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    目录

    项目背景

    实战案例

    1 读取数据

    1.1  字段解析

     1.2  数据基础信息查看

     1.3  数据存储最小格式

    2  数据清洗

    2.1  查看缺失值比例

    2.2  查看重复值比例

    合成新列:buy_count

    合成新列:购买总金额(GMV)

    2.3  检测异常值

    2.3.1  转化id数据格式

    2.3.2  检查price,age是否有异常值

    2.3.3  其他字段是否有异常值

    3  数据探索性分析(EDA)

    3.1  总览

    3.1.1  总成交金额GMV

    3.1.2  月成交金额GMV

    月度GMV可视化 

     3.1.3  客单价

    3.2  用户分析

    3.2.1  用户区域特征

    3.2.2  用户性别特征

    3.2.3  用户年龄特征

    3.2.4  用户消费特征

    4  RFM模型

    4.1  M:消费金额

    4.2  F:消费频率

    4.3  R:最近一次消费

    4.4  RFM打分体系

    4.5  用户打标

    4.6  RFM用户价值模型可视化

    案例全代码

    参考文章


    项目背景

    RFM是一种经典的业务分析模型。通过对客户购买行为的3个维度R(最近购买),F(购买频次),M(购买)金额进行打分,进而对客户价值类型进行分类。经典的RFM模型将客户分为8类。不同类型的客户对企业的贡献是截然不同的,针对不同价值的客户企业需要制定不同的营销对策。

    • 近度(Recency,最近一次消费到当前的时间间隔)
    • 频度(Frequency,最近一段时间内的消费次数)
    • 额度(Monetory,最近一段时间内的消费金额总额/均额)

    实战案例

    电子产品销售数据分析及RFM用户价值分析

    内容是分析消费类电子产品(主要指不同品牌手机及配件)在某电商平台的销售数据。

    全代码notebook文件及原始数据文件附于文末。

    1 读取数据

    1.1  字段解析

    • Unnamed: 行号
    • event_time:下单时间
    • order_id:订单编号
    • product_id:产品标号
    • category_id :类别编号
    • category_code :类别
    • brand :品牌
    • price :价格
    • user_id :用户编号
    • age :年龄
    • sex :性别
    • local:省份

     1.2  数据基础信息查看

     

     1.3  数据存储最小格式

    看上一步最后,数据大小50+MB,读取还是需要5-10秒的,这里介绍一段缩减数据类存储空间的代码。

    # reduce memory
    def reduce_mem_usage(df, verbose=True):
        start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2
        numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']
    
        for col in df.columns:
            col_type = df[col].dtypes
            if col_type in numerics:
                c_min = df[col].min()
                c_max = df[col].max()
                if str(col_type)[:3] == 'int':
                    if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:
                        df[col] = df[col].astype(np.int8)
                    elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max:
                        df[col] = df[col].astype(np.int16)
                    elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max:
                        df[col] = df[col].astype(np.int32)
                    elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max:
                        df[col] = df[col].astype(np.int64)
                else:
                    if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max:
                        df[col] = df[col].astype(np.float16)
                    elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max:
                        df[col] = df[col].astype(np.float32)
                    else:
                        df[col] = df[col].astype(np.float64)
                        
        end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2
        print('Memory usage after optimization is: {:.2f} MB'.format(end_mem))
        print('Decreased by {:.1f}%'.format(100 * (start_mem - end_mem) / start_mem))
        return df

    本案例执行后代码可缩减12.5%

    2  数据清洗

    清晰必做的3个工作,处理缺失值、重复值、异常值

    2.1  查看缺失值比例

    df.isnull().mean()

     缺失率23%的字段:category_code,保留,固定值填充

    # category_code本身为字符型,且缺失率在23% ,不宜直接删除,考虑用字符‘N’表示缺失进行填充
    df['category_code'] = df['category_code'].fillna('N')

    缺失率4%的字段:brand,删除缺失行

    # 只保留非缺失行的数据
    df = df[df.brand.notnull()]

    2.2  查看重复值比例

    df.duplicated().mean()

    合成新列:buy_count

    
    # df.duplicated():表示的是所有信息完全相同的两行
    # 考虑到实际购买场景,有的订单是同一个订单有好几样商品;
    # 则根据订单号合成产品个数'buy_count'
    
    df.shape
    tmp =  df.groupby(['order_id','product_id']).agg(buy_count=('user_id','count'))
    df = pd.merge(df,tmp,on=['order_id','product_id'],how='inner')
    df = df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)
    
    df.shape

    合成新列:购买总金额(GMV)

    df['Amount'] = df['price'] * df['buy_count']

    2.3  检测异常值

    2.3.1  转化id数据格式

    df.order_id = df.order_id.astype('object')
    df.product_id = df.product_id.astype('object')
    df.category_id = df.category_id.astype('object')
    df.user_id = df.user_id.astype('object')
    
    # 注意:这里不把price,age转为float64类型的话,下面计算mean可能显示NaN
    df.price = df.price.astype('float64')
    df.age = df.age.astype('float64')

    2.3.2  检查price,age是否有异常值

     price中有0元购的情况,考虑到实际情况中有做活动抽奖的场景,价格0元也不算异常

    2.3.3  其他字段是否有异常值

     购买时间出现了明显异常,通过时间筛选去掉异常值。再观察数据无异常即可。

    df = df[df.event_time>'2000-01-01']
    df.describe(include='all').T

    3  数据探索性分析(EDA)

    3.1  总览

    3.1.1  总成交金额GMV

    round(df.Amount.sum(),2)

    3.1.2  月成交金额GMV

    # 将日期列设为索引
    df.set_index('event_time',drop=False,inplace=True)
    df.index = pd.to_datetime(df.index)
    df.resample('M').agg({'Amount':np.sum})

    月度GMV可视化 

    • 8月是销量峰值月份

     3.1.3  客单价

    3.2  用户分析

    3.2.1  用户区域特征

     用户数量排前3的地区分别广东,上海,北京

    3.2.2  用户性别特征

    3.2.3  用户年龄特征

    • 最小年龄16
    • 最大年龄50

    对年龄分箱

    bins =[0,20,30,40,50]
    df_ = df.copy()
    df_['age_F']=pd.cut(df.age,bins=bins)
    pd.value_counts(df_.age_F)
    age_list = pd.value_counts(df_.age_F).index.astype(str).values.tolist()
    
    age = df_.groupby('age_F')['user_id'].nunique().reset_index()
    age.rename(columns={'user_id':'用户数量'},inplace=True)
    age

     年龄可视化

     

    3.2.4  用户消费特征

     各年龄段消费金额与下单次数汇总

    age_F_data = df_.groupby('age_F').agg(消费金额=('Amount','sum'),下单次数=('order_id','nunique'))
    age_F_data

     

     用户消费二八分析

    user_28 = df.groupby('user_id').agg(消费金额=('Amount','sum')).sort_values('消费金额',ascending=False).reset_index()
    user_28['累计销售额'] = user_28['消费金额'].cumsum()
    user_28

    消费金额累计占比

    p = user_28['消费金额'].cumsum()/user_28['消费金额'].sum()  # 创建累计占比,Series
    key = p[p>0.8].index[0] 
    # 达到80%销售额的索引值
    key

    贡献80%销售额数据的用户占比

     结论:27%的客户贡献了80%的销售额

    4  RFM模型

    • R(Recency):最近一次消费
    • F(Frequency):消费频率
    • M(Monetary):消费金额

    4.1  M:消费金额

    4.2  F:消费频率

    4.3  R:最近一次消费

    4.4  RFM打分体系

    • R的打分:

      • [0-30]:5分
      • (30-60]:4分
      • (60-90]:3分
      • (90-120]:2分
      • 120以上:1分
    • F的打分:

      • 1次:1分
      • 2次:2分
      • 3次:3分
      • 4次:4分
      • 5次及以上:5分
    • M的打分:

      • [0-200]:1分
      • (200-500]:2分
      • (500-1000]:3分
      • (1000-2000]:4分
      • 2000以上:5分
    rfm_score = user_rfm.copy()
    # 提取日期数据
    rfm_score['R'] = rfm_score.R.dt.days

    为rfm3项指标进行打分

    for i,j in enumerate(rfm_score['R']):
        if j <= 30:
            rfm_score['R'][i] = 5
        elif j <= 60:
            rfm_score['R'][i] = 4
        elif j <= 90:
            rfm_score['R'][i] = 3
        elif j <= 120:
            rfm_score['R'][i] = 2
        else :
            rfm_score['R'][i] = 1
            
    for i,j in enumerate(rfm_score['F']):
        if j <= 1:
            rfm_score['F'][i] = 1
        elif j <= 2:
            rfm_score['F'][i] = 2
        elif j <= 3:
            rfm_score['F'][i] = 3
        elif j <= 4:
            rfm_score['F'][i] = 4
        else :
            rfm_score['F'][i] = 5
            
    for i,j in enumerate(rfm_score['M']):
        if j <= 200:
            rfm_score['M'][i] = 1
        elif j <= 500:
            rfm_score['M'][i] = 2
        elif j <= 1000:
            rfm_score['M'][i] = 3
        elif j <= 2000:
            rfm_score['M'][i] = 4
        else :
            rfm_score['M'][i] = 5      

    判断各项分数是否在均值之上,均值之上标记为1,均值之下标记为0

    # 判断是否在平均值以上
    rfm = pd.DataFrame()
    rfm['user_id'] = rfm_score['user_id']
    rfm['R'] = rfm_score['R'].apply(lambda x: '1' if x >= rfm_score['R'].mean() else '0')
    rfm['F'] = rfm_score['F'].apply(lambda x: '1' if x >= rfm_score['F'].mean() else '0')
    rfm['M'] = rfm_score['M'].apply(lambda x: '1' if x >= rfm_score['M'].mean() else '0')

    4.5  用户打标

    rfm['result'] = rfm['R'] + rfm['F'] + rfm['M']
    # 给标签赋值
    for i,j in enumerate(rfm['result']):
        if j == '111':
            rfm['result'][i] = '重要价值客户'
        elif j == '101':
            rfm['result'][i] = '重要发展客户'
        elif j == '011':
            rfm['result'][i] = '重要保持客户'
        elif j == '001':
            rfm['result'][i] = '重要挽留客户'
        elif j == '110':
            rfm['result'][i] = '一般价值客户'
        elif j == '100':
            rfm['result'][i] = '一般发展客户'
        elif j == '010':
            rfm['result'][i] = '一般保持客户'
        elif j == '000':
            rfm['result'][i] = '一般挽留客户'

    4.6  RFM用户价值模型可视化

    c= (
        Bar()
        .add_xaxis(rfm['result'].value_counts().index.tolist())
        .add_yaxis("RFM用户价值模型可视化",rfm['result'].value_counts().values.tolist(), category_gap="30%")
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="RFM用户价值模型可视化"),
                          xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)))
    #     .render("bar_same_series_gap.html")
    )
    c.render_notebook()

    案例全代码

    Python实现电子产品销售数据分析及RFM用户价值分析.rar-互联网文档类资源-CSDN下载

    参考文章

    10分钟,快速搞懂RFM用户分析模型_数据之路-CSDN博客

    案例实操|手把手教你搭建,RFM客户价值分析模型 - 知乎

    展开全文
  • 分享个B端产品分析报告

    千次阅读 2021-03-15 00:51:24
    如何规划SaaS零售电商工具,让我们通过有赞的发展轨迹,核心业务,更迭记录,产品结构这几个方面重点着手分析找寻出解决方案 一、行业分析 2017 年起中国人口红利消失特征显著,线上获客竞争白热化,而与此同时 75%...

