）。核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是日系游戏爱好者，喜欢动作/格斗游戏的单机用户。次核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是单机游戏用户，动作类的网游用户，2D3D MMO网游用户，PVP网游用户。潜在用户：其他类型的MMORPG用户。核心用户中男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。（3）不同类型用户的职业定位。《游戏A》的主要用户群体是3D MMO用户，占40%，其次是“画面控”游戏用户，占30%。“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女。待续......

消费升级背景下，随着网络零售和移动电商的发展，中国礼物经济产业不断发展，2018年中国礼物经济产业市场需求已达8000亿元。2019年，新年、情人节等成为礼物经济产业传播热点，年货送礼、情侣间赠送鲜花、购买情趣用品等成为礼物经济消费新趋势，驱动礼物经济产业市场规模不断扩大。iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，中国居民年货送礼主要以走亲访友为主，其中，送给家人的占比最高，为59.5%；超六成的用户听说过鲜花电商，且其中有36.1%的人在鲜花电商平台购买过鲜花；男性和女性用户对情趣用品持支持态度的比例分别为和51.7%和37.3%，经常购买情趣用品的男性和女性用户分别占比17.7%和12.6%，男性用户对情趣用品的接受度高于女性用户，且买得更多。以下为报告节选内容：经济、文化、人际关系交往等因素驱动礼物经济产业发展经济发展、文化和人际关系交往等因素促进中国礼物经济市场需求不断扩大，iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2018年，中国礼物经济产业市场需求已达8000亿元。网络零售助推礼物经济不断发展iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2018年中国网络零售市场交易额达到76900亿元，移动端市场交易额占比高达74.6%。艾媒咨询分析师认为，网络零售的快速发展促进消费方式多样化便利化发展，助推礼物经济产业不断发展。移动电商成为礼物经济产业的发展动力iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2018年移动电商用户规模达到5.12亿人，2019年中国移动电商用户规模将达5.46亿人，移动电商用户稳步增长，进一步推动礼物经济产业发展。新年、情人节等成为礼物经济产业传播热点探访亲友、生日和情侣间互赠礼物为中国网民主要送礼场景iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，探访亲友、生日以及情侣间互赠礼物为中国网民送礼的主要场景，艾媒咨询分析师认为，节假日在驱动中国礼物经济发展中发挥重要作用，特别是春节、情人节等节日亲友、情侣等相聚的重要时刻。年货送礼以走亲访友为主年货礼品消费是礼物经济产业市场的重要构成部分，iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，中国网民年货送礼主要以走亲访友为主，其中，送给家人所占比例最高，占比59.5%，其次为送给亲戚，占比56.0%。休闲零食是最受欢迎品类iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，在传统年货品类中，超半数受访者认为休闲零食是最必不可少的，占比53.3%，其次是水果生鲜和酒水饮料，分别占比34.6%和30.4%。营养保健品为中国网民送礼最青睐洋“物”iiMedia Research（艾媒咨询）显示，最受中国网民欢迎的洋年货礼品品类主要为营养保健品，占比达43.9%，此外，休闲零食、海鲜干货、服饰鞋包、水果生鲜、酒水饮料和美妆美容也颇受中国网民喜爱。2017年起鲜花电商成为中国网民送礼重要消费平台iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，超六成的用户听说过鲜花电商，其中36.1%的受访用户在鲜花电商平台购买过鲜花，艾媒咨询分析师认为，在公众对生活品质的要求进一步提高以及鲜花电商品牌宣传推广的驱动下，鲜花电商用户群体会进一步扩充，鲜花电商成为中国网民送礼的重要消费平台。鲜花消费结构呈纺锤型分布iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，48.9%的鲜花电商用户月均鲜花消费金额为201-500元，72.0%的用户单均消费金额为100-599元，无论是鲜花月均消费还是单均消费均呈纺锤型结构。艾媒咨询分析师认为，鲜花电商企业在2017年推出的“月花”模式，价格定位在100-299元之间，比较贴近用户的消费水平；而千元以上的鲜花定位于高端用户，在普通用户群体中的价格可接受度较低，用户消费频次较低。2018年中国情趣电商市场规模达313.5亿元iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2018年中国情趣电商市场规模达到313.5亿元，预计到2020年中国情趣电商市场规模将超过600亿元。艾媒咨询分析师认为，中国情趣电商市场仍处于快速发展的阶段，有巨大的发展空间。情趣电商平台中桃花坞的网络关注度最高电商平台关注节日契机加入造节京东年轻用户比例较高艾媒北极星监测数据显示，2018年京东和淘宝的用户年龄皆以24岁及以下用户为主要群体，分别占比38.48%和35.08%，其次为25岁-30岁的用户，分别占比29.01%和28.03%。整体而言，京东年轻用户比例较高。主要电商平台言值对比淘宝最低

【战略定位】从用户的消费行为分析得到的产品定位启发视频号陆续开放用户有8个月了，这几天有不少朋友吐槽每次视频号平台推荐的热门视频大多是搬运的，内容也不是我想看到的，总是收到平台推荐，并且大多热门视频为正能量和音乐类的，大家很关心未来视频号的发展方向。长期来看，用户选择平台只选择对的，不适合自己的平台对用户而言可能就是浪费生命。1、视频号的用户消费习惯调查研究今天有朋友在视频号的某大咖群中聊起了关于视频号的用户消费习惯，测试进入视频号最上面的三个指标：关注、朋友、推荐，你平时选择浏览的顺序是什么样的呢？做个小调查，你们点进视频号看的顺序是怎样的？1、关注 2、 朋友 3、 推荐你选择哪个呢，欢迎留言给我。2、用户粉丝画像尽管目前粉丝量不多，但是还是可以看出来一些内容，我的目标粉丝用户是创业者、企业家及投资人，看看这些是不是在一定程序上有些代表意义呢期待视频号尽快出些数据分析，如果能更精准推送就好了，不精准的流量对商业转化意义也不大，如果定位是流量平台弄广告那或许还有点意义，否则还是有点不太合理的。目前的数据量还不多，不过这个分析我觉得差不多。