2017 中国互联网消费生态 大数据报告 - CBNData

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1.2017 中国互联网消费生态 大数据报告

2. CONTENTS 第一章:2017中国互联网消费生态发展概述 第四章:消费业态升级 第二章:消费观升级 第三章:商业模式升级 第五章:总结与展望

3.报告综述 • 《2016 中国互联网消费生态大数据报告》首次聚焦“互联网消费”,总结出2016年互联网消费生态的关键词——“便捷”与 “品质”。一批创新型互联网企业通过降低门槛、整合资源、碎片化等形式为消费者提供了便捷化的服务,消费者对品质的追求, 促使了定制化、专业化、体验化、高端化等方向的产品及服务升级。 • 《2017 中国互联网消费生态大数据报告》围绕消费观念升级、商业模式变化、消费业态发展三个方面,对互联网消费生态重要 现象与趋势做梳理与分析。 • 消费观念方面:消费者需求进一步变化,从“买便宜的”到“买优质的”、从买“大众的”到买“小众的”、从买“商品”到买 “服务”、从“拥有”物品到“共享”物品,从满足生活基本需求到生活方方面面的精致化升级,消费者的消费能力和消费理念 都在发生着变化,“消费”的个性化复杂度不断提升; • 商业模式方面:三种模式不再有效:1)单纯的商品推荐模式不再有效。随着供应商品的日益丰富,用户注意力正在变成稀缺资 源,“内容+商品”组合模式成为吸引用户的“标配”方式;2)单一渠道模式不再有效。随着线上流量红利的减弱,零售渠道销 售模式开始变革,以“用户”为中心的全渠道模式逐渐成为零售的“标配”方向;3)商家主导的商品生产不再有效。随着消费 数据的不断沉淀,按需定制的“C2M”模式成为商品研发与商品新市场的“标配”模式; • 行业发展方面:人工智能等新技术在各领域的探索性应用大范围展开,尤其是医疗、金融、教育等传统行业,待解决的行业痛点 多,智能化改造潜力巨大,智能产品的效果也开始得到用户认可,随着数据的积累以及使用场景的匹配磨合,新技术有望极大地 提升这些行业的效率,甚至产生颠覆式的影响。 大数据 · 全洞察 3

4. 第一章 2017中国互联网消费生态发展概述

5. 2017中国互联网消费生态发展七大趋势 一 二 三 四 五 六 七 消费结构进一步 线上线下消费渠 内容成为商品和 共享模式继续发 “信用服务”成 人工智能加速产 大数据优化消费 调整——服务型 道愈发融合,形 消费者之间不可 酵,不同领域发 为消费生态的一 业应用,切实进 体验——整合资 消费快速发展 成以“消费者” 或缺的深度连接 展阶段各异 个重要支撑 入到消费层面 源配置模式应用 为核心的零售新 到更多消费领域 生态 大数据 · 全洞察 5

6.互联网消费生态发展特点一: 消费结构进一步调整——服务型消费快速发展 • 在人均收入水平提升、人口年龄结构变化、消费心理和习惯改变等多因素作用下,整体消费不断往“服务型消费” 为主的结构调整;2017年,家政服务、运动健身、旅游等服务型消费均表现了较高的增速。其中,运动健身和旅 游反映了消费者对于乐活型服务需求的增加,家政服务反映了消费者对于生活基本服务的专业外包趋势。 数据来源:挖财 大数据 · 全洞察 6

7.互联网消费生态发展特点二: 线上线下消费渠道边界愈发融合,形成以“消费者”为核心的零售新生态 • 传统场景下,线下商超、百货与线上消费完全割离,消费者消费受场所限制; • 在科技支撑下,传统企业与线上企业各取所长、融合形成新的消费系统——以“消费者”为核心的全渠道服务模 式,线上与线下数据打通,全方位还原用户画像以及消费行为,全面精准地满足消费需求。 传统零售 新零售:数据驱动、全渠道融合 自2016年1月以来, 线上 回 归 已有300万APP用户、 线 新线上 店内20000种以上商品、 下 平均月购买次数4-5次 新消费者 消费者 割离的线上、线下 融合的线上、线下 • 渠道融合后,在任何时间任何场合 消费者自主选择权扩大; 任何场景下,都有可能产生交易 消费者是整个新零售模 升 级 新线下 式的核心 化 线下 数字 数据来源:盒马鲜生 大数据 · 全洞察 7

8.互联网消费生态发展特点三: 内容成为商品和消费者之间不可或缺的深度连接 • 由于消费者对“商品+服务+内容”模式一体化的消费新需求,内容与商品逐渐融合; • 内容电商通过内容连接消费者和用户,实现转化率提升、电商导流和精准营销。 消费者新需求 内容连接消费者与商品 内容化: • 传统电商向内容化转型, 通过图文,短视频及直 商品 播等形式提升消费者体验; 商品 社区化: • 电商平台通过社区提供一站式服务,使得用户产 内容 生感情寄托,粘性与转化率更高; 体验 内容 服务 精准化: 消费者 • 平台社交数据能够体现购物偏好,个性化数据助 力精准营销; 大数据 · 全洞察 8

9. 互联网消费生态发展特点四: 共享模式继续发酵,不同领域发展阶段各异 • 相比起共享生态圈中其他类目,共享物品仍 处于起步阶段;目前行业涉及雨伞、充电宝、 • 提供空间服务的共享住宿、 空间:统一化 物品:泛化 服装、wifi、器材等细分行业,通过差异化的 共享办公在经历一番探索后 尚处于成长期的共享住宿、办 共享模式应用到了更广泛的细 服务迎合细分的市场需求; 逐渐找到了最优的模式; 公等空间服务走过不同领域的 分商业场景,新形成的商业模 探索,服务趋于统一化 式正在等待消费者的认可 • 共享物品行业分化尚不明显,产品创新或服 务的异质性将成为未来行业突破点。 • 共享办公逐渐统一为空间、 社区、服务多元融合模式, 共享住宿逐渐统一为提供 • 以日常出行为代表的刚需类共享服务逐渐成 “个性化房源+旅游综合性相 熟,成为公共交通的有益补充; 关服务”的模式。 出行:日常化 • 共享出行有效的补充了城市公共交通的不足, 提高了消费者的出行效率,引领全新的出行 随着共享出行行业持续走热和行业不断规范 ,共享出行逐渐成为公众的出行选择,共享 方式。 出行趋于常态化、日常化。 大数据 · 全洞察 9

10.互联网消费生态发展特点五: “信用服务”成为消费生态的一个重要支撑 • 通过引入信用评分,很多服务性消费将变得更加便利。现阶段看,共享模式是最主要的激发场景,一方面信用分 的担保可以使用户省去交押金环节,从而减少用户的使用成本,有利于培养起共享的消费习惯,推动了共享模式 的快速规模化;另一方面随着信用分重要性的增强,用户对自己信用分的关注也可以间接起到规范用户行为的作 用。信用服务成为消费生态的一个重要支撑体系。 推动共享模式快速规模化 规范消费者行为 • 消费者对共享经济的需求持续上升,而共享经济的基础就是 • 信用中介服务的联合惩戒能有效起到让不守信者处处受限的 相互信任。有了“信用”的支持,免押金“享”用产品或者 作用,间接起到规范消费者行为的作用。 服务将变得更加容易,而这种便利对激发消费者习惯共享模 • 以共享单车场景为例,租车行业免押客户相比押金客户,租 式起到很大推动作用。 金欠款率低52%,违章罚款欠款率低27%,丢车比率低 • 以共享单车场景为例,开通信用免押后,当月新注册用户数 46% 量激增至上月新注册用户的3倍。 资料来源:芝麻信用、ofo 大数据 · 全洞察 10

11.互联网消费生态发展特点六: 人工智能加速产业应用,切实进入到消费层面 • 人工智能应用的热潮从2015年开始,到今年仍在快速增长,随着底层技术的不断成熟及开源共享,各行业都在探 索技术的产业化应用; • 从投资数据看,截至2017年Q3的投资金额已经超过去年全年,尤其是“应用层”投资已接近“技术层”投资的两 倍,而这些应用正在改变与影响着医疗、金融、教育等多个消费领域。 数据来源:《2017 中国AI投资市场研究报告》 数据来源:《2017 中国AI投资市场研究报告》 大数据 · 全洞察 11

12.互联网消费生态发展特点七: 大数据优化消费体验——整合资源配置模式应用到更多消费领域 • 从在各领域应用广泛的个性化推荐到由出行为代表的资源调控模式,大数据正在持续优化消费体验,并不断拓展 领域,停车就是其中较为代表性应用领域,通过利用大数据整合不同车场信息与资源,推出车位信息共享、车位 引导、P2P车位共享等一系列功能,提高了车位的使用率,有效解决消费者停车难问题,优化了出行体验。 • 根据ETCP的数据,在CBD的商业综合体 使用智慧停车APP入场寻找车位可以节省 停车场A 5分钟的时间,周末18-19点为CBD商业 综合体的晚高峰,仅这一小时因入场找车 位可节约的社会时间成本约为239天。 智慧停车平台 打通信息孤岛,整 停车场E 合不同停车场的数 停车场B • 公共活动造成局部车流密度骤升,智慧停 1. 车位信息共享:基于用户目的地定位,通过监控周边 据与资源,实现车 车可以辅助疏导车流。以周杰伦重庆奥体 车场的空闲、繁忙情况,向车主推荐最优停车选择和导 位信息与车位资源 航路线。 演唱会为例,由于演唱会当天限制车辆进 的共享。 2. 车位引导系统: 由探测器对车位进行检测,通过显示 入,周边车停车场进场数激增。智慧停车 屏显示空车位信息,用户通过该信息,实现轻松停车。 可以帮助车主提前预定周边停车场车位, 3. P2P车位共享: 将白天车位较为紧张的车场类型进行 解决临时找不到车位的问题。 停车场D 停车场C 引流,既可以减少社区车场的空置率,也可以缓解周边 物业的压力。 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 12

13.2017 中国互联网消费生态发展:升级 = 深耕 +“唤新” • 从互联网消费生态的发展来看, 2017年“升级”的方式主要分为两大方向: 1)对消费者以及部分行业来说,在原有“跑道”上深耕; 2)受到技术和模式的催化,许多潜在的商业模式与业态被“唤新”; • 深耕:消费观升级核心趋势与去 消费观升级 年没有太大差异,但每个细分方 ( 深耕 ) 向有了不同程度的深耕发展。 • 深耕:旅游、运动、文娱等行业在 • 深耕:以共享经济为代表的新 现有领域上有了深耕发展; 商业模式今年进一步发酵; 商业模式升级 业态发展升级 • 唤新:人工智能等技术已经在金融、 ( 深耕+唤新 ) ( 深耕+唤新 ) • 唤新:线上线下一体化模式重 医疗、教育等领域有了较多尝试, 构了人货场的关系,驱动零售 使这些相对传统的行业有了新的发 行业唤新。 展。 大数据 · 全洞察 13

14. 第二章 消费观升级

15.消费需求的变化路径 • 消费人群主体的改变和人均可支配收入提升推动了消费观念的升级。 • 消费观念差异显现,多元化消费诉求细分 • 从众已不再是消费者消费特征,消费者追求更关注个性化、 绿色、健康; • 消费者更想满足自身的精神需求,追求多元的文娱生活; • 标新立异,多一点定制元素,成为年轻消费者的诉求; • 消费者更愿意为品质买单; 必需品 非必需品的诉求 非必需品 • 消费者需要更多更专业的物品提升生活品质和效率; 诉求大 开始显现 占比提升 • 消费者追求高性价比,不是大品牌也喜欢。 • 消费者不再满足简单的非 必需品,对物质生活和精 神生活提出了更高要求 大数据 · 全洞察 15

16.80后是消费升级的主力,同时90后消费潜力不容小觑 • 从线上不同年龄段人群的销售额贡献来看,80后贡献了主要的销售额,且集中分布在消费升级中指数中的中高消 费区间; • 90后的销售额贡献目前相对较小且平均,待消费能力进一步提升,有望赶超80后。 70前 70后 80后 90后 圈大小:销售额大小 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 消费升级指数 低 中 高 超高 数据来源:阿里数据 数据时间:2015.10-2017.09 注:消费升级指数=a*非必需提升指数+b*品类多样性指数+c*个性化指数+d*品质化指数+e*垂直专业化指数,详细解释见附录。 大数据 · 全洞察 16

17.主力人群更多元的财务结构促成了更开放、更超前的消费观 • 80、90后兼职外快增速远高于70前和70后,收入来源更多元; • 年轻群体对互联网理财等新型理财产品接受度高,不再拘泥于银行存款的低收益,对于金钱的观念更开放。 数据来源:挖财 数据来源:挖财 大数据 · 全洞察 17

18.不同年龄段人群消费升级的细分偏好不尽相同 • 数据显示,从线上消费情况表现来看,有一定经济基础的70前在消费上对品质化的要求相对更高;作为消费升级 主力的80后则更加聚焦在非必需、品质和个性上的消费;而作为消费升级中的潜力股,90后在消费上偏好更多元、 更专业的品类。 数据来源:阿里数据; 数据时间:2015.10-2017.09 注:雷达图数据为相对值,各指数详细解释见附录 大数据 · 全洞察 18

19.总结今年消费者消费观升级的三大表现: 表现一 表现二 表现三 个性化消费普及 从“价格导向”到“价值导向” 追求更为细分的小品类 大数据 · 全洞察 19

20.表现一:个性化消费普及

21.追求个性的消费理念的升级体现在以下两大方面: 1 愿意在更多领域追求定制 2 愿意追随小品牌 大数据 · 全洞察 21

22.定制市场高速发展:定制品类泛化,可定制物品增多 • 随着消费者个性化需求日益提升,定制市场高速发展,消费者人数和金额近两年均保持两位数高速增长,可定制 物品也越来越丰富。 数据来源:阿里数据 数据来源:阿里数据 数据来源:阿里数据 大数据 · 全洞察 22

23.90后乐于表达自我,强调个人专属,引领专属定制 • 90后消费群体更注重自我属性,乐于表达自我,对于定制更加强调个人标签,是定制人群规模最大,是专属定制 的核心人群。 数据来源:阿里数据 注:线上专属定制人群筛选为在线上购买过带有签名定制,专属设计定制的产品人群 大数据 · 全洞察 23

24.90后的专属定制:从平价小物件的定制到大牌专属的定制 • 从定制品类看,90后除了在手机壳、马克杯等平价小物件定制消费模式外,也开始逐渐走向大牌彩妆定制服务; • 在美妆定制中,口红的销售增速最快,其中以YSL定制口红为例,推出定制服务后,90后人群销售额占比较之前 显著提升。 数据来源:阿里数据 ; 注:刻字服务前:2015.01-2016.06;刻字服务后:2016.07-2017.09;刻字时间确定为中国专柜开启刻字服务时间 大数据 · 全洞察 24