    作者:王树成 (转载已取得作者授权)

    网络购物普及,但消费零售仍以线下为主,线上技术和线下场景相互融合、 优势互补,“人货场”三者关系重构的新零售应运而生。

    有赞通过为商户提供在上述平台经营所需 SaaS 服务,切入该领域。从线上开店、经营、支付、CRM 到线下门店与线上的联通,有赞初步形成较好的业务闭环,并通过这些工具与服务,帮助商户更好利用去中心化平台下的流量资源。

    如何规划SaaS零售电商工具,让我们通过有赞的发展轨迹,核心业务,更迭记录,产品结构这几个方面重点着手分析找寻出解决方案

    一、行业分析

    2017 年起中国人口红利消失特征显著,线上获客竞争白热化,而与此同时 75%以上消费品零售场景仍发生在线下,因此越来越多卖家倾向于社交电商模式——自建流量池,实现高转化率、高留存,高客单价的需求。

    微信生态成为私域流量内容中枢,公众号+ 小程序+二维码+H5 等功能组合具备电商属性,社交电商借微信生态崛起成为新趋势。

    让我们通过 PEST 模型来探讨社交电商趋势的本质。

    1.1 政策(politics)层面

    自 2015 年起,互联网+概念被引入各行各业《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,推进了信息化发展进程。

    国家于 2016 年 11 月出台《国务院办公厅关于推动实体零售创新转型的意见》,分别从调整商业结构,创新发展方式 2 方面做出指导,奠定了实体经济发展格局。

    • 调整商业结构:由一二线城市向三四线城市延伸及场景发掘,形成多维竞争优势,培育新的增长点。推动连锁化、品牌化企业进入社区设立便利店和社区超市,打造一刻钟便民生活服务圈。

    • 创新发展方式:强化供应链管理,支持实体零售企业构建与供应商信息共享,风险共担的新型零供关系。

    1.2 经济(economy)层面

    三、四、五线城市网络零售销售额巨大,发展前景可观。

    • 2017 年三、四、五线市场的网络零售销售额达 12448.8 亿元;

    • 2018 年三、四、五线市场的网络零售销售额达 16233.2 亿元;

    据 2020 年京东数字科技研究院发布的《2019 中国人口迁移和城镇化发展研究报告》显示三四线城市的消费总额增速领跑其他线级城市,预计到 2030 年,三四线城市居民消费达 45 万亿元人民币。

    1.3 社会(society)层面

    我国网络购物用户规模近年来稳定增长,2018 年突破 6 亿人次,增长 4.7%。使用率方面,2019 年网络购物和手机购物使 用率均达到 70%,即每 10 个网络/手机使用者中有 7 个人进行网络/手机购物,基本已经实现普及化。

    由于公域流量趋于饱和,人口红利逐渐消退,增量客户有限导致平台间、商家间对存量客户争夺加剧,头部商家占据主要流量,中小商家获客成本高。传统电商线上增量趋缓催生出新的获客模式,具有无需付费、属于商户、可反复使用、可直接触达等优势的私域流量池概念兴起,去中心化社交电商迎来爆发。

    1.4 技术(teconology)层面

    随着仓储,物流,财务,渠道等不断完善,可以以互联网的方式为线下实体商家赋能,利用大数据等技术实现智能选品、精准营销、协同管理的目的,提高信息传递的有效性,由此为商业的本质——交易提供最大化帮助。

    总结:政策、经济、社会文化、技术等因素的共同因素,推动了零售电商 SaaS 领域的迅猛发展,并有希望未来三年内保持较高年复合增长率,市场在 2021 年增长至 654.2 亿元。


    二、竞品概览

    在零售电商垂直领域中,2018 年实现融资的企业有 38 家,其中包括微盟,有赞,微店等。

    现有市场占有量较大的有:微盟、有赞、爱库存、微店、点点客等。

    2.1 微盟

    • 2013 年 4 月微盟成立,同年 9 月获奕铭投资的 300w 人民币天使轮投资,开启零售垂直领域 SaaS 赛道。

    • 2014 年微盟推出 MVP 产品,包括移动端和 PC 端,获得华映中国 A 轮融资,融资总额 3000w 人民币

    • 2015 年 4 月微盟推出收费版本,获得华映中国、金子火腿 B 轮融资,融资总额达 1.5 亿人民币;同年 11 月获得海航资本和腾讯投资 C 轮融资,融资总额达 5 亿人民币

    • 2018 年 4 月,获自贸区基金领投,腾讯投资、东方富海、优势资本等 D 轮融资,融资总额达 10.09 亿人民币;同年 6 月获海峡资本、思维资本等 D+轮融资,融资总额达 2 亿美金

    • 2019 年 1 月 25 日赴港上市,共计全球发售 3.01 亿股,每股 2.8 港元,二级市场融资达 8.45 亿港元;同年 7 月获腾讯、贝莱德等增持,增持金额 11.571 亿港元

    微盟的 slogon 是:“让商业变得更简单!”

    微盟主营精准营销(广告)和 SaaS 业务,2019 年上半年财报显示精准营销(广告)营收达 4.37 亿元人民币,占比 66.64%;SaaS 业务营收达 2.19 亿元,占比 33.36%。

    微盟创始人孙涛勇,曾任职百度搜索部门,初期微盟获客方式为 PC 互联网营销,百度竞价和线下交流会获取客户,截至 2019 年 6 月 30 日,微盟 SaaS 产品及精准营销服务已成功服务商户总量达 300 万。

    微盟主要目标人群为传统中小型企业,当前价格为 1w 左右,主要解决 3 个问题:

    1. 数据化转型,对人、货、场实现数据化管控,丰富数据维度,为决策提供数据支撑。

    2. 精准营销获取流量,更高 ROI(投入回报比)。

    3. 营销工具实现增加复购率,降低流失率,提升用户 LTV(生命周期价值)。

    2.2 有赞

    • 2013 年 1 月有赞成立,获阿米巴资本天使轮数百万人民币投资

    • 2014 年 1 月推出免费 MVP 产品,获经纬中国 A 轮数百万美元投资

    • 2015 年 11 月获普华资本等 A+轮融资,融资总额达数千万人民币

    • 2016 年 2 月获高瓴资本 B 轮融资,融资总额达数千万美金

    • 2017 年 3 月,通过“中国创新支付集团有限公司”并购有赞,于港股借壳上市,本次交易金额 30.34 亿港元,估值达 59.5 亿港币

    有赞的 slogan 是:“成为商家领域最被信任的引领者”

    有赞主营精准营销(广告)、SaaS 业务、第三方支付服务,2019 年上半年财报显示精准营销(广告)+SaaS 业务营收达 5.08 亿元,占比 86.27%;第三方支付服务营收达 0.77 亿元,占比 12.99%。

    有赞创始人白鸦(朱宁),支付宝首席产品设计师,有赞第一批用户来源于阿里系,这批用户是懂电商的人,共同做出了不少的成功客户案例,截止 2019 年 6 月有赞累计服务商户达 460w。

    有赞主要目标人群为电商企业,价格分三档,每年最低 6800,最高 29800,主要解决 3 个问题:

    1. 快速开店,实现全网社交平台的打通(抱流量大腿)。

    2. 精准营销获取流量,通过营销工具增加复购率,降低流失率,在流量层实现“开源节流”。

    3. 支付一体化,降低支付流程复杂度,解决“大商二清”违规风险。

    2.3 微店

    • 2011 年 5 月微店成立,获得雷军和顺为资本的天使轮投资,合计达数百万人民币

    • 2012 年 4 月微店推出 MVP 产品,获经纬中国,成为资本的 A轮融资,合计达1200w 美元

    • 2013 年 1 月微店开始大规模市场运营,获华平投资的 3500w 美元的 B 轮融资

    • l2014 年 10 月微店获 C 轮融资,本次融资由腾讯投资领投,众多国内外投资机构跟投,合计达 3.5 亿美元

    微店的 slogan 是:“一站式解决社交网络开店的所有问题”

    微店2011年成立,受到雷军青睐,腾讯,顺为等投资机构加持,是最早期的社交电商,可以理解为今天的拼多多,主要满足小B端和C端用户开店需求,在腾讯系庞大社交群体支持下短期内用户量暴增,但粘性较差。

    2011-2014年微店作为工具通过微店卖家版和微店买家版将双方做信息对接,主要满足具备一定流量,拥有自己货源,对用户掌控力强的这部分卖家(微商)的需求。在特定垂直领域尚未提供有效全面的解决方案,在买家、卖家购买流程及逆流程未能提供持续改进,由此造成一些体验和信任的问题。