3、从用户消费习惯到产品定位的思考目前社群内初步调查的结果是123或者231两种方式的人多，从用户消费习惯的背后，我们进一步分析人群的特征，123是大多应该是目标导向型的人群，231是大多应该是关系导向型的人群，下面我们就分析下数字背后用户消费习惯的分析：选择123的人，可能是更加关注内容品质的人，他们大多是目标导向型的，同时被他们关注的朋友也是很幸运的，但这就要求平台的产品更加注重对原创作品及创作内容的质量的激励，需要把原创作品及创作质量排在第一位的指标做支持，鼓励这些人产出更好的内容，才更有利于从内容营销到内容变现的商业转化。选择231的人，可能是更加关注关系维护的人，他们大多是关系为导向型的，同时他们更注重朋友之间的分享互动，这样的习惯对于流量平台或许更具有优势，比如未来通过流量广告投放更适合，但从微信的生态产品看，这样的布局无疑是很可怕的，裂变起来还是很厉害的，如果没有更多有质量的产品被推荐，估计很多有质量的原作创业也会流失 所以视频号的最终定位还是要看官方的态度，虽然微信的slogan是再小的个体，也有自己的品牌，但如果希望未来让大家凭借原创内容或高质量作品做商业转化，那就应该把更多的精力放在支持内容的原创与作品质量上；如果放在流量的广告投放变现上，或许关系导向型的机制更具优势，但是也会让平台创作的质量有所下降。视频号作为微信生态中的一个小分支，你将走向哪里呢？目前从微信着急上视频号推广，看起来视频号还是走的有点急了。如果希望人人都创作出自己独特的内容，我觉得这波操作或许有点脱离初衷了，感觉怎么是直接买流量了呢。对于内容而言，我想说买流量的时代已经是过去时了，未来是内容精细化运营时代，如果想让更多的优质创作者留在平台，那就应该平台给予优质内容创作者更多的支持，而不是急于赚视频号创作者的广告费哦。如果你对我的判断有不同的想法，也欢迎留言告诉我哦。你是关系导向型还是内容导向型呢？你愿意使用微信视频号最新上线的视频号推广助手吗？

报告导读iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，多个细分群体经济均进入万亿元市场，2020年她经济市场规模预计达4.8万亿元、老年市场规模超4.5万亿元，懒宅、Z世代等人群规模超亿人。在互联网整体人口红利消失的背景下，垂直群体的蓝海吸引企业转移竞争焦点，针对对服务具高适配性要求的垂直群体进行业务布局，加速推动着互联网群体经济的发展。核心观点网民规模突破8.5亿人，互联网推动细分群体经济市场加速发展。截至2019年6月，中国互联网普及率达到61.2%，网民规模突破8.5亿人。互联网发展极大改变人们生活习惯，激发各细分人群服务需求进一步发展，同时提升细分群体市场的服务效率和服务边界，推动其加速发展。多类细分群体经济达万亿级市场，互联网企业竞争重点转移。2019年她经济、银发经济、懒宅经济等多个细分群体经济市场均接近或超过万亿元级别，垂直市场蓝海展现。而互联网企业在整体人口红利消失的情况下，竞争重点也开始转移，细分群体经济的巨大空间成为其关注重点。群体经济用户需求各异，垂直平台优势开始显现。不同类别的细分人群需求差异明显，如新中产人群对于品质生活和性价比消费的追求、Z世代人群个性化消费需求提升等，垂直群体对于服务产品的适配性要求更高，而对垂类用户具有针对性的垂直平台在细分群体市场经济中的优势将更为突出。以下为报告节选内容细分群体经济发展现状随着宏观经济的不断发展，传统行业市场逐渐达到饱和，竞争进入白热化阶段。同时，消费者基本需求得到满足，人口红利逐渐消失，质量红利时代到来。在外需和内需的推动下，市场步入精细化运营期，针对不同垂直人群的细分市场应运而生。经济结构变化推动细分群体经济市场出现在中国经济持续向好的背景下，中国居民可支配收入不断提高，人民生活水平得到进一步改善。数据显示，中国恩格尔系数持续下降，并在2017年跌破30%，达到联合国富足标准。艾媒咨询分析师认为，随着人们的温饱问题得到解决，生活质量及消费水平获得并将持续改善，人们对物质及精神生活的提出了更高的要求，经济结构的变化改变了需求，而需求又推动细分群体经济市场的出现。生活习惯变化推动细分群体经济市场发展iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，截至2019年6月，中国互联网普及率达到61.2%，同比增加3.5%，互联网逐步成为基础设施，同时，中国移动支付用户规模逐年增长，预计2019年中国移动支付用户将达到7.33亿人。艾媒咨询分析师认为，互联网极大地改变了人们的生活习惯，移动支付的便捷刺激了消费者的支出，激发人们的潜在需求，而新的需求进一步推动了细分群体经济的发展。消费需求变化推动细分群体经济市场扩大随着居民生活水平的提高以及生活习惯的变化，消费需求进一步升级，消费结构发生变化，从以生存式消费为主转为以发展型消费为主。在基本需求得到满足的条件下，人们开始追求消费的品质、体验、便捷和个性化，进一步扩大细分群体经济市场。细分群体市场发展提高中国人的生活水平艾媒咨询分析师研究发现，在满足基本需求的基础上，为了进一步满足消费者更多类型、更深层次的需求，细分市场应运而生，人们生活质量得到改善，而消费升级过后新的需求又会提出，市场再次细分，人们生活水平将在这一良性循环中不断提高。互联网赋能群体经济发展艾媒咨询分析师认为，互联网结合群体经济可以取得1+1>2的效果。互联网使群体经济突破了时间和空间的限制，群体经济得以向线上延伸，进一步扩大经济规模，同时群体经济的信息化发展可提高服务效率，更好地满足消费者需求。另一方面，互联网+特定群体可以诱发消费者新的需求，有助于企业发掘市场机会。但群体经济的发展应该线上线下双线进行，并根据群体特点有所侧重。她经济：女性成消费主力军女性用户移动互联网行为分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，女性网民在娱乐、生活、购物方面对互联网依赖程度较高，对母婴、海淘、外卖需求较高，而拍照是女性网民的一大兴趣，短视频则成为女性网民重要的娱乐方式。2019人群经济洞察榜——她经济艾媒咨询分析师研究发现，最受女性用户喜爱的产品涵盖摄影图像、女性健康、育儿亲子、视频娱乐、电商购物领域。女性自主独立意识的觉醒提高了女性对身份归属感的需要。当代女性更加追求美与时尚，愈发重视女性健康。而网购也成为了女性生活中不可或缺的购物方式。“她经济”标杆平台分析——美柚美柚是一个综合型女性平台，提供健康管理、孕育科普、社区交流和垂直电商等线上服务，贯穿于女性经期、备孕、孕期和辣妈整个生命周期。艾媒咨询分析师认为，美柚以年轻女性为目标顾客群体，通过提供实用的工具和电商服务，满足其健康管理、社交、情绪释放的多样化需求，并开设社区以增加用户粘性，在行业处于领前位置。未来女性健康管理市场的竞争焦点主要集中在生态竞争，美柚作为该领域头部平台，具有庞大的用户基础，其优势或将更加凸显。银发经济：消费升级驱动发展老年用户移动互联网行为分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，老年用户偏好的APP以社交、阅读、娱乐类为主。老年用户的线上阅读内容及娱乐方式较为单一，以资讯阅读和视频观看为主。老年网民仍以线下娱乐为主iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年中国老年网民仍以线下娱乐为主，但线上娱乐也逐渐成为老年网民重要的娱乐渠道，占比24.4%。