京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据告诉你 中国消费者境外消费首选地是韩国
据说——刚刚过去的双节,我们的消费者大都去了日本,而且去买马桶盖去了,真是这样的吗?
答案已经为你揭晓——10月15日,在2015中国(四川)电子商务发展峰会,四川电子商务大数据中心负责人、成都映潮科技有限公司总经理吴超发表了主题演讲,用大数据告诉你真相。
在线旅游、餐饮代表未来电子商务新的机会点
首先,通过大数据分析发现,全国7个大区网络零售额的平均增幅中,以西南、华中、西北分列第一、第二、第三的平均增幅,已超过了传统发达地区。
与区域协同发展相对应的是行业的发展。把电子商务的零售行业简单分成实物型、服务型电商两种,与去年相比,2015年在实物型零售保持35.12%增速的情况下,服务型零售居然高达43.31%的增速。行业内部究竟发生了什么事?
据了解,传统的实物型零售行业分为13个子行业,其中占比最高的3个行业是耳熟能详的服务鞋包、3C数码和家装家饰。但从新的增长率排名来看,排序发生了很大的变化,其中增幅最快是家装家饰,排名第一,排名二、三的分别是母婴用品、运动户外。而增长最慢的三个行业则分别是服装鞋包、书籍音像、珠宝配饰。
同样波涛汹涌的还有服务型零售业。
服务型零售分为在线旅游、在线餐饮、游戏话费、生活服务和休闲娱乐和其他。大数据分析显示,其中,占比最高的是在线旅游、在线餐饮和游戏话费,而排名第一的在线旅游,已经跟服装的占比等相差无几了。再从占比切换到增速的排序,可以发现,服务型零售增速排名第一的是在线餐饮,增长48.26%;排名第二的是在线旅游,增长47.83%。
“这几个行业的增速都超过了40%,说明互联网+在服务领域的渗透,它代表着未来电子商务发展的一个新的机会点,它代表着我们产业升级的下一个机会点。”吴超坦言。
境外消费额增幅达48.51%,呈爆炸性增长
当然上述分析只是一个铺垫,进一步揭露真相还得再来详细说说消费。
数据分析显示,2014年,我国居民消费市场总额是19.74万亿,同比2013年增长10.19%,而到了2015年居民消费额将达到22.62万亿,同比增幅达到14.56%。“两者一比较,我们发现我们的消费市场并不像一些报道说的那样,是在滞胀甚至是萎缩的,我们不光是在增长,还在加速增长,我们要看到信心。”但另外一组有意思的数据,却让吴超看到了担忧——
全国居民消费额同比增幅是14.56%,保持稳健增长;网络零售额增幅是36.89%,保持高速增长;居民境外消费额的增幅是48.51%,呈爆炸性增长。
“客观地说看到这个数字,我们也发现目前的消费外流的情况是非常明显的,为什么会发生这样的情况?”但吴超不明白的是,究竟我们中国的消费者他们去哪儿了?他们到底去买什么了?
45.51%中国消费者第一目的地是韩国
难道真是去日本买马桶盖了?答案是否定的。
吴超介绍,通过大数据分析表明,中国消费者的第一消费目的地是韩国,占比高达45.51%。第二目的地是香港,占比22.94%,第三是日本,占比20.91%。
“消费者去日本干什么了?我专门分析了一下相关数据。去日本首选购物的第一类商品是化妆品,第二是女性用品,第三是保温杯。”吴超说,对之前马桶盖的问题,他们也专门做了分析,实际上马桶盖只占中国消费者在日本消费的0.8%,微不足道。
事实上,通过数据可以看到消费者去境外购物,购买的前三的商品是母婴用品、服装鞋包,还有美容护理产品、化妆品。
“我们知道了消费者去哪儿,知道了消费者买什么,就是想知道消费者真正的诉求是什么。”吴超介绍,基于这样的问题,他们分析了大量的数据也作了调研,最后发现中国消费者在境外购物的核心诉求是品牌、设计、价格还有质量。
“所以,实际上我想我们不用担心TPP,因为我们中国的消费市场就是一个高速增长的市场,我们也不用担心消费者境外消费,实际上我们要做的事很简单,就是把我们的质量、价格还有我们的设计,最后跟我们的品牌整合到一起,升级成为一件事——中国质造。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28