    2015年后,微店战略定位从工具转为平台,期待解决流量获取能力弱的短板,在工具服务市场迭代速度减缓。在平台这一赛道中因竞争对手有淘宝,京东等巨头,破局困难,企业陷入长久的爬坡期。

    总结:有赞在零售电商 SaaS 领域增长迅猛,产品优势明显,发展潜力巨大,同一赛道中微盟也具备较强实力,在 SaaS 服务模块彼此业务方向几乎完全重叠,但因删库事件,品牌受到较大冲击;因微店存在一段时间业务探索期,故存在先发后至的可能性,拥有庞大的用户群体,发展潜力不容小觑。


    三、产业链分析

    有赞微商城是一款联通线上线下、覆盖全行业、全渠道的一站式开店工具,目前支持超过 150 个行业类目的 300 万商家入驻,软件适用性强。分为单店和连锁两种模式,目前基本实现覆盖全行业。

    主要参与方有商家(B 端)、顾客(C 端)、平台,有赞如果想有更长远的发展,就要满足好商家和顾客的需求,下面我们来探讨下这三方都有哪些需求,以及有赞是如何满足他们的需求的。

    3.1 商家

    有赞的消费群体,主要来源于水果店、蛋糕店、茶饮店、便利店、小型超市、母婴店、零食店、服装店等八大场景。

    根据艾瑞咨询报告显示,目前的有赞商家基本属性和淘宝,京东等中心化电商平台的商家属性差不多。

    这类用户普遍对电商熟悉度较高,苦于中心化平台的高运营费用和直通车高推广费用,因此转向社交电商领域。商家的需求是搭建社交电商平台(APP+小程序商城)、整合货源、扩充供应链、多种营销工具、组建微商队伍。主要有以下三个方式去搭建:

    1. 组建技术团队开发

    2. 外包第三方开发团队

    3. 选择第三方平台

    下面详细分析这三种方式:

    3.1.1 组建技术团队开发

    此种方式财务成本、时间成本及管理成本投入较大,对产品经理及技术团队有较高要求,且预算充足的情况下才可以考虑。

    此种方式的优势在于:因为团队是自己的,所以可以随时根据自己产品的业务逻辑和市场需求,随时更新迭代功能以优化用户体验,可以按自己的想法定制营销工具借助微信本身的社交属性实现快速传播。

    3.1.2外包第三方开发团队

    成本相较第一种来说会低一些,但定制化开发需要在项目规划阶段对自己的需求有非常清晰的理解,并且外包团队也需要相当熟悉产品架构,否则开发出的产品功能仅仅是基于自己初期的主观想法而形成,很可能用户体验不佳,很多使用场景及用户体验并不符合自己产品及业务的逻辑;且由于完全是零基础定制开发,前期 bug 会比较多,稳定性差;上述问题导致的后期维护及功能更新迭代成本同样非常高昂。

    此种方式的优势就是相较第一种方式在保障一定功能灵活性的基础上成本会更低。

    3.1.3 选择第三方平台

    第三方平台收费在几千到几万一年不等,优点在于平台提供了很多功能模板,营销工具等。

    不足之处在于:虽然看上去功能很多,但忽略了不同行业商家甚至是同一行业的不同商家自己的业务逻辑和客户需要实际上都不同,模板化的功能往往很难满足商家的个性化需求,导致很多商家使用一段时间之后发现自己的经营思路被模板套住了,只能被动的去使用现有功能,陷入了套路,没有办法在竞争中脱颖而出,很难让用户记住自己的产品。

    3.2 用户

    下沉市场用户最关注产品和分销两个模块

    • 产品方面:用户注重质量品质、口碑评价、价格三个维度,追求性价比,但不盲目跟从潮流。

    • 分销方面:用户注重产品的分佣比例,物料获取,库存,物流,财务,多级管理等企业支持。

    物美价廉,有品位的产品更容易受到欢迎

    下沉市场移动购物人群女性占比高达 57.2%,并且高于一线、二线移动购物人群女性占比,下沉市场移动购物女性化趋势更加明显,而女性用户对产品的性价比,例如质量,口碑,审美层次等有更高要求。

    下沉市场移动购物人群中 30 岁以下用户占比达到 51.1%,高于一线、二线移动购物人群同年龄段占比;30 岁以下人群,互联网原住民,对网购有自己的心得体会,对产品品味有较高要求。

    分销扶持,佣金比例高,更受宝妈,大学生的欢迎

    • 宝妈:下沉市场代表性人群,平均每个妈妈拥有 8-12 个宝妈群,有很多共同话题,碎片化时间多。在此期间家庭开支巨大,在照顾孩子的同事也负担起更多的家庭责任,对兼职和分销等可赚钱的方式需求旺盛。

    • 大学生:三四线城市企业较少,全职人员薪资较低,因此兼职需求极少;而学生群体有较多可自行支配时间,具备极强接受新事物的能力,有极为丰富的同学人脉网络,充满对物质和精神的渴望,因此大学生成为分销裂变的主力。

    3.3 平台

    有赞平台提供一整套完整解决方案,解决了商家和用户两种角色的不同核心需求。

    商家端

    分别通过在底层清算、渠道管控、会员营销等方面提供完整垂直行业解决方案。

    • 提供高效的广告渠道,借助微信庞大的流量池进行营销、裂变、留存;

    • 提供线下多元实体门店解决方案,线上线下商品互通,相互引流拓客。

    用户端

    • 省钱:通过有赞的服务,商家直达,降低中间加价,用户可以购买到更高性价比的产品;

    • 便利:线上购买线下取货,解决选和取的难题,为用户生活带来极大方便;

    • 赚钱:根据不同商家的运营政策,用户利用社交渠道推广赚取佣金。

    总结:平台想实现快速发展,必须满足商家对提升营收和全流程管理的需求,用户对高性价比商品和分销返佣的需求。相对来说商家对完整解决方案的需求强于单一或多个工具的需求,而解决方案强调商家与人之间的联系,聚焦在提升商家的生产效率和人效提升。


    四、核心业务分析

    有赞当前的核心业务是SaaS服务。

    判断一个业务是否能良性发展的重要指标便是营收,要想实现收入的持续增长,有赞的增长点有两方面:付费商家数、客单价。下面从用户操作路径与这两个因素的相关性分析有赞的营收:

    Acquisition 获取用户

    在有赞体系内,有赞在获客阶段的方式有:“广告”;“城市代理商”;“裂变推荐”;“赞助冠名”;

    1)“广告”主要采用“搜索广告”;“信息流广告”;“开屏广告”三种形式,按效果付费的网络推广方式,用相对少量的投入为给企业带来大量潜在客户,有效提升企业销售额和品牌知名度。

    2)“城市代理商”主要通过为代理商提供“会销支持”;“市场物料”;“驻地服务”;“培训教育”等支持,帮助城市代理商拓展客户,并洽谈一定分成比例。

    3)“裂变推荐”主要通过老用户邀请新用户付费购买,邀请者可获取有赞币,被邀请者也可获取一定有赞币,且有赞币可以兑换有赞服务,这种推荐方式的基础是服务过硬,口碑足够好,同时一个被服务好的商家上下游和合作伙伴的人群恰好是有赞的高精准用户,有赞通过这种方式以以服务换客户,相对来说边际成本极低。

    4)”赞助冠名”主要通过赞助强相关性的综艺“我想开个店”。这个综艺与有赞的模式比较契合,在开店遇到困难时有赞会提供最全面的专业指导和技术支持,一步一步教你如何开店。因此唤醒创业者内心的期待,既提升了品牌知名度,又能通过场景植入唤醒潜在用户的期待

    Activation 活跃用户和 Retention 用户留存

    为了让客户在有赞黄金期(15 天)内,保持充分活跃,提升转化率,主要提供有“免费试用”,“有赞学院”,“售前顾问指导”三个模块。

    1)免费试用:

    免费搭建店铺,快捷方便且不失个性,体验有赞针对线上/线下的库存,商品,配送等实时管理;体验期间线上或线下用户都可以直接扫码进入微信小程序,真正实现即买即用,无需下载,用完即走的理念;体验有赞 100+营销工具,1500+功能全渠道获客,体验期也支持一键生成推广链接、二维码,满足各类营销需求。

    2)有赞学院+售前顾问指导:

    在体验期间为有赞商家提供线上线下立体培训,其中有赞学院帮助商家在线上利用碎片化时间学习店铺运营,管理等方面知识;通过零售沙龙帮助商家在线下场景创造一个相互交流的机会;售前指导提供全周期的技术指导,在商家遇到经营问题时,有赞系统评估后现场实地考察,给出技术指导建议等。

    Revenue 获取收入

    目前有赞的营收方式有 2 类,第 1 类是 SaaS 标准服务及增值服务。第 2 类是有赞支付的手续费。

    1)SaaS 标准服务收费有三个版本,价格分别为基础版 6800 元,专业版 12800 元,旗舰版 26800 元,其中连锁门店/校区每增加一个为 6000 元一个,市场选购插件从 500~12500 不等。

    2)免费额度 10000 笔/年,专业版免费额度 20000 笔/年,旗舰版 40000 笔/年,超出订单额度部分,每笔收取 5 毛钱,如果单笔订单低于 25 元,按照实付金额的 2%收取云服务费。同时有赞支付手续费为千分之六,类似于微信,支付宝网关公司。

    Refer 分享

    从用户访问,注册体验功能,购买,分享用户行为路径来看,分享大部分存在于商家购买后并有良好体验。分享专属链接,其他用户通过专享链接进入并购买,邀请者和被邀请者都可以获得有赞币,有赞币仅可在有赞平台兑换服务使用,边际成本几乎为零。

    将分享作为重点获客突破口,既获得了定向精准流量,又降低了成本,从运营来看确实值得 SaaS 厂商学习。但核心应该是服务确实对商家来说有价值,在商家运营店铺中提供一定帮助,为商家营收带来增长,只有基于这一底层逻辑,商家自主分享才可以成为有赞生态闭环其中一项。

    优势

    在商家服务业务上,有赞为中小商户提供了微店铺和移动零售解决方案,形成了电商 SaaS、门店 SaaS、分销服务、广告服务、增值服务及 PaaS 云服务 6 大板块,拓展了服务的宽度,建立了一定的 SaaS 服务行业壁垒。

