中国本地生活服务O2O行业分析

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生活平台之争进入白热化
中国本地生活服务 O2O 行业分析 2018
分析定义和分析方法
分析定义
本地生活服务 O2O : O2O 范畴下聚焦 本地日常生活商品与服务消费,串联当 地居民与日常周边商业的模式,涵盖餐 饮 / 住宿、电影 / 演出、商超便利店、洗 衣 / 家政、美容洗护、休闲娱乐、社区、 结婚等本地商业领域。 本地分类信息平台主要以信息撮合为主, 不涉及在线支付交易,不属于 O2O 范畴。
数据分析驱动业务升级
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5
外卖市场还需持续的资金注入,
出行市场成为新的拼抢地
餐饮外卖
相对于生活服务整体行业用户而言,外卖用户具有更强的消费能力,而外卖行业
也因消费高频市场巨大而长期维持较高的增长量。因外卖本身的需求存在,通过 控制品质提高效率有在未来实现盈利的可能,因此外卖仍有持续投入的价值。
数据分析驱动业务升级
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目录
CONTENTS
01
行业发展现状
02
到店业务解读
03
外卖业务解读
2018/1/29
数据分析驱动业务升级
3
PART 1
行业发展现状
© Analysys 易观
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2018/1/29
数据分析驱动业务升级
4
2017 年,本地生活服务市场规模冲击万亿大关 到店消费成为 O2O 平台争夺的关键场景
2017 年 1-12 月本地生活垂直类代表性应用活跃用户规模
(单位:万人)
250 200 150 100
50
- 2017 年,本地生活领域大量垂直细分类
京东到家 (社区电商)
App 活跃用户数继续下滑,即便是上门洗
衣、上门家政、上门洗车和上门医疗的头
58 速运 (搬家) 叮当快药(上门送药)
美甲帮 (美业)
团 点 评、 百 度糯 米 、 美团 外 卖 、 饿了 么 、算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程:
百度外卖、京东到家、 e 袋洗、阿姨帮、 医护到家等
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
3438.1 2621.1
4431.4
74.5% 78.3%
74.1%
3468.8
4143.1
百度文库
4566.9
2015H2 2016H1 2016H2 2017H1 2017H2 2018H1F
实物到家驱动 O2O 到家服务场景规模继续增长,因 餐饮外卖的规模性成长与便利店的爆发式增长的缘 故
线下商业占据社会消费品零售总额 80% 以上份额, 因实体商业巨大的市场体量,以及较重的交易占 比,线下到店服务场景仍将是本地生活服务竞争的 关键场景
数据说明: 1 、中国本地生活服务市场规模涵盖本地餐饮 / 住宿、电影 / 演出、商超便利店、洗衣 / 家政、美容洗护、休闲娱乐、社区、结婚等商业领域;本地信息服务、 OTA 度假旅游、交通出行、个人微信支付不包含在内。 2 、时间轴中的 H 代表半年度。
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2018/1/29
低消费
中低消费 中等消费 中高消费 高消费
本地出行
美团点评继切入到店、涉足到家场景后, 2017 年又将业务触角延伸至网约 车,入局出行市场。本地生活 O2O 开始实现对用户生活的线上线下,从到 店、到家到旅游、出行的全场景覆盖。
生活服务 餐饮外卖
2.64% 6.51% 0.21% 0.51%
9.95% 3.08%
- 2017 年下半年,中国本地生活服务 O2O 整体市场规模达 5560.7 亿元,同比增速 61.7% 。其中,到店 O2O 市场规模 4143.1 亿元,同比增速 58.1% ,在本地 O2O 整体市场中交易占比 74.5% 。
- 2017 年全年,中国本地生活 O2O 整体市场规模达 9992.1 亿元,较 2016 年增长 71.5% 。其中,到店 O2O 市场规模 7611.9 亿元,在本地 O2O 整体 市场中交易占比 76.2% 。虽然 2017 年下半年外卖市场增长强劲,但全年综合来看,到店场景仍是本地生活服务的核心场景。
818.3
租车
2015H1
2015H2 2016H1 2016H2 2017H1 2017H2 2018H1F
餐饮外卖交易额(亿元人民币)
到家 O2O 占比
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2018/1/29
数据分析驱动业务升级
6
互联网流量红利末期, 找到适合的商业与盈利模式才是垂直服务得以更好存活与发展的条件
43.31% 48.29%
37.59% 47.92%
专车
70.3%
2015H1-2018H1F 中国餐饮外卖市场交易规模
80.0%
79.8%
85.4%
85.0%
88.9%
1260.0
84.6% 1350
到店
到家
出行
9 月,美团与摩拜合作 上线共享单车入口
共享 单车
123.8
334.1
435.2
698.0
本 分 析内 容 分析 的国 家和 区 域主 要包 括 :确识别的 同时,避免“误杀”。
中国大陆,不包括港澳台地区
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易观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整。
2018/1/29
分析范畴
分析方法
本 分 析内 容 涉及 的关 键字 为 :生 活服 务 、易观千帆 A3 算法升级说明:
O2O 、到家 O2O 、到店 O2O
易观千帆“ A3 ”算法引入了机器学习的方法,使易观千帆的数据更
本 分 析 内 容涉 及 的厂 商包 括 : 口碑 、 美 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 。
中国本地生活服务 O2O 市场规模
7000.0 6000.0
(单位:亿元)
到店 O2O
到家 O2O
5560.7
6162.7
5000.0 4000.0 3000.0 2000.0 1000.0
0.0
698.1 572.7
1182.0 1006.0
2014H2 2015H1
2098.5 1680.8
2386.8 1841.7
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