25.80后休闲定制:更愿意为旅游休闲类定制买单,小众目的地的品质游受到欢迎 • 80后在繁重工作压力之下,旅游成为主要的休闲方式之一,在旅游休闲类上的人均支出提升最快; • 此外,80后定制游人数在两年间也快速增长, 在80后最爱的定制游国家里面,除了大众目的地,小众目的地也颇 受青睐。 数据来源:阿里数据; 注:价格提升系数=2016.10-2017.09滚动年人 数据来源:飞猪 数据来源:飞猪, 数据时间段:2015.10-2017.09 均消费额/2015.10-2016.09滚动年人均消费额 大数据 · 全洞察 25

26. 随着消费者对品牌观念的转变,消费意识从盲目跟风逐渐转向自我认同 盲目跟风 01 02 • 自我意识觉醒 03 观念成熟 追求大牌 • 逐渐认同小品牌 小品牌得到大众认可 市场 • 能够满足基础时尚要求 • 电商冲击加剧 • 创新小品牌大量涌现 • 大品牌占据市场 • 创新小品牌出现 • 拥有各自的细分市场 消费者心态 • 对风格、流行元素等关注 • 逐渐接受多样化差异化, • 从被动接受到主动追求, 点较低,自我意识薄弱 自我意识觉醒 成为创新小品牌的追随者 大数据 · 全洞察 26

27.消费者对“小而美”品牌愈发认可,90后是核心人群 • 以线上小众/潮牌、原创/独立设计品牌和网红品牌三类为例,对比两年的销售额均有所上涨且人均消费额均呈现 增长趋势;其中以原创/独立设计品牌在销售额上表现突出;相比之下网红品牌人均消费额最高; • 从消费年龄来看,90后“小而美”品牌覆盖人群最多,是其主力人群。 数据来源:阿里数据;注:人数渗透率=各代际购买小而美品牌人数/各代际个性化人群总人数; 个性化人群=线上购买过个性化产品的人群 大数据 · 全洞察 27

28.案例分析:90后追随网红小品牌 • 韩国的网红化妆师Pony自成立个人彩妆品牌后,反响热烈,消费者纷纷通过代购购买; • 淘宝店铺初期(2016年1月-3月),其主力购买人群为90后; 2017年3月Pony Effect入驻天猫旗舰店后的三个月 间(2017年3月-5月)90后贡献的销售额占比接近6成,品牌进入初期,销售额均由90后推动。 旗舰店开业 数据来源:阿里数据 数据来源:阿里数据 大数据 · 全洞察 28

29.案例分析:90后潮流先导者 • 深受90后喜欢的潮流单品小白鞋,在2016年百度指数搜索爆发前90后的购买已处于高位,2016年潮流舆论关注 度飞速提升,小白鞋整体开始线上爆发。 数据来源:阿里数据 数据来源:阿里数据 大数据 · 全洞察 29

30.表现二:从“价格导向”到“价值导向”

31.从“价格导向”到“价值导向”的两大表现: 1 • 愿意为品质溢价买单 2 • 理性主导消费,追求性价比 大数据 · 全洞察 30

32.线上消费中端及以上价格产品的人群占整体七成且增速快于平均 标准线 数据来源:阿里数据 数据来源:阿里数据 注:消费档次:低:购买件单价小于均价;中:购买件单价大于等于均价,且小于2倍 均价;高:购买件单价大于等于2倍均价,且小于4倍均价;超高:购买件单价大于等于 注:增速= 2016.10-2017.09 各消费档次人数/ 2015.10-2016.09各消费档次人数-1 4倍均价 大数据 · 全洞察 32

33.中高端价位的产品受到消费者的喜爱 • 以母婴类的海淘平台为例,约七成的销售额均来自中高端价格段的消费。 内圈:奶粉 外圈:纸尿裤 数据来源:蜜芽 注:奶粉价格段:低端:<=200, 中端:>200且<=400, 高端: >400且<=1000, 超高端:>1000 纸尿裤价格段:低端:<50, 中端:>=50且<=100, 高端: >100且<=300, 超高端:>300 大数据 · 全洞察 33

34.线上三成消费者提升了消费档次,其中由低档升级到中高档的人群表现突出 • 消费档次升级人群中,16%的消费者从低档升到了中高档,11%消费者从中档消费开始升级,仅3%消费者从高消 费进一步提升至超高消费。 数据来源:阿里数据 注:消费档次:低:购买件单价小于均价;中:购买件单价大于等于均价,且小于2倍均价;高:购买件单价大于等于2倍均价,且小于4倍均价;超高:购买件单价大于等于4倍均价 大数据 · 全洞察 34

35.相比整体,从低档消费人群的升级在美妆护理品类上花钱表现明显 • 低档消费人群今年人均价格升级指数最高的品类多为美妆护肤品类,可见消费者在脸上更愿意花钱,“面子”工 程不可懈怠。 数据来源:阿里数据 注:人均价格升级指数 = (∑2017年该人群对应各人各品类购买价格/各品类平均价格) / (∑2016年该人群对应各人各品类购买价格/各品类平均价格 )/∑该人群人数 大数据 · 全洞察 35

36.理性主导消费,追求性价比 去标签化 以租代买 物尽其用 大数据 · 全洞察 35

37. 国别标签正逐渐被去除:消费者不再盲目追求国外品牌,国产品牌越来越受到认可 • 二手车国别分布主要以德系、日系为主,近两年国产车占比持续走高,增长4.1%,超过美系,仅次于德系和日系; • 从消费人群来看,90后对于国产车接受度最高。 2016.10-2017.09 2015.10-2016.09 70前 70后 80后 90后 数据来源:优信 偏好度计算公式=该年龄段用户购买该国别比例-整体购买该国别比例 数据来源:优信 偏好度>0表示偏好,偏好度<0表示不偏好 大数据 · 全洞察 37

38.品牌标签正在被弱化:不再盲目地追求大牌,更注重产品品质本身 • 作为去品牌化代表的网易严选,用户保有量持续增长,发展迅猛; • 依托于高品质产品和去除品牌溢价的性价比,精选电商模式获得市场的认可,并获得较高的满意度。 2016.11-2017.05 网易严选应用用户保有量 数据来源:极光大数据iAPP监测平台 大数据 · 全洞察 38

39.伴随去品牌化的精选电商模式获消费者认可,更多的精选电商模式先后上线 有品 2017年4月上线 做生活中的艺术品 2017年5月上线 淘宝心选 数据来源:阿里数据;注:增速=2017年9月销售额/2017年5月销售额 美好而有用 2017年6月上线 蜜芽兔头妈妈甄选 找到全世界的育儿神器 2017年6月上线 聚美优选 犒赏生活的礼物 数据来源:阿里数据 大数据 · 全洞察 39

40. 理性消费观使得消费者对租赁接受度高 • 据调研数据显示,七成消费者都表示可以接受用“租”代替“买”; • 从城市级别来看,一二线城市相比低线级城市对于租赁的态度相对更开放;从月收入来看,不同家庭区别不明显, 说明收入对于租赁态度的影响不大。 数据来源:支付宝钱包用户调研 调研时间:2017年11月28日-12月6日;调研样本:支付宝钱包用户通过端内推送调研网页的方式执行,调研样本量21422,样本结构(性别、年龄、城市级别和与芝麻关系)经过加权后和大盘接近一致 大数据 · 全洞察 40

41.消费者对日常服饰、3C数码、奢侈品租赁意愿高且消费观念愈发理性 • 从消费者认知来看,日常服饰、3C数码、奢侈品是了解最多的可租赁品类;而从现有的租赁比例来看,这三个品 类租赁比例较低,但是消费者租赁意愿远远高于实际,这三个品类未来租赁空间较大。 • “试用再购买”、“减少闲置和浪费”、“减少冲动消费”等消费诉求关键词表达了消费者愈发成熟的消费观念。 减少闲置,解决我的收纳和浪费问题;买到更合适的衣服,减少冲动消费 低频使用品质好物,防止闲置 试用,为购买做准备 数据来源:淘宝用户调研定量数据,淘宝大盘用户,2017年10月20日-11与18日期间访问过手淘的用户,有效样本1726份; 淘宝用研定性样本访谈,曾经租赁过手机、数码、常服、礼服、玩具等7类的用户 大数据 · 全洞察 41

42.物品租赁目前主要以线下为主,线上不同类型渠道纷纷涌现 • 物品租赁主要仍以线下门店租赁为主,且线下以租赁演出服、日常服饰、儿童玩具等常规品为主。而从线上各渠 道租赁物品来看,更多集中在手机、数码和奢侈品等高价值品类上。 • 近年线上也涌现了不同类型渠道,如平台型的淘宝租赁,衣物类的女神派,奢侈品类的有喵和信用免押类的芝麻 信用生活,以满足消费者对租赁的需求。 部分物品线上租赁渠道举例 平台型 淘宝租赁 租赁APP 女神派 衣二三 有衣 有喵 信用免押型 芝麻信用生活 数据来源:淘宝用户调研定量数据:淘宝大盘用户, 2017年10.20~11.18 期间访问过 资料来源:公开资料整理 手淘的用户,有效样本1726份 大数据 · 全洞察 42

43.理性消费观促进二手车高速增长 • 消费者购买二手车动因趋于理性:合理花费以满足自身拥有心仪车型的梦想,推动二手车市场高速发展; • 中国目前二手车交易量只有新车销量的一半不到,但增长速度已然快于新车交易,保持在平均同比增长20.4%的 高速增长,未来势必迎来强劲的爆发。 消费者购买二手车 四大动因 万辆 同比增长率 1 2 20.5% 收入有限,二手 刚刚拿到驾照, 车价格较低,可以更 买二手车练手 早实现有车梦想 • 3 4 再贬值空间小, 想用有限的钱实 5.9% 现开更高级别车或自 可满足换不同品牌车 己心仪车型的梦想 的需求,不用太心疼 数据来源:汽车流通协会、汽车工业协会 数据来源:汽车消费报告《消费者二手车认知调研报告》 乘用车:乘用车涵盖了轿车、微型客车以及不超过9座的轻型客车。 大数据 · 全洞察 43

44.追求实用性,二手紧凑型车交易量上升 • 二手车交易中,紧凑型车和中型车交易占比最高,紧凑型车略有上升,而中型车的交易比例略有下降,消费者更 倾向于实用型和经济型; • 从不同年龄段看,90后更偏好紧凑型车,而70后和70前的用户则更偏爱SUV车型。 增长率 1.4% -1.5% 0.9% -1.0% - -0.2% 0.5% 70前 70后 80后 90后 数据来源:优信;偏好度=该年龄段用户购买该车型比例-整体购买该车型比例 偏好度 数据来源:优信;注:增长率=2016.10-2017.09各车型 >0表示偏好,偏好度<0表示不偏好 大数据 · 全洞察 44

45.消费者对高里程和高年限的二手车接受度越来越高 • 在普通消费者的认知上,里程和年限是衡量二手车的指标。根据两年的趋势观察,消费者购买二手车的里程数和 年限在变长,可以看出二手车平台的保障以及信息的透明使得消费者可以更全面的了解所有的购车情况,里程和 年限早已不是衡量二手车的唯一指标。 二手车平台购买二手车里程销售额占比 2015.10-2016.09 2016.10-2017.09 数据来源:优信 数据来源:优信 大数据 · 全洞察 45

46.消费者更精明,货比三家、异地购车,用更合适的价格买到更心仪的车 • 随着二手车电商平台的发展,打通了地域壁垒,使得信息更透明,异地购车也得以实现。 异地购车最长路径 二手车平台成交路径最长的订单 哈尔滨 迁入城市(买方) 迁出城市(卖方) 成交价(万元) 陆运距离(公里) 乌鲁木齐 吉林 长春 海口 长春 30.8 3568.1 天津 乌鲁木齐 天津 20.2 2906.2 柳州 吉林 44 3044.4 杭州 海口 哈尔滨 14.25 3837.8 乌鲁木齐 杭州 37.9 3849.1 柳州 迁入城市 迁出城市 海口 数据来源:优信 数据来源:优信 大数据 · 全洞察 46

47.相比车辆,日常闲置物品的二手交易需求更为广泛 • 随着移动端“互联网+”模式不断涌现,中国闲置交易市场规模在2015年呈爆发式增长,近两年涨势放缓,呈稳 步上升状态,2017年用户规模预计接近4千万人。 数据源:QuestMobile二手交易行业观察报告 大数据 · 全洞察 47

48.闲置分享平台高速发展,发帖数年增长率在79%;其中,泛90后成为整个二手交易 平台的主力军,整体发帖量超二手交易平台总发帖量的半成以上。 增速:+79% 外圈: 2016.10-2017.09 内圈: 2015.10-2016.09 数据来源:闲鱼 数据来源:闲鱼 大数据 · 全洞察 48

49.90后在闲置交易中互动耗时最长、频次最高 • 90后在闲置交易中会花更长的时间互动沟通宝贝相关信息,“货比三家”消费意识仍十分常见; • 数据显示,90后用户从互动到购买平均花费了53分钟时长,互动次数高达15次,是所有用户群体的NO.1。 数据来源:闲鱼 数据来源:闲鱼 大数据 · 全洞察 49

50.满足自身兴趣,构成兴趣为主的圈群化社交 • 90后人群在闲鱼鱼塘中关注对自身相关的内容,其中美妆、娱乐、情感以及爱好成为他们主要的偏好鱼塘;此外, 一些关于改装车、二手牛仔、无人机相关的新颖兴趣也成为他们关注的潜力方向; • 由兴趣集聚的鱼塘文化会产生相关“共振”效应,带来了更多交易的可能。 90后关注的新颖个性鱼塘 鱼塘名称 90后用户量 改装车CLUB 25812(人) 二手牛仔商店 24573 (人) 无人机与航模 21350 (人) 橡皮章 12014 (人) 数据来源:闲鱼 注:90后用户数的统计截止至2017年3月中旬 数据来源:闲鱼 注:90后用户数的统计截止至2017年3月中旬 大数据 · 全洞察 50

51.表现三:追求更为细分的小品类

52.消费者愈发关注提升生活品质的小细节,长尾细分的小品类受到欢迎 大数据 · 全洞察 52

53.不同年龄段消费人群对于多元细分的小品类的偏爱不同: 关注自我的精致“小”生活 快节奏生活中舒缓压力的“小“放松 家庭生活中忙里偷闲的“小”乐趣 大数据 · 全洞察 53

54.90后关注自我的精致“小”生活:关注自我形象细节 • 90后注重加强自身的形象管理:关爱自己的皮肤状况,偏爱基础型自然护肤产品;在细节上更关注口腔清洁与牙 齿美白;同时也偏爱家庭类小型健身器材,注重局部塑形。 数据来源:阿里数据 数据来源:阿里数据 数据来源:阿里数据 注:自然护肤为包含天然、不刺激、无添加、草本概念 偏好度=(各90后各目标品类销售额占比–整体各目标 (此为统称,不一一列举)等关键词产品 品类销售额占比)* 100,大于0则表示偏好 大数据 · 全洞察 54