    有赞手中有商业服务行业中唯一的支付牌照,有赞可从事第三方支付业务、实体预付卡业务、虚拟预付卡业务与金融业务等业务。这有利于内部数据流与资金流形成闭环,将之前被微信与支付宝抽走的 0.6%与 0.1%的银行结算成本控制在自己手中,使手续费营收利润提升至 1%,显著提升有赞集团的盈利能力,从长远来看支付领域收益很可观,将成为有赞能否转亏为盈的关键。

    劣势

    从长远角度来看,有赞的核心业务连年亏损,扭亏为盈的问题上始终无法突破。

    在 SaaS 业务上,有赞的竞争对手除了微盟外,还有阿里、华为、腾讯甚至是亚马逊等超级巨头,它们能够利用一年上百亿的研发费,在产品性能与场景化方面轻松击败有赞旗下产品。

    在精准营销业务上,虽没那么多巨头与之竞争,但是由于行业技术门槛并不高,难在大而全且精专,难以筑起技术壁垒,稍有不慎就易被对手侵蚀市场。

    如果有赞不能及时寻找到盈利拐点,自身造血能力弱,资本也将慢慢失去耐心,这对有赞来说是个不小的挑战。

    总结:

    有赞当前主要业务是 SaaS 服务和第三方支付服务,要想实现盈利增长,首先有赞在 SaaS 服务模块应不断夯实基础,为商家提供更多维的解决方案;在第三方支付服务上选择平衡点要慎重,在保障收入的同时,不忽略用户的感受,尤其是老用户的感受。在成本支出方面,有赞采用代理商推广的形式,弱依赖销售;采用冠名赞助,媒体平台共情营销,各老商家转介绍等策略提升知名度,获客成本相对较低。


    五、产品迭代分析

    为了深入分析有赞 SaaS 化迭代节奏,探究产品迭代逻辑,笔者对有赞从 2012 年项目启动到 2019 年 12 月的所有核心迭代分阶段整理如下:

    第一阶段 MVP 产品

    其中第一阶段是 2012 年 11-27 日至 2017 年 2 月 3 日;这个时期是产品核心功能探索期,满足有赞第一批电商用户的采购,售卖,获客三个核心需求,推出有赞批发,有赞微商城,有赞分销三大核心板块,并不断完善用户共性需求,如营销,管理,仓储,物流等;并于 2016 年 5 月由免费变为收费,找到自己的盈利模式,产品在市场验证中初步获得成功。

    在这个阶段,有赞的用户量有极为明显的增长,注册商家从 2.1w 暴增至 180w,主要原因是有赞懂得电商用户的需求并能很好的满足,因此建立了极好的口碑,转介绍过来的客户占比高达 50.3%。

    在此期间迭代了砍价,拼团,秒杀,优惠券等营销工具,满足了不同商家的不同场景的营销需求;同时在商家分销,线下收银,以及定制化需求等方面多次迭代产品,优化了获客,收银的使用路径,同时为商家提供了更多功能应用的选择。

    第二阶段探索产品形态

    第二阶段 2017 年 4 月 1 日至 2018 年 9 月 8 日,这个时期是产品形态探索期和夯实基础期,尝试为更多场景用户增长赋能,在此期间有赞顺应新零售趋势,积极开拓微信小程序生态领域,并将前期技术积累对小程序进行赋能,迅速发展。

    2017 年购物从 PC 端转向移动端趋势明显,用户购买习惯开始由理性变为感性,为刺激用户购买欲望,在购物引导上更倾向于快,轻,准和强社交,主要达成的两个目标是帮助商家降低运营成和提升用户获取效率。

    第三阶段完善生态体系

    第三阶段为 2018 年 9 月 13 日至今,企业进入高速发展期,不断完善各个不同生态,包括有赞小程序 2.0,有赞美业,有赞教育等板块。在此期间积极顺应市场,在满足商家熟人社交电商需求时重点抓住新零售+短视频/直播电商机遇,积极开拓新行业模式,上线多种直播解决方案,通过和各巨头合作在直播赛道为商家赋能。

    同时有赞开始深耕垂直行业,重点选择美业,教育以及线下连锁店行业进行深入发掘,解决美业,教育,连锁店等行业线上线下融合,员工管理,用户管理,店面管理等难题。

    总结:

    整体来看有赞的发展分为三个阶段:

    • 第一阶段是不断完善功能,不断验证服务器的稳定,让服务变得周到;

    • 第二阶段是行业深入期,不断探索新方向;

    • 当前第三阶段进入企业的高速增长期,生态不断完善,产品加快迭代进程。


    六、产品结构分析

    6.1 产品体系

    目前有赞构建了以 SaaS 软件、PaaS 有赞云、增值服务、支付金融为四大板块的产品和服务矩阵。

    6.2 SaaS:服务新零售、覆盖全行业

    有赞 SaaS 服务体系以有赞微商城为核心。有赞微商城早期为免费产品,吸引了大量用户,2015 年 10 月有赞对交易收取手续费,2016 年 4 月试水首款收费功能“拼团”取得成功,促使 6 月发布“曼哈顿计划”正式启动商业化。

    基于有赞微商城延展出有赞零售、美业、餐饮、教育等一系列针对线下场景的新零售解决方案。产品技术经过多次迭代,不过目前仍处于起步阶段,部分正式商业化。

    本模块重点分析有赞微商城

    6.2.1 有赞微商城脑图

    6.2.2 有赞微商城定价

    目前有赞微商城按年费收取软件服务费,针对不同规模的 B 端客户,单店版本分为基础版、专业版、旗舰版三档,区别主要在销售渠道、营销玩法、经营分析等配套工具的授权数量。

    6.2.3 商家使用路径分析

    有赞的主要服务目标是想要快速搭建线上店铺的人群,那么进入有赞后,商家的需求有两个,第一个是卖的出,第二个是卖的多。那么商家的使用路径分别为开店—上货—拉新—发货—提现和客户管理—建立忠诚度—营销工具—数据分析复盘等。结合使用路径,我们也可以看出有赞的6大版块基本满足商家整个线上店铺经营路径的需求,下面用表格和流程图的形式对有赞的产品逻辑进行梳理。

    卖得出:

    卖的多:

    6.2.3.1 创建店铺

    满足“卖的出”这一需求,最重要的操作流程为创建店铺,流程图如下

    优点:以微页面为核心,H5、小程序的页面设置皆源于此模块,商家在添加微页面时可自行设置店铺内各页面展示形式、各页面之间交互跳转、选择店铺模板,在模板上进行店铺装修,同时在细节上如:悬浮窗,公共广告等模块提供设置的入口,商家个性化得到极大满足。

    缺点:店铺创建路径较为复杂,需先添加微页面,由微页面中设置店铺展示页面,且从常规理解上在店铺模块是对店铺进行管理可以进行预览移动端店铺样式及交互的,但这一功能被归属于微页面模块,理解成本较高。

    针对个性化需求不是那么高的用户,有赞的解决方案很耗费时间,店铺各功能颗粒度小,故新建店铺需经过大量理解并操作才能搭建店铺雏形,从这个角度来说,可以提供常规店铺集成化模板,个性化作为一个补充更能满足用户“卖的出”的需求。

    6.2.3.2 商品管理

    创建店铺后,需满足“上货”的需求,商品管理流程图如下

    6.2.3.3 拉新

    店铺和商品完备后,拉新成为主要需求,营销工具中可实现拉新目的,比较常用的有拼团和优惠券,流程图如下

    6.2.3.4 订单处理+财务处理

    获取订单后,如何方便且及时发货成为主要需求,而订单完成后款项是打进有赞统一后台的,因为有赞拥有第三方支付牌照,不涉及二清违规的问题,财务方面相对简单。流程图如下

    在完成“卖得出”这一核心需求后,“卖的多”成为第二核心需求,要想满足这一需求,有赞分别从客户管理,营销工具,数据分析三方面入手,提供了人流与留人两方面提供解决方案。接下来我们就卖的多这一需求点进行分析。

    6.2.3.5 客户管理

    客户管理成为精细化运营和忠诚度建立的核心模块,实现客户管理的流程图如下:

    6.2.3.6 营销工具

    在卖的多这一块,有赞的营销工具相对来说还是比较全的,大体可以归为四类,拉新、留存、转化、提升客单价。通过脑图的形式梳理了营销工具类型,如下:

    有赞的营销工具数量相对来说业内翘楚,在2016年面世第一个营销工具——拼团后不断衍生新的营销工具,为运营赋能。主要涉及到拉新,转化,留存三个方向,笔者根据营销工具主要实现的能力进行了粗略分类。

    营销工具对于商家来说是触达用户、实现增长的主要方式,但部分商家不具备运营能力,且没有风控核查容易发生运营事故,针对没有运营能力的商家,有赞官方定期提供主题运营活动方案框架模板,批量使用营销工具,商家可接受此活动框架,仅增删改部分营销工具,降低运营成本;针对风控问题,有赞进行风控监测,例如刷券,刷单/秒杀等,及时提醒或自动冻结。

    6.2.3.7 数据分析

    在数据方面采用T+0的形式,从这一点来看,有赞实力还是蛮强的。

    实现T+0,有两种方式:

    • 第一种从有赞的生产系统直接读取,但会对生产数据库造成极大压力,影响正常业务;

    • 第二种采用数据仓库的形式实现,而实现T+0,需采用flink框架实时抽取,开发周期长且需求梳理不易。

    无论这两种哪一种,简单来说一个字“贵”,因此可见有赞在为客户提供数据的方面下了很大力气。

    但从体验层来看,有赞提供较为多维的数据,但数据真正产生对商家产生价值需借助数据分析师,个人认为作为SaaS平台可以更好的通过数据的方式帮助商家提升营收,结合不同关注目标为其提供指导意见报表。

    值得一提的是有赞提供的数据维度缺失:购物篮分析,商品评论分析,货运分析,库存分析,可能因商家不具备平台这样庞大的自然成交量所以暂时未提供这四个模块。

    指导性报表可包含:用户购买分析,订单分析,评论分析,访问分析,购物车分析,销售利润,货运分析,库存分析,页面点击数据。有赞分析可引入专家打分机制,采用AHP模型输出各维度对营收影响的权重比例,给予用户运营策略建议。

