透视亿级母婴电商市场 ——TalkingData移动母婴行业观察报告发布

“2015中国母婴行业峰会暨樱桃大赏颁奖盛典”1月11日在北京成功举办，TalkingData高级总监陈星霖应邀出席峰会，并首发了TalkingData“2015移动母婴行业洞察”报告。

报告从三个维度详细介绍了2015年中国移动母婴行业的发展现状：首先从资本的角度出发，展示了整个母婴行业的投融资情况，指明行业的风向标。第二部分是整个报告的重点，从移动互联网的视角出发，展示整个母婴行业对应人群在移动互联网领域的特征和行为习惯。第三部分分享了TalkingData如何利用移动大数据帮助传统行业实现业务的转型优化。

陈星霖表示从整个行业布局来看，母婴行业从业者大概分4个形态，第一是传统电商的拓展，他们有平台有经验，第二个是直接垂直社区朝服务频道转型，他们有人，同时积累了一定的品牌知名度和用户口碑，所以做起来比较有利。第三个就是有钱，谁对我好我就买它、投它。那么第四类是需要关注的，是传统线下零售实体转型，他们有的是线下资源，可以利用数据将线上线下打通，然后去重生他们的业务。

从公开的数据来看，在去年整个2015年跟母婴行业相关投融资项目34个，金额超过70亿。这里面关注重点是母婴电商和母婴社区。而母婴电商投资的项目是12个，融资金额在23亿以上，像贝贝网、蜜芽宝贝融资金额都占一半以上。而母婴社区它的融资虽然不多只有7个，但是它的融资规模超过43亿，像妈妈帮、宝宝树是其中的佼佼者。

这是我们的一些数据，截止到2015年11月份，监测到整个活跃累计到12.7亿台，这是累计的设备数量不是用户数量，因为每个用户都可能有多台手机。

80、90后的规模在8.3亿，这是比较大的数字，将来这波人群将来成为主要的目标市场。但是真正的跟母婴相关的人群才8000万。

所有母婴我们会通过移动互联网的应用行为和它的线下位置持续的跟踪和分析，推断出来这部分人群适用于母婴的品牌喜好，所以整个市场空间是有待增加的。这时我们会讲整个母婴人群的需求按照两个层次拆解：第一个很简单按照从基本安全产品到购物到情感的需求，从下往上这种模型，是有各类的方位产生，包括做社区健康的，包括做电商的。是不是还有形态说我们会按照孩子的年龄来进行拆解，这是我们包括会覆盖来自负1岁到正1岁这个区间，来看看整个产业从应用上有什么变化。

从孩子发育阶段来看，会分备孕、新生、以及育儿阶段，这里的时间点刚刚谈到负1岁到正1岁，但里面没有太包含一些项目，但是从移动互联网应用形态来看，其实很多应用目前已经同时会提供多种功能，比如说同时提供育儿和胎教，以及相应的一些电商的购物，我们很难从应用层面独立对这个年龄做分类和处理。实际上我们的分类还是从前面提到资本的方式来关注电商、社区健康和工具，后续所有的分析都按照这个来拆解。

这是到2015年11月份我们所接收到所有母婴应用相关设备APP的数量，实际上看到几个现象，第一母婴健康跟工具相关的应用在去年是形式紧迫，有大量的应用出现，包括健康的应用基本上占一半左右，像婴儿的饮食健康，孕妇的饮食健康，包括疫苗接种工具。但是事实上社区类的应用包括电商的应用虽然占比比较少，但是正在应用的用户数量是绝大多数，他们的用户相对比较集中，因为整个形态会比较丰富一些，这时候我们会看到拆解整个应用发展规模，第一个是覆盖度，所有的覆盖就是装机量，装机量有两个指标，现有用户覆盖规模和迭代速度。能看到母婴健康跟母婴电商处于整个行业里面发展势头最猛的两个细分市场。

第一个他们的基数相对比较低，第二个其实他们也是在解决母婴的刚需。

我们放两张图，第一个看一下在整个2015年11月份应用排名，一个是覆盖度一个是活跃度。因为大家知道TalkingData本身覆盖的设备在目前累计月活是6亿，但实际上我们在这方面不会拿这个分析，在去年11月份我们获取了2亿的活跃设备，基于这个量我们做一个统计排名，这是在去年11月当前应用覆盖率排名，排名前三的还是宝宝树、像贝贝、辣妈帮。

第二个图是活跃率，比如说前面是装机量，这个是打开率，可以看到龙头的企业还是这些。但是很有意思，第二批基本上从应用开始到辣妈帮基本是持平的。比如说第二目前在用户体验应用层面上是没有拉开明显差距，企业的一些营销策略和所谓的促销活动很可能从中脱颖而出。前面是通过覆盖和活跃两个数据可以看到相对应用的排名。

再看人口属性，这是第一个特征我们会看到，在所有跟母婴相关的APP里面，其实女性用户基本接近男性的2倍左右，年龄在26到45岁之间，这是非常典型的社会人群。但是事实上为什么会有一些婚姻状态未知呢？是因为我们没法从这个数据当中明确断定它是处于什么状态，只能说多数是已婚人群。

这个比较有意思，这时我们会看到到底在全国范围内一到三线城市，哪些更有意愿生孩子养孩子，明显发现在3岁时母婴人群应用的使用占比远远超出外线，甚至是一线的两到三倍，像福建、河南、山东会成为目前三个城市排名考前的省分。这个我们会看到母婴群体里面他们手机品牌的倾向，第二个也是会对母婴人群这种消费能力做一些铺垫。

