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美團App後台數據分析

一、O2O市場分析

1、市場結構

標準化程度相對較高的細分領域，如商超宅配、餐飲等，受用戶接受程度不斷上升，市場份額將連年升高

2、市場規模

目前，O2O市場得以快速發展的原因在於，O2O對用戶生活服務場景的覆蓋不斷提升，滿足了生活節奏不斷加快的居民更便捷的消費需求；同時，眾多現象級產品的出現及大規模補貼的投入培養了用戶習慣，用戶使用頻率不斷上升

3、O2O模式

目前O2O可以分為到店和到家兩種模式

到店O2O：消費者通過線上平台在線購買並支付/預訂某類商品/服務，體驗/消費在線下店中完成

到家O2O：商品交付/服務產生的場所在社區（包括商區、校區）之內，且必須同時涉及線上流程及線下產品消費或服務體驗

4、美團模式分析

美團作為綜合類到店平台，通過平台連接線下門店資源與消費者，為兩方需求進行匹配，建立場景消費關聯，通過餐飲等發展較為成熟的細分領域，不斷擴大業務範圍，將休閑娛樂、運動健身等其他更多細分場景串聯起來，建立一站式生活服務生態圈

5、美團數據

月度獨立設備數

日均獨立設備數

月度有效總時長

二、後台數據分析

數據指標

借助易觀萬象、百度指數等第三方數據平台，通過分析2017年6月美團App的後台數據，分析O2O類用戶的用戶偏好

1、 用戶規模數據

6月，美團的活躍用戶已達到13478.64萬，具有十分龐大的用戶體量；用戶數環比上漲7.46%，啟動次數環比上漲24.47%達140133.85萬次，使用時長環比上漲21.91%達8615.84萬小時

活躍人數

6月美團的活躍人數較4月增幅4.44%，而領域滲透卻下跌0.18%，人數上升的同時領域滲透有所下降。猜想其中一個原因是，6月用戶的出行需求提高，所提升的部分用戶與OTA用戶有所重疊，並不是美團的獨占用戶，因此應用活躍用戶的滲透率較4月有所下跌

啟動次數

使用時長

啟動次數及使用時長較4月均有大幅度的提升，猜想原因是，美團對應用“逛一逛”入口內文章質量的提升滿足了出行用戶獲取高質量出行策略的需求，同時美團也將文章入口置於其它應用如天天快報底部的廣告位，用戶點擊便可瀏覽美團內文章。

同時列出美團4-6月更新的版本更新記錄

4月美團的更新主要圍繞外賣功能，增加了拚單等功能；從4月末的版本更新記錄中推測，4月外賣用戶應該為應用提供了一定的穩定流量，因此月末的版本更新，主要圍繞一些非核心用戶體驗，如外賣評分、登錄體驗等；5月末及6月連續更新幾個版本，則圍繞出行、酒店詳情頁、改版外賣訂單頁等，尤其是機票套餐、火車票座席選擇功能，是為了提高訂單轉化率新增加的功能，滿足了一部分出行用戶的需求，

2、日均規模分析

（1）日均活躍人數

（2）日均啟動次數

（3）日均使用時長

3、用戶粘性分析

人均單日啟動次數

人均單日使用時長

6月人均單日啟動次數2.69次，單日使用時長9.91分鍾，較過去兩個月有所提升。由於應用類型的緣故，最終考核指標仍為訂單轉化率，故而用戶粘性方麵的數據比及以內容消費為主的應用，數據不是很高

由於美團App是綜合類團購應用，所以將其與競品大眾點評、百度糯米的數據進行對比

大眾點評人均單日啟動次數

人均單日使用時長

6月大眾點評人均單日啟動次數2.42次，人均單日使用時長12.72分鍾。在單日啟動次數不及美團的前提下，點評的用戶人均單日使用時長要比美團高24.2%，說明大眾點評的用戶粘性較美團更高些。但由於大眾點評的活躍用戶數不及美團的1/4，猜測點評提供的服務更加垂直，滿足具有較明顯地域特征用戶的需求（上海用戶占總用戶的12%）才能吸引用戶留在平台

百度糯米人均單日啟動次數

人均單日使用時長

6月百度糯米的人均單日啟動次數1.94次，人均單日使用時長6.92分鍾。百度糯米的用戶粘性要遠低於前兩者

4、用戶分時行為分析

分時點活躍用戶數

用戶活躍時間集中在9點-22點間，活躍用戶數在1500萬以上

5：00-12：00活躍用戶數隨時間呈指數上升趨勢，12:00達到峰值月3300萬。12:00-13：00快速下降至3000萬，隨後下降趨勢放緩，15:00達到穀值2000萬；隨後又開始呈指數上升趨勢，第二個峰值在18:00，約3100萬。之後活躍用戶數呈線性下降，0點後下降趨勢放緩，到達穀值時活躍用戶不足300萬