55.90后关注自我的精致“小”生活:注重精神生活 • 休闲生活上,90后更强调情感体验,偏好看话剧和看电影。 数据来源:阿里数据 注:偏好度=(90后各目标品类销售额占比–整体各目标品类销售额占比)* 100,大于0则表示偏好 大数据 · 全洞察 55

56.90后关注自我的精致“小”生活:追求品质小物 • 追求精致享受的90后在专业细分的小物件上花费更高,如局部身体护理用品、环保的生活小物件,以及叠衣板、 静电除尘纸、橡木酒具等精致小物件。 身体护理更细分 生活物品更环保 品质小物更多样 数据来源:阿里数据 注:系数=追求垂直细分的90后品类消费额/其他90后品类消费额 大数据 · 全洞察 56

57.80后快节奏生活中舒缓压力的“小”放松:追求健康和品质的饮食 • 久坐办公室的80后关注健康均衡的饮食,杂粮成为健康食品中偏好最高的食物; • 即使叫外卖也要吃得健康,在选择外卖商户的时候更多会选择品质商家。 内圈:2015.10-2016.09 外圈:2016.10-2017.09 数据来源:阿里数据 注:健康饮食为包含低糖、五谷杂粮、无公害、 数据来源:饿了么 无添加、非转基因等关键词食品 偏好度=(80后各目标品类销售额占比–整体各目 数据来源:饿了么 注:品质商家指大型连锁餐饮品牌及其他优质店铺(商 标品类销售额占比)* 100,大于0则表示偏好 户的分店数目、交易额、人均消费额达到一定标准) 大数据 · 全洞察 57

58.80后白领人群引领生鲜水果和沙拉的健康外卖热潮 • 80后白领人群生鲜水果和沙拉的订单量及交易金额的增长率均高于整体平均,且订单量占比进一步扩大。 内圈:2015.10-2016.09 外圈:2016.10-2017.09 数据来源:饿了么 数据来源:饿了么 数据来源:饿了么 大数据 · 全洞察 58

59.80后快节奏生活中舒缓压力的“小“放松: 精油烛台和按摩仪器缺一不可,户外旅游让心灵放飞 • 精油芳疗、蜡烛烛台、空气净化氧吧和按摩椅等家用产品是80后偏好最高的舒缓身心的品类; • 80后除了日常居家减压,也乐于外出旅游,并乐于尝试登山、攀岩、滑雪等极限运动。 数据来源:阿里数据 注:偏好度=(80后人群各品类销售额占比–整体各品类销售额占比)* 100,大于0则表示偏好 大数据 · 全洞察 59

60.80后快节奏生活中舒缓压力的“小”放松:黑科技体验智能生活 • 智能配件上,80后紧随科技潮流,最偏爱VR头盔,注重感官体验。 偏好度=(80后各目标品类销售额占比–整体各目标品类销售额占比)* 100,大于0则表示偏好 数据来源:阿里数据 大数据 · 全洞察 60

61.70后家庭生活中忙里偷闲的“小”乐趣:智能居家小家电便捷多样 • 70前、70后最偏好的智能设备是智能飞行器,除此外更偏居家类产品,如扫地机器人、擦窗机器人、蒸汽清洁机 等“懒人” 清洁设备;Hifi音箱也强势挺进该人群智能产品消费偏好前三; • 70后在品质小品类偏好居家类产品,如净水器、空气净化氧吧、酒具、花饰和除螨仪。 数据来源:阿里数据 数据来源:阿里数据 偏好度=(70前70后各目标品类销售额占比–整体各目标品类销售额占比)* 100,大于 注:偏好度=(70后各目标品类销售额占比–整体各目标品类销售额占比)* 100,大于 0则表示偏好 0则表示偏好 大数据 · 全洞察 61

62.消费者对垂直细分品类的关注日益明显 大数据 · 全洞察 62

63.不只买基础商品,专业细分品类消费更多 • 以婴童用品为例,相比普通消费的80、90后中产妈妈,消费更加垂直专业化的妈妈更追求精细、便捷,因此对更 垂直细分的婴童用品需求更大。 数据来源:阿里数据 注:中产妈妈选择一二线有子女,职业为公司白领、公务员、科研人员、金融从业者和医务人员人群 大数据 · 全洞察 63

64.垂直类运动应用助力全民跑步热 • 以悦跑圈为例,悦跑圈作为线上马拉松模式开创者受到用户青睐,用奖牌打造线上马拉松的仪式感,打破地域限 制,覆盖更多用户,截止2017年3季度悦跑圈活跃用户数已达515万。 数据来源:悦跑圈 数据来源:悦跑圈 大数据 · 全洞察 64

65.年轻群体更注重跑步应用的专业化,且热爱跑步的人群在区域上相对集中 • 悦跑圈用户中,90、00跑步者的占比近两年增长较快,且男性跑步者更多,年轻跑步者对跑步的专业需求更高; • 从地域分布来看,热爱跑步运动的人群集中在华东地区,人数占全国近三分之一。 数据来源:悦跑圈 数据来源:悦跑圈 数据来源:悦跑圈 大数据 · 全洞察 65

66.餐饮消费领域,消费者对单品类菜品的需求日趋极致多样化 • 随着菜品的不断细分以及小品类崛起,餐饮消费的选择日益丰富,比如火锅品类就日渐细分出云南火锅、豆捞、 韩式火锅等品类,虽然目前市场体量尚小,但仍为很多喜欢尝新的80后、90后们提供了多元化的餐饮选择; • 一个小入口的相关菜系日渐增多,以小龙虾为例,各种口味的小龙虾、小龙虾饭、餐饮(熟食)品牌等合力将一 个单品类做到极致化,这也成为迎合消费需求新的趋势。 小龙虾餐饮品牌: 代表品牌:麻小、大虾来了、堕落虾 口味多元,原料以小龙虾为主 衍生小吃品牌: 代表品牌:海盗虾饭 便捷、干净、人均消费额低 跨界品牌: 代表品牌:周黑鸭—聚一虾 利用原有品牌优势跨界小龙虾品类,打造混搭风潮 应季品牌: 代表品牌:小杨生煎、鹿港小镇 推出与小龙虾相关的单品,不改变原有品牌调性 小龙虾供应链: 代表品牌:信良记 爆品标准化研发、提高效率、按需生产 数据来源:口碑 大数据 · 全洞察 66

67. 第三章 商业模式升级

68.商业模式升级 • 消费者观念变化,产业结构调整,技术革新,智能化等一系列因素,催生出了商业模式的进一步升级,其中的典 型包括:共享经济模式的深耕,内容与商品的融合,零售渠道去边界。 共享模式深耕 内容与商品融合 零售渠道去边界 • 共享经济正在以更加稳定的速度增长, • 内容正在成为电商的新入口,逐渐替 • 在消费变革与技术更新的支撑下,更 越来越多的企业和个人成为共享经济 代以往搜索引擎、客户端、社交广告 高效与智能的零售形态到来,线上线 的参与者与受益者。 的入口功能。 下渠道逐渐高度融合,转变为以消费 者为中心,人、货、场正在发生重构。 • 2017年共享经济各行业模式呈现不断 • 商品与内容的联系越来越紧密,平台 深耕。 在内容互动中提升用户粘性,基于大 数据打造个性化体验。 大数据 · 全洞察 68

69.商业模式升级 ——共享模式深耕

70.共享经济步入稳定增长阶段 • 我国共享经济从2011年开始起步,2014年和2015年进入爆发期,2016年呈现稳步增⻓态势;预计未来受融资、 政策等多⽅⾯因素影响,将继续保持稳步增⻓的态势。 萌芽期:2010年之前 • 2010年前,中国智能手机的普及在3亿多人次左右,O2O尚未成 熟,共享经济尚在萌芽阶段; 起步期:2011年-2013年 • 随着智能用户和O2O的普及,共享经济创业企业大量出现;新增 企业涨幅超过100%; 爆发期:2014年-2015年 • 共享经济企业在2014年和2015年达到井喷阶段,共享企业总量是 过去2011年的6-10倍,发展迅速; 黄金期:2016年-至今 • 受国家政策和融资影响,2016年新增共享企业稍有回落,保持平 稳增长,独角兽企业渐渐崭露头角; 萌芽期 起步期 爆发期 黄金期 数据来源:腾讯研究院,不包括P2P网贷,数据时间:截止至2016年12月 大数据 · 全洞察 70

71.2017年步入了共享经济的“深耕年” • 随着共享经济日趋成熟,2017年共享经济各行业呈现不断深耕。 共享出行 共享住宿 共享办公 物品租赁 …… • 缓解公共交通压力, • 市场发展趋于个 • 向“空间+服务+ • 向各个细分领域渗透 成为更普及的出行方 性化、多元化和 社群”模式靠拢 式 周边联动一体化 大数据 · 全洞察 71

72.共享出行

73.相比传统的公共交通,共享出行通达性更强、不确定性更小 • 共享出行的通达性更强,帮助用户实现点到点的出行;共享出行的等待时间更短,可以更灵活的控制安排时间, 同时,共享出行的夜间优势尤为明显。 公交汽车 轨道交通 共享单车 实时打车 共享汽车 A 通勤速度 ★★ A 通勤速度 ★★★★ A 通勤速度 ★ A 通勤速度 ★★★★ A 通勤速度 ★★★★ B 节省金钱 ★★★★ B 节省金钱 ★★★★ B 节省金钱 ★★★★★ B 节省金钱 ★ B 节省金钱 ★★ C 通达性 ★★★ C 通达性 ★★ C 通达性 ★★★★★ C 通达性 ★★★★★ C 通达性 ★★★ D 等待时间短 ★★ D 等待时间短 ★★★ D 等待时间短 ★★★★★ D 等待时间短 ★★★★ D 等待时间短 ★★★★★ E 夜间便利性 ★ E 夜间便利性 ★★ E 夜间便利性 ★★★★ E 夜间便利性 ★★★★ E 夜间便利性 ★★★★★ A A A A A E B E B E B E B E B D C D C D C D C D C 大数据 · 全洞察 73

74.缓解早晚高峰交通压力,共享出行是对公共交通的有益补充 • 共享单车主要解决早晚高峰短距离出行的问题;而共享汽车弥补了深夜公共交通的空白。 早晚高峰短距 离出行 弥补深夜公共 交通的空白 单位:时 清晨 早高峰 日交通 晚高峰 晚交通 深夜交通 数据来源:ofo小黄车平台数据、EVCARD平台数据 数据说明:出行时间活跃度分布算法为分时订单量/日总订单量 大数据 · 全洞察 74

75.共享单车是消费者短距离出行和短途接驳的最优选择 • 共享单车解决了“两公里范围内出行难”的需求,也有效地补充了中长距离出行; • 以上海为例,90%的地铁站点生活圈被共享单车扩展,在共享单车的帮助下,地铁站点辐射圈基本覆盖了中环线 以内的所有区域。 共享单车地铁附近订单热度图 来往地铁附近的订单量占比 8.4 % 11.3% 图表说明:终点和起点在地铁站附近1公里辐射范围 数据来源:ofo小黄车平台数据 数据来源:ofo小黄车平台数据 ofo订单,气泡大小表示订单量大小,气泡越大,订单 量越高 大数据 · 全洞察 75

76.共享出行推动全民健康运动 • 随着共享单车的出现和更新换代,越来越多的消费者把骑单车定为最佳出行选择,也推动了全民健康运动意识。 以一位活跃用户一年的骑行数据来看: • 该用户平均每月骑行次数在 58次; • 该用户平均每次骑车10.9分钟; • 平均骑行速度为12-13.9公里/小时; • 每次骑车则可以消耗85大卡; • 一年累计消耗59300大卡,相当于燃烧8公斤脂肪; 数据来源:ofo小黄车官方平台数据 数据参考:骑自行车,速度在12-13.9公里/小时,放松骑,中等强度 消耗热量:469千卡 (每60分钟) 大数据 · 全洞察 76

77.共享汽车比出租车性价比更高 • 以上海为例,假设平均出行车速为每小时24.5公里,大于5公里时,共享汽车在夜间比出租车价格更有优势,在大 于11公里时,共享汽车在日间比出租车价格更优惠。 价格(元) 共享汽车计价表 取还车服务费/ 车型 基础费用 异地还车 计费上限 网点服务费 出行距离大于5公里时, 共享汽车比夜间出租车 奇瑞EQ、荣 0.6元/分钟 0-30元 区域内0元,区域外50 219元 威E50 性价比更高 宝马之诺 1.1元/分钟 0-30元 区域内0元,区域外不支持 399元 上海出租车计价表 出行距离大于10公里时, 类型 起步费 公里数 计费 备注 共享汽车比日间出租车 性价比更高 3-15公里 2.5元/公里 日间(5:00-23:00) 14元(3公里) >15公里 3.6元/公里 • 车速低于12公里/小时或乘 公里 客要求停车等候,每4分钟 3-15公里 3.1元/公里 计收1公里超起租里程单价 夜间(23:00-5:00) 18元(3公里) >15公里 4.7元/公里 数据来源:EVCARD; 共享汽车计价表数据来源:EVCARD官方平台数据 平均车速为每小时24.5公里(除节假日、工作日高峰) ;假设停车费为15元,无异地还车费 用 大数据 · 全洞察 77

78.共享汽车提升了资源利用率 • 近年来,共享汽车的网点和停车数呈高速增长,经测算,共享汽车可为上海增加7618个停车位,平均一个停车位 的使用效率是全市平均值的1.7倍; • 共享汽车的出行方式为上海减少了13036辆私家车,平均每辆共享汽车可替代2.48辆私家车。 1辆共享汽车 2.4辆私家车 P +7618 经测算,为上海增加了7618个停车位 平均一个停车位的使用效率是全市平均的1.7倍 数据来源:EVCARD官方数据 备注:根据《上海市第五次综合交通调查主要成果》与《上海统计年鉴2016》2014年 全市出行总量为5550万人次/日,其中小客车出行占比19.2%即1065.6万人次/日,总计 根据《2016上海市综合交通年度报告》2015全是共有经营性厂库2395个,泊位48.12 拥有小汽车184.43万辆,外牌车110万辆,总计约320万辆,平均每辆车每天3.32人次/ 万个,根据2015年上海统计年鉴,全市共产生计时停放16969.32万次。上海拥有1071 日,根据实际调研与用户反馈,共享汽车出行平均每次同行人数为2.15人。上海运营车 个停车位 辆5248辆。 大数据 · 全洞察 78

79.共享出行可大幅降低碳排放 • 以北京为例,2016年日均通勤出行人数在1810万人次,其中,、31.9%为私家车出行,经测算,平均每次产生的 碳排放量为1.3kg; • 如用共享汽车代替私家车,可以减少碳排放77%,环保优势明显。 -77% 数据来源:2016年北京交通发展年报 碳排量 数据来源:中国碳排放交易网 数据来源:根据中国碳排放交易网算法,CBNData根据测算得出 二氧化碳排量计算:私家车0.22kg/km,出租车0.22kg/km,公交车0.08kg/km,轨道 交通0.05kg/km 自行车0kg/km 大数据 · 全洞察 79

