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　　年货行业鹰眼包目录 一、年货行业概述 二、 指数分析 1、年货 年货团购 指数趋势 2、FB体育 FB体育平台海鲜大礼包 海鲜礼盒 指数趋势 三、司南数据分析 1、潜在人群地域分布 2、潜在人群 、 分布 3、潜在人群 点分布 4、相关网页检索词 四、 行业数据分析 1、账户属性分布 2、消费趋势分析 3、有消费客户数及户均消费趋势分析 4、2013 年 10 月工作日有消费天数分析 5、2013 年 10 月周末有消费天数分析 6、10 月有消费账户数据分层 1 / 10 一、年货行业概况 各地年货采购节都即将举办： 几千年来总把过年当做件大事。过年之前要作很多准备，要买很多东西，吃的、用的、穿的、戴的、耍的、 供的、干的、鲜的、生的、 ，统名之日“年货”。一进入腊月门，忙着购置年货的人们就逐渐多了起来 ，年货的销售 旺季到来。 如今年货有以下特点： 1、礼品化正逐渐成为年货市场的一个特色。不仅水果、茶叶盛装出现，烟酒糖茶、肉蛋奶菜、糖油副食、水产、干 果等都占据着各超市年货大集的主要位置。除此以外，兼具自用和礼品性质的有机食品 量呈快速上升趋势，已经成 为节前礼品市场的新宠。消费者购物心理正在发生变化，以前年货大集上的散装货居多，摆着乱， 也不上档次。现 在，年货市场升级成了购物节，里边的商品也变成了‘精装’货，正好满足现代人‘求年味、更求品位’的新需求。 2、礼品卡将成吸金利器。持卡消费是促进年货消费的一大亮点。不少第 预付卡发卡企业会在春节前为购卡人提 供了减免手续费的 ，部分单用途购物卡为了吸引“大单”，会推出打折活动。除传统商家外， 也开始热推礼品卡。 2 / 10 3、组合式年货吃香。现在，不少商家特意推出了组合装，都已经为消费者称好了重量，做好了包装。FB体育 FB体育平台此类多种类的 组合装，更能满足消费者的需求。 4、网络购物的年货市场，将是一个巨大的商机空间。现在的年货，早已经超脱了传统的“吃喝玩乐”的范畴，电脑、 相机、 、高档服饰、皮鞋等这些售价高达数千元的商品，也早已经归于普通的年货之列了。网货世界，都正以不可 阻挡的扩展趋势，侵蚀传统销售模式的市场份额。 二、 指数分析 指数是用以反映 在过去 30 天内的网络 率及用户关注度！它能形象地反映该 的每天的变化趋势！您 可以发现、共享和挖掘互联网上最有价值的信息和资讯，直接、客观地反映 热点、网民的 和需求。 用户关注度是以数千万网民在 的搜索量为数据基础，以 为统计对象，科学分析并计算出各个 在 网 页搜索中搜索频次的 和，并以曲线图的形式展现。 关注度是以过去 30 天内 搜索中与该 最相关的 数量为基础，经过科学地 计算得到最终数据， 并以曲面图的形式展现。 1、年货 年货团购 指数趋势 年货相关词的用户关注度非常明显，每年过年前的 1—2 个月都是其旺季，用户和 的用户关注度突增。且在近 1 周，1 月，1 季度的关注度都增长很高。 3 / 10 2、海鲜大礼包 海鲜礼盒 指数趋势 海鲜礼包礼盒类的 ，从 11 月起至次年 2 月用户关注度都非常高，是推广的旺季。 三、司南数据分析 司南数据指标解释： 样本覆盖度：说明目标人群的分布，比如：北京的样本覆盖度是17.14% ，说明在 搜索过“当当”的人，有17.14% 来自北京。 全体网民覆盖度：说明中 民的分布，如：北京的全体网民覆盖度是8.31% ，说明 的网民，在北京的有8.31%。 区分度：区分度的概念类似于目标群体指数（TGI ），本质上是样本覆盖度和全体网民覆盖度的比。区分度高，说明目 标人群在这一项上相对密集。搜索“当当网”的人群，在北京的区分度是0.31 ，而在 的区分度是0.16 ，说明北京网 民中，搜索“当当网”的人比例更高。 综合指数：综合考虑目标人群覆盖度、全体网民覆盖度和区分度给出的值，综合指数越高，越适合用于 投放。 1、潜在人群地域分布 检索年货行业相关词的网民 ，从区分度来看，浙江、上海地区在上网的网民中他们更关注年货行业相关内容；从样本 覆盖度来看， 、浙江、江苏地区关注年货行业的人群 。 潜在人群地域分布top8 样本覆盖度 全体网民覆盖度 区分度 15.00% 0.15 0.1 10.00% 0.05 0 5.00% -0.05 0.00% -0.1 浙江 江苏 山东 北京 上海 河南 4 / 10 2、潜在人群 、 分布 关注年货行业的潜在人群主要以 20-29 岁，30-39 岁的女士为主 ，可以想象一般家庭中都是女士为家庭置办年 货。 人群 分布 样本覆盖度 全体网民覆盖度 区分度 40.00% 0.5 30.00% 0 20.00% -0.5 10.00% 0.00% -1 20-29岁 30-39岁 10-19岁 40-49岁 50岁以上 10岁以下 人群 占比 男 47% 女 53% 5 / 10 3、潜在人群 点分布 检索年货行业相关内容的人群，在珠宝/首饰/奢侈品、汽车服务、生产行业的 点上比较突出。 