    整体分析

    因为有赞的目标用户是商家,所以主要满足商家端的需求

    1.卖的出(搭建店铺,可以运营)

    2.卖的多(运营赋能,数据增长)

    在商家第一次使用有赞时,通过店铺管理模块实现创建店铺的需求,并在创建过程中通过细颗粒度进行高个性化设置,最大化还原商家对店铺展示形式的期待。但因个性化较强,针对个性化需求不高的用户运营时间及成本投入高,体验较差。

    在店铺创建好后,商家通过商品管理模块添加商品或同步淘宝、京东、唯品会等平台的商品,且在商品详情页中,模拟前端样式,根据个性化设置发生对应变化,预知性可控,用户体验较好。商品详情页可实现前端展示排布设置以及营销工具的快捷搭配。

    店铺可以投入运营了,在拉新方面通过优惠券和拼团两个营销工具从用户角度出发,通过让利用户促进分享,其中优惠券和拼团经过多次迭代,目前可支持老带新拼团以及裂变优惠券等重社交的营销玩法,满足大部分商家使用场景。

    店铺产生了订单,如何结合商家自有仓库以及有赞微商城的订单管理模块实现高效,准确,及时的发货成为商家的急迫需求,当前有赞提供的服务是物流同步,同时有赞对接第三方服务机构,插件部署于有赞应用市场,商家根据需求进行选购。

    订单完成后商家回款有两种方式,第一种常规用户手动点击确认收货订单完成或15日内未出现逆流程自动订单完成,款项T+1到账,第二种采用有赞快速回款,需缴纳快速回款保证金,且每笔收取一定比例服务费,加快资金周转速度。

    理论上在缩短回款周期这个问题上,每个商家都有所需求,但有赞的快速回款存在准入门槛,且一定比例服务费挤压了盈利空间,平台方在前期扩大市场时是否可以选择暂时让利商家成为一个必要考量。

    渡过了店铺的平缓成长期后,商家的需求转变为卖的多,精细化运营成为首选,在客户管理模块,可批量导入客户,重点针对老用户的数据同步,通过在此模块设立等级任务,积分任务,权益卡及对应权益搭建会员体系,形成完整闭环服务,增强用户忠诚度。

    进入店铺的高速成长期,如何优化店铺的运营策略成为商家面临的又一挑战,有赞提供了尽可能全面的数据指标,但需要商家自行具备分析的能力,并通过分析结果指导运营策略的更改,相对来说对商家要求较高,只有极少部分商家因此获益。

    6.3 有赞云:满足客户多样化需求

    2016 年 1 月面向开发者的有赞开放平台上线,基于 SaaS 开放 API 接口,为商家提供 ERP、营销插 件、硬件、个性化定制等服务,吸引 5 万多位开发者参与。2017 年 4 月,有赞开放平台升级为有赞云。

    有赞云目前已上线电商云和 Zan Design,计划推出零售云、营销云、客户云、服务云和数据云。电 商云基于微商城,对业务流程、页面模板、可视组件、接口消息等量身定制服务。Zan Design 是一套设计 系统,主要包括产品原则、设计原则、内容策略、布局模式、视觉动效、资源组件等部分。

    目前有赞云主要面向有个性化需求的品牌客户,在现有 SaaS 软件的基础上,对一些细节要求针对性 地提供功能,相当于“定制版有赞微商城”。同时,在实现客户需求后,将一批具有代表性的功能模块 化,以补充现有平台功能。

    6.4 延伸服务:助力商家实现双赢

    围绕 SaaS 有赞提供一系列延伸服务,从解决方案顾问、交付实施,到增加人才培训、运营提升、售后协助,目前主要发展广告投放等支持服务。广告投放系统整合腾讯广告流量资源,帮助商家精准定位 投放人群,并提供从流量到转化闭环的广告效果分析。

    6.5 支付金融:第三支付业务提供稳定收入

    2018 年 4 月中国有赞完成港股上市,并取得中国创新支付的第三方支付牌照。通过创新支付全资持牌机构高汇通(许可证编号:Z2016211000010)替换原有第三方支付服务供应商,提供线下整合支付交 易服务、微商城线上支付服务、跨境人民币支付结算服务、预付卡服务等。银联、微信、支付宝等支付 通道 0.6%的手续费由商家自行承担,有赞对商家提供的有赞担保、快速回款等多项支付金融服务抽取费 率不等的服务费,随着平台 GMV 持续增长,第三方支付业务将继续为有赞贡献一笔稳定而可观的收入。

    总结:

    有赞通过 SaaS 软件、PaaS 有赞云、增值服务、支付金融四大板块的产品建立了服务矩阵和行业壁垒,能在一定程度上满足80%用户的需求,在线下连锁和社交电商两个领域尤为突出,同时因其产品结构使得有赞支付逐渐成为新的增长关键点。


    七、总结

    通过对电商市场以及有赞的整体分析,我们可以得出以下几个结论:

    1)政策、经济、社会文化、技术等因素的共同因素,推动了零售电商 SaaS 领域的迅猛发展,并有希望未来三年内保持较高年复合增长率,市场在 2021 年增长至 654.2 亿元。

    2)有赞在零售电商 SaaS 领域增长迅猛,产品优势明显,发展潜力巨大,同一赛道中微盟也具备较强实力,在 SaaS 服务模块彼此业务方向几乎完全重叠;因微店存在一段时间业务探索期,故存在先发后至的可能性,拥有庞大的用户群体,发展潜力巨大。

    3)平台想实现快速发展,必须满足商家对提升营收和全流程管理的需求,用户对高性价比商品和分销返佣的需求。相对来说商家对完整解决方案的需求强于单一或多个工具的需求,而解决方案强调商家与人之间的联系,聚焦在提升商家的生产效率和人效提升。

    4)有赞当前主要业务是 SaaS 服务和第三方支付服务,要想实现盈利增长,首先有赞在 SaaS 服务模块应不断夯实基础,为商家提供更多维的解决方案;在第三方支付服务上选择平衡点要慎重,在保障收入的同时,不忽略用户的感受,尤其是老用户的感受。在成本支出方面,有赞采用代理商推广的形式,弱依赖销售;采用冠名赞助,媒体平台共情营销,各老商家转介绍等策略提升知名度,获客成本相对较低。

    5)整体来看有赞的发展分为三个阶段,其中第一阶段是不断完善功能,不断验证服务器的稳定,让服务变得周到;第二阶段是行业深入期,不断探索新案例;当前第三阶段进入企业的高速增长期,生态不断完善,产品加快迭代进程。

    6)总结:有赞通过 SaaS 软件、PaaS 有赞云、增值服务、支付金融四大板块的产品建立了服务矩阵和行业壁垒,能在一定程度上满足80%用户的需求,在线下连锁和社交电商两个领域尤为突出,同时因其产品结构使得有赞支付逐渐成为新的增长关键点。

    以上,是自己本着熟悉有赞的目的做的分析报告,希望对大家有所帮助。

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    千次阅读 2021-03-02 21:56:42
    产品类型:聊天社交 产品slogan:“标记我的生活” 二.市场分析 2.1 跨境电商市场 随着社会经济的不断发展和消费升级,中国的消费者日益追求高品质的生活和消费体验,“海淘”这一种新型的消费方式越来越受到新一代...

    一.产品概述
    1.1 体验环境
    产品名称:小红书
    体验版本:6.81.1
    体验系统:Android 10
    体验时间:2021年1.10—2021年2.10

    1.2产品介绍
    产品名称:小红书
    产品类型:聊天社交
    产品slogan:“标记我的生活”

    二.市场分析
    2.1 跨境电商市场
    随着社会经济的不断发展和消费升级,中国的消费者日益追求高品质的生活和消费体验,“海淘”这一种新型的消费方式越来越受到新一代中产阶级人群的认可和追捧,跨境电商成为电商强有力的增长渠道。
    根据艾瑞咨询发布的《2018年中国跨境进口零售电商行业发展研究报告》显示:从2013年到2017年,跨境进口零售电商市场规模年平均增长率超过114%,到2021年中国跨境进口零售电商市场的规模将达到3555.9亿元。虽然受到整体经济政策环境影响,未来几年的增长率会逐渐放缓,但随着用户群体向三、四线城市下沉带来的用户规模扩大,预计跨境电商市场仍然会保持平稳增长。
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    来源:艾瑞咨询《2018年中国跨境进口零售电商行业发展研究报告》

    根据中商产业研究院发布的《2020年中国跨境电商行业市场前景及投资研究报告》显示:从2016年到2020年,中国海淘用户的规模将保持平稳的增长,到2020年预计中国海淘用户的规模将达到2.3亿人。
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    来源:中商产业研究院《2020年中国跨境电商行业市场前景及投资研究报告》

    2019年上半年,网易考拉、天猫国际和海囤全球分别以27.7%、25.1%以及13.3%的市场份额雄踞跨境电商市场三甲,小红书占比6.1%位居第五位,与头部跨境电商平台差距较大。头部跨境电商平台依靠完善的供应链物流体系构建以及接入更多海外优质品牌商,市场优势将进一步扩大。
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    来源:艾媒数据中心

    2.2 社交电商市场
    传统电商人到中年,红利将尽,获客成本攀升。移动社交蓬勃发展,流量价值凸显,将社交与电商融合的商业模式为电商企业降低引流成本提供了良好的解决方案。这种通过好友,KOL推荐的模式降低了用户信任成本风险,也增强了用户粘性。未来社交和电商融合会不断加剧。社交电商的市场规模也会不断扩大。
    数据显示,自2015年以来,中国社交电商行业交易规模呈现出逐年上升的趋势。2017年社交电商交易规模突破1000亿元,达到1844.8亿元。2018年交易规模为6130.6亿元,2019年中国社交电商行业交易规模突破10000亿元,达到12903.1亿元。
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    来源:艾媒数据中心
    数据显示,近年来,我国社交电商行业的用户规模逐年增长。2019年,社交电商的用户规模达7.13亿人,同比增长17.26%。
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    来源:前瞻产业研究院