休闲保健是老年网民线下娱乐的最主要方式，占比49.6%，其次是棋牌活动，占比46.5%。艾媒咨询分析师认为，老年群体更偏好较为休闲的娱乐活动，且更注重身体的保健，老年群体对线下娱乐的需求催生出许多线下老年服务机构，如养老机构、老年旅游机构等，推动银发经济的发展。线上渠道渐成老年网民获取资讯重要方式iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年，电视是老年网民获取资讯的最主要渠道，占比78.4%。时事热点是老年网民最为关注的资讯内容，占比60.9%。线下渠道仍是老年网民资讯获取的主要方式，但线上获取也逐渐成为重要组成部分。2019人群经济洞察榜——银发经济艾媒咨询分析师研究发现，最受老年人用户喜爱的产品涵盖了有声阅读、新闻资讯、医疗健康、短视频、广场舞教学、社交等多个领域。老年人获取信息咨询的途径、休闲娱乐方式的逐步多样化，老年用户对健康咨询、健康管理服务的表现出强劲的需求。中国银发经济标杆产品盘点艾媒咨询分析师研究发现，随着互联网人口红利的消失，“银发经济”这一切口成为投资新蓝海。中老年人消费规模的扩大、消费内容多元化，使得银发经济产业迅速扩张。除去中老年人生活用品和保健产品，老年人文娱社交、医疗健康上的需求也逐渐增加，而专业服务中老年群体的银发经济也随之产生。未来，银发经济市场应当探索覆盖、适合中老年人生活全方位的全新应用，精准定位白发群体。Z世代经济：典型互联网群体经济Z世代指在1995-2009年间出生的人，又称网络世代、互联网世代，是受到互联网、即时通讯、短讯、MP3、智能手机和平板电脑等科技产物影响很大的一代人iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017年中国Z世代人口占总人口数量16.9%。艾媒咨询分析师认为，随着Z世代收入及消费水平的提升，未来Z世代将成为带动消费增长的主力军。Z世代移动互联网行为分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，Z世代的生活网络化程度较高，尤其体现在购物、生活和出行领域。动漫亚文化在Z世代中掀起一股热潮，移动互联网是Z世代学习语言的好帮手。Z世代热衷于海淘，喜欢观看演出，“追星”狂热，喜欢外出喜欢“浪”。Z世代网民对线上消费依赖程度高iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示， 2019年，线上消费占总消费比例在40%以上的Z世代网民有将近四成，线上消费占比在80%以上的Z世代网民比例更是达到12%。艾媒咨询分析师认为，Z世代作为互联网的“原住民”，在消费上对互联网的依赖程度较高，是推动互联网经济发展的重要力量。Z世代网民主要从线上获取资讯iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示， 2019中国Z世代网民主要从社交软件、自媒体、网络搜索的线上渠道获取资讯，即时新闻是Z世代网民最主要关注的资讯类别，占比29.6%。艾媒咨询分析师认为，Z世代更偏好碎片化的资讯获取渠道，利用零散、随机的闲暇时间获取资讯。2019人群经济洞察榜——Z世代经济艾媒咨询分析师研究发现， Z世代用户最喜爱的产品有弹幕视频类、网络直播类、游戏类、求职招聘类、社交类、音乐类和K歌类的产品。这些产品在95后用户间的流行，体现了Z世代用户对于二次元、直播等亚文化的热爱。随着Z世代逐步迈入职场，他们对求职应聘的需求比较高。而在娱乐社交方面，Z世代有着更多元化的需求。“Z世代经济”标杆平台分析——AcFun作为弹幕文化及二次元文化的发源地，AcFun是二次元用户聚集的主要平台。在二次元文化里成长的Z世代群体，乐于在该类平台表达自我。作为Z时代典型平台，AcFun积累有广泛用户基础，在被快手收购后，借助技术支持和资源协同，其发展继续加速。“Z世代经济”标杆平台分析——AcFun艾媒咨询分析师认为，AcFun 的受众人群具有较高消费潜力、用户粘性相比其他平台更高，且这部分群体通过社交关系传播能力强。随着Z世代用户逐渐成长并在社会取得更大话语权，AcFun有望进一步扩大其市场影响并引领Z世代经济。而针对该部分人群成长周期开展更多延伸业务，也有利于AcFun提高产品竞争力。新中产经济：中高端群体经济的代表随着经济增长、收入水平提高、消费升级，新中产崛起，成为消费大军中的重要一员。艾媒咨询分析师研究发现，他们具有较为稳定和可观的收入；因此对于生活的需求不再仅仅局限于物质层面，消费理念从“越便宜越好”转变为“满足自身情感需求的消费”，并且购物时越来越不注重奢侈品的品牌价值，偏向于高性价比、高质量商品。新中产移动互联网行为分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，理财投资和出行是新中产群体互联网生活的主题。收入高的新中产群体对理财投资的需求较高，主要通过保险、股票、银行理财及其他投资的方式使财富增值。而在出行方面则以购票乘坐公共交通为主。近半数新中产网民有理财习惯iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示， 2019年，45.1%的受访新中产用户有理财习惯，其中近六成个人月均理财金额处于1001-5000元的区间。购买基金成为新中产用户最主要的理财投资方式，占比36.5%。艾媒咨询分析师认为，新中产对财富增值有较高的需求，对理财投资产品具有多样化需求，促使金融机构创新发展，推出多样化产品及服务，刺激金融经济的发展。新中产网民更追求高品质旅游iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年，近七成新中产用户平均每年至少进行一次旅游，其中71.1%的受访新中产用户偏爱自助游。中长距离的省内外旅游是新中产最主要的旅游地点，共占比70.5%。艾媒咨询分析师认为，较高的收入水平支持了新中产旅游的高频率、高品质，新中产对旅游需求的提高也推动了国内旅游经济的发展。2019人群经济洞察榜——新中产经济艾媒咨询分析师研究发现，最受新中产喜爱的产品涵盖了家居家装、租房、汽车、金融理财、健身、旅行、新闻资讯、有声阅读多个领域。新中产用户对居住、出行、理财、健身、获取资讯具有更多样化的需求。“新中产人群”标杆服务平台分析——汽车之家(一)“新中产人群”标杆服务平台分析——汽车之家(二)“新中产人群”标杆服务平台分析——汽车之家(三)小镇青年经济：三四线城市的崛起小镇青年移动互联网行为分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，小镇青年对互联网的依赖主要体现在娱乐、出行、生活方面。网络直播是小镇青年主流的娱乐方式。小镇青年比较注重个人在互联网上的形象，美化加工是拍照必备。他们关注本地生活，也经常阅读电子书。随着生活水平的逐渐提高，小镇青年户外活动也日益丰富。小镇青年网民对旅游需求提高iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年，70.3%小镇青年网民平均每年旅行1-3次。