80.共享住宿

81.酒店已不再是出行住宿的首选,共享住宿市场规模持续扩大 • 数据显示,2017年中国共享住宿市场交易规模预计可达到125.2亿元,相比2016年交易额增长42.6%,共享住宿 市场规模持续上升。 数据来源:劲旅咨询调研社区,与2016年10月调研 数据来源:中国电子商务研究中心 大数据 · 全洞察 81

82.共享住宿模式越来越受到95后的青睐 • 共享住宿的用户集中在年轻群体,从两年趋势看,95后群体占比上升明显。 数据来源:小猪官方数据平台 数据来源:小猪官方数据平台 大数据 · 全洞察 82

83.共享住宿用户主要分布在一线城市,占比超60% • 一线城市共享住宿用户使用率涨势迅猛,同比增长率均超过200%。 Top10 热门短租圈排名 1. 成都 春熙路 6. 重庆 八一好吃街 2. 成都 太古里 7. 上海 迪士尼乐园 3. 重庆 解放路 8. 西安 钟楼 4. 成都 宽窄巷子 9. 厦门 鼓浪屿 5. 上海 外滩 10. 杭州 西湖 数据来源:小猪官方数据 数据来源:小猪官方数据 数据来源:小猪官方数据 大数据 · 全洞察 83

84.共享住宿满足了消费者多元化需求 • 尽管同行人数仍以两人以内为主,但三人及以上的比例逐年增加,说明共享住宿房源的多元化,日益满足了消费者不 同的出行需求; • 从房源类型来看,消费者的选择相对较为平均,从单间到三、四居室都能被满足,选择“自由度”提高。 2015.10-2016.09 2016.10-2017.09 2015.10-2016.9 2016.10-2017.9 数据来源: 艾瑞《2017年中国在线短租行业小猪平台 数据来源:小猪官方数据平台 数据来源:小猪官方数据平台 案例研究报告》 大数据 · 全洞察 84

85. 个性化趋势明显,特色房源增多 • 共享经济能够释放个性化住宿需求,小猪短租“城市之光”书店住宿计划上线后,为爱书人提供了与阅读空间更深入 的互动机会,85后90后用户占比过半。 小猪平台上限提供住宿的书店 厦门 “港头公益图书馆” 长春 “樂讀书社” 厦门“日青书房” 泉州 “风雅颂书局” 武汉 “文泽尔私人图书馆”湖州 “蜗牛书坊” 武汉 “文行书舍” 上海 “小亚细亚文库” 扬州 “边城书店” 苏州 “书舍阅读客栈” 杭州 “芸台九溪阅读私 西安 “回音公园概念书店” 房” 太原 “后舍间概念书店” 桂林 “纸的时代” 丽江 “明夷书坊” 汉中 “留坝书房” 重庆 “南之山书店” 数据时间段:2016年10月-2017年9月 数据来源:小猪官方数据平台 数据来源:小猪官方数据平台 大数据 · 全洞察 85

86.共享办公

87.中国共享办公的市场规模预计达到54.7亿元 • 共享办公企业数量在2015年呈现“爆发式”增长,2016年继续稳步提升,预计到2017年共享办公规模将达到 54.7亿元。 数据来源:中商产业研究院 根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 87

88.共享办公帮助小微企业节省成本,并有效利用闲置空间资源 • 以北京为例, 10人以下的初创团队占整体入驻共享办公企业的67.2%,以10人团队为例,开放式共享办公可以为 传统办公租金(不含设备费用)节省40%以上的租金成本,共享办公大大节省了初创团队的成本费用; 传 统 办 公 装修、家具及办公设备另算 -41.4% 共 享 -11.4% 办 公 以10人团队为例,传统办公按每人最低10平计算,价格来自好租网同地段周边均价。传 统工位租金不包括装修、家具及办公设备 数据时间:截止至2017年11月 数据来源:优客工场官方数据 共享办公位租金数据数据来源:优客工场官方数据 大数据 · 全洞察 88

89.信息技术服务和文化娱乐行业最爱“共享办公” • 以北京为例,入住企业行业分布较为分散,其中信息技术服务是使用共享办公最多的行业,占整体的三分之一, 其次是文化娱乐,农林牧渔。 月均增长率:10.3% 数据来源:优客工场官方数据 数据时间:2017年9月 数据来源:优客工场官方数据 大数据 · 全洞察 89

90.2017共享办公热点:发展模式趋同,向多元服务型生态体系靠拢 • 随着共享办公市场的成熟和发展,共享办公初期的四类模式逐渐趋同,企业客群范围扩大, 增值软性服务加强, 强调社群属性,致力于企业间的联动,向多元共享办公新模式靠拢; • 企业客群扩大,入驻企业不局限于 初创企业,更多中小型企业入驻共 空间 享办公; • 更强调社群属性,致力于企业与 企业间的联动,提供更专业的创 业指导,营造社区氛围; • 软性服务加强,智能化助力无人值守的办 公空间,智能化的新技术为共享办公空间 共享办公 提供了无人值守的场景,构建“以用户体 新模式 验为主”的服务体系; 社群 服务 大数据 · 全洞察 90

91.共享细分领域

92.2017共享经济细分领域:共享经济新兴细分行业正在崛起 共享服装:服务于女性,将名牌服 共享车位:通过链接拥有空闲车位 装或名牌包,通过包月或按件出租 的车主,为需要停车的用户提供服 给个人用户并收取租金。代表企业: 务,用城市的空闲资源解决停车难 多啦衣梦,女神派、衣二三 共享车位 题。代表企业:有车位,悦停 共享办公 共享物流 共享Wifi:基于PC无线网卡应用 共享物流:众包形式最后一公里物 的无线共享软件,代表企业:wifi 共享经济 流配送。代表企业:达达、人人快 物品租赁 万能钥匙、wifi伴侣 递、京东众包 细分领域 共享充电 共享雨伞:企业在地铁站点、商 业区、居民区、校园、酒店等提供 共享充电桩:缓解电动汽车充电难 共享出行 共享住宿 的问题。代表企业: E约充电 电庄充 雨伞的共享服务。代表企业:魔伞、 UU小黄伞 电 共享充电宝:缓解手机缺电或没 共享器材:企业通过租赁柜形式, 电,存在于各种公共场所。代表企 提供租赁球类产品的服务。代表企 业:小电、来电、街电 业:猪了个球 大数据 · 全洞察 92

93.商业模式升级 ——内容与商品融合

94.内容电商时代:从寻找需要的,到发现想要的 • 传统电商以追求流量为主,而内容电商将内容与商品结合,通过基于内容的大数据打造个性化商品,通过对内容 的互动提升用户粘性,更好的提升购物体验。 内容化: 纯电商时代 内容+电商时代已来临 传统电商向内容化转型, 通 对于消费者 过图文,短视频及直播等形 式提升消费者体验 • 内容化将延长用户停留时间,提高时间竞 争优势;提升消费者活跃度及粘性。 社区化: 电商平台通过社区提供一站 式服务,使用户产生感情寄 流量为王 内容为王 托,粘性与转化率更高 对于商家 • 平台内容化转型促使卖家经营方式的改变, 精准化: 拓宽商品曝光渠道,商家可以通过推文, 平台社交数据能够体现购物偏 短视频、直播等新传播媒介触达更多潜在 好,个性化数据助力精准营销 消费者。 大数据 · 全洞察 94

95. 传统电商更加重视内容板块 • 随着消费需求的转变,内容对消费决策的影响越来越大,电商巨头们均在产品中加大了内容板块。 • 以淘宝为例,图文帖子的PV及引导至商品详情的UV呈迅速上升趋势。 内 容 化 亿级浏览 百万级转化 2016年9月 2017年11月 数据来源:淘宝 注:为清晰显示效果,图中纵坐标轴值域不一致 大数据 · 全洞察 95

96. 淘宝特色商家和用户之间建立了粘性极强的深度连接,内容支付转化提升 的效果显著 • 特色商家内容浏览情况与2016年相比提升显著; • 从支付转化率来看,特色商家每条内容UV可引导销售额的转化,与2016年5月相比,增加32%。 2016年-2017年淘宝特色商家内容支付转化 金记珠宝微淘运营: ↑+316% 通过买家秀、视频制作、商标名征集、 盖楼、海外生活照、采购及补货图片、 新品抢先看等方法发布微淘吸引粉丝, 内 与粉丝互动,增加粘性。经过不断尝 容 试淘宝用户对于内容的喜好,运营前 化 ↑+259% 后支付转化率增加1.61倍。 ↑+32% 2016/05 2017/11 PV(单位:百万) UV(单位:百万) 每条内容UV引导销售额 数据来源:淘宝 特色商家:商家规模为10万,占据淘宝成交金额的20%。有稳定的市场区分度且品质稳定,具有私域运营和内容运营的独特优势 大数据 · 全洞察 96

97. 社区属性帮助平台向电商导流 • 社区向用户提供一站式服务,增进用户互动,用户会产生感情寄托,粘性与转化率更高,更易于向电商导流; • 以大姨妈平台为例,以多样化生理记录工具+社交功能相互促进,增加用户使用工具粘性,培养其记录经期习惯, 同时引入电商功能进行用户价值变现。 电商平台-姨妈爱买 经期 备孕 孕期 辣妈 工 社 具 经期记录, 心情记录,身体记录,孕期记录, 宝宝记录 区 化 备孕 问诊 生活 社区通过内容营销, 健康 社群传播,挖掘用 社 户转化价值,提升 区 粘性与转化率,更 两性 孕期 育儿 购物 好的实现平台变现 姐妹说 大数据 · 全洞察 97

98. 社区场景化营销带动内容转化率 • 以大姨妈平台“敢女孩”系列营销为例:提炼棉条使用的多种场景,提出“敢女孩,更自由”的主题,以故事的 形式代入出游场景,展现出游场景下棉条的功效, 引导用户场景代入,增加对棉条的认知,提升棉条转化。 场景代入 棉条科普 棉条评测 商品详情页UV 展现多场景下棉条的作用后, 全面多角度介绍各种棉条的 正式科普棉条的由来,优势 对比测评,引导购买转化。 +626% 社 和使用方法。 区 化 棉条订单量 +278% 棉条销量 +573% 运动 健身 出游 大数据 · 全洞察 98

99. 社区活跃度对于电商转化效果影响显著 • 大姨妈社区用户数2017年9月比去年同期增长超过50%, 同时,电商访问人数也迅速提升。 • 对比不同活跃度的社区用户,社区活跃度对于电商转化效果影响显著。 社 社区用户电商转化率= 区 非社区用户电商转化率的15倍 化 高活跃社区用户电商转化率= 低活跃社区用户的4.8倍 数据来源:大姨妈平台数据 大数据 · 全洞察 99

100. 商品与内容结合可以有效利用内容大数据对购物进行精准推荐 • 以宝宝树为例,社区所积累的大数据不断在电商实现更深层次的应用, 使宝宝树电商从提供琳琅满目的商品起, 逐渐转变到根据大数据深挖用户需求,实现千人千面,严选推荐,到目前已经发展到C2M阶段,根据用户痛点实 现个性化定制。 备孕 怀孕 0-1岁 1-3岁 3-6岁 个 性 有指导的精准购物 化 C2M(Customer to Maker): 社区 电商 • 通过大数据找到用户痛点 • 千万妈妈口碑推荐 • 用户导流为零成本 • 根据痛点研发产品/服务 • 海量亲身使用报告 • 需求指导精准选品 • 根据痛点找到针对不同用户的 营销点 • 使用体验互动讨论 互动反馈形成闭环 • 品牌直供确保品质 • 在宝宝树完成闭环营销和销售 • C2M闭环填补空白 • 推广至全渠道 大数据 · 全洞察 100

101. 宝宝树C2M模式实现个性化定制 • 基于大数据对用户需求的洞察,宝宝树在母婴行业率先启动了对C2M电商模式的探索——在宝宝树平台通过大数 据深度挖掘用户洞察,再根据用户的洞察研发完全满足用户需求的产品,能够形成产品、平台、消费者三方共赢 的局面。 C2M 宝宝树专定畅销产品 个 新生儿医护级纸尿裤 无添加母婴专用纸巾 医用纯水物理降温贴 性 化 无真菌无甲醛无荧光 美国FDA/欧盟AP食品级认证 含97%水分,无刺激,无香料 0-28天纯净守护 安全到可以喝 数据来源:宝宝树平台数据 大数据 · 全洞察 101

102.商业模式升级 ——零售渠道去边界

103.零售市场正在发生巨变,人、货、场发生重构,全渠道融合顺势而行 传统零售 新零售 数据驱动 数字化消费者,消费者+合作生产者 人:单纯的被动消费者 智能柔性按需供货,全方位的消费过程及体验转变 货:传统经验供货 泛零售,消费者触达场景多元化 场:线上线下固定的零售场所 资料来源:阿里研究院《C时代零售》;阿里,贝恩《新零售下的品牌变革》 大数据 · 全洞察 103

104.渠道融合关键词 • 传统的零售业在业务数字化,选品智能化,消费体验升级化的道路上不 传统零售转型升级 断探索。 • 利用品牌数据实现全域营销,更好地实现品牌和消费者之间的互动,实 品牌和营销被重新塑造 现营销更大价值。 • 传统电商大胆试水新业态。通过线下门店给消费者全新体验,提供更多 电商延伸线下 消费场景。 • 碎片化的人货场驱动着新的业态出现,无人便利店,无人售卖机,盒马 全新业态崛起 鲜生等新零售业态正在崛起。 大数据 · 全洞察 104

105. 传统零售转型升级 • 传统零售商从之前的布局线上, 到现在开始线上线下充分融合,进行全渠道布局,为消费者提供更便捷更高效的 一站式服务体验; • 以苏宁为例,随着智慧零售战略落地,数据+门店,零售+体验模式给消费者带来无限想象与空间。 传 统 零 售 转 •苏宁易购 •AI便捷导购 2017年双11:苏宁易购O2O购物节 •打通全渠道 •店铺功能区 型 购买链路 模拟生活场 景,体验下 升 智慧 智慧 单 级 新物种: 全渠道: 平台 体验 开设无人BIU店、嗨购市集等, 把整个线上线下销售需求包括 线下购物场景备受关注的 体验完整地通过会员打通,配 智慧 智慧 “旺宝”机器人登陆苏宁互 合线下的4000家店、全新推 联网门店,加上刷脸入房的 出的超级品牌店和100辆流动 服务 物流 新玩法,为双11受众群带来 嗨购车,无论消费者身处何地 •“两赔一保” •“超级仓, 全新购物体验。 都能享受到最优惠的价格服务。 • 55个城市送 超级配,超 装同步 级算法” •“准时达”、 •AGV机器人 “半日达”等 高精准算法 多种特色配送 自动拣货 服务 数据来源:公开资料整理 大数据 · 全洞察 105