    三.用户分析
    3.1用户画像
    3.1.1性别
    根据艾瑞指数显示,2019年4月小红书使用人群中女性用户占比86.90%,男性用户占比仅为13.1%。小红书主要的内容包括美妆、美发、衣服搭配、旅游攻略,比较能获得女性客户的认同感,且女性客户具有更高的消费力,因此实际用户情况与小红书的用户群体定位非常吻合。
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    来源:艾瑞咨询
    3.1.2年龄
    从年龄分布上来看,小红书用户的年轻化趋势非常明显,24岁以下的用户占比为22.4%,35岁以下的用户占比为85.19%。这一部分群体消费能力强,乐于尝试新鲜事物,追求高品质的生活。起初小红书作为海淘和海淘经验分享平台,积累了许多中高消费的海淘目标用户。且近期小红书在综艺节目中的广告投放,以及明星的入驻,吸引了许多消费能力较低、年龄较小的用户。
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    3.1.3消费能力
    从消费能力统计数据得出小红书用户多为中等和中高等消费人群,其中中等消费者占比为29.89%,中高消费者占比为31.74%。中高端的消费群体往往具有更前卫的消费观,能够接受超强消费,同时追求高品质的消费体验。
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    来源:易观千帆-小红书用户消费能力分布
    3.1.4地域分布
    根据地域分布图,小红书的用户主要分布在一线城市。这些地区经济发达,互联网、金融、高教等高新产业集聚,居住群体趋于年轻化,整体收入相对较高,消费观念也更加开放。
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    来源:易观千帆-小红书用户地域分布图
    3.1.5用户偏好
    根据百度指数数据显示,小红书的用户比较关注团购、直播、社交、教考、游戏、二次元等领域。
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    来源:百度指数-小红书搜索需求图谱
    基于之前的用户具体特征分析,我们在此可以构建出小红书用户的精准画像:
    1)25-35岁女性
    2)生活在一线城市
    3)具有一定消费能力和较前卫的消费观
    4)热爱分享、追求高品质生活

    3.2 用户使用场景
    3.2.1根据需求,专项搜索
    有明确浏览目标的用户,用户依据目标浏览相应商品或感兴趣的品类,根据其他用户的笔记,判断商品是否值得购买,或在此品类下可购买什么商品。
    3.2.2无明确目的,随意浏览
    无明确浏览目标的用户,在空闲零碎时间随机浏览商品。用户已经对产品建立了较强粘性和信任。此时需要利用精准的算法推荐用户感兴趣的内容。
    3.2.3社交分享
    用户愿意分享自己生活,并且希望得到认同,满足自己的成就感。产品应该考虑到用户的等级制度,激起用户创作的欲望,鼓励用户成为社区中的达人。

    四.功能分析
    4.1产品功能结构图
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    4.2使用流程图
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    4.3产品功能分析
    4.3.1登录功能
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    早期版本的小红书必须要注册或者登录才能继续进入APP,但新版本的小红书已经取消了该设置,未注册用户也可以自由浏览笔记,只有使用发布笔记,点赞评论等高级功能时才需要注册,这一改动简化了使用步骤,降低了用户流失率。用户第一次使用小红书时会被要求填写性别、年龄、感兴趣的话题等,然后根据填写的内容推荐用户可能感兴趣的话题,算法会持续根据用户所查看的内容推送相关的笔记,个性化推荐使得用户获得“千人千面”的浏览体验。

    4.3.2 社区功能
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    小红书的首页有关注、发现、附近三个标签供选择。除标签切换外,还有搜索和笔记流两个主要模块。关注、发现、附近三个页面都采用了瀑布流的方式展示信息,瀑布流中丰富的图片可以吸引用户注意力,同时灵活的图片排版允许视线任意流动,可以缓解用户的视觉疲劳。
    1)关注页面:关注页面显示的是用户关注的博主或商家发布的笔记,这部分内容通常是用户自身比较感兴趣的内容。
    2)发现页面:发现页面是平台根据内容的质量以及用户喜好向用户推荐的笔记,内容质量往往决定了用户的停留时长,同时精准的推送也会将用户引流向商城,提高转换率。
    3)附近页面:附近页面根据用户的地理位置向其推送当地的美食攻略,旅游分享等内容,帮助用户发现周围吃喝玩乐的好去处,有利于加强用户粘性。
    优化点:
    1)增加页面刷新按钮,目前页面刷新需要移到页面最上方然后下滑才能实现
    2)添加支持内容以列表形式展示,方便查看更多内容。

    4.3.3 搜索功能
    搜索词列表中前两条分别为搜索商品和搜索笔记,第三条开始是对输入文字的补全,用户在这一步即可选择是要查看相关笔记,还是在商城中购物。
    在搜索结果页面中,除了传统的筛选功能外,小红书还有相关话题和相关关键词的功能,以帮助用户找到他们最需要的笔记,笔记主要根据点赞和收藏数量决定笔记搜索结果排名。
    优化点:
    1)小红书目前的搜索方式增加图片、二维码、语音搜索的功能,可在搜索框入口添加支持拍照、读取相册、读取音频的功能,丰富搜索的维度。

    4.3.4 笔记详情
    小红书笔记分为普通笔记和视频笔记两种。普通笔记内容依次为笔记图片,笔记文字内容,用户评论,相关推荐,左右滑动可以切换笔记中的图片。视频笔记点击进入视频播放窗口,向上滑进入下一条相关视频,体验更沉浸式和娱乐化。笔记详情页的功能模块包括:传统的点赞、搜藏、评论、分享、关注、话题、标签和商品链接。
    商品链接功能主要是为小红书商城导流,用户若对笔记中的商品感兴趣,可点击链接进入商城下单。标签功能使图片传递的信息更加一目了然,同时有趣的自定义标签让笔记显得更俏皮可爱。笔记详情页中占页面最大面积的的是图片,文字若太长则会被压缩,点击展开可看到全文。
    优化点:
    1)建议添加文字编辑功能,尤其是加粗、下划线,让读者更易从长段文字中找出重点。
    2)目前大部分笔记中并无商品链接,可能与小红书商城内产品种类较少有关,大量购买流量转向其他电商,增加商品种类提高商城活跃度。

    4.3.5商城功能
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    小红书商城和其他大型电商页面最大的不同在于其产品描述,一般的产品描述主要强调商品的名称、品牌、型号等信息,而小红书商品信息形式为"国家名+商品描述”,在标题下面再介绍产品的品牌和具体规格。突出商品来自海外和其功能,有利于吸引有需求的用户购买。
    小红书商品的详情页其特色内容在于:
    1)商品下单会显示最新订单来自的地区和时间,不间断地出现以刺激用户,使用户产生购买行为。
    2)用户点击商品详情页中的“查看相关笔记”即可浏览其他用户分享的关于该商品的使用体验。
    优化点:
    1)增加用户评价功能,并以赠送积分,提升等级,发放优惠券等激励措施鼓励用户发布优质的评论
    2)完善售后服务体系,积累口碑

    4.3.6消息功能
    小红书以内容分享的UGC社区起家,社区属性也是小红书的核心属性,而分享型社区构建的核心要义就在于社区用户的互动。小红书目前的互动体系主要通过“消息”模块和笔记的评论互动构成。
    1)通过“消息”模块的信使图标,用户可以向自己关注的人发送私信,并查看自己收到的消息,获得的赞和收藏,对自己发布的笔记的评论和@。
    2)用户对笔记可以直接进行评论,也可以对已经发布的评论点击爱心图标表示喜欢,喜欢数最多的评论会在评论区置顶。
    优化点:
    1)设置问答区。用户可以自由提问等待博主回答,平台可以对各类问题进行整理,并给问题加上不同标签,博主对热门问题进行统一回复。

    4.3.7 “我”的功能
    “我”的功能主要涉及的是用户的账号管理,属于产品的基础功能,“我”页面显示用户的头像、性别、等级、个人描述关注数、粉丝数、获赞与收藏数、个人资料的设置一起以及之前发布的笔记,收藏和赞过的笔记。
    优化点:
    1)迁移用户账户管理相关的功能到“我”的模块,便于用户统一管理。

    五.竞品分析
    5.1 市场份额对比
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    来源:易观千帆
    易观国际公布的2019年第二季度的跨境进口零售电商市场份额中,小红书以3.5%的占比位居第六位,落后于天猫国际、网易考拉、京东全球购等巨头。由此可见,跨境零售电商市场竞争格局已形成头部效应。天猫国际、京东全球购背靠自有的巨大流量,在物流与营销上也已有成熟的平台化运营模式,而网易考拉海购以自营模式差异化开篇,严格把关商品质量赢得消费者信赖。
    5.2产品功能对比
    选择海淘领域头部产品网易考拉进行产品功能对比:
    功能 小红书 网易考拉
    社区 有 有
    问答 无 有
    直播 有 有
    搜索 有 有
    商城 有 有
    视频笔记 有 无
    评价 有 有
    会员 有 有

    小红书更偏向于内容社区,而网易考拉则更重视商城,小红书需要加强社区与商城的联系,扩充商品的种类,实现用户通过社区引流至商城购买的商业闭环。

    六.运营分析
    6.1 内容运营
    小红书的用户群体主要是年轻女孩,基于用户定位推出美妆,穿搭,时尚等话题。一方面用户热衷讨论,一方面团队也会进行一定的话题引导,大力支持原创的内容,通过发布笔记提升等级的方式激励用户进行内容生产。
    另外,小红书的内容运营会根据近期热点延伸出各种话题,如疫情期间推出家庭厨艺大比拼等,吸引用户分享在家制作的美食。

    6.2 活动运营
    小红书在2015年期间推出小鲜肉送快递的活动营销,该活动也直接针对小红书的主流用户,通过社交媒体的主推,小红书成功实现两周注册用户增加300万。另一个比较出彩的活动运营是“红色星期五”,“黑色星期五”是国外电商促销的重要节日,小红书见其移植到国内,结合红色元素,于2017年11月24日推出“红色星期五”,成功登顶 App Store 免费榜榜首。

    6.3 明星运营
    小红书一大重要内容来源就是明星和KOL发布的优质内容,小红书邀请了诸如范冰冰、林允、倪妮等一大批明星加入小红书,明星入驻为小红书带来了大量的粉丝用户。明星发布的笔记中的产品往往也更能得到用户的青睐,林允、戚薇等明星经常在笔记里发布美妆穿搭的推荐,被封为“带货女王”。用户在小红书社区拉近了与偶像的距离,也增强了社区的用户粘性。
    七.总结和建议
    上亿用户喜欢在小红书上分享购物心得和生活方式,形成强大的真实用户口碑。庞大的用户可带来很大的流量,可以通过广告、品牌合作人平台等方式盈利。同时社区还可以为小红书电商引流,用户实现浏览笔记、购买商品、分享笔记的良好循环。
    本人在一段时间的使用过程中发现如下几个问题,希望可以改进:
    1)出现很多的推广软文,笔记内容造假,容易失去用户信任度。
    2)缺少可信赖的商品供应,种草的产品还是会选择其他平台下单。

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  • 本文将以潮汐APP为核心,从发展路线、产品定位、功能布局等角度进行分析,并结合与其竞品(以蜗牛睡眠、Now冥想为例)的对比,来探究在冥想类APP功能日趋同质化的今天,潮汐这款APP具有的优势和挑战。 1. 产品概况 ...

