京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据解密二手手机市场 小米与iPhone的隐形战场
那些曾名噪一时的手机,并没有因为手机更新换代而被打入“冷宫”,相反正因为网上交易的便捷而催生一个火热的二手市场。5月28日,国内最大的分类信息网站赶集网发布基于大数据的二手手机市场报告,深入挖掘赶集网上海量的交易数据,解密当前二手手机市场现状。报告显示,苹果、小米、三星共同占据二手手机市场近7成份额,小米与iPhone在二手市场展开激烈角逐。
二手市场手机量增长迅猛 三巨头占到近7成份额
赶集网报告显示,自2013年12月到今年3月份,二手市场新增手机量持续增长。虽然在今年1月份受各种节日影响,进入短期淡季,但自2、3月份开始再度迅速回升,3月份相比12月份增长达23%。
图1:每月新增手机量持续增长(数据来源:赶集网)
在市场份额方面,苹果、小米、三星合计占到占总量的67%,其中苹果系列占到33%,小米占到19%,三星占到15%。其他140多个品牌分享仅剩的33%。夕日占据手机市场主要地位的诺基亚和HTC成为明日黄花,手机量仅占二手手机市场总量的6%和4%。
图2:苹果、小米、三星三家蚕食二手手机市场
赶集网二手交易负责人表示,产品更迭对二手手机发帖量和价格的刺激较大。比如苹果推出5S后,去年12月份4S和5的交易量大增,预计在iPhone6面世之后,二手iPhone5s的交易量也会有较大增长。受红米进入市场的影响,二手小米的增速度也很快。三星及其他品牌受市场和使用用户数量的影响,一直相对稳定。
二手手机价格优势明显 红米二手价格高过新品
与新品相比,二手手机的价格更加亲民。赶集网报告显示,受新旧程度,使用时间等因素的影响,新旧苹果手机价格相差比例在11%到36%之间,三星手机最多相差73%,小米手机最多相差55%。其中二手iPhone5s价格最高,集中在4000-4500元;iPhone5在2800到3000之间;iPhone4s在1800到2000左右;iPhone4价格集中在1200-1500元。二手三星Note3价格最高,集中在3500元左右;Note2在1800到2000之间;S4在2500左右,S3则在1500左右。
图3:苹果各机型均价与新品价格对比
图4:三星各机型均价与新品价格对比
小米手机近年来异军突起,不但在众多品牌重围中杀出一片新天地,即使二手小米手机也一样火热。赶集网报告显示,二手小米手机价格集中,二手价格与新品相差较少,其中红米二手价格比新品还高100元。
图5:小米各机型均价与新品价格对比
红米的热销也让二手卖家看到了钱景。在赶集网二手市场上,红米手机量高居榜首,iPhone4s与iPhone4分列二、三位。而在赶集网用户关注度上,iPhone系列包揽前四位,红米位列第五。最受用户青睐的前五机型排名为iPhone4s、iPhone5、iPhone4、iPhone5s以及红米。
图6:赶集网上各型号手机量
图7:赶集网上用户对各型号手机的浏览量
二手有旧货更有新品 精准才能淘好货
图8:二手苹果手机新旧程度价格分布
虽说二手手机价格跟新旧程度呈正相关性,但不要以为二手市场只能淘到旧手机,很多卖家也会在赶集网出售九成新甚至全新的手机。在赶集网上,iPhone5S全新和99成新的居多,而iPhone4S 95成新较多;三星Note3全新和99成新的居多,而S3则9到95成新较多;红米全新的手机,占到红米总量的90%;M2s多为9成新以上;M2主要集中在9到95成新之间。
图9:苹果、三星、小米新旧程度分布
在用户关注时间上,不同品牌的拥趸也呈现不同的特点。想买苹果的用户,从睁开眼睛就在逛二手,可见追求很执着;想买三星的用户,也是朝九晚五,上午11点达到高峰期;想买小米的用户,集中在上午10点到下午2点来逛二手市场,中午12点达到高峰期,发帖用户注意保持节奏,随时都有可能成交。
警惕低价手机 莫贪便宜不上当
二手手机市场鱼龙混杂,而由于缺乏识别技巧,买家一不小心就会财物两空。赶集网总结了手机交易过程中的注意事项,可以为买卖双方提供有效的借鉴。
图10:赶集网防骗提示
此外,赶集网还加大对发布帖子的审核力度,力保从源头上解决虚假问题。同时,赶集网还推出快递交易,买家可先将货款交付给赶集网保管,由赶集网作为担保;当买家收到货物并表示满意后,货款才会打至卖家账户。若物品有问题、与描述不符,买家可以申请退货,而赶集网会将货款退还至买方账户。
赶集网二手频道负责人表示,除了快递交易,赶集网还进一步完善诚信体系,多维度对发帖人进行打分和点评,为用户判断信息的可信度提供有效依据,进而有效解决交易过程中的诚信问题,大为节省买卖双方的时间及沟通成本,减少交易纠纷的产生,为买卖双方营造更加有序、和谐的网上交易环境。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31