106. 新零售革命重塑品牌营销,以品牌为中心的渠道布局变成了以消费者为核心 的综合购物体验 • 以优衣库为例,通过更完整的数字化运营路径,完善了销售链路,线上线下都为消费者带来良好购物体验。 品 线上 线下 牌 和 4D虚拟 营 • 智能试衣,弥补消费 试衣间 实时库存店 • 若遭遇该门店缺货,可及时 者空间不到位的缺憾 铺信息提供 通过查看app及附近门店看 销 官网 是否有货 被 客流互相导入 重 新 UTme!: 塑 属于自己的 智能商品 造 UT 天猫旗舰店 app 介绍 • 了解商品详细介绍,搭配 • 简易定制,服务更个性 指南和实时库存 线上线下同款同价 优惠券全渠道通用 基于LBS的智 能提醒 快捷支付 • 支付宝微信等多种无现 金支付方式 • 提示离你最近的门店及库存情况 大数据 · 全洞察 106

107. 电商借力线下实体门店升级用户体验、丰富消费场景 • 阿里巴巴,美团,京东等电商巨头,纷纷借力线下实体门店雄厚实力,零售业态及实体零售技术更加多元化。 2018 电 商 延 伸 2017 线 下 2016 2016.01 阿里巴巴盒马鲜生首店落地 2017.07 阿里淘咖啡 2018.04 阿里首家线下购物中 2016.11 速懒鲜生 智慧体验店 2017.07 美团 掌鱼生鲜 心预计对外开放 名为猫茂more 2016.12 食得鲜上市 2017.08首家天猫小店投入运营 mall 2016.12 Amazon Go.推出 2017.11京东首家生鲜超市7- 2016.12 银泰携手阿里—打造生活选集 Fresh 开业 数据来源:根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 107

108. 人、货、场重构,驱动全新业态出现 • 跨界零售新物种 “盒马鲜生”,通过商品再造、技术再造、流程再造和物流再造,把一般意义上的生鲜超市转变 为移动互联时代的体验式消费中心,重构了餐饮零售业的商业模式。 全 全渠道经 • 门店访客即流量,彻底 新 营 改变传统电商流量来源 业 态 崛 • 3KM半径精确化运营,复购和 起 体验为核 • 门店体验和互动场景丰富,门店 转化率十倍于传统电商 智能物流 • 低成本冷链物流运营,让快消 心 好逛好玩更好吃,真正成为消费 和生鲜能够盈利 者娱乐休闲的场所 “生鲜食品超市+餐饮+APP电商+物流” • 实体门店经营2万种以上商品 • 全渠道数字化运营,大幅改善效率和成本 • 一日三餐基本达到100%满足 精致选品 数据赋能 • 可以针对门店消费者推送不同品类,打造 千人千面服务效果,提升用户粘性 资料来源;根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 108

109. 全渠道运营:移动互联时代的体验消费中心 简单选 零售区:普通熟食,快消产品 最鲜生 餐饮区:鲜活水产 可 线下实体门店 堂 食 1. 现 或 全 外 3. 极 场选 卖 新 速达 购 业 享 2. 3km 心 内30 态 随 门 min 到达 崛 一 店 起 站 自 式 动 ” 金结算 轻 拣 现 外 p p“无 消费者 2015年3月成立 卖 a 货 开 盒马 2. 打 款 购 并付 上选 1. 线 盒马APP 便捷付 3. 跳转至支付宝结算 资料来源:根据易观《中国新零售》整理 大数据 · 全洞察 109

110. 精致选品:简单生活不简单 • 商品定位新鲜、健康、时尚、精致,围绕“大厨房”概念精选SKU,基本以食品和日用百货为主,满足用户一日 三餐基本需求。 全 “生熟联动”,生鲜主打 品类规划,入乡随俗 小包装,小批量,高频次 新 业 • 盒马针对不同地域精心打造不同即食菜系, • 盒马“日日鲜”,基地直采, 满足不同地区的味蕾 只售一天 态 崛 起 南方独有: 以鲜活水产为代表的盒 小龙虾月饼 马特色大生鲜,有200 多个SKU 叮叮菜:首批共有6道菜品(青花椒小龙虾、奥 尔良味鸡翅、八宝辣酱、果醋排条、红焖土豆 加拿大波士顿龙虾 牛肉、化皮红烧肉) 新西兰帝王鲑鱼 丹麦法罗群岛三文鱼 • “日日鲜”蔬菜300-500g, 澳龙 北方独有 新西兰青口贝 满足一餐需求 水培菜 ….. 产地直采,每日发货 小火锅(目前只在北京十里堡店有) 数据来源:联商网 大数据 · 全洞察 110

111. 智能物流:算法驱动的30分钟极致配送 盒马鲜生智能运作的30分钟极致配送 时间要求 业务特征 全 用户下单 地址信息 新 用户画像 业 态 崛 精确高效 订单履约, 起 送达指定 机器学习训练算法 信息解构 位置 前店后仓的店铺格 复盘优化流程路线 局,一经下单,后 台立即实施配送 精确POI层集单 拆解履约流程 推算履约计划 拣货打包 按批次进 路由算法, 导航 行包裹生 免费配送+零门槛+3公里半小时送达+无条件退货 重组任务 投递 产 资料来源:网上公开资料整理,图片来自盒马品牌手册。 大数据 · 全洞察 111

112. 体验为核心:线上线下打造极致消费体验 • 盒马实体店铺采用场景分类,体验区围绕着休闲和“吃”为主题,打造良好用餐体验,带动在超市 区的购买欲望。 消费场景联动 体验区 当你在餐饮区选好波士顿龙虾后,逛到超市区你 超市区 全 又忍不住囤一些零食,牛奶面包回家 新 肉类,水产,蔬果,休闲食品, 现场加工区 业 米面粮油,烘焙间 …… 就餐区 态 亲子体验区(活动区) 崛 起 招商区 仓储区 服务区 资料来源:网上公开资料整理 图片来自互联网 大数据 · 全洞察 112

113. 数据赋能:节省运营成本,提高经营效率,提升用户粘性 便捷支付:无现金 提升粘性的会员管理 千人千面的精准推送 全 新 盒马无现金支付比例超过9成 盒马福利社 个性化的精准推送 业 态 线上/线下盒马支付成功 (盒马猜你喜欢) APP作为到店消费唯一支付入口,通过用户授 崛 权直接绑定支付宝账户 浏览行为 起 领取积分 LBS定位 养育小盒马 购买记录 (盒马付款界面) …… 达成任务 即可解锁福利 联动线上线下,全方位跟踪消费者购买行 • 通过积分/优惠券形式鼓励用户消费, • 智能化算法还原较为具象的用户画 为 刺激二次购买 像,精准推送相应商品 大数据 · 全洞察 113 资料来源:网上公开资料整理

114. 第四章 消费业态升级

115. 业态升级三大主要方面 • 消费者需求的变化以及以大数据、人工智能等新技术的产业化改造,导致不同行业间的发展呈现不同态势,主要 有以下三个方面: 乐活型服务行业迅速发展 生态支持系统升级 传统行业加速科技化改造 主要驱动因素: 主要驱动因素: 主要驱动因素: 需求升级——消费者对“服务性消 新技术应用——大数据、人工智能 新技术应用——技术对传统行业的 费”的需求增加,尤其是以旅游、 等新技术的不断发展,对各个行业 革新正在加速,以“在线”、“连 文娱、运动为代表的让消费者更 的催化作用愈发明显,消费生态的 接”为特点的互联网技术对各个行 “快乐”、“健康”的乐活型消费, 底层支持系统正在发生改变 业的改造逐渐成熟。新一轮的智能 增长趋势也将愈发突出 化改造已经开始 代表行业:文化娱乐、旅游、运动 代表行业:云计算、信用服务、物 代表行业:金融、医疗、教育 流 大数据 · 全洞察 115

116.乐活型服务行业迅速发展 文化娱乐 旅游 运动

117.主要行业升级趋势: 文娱 旅游 运动 • 短视频继续爆发增 • 自助游需求增长 • 运动时间碎片化 长 • 个性化的旅游需求 • 消费者运动越来越 • 现场娱乐在线下娱 进一步增长 专业 乐方式中的关注度 • 运动与社交的关系 提升 愈发紧密 • 广告营销出现越来 越多更多新玩法 • 内容精品化趋势明 显 • 内容付费快速增长 大数据 · 全洞察 117

118.乐活型服务行业迅速发展 ——文化娱乐

119.关键词一:短视频 信息视频化 + 时间碎片化 + 4G普及 = 短视频的持续快速增长 • 2017短视频领域延续了去年的增长势头,周活 驱动因素一:网络注意力资源日渐稀缺,视频更容易吸引注意力,日渐 跃用户增长为各文娱细分领域里最多; 成为最重要的信息传递媒介 • 除了视频聚合平台,短视频已经越来越多地渗入 社交、消费、资讯等平台,成为一种“标配”形 2016年12月,今日头条图文资讯平均日浏览量同比增长87%, 式。 视频资讯同比增长605% 驱动因素二:短视频具有“浅显、快速、频繁”的特点,最符合年轻户 碎片化的阅览习惯 2017年6月,手机网民在整 2017年6月,手机视频网民在整 体网民中占比同比增加 体视频网民中占比达到93% 8.9% 3.8%,达到96.3% 驱动因素三:4G普及率提升,和WIFI一起为短视频提供了流畅的播放 条件,使得随时随地看视频成为一件很容易的事情 2017年6月,移动联通用户中 2017年6月,移动上网使用 4G使用率同比提升18.8%, 4G方式的占比同比提升 达到64.48% 7.5%,达到24.3% 数据来源:猎豹大数据,以活跃应用为样本,周活跃渗透率=APP的周活跃用户数/中国 数据来源:CNNIC、Trustdata、Wind资讯、今日头条算数中心 市场总周活跃用户数 大数据 · 全洞察 119

120.关键词一:短视频 垂直专业化和个性化匹配是两个重要发展方向 精耕方向一:垂直领域 & 专业化 精耕方向二:个性化匹配 娱乐/搞笑类题材占比下降,多个垂直领域占比明显提升;同时,这也催生了垂直 针对不同属性用户的个性化的匹配内容也越 领域专业化内容提供者的出现,今年7月一期大鱼榜单新锐榜上榜名单中,前5位 来越多,比如多个短视频平台推出了城市站, 多为垂直领域创作者。 服务细分用户。 案例:二更 建立了华北、华东、 华南、西南四大区 域公司。 12个城市站:“更杭州”、“更北京”、 “更成都”、“更上海”、“更苏州”、 “更天津”、“更长沙”、“更重庆” 、 “更云南” 案例:秒拍 推出“川渝创作者榜单” 除北京总部外,在上海、 成都、西安落 成移动视频创作基地。 数据来源:土豆 大数据 · 全洞察 120

121.关键词二:现场娱乐 线下娱乐方式正在发生潜移默化的改变,现场娱乐消费习惯增强 • 根据猎豹大数据的监测,现场娱乐类应用的周打开次数同比增加14.8次,达到27次,超过电影类应用的周打开次 数;显示了线下娱乐方式的偏好变化:以演唱会、话剧、音乐会、体育赛事等为代表的现场娱乐类演出日益成为 消费者线下娱乐的新选择。 数据来源:猎豹大数据,以活跃应用为样本,周人均打开次数=用户平均每周打开app的次数 大数据 · 全洞察 121

122.关键词二:现场娱乐 跨城看演出吸引力日益突出 • 随着消费者观演需求的增加以及消费力的增强,跨城看演出的比例逐渐提高; • 尤其是演唱会和体育赛事对观众跨城观演的吸引力较强,截止2017年8月份,43%的演唱会票房来自跨城观众。 数据来源:大麦,2017年数据截止8月份 数据来源:大麦,2017年数据截止8月份 大数据 · 全洞察 122

123.关键词三:广告营销 广告定制化程度加深,与娱乐内容深度融合成创意趋势——案例:百草味 影视剧定制IP产品 与电视剧《三生三世十里桃花》的合作,百草味推出了桃花主题产品——桃花心·糯米团子,将 影视剧内容与品牌产品结合,突破了以往单纯硬广植入的模式,延伸影视剧IP的价值,使广告易 于接受。深度激发了用户的需求,产生了良好的销售成绩。 产品上市 市场升温 市场升温 剧内:在剧中主要角色 剧内:“糯米团子”出生; 跟随剧集发展百草味先后打 “糯米团子”出生前; 剧外:“糯米团子”在情人 出了“四海八荒第一仙果”、 剧外:情人节期间同步上 节的前一天为百草味录制了 “情人节示爱神器”、“天 线,与产品定位相契合。 独家视频。 孙同款”等多种宣传文案, 与剧内演员深度合作。 资料来源:百草味 大数据 · 全洞察 123

124.关键词三:广告营销 跨界合作玩法不断创新——案例:网易新闻 • 跨领域的营销合作玩法不断创新,快闪成为线下跨界营销经典形式。今年网易新闻联合饿了么的合作“丧茶”取 得了较好的效果。 活动创新点: 活动效果: 与网民共创:活动起源于网民的 为期四天的时间内(4月28日-5月 一条微博 1日),引发病毒式传播,曝光超 过20亿人次,100多家媒体主动报 反鸡汤营销:利用”丧文化”做 道。 营销宣传,抓住消费者眼球,迎 合了年轻人自我调侃的心情 线上+线下的场景传播矩阵:饿 了么与网易共同策划线下活动, 网易进行线上传播 应用快闪店:因其产品供应上的 有限性刺激消费者的购物欲 动物界的超级网红王三三是符 合品牌调性的代言人。 数据来源:网易新闻 数据来源:百度指数 大数据 · 全洞察 124

125. 关键词四:内容精品化 优质的口碑和剧情成为驱动用户关注以及付费的主要动因——《白夜追凶》案例 • 《白夜追凶》和某大剧对比:《白夜追凶》的IP、 • 在会员拉新续费方面,刚开始,某大剧因为较高的 明星咖位远不及某大剧,但由于口碑表现优异, 知名度会员激活能力远超《白夜追凶》,但随着口 《白夜追凶》后期声量逐渐上涨,来自搜索页面的 碑的持续发酵,《白夜追凶》的拉新续费能力大幅 占比逐渐增多。 增加。 上线第N天 上线第N天 上线第N天 数据来源:优酷,声量指:微博、微信、新闻上提及设定关键词语的条数 数据来源:优酷 大数据 · 全洞察 125

