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　　年貨行業鷹眼包目錄 一、年貨行業概述 二、 指數分析 1、年貨 年貨團購 指數趨勢 2、FB體育 FB體育平臺海鮮大禮包 海鮮禮盒 指數趨勢 三、司南數據分析 1、潛在人群地域分布 2、潛在人群 、 分布 3、潛在人群 點分布 4、相關網頁檢索詞 四、 行業數據分析 1、賬戶屬性分布 2、消費趨勢分析 3、有消費客戶數及戶均消費趨勢分析 4、2013 年 10 月工作日有消費天數分析 5、2013 年 10 月周末有消費天數分析 6、10 月有消費賬戶數據分層 1 / 10 一、年貨行業概況 各地年貨采購節都即將舉辦： 幾千年來總把過年當做件大事。過年之前要作很多準備，要買很多東西，吃的、用的、穿的、戴的、耍的、 供的、干的、鮮的、生的、 ，統名之日“年貨”。一進入臘月門，忙著購置年貨的人們就逐漸多了起來 ，年貨的銷售 旺季到來。 如今年貨有以下特點： 1、禮品化正逐漸成為年貨市場的一個特色。不僅水果、茶葉盛裝出現，煙酒糖茶、肉蛋奶菜、糖油副食、水產、干 果等都占據著各超市年貨大集的主要位置。除此以外，兼具自用和禮品性質的有機食品 量呈快速上升趨勢，已經成 為節前禮品市場的新寵。消費者購物心理正在發生變化，以前年貨大集上的散裝貨居多，擺著亂， 也不上檔次。現 在，年貨市場升級成了購物節，里邊的商品也變成了‘精裝’貨，正好滿足現代人‘求年味、更求品位’的新需求。 2、禮品卡將成吸金利器。持卡消費是促進年貨消費的一大亮點。不少第 預付卡發卡企業會在春節前為購卡人提 供了減免手續費的 ，部分單用途購物卡為了吸引“大單”，會推出打折活動。除傳統商家外， 也開始熱推禮品卡。 2 / 10 3、組合式年貨吃香。現在，不少商家特意推出了組合裝，都已經為消費者稱好了重量，做好了包裝。FB體育 FB體育平臺此類多種類的 組合裝，更能滿足消費者的需求。 4、網絡購物的年貨市場，將是一個巨大的商機空間。現在的年貨，早已經超脫了傳統的“吃喝玩樂”的范疇，電腦、 相機、 、高檔服飾、皮鞋等這些售價高達數千元的商品，也早已經歸于普通的年貨之列了。網貨世界，都正以不可 阻擋的擴展趨勢，侵蝕傳統銷售模式的市場份額。 二、 指數分析 指數是用以反映 在過去 30 天內的網絡 率及用戶關注度！它能形象地反映該 的每天的變化趨勢！您 可以發現、共享和挖掘互聯網上最有價值的信息和資訊，直接、客觀地反映 熱點、網民的 和需求。 用戶關注度是以數千萬網民在 的搜索量為數據基礎，以 為統計對象，科學分析并計算出各個 在 網 頁搜索中搜索頻次的 和，并以曲線圖的形式展現。 關注度是以過去 30 天內 搜索中與該 最相關的 數量為基礎，經過科學地 計算得到最終數據， 并以曲面圖的形式展現。 1、年貨 年貨團購 指數趨勢 年貨相關詞的用戶關注度非常明顯，每年過年前的 1—2 個月都是其旺季，用戶和 的用戶關注度突增。且在近 1 周，1 月，1 季度的關注度都增長很高。 3 / 10 2、海鮮大禮包 海鮮禮盒 指數趨勢 海鮮禮包禮盒類的 ，從 11 月起至次年 2 月用戶關注度都非常高，是推廣的旺季。 三、司南數據分析 司南數據指標解釋： 樣本覆蓋度：說明目標人群的分布，比如：北京的樣本覆蓋度是17.14% ，說明在 搜索過“當當”的人，有17.14% 來自北京。 全體網民覆蓋度：說明中 民的分布，如：北京的全體網民覆蓋度是8.31% ，說明 的網民，在北京的有8.31%。 區分度：區分度的概念類似于目標群體指數（TGI ），本質上是樣本覆蓋度和全體網民覆蓋度的比。區分度高，說明目 標人群在這一項上相對密集。搜索“當當網”的人群，在北京的區分度是0.31 ，而在 的區分度是0.16 ，說明北京網 民中，搜索“當當網”的人比例更高。 綜合指數：綜合考慮目標人群覆蓋度、全體網民覆蓋度和區分度給出的值，綜合指數越高，越適合用于 投放。 1、潛在人群地域分布 檢索年貨行業相關詞的網民 ，從區分度來看，浙江、上海地區在上網的網民中他們更關注年貨行業相關內容；從樣本 覆蓋度來看， 、浙江、江蘇地區關注年貨行業的人群 。 潛在人群地域分布top8 樣本覆蓋度 全體網民覆蓋度 區分度 15.00% 0.15 0.1 10.00% 0.05 0 5.00% -0.05 0.00% -0.1 浙江 江蘇 山東 北京 上海 河南 4 / 10 2、潛在人群 、 分布 關注年貨行業的潛在人群主要以 20-29 歲，30-39 歲的女士為主 ，可以想象一般家庭中都是女士為家庭置辦年 貨。 人群 分布 樣本覆蓋度 全體網民覆蓋度 區分度 40.00% 0.5 30.00% 0 20.00% -0.5 10.00% 0.00% -1 20-29歲 30-39歲 10-19歲 40-49歲 50歲以上 10歲以下 人群 占比 男 47% 女 53% 5 / 10 3、潛在人群 點分布 檢索年貨行業相關內容的人群，在珠寶/首飾/奢侈品、汽車服務、生產行業的 點上比較突出。 