中短距离的省内游和城市周边游是小镇青年的主要旅游地点，分别占比40.5%和29.7%。艾媒咨询分析师认为，随着经济压力放缓，小镇青年的旅游需求逐渐提高，未来随着收入水平不断上升，小镇青年旅游的频率将会有所上升，也将更加看重旅游的品质。小镇青年网民娱乐渠道日益丰富iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年，51.7%受访小镇青年网民娱乐偏爱线下渠道。小镇青年网民最主要的线上娱乐方式是影视音乐，占比44.8%，线下则是逛街购物，占比29.3%。艾媒咨询分析师认为，互联网的普及为小镇青年提供了多样化的娱乐渠道，刺激小镇青年产生多角度的娱乐需求，而需求的产生推动了三四线城市娱乐产业的创新发展，促进娱乐经济增长。2019人群经济洞察榜——小镇青年经济艾媒咨询分析师研究发现，短视频、直播、游戏、音乐、资讯、折扣让利购物是最受小镇青年用户所喜爱的产品类型。体现小镇青年对于社交娱乐、休闲消遣的需要，也反应了小镇青年对价格较为敏感，在购物上追求经济实惠的特点。“小镇青年经济”标杆平台分析——趣头条艾媒咨询分析师认为，以小镇青年为代表的下沉市场仍有广阔的空间，企业纷纷开始关注下沉市场发展，激发小镇青年的消费力。趣头条深挖小镇青年的需求，满足小镇青年赚零花钱、娱乐消遣的需要，主攻下沉市场，发展迅速，但其核心收入依赖广告，盈利模式有待拓展，且在内容监管趋严的政策趋势下，趣头条短期营收的突破或将面临挑战。单身经济：庞大人口规模展现市场潜力受人口、经济、观念和受教育水平等因素的影响，中国单身人口日益增多。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2018年中国单身成年人口达到2.4亿，而中国独居成年人口突破7700万人。大量的单身人口形成了万亿级的单身经济，成为重要经济增长点。单身群体移动互联网行为分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，单身群体对婚恋的需求较高。本地生活和垂直类资讯是其最常关注的内容，而外卖则是其解决餐饮的最常用方式。此外，单身群体理财投资需求也比较高，主要通过银行进行理财储蓄。单身人群理财意识更强iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年，62.4%的中国单身网民有理财习惯，比非单身网民高出11.9%，单身人群更注重理投资，其中单身男性又比单身女性的理财意识更强。超半数单身网民个人月均理财投资金额为3001-9000元。近八成单身网民偏好结伴出游iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019中国非单身网民每年旅行超过3次的比例高于单身人群，单身网民出游不如非单身网民频繁。单身网民比非单身网民更喜欢自助游，占比高出13.0%。此外，偏爱独自出游的单身网民仅占22.8%，超三成单身网民选择与朋友出游。2019人群经济洞察榜——单身经济艾媒咨询分析师研究发现，最受单身用户喜爱的产品类型有本地生活服务类、生鲜零售配送类、婚恋类、社交类、在线旅游服务类。体现了单身用户社交多样化的需求，对扩大朋友圈、网络交友的追求。同时也可以看到单身用户对餐饮食品便捷化、旅游出行快捷化的需求。中国单身经济标杆平台盘点艾媒咨询分析师研究发现，单身人群的增长推动了单身经济发展。单身人群对于社交婚恋的需求刺激诸如Soul、陌陌、探探等陌生人交友平台的发展，而单身青年生活从简，单身经济助力美团外卖等便捷服务的崛起。未来，社交婚恋平台、便捷服务平台等满足单身青年精神、物质消费的平台将迎来发展。懒宅经济：上门与代办服务的繁荣懒宅人群移动互联网行为分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，外卖和快递成为懒宅用户必不可少的互联网功能，使其足不出户就能解决餐饮和购物需求。懒宅用户追求性价比，常使用优惠导购，且更喜欢垂直类电商。在阅读领域，垂直类资讯更吸引懒宅用户。懒宅网民对线上消费依赖程度较高iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年，21.3%懒宅网民线上消费占总消费的比例在61%以上，懒宅网民对线上消费依赖程度较高。在餐饮选择方面，无论是在工作日、周末、节假日，都有近四成或以上懒宅网民偏好于点外卖。艾媒咨询分析师认为，互联网的便利催生出懒宅群体，而懒宅群体又刺激了外卖行业的发展，未来随着互联网与配送技术的发展，配送的速度会更快，配送的区域会更广，提供的产品及服务也更多更完善。懒宅网民线上娱乐方式多样iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年中国懒宅网民仍主要通过线上渠道进行娱乐，占比77.1%。懒宅网民线上娱乐方式多样，其中最受欢迎的是影视音乐，占比48.2%。此外，懒宅网民还热衷于电子游戏、动漫番剧、聊天交友、浏览门户网站，各方式占比均在30.0%以上。艾媒咨询分析师认为，懒宅网民常常足不出户，线上娱乐占据了懒宅网民娱乐生活的极大一部分，懒宅网民也成为了互联网娱乐经济的重要支柱。2019人群经济洞察榜——懒宅经济艾媒咨询分析师研究发现，最受懒宅用户群体喜爱的产品有视频、直播、外卖送餐、生鲜零售、电子阅读、游戏类的产品。懒宅群体对每日优鲜、盒马鲜生、饿了么、美团的偏爱体现了懒宅用户对“懒”的追求。腾讯视频、哔哩哔哩、虎牙、斗鱼、掌阅的受欢迎也体现了懒宅用户多样化的休闲娱乐需要。中国懒宅经济典型平台盘点中国互联网群体经济发展趋势分析互联网竞争战场转移 垂直群体市场巨大空间将成企业关注重点艾媒咨询分析师认为，随着中国互联网发展进入成熟阶段，其整体人口红利已经基本消失，互联网巨头企业也积极推进生态化发展，面对目前的竞争环境，各企业开始转移竞争战场，而垂直群体市场则成为了竞争的焦点。群体经济市场消费者具有同类特点，对于企业而言，其推广成本更低、收益更明显、商业模式更加清晰。因此越来越多互联网企业聚焦于垂直群体市场，针对同类群体消费者进行业务布局，未来不同群体经济市场的规模将加速扩大。宏观环境变化消费者需求升级 垂直群体经济成拉动内需重要动力艾媒咨询分析师认为，中国宏观环境变化正在提速，人们在物质文化水平提高、生活基础提升的情况下，对于生活产品和服务的需求也呈现专业化的趋势。另一方面，国际局势不断变化，中美贸易战背景下，中国需要拉动内需，促进经济发展。而垂直群体经济具有巨大的挖掘空间，针对各类群体的特点和需求衍生的服务，有望催生各类万亿级别市场，同时倒逼产业链条上其他企业变革，因此群体经济发展将成为拉动内需的重要动力。互联网延伸群体经济服务边界 未来往全维度全场景方向发展艾媒咨询分析师认为，互联网的应用是各类群体经济近年得以快速发展的重要原因，线上平台服务区域和效率都较纯线下机构更为突出，且能够延伸出更多业务类型。但目前各行业线上线下融合发展的趋势愈发明显，线上平台在线下开展更多推广活动和服务展示，线下机构信息化程度也越来越高。未来群体经济市场线上线下融合，全场景发展的趋势将更加突出，同时在渠道、宣发、衍生等维度的联系也将更加紧密。群体经济用户对产品适配性要求更高 垂直类平台将展现优势群体经济聚焦于同类人群的的特点决定其用户对于产品和服务的适配性要求更高，如Z世代群体个性、尝新特点明显，其需求的产品或服务更加紧跟潮流;新中产人群生活质量高、工作忙碌，对于商品和服务要求更具品质化以及更具效率等。面对群体经济用户产品适配性高的特点，聚焦于单一群体的垂直平台针对性更强，而且用户的聚集有利于建设相应的社群并进行传播，在业务发展上更具优势。