126.关键词五:内容付费 内容付费逐渐成为常态 • 用户越来越愿意为内容买单,相关消费规模快速增长,并且用户复购率较高; • 付费用户的内容消费习惯也更加成熟:以蜻蜓FM平台为例,付费用户相对于整体用户而言,收听习惯更加集中在 白天时段, 收听习惯更为成熟,能够更好的利用碎片化时间。 内容相关消费快速增长 截至2017年3月27日,“得到”App专栏累积销售超171万份  喜马拉雅FM,《好好说话》当日销售破500万,一周后总销售额破 1000万 2017年以来喜马拉雅付费用户的月均ARPU值(企业从每个用户所得 到的平均收入)已超过90元,该数值与腾讯休闲游戏ARPU值接近。  截至2017年10月底,据喜马拉雅FM后台数据显示,其付费用户复 购率高达52.4% 喜马拉雅2017年“123知识狂欢节”,最终内容消费总额达1.96亿  数据来源:网络公开资料 数据来源:蜻蜓FM平台数据 大数据 · 全洞察 126

127.乐活型服务行业迅速发展 ——旅游

128.旅游休闲已经成为线上第三大人均消费品类 • 根据猎豹大数据对安卓用户的监测数据,2017年旅游用户渗透率同比增长12.5%; • 旅游成为除鞋包服饰和家具家装之外线上人均消费额最高的品类。 数据来源:阿里数据; 数据来源:猎豹大数据,以活跃应用为样本,周人均打开次数=用户平均每周打开APP 的次数,周活跃渗透率=APP的周活跃用户数/中国市场总周活跃用户数 数据说明:旅游休闲类相关产品涵盖度假路线、签证服务、机票、门票、酒店、演出门票 等 大数据 · 全洞察 128

129.关键词一:自由行 自助游市场增长,带动相关配套服务的增长 • 自2015年以来,中国线上的自助游市场规模迅速扩大,其中,年轻人对于行程自由度的要求更高,以出境游为例, 超过八成的年轻群体出境会选择自由行; • 而这种自助游需求的增长也带动了相关服务的增长,以租包车业务为例,2017年用户数增长29%。 数据来源:飞猪; 数据说明:年轻群体指小于36岁的人; 数据来源:艾瑞咨询 数据说明:选择租包车用户其中包括国内租、包车和国 数据来源:飞猪《年轻群体全球游特征及趋势报告》 外租包车用户 大数据 · 全洞察 129

130.关键词二:个性化 个性化的旅游需求带动了相关类型服务的增长——民宿、定制为代表 • 消费者个性化的旅游需求带动了民宿和定制游的需求增长:民宿2017年订单量同比增长44%;定制游2017年出游 人次增长54%。 +54% 数据来源:飞猪 数据来源:飞猪 大数据 · 全洞察 130

131.乐活型服务行业迅速发展 ——运动

132.关键词一:运动常态化 碎片化运动时间增加 • 夜间9点是运动贡献量最集中的时段,Q3相比Q2夜间9点的运动贡献量下降了6%,其他时间段的运动贡献量有所 增加,运动贡献量的时间分布更趋于均匀,线上用户在更多非高峰时段进行了体育锻炼,尤其是下午14-17点间。 数据来源:Keep 大数据 · 全洞察 132

133.关键词二:装备专业化 线上瑜伽装备呈现精细化和专业化趋势 2017 消费金额 同比增幅 +58% +30% +17% +36% +115% +129% +18% +88% +103 数据来源:阿里数据 大数据 · 全洞察 133

134.关键词三:社交 运动成为社交新载体,尤其是非组织内社交 • 数据显示,只有27.1%的人会选择一个人独自运动,运动成为一种重要的社交新载体; • 从跑团类型看,近八成跑团是自发组成的社会跑团,这种非组织内的社会跑团占比远超组织内的校园跑团和企业 跑团,且差距扩大。 数据来源:京东《2017互联网体育消费报告》 数据来源:悦跑圈 大数据 · 全洞察 134

135.生态支持系统升级 云计算 信用服务 智慧物流

136.生态支持系统升级 ——云计算

137.云计算对各领域作用升级 由云IT阶段发展到云DT和云DI阶段 • 根据阿里云研究中心研究,云计算经历了三个阶段的发展:企业云上转型分为云IT、云DT和云DI阶段。 云IT阶段 云DT阶段 云DI阶段 数据线上化 业务数据化 数据智能化 2014-2015年 2016年以后 2017年以后 • 由于传统的IT设备投资较高,大量 • 消费、媒体和物流等产业率先将数据 • 人工智能与云计算结合,帮助解决不 企业开始用云来替代IT基础设施, 线上化后,开始将线上数据应用到业 同行业的具体问题,这一阶段叫做云 这一阶段叫做云IT阶段。 务决策中,这一阶段叫做云DT阶段。 DI阶段。 • 云IT最直接的作用在于降低企业成 • 数据在云上打通,开始应用到交叉销 • 阿里云人工智能ET已经应用在医疗、 本,节约70%的投资成本。云IT的 售分析和全渠道运营等领域。 工业、政府和农业等领域。 特征是将线下的企业数据移到线上。 资料来源:阿里云研究中心 大数据 · 全洞察 137

138. 云计算通过直接和间接的方式作用于消费生态 • 云计算助力企业数字化转型、业务能力和管理能力的协同与创新能力的提升,企业从而能为消费者提供更便捷更 新颖的产品。 帮助企业打造互联 消费者可以在互联网门 网服务平台 户进行交易 对消费生态的直 消费者订单支付更快 接作用 云计算的数据处理 能力不断提升 云计算助力 消费者交易创建更快 提升消费者 消费生态的 体验 升级 助力传统企业业务能力 和管理能力的协同 创新与便捷的 对消费生态的间 助力企业的转 产品、便利的 接作用 型或升级 渠道与完善的 助力企业实现全球化的 服务 拓展 资料来源:CBNData分析 大数据 · 全洞察 138

139.云计算的生态服务作用 “云计算+人工智能”助力商家优化消费体验 • 以天猫双十一狂欢节为例,借助全球最大的“2017混合云”和人工智能,今年双十一的交易创建速度和支付笔数 速度都大幅提升,远超往年。在云计算的帮助下,今年双十一消费者遇到的网络和付款延迟情况更少,消费者体 验更好。 • “2017混合云”助力天猫双十一购物狂欢节: • 实现1小时内10万台服务器的快速扩容,支撑这一天的买、卖、付、送 各环节在云上的顺利进行。 • 在全球4大洲60多个国家和地区筹备了1200+CDN节点,应对天猫、淘 宝上图片、文字和视频的爆发增长。 • 人工智能助力天猫双十一购物狂欢节: • 人工智能助手当天承担95%的客服咨询,一天可以回答800万个提问。 • 人工智能货仓机器人单日可发货超过100万件。 • AI设计师双十一当天设计4.1亿张商品海报。 • 机器智能推荐系统双十一当天为用户生成超过567亿个不同的专属货架。 数据来源:阿里云 资料来源:阿里云 大数据 · 全洞察 139

140.云计算的生态服务作用 “云计算+人工智能”助力医疗、出行等其他垂直领域智能化升级 以阿里云ET大脑为例,助力医疗、出行等领域智能化升级 阿里云ET城市大脑 阿里云ET医疗大脑 • 支撑未来城市可持续发展的全新基础设施,核 • 采用深度学习技术,通过学习海量病例来提升 心是利用实时全量的城市数据资源全局优化城 “医术”,协助医生、护士为患者提供更好的 市公共资源,即时修正城市运行缺陷。 医疗服务。 • 案例:在杭州市时点,通过各类数据感知交通 • 目前典型的应用场景包括医疗影像智能协助医 态势进而优化信号灯配时。试点区域通行时间 生看CT扫描和医疗语音识别等。 减少15.3%,高架道路出行时间节省4.6分钟。 资料来源:阿里云 大数据 · 全洞察 140

141.生态支持系统升级 ——信用服务

142. 信用服务从“后台”走向“前端”,渗透到消费的众多领域 • 作为消费者新的通行证,“信用分” 应用渗透到众多消费领域。 • 以芝麻信用为例,截止2017年11月,芝麻信用免押金信用服务已经覆盖全国381个城市(含县级市),免押金信 用服务场景已扩展至酒店、租房、民宿、租车、共享单车、便民服务、办公设备租赁、数码等10余个行业,芝麻 信用已为用户提供免押金额合计超过425亿元。 覆盖城市 覆盖行业 免除押金 芝麻信用免押金信 芝麻信用免押金信用服务 芝麻信用累计为用户提供免押 用服务已覆盖全国 场景已扩展至共享单车等 金额超过425亿元 381个城市 近10大行业 数据来源:芝麻信用 备用:数据截至2017年11月 大数据 · 全洞察 142

143.信用服务是共享经济的重要基础 • 共享经济发展的基础是相互信任,通过引入信用评分可以有效解决用户的顾虑和平台未来发展的风险,推动共享 经济的发展。 用户最关心的平台的三大要素是:个人信 共享经济 息是否安全(占比88.5%)、是否引入第三方 目标: 信用评分(占比43.0%)、是否有完善的售后 效率最高 服务体系(占比41.1%) 保障: 条件: • 如何进行身份认证 安全策略 大众参与 • 如何促进高效交易 用户最关心的主体的三大要素是:个人信 • 如何对守信激励和 息是否真实(占比75.6%)、提供照片是否真 核心: 实(占比57.8%)、信用评分高低(占比 对失信惩罚 用户体验 57.6%) • 如何保护参与者权 支撑: 基础: 益 信息技术 相互信任 未来发展面临三大主要问题:相关法律法 前提: 规不完善,异议无法被处理(占比51.8%)、 资源 社会信用体系建设不完善(占比50.3%)、分 享的商品或服务质量难以保证(占比38.9%) 资料来源: 《信用助力分享经济发展研究报告》 大数据 · 全洞察 143

144.信用的服务作用 信用在共享经济中的渗透率越来越高 • 信用在共享经济中的渗透率越来越高。以共享单车为例,与2016年1月相比,2017年4月共享单车行业信用渗透 率在10%以上的城市从2个上升到19个,信用渗透率在1%以下的城市从259个下降到57个,信用渗透率显著提升。 数据来源:《信用助力分享经济发展研究报告》 注:第一梯队:共享经济服务渗透率在10%以上;第二梯队:共享经济服务渗透率在5%-10%;第三梯队:共享经济服务渗透率在1%-5%;第四梯队:共享经济服务渗透率在1%以下 大数据 · 全洞察 144

145. 信用的服务作用 刺激消费需求——案例:ofo • 以ofo为例,2017年3月,ofo首先在上海推行“信用免押”模式。“信用免押”推动新用户注册,上海开通信用 免押后新注册人数迅速增加,“信用免押”理念越来越深入人心。 2017年3月ofo与芝麻信用合作, 在上海开通信用免押,当月注册用 户数量迅速上升 数据来源:ofo 数据来源:ofo 大数据 · 全洞察 145

146.信用的服务作用 刺激消费者的消费需求——案例:共享物品(3C数码) • 在共享物品领域,信用也可以起到刺激消费者需求的作用。以3C数码产品为例,芝麻信用与机蜜、来点科技和探 物合作后,交易量、订单量、芝麻信用订单占比都有了不同幅度的提升。 芝麻信用与机蜜:芝麻分600分以上的 扫码 即时 商家 冗长 客户不再需要交大额的押金,流程也大 尾款 下单 收现 评估 流程 大优化。合作一年,交易量翻了50倍。 回收 芝麻信用与来电科技:芝麻信用600分 用户 商家 风险 以上免押金借充电宝。最新数据显示, 芝麻信用订单占比61%,上线一年,累 计为用户减免押金超过10个亿。 租机 扫码 真人 信用 租金 芝麻信用与探物:接入芝麻后,用户规 押金 模与月订单量同样都有明显增长,在接 租机 检验 免押 代扣 入前后均增长200%以上。 资料来源:芝麻信用 大数据 · 全洞察 146

147.信用的服务作用 规范用户行为,一定程度上降低欠款率/逾期率等 • 以租车行业为例,免押用户相对于押金用户,租金和罚金欠款率以及丢车比率都更低;酒店行业引入信用免押后, 达到了较低的逾期率和坏账率;运营商购机接入芝麻信用风控黑盒后,逾期率下降非常明显。 租车行业 酒店行业 运营商购机 芝麻分600分以上即可以“免押 合作前逾期率为20%以上,接入 金、免查房、后付费” 的信用 芝麻信用风控黑盒之后1个月未 免押客户相比押金客户,租金欠 住方式入住酒店,经过两年多的 付款比例6%,效果非常明显; 款率低52%,违章罚款欠款率 运营,目前的订单逾期率仅为 租机接入之前逾期率为20%以上, 低27%,丢车比率低46%。 0.86%(3天未付款),坏账率 接入芝麻信用后逾期率控制在 仅为0.19%(实际未付款)。 1%。 资料来源:芝麻信用 大数据 · 全洞察 147

148.信用的服务作用规范用户行为,一定程度上促使老赖履约 • 以芝麻信用为例,总体上来看,开通芝麻信用的履约老赖平均失信时长为9.35个月,未开通芝麻信用的履约老赖 平均失信时长为10.04 个月。对比可以发现,在0-3 个月和4-6 个月两个区间内,开通芝麻信用的履约老赖人数占 比都比未开通芝麻信用的要高,说明芝麻信用与联合机构的联合惩戒能够促使老赖履约。 数据来源: 《全国城市信用免押报告》 大数据 · 全洞察 148

149.生态支持系统升级 ——智慧物流

150.智慧物流的服务作用: 物流速度明显加快,当日达成为新航标 • 智慧物流帮助提升物流速度。以菜鸟网络智能仓配为例,当日达/次日达覆盖范围越来越广。2015年仅有8个城市 可以实现当日达、88个城市可以实现次日达,而截至2017年10月已经有200多个城市的1000多个区县实现了当 日达和次日达。 数据来源:菜鸟网络 数据来源:菜鸟网络 大数据 · 全洞察 150

151.智慧物流的服务作用: 物流能力不断突破极限峰值 • 以菜鸟网络双十一数据为例,2017年双十一发货1亿单的用时为9.5小时,比去年提升了2.5小时,在2013年需要 48小时才能完成1亿单的发货。2017年签收1亿单用时为2.8天,比去年提升了0.7天,在2013年需要9天才能完成 1亿单签收。 数据来源:菜鸟网络 数据来源:菜鸟网络 数据来源:菜鸟网络 大数据 · 全洞察 151

152.智慧物流的服务作用: 物流更加普惠,覆盖范围更广 • 智慧物流帮助提升物流范围。以菜鸟网络为例,智能仓配网络已经覆盖全国主要城市;跨境网络的覆盖能力可至 全球224个国家/地区;菜鸟乡村已覆盖600多个县和超过30000个村。 快递网络 仓配网络 跨境网络 菜鸟乡村 菜鸟用数据和技术帮助快递 菜鸟智能仓配网络覆盖全 截止2017年年初,菜鸟乡 截至目前,菜鸟网络跨境 公司降本提效,电子面单、 国主要城市,配送线路 物流的覆盖能力可至全球 村已覆盖600多个县 超过90000条,仓储面积 智能分单成为快递业基础设 (峰值)近1000万平方米 224个国家/地区 和超过30000个村 施。 数据来源:菜鸟网络 大数据 · 全洞察 152