    潮汐是一款大自然声音主题的身心健康应用,曾获得App Store 2017年度精选。通过“轻冥想+白噪音+变体番茄钟”,实现解压助眠、专注效率两个方向的功能,近来该产品定位正在逐渐向前者倾斜,尤以轻量化冥想训练为特色功能。2019年2月,潮汐获得来自熊猫资本近千万元的Pre-A轮融资。
     
    本文将以潮汐APP为核心,从发展路线、产品定位、功能布局等角度进行分析,并结合与其竞品(以蜗牛睡眠、Now冥想为例)的对比,来探究在冥想类APP功能日趋同质化的今天,潮汐这款APP具有的优势和挑战。
     

    1. 产品概况

    1.1 体验环境

    体验机型:iPhone 11 Pro

    系统版本:iOS 14.0

    APP版本:v3.6.2

    体验时间:2021年1月

    1.2 产品基本信息

    产品名称:潮汐

    产品类型:健康健美

    产品slogan:和大自然一起助眠专注、平静身心

    产品logo:

    1.3 产品定位

    潮汐是一款大自然声音主题的身心健康应用,通过“轻冥想+白噪音+睡眠故事+变体番茄钟”,实现解压助眠、专注效率两个方向的功能,并且该产品定位正在逐渐向前者倾斜,着力打造“在线化、陪伴式的身心放松空间”。

    1.4 商业模式

    主要的模式为通过提供会员专享声音场景、冥想联系、睡眠故事、日帖壁纸下载等多种内容及权益,吸引用户付费订阅会员,以此实现收入。会员分为“潮汐plus”和“声音卡”两种,权益对比如下表所示。

    功能潮汐Plus声音卡
    声音场景
    冥想练习
    专注标签
    高清壁纸
    唤醒铃声
    Plus标识
    连续包月价格18元/月8元/月

    1.5 产品架构

    潮汐目前有以下几个主要功能:白噪音(潮汐APP中的名称为“声音场景”)、专注、睡眠、小憩、呼吸练习、冥想练习、睡眠故事、潮汐日帖。其中白噪音可单独播放,也可与专注、睡眠/小憩、呼吸练习和冥想练习结合使用,作为背景音。以上功能中,专注、睡眠、小憩、呼吸是工具型功能,全部免费,位置放在了首页;而白噪音、冥想练习、睡眠故事、潮汐日帖是内容型功能,部分付费,位置放在了第二页——探索页。笔者由此认为,潮汐采取的策略可能是利用门槛较低、针对性较强的工具型功能引导用户开始使用,再利用内容型功能加深用户使用的深度,提高用户黏性,进而转化一部分付费用户。
     

    2. 产品迭代分析

     
    为了更清晰地了解潮汐APP的产品特点和发展方向,对潮汐自上架至今的迭代过程进行分析。笔者将潮汐APP的迭代历程大体划分为三个阶段:初上架、转型、明确定位。需要指出的是,潮汐的迭代整体来说还是非常连贯的,过渡过程比较自然,所以这三个阶段的并不能够完全清晰地划分开来,这里只是从战略重心移动的角度做出大体划分。
     

    2.1 初上架——不那么“番茄”的番茄钟

     
    潮汐于2016年初上架苹果App Store,并于之后上架了Android版本。最初的产品slogan是“美好的番茄钟与白噪音,基于番茄工作法”,不久后拓展为为“美好的番茄钟与白噪音,基于番茄工作法,专注工作学习,打败拖延症”。可知潮汐上架时的定位是一款效率型工具,为用户提供番茄钟和白噪音功能,帮助保持工作时的专注,提高工作效率。该阶段的主要功能模块有番茄钟、白噪音(作为番茄钟的背景音使用)、专注时间统计、日帖,这时期的迭代主要对于专心程度评估算法、修复专注计时BUG、提高日帖图片清晰度、优化声音循环播放的效果等进行优化。
     
     
    产品主页

     
    专注页面
     

    但即使在这个阶段,潮汐与同时期的很多番茄钟APP仍有所区别:潮汐没有设置严格的手机使用限制机制,用户可以在普通模式和沉浸模式(离开APP界面会有提醒)之中自由选择,专注过程中可以暂停;功能极简,没有to do list等其他任务管理功能,用户要做的只有点开软件,滑动选择背景音,开始专注。整体来看,约束和管理的属性相对其他番茄钟app较为弱化,与其说是帮助提高自律性的时间管理工具,潮汐的定位更像是一个工作时为你提供白噪音背景,顺带定时提醒休息的辅助性工具。配合清新唯美的页面,让用户在工作时的心情更加愉悦。
     
    日帖海报
     

    所谓潮汐日帖,即每天推送一张海报,这时期的日帖海报由每日精选图片、每日一句和APP下载二维码(为防锁文图中已码)三大元素组成。精致的图片和句子会驱动部分喜好文艺类内容的用户自发分享到社交网络,进而吸引更多喜欢这种风格的人下载使用,一方面有利于产品的传播,另一方面也有助于明确潮汐的目标用户特征:文艺,情怀,精致。
     

    2.2 转型——从番茄钟到助眠放松

    潮汐的更新频率通常在2周左右一次,而在版本1.6.2之后 ,时隔三个半月才迭代到下一个版本——版本2.0.1。在这次大更新中,潮汐加入了睡眠、小憩功能,提供更多声音场景以供选择。部分声音需要付费,随之增加了Plus会员订阅机制。此时的产品slogan也改为了“和大自然一起平静身心,让你放松专注,睡得更好”。之后又陆续上线了呼吸、冥想功能。

    声音场景

     呼吸练习

     冥想
     
    睡眠与小憩
     
    睡眠数据统计
     
    可以看出,2.x时期潮汐的产品重心正在发生改变,从1.x时期的番茄钟转向了声音场景,其产品定位不再限于效率型工具,而是延展至放松、助眠领域,形成工作专注、日间小憩/放松、夜晚助眠的全天候应用场景。开始提供付费声音,并增加了Plus会员订阅付费机制。这个时期的版本迭代主要关注助眠放松的相关功能,比如增加睡眠声音定时关闭、闹钟、睡眠与呼吸数据统计,降低睡眠模式下的后台能耗,提供更多的声音。
     
     
    非常有吸引力的是潮汐中对声音的命名,其中不乏许多非常有画面感的命名,比如“远山”“旷野”“博物馆”,与其说是描述声音,不如说是描述场景。再配上精致的场景图片,视觉与听觉共同营造沉浸感,引导用户想象自己正身处其中,进而达到暂时远离现实、放松情绪的效果。

     
    2017年底,潮汐还推出了一款实体日历,页面元素包括日期、每日句子和一个微信小程序码(为防锁文图中已码),扫码可以进入潮汐小程序,链接至当日声音。高质量的声音场景和精致的极简设计,已经成为潮汐的核心卖点之一。
     
    潮汐日历

     
    另外,从推出实体日历的举动,不难看出潮汐在目标客户群体上的考量。在人人都有一部自带日历的智能手机的今天,实体日历属于非必要消费,其观赏价值远大于实用价值。参考市面上受众较多的实体日历如西西弗日历、单向历、豆瓣电影日历等,它们的目标客户群体有着共同的特点,就是爱好文艺、有一定的情怀感、对物品的观赏价值有更高的要求,并且愿意为了观赏价值和纪念价值支付额外费用——这类实体日历的价格普遍在70-90元,有些还高达百元以上。当同类型工具产品的功能趋于同质化时,这类用户仍很可能会为自己所喜爱的产品调性付费,笔者认为这将是潮汐未来的竞争优势所在。
     

    2.3 明确定位——强化冥想助眠,打造泛心理应用

    这阶段的潮汐已经基本确定了产品定位,即以自然声音场景为核心,提供专注、冥想、助眠功能,帮助用户提高专注力、舒缓情绪、强化自我觉察,整体UI风格坚持极简,内容坚持场景化特色。APP的“探索”页也加入了文章阅读入口,用户可以读到关于如何提高专注力、如何学习冥想的泛心理学文章。
     
    APP主界面
    探索页
     

    在3.x阶段,冥想功能得到了强化,围绕生活场景、情绪状态和意象主题推出了一系列5~15分钟不等的冥想引导练习,从基础的“身体扫描”“呼吸”到有特定场景、功能的“工作倦怠”“日间提神”“手机依赖”,覆盖从日间生活、闲暇放松到夜间睡眠的各个环节,针对用户可能希望解决的问题或希望优化提升的场景设计冥想内容,赋予冥想功能更多的使用场景,满足用户助眠、醒神、提高效率等多样化需求。
     
     
    冥想
     
    3.6.0版本上线了“睡眠故事”功能,提供20~30分钟的睡眠故事,目前已有“夜游者”“白马雪山”“神的后花园”等十余个睡眠故事音频,故事以一个游览者的视角,向用户描述某个特定场景的景色细节,以达到帮助用户在“神游”过程中放松、入眠的效果。该功能刚上线时曾向用户发放问卷,询问用户睡前喜欢听的音频内容有哪些类别,提供的选项有知识类、音乐类、情感类等等,由此推测,日后“睡眠故事”的内容可能也会有所拓展。
     