礼物经济依托创新型的节日赠礼、鲜花电商与直播电商等多个经济模式实现了市场规模的发展与扩大。iiMedia Research (艾媒咨询) 数据预测，2020年礼物经济的市场规模将超过1万亿元。艾媒咨询分析师认为，中国礼品行业应聚焦消费者个性化、多样化的消费需求，在满足消费者需求的同时注重树立自身独特的品牌形象，开展线上、线下等宣传和销售的多渠道建设，不断挖掘新的用户群体。(《艾媒咨询|2020年中国礼物经济产业研究与用户消费行为分析报告》完整高清PDF版共73页，可点击文章底部报告下载按钮进行报告下载)以下为报告节选内容：中国礼物经济发展驱动力：经济因素近年来，中国居民人均可支配收入和消费支出均保持稳定增长，并且可支配收入余额不断增加，从2015年的6254元增长至2019年的9175元。艾媒咨询分析师认为，居民人均可支配收入和支出的增加，代表其生活水平与生活品质的提高，而居民可支配结余的不断增长给居民提供了更多的消费可能，是礼物经济的发展基础。2020年中国礼物经济主要场景调研分析iiMedia Research (艾媒咨询)数据显示，探访亲友时赠送礼物、他人生日时赠予礼物以及情侣之间互赠礼物分列中国送礼场景的前三位。并且结合调研数据看，有送礼行为的人士往往在多种场景下都有送礼习惯。艾媒咨询分析师认为，在中国社会注重人情关系与礼尚往来的情况下，亲人、朋友与情侣之间的密切关系成为消费者送礼的重要基础，是相关企业及品牌大有可为的拓展空间。2020年中国礼物经济市场规模及预测分析在中国自身的文化、社会经济等影响下，礼物经济持续发展;而电商平台不仅提高了礼物选购的便捷性，还通过造节模式增加了新的节日，有效提高了送礼的频率，不断扩张着礼物经济的市场规模。iiMedia Research (艾媒咨询) 数据预测，2020年礼物经济的市场规模将超过1万亿元。2020年中国直播电商行业市场规模分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示， 2019年中国直播电商行业的总规模达到4338亿元，预计2020年中国直播电商行业或将迎来新一轮爆发，市场将接近万亿大关。艾媒咨询分析师认为，直播电商用户多为35岁以下的年轻用户，与礼物经济主要消费者的年龄分布基本吻合，且现阶段直播电商行业作为风口行业，各个主播在春节、中秋节、情人节、圣诞节等重要节日均会推出特别的节日专场带货活动，且销售量十分可观，相关礼物商品因明星主播的引导效应且缺乏比较对象，消费者往往更加可能进行消费，从而能够对礼物经济产生强有力的推动作用。2020年中国礼物经济送礼节日聚类分析艾媒咨询分析师认为，通过聚类分析中国礼物经济主要送礼节日可归为4类，即传统型节日、情侣型节日、家庭型节日与教师型节日，上述四种类型的节日是礼物经济的主要消费推动力量。2020年中国礼物经济传统型节日消费主体分析数据显示，中国80后人口占总人口的16.1%，而90后人口占总人口的17.1%，传统型节日礼物经济的消费主体逐渐发生转型。艾媒咨询分析师认为，随着80后成为家庭主要经济收入群体以及90后的成长，传统型节日礼物经济的消费主体开始发生年龄更迭，传统型节日如春节、中秋节的礼物消费特点发生了较大的变化，各个企业也进行了不同程度的创新以迎合消费主体的改变。2020年中国礼物经济情侣型节日送礼意愿分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，受访者在情人节的送礼意愿最强，达到78.0%，其次是七夕节，为62.3%。艾媒咨询分析师认为，消费者在各类情侣型节日的送礼意愿均超过50%，反映出消费者在此类节日时较高的送礼需求，同时情侣型节日礼物的价格一般处于中高端水平，因此这也成为礼物经济每年所关注的重点。2020年中国母亲节及父亲节送礼消费水平分析iiMedia Research (艾媒咨询)数据显示，中国母亲节与父亲节时受访者送礼消费水平均集中于100-1000元区间，比例分别达到82.8%与80.7%。艾媒咨询分析师认为，母亲节与父亲节的送礼消费水平呈逐年上升趋势，主要由于子女收入水平的提高和对母亲节、父亲节重视程度的提高，礼物经济相关企业应抓住热点效应，创新中高端产品设计。2020年中国礼物经济教师节送礼行为评价iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，42.6%的受访者支持教师节送礼行为，认为此举是尊师重道的表现，而仅有16.2%的受访者不支持教师节送礼行为。艾媒咨询分析师认为，虽然近年来在教师节向老师表达感谢的方式多为线上的发红包与送祝福，实物礼物的赠送比例有所下降，但人们对教师节送礼行为本身总体仍呈现支持态度。2020年中国礼物经济电商造节背景分析(一)数据显示，2012-2019年中国网上商品销售额一路走高，2019年突破十万亿元，达到106320亿元，同比增长18.0%。艾媒咨询分析师认为，中国网上商品销售额持续增长表明中国电商行业良好的发展态势与居民消费方式的革命性变化，受益于网上购物的便利性与快递行业的速度性，越来越多的人们选择通过淘宝、京东等平台为他人购买礼品，可以说电商行业的快速发展对礼物经济起到了重要的助推与促进作用。2020年中国电商自造节日分析：“双11”(二)数据显示，2012年阿里巴巴双十一成交额仅191.0亿元，2019年成交额已达到2684.0亿元，7年时间内实现了超过1300%的增长率。艾媒咨询分析师认为，双十一购物狂欢节的汹涌客流和极为庞大的单日成交量显示了老百姓较强的消费意愿和较高的消费能力，电商行业已成为拉动中国内需的主流形式，礼物经济在此大环境之下，依托电商平台与电商购物节，享受到了庞大的用户流量与市场红利，自身的整体市场规模与发展速度正呈现阶梯式的上升趋势。2020年中国电商自造节日分析：“618”(三)iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2020年5月，京东男性用户占比超过6成，且接近7成用户年龄在30岁以下， 46.8%用户收入在5K以上，高于淘宝的37.6%。艾媒咨询分析师认为，以品质消费为代表的京东台用户呈现男性化、年轻化和购买力较高的特点，他们是消费升级的主力军，因而在“618”购物节，高端、潮流产品是用户进行礼物消费的重点。2020年中国礼物经济发展现状总结(一)节日礼品消费驱动礼物经济市场进一步扩张艾媒咨询分析师认为，中国是一个礼尚往来的国家，在消费者对中国各大节日看重程度提升的影响下，中国消费者越来越重视与亲朋好友之间的沟通联系，节日期间往往通过互赠礼品表达祝愿，进而巩固双方感情，节日送礼越来越成为一种文化时尚，驱动礼物经济市场不断发展。个体逐渐成为礼品消费的需求主体随着居民生活水平的提高和市场的发展，礼品消费由主要以企业、群体消费者为代表的主体逐渐向个体消费者转变。在探访亲友、情侣互赠和生日庆祝等主要礼品赠送场景中对于能表达个人情感涵义的礼品如年货、鲜花、情趣用品等的需求越来越大，个体逐渐成为礼品消费的需求主体。2020年中国礼物经济发展趋势分析艾媒咨询分析师认为，礼物经济与鲜花电商、直播电商等新型电商模式有机结合，礼品企业商品创意性、实用性与自身质量进一步提高，以及礼品定制设计由企业消费者向个体消费者普及是中国礼物经济未来发展的三大主要趋势。随着80、90后逐渐成为礼物经济的主要消费群体，其对礼品各方面的要求也大幅提高，礼品企业若要获得行业快速发展所带来的的红利，则需在营销模式创新、提升产品潮流性与创新性以及更高水平的定制化服务上有所建树。本文部分数据及图片内容节选自艾媒研究院发布的《2020年中国礼物经济产业研究与用户消费行为分析报告》。