153.智慧物流的服务作用: 物流服务更加贴心 • 智慧物流助力物流服务升级,让物流服务更加贴心。以菜鸟网络为例,自2013年成立以来,推出了当日达/次日 达、春节不打烊、末端驿站和两小时取退等一系列服务,提升了用户体验。 春节不打烊 当日达/次日达 末端驿站 一键退换货 2017年春节菜鸟网 截至目前,全国已 菜鸟网络在全国社 消费者只要在线点 络上约有30万快递员 经有超过1000个区 区和校园,甚至在珠 击退换货,2小时内 坚守岗位,覆盖全国 县的消费者在使用菜 峰下设立菜鸟驿站代 就会有快递公司上门 主要城市。逾9成订 鸟联盟当日达和次日 收寄服务,提供方便、 来揽收,2小时内上 单次日送达。 达服务。 多元、安全的服务。 门揽收率超过99%。 资料来源:根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 153

154.传统行业智慧化升级 金融行业 医疗行业 教育行业

155.传统行业智慧化升级 ——金融

156.金融科技发展阶段 • 金融科技发展经历了概念提出、金融科技1.0和2.0三个阶段。1.0阶段,基于移动互联网和大数据,出现了移动支 付与P2P。随着数据积累与模型开发,更复杂的风控和智能化应用出现,中国正处于金融科技2.0初级阶段。 阶段一 阶段二 阶段二 金融科技概念提出 金融科技1.0 金融科技2.0 上世纪90年代-2004 2004-2015 2015-至今 • 特征:以国家政策支持为主 • 特征:基于移动互联网和大数据技术, • 特征:随着数据积累和模型开发,应用 应用于移动支付以及P2P领域 于风险控制、智能投顾和区块链等领域 • 1993年,《国科学技术进步法》颁布, 科技金融促进会成立,中国金融科技进 • 2004年首款移动支付工具支付宝上线。 • 2015年个人征信试点,以芝麻信用为代 入萌芽期。 2007年首家网络借贷平台拍拍贷上线。 表,应用于个人征信、授信与风控环节。 • 主要以学术概念讨论为主,未出现成熟 • 支付应用在百家争鸣后逐渐趋于集中化。 • 智能化是Fintech的重要发展方向,已有 的金融科技应用。 P2P网贷逐步崛起,其野蛮生长导致 多家互联网金融及金融科技公司涉足该 2011-2012年间发生第一波违约风险。 领域。 数据来源:根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 156

157.金融科技目前主要应用领域是借贷和支付 • 目前,金融科技主要细分领域仍是借贷和支付,移动互联网技术提高了借贷和付款效率; • 用户网贷人均和笔均投资额不断上升,2014年至今,笔均投资额上涨超过6倍,人均投资额上涨约1.5倍。 资料来源:《2016全球金融科技100》 数据来源:点融 数据来源:点融 大数据 · 全洞察 157

158.新技术助力网贷平台提升风控水平与资金利用率 • 网贷投资用户高度关注安全相关话题,注重网贷平台安全属性; • 以大数据、人工智能等为代表的新技术可以助力网贷平台提升风控水平与资金利用率。 大数据征信技术:非 自动化信审技术:人 结构化数据的精细分 工智能技术加身,提 析,提升风控能力 升审核速度 Fintech和互联网技 术助力网贷提升风 控与资金利用率 团团赚技术引擎:自 每日利息复投技术: 动分散降低投资风险 提升资金利用率 数据来源:点融 数据来源:点融 资料来源:点融 数据说明:数据截止2017年3季度 数据说明:数据截止2017年3季度 大数据 · 全洞察 158

159.金融云进入高速发展阶段,助力金融行业安全性、合规性和业务创新能力提升 • 金融云进入高速发展阶段,2015年中国金融云IaaS市场规模仅28.4亿,2017年增长率预计高达44.1%,较2015 年市场规模翻番。目前,金融云应用场景集中在行业安全性、合规性和业务创新能力提升方面。以阿里云为例, 通过智能风控管理和金融反欺诈、数据产品服务及数据智能专家服务,帮助金融行业降低业务风险、提升业务能 力。 金融云热门业务场景 市场规模 增长率 帮助金融企业建立在线业务风险管理体系。比如蚂 智能风控管 蚁小贷3分钟申请、1秒钟放贷、0人工干预能力, 理和金融反 可快速实现在线消费金融业务。利用业务反欺诈能 力,防止黄牛党和羊毛党骗取业务活动费用,降低 欺诈 业务风险。 提供芝麻信用、企业图谱、金融知识图谱、企业发 数据产品服 票信息服务等相关数据服务,补充用户原有数据资 务 源不足问题,更好的开展相关业务。 大数据和人工智能核心能力是数据专家团队,能提 数据智能专 供十几位有经验的专家和金融机构一起合作,共同 家服务 开发数据模型,并持续优化运营。让用户真正掌握 智能能力。 数据来源:CCW Research 资料来源:阿里云 大数据 · 全洞察 159

160.智能投顾,解决传统投顾行业痛点,普惠长尾客户 • 与传统投顾相比,智能投顾综合运用云计算、大数据和人工智能技术,解决传统投顾行业痛点,其门槛更低、覆 盖范围更广、管理费率更低、风险控制能力更强,可为中低净值用户提供专业投资管理服务,普惠长尾客户。 输出智能投资策略 智能投顾 传统投顾 应用层 现代投资组合理论 生成策略模板 投资门槛 可实现零门槛 平均100万美金以上 量化投资策略 智能代理 覆盖范围 覆盖大多数人群 仅针对高净值人群 技术层(算法与人工智能) 管理费率 平均费率0.25%-0.5% 平均费率1%-3% 语义分析 知识图谱 数据挖掘 深度学习 时效性 24/7监控市场并响应 无法实现全程监控 资产配置 可实现分散投资 配置范围有限 基础层 云计算 硬件 风险控制 高 一般 云端数据存储与提取 高性能 客观性 完全基于大数据与AI 易受主观情绪影响 云端算力支持 智能芯片 计算机 云端实时交互系统 用户体验 服务流畅、沟通充分 流程繁琐、沟通不便 底层数据:用户行为数据和金融交易数据 资料来源:华创证券 资料来源:华创证券 大数据 · 全洞察 160

161.智能投顾应用仍处于初级阶段 • 目前,国内智能投顾领域主要有“问卷调研+组合推荐”、“投资策略+组合推荐”、“复杂风险测评+组合推荐” 及“智能分析”等几种模式,各模式均存在不足,有待迭代升级。中国智能投顾应用仍处于初级阶段。 问卷调研+组合推荐 投资策略+组合推荐 复杂风险测评+组合推荐 智能分析 • 典型示例:招商银行——“ • 典型示例:广发证券——“ • 典型示例:理财魔方 • 典型示例:同花顺iFinD 摩羯智投” 贝塔牛” • 产品逻辑:与问卷形式相比 • 产品逻辑:iFinD通过对市场 • 产品逻辑:基于目标收益和 • 产品逻辑:为用户提供四种 ,风险测评更复杂。收集投 实时信息(即“情境”)抓 目标风险,给出多组基金组 投资策略,由机器构建多个 资者更多风险偏好信息,根 取和分析,不断对大盘重大 合。用户通过问卷选择风险 投资组合,并根据市场变化 据结果给出不同的资产配置 拐点做出判断、筛选高胜率 偏好和流动性偏好,基于用 ,从组合中选取股票推荐给 建议和历史表现、申购费率 投资机会,为用户提供A 股 户选择匹配投资组合。 用户。用户可以点击“提交 和调仓记录等影响购买决策 市场投资建议。 • 主要采取问卷方式来进行用 委托”一键跟单。 的信息。 • 主要对大盘进行预测,无法 户画像,可能存在偏差。 • 机器推荐逻辑是黑箱。 • 存在业绩回报偏低问题,甚 对散户给出投资组合建议。 至无法追平市场平均回报。 目前中国的智能投顾发展处于初级阶段,几种主要投顾模式均存在不足,有待继续迭代升级。 数据来源:华创证券、根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 161

162.传统行业智慧化升级 ——医疗

163.医疗智慧化升级发展阶段 • 我国目前处于互联网医疗向智能医疗过渡阶段。一方面,互联网医疗继续发挥数据联通作用,另一方面,医疗人 工智能已经崭露头角,在医学影像和辅助诊断等领域发挥作用,帮助提升医生效率与患者体验。 阶段一 阶段二 阶段三 医疗信息化 互联网医疗 医疗人工智能 上世纪80年代-2014 2014-2017 2017-至今 • 特征:通过信息化技术实现病人信息和 • 特征:通过互联网技术实现线上数据互 • 特征:通过医疗人工智能,深入重塑从 管理信息的收集、存储、处理、提取和 联互通 研发、诊断、治疗到服务等所有环节 数据交换,提升医院管理效率 • 2014年为互联网医疗元年,互联网巨头、 • 医疗信息化和互联网医疗为医疗人工智 • 上世纪80年代,小部分医院开始应用小 资本市场、创业者、医药企业纷纷入局, 能发展提供了大量互联互通、结构化数 型部门信息管理系统。 同时完整的互联网医疗产业链逐渐形成。 据。 • 95年,卫生部全国范围内启动“金卫” • 2014年,中国互联网医疗领域投资为 • 2017年是医疗人工智能产业化元年。该 工程,包括:建设现代化医院信息管理 6.9亿美元,创历史最高,比2013年增 年3月阿里推出ET医疗大脑,8月腾讯推 系统;铺设医疗卫生信息高速网络;全 长226%,投资总额为过去3年的2.5倍。 出AI医学影像产品—腾讯觅影。 面应用医疗保险卡和卫生保健卡等。 数据来源:国泰君安、根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 163

164.互联网医疗市场进一步成熟,线上医疗资源越来越丰富 • 互联网医疗市场进一步丰富,线上医疗资源越来越丰富。互联网医疗累计注册医生数不断上升,与2015年1季度 比,目前医生数增长超过一倍。线上医生资源较为优质,超过80%的医生来自三级医院,超50%医生的职称是副 主任医师与主任医师。相比于线下医疗,线上丰富的医疗资源给患者带来了巨大的选择空间,提升了患者的体验。 数据来源:好大夫在线 数据来源:好大夫在线 注:2017年截止3季度 大数据 · 全洞察 164

165.公有云是医保机构、患者和药品生产厂商使用医院信息的服务窗口 • 医院会将可公开的信息放在公有云上,对于医保机构、患者和药品生产厂商而言,公有云是使用医院信息的服务 窗口。以阿里云为例,医疗信息系统帮助连接患者、医保机构、药品生厂商和医院,帮助患者更便捷地查询信息, 提高了医务人员工作效率和医疗水平,加强了医疗机构的服务质量和管理水平。 公有云是医保机构、患者和药品生产厂商 医疗云热门业务场景—医疗信息系统 云HIS 使用医院信息的服务窗口 卫生协同服务 医疗信息服务 • 患者可在公有云上查询个人诊疗信息, 患者 以及医院和医生的相关信息,为复诊和 卫生协同 系统管理 转诊带来便利。 • 村卫生室 其他医院 门诊管理 病区药房 • 县/区级医 院 • 医保机构可以在公有云上查询患者诊疗 药材 • 乡镇卫生院 医保机构 清单并核实相应费用,以便开展正常的 卫生资源 工作站 • 社区卫生服 医保报销等服务。 农医保/ 务中心 社保中心 住院管理 库存管理 • 私人诊所 • 药品生产商可以通过公有云随时查询药 • 私人医院 药品生产商 品库存和支出等数据,为医院和药房调 配药品提供方便。 卫材管理 医技手术 资料来源:移动信息化研究中心 资料来源:阿里云 大数据 · 全洞察 165

166.目前“人工智能+医疗”的发展集中在疾病风险管理与医学影像领域 • 随着计算机视觉与基因测序技术的发展,疾病风险管理和医学影像领域的产品相对最成熟、公司数量最多。由于 研发技术难度大周期长的问题,提供药物挖掘的企业较少。 技术难度大、产 品化周期较长, 且需要大量的时 间和数据积累, 未到爆发期。 数据来源:亿欧智库 大数据 · 全洞察 166

167.“医疗+人工智能”案例 • ET医疗大脑正在学习如何分析胸部CT扫描数据,实现对结节区 医疗大脑功能 域的智能判断。 医学影像 • 国际权威肺结节检测大赛LUNA16的世界纪录被打破,阿里云 ET医疗大脑凭借89.7%的平均召回率夺得世界冠军,此项技术 已集成到阿里云ET医疗大脑中。 • 和华大基因合作,ET医疗大脑对大量肺腺癌病例的DNA序列进 阿里云 行分析,寻找癌症致病的关键基因突变。 医疗大脑功能 ET医疗 基因测序 • 华大基因、阿里云和安徽医大在21小时47分12秒内完成了 大脑 1000例人类全外显子组数据的分析。40年前,人类若想对埃 希氏大肠杆菌进行全基因组测序,需要1000年的时间。 医疗大脑功能 • 上海华山医院利用ET医疗大脑的计算能力,用数字化模型代替 药物挖掘 部分临床实验,以及模拟小白鼠的活体实验,用于加快特效药 研发。 资料来源:阿里云 大数据 · 全洞察 167

168.传统行业智慧化升级 ——教育

169.“教育+科技”发展阶段 阶段一 阶段二 阶段三 教育服务初步线上化 线上产品形式丰富化 新技术助推智能化 2000-2010 2011-2015 2016- • 科技的作用形式:线下教育服务线上 • 科技的作用形式:1.服务在线化渗透 • 科技的作用形式:1. 工具类产品开始 化 到更多应用场景;2. 出现了大量工具 增加“内容”板块,早期的互联网公 • 产品形式:录播视频、教育资讯内容 类教育产品 司业务日趋综合化;2. VR/AR/人工智 等 • 产品形式:在线公开课、题库类产品、 能等新的科技加大教育场景的应用探 • 主要科技推动力:互联网 O2O平台、综合性教育平台等 索,多领域渗透,教育行为数据化 • 代表性企业:沪江、拓词、宝宝巴士、 • 主要科技推动力:移动互联网 • 主要科技推动力:大数据、人工智能 新东方等 • 代表性企业:网易公开课、跟谁学、 • 代表性企业:英语流利说、沪江、科 批改网、猿题库、学霸君、作业帮、 大讯飞等 百词斩、扇贝等 资料来源:根据网络公开资料整理 大数据 · 全洞察 169

170.K12是最大的应用领域,且活跃人数仍在大幅增长 • K12作为最大的教育细分应用领域,周活跃用户继续快速增长,显示了该领域巨大的需求; • 从2013年的1800亿到2016年的3270亿,三年时间, K12市场规模增长近一倍。预计未来几年,还将保持年均 20%的增速持续增长。 数据来源:猎豹大数据,以活跃应用为样本,周活跃渗透率=app的周活跃用户数/中国 数据来源:速途研究院《2017年Q3 K12在线教育行业分析报告》 市场总周活跃用户数 大数据 · 全洞察 170