这时我们会看到母婴人群的设备，他们的应用以及时间偏好。同样按照母婴电商、社区、工具和健康资本来拆，会发现这个社区其实在上班时间点有一个明显的高峰，妈妈到了公司之后一般会打开这个要去使用，晚上之后社区的应用还是处于高峰的阶段。

同时，另外一个高峰应用是电商，到了晚上一般是电商应用使用比较频繁的时间，但是差距在于从早上7点开始其实这个应用程序应用频次变高，一直到晚上有两个高峰。如果我们售后什么时间点更愿意打开应用。接下来企业就会很好的调整和改变营销策略，当这些点在推送消息抵达率和打开的更高一些。我们会按照母婴人群拆分两个群体，一个是怀孕人群，一个是育儿人群，他们在应用喜好以及位置上有一些差异，明显的是说这两个对比，会发现在怀孕人群更愿意关注一些悠闲、咨询的应用，他们更愿意保持新鲜愉畅，更好让胎儿发育。但是一旦到了育儿群之后，很明显到这个阶段后，妈妈的购物率意愿以及为孩子打理财产意愿会更强烈。所以是可以看出差异的。这是具体应用的排名，其实会发现优势还是很明显，基本上会掌握母婴人群的大部分时间。

那么看线下，刚刚是通过应用来判断母婴群体他们在线上更使用的一些应用，大家知道在全国范围内有4个wifi入口，事实上我们目前覆盖到两个接入点，也就是说我们能够跟踪在全国72个城市2000个商场里面的2亿个商业wifi，那么如果用户在wifi点上是不是打开合作应用，我们就知道这个人出现星巴克咖啡还是必胜客的餐厅。这是通过对wifi的跟踪，我们能够识别每一个群体包括母婴群体的偏好。这同样是对怀孕人群跟育儿人群的差异会发现，在怀孕阶段人们更喜欢的是服饰，他们的差异需求明显会减少，他们会注意饮食健康，同时会控制化装护肤的使用。而到了育儿阶段会发现孩子对母亲需要犒劳自己，他们又会重新回归时尚，又会去买一些衣服，同时他们在化妆品购物倾向会变多。

当然这是一个倾向数据不是一个相对数据，是通过消费者的到店行为做监测和判断。

这个是室内这是户外，大家知道数据就八个字，线上线下室内户外，线上我们会通过应用行为标识判断群体的一些偏好，线下是两类数据，一个是刚刚说室内，通过wifi，IP等蓝牙定位，第二个是户外，户外其实目前主要方式是三种，一个是GPS，IP和进店，当然大家知道GPS有偏差和漂移，但是我们会通过wifi的已有位置信息修整尽可能让GPS的漂移变的更小一些。这是北京地区母婴群体在某一个时间点，比如说在10到12点之间人类分布情况，我们把热点图摘出来，就是一些明确物理场所，会发现在这个时候段北京的母婴人群去的更多的是医院，还有一些公园和小区。这时候如果大家知道我们群体的一些倾向对于后续一些线下活动的包括营销活动，包括一些跨境的合作是很有帮助的，通过不同的方式来定位这个群体的变化。

前面这些是应用移动数据帮大家回顾一下整个2015年透过数据看到母婴的一些变化。简单讲一下四个行业的观察，不管是电商工具还是社区，在将来都有不同的发展路线，从社区来看目前是相对而言最有优势的，接下来可能进行流量变现，不能说广告，他们需要用户经营，可能往后会形成一个比较综合的服务群体，对于电商而言大家会发现系统在变，我们以前只是在做孕产商品的服务，但是事实上妈妈重新回归社会，跟重要职场相关的、跟教育相关的、保险相关的产品和服务会越来越多，第二个会发现其实母婴群体是非常非常乐于分享和交流的群体，社区经济和社区电商是不是有机会，这也是需要观察。

第三个是工具，将来我们相信智能硬件能够从整个工具性的产业朝着大母婴在发展。最后本身工具这个行业，因为刚刚提到这个行业比较尴尬是功能比较单一，而且场景比较受限，将来希望继续优化它的优势到品牌。第二个希望考虑功能做更多高配的设计。

前面是比较快速把四个行业的发展做一个介绍，这个是讲一个跟母婴企业赞助的一个项目，他们经营会员更多是通过线下的销售和个人的推荐。但是事实上会发现利用数据、移动数据能够帮助它把线上和线下渠道打通形成一个统一的用户洞察，然后进行一些所谓的会员积分的一些活动，整个刚才讲到，会员积分的根本是用户经营，而且用户的核心是什么，是用户数据的运营，会发现整个有点类似，数据采集、数据应用。但是我们强调三个电，第一个是一定要打通全渠道、线上和线下通过什么关健词能够把数据串起来。第二个我们讲的工作可定义，因为大家知道即便是母婴群体它有不同的分类，有的人会关注功能，会关注美妆。我们希望通过对数据形成不同的用户群体。第三个就是闭环，其实我们知道很多企业都知道，但事实上所有的数据产业链有没有近来回滚，数据才有可能帮助企业优化，这是我们三个关注点。

我稍微讲一下线下怎么去采数据和整合的输入。因为我们在当地企业线下门店不是太多，一般能够去采集周边5到15米出现打开了wifi设备，现在据我们统计数据而言，80%的设备打开了wifi开关，如果这个设备打开之后，在场出现我们能够感知到，我们就可以把这个wifi提上来，而这个对我而言是一个设备标记号。我能够在这个大库里面找到更多设备的标签，从而形成更多的洞察。这是我们通过线下wifi的探侦部署，去做采集。

以上是陈星霖分享的全部内容，据悉TalkingData近期还将陆续推出一系列针对2015年移动领域的洞察分析报告，感兴趣的朋友可以持续关注TalkingData官网和微信公众号。