     
    睡眠故事
     

    2.4 总结

    从迭代历程来看,潮汐自2016年2月上架至今,近5年时间经历了3个大版本迭代,从最初的番茄钟工具开始加入睡眠、冥想,之后不断更新白噪声和冥想的种类,3.6.0版本起新增睡眠故事功能。产品定位从最初的效率工具转向泛心理应用,主打助眠、放松情绪、冥想引导,以场景化音频、高质量画面、富有文学气息的文案作为核心竞争力,针对希望改善睡眠、提升自我觉察力、提升专注力,并且对产品外观有要求、比较有文艺气息的用户。
     
     

    3. 竞品分析

    潮汐的功能板块目前包含专注番茄钟与助眠冥想2个大方向,而目前国内常见的相关领域APP大多是单做专注效率或助眠冥想,暂时没有完全对标的产品。由于潮汐目前的发展重心和付费内容主要在助眠冥想方向,故选取同为助眠冥想类的APP作为竞品进行对比分析。目前市面上较有知名度的助眠冥想类APP还有蜗牛睡眠、小睡眠、Now冥想,接下来将从产品概况、主打功能、产品特色、商业模式等角度对潮汐(主要是助眠冥想部分)及以上三款助眠冥想类APP进行对比分析。

    3.1 潮汐


     

    3.1.1 产品概况

    产品版本:v3.6.2

    产品Slogan:和大自然一起助眠专注、平静身心

    产品定位:在线化、陪伴式的身心放松空间

    3.1.2 主打功能

    番茄钟:可与声音场景搭配使用,帮助用户提高工作效率。

    声音场景:共有百余种声音,包括自然声音、城市环境音等白噪音,以及舒缓旋律等,每一种声音会搭配一张高清场景图,起到帮助用户沉浸、制造放松氛围的作用。

    冥想练习:以5~15分钟的长度为主,目前有百余种,内容围绕放松、效率、情绪、感知、自我觉察等。

    睡眠故事:20~30分钟独白,通过画面描述引导用户想象某个特定场景,达到帮助用户睡前放松、酝酿睡意的作用,目前有十余个故事。

    3.1.3 产品特色

    产品调性上,通过场景化的白噪音和配图营造氛围,结合简洁的UI线条、低饱和高透明度配色和慢速画面动效,整体营造出唯美感、空灵感;产品内容上,覆盖专注效率、情绪感知、助眠放松等多个类别;产品功能的演进较为克制,紧密围绕声音、场景、放松几个关键词设计功能,没有做太多发散。

    3.1.4 商业模式

    1.会员订阅(主要):提供会员专享声音、冥想练习、睡眠故事等内容,吸引用户订阅会员。

    2.电商(探索):小程序商城,售卖周边;与生活品牌联名发布特定场景声音。
     

    3.2 蜗牛睡眠


     

    3.2.1 产品概况

    产品版本:v5.3.5

    产品Slogan:科技改善睡眠

    产品定位:睡眠监测工具软件+助眠硬件产品

    3.2.2 主打功能

    社区:目前讨论内容主要围绕睡眠监测结果,包括梦话、睡眠时间、睡眠质量等,也有抑郁等情绪的相关讨论。

    睡眠监测:记录梦话、鼾声、睡眠时长等,生成睡眠质量诊断报告,帮助用户了解自己的睡眠情况,还可以听自己的梦话,满足好奇心。

    睡眠商城:售卖多种助眠工具,包括床上用品、智能监测硬件、助眠喷雾、止鼾器、精油等。

    3.2.3 产品特色

    蜗牛睡眠聚焦于睡眠监测与改善,强调监测算法的科学性,吸引用户购买深度睡眠报告和自研品牌的助眠产品。此外,特色的梦话鼾声记录的趣味性能够满足用户的猎奇心理,吸引人们自发分享有趣的梦话录音,实现传播。

    蜗牛睡眠同样内置多种助眠声音,包括自然音、助眠曲、冥想、爱豆哄睡、故事电台等,但从界面安排来看,助眠声音放在“监测”选项卡下,且声音内容质量一般,可见该功能并非其核心功能,主要供用户在进行睡眠监测时搭配使用。

    从梦话录音社区、爱豆哄睡、剑三(一款仙侠网游)主题助眠音频等功能来看,该产品主要瞄准的是好奇心较强、热爱分享的年轻群体。

    3.2.4 商业模式

    1.会员订阅:主要权益为会员专属深度睡眠报告、助眠音及冥想课程。

    2.电商:在平台商城中售卖助眠相关产品,大部分为其自产自销的自研品牌产品。

    3.广告推广:该APP有开屏广告,社区页面中有其他APP推荐广告,向广告主收取推广费用。
     

    3.3 Now冥想


    3.3.1 产品概况

    产品版本:v3.3.6

    产品Slogan:潮汐声,白噪音减压力催眠

    产品定位:正念冥想课程平台

    3.3.2 主打功能

    付费课程:不定期开设高端线上&线下短期训练营,每期收费在几千元左右;另有付费拓展课,课程价格一百余元。以上课程主打国内外冥想、心理学名师带班。

    畅谈:类似电台,每期围绕人际关系、专注力、健康等话题进行10分钟左右的讨论。

    读书:选取与睡眠、心理相关的书籍进行解读,以帮助用户“花最少的时间,获得内心的成长、生活的智慧”。

    冥想练习:以系列形式呈现,每个系列包含220节不等,大部分在510节,内容包括减压、专注、疗愈、情绪管理、个人成长等多个方面,主打名家课程、自有导师研发课程。

    助眠音频:提供助眠声音,包括助眠冥想、睡眠故事、纯音乐、白噪音、脑波。

    3.3.3 产品特色

    相比于潮汐和蜗牛睡眠,Now冥想没有专门的睡眠模式和睡眠监测功能,而是更加专注于正念冥想课程,主打权威专业师资,并开设有线下高端训练营,对应的目标用户为希望长期、深入学习正念冥想的中青年群体。

    3.3.4 商业模式

    1.会员订阅:提供会员专属助眠音频、冥想练习、读书专区等内容和精品课优惠购买资格。

    2.课程付费:产品包括一期几千元的高端线上&线下短期训练营,和一期百余元的拓展课。

    3.4 对比总结

    经过体验,从产品定位、玩法多样性、内容丰富度、界面美观性、会员订阅价格五个方面对以上三个软件进行对比,列表如下:

    软件名称产品定位玩法多样性内容总体丰富度免费内容丰富度内容质量界面美观度会员订阅价格(以连续包月计)
    潮汐在线化、陪伴式的身心放松空间☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆18元/月
    (声音卡8元/月)
    蜗牛睡眠睡眠监测工具软件+助眠硬件产品☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆28元/月
    Now冥想正念冥想课程平台☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆40元/月

    虽然以上三个冥想助眠类产品乍看相似,但经对比体验后发现,三者在产品定位、功能布局上仍有差异:

    • 潮汐定位为“陪伴式的身心放松空间”,其特点就在于场景化、全天候,需要更高质量的画面和环境音以营造沉浸氛围,这也是吸引用户付费的主要卖点;
    • 蜗牛睡眠定位在监测软件+助眠硬件品牌,使用场景聚焦,产品主要卖点在于梦话录音和与助眠相关的科技手段,内容相较而言不那么重要,因此虽然提供了丰富的音频资源,但质量整体不高;
    • Now冥想定位更偏向冥想类课程平台而非助眠工具,产品卖点在于提供系统化的冥想训练课程,宣传也围绕着专业的心理学和冥想讲师,因此给人直观上的感受就是冥想类内容比较丰富、进阶,会员和课程收费也是三者中最高的。但体验下来感觉其他类别的音频质量较低,并且界面布局也是三个 APP中最为杂乱的,整体体验感不佳。
       

    4. 总结

    最后,利用SWOT框架对潮汐APP做一个总结分析:

    4.1 S(优势)

    1.相对于同类竞品,潮汐最突出的优势就在于高质量的界面设计,结合场景化的音频素材,在氛围的塑造上更为优质;

    2.潮汐的功能和内容覆盖到了工作、学习、生活、睡眠等多个具体场景,不局限于助眠,可利用性比较高;

    3.由于在功能拓展上相对克制,所以相比其他竞品来说,潮汐整个APP给人的感觉更简洁,这也更有助于吸引高素质用户。

    4.2 W(劣势)

    要保持内容高质量、软件不臃肿,就难免使得潮汐的玩法相对来说比较少,可创新的空间比较有限,可能会使用户感觉无聊。

    4.3 O(机会)

    简单心理和北京师范大学心理学部心理健康服务中心联合发布的《2018心理咨询行业人群洞察报告》显示,有越来越多的人开始关注自己的心理健康,并在觉察到自己有情绪困扰的时候主动求助。冥想作为一种缓解焦虑情绪的有效方式,也从一个小众爱好发展到如今在知乎上有2.1万个讨论,而国内冥想类产品才刚刚开始活跃,这个市场远未饱和。

    如前文所述,潮汐相对于其他竞品来说,更能够吸引那些具有文艺情怀、喜爱精致事物、对生活质量有要求的用户,可以针对这类用户的生活爱好(如旅游、阅读),开发一些相关的特色内容或功能,或是与相关品牌推出合作活动。比如之前潮汐尝试过与JNBY Home联名推出的声音场景“远方的家”,就是一次很有趣的尝试。

    4.4 T(威胁)

    目前冥想助眠类产品的市场中玩家逐渐增多,除了以上列举的几个直接竞品外,喜马拉雅、KEEP等用户量庞大的老牌产品也开始在自家APP中加入冥想助眠功能。纵观各家冥想助眠类产品,可以感受到同质化现象还是比较明显,毕竟从助眠工具的角度讲,此类产品的技术壁垒并不高,模仿容易;从音频内容的角度讲,冥想助眠类音频目前的区分度不像其他音乐、听书类音频那么高,各家的音频内容在助眠效果上未见得有多大的差异。在这样的情况下,潮汐如何能够在这一领域做出自己的特色,降低可替代性,可能是未来需要思考的问题。

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