171.语言学习/教育信息化/应试培训用户粘性提升 • 每周启动次数数据反映了教育类应用用户粘性提升,尤其是语言学习、教育信息化和应试培训三个领域,周启动 次数同比增长1倍,用户粘性大幅提升。 • 语言学习代表性APP: 英语流利说、盒子鱼英语、VIPABC、沪江CCTalk、 VIPKID等; • 教育信息化代表性APP: 智学网、家长通、智慧树、家长帮、掌通家园、微家园等; • 应试培训代表性APP: 粉笔公考、驾考宝典、考研帮、一起考老师、腰果公考等; 数据来源:猎豹大数据,以活跃应用为样本,周人均打开次数=用户平均每周打开app 的次数 大数据 · 全洞察 171

172.大部分细分领域的用户增长来自低线城市 • 从阿里应用分发平台监测数据看,教育类APP的新增用户主要来自三、四线及以下城市,各细分领域均超过了 50%,教育科技产品的用户下沉趋势明显。 数据来源:阿里应用分发 大数据 · 全洞察 172

173.教育智能化快速发展,教育已经成为SaaS行业第二大用户行业 • 教育行业近几年信息化发展速度大幅提升,2017年阿里云数据显示,教育已超过制造业、房地产、软件开发等行 业成为仅次于金融的第二大SaaS应用领域,科技渗透已成为教育行业的重要命题。 案例:阿里云+教育 教育为第二大 SaaS用户行业 1. 热门应用场景:学校、培训中心等教育机构快速部署在 线教育互动网站,实现在线评测、在线考试、师生互动交流 以及点播直播课堂等方面。 2. 带来的价值: • 稳定可靠、即开即用的基础设施服务; • 优质网络及按需分配的弹性资源; • 全方位的安全防护; • 即开即用的点播和直播服务; • 海量互联网存储服务 数据来源:阿里云《2017中国SaaS用户研究报告》,2017年7月 资料来源:阿里云 大数据 · 全洞察 173

174.人工智能教育产品在某些应用领域的效果已经显现——以语言学习领域为例 • 跟着AI老师学习三个月后(有效学习时长36小时), • 随着学习程度加深,用户在英语流利说平台录音 89.02%的用户PT等级(描述外语学习者进步程度 时长占比不断提升。相对“听”,“说”是一个 的标准体系)都有所增加。 更主动的学习行为,说明AI平台对用户的语言学 习带动性越来越强。 PT等级增加至 89.02% 少1个级数 PT等级增加至 78.97% 少2个级数 PT等级增 31.71% 加3个级数 数据来源:英语流利说 数据来源:英语流利说,2017年数据截止10月底 大数据 · 全洞察 174

175.用户对人工智能教育产品认可度提升——以语言学习领域为例 • 从用户端数据来看,以英语流利说数据为例,在用户选择注册原因时,“计划性”、“实用性”、“智能高效” 三个选项选择率大幅提升,用户对该类人工智能教育产品的效果越来越认可。 数据来源:英语流利说,2017年数据截止10月底 大数据 · 全洞察 175

176.人工智能技术对教育影响最大的两个方面: 个性化教育 + “学习”科学化研究 • 从作用角度看,智能化的个体学习方案将真正实 现“因材施教”:量化学习行为——对个体进行 • 除了个性化学习,人工智能对教育另一个重要改 充分的分析——自动匹配适合个体的学习内容; 变是关于“学习”的科学化研究将变得非常重要。 • 从调研数据看,(在语言学习领域)用户对人工 智能最期待的也是个性化学习。 • 教育学 • 教育心理学 • 认知科学 对“学习”理论 • 专业学科知识 的科学化探索 • 学习方法学 • 情绪管理学 • 神经科学 • …… 对学习行为和学习 学习内容的知识图 者的量化需求 谱化需求 机器“可理解” 数据来源:《2017年中国成人在线外语教育行业大数据》 大数据 · 全洞察 176

177.五、总结与展望

178.总结一:2017年消费观升级的三大表现 • 定制需求普及 表现一: • 2015.10-2017.09的两个滚动年内,定制消费者人数增长近70%,定制销售增长 个性化消费 近60% 普及 • 从大品牌跟风到小品牌认同 • 小众/潮牌、原创/独立设计和网红三类小品牌在2015.10-2017.09的两个滚动年 内,消费者人数和销售额都增长超过50% • 中高端产品普及 表现二: • 2016.10-2017.09滚动年,线上中高档消费人群占整体70% 个性化、理性 从”价格导 • 2015.10-2017.09的两个滚动年内,30%的线上消费者提升了消费档次 化、多元化和 向”到“价 • 理性主导消费,以多元的消费途径获得最大的性价比 差异化的消费 值导向” • 消费者通过去标签化、以租代买和变闲为宝获得最大性价比。以去品牌化的精选电商淘 观念凸显 宝心选为例,截止今年9月,与5月刚上线相比,销售额增长186%,消费人数增长204% • 不同代际消费者对垂直细分品类的诉求日益明显 表现三: • 90后:关注自我的精致“小”生活 追求更为细 • 80后:快节奏生活中舒缓压力的“小“放松 分的小品类 • 70后:家庭生活中忙里偷闲的“小”乐趣 大数据 · 全洞察 178

179.总结二:2017年商业模式升级三大方向 共享出行方式在不同层面对公共交通进行了有益补充。共享 共享出行:日常化 单车主要解决早晚高峰短距离出行的问题;而共享汽车弥补 了深夜公共交通的空白; 酒店已不再是出行住宿的唯一选择,在所有住宿类型中,共 共享住宿模式规范化 享住宿用户占15.7%,共享住宿用户一线城市占比超60%, 共享模式深耕 二三线城市潜力大; 10人以下的初创团队占整体入驻共享办公企业的67.2%, 共享办公模式趋同 开放式共享办公可以为传统办公租金节省40%以上的租金 成本; 共享经济垂直细分领域凸 共享行业目前涉及雨伞、充电宝、服装、wifi、器材等细分 消费模式 显 行业,通过差异化的服务迎合细分的市场需求; 升级 电商平台根据大数据深挖用户需求实现千人千面,到目前 大数据进行精准推荐 已经发展到C2M阶段; 社区向用户提供一站式服务,使用户产生感情寄托,从而 内容与商品融合 社区提升粘性和转化率 增加用户互动与粘性,提升电商购买转化 盒马鲜生把生鲜超市转变为体验式消费中心,重构餐饮零 零售渠道去边界 全新业态崛起 售业商业模式 大数据 · 全洞察 179

180.总结三:2017年消费业态升级九大重点领域 乐活型服务消费增加 生态支撑系统升级 传统行业智慧化升级 文化娱乐 旅游 运动 云计算 信用服务 智慧物流 金融 医疗 教育 • 文娱:短视频继续爆发式增长,垂直领域内容 • 云计算:服务能力提升,从整体的数字化改造 • 金融:一方面技术可以助力网贷平台风控管理, 的关注度提升;付费比例提高,精品内容是吸 到保障大数据量业务的高效稳定,再到重点领 另一方面可以提高资金的利用效率,目前分散 引用户付费的关键,自制内容能力愈发重要; 域ET大脑的智能化应用,云计算助力众多企业 化的投资管理已经实现,而完全智能化的投顾 消费者对现场娱乐的偏好度提升。整体上, 科技化升级; 产品仍处较为早期; “内容驱动”和“个性化细分”将成为两个重 • 信用服务:信用背书功能进一步放大,渗透到 • 医疗:互联网医疗进一步成熟,线上资源越发 要的发展趋势; 众多消费领域,尤其是对“信任感”要求较高 丰富,人工智能对医疗改造尚处于探索期,疾 • 旅游:2017年旅游个性化消费进一步增长,带 的共享经济领域,免押模式对共享经济的大规 病风险管理和医学影像是目前应用较多的场景; 动定制游、民宿、包车等业务发展; 模推广起到助推作用; • 教育:智能化应用已经渗透到众多教育细分领 • 运动:碎片化运动时间增多,运动时间更加分 • 物流:智能化程度进一步提高,提升了相关零 域,其中自适应系统是应用最广泛的,尤其是 散。 售、生活服务等领域的消费者体验。 在语言学习、K12等领域的应用已经取得了阶 段性的成果。 大数据 · 全洞察 180

181.展望:数据驱动+技术助力,进一步改造互联网消费生态 以消费者为核心的商业模式爆发 各种渠道进一步充分融合 数据驱动 技术助力 传统行业智能化改造的进一步深化 大数据 · 全洞察 181

182.消费者在消费链路的参与度和影响力逐步提高 传统消费链路 消费者导向的消费链路 消费者参与程度加深 制造 • 消费者在消费链路中参与程度加深:并反向影响 研发 制造 上下游产业链,包括研发和营销等环节的革新; 加工 仓储 仓储 加工 消费 者 消费者需求引导 • 消费者需求将引导整个产品从生产到销售的所有 销售 消费者 环节,完全实现“按需定制” ,从而有效解决库 存积压问题,而商家则可以借助消费者的力量实 研发 销售 现推广的效率优化。 大数据 · 全洞察 182

183.各种渠道进一步充分融合 • 在任何时间,任何地点,任何场合,各种渠道随时打通,实现即想即得。 资源共享化/全球化 人货场正重构 任何时间 产生零售新物种 任何地点 “数据+消费 者驱动“的 任何渠道 线上线下一 “有边无界” 任何场合 体化 新零售 任何人群 更灵活的供应链与物流体系 电商崛起 实体零售 数据化/智能化/集约化 参考资料: 阿里研究院 《新网商 新时代-网商报告2017五大预测》 大数据 · 全洞察 183

184.传统行业智能化改造的进一步深化 01 新技术助力 更多新的技术将形成持续冲击 • 无人化逐渐普及,VR技术帮助线上购 02 03 信用体系、云计算平台渗透 人工智能应用 人工智能应用层面的进一步普及 • 智能投顾、金融产品设计和智能保 物体验更真实; 信用体系、云计算平台将应用到更多领域和消费场景 险等领域都将更加成熟; • 智慧物流最新技术(全流程无人仓、送 • 云计算行业:云计算作为生态的基础设施服务,将起到推 • “AI+医学影像”将进入更多医院, 货机器人、无人机配送等)将得到初步 动各行业发展的重要作用——无论是传统企业的数字化改 直接辅助更多医生在实战中提升医 应用,智慧物流将更绿色、安全; 造还是新兴企业的快速拓展。 学影像分析的效率与准确度 • 信用服务行业:信用服务与共享经济的融合将进一步加深, 应用到更多的共享领域,尤其是物品共享,将可能覆盖更 多不同的品类。 大数据 · 全洞察 184

185.说明 数据来源: • 阿里数据、挖财、 ofo、 EVCARD、芝麻信用、菜鸟网络、优客工场、Keep、英语流利说、宝宝树、猎豹大数 据、大姨妈、蜻蜓FM、点融、蜜芽、优信、小猪、百草味、悦跑圈、口碑、ETCP、大麦、飞猪、饿了么、优酷、 网易新闻、闲鱼、盒马鲜生、阿里云、好大夫在线、阿里应用分发、土豆 • 报告内部分数据和内容来自外部公开数据和资料 时间维度: 2015年10月至2017年9月 其他说明: 为了保护消费者隐私和商家机密,本报告所用数据均经过脱敏处理 本报告所有涉及金额均为人民币(元) CBNData拥有对本报告的最终解释权 大数据 · 全洞察 185

186.附录:CBNData消费者消费升级指数 消费者消费升级指数用以衡量消费者消费升级程度 指数由5大方面指数组成 • 非必需提升指数:计算每个消费者每年购买非必需品类占比,归一后,权重得分a • 品类多样性指数:计算每个消费者每年购买叶子类目数,归一后,权重得分b • 个性化指数:计算每个消费者个性化品类购买金额,归一后,权重得分c • 品质化指数:计算每个消费者品质化品类购买金额,归一后,权重得分d • 垂直专业化指数:计算每个消费者低垂直店铺的高垂直品类购买占比,归一后,权重得分e • 消费升级指数=a*非必需提升指数+b*品类多样性指数+c*个性化指数+d*品质化指数+e*垂直专业化指数 大数据 · 全洞察 186

187.附录:指数定义 • 个性化指数 ü 个性化指数代表消费升级形态下,消费者个性升级情况。指数由5部分组成:定制、独立设计/原创、潮牌/小 众潮流店、网红、时尚设计。 ü 个性化指数=原创指数×0.2+独立设计指数×0.2+定制指数×0.2+网红店购买行为指数×0.1+时尚设计店铺购 买行为指数×0.1+潮牌店铺购买行为指数+小众品牌购买行为指数×0.1 • 品质化指数 ü 以品类重要性来计算每个消费者在各个代表性品质品类的消费额高于相应品类人均消费额的加权平均数,将 其作为品质化指数。定义品质化指数高于0.5的消费者为品质化人群。 • 垂直专业化指数 ü 计算每个品类下商品数,商品数占比,计最高占比为该品类的单品集中度后计算品类集中度为100%的店铺 数占整体品类店铺数占比。挑选67%以下单品垂直度品类以及店铺规模27%以上店铺。 大数据 · 全洞察 187

188. 版权声明 • 本数据报告页面内容、页面设计的所有内容(包括但不限于文字、图片、图表、标志、标识、商标、商号等)版权均归 上海第一财经数据科技有限公司(以下简称“我司”)所有。 • 凡未经我司书面授权,任何单位或个人不得复制、转载、重制、修改、展示或以任何形式提供给第三方使用本数据报告 的局部或全部的内容。 • 任何单位或个人违反前述规定的,均属于侵犯我司版权的行为,我司将追究其法律责任,并根据实际情况追究侵权者赔 偿责任。

189.第一财经商业数据中心介绍: 第一财经商业数据中心(CBNData)是基于大数据进行智能化商业研究咨询与整合营销传播的战略数据平台,依托阿里巴 巴和第一财经的优势资源,拥有全球最大消费者数据库和中国最大的财经全媒体集群。第一财经商业数据中心(CBNData) 以商业数据报告/微报告、数据指数、定制化咨询等为核心产品,输出消费行业的全景分析以及面向企业和消费者的深度数 据洞察;同时通过数据可视化、原生内容、活动、视频/直播等形式拓展数据研究的业务边界,丰富数据商业化的应用场景, 以数据加媒体的倍增效应,全面提升中国商业世界的运行效率。 报告作者:刘力华、张霄、王晴雯、洪蕾、陈蕾、范芳剑、龚萌菡、张东杰、李安然、李湘 视觉设计:视觉设计部 Data@dtcj.com 商务合作:BD@dtcj.com 加入我们:job@dtcj.com

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