编辑导读：每个在互联网工作的人，对“用户画像”这个词熟悉得不能再熟悉。用好用户画像，能够快速找到目标用户，利于产品设计。本文将从六个方面，围绕用户画像展开分析，希望对你有帮助。企业在定义产品和服务的功能时，首先要明确其使用者是谁。任何一类产品不可能是针对所有人，也不可能是针对某一个人，一定是针对某一个或某几个特定人群。这些人群就是我们的目标群体，找到这类用户，第一件事就是要对用户进行画像。一、认识用户用户画像和目标人群分类帮助我们在脑海中建立并累积用户的形象，这个形象越具体、越生动，就越有作用。如何把用户形象建立起来？怎样才能使用户形象更有利于产品设计？爱整洁，注重养生的北京阿姨——冰箱可用性测试调研。这类人群对于冰箱在实际中的使用要求很高，对冰箱的整洁度、食物的保鲜程度都有明确的高要求，属于冰箱产品的重度使用人群。紧跟时代，喜欢分享的上海老克勒——通讯三网融合用户研究。紧跟时代的上海老克勒，年纪虽大，但却喜欢在线上线下和他人分享新见闻。网购经验丰富，个性化诉求鲜明的深圳青年——电商平台用户研究。在实际的用户访谈中，发现这类人群生活节奏快、重度依赖网购。即便有些收入不高，但却愿意在某些事情上花钱不菲。比如深圳某餐厅的服务人员，他们会养宠物，并且愿意为宠物买智能化的宠物卫士机，或者摄像头来监看它们。以上三类人群是在实地调研中，真正地和用户进行交互，才能看到的鲜活个体。他们身上所具有的典型特征和个性化诉求，经过固化和提炼，可以从中挖掘出用户需求，对产品设计很有启发。所以在日常的工作和调研之中，积累各种各样的用户形象是非常重要的。二、为什么要认识“用户”以用户为中心的产品设计路线图以用户为中心的产品设计路线图从用户入手，第一步确定产品的目标人群，随后进入到用户画像，在形成用户画像之后，进行用户需求挖掘和分析。下一步，根据挖掘出的用户的形象和需求，导出产品概念。但需要注意的是，这个概念是站在用户角度导出的，而实际研究中不能只看一个角度的建议，还要参考竞品和相关新技术的应用。同时还要考虑环境因素，整个宏观环境下，人们需求变迁的趋势会影响未来或者现阶段的用户需求。最后一步形成概念，进行概念验证和概念输出。三、认识用户画像persona指针对产品目标群体真实特征的勾勒，是真实用户的综合原型。对真实用户的性格、喜好、行为、需求等特征进行挖掘提取，要素抽象综合成为一组对典型产品使用者的描述。对用户的群体特征、心理认知、行为和需求进行细分，去定义用户画像。但需要注意的是：1. 用户画像不是用户细分用户细分是根据市场销售的数据，依据用户的年龄、性别、职业和家庭结构去细分，更多是为了解释现在的销售情况。用户画像关注的是用户是一个什么样的人，从而为他设计产品。所以用户画像不是用户细分，用户画像更关注抽象出来的一个形象。2. 用户画像不是平均用户用户画像并不是为了得到一组能精确代表多少比例用户的定性数据，而是通过关注、研究用户的目标与行为模式，帮助我们识别、聚焦于目标用户群。3. 用户画像不是真实用户我们需要重点关注的，其实是用户需要什么、想做什么，通过描述他们的目标和行为特点，帮助我们分析需求、设计产品。如果把Persona（用户画像）拆开来看，Persona有几个基本要素：P-基本性Primary:用户角色是否基于对真实用户的情景访谈。E-同理性Empathy：用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否能引起同理心。R-真实性Realistic:对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物。S-独特性Singular：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。O-目标性Objectives：该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标。N-数量性Number:用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色。A-应用性Applicable:设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。四、用户画像的分类维度1. 基本属性对真实用户的性格、喜好、行为、需求等特征挖掘提取。比如，性别、年龄、收入、学历、职业、居住地、住房类型、家庭结构等。2. 心理属性经过验证，创建出具有相似特征用户群体心智模型。比如，兴趣爱好、心理需求、生活价值观、消费态度、媒体态度、品牌认知等。3. 行为属性对用户的群体特征、心理认知、行为和需求进行细分，去定义用户画像。比如，休闲娱乐、生活方式、信息获取、消费方式、使用行为等。我们来看一个插座创新研究项目的用户画像分类。插座是家庭电器化的产物，因为墙面插孔不够多，电器位置不合适，电线不够长，所以出现了插座这个产品。项目组人员以具体使用情景为切入点，让用户在场景中演绎真实使用情况，包含他们的工作情况、兴趣爱好、消费方式等，搜集了用户的基本属性、心理属性和行为属性，了解不同人群使用插座的需求与痛点及完整的使用行为地图。最终，将目标人群的用户画像分为四类：持家安全控、前卫小资派、基础使用族和技术达人。五、用户画像发挥着什么样的作用1. 帮助产品定位做产品的用户研究，可以通过市场数据推论到产品的定位人群，但是知道了定位人群大概是什么样的人，仍然不知道他们和其他类型的人的需求差异在哪。实际上只有通过用户画像，真正了解用户是什么样的人，他需要什么，才能够确定产品的定位，包括功能定位、市场定位，这些应该从用户的角度出发。2. 团队交流沟通当团队在沟通产品的方向和设计概念的时候，如果就产品说产品，很容易会陷入一种难以达成一致的状况，对产品的定位也没有办法有效的沟通。实际上用户画像就是一个比较好的沟通机制，因为这是一个人的形象。不管是研发、设计还是运营，都是要把产品做好，卖给这样的一群人。3. 达成共识当有了用户画像这个工具之后，对于目标比较容易达成一致。当大家有争论的时候，可以把用户画像作为一个中间的、沟通的渠道来告诉大家，我们要卖的用户他是这样子的。如果大家对此有一致的了解，在对于产品具体要怎么样做抉择，方向是什么样的就比较容易去讨论，使设计意见比较快地达成共识。4. 衡量设计效率当我们有了目标用户的画像，会清晰的知道要找谁去测试产品设计，而不是盲目地在大街上随便抓一群人，或者不考虑用户特点随机抽样一群人来测。