TalkingData揭露2015年O2O移动应用行业白皮书中内些你不知道的事
一个国内一线女装品牌,比如在北京的人群基本上集中在长安街,标签是小资,能够覆盖到六环外,平时关注的品牌是快时尚、潮品牌。对到店人群进行分析,会发现在北京的辐射非常广,东到通州的万达广场,西到门头沟,南到南苑机场,最集中的地方依然是王府井购物中心。在广东的辐射面要比同样一个品牌辐射面大很多,这样对它的推广,包括运营会带来很多的变化。到店之后的客户又去哪些品牌?关联的品牌有哪些?拿这个女装品牌为例,他会去必胜客、星巴克等,在广州除了这两个品牌他经常会优衣库和绿茶餐饮。基于这个倾向性,可以做精准营销,到店画像等等一系列动作。
从下面图中可以看到,北京某女装顾客到访较多品牌有星巴克、Adidas、必胜客等;可见北京人群比较小资,也喜欢快时尚,生活节奏快。
广州某女装顾客到访较多品牌有熳洁儿、优衣库、绿茶餐厅、Nike和阿迪等;可见广州人群喜欢美食、追求舒适、热爱运动。
接着看一个二线的餐饮品牌,把这个餐饮品牌的人群根据品类、品牌、地域、活跃等等打上标签,大家会看出来,基本上还是餐饮和服饰最受欢迎。我们进行分析,他经常关注的品牌餐饮有哪些?在工作日和周末主要活动在哪些区域?配合着地推效果会最好。在某快餐用户品牌偏好中,服饰类以潮流女装为主;餐饮类则以快餐简餐为主;可见用户的生活节奏较快,追求潮流。
典型二线城市:用户在工作日白天和周末晚上较为活跃。
一个三线城市综合服务小区的人群分析,总体画像,人群是设备偏低端,热中美食,喜欢运动,周末玩儿的很晚。这是从应用,包括关注的品牌,包括从他的品牌偏好、餐饮类、服饰类可以一目了然的。住在这个小区的用户,基本上对哪些东西更感兴趣可以一目了然。在某小区住户品牌偏好中,餐饮类以快餐简餐为主;服饰类则以运动服饰、和潮流女装为主;可见某小区住户的生活节奏较快,喜欢运动,酷爱潮流。
我们跟在国内汽车排名前三的4S店企业做了研究,在汽车品牌里面,拿北京地区举例。周末非常活跃,辐射非常广,昌平怀柔都有分布。用户空间分布基本趋向一致,所以在怀柔有两家4S店,配合用户购车的便利。整个活动区域、居住场所、收入层次也做一些聚类的分析,我们会加权得出很多情况。从下图我们可以看出某汽车北京用户在工作日最活跃;工作日凌晨几乎没有用户出门;而在周末凌晨用户较为活跃;地域辐射特别广,怀柔和昌平都有分布。
用户工作的区域主要集中在怀柔、房山、燕郊、顺义等郊县,以及平西府、清河、沙河等靠近五环的区域。这些区域基本都属于经济欠发达地区,工作日主要在这些地区活动的人群,其收入也不会太高。
在前一段时间我们有一篇文章被微信圈在疯传,被转发了100万次,《人民日报》也转了,是我们对上海地区高帅富人群做了分析。首先,从小区的角度来看,把均价6万以上,加上五星级做了聚类,同时跟顶级写字楼做交叉分析,共计有70个高档住宅小区和150个酒店,得到了真正的高帅富人群的居住和活动地结果,这是在房地产领域的另外一个分析。
工作好:大型知名企业,再筛选出全上海租金TOP20的顶级写字楼。共计50个企业和20幢写字楼。
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