人群 分布點 區分度 珠寶/首飾/奢侈品 0.15 外語 汽車服務 0.1 0.05 運動用品 生產行業 0 網絡設備 體育 房地產 /財經 4、相關網頁檢索詞 按綜合指數排序，綜合指數越高，越適合用于 投放 日均檢索量 綜合指數 禮品卡 40000.00% 0.89 年貨批發 20000.00% 0.88 年貨有哪些 100 0.85 年貨團購網 100 0.83 年貨 30000.00% 0.81 干貨有哪些 100 0.81 炒貨批發 100 0.79 年貨團購 100 0.75 干貨批發網 100 0.67 海鮮干貨 100 0.67 年貨會 100 0.67 年貨大禮包 100 0.67 炒貨批發市場 100 0.65 干果禮盒 100 0.65 年貨展銷會 100 0.60 海鮮禮品卡 100 0.60 年貨大街 100 0.57 年貨節 100 0.57 買年貨 100 0.57 年夜飯半成品 100 0.57 2014 年貨展銷會 100 0.57 干貨批發市場 20000.00% 0.57 年貨采購 100 0.54 6 / 10 海鮮干貨批發 100 0.54 南北干貨 100 0.54 年貨禮盒 100 0.54 海味干貨 100 0.54 干貨品牌 100 0.54 錦繡大地禮品卡 100 0.54 干貨市場 100 0.54 四、 行業數據分析 一、賬戶屬性分布（層級定義：2013 年以后 為新客戶，2012 年 的為中客戶，2011 年及以前 均為老客戶） 說明：G 部共計 115 個年貨行業賬戶數，老戶占比最多，超過 43%。中客戶與新客戶數量相差不大。 賬戶屬性 活動策劃行業賬戶數 占比 老客戶 50 43.48% 中客戶 35 30.43% 新客戶 30 26.09% 總計 115 100.00% 年貨行業賬戶數 新客戶 老客戶 26.09% 43.48% 中客戶 30.43% 二、消費趨勢分析 1、從近三年的搜索消費趨勢來看，9 月份消費突增非常明顯，因為此批年貨賬戶在 9 月份推廣大閘蟹，為其旺季時間。 2、9 月以后，消費下降明顯，但仍高于 2—7 月，因年前 11—1 月為年貨銷售的旺季 7 / 10 年貨行業搜索消費趨勢 2011年 2012年 2013年 2000000 1500000 1000000 500000 0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 三、有消費客戶數及戶均消費趨勢分析 1、8—9 月因大閘蟹推廣旺季到來，因此有消費客戶數在此時段達到最 。到 11 月至次年 1 月為年貨銷售的旺季， 因此，有消費客戶數又有一定的回升。 2、戶均消費經歷 9 月份的 后，在 12 月—1 月也有明顯的上漲。 年貨行業搜索有消費客戶數趨勢 2011年 2012年 2013年 100 50 0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 年貨行業搜索戶均消費趨勢 2011年 2012年 2013年 40600 30600 20600 10600 600 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 8 / 10 以下數據僅針對 G 部年貨行業的賬戶分析 四、2013 年 10 月工作日有消費天數分析 標紅為工作日，標藍為周末及節假日 10 月工作日共 19 天，有消費天數=0 ，為工作日不推廣；有消費天數≥11 天，為穩定推廣，有消費天數在 1~10 天 為不穩定推廣 說明：年貨賬戶的旺季在 9 月及 11-次年 1 月，季節性較強，因此 10 月份工作日不推廣的賬戶較多，有 63 個。 不穩定推廣及不推廣的賬戶，需要在近期跟進上線，年貨的旺季時候即將到來。 賬戶類型 上線天數 賬戶數 占比 穩定推廣 11-19 天 43 37.39% 不推廣 0 天 63 54.78% 不穩定推廣 1-10 天 9 7.83% 總計 115 100.00% 五、2013 年 10 月周末及節日有消費天數分析 說明：10 月周末及節日放假共有 12 天 周末及節日完全不推廣的賬戶較多，有 71 個。隨著年貨的旺季到來，需要讓 的賬戶在周末也上線推廣。 賬戶類型 上線天數 賬戶數 占比 周末及節日完全不推廣 0 天 71 61.74% 周末及節日完全推廣 12 23 20.00% 周末及節日間斷推廣 1-11 天 21 18.26% 總計 115 100.00% 9 / 10 六、10 月有消費賬戶數據分層 層級說明：按該行業客戶有消費日均進行分層 日均全部指有消費日均 層級 賬戶數 賬戶數占比 平均有消費天數 平均日均點擊量 平均日均消費 平均日均 ACP 0 62 53.91% 0 0 0.00 0.00 0-50 28 24.35% 23 15 17.95 1.21 50-100 7 6.09% 26 48 77.46 1.61 100-300 10 8.70% 18 55 152.00 2.76 300-500 2 1.74% 24 75 342.62 4.56 500-800 2 1.74% 23 95 645.12 6.80 1000-2000 2 1.74% 9 573 1358.64 2.37 2000-3000 2 1.74% 31 1491 2340.54 1.57 10 / 10

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