随机抽样一群人来测，可能产品功能概念能不能被接受是相对没有那么准确的，只有把产品给目标用户去测，才能够有效的验证设计是否可行。5. 产品助力用户画像可以助力市场营销和销售规划等其它工作，是一个比较有用的工具。六、用户画像何时发挥最大作用1. 目标用户离产品设计师越遥远、越陌生，用户画像越有用当设计师不了解用户的时候，Persona能发挥非常大的作用。比如给航空的空管系统做界面设计，虽然设计师从界面设计的角度，知道什么样的设计是好用的，却不知道真实的航空管控人员，他们每天是怎么工作的，什么样的界面更便于他们高效地工作。这个时候航空管控人员的persona对设计师是非常有用的，设计师会理解这个岗位，他会考虑哪些是影响用户工作的关键因素，以及用户的工作状态是什么样的，效率、安全性、准确性哪些是用户更关注的。所以当设计师离用户越远的时候，persona就越有用。2. 团队越大、跨职能部门沟通成本越高，用户画像越有用当一个项目或者一个产品需要多个职能部门或者不同的团队进行协作，persona可以极大的降低沟通成本。比如要运营一个健身房，就要考虑：哪些人比较有可能买私教课？收费课程应该如何安排？哪些人会买私教课？针对这个问题，首先要把健身房里面的人进行分类，才能找出哪一类人会买私教课。分类有两个维度：一是支付的意愿；二是健身的频率。以支付的意愿和健身的频率划分出两个轴，第一类是两者都很高，这种是非常喜欢健身的人群；第二类是支付意愿很高，健身频率很低，属于有钱没闲的一类人；第三类是健身频率很高，支付意愿很低，这类人出于身体的状况是需要健身的；第四类是健身频率很低，支付意愿也很低。根据用户画像的结果，私教课该向哪一类人群进行推销就很明了了。用户画像的研究还可以进一步延伸。比如何时推销课程效果最好、哪些地方会让会员不愿意来健身房、健身过程中有哪些可能的盈利机会点等。总之，用户画像不仅可以帮助我们了解用户的需求、体验、行为和目标，还可以帮助我们识别出到底哪些用户对我们感兴趣，使我们的设计任务更加高效，帮助我们为目标用户创建更加良好的用户体验。本文由 @伊飒尔UXD 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

编辑导读：本文是一份关于淘宝用户行为数据的分析报告，作者主要对淘宝用户行为和商品特性进行数据分析，并根据分析结果提出了一些想法与建议，与大家分享。01 项目背景选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商品规律。02 分析思路03 分析过程3.1 前提数据来源：阿里天池。分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。绘图工具：Excel。对数据进行数据清洗后再进行进一步分析，处理过程略，下文中仅显示数据处理后结果，不展示处理过程。3.2 整体数据3.2.1 数据体量3.2.2 整体数据概览3.2.3 日均数据概览从图中数据可以看出，12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多，可能由于这两日为周末，且双十二临近，但访客数与点击数的提升并未影响成交量，因缺少后续数据，故暂时推测为这是为双十二活动预热。3.3 用户分析3.3.1 复购率和跳失率复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户从复购率可以看出，一半以上的用户有复购行为，且跳失率为0，说明淘宝对用户有足够的吸引力，让用户停留。因仅有9天的数据，对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析，因此没有对复购时间特征进行分析。3.3.2 用户行为分析用户行为可分为四种：点击、收藏、加购、购买，对这四类行为进行分析。因用户购买途径有4种：点击-购买；点击-收藏-购买；点击-加购-购买；点击-收藏-加购-购买。因此，从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系，需进一步分析。将用户成交方式分为四类：仅有点击行为；仅有收藏行为；既有收藏行为又有加购行为；仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出，有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高，因此，可以推测，用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。3.3.3 用户时间分布分析以日为单位对用户行为进行分析，可以看出，加购量与点击量几乎呈正相关趋势，收藏数与点击数相关性也较好，而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测，12月2日与12月3日点击量较高是由于周末和双十二近邻的缘故，但成交量没有随之提升同样可能是由于双十二活动预热所致，要研究成交量与其他行为的关系需要更多的数据进行进一步分析。以小时为单位对用户行为进行分析，可以看出，晚上7点到11点是用户点击量行为的高峰期，此时用户加购量也随之增加，但下午1点却是用户下单的高峰期。因此，如果商家想以增长曝光度为目的，可以在晚上7点到11点之间做活动，如果是以提高营收为目的的活动，则可以在下午1点左右开始。3.4 商品分析3.4.1 商品转化分析对商品进行转化漏斗分析，可以看出从点击到购买有很大的流量损失。同样，对不同渠道的商品购买方式进行分析。3.4.2 购买路径分析对商品购买路径进行分析，点击购买率=商品仅点击后购买量/商品仅点击量，收藏购买率与加购购买率同上。可以看出，加购购买率明显高于收藏购买率与点击购买率。3.4.3 热门商品分析分别对点击量、收藏量、加购量和购买量前十的商品大类进行分析。可以看出点击量、收藏量和加购量前几名较后几名差距较大，但是购买量却没有表现出明显的差距，说明没有爆款的出现。根据四者韦恩图可以看出，点击、收藏与加购前十品类的重合度较高，但购买量前十品类与其他三者的重合度却没有那么高，说明对于部分品类商品而言，虽然能吸引许多用户，但是购买转化率却相对较低，这部分产品的转化率有释放空间。04 结论与建议4.1 结论通过以上分析，可以得到以下结论:在2017年11月25日至2017年12月3日这段时间内，淘宝用户的回购率相对较高，跳失率低，说明淘宝对用户有着较好的留存效果。从用户角度看，加购后成交率较收藏后成交率与直接点击成交率更高。用户在点击量与加购量几乎呈正相关趋势，周末和活动邻近之前的点击量与加购量均有所提升，但购买量并未有显著提升。周末对用户购买量的影响需要更多数据进一步分析。用户在晚上7点到11点之间打开淘宝的频率极高，但成交量却是下午1点的时候更高，说明淘宝成为了用户的一种消遣方式，而不仅仅是购物工具。从商品角度而言，商品加购后成交率较直接点击后成交率与收藏后成就率更高。虽然商品点击量、收藏量、加购量前十的商品呈现出一定的差距，但成交量前十的商品差距却不大。且成交量前十的商品中有近一半商品未在另外3个榜单之中。