人群 分布点 区分度 珠宝/首饰/奢侈品 0.15 外语 汽车服务 0.1 0.05 运动用品 生产行业 0 网络设备 体育 房地产 /财经 4、相关网页检索词 按综合指数排序，综合指数越高，越适合用于 投放 日均检索量 综合指数 礼品卡 40000.00% 0.89 年货批发 20000.00% 0.88 年货有哪些 100 0.85 年货团购网 100 0.83 年货 30000.00% 0.81 干货有哪些 100 0.81 炒货批发 100 0.79 年货团购 100 0.75 干货批发网 100 0.67 海鲜干货 100 0.67 年货会 100 0.67 年货大礼包 100 0.67 炒货批发市场 100 0.65 干果礼盒 100 0.65 年货展销会 100 0.60 海鲜礼品卡 100 0.60 年货大街 100 0.57 年货节 100 0.57 买年货 100 0.57 年夜饭半成品 100 0.57 2014 年货展销会 100 0.57 干货批发市场 20000.00% 0.57 年货采购 100 0.54 6 / 10 海鲜干货批发 100 0.54 南北干货 100 0.54 年货礼盒 100 0.54 海味干货 100 0.54 干货品牌 100 0.54 锦绣大地礼品卡 100 0.54 干货市场 100 0.54 四、 行业数据分析 一、账户属性分布（层级定义：2013 年以后 为新客户，2012 年 的为中客户，2011 年及以前 均为老客户） 说明：G 部共计 115 个年货行业账户数，老户占比最多，超过 43%。中客户与新客户数量相差不大。 账户属性 活动策划行业账户数 占比 老客户 50 43.48% 中客户 35 30.43% 新客户 30 26.09% 总计 115 100.00% 年货行业账户数 新客户 老客户 26.09% 43.48% 中客户 30.43% 二、消费趋势分析 1、从近三年的搜索消费趋势来看，9 月份消费突增非常明显，因为此批年货账户在 9 月份推广大闸蟹，为其旺季时间。 2、9 月以后，消费下降明显，但仍高于 2—7 月，因年前 11—1 月为年货销售的旺季 7 / 10 年货行业搜索消费趋势 2011年 2012年 2013年 2000000 1500000 1000000 500000 0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 三、有消费客户数及户均消费趋势分析 1、8—9 月因大闸蟹推广旺季到来，因此有消费客户数在此时段达到最 。到 11 月至次年 1 月为年货销售的旺季， 因此，有消费客户数又有一定的回升。 2、户均消费经历 9 月份的 后，在 12 月—1 月也有明显的上涨。 年货行业搜索有消费客户数趋势 2011年 2012年 2013年 100 50 0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 年货行业搜索户均消费趋势 2011年 2012年 2013年 40600 30600 20600 10600 600 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 8 / 10 以下数据仅针对 G 部年货行业的账户分析 四、2013 年 10 月工作日有消费天数分析 标红为工作日，标蓝为周末及节假日 10 月工作日共 19 天，有消费天数=0 ，为工作日不推广；有消费天数≥11 天，为稳定推广，有消费天数在 1~10 天 为不稳定推广 说明：年货账户的旺季在 9 月及 11-次年 1 月，季节性较强，因此 10 月份工作日不推广的账户较多，有 63 个。 不稳定推广及不推广的账户，需要在近期跟进上线，年货的旺季时候即将到来。 账户类型 上线天数 账户数 占比 稳定推广 11-19 天 43 37.39% 不推广 0 天 63 54.78% 不稳定推广 1-10 天 9 7.83% 总计 115 100.00% 五、2013 年 10 月周末及节日有消费天数分析 说明：10 月周末及节日放假共有 12 天 周末及节日完全不推广的账户较多，有 71 个。随着年货的旺季到来，需要让 的账户在周末也上线推广。 账户类型 上线天数 账户数 占比 周末及节日完全不推广 0 天 71 61.74% 周末及节日完全推广 12 23 20.00% 周末及节日间断推广 1-11 天 21 18.26% 总计 115 100.00% 9 / 10 六、10 月有消费账户数据分层 层级说明：按该行业客户有消费日均进行分层 日均全部指有消费日均 层级 账户数 账户数占比 平均有消费天数 平均日均点击量 平均日均消费 平均日均 ACP 0 62 53.91% 0 0 0.00 0.00 0-50 28 24.35% 23 15 17.95 1.21 50-100 7 6.09% 26 48 77.46 1.61 100-300 10 8.70% 18 55 152.00 2.76 300-500 2 1.74% 24 75 342.62 4.56 500-800 2 1.74% 23 95 645.12 6.80 1000-2000 2 1.74% 9 573 1358.64 2.37 2000-3000 2 1.74% 31 1491 2340.54 1.57 10 / 10

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