分時點啟動次數

用戶啟動次數集中在9點-22點間，啟動次數集中在5000萬-15000萬間

5：00-12：00用戶啟動次數隨時間呈指數上升趨勢，12:00達到峰值約15000萬。12:00-13：00快速下降至12000萬，隨後下降趨勢略有放緩，15:00達到穀值7000多萬；隨後又開始呈上升趨勢，但上升幅度較第一個平緩很多，第二個峰值在19:00，約12000萬。之後活躍用戶數呈線性下降，0點後下降趨勢放緩，到達穀值時啟動次數不足100萬

分時點使用時長

用戶使用時長集中在10點-23點間，使用時長集中在300萬-700萬小時間

5：00-10：00用戶使用時長隨時間緩慢上升，10：00-12：00呈指數上升趨勢，12:00達到峰值約700萬。12:00-13：00快速下降至600萬，隨後下降趨勢略有放緩，15:00達到穀值400多萬小時；隨後又開始呈上升趨勢，但上升幅度較10：00-12：00平緩很多，第二個峰值在19:00，約650萬。之後用戶使用時長呈線性下降，0點後下降趨勢放緩，到達穀值時使用時長約150萬

分時點人均啟動次數

人均啟動次數集中在9點-24點間，啟動次數約為3次

5：00-9：00人均啟動次數呈線性增長，9點時約為3次；9：00-12：00呈指數上升趨勢，12:00達到峰值4.5次。12:00-14：00線性下降至3.3次，隨後下降趨勢略有放緩，15:00達到穀值3.1次；隨後又開始呈緩慢上升趨勢，但上升幅度較9：00-12：00平緩很多，第二個峰值在19:00，對應人均啟動次數4次。之後人均啟動次數呈線性下降趨勢，5點時達到穀值2次

分時點人均使用時長

人均使用時長集中在0：00-7：00，時長20-43分鍾

0：00-4：00使用時長呈線性增長，5:00達到峰值23分鍾，5:00-7:00呈快速下降趨勢，8：00-9:00緩慢下降，9點達到穀值10分鍾。9:00-24點人均使用時長平穩在10分鍾

可見

美團用戶應用使用時段的峰值在12:00、18:00，正值用餐高峰期，說明應用的使用場景仍主要在餐飲、商超部分

啟動次數在18:00峰值數值小於12:00峰值數值，較使用人數、使用時長，數據波動更為明顯（後兩者兩個時段峰值的數值差距不大）說明用戶在傍晚時段的消費選擇沒有中午時那麼猶豫、決定緩慢，含有一定非理性消費的行為。

深夜用戶的使用時長遠高於白天，說明應用內有一部分內容的確能吸引用戶，但這部分用戶占比十分小，應用不能以滿足這部分“深夜用戶”的功能作為產品的主要功能加以突出（猜想滿足這部分用戶的應該是產品內美食攻略、旅遊攻略等一些內容）

5、用戶屬性分析

用戶屬性

性別分布，男性：女性=72.97:27.02

年齡分布，24歲以下占比22.25%，24歲-30歲占比26.02%，31-35歲占比17.61%，36-40歲占比21.16%，41歲及以上占比12.96%

消費能力，低消費者占比6.38%，中低消費者占比10.26%，中等消費者占比31.70%，中高消費者占比36.44%，高消費者占比15.22%

地域

地域分布，超一線城市用戶占比9.36%，一線城市用戶占比46.77%，二線城市用戶占比19.84%，三線城市用戶占比16.28%，四線及以下城市用戶占比7.75%

省份分布，江蘇省用戶占比最高8.3%；廣東省用戶占比8.17%，山東省用戶占比7.77%，河南省用戶占比6.36%，浙江、遼寧用戶占比5.3%

與大眾點評用戶屬性進行對比

用戶屬性

性別分布，男性：女性=41.51:58.48

年齡分布，24歲以下占比15.75%，24歲-30歲占比25.42%，31-35歲占比21.51%，36-40歲占比20.73%，41歲及以上占比16.59%

消費能力，低消費者占比10.20%，中低消費者占比13.33%，中等消費者占比29.01%，中高消費者占比30.45%，高消費者占比16.98%

地域分布

地域分布，超一線城市用戶占比25.92%，一線城市用戶占比46.52%，二線城市用戶占比11.88%，三線城市用戶占比10.23%，四線及以下城市用戶占比5.45%

省份分布，上海用戶占比最高12.42%；廣東省用戶占比10.54%，山東省用戶占比9.46%，北京市用戶占比6.37%，山東、天津用戶占比5.5%

通過數據對比可以發現，用戶性別上，美團的女性用戶占比相當高。對於一個O2O綜合類平台而言，可以考慮在未來產品的功能規劃及運營上傾向一部分男性用戶的需求。大眾點評的用戶比例則較為平均

年齡段分布上，美團的用戶更顯年輕化。App更換成本的低廉使平台很容易流失年輕化用戶，因此未來品牌調性及頁麵布局上應顯得年輕化一些

美團用戶的消費能力較大眾點評用戶略高一些。對這類應用，應該更歡迎對價格不那麼敏感、更著重服務質量的用戶吧

地域方麵，美團對我國中部用戶的輻射程度比大眾點評要高，這有利於產品未來向三、四線城市的發展；大眾點評的用戶則集中在超一線、一線城市，以上海為主，用戶具有較明顯的地域特征

最後更新：2017-08-27 22:44:59

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