整体而言，淘宝的用户留存率较高，但夜间成交量转换率和热搜商品品类的成交转化率有提升空间。4.2 建议通过上述结论，对淘宝和商家提出以下建议：获客：对于商家而言，如果想要提高曝光度，获得更多流量，可在周末晚上7点到11点之间开始活动。成交率转化：由上述分析可以看出，淘宝的用户留存量较高，但消费潜能却有待释放，因此提出以下建议：无论从用户消费习惯还是商品成交特性看，加购后成交率较点击购买和加入收藏购买成交率更高。因此，对于淘宝而言，可增加用户将商品加入购入车的入口，在商品的收藏界面可添加加购入口。对于商家而言，可设置加购优惠，提高用户加购率。用户在下午1点的成交率最高，因此对于以提高成交量为目的的活动，可在中午或下午1点开始。而夜间虽然用户流量高，但成交量却一般，说明淘宝对于用户而言有一定的消遣属性。因此，一方面淘宝可以提高自身产品的趣味性让自身成为用户的消遣工具，另一方面，可在该时间段进行一些活动比如直播等提高商品优惠释放用户消费潜能。有的商品品类虽然有着良好的点击量、收藏量与加购量，但成交量却并不高，对于这类产品，可通过淘宝官方进行联合活动，提高成交转化率。写在最后因获得的数据时间范围有限，而自己的电脑处理更大体量的数据较慢，因此整体处理的数据体量并不大，对于通过数据发现产品中的问题，也希望能与各位进行有关方面的交流。本文由 @ZWM 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

对于运营来说，需要掌握用户行为来制定不同的运营策略。而用户行为是通过数据分析得出的，那么，具体的数据分析是哪些数据，不同的数据又有什么区别？本篇文章中，笔者对用户留存和用户行为两个指标进行梳理分析，对相关数据进行了总结，与大家分享。通过本文能够学到什么？快速了解一款APP。行业趋势，市场空间。APP的生存现状，所处阶段，遇到的问题。产品迭代，发现新的增长引擎方向。用户运营过程中的数据分析指标一般来说，对i运营人员的核心任务总结为两点：流量的引入和流量的维系。而根据具体的具体的工作可以划分为用户运营，内容运营及活动运营。但其核心都是通过产品为你的用户池传递价值。产品运营基本工作不同运营工作的关系根据不同的阶段，运营人员要做的工作也不尽相同。比如早期的用户，运营人员的工作主要是集中于如何拉新用户，并为其产生持续的价值，使其留下来。而成熟的产品则集中于如何有效的促进用户的活跃度和留存率，从中发现有价值的用户，刺激这部分用户为产品带来价值，产生收益，促使产品有质量的存活下去。如果把用户运营进行拆解，可以分为几个阶段：寻找种子用户——>挖掘核心用户——>吸引更多用户——>实现用户自运营——>挖掘用户价值（包括消费广告等各种创收行为）用户运营阶段任务每个阶段的工作独立但又层层递进，影响整体效果，所以工作时对于单独的一项任务或者运营模块，应该将其进行量化为不同的数据指标，来判定工作成效。一、用户留存用户留存需要考虑的是用户兴趣的热度衰减程度。留存的用户无非存在两种情况：一种是无意中使用该产品，发现满足了自己的需求，留下来不断使用。另一种是用户对产品兴趣度递减，逐渐降低使用频次，逐渐远离直至完全消失。常用的留存指标是次日留存，3日留存，7日留存，15日留存和30日留存。无论多好的产品都有留存和流失。新老交替无法避免，用户留存一直随着新增用户和流失用户而出于动态平衡：UR=（SNU/NU）*100%UR：用户留存率，SNU第N天依然使用的用户，NU新增用户。这几个数据每一个内部的含义都不同。关注产品的次日留存：关注次日留存可以第一时间发现产品新版本的品质变动；冷启动对于用户的吸引力，以及用户粘性；通过AB测试添加新手引导设计判断产品的易用性；通过新用户路径埋点分析用户流失原因。关注3日留存：可用来判断渠道优劣，以便筛选渠道调整投放策略。关注7日留存：反应用户一个完整体验周期后的去留情况，判断用户忠诚度。针对不同时间点的用户留存率，颗粒度较细的数据统计更容易分析出用户留存的规律，并针对实际情况制定相应的运营策略。某APP留存情况数据二、用户行为指标用户的行为数据主要通过埋点获取，通过用户行为分析可以判断用户对产品的喜好以及期望。用户行为数据分析黏性：关注用户持续访问情况；活跃：关注用户访问参与度；产出：用来衡量用户创造的价值。基于用户行为的三大类，在每个大类上再添加不同的行为指标。可以进一步挖掘数据价值，添加数据标准，使得团队目标提升更加具有针对性，有利于用户效率提升，1. 黏性指标数据显示用户平均每天按压，滑动，点击手机的次数为2617次，普通用户手机屏幕亮起时间为2.42小时，重度用户为3.75小时。随着智能手机的普及，流量红利的消失，所有流量增长都停滞了，战场从抢夺流量转为抢夺用户时间。打开次数：而用户行为指标中打开次数是第一重要指标，因为只有让用户打开才有无限的可能；访问次数：用户单位时间内的访问次数，是用户粘性的核心指标。加上时间，年龄，地域，收入，性别等维度，可以有效的针对不同层级用户制定相应产品策略；间隔时间：间隔时间是用户距离上一次访问间隔的时间。掌握该数据可对用户进行活跃度划分，有利于运营制定运营策略进行用户的激活。2. 活跃指标毫无疑问，用户愿意华仔产品上的时间越多，对产品产生的价值的可能性越大。增加使用市场，第一要素当然是产品符合用户的预期且使用方便，但这里要追究的是如何运营运营手段来增加用户的使用时长。对于内容产品而言，图文（新闻资讯）、音视频（段视频）等是当下最主要的内容呈现形式。在内容平台上，像新闻客户端，常用的手段是通过内容的个性化推荐，不断加强算法积累，实现千人千面，用户越喜欢的内容自然得到更多的推荐机会，进而吸引用户停留，增加使用时长。对于电商产品来说也比较类似，但推荐更为复杂，不仅仅是对用户，还需要考虑包括用户，商品，服务，店铺等维度的画像，更多的是通过用户画像及相似度进行推荐。还需要考虑标签的场景失效，标签的热度衰减等。使用时长：使用时长是指用户使用APP所使用的时长。使用是影响用户转化的关键因素，因为只有让用户长时间停留我们才能采用一些方法吸引用户下单转化。停留时长：平均停留时长是指访客浏览某一页面时所花费的平均时长，页面的停留时长=进入下一个页面的时间-进入本页面的时间。用户的停留时长是与用户转化率相关的，这个很好理解，对于一个不感兴趣的产品或无法勾起用户购买欲，那么用户是不会停留过多时间的。停留时长与转化并不是完全的正相关关系。因为存在用户长时间停留在某个页面去做其他的事情而没有发生跳转的情况发生。访问页面数量：访问页面的数量将直接提升用户的停留时长，间接地提升订单转化。3. 产出指标产出指标在不同形态的商品上有不同的含义。在电扇行业，产出指标就是订单，客单价等。信息流产品，产出指标就是广告的曝光，以及广告的点击率和后续的转化。新闻资讯类产品提高曝光量的方法主要有两种：一种是靠内容的推荐，推荐给喜欢的人，增加信息流的访问次数；另一种是用金币，积分等反馈方式刺激用户相应的行为。以上的指标遵循了一个原则，及触及用户的兴奋点，以小的投入获得最大的用户量，即满足用户的心理需求。我们可以通过用户的需求金字塔分析和理解用户的消费心理。关注产出指标，将直接量化评估运营的效果，衡量运营活动的ROI。本文由 @jeanleung 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议