微信、手Q购物二周年发展研究报告.ppt

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1、,2016中国移动社交电商发展专题研究报告购物两周年发展白皮书,研究范畴与方法,移动社交电子商务，指利用个人数字助理、智能手机、平板电脑等无线终端，通过社交网络平台 将关注、分享、沟通、讨论、互动等社交化元素应用到电子商务的购买商品服务、获取信息资源、享受定制化个性化商品等交易过程。微信购物，指基于微信生态体系而开展的在线实物商品零售。手Q购物，指基于QQ生态体系而开展的在线实物商品零售。京东微信购物，指基于微信之上，京东的一级入口“购物”、钱包内二级入口“京东精选”及“JD.COM”微信服务号。京东手Q购物，指基于手机QQ之上，京东的一级入口“京东购物”、钱包内二级入口“京东精选”及“JD.

2、COM”QQ服务号。,定义：,研究方法：,指数成长的比特动能,2,基于国家统计局全国人口分布数据，通过在线调研问卷结合用户浏览访问行为数据获得结果。使用 易观独有的分析模型，对海量数据进行科学有效的分析归纳。,数据来源：,基于2016年1季度易观 数据。只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的 调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月 活跃用户的行为监测结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机 上的行为轨迹。基于2016年1季度京东微信购物4963位、手Q购物4413位浏览及消费用户样

3、本，京东微信购物、手 Q购物品牌商和商家调研。,研究对象：,本报告研究的对象为中国大陆所有使用移动智能终端的用户，不包含港澳台地区用户。,关键发现,指数成长的比特动能,3,2015至16年，中国移动电商销售规模增长迅猛，行业未来发展空间巨大。未来移动互联网用户规模的增长将趋于平稳，用户由PC端向移动端持续迁移，移动电商市场探求多重增长途径。社交电商为电商移动化提供了一个解决方向。社交让购物更有价值，购物成为社交的一种手段。本报告旨在通过对移动电商的发展现状及趋势的分析，论证社交之于电商的价值及优势，并针对京东凭借移动社交电商的新玩法所获得的战略势能进行深度分析，从而帮助品牌商、厂商、服务提供商

4、把握移动社交电商带来的新机遇。,目录,移动购物的发展现状及趋势,1,2移动社交电商的价值及优势分析3移动社交电商的新玩法4移动社交电商的发展趋势,指数成长的比特动能,4,14.3%,43.9%,移动网民持续增长，移动网购网民增速高于整体网购,国家统计局,3.02,3.61,1.44,2.36,3.40,2013,2014,2015,手机网购网民数量（亿人）4.13,截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，新增网民3951万人，增长率6.1%，较2014年增长提速1.1%网民个人上网设备进一步向手机端迁移，90.1%的网民通过手机上网，手机网民规模达6.2亿，移动端网购网民增速超过40%

5、中国网购网民/手机网购网民数量,网购网民数量（亿人）,指数成长的比特动能,5,网购增长迅猛，移动网购市场潜力巨大,20112012 国家统计局,8673.9,12856.0,97.1,685.7,2616.5,8616.6,2013,2014,2015,2015年全年网上零售占社会消费品零售总额比重12.88%移动电商交易规模达2.07万亿元，在网上零售整体中的占比超过50%，增速141%20112015年中国网上零售/移动网购交易规模20112015年中国移动购物交易占比及增速,19749.8,28637.2,38351.7,20729.2,网上零售交易规模（亿元）移动网购交易规模（亿元）,

6、606%,282%,229%,141%,5.3%2012,13.2%2013,30.1%2014,54.1%,2011,2015,移动购物增长率移动购物网上购物占比,国家统计局,指数成长的比特动能,6,移动电商发展现状与趋势,移动电商形成“社群流量-口碑推广-电商流量”新逻辑,内容成为强大的获取并识别用户的工具 借助内容传播实现用户的精准推荐营销,传统的营销方式作用越来越小，需通过新的营销渠道实现用户量的积累“新媒体联动推广”得到广泛重视,移动互联网碎片化场景属性，为移动电商获取用户提供更多入口 碎片化场景为移动电商提供更多购物资讯的传播、交易机会,用户正在形成以社交为入口的购物习惯，电商利用

7、社交数据分析用户属,性，识别用户，更精准定位,推荐信息 内容化,推广渠道 媒体化,流量场景 碎片化,用户管理 大数据化,电商购物1.0以PC端为交易入口,电商购物3.0 移动端寻求多样流量 入口，寻求触达率更 高的信息分发渠道,电商购物2.0 以移动端APP为流量 入口,指数成长的比特动能,7,社交电商为电商移动化提供了一个解决方向,流量 导入,留住 用户,客户 复购,基于移动互联网的以用户为中心的交易方式，“电商社交化”具有成为未来信任交易入口的极大可能，同时社交属性也承载着对用户粘性、用户导入、用户开发、二次营销的极大机会,困 扰 电 商 的 三 大 问 题,指数成长的比特动能,8,微信、

8、手Q拥有庞大、高粘性移动互联网用户优势,微信、手机QQ在移动社交APP领域用户活跃度排名中位居榜首微信拥有 6.4亿 活跃用户，用户月增长高达1.84%，在社交APP领域用户活跃度排名第一位，领域 渗透率为99.21%，平均单日启动次数高达44.3亿次，成为最活跃的移动端应用程序,微博,淘宝,QQ,微信,主流移动APP月活跃用户数,1.4亿,1.9亿,5.0亿,6.4亿,微博,淘宝,QQ,微信,主流移动APP平均单日启动次数,1.8亿,2.5亿,14.2亿,44.3亿,数据说明：只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于

9、7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月 活跃用户的行为监测结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。,指数成长的比特动能,9,基于微信、手Q入口的移动社交电商，引领电商社交化,品牌商：社交让购物更有价值微信以庞大用户端为根基，更便于为电商引流，微信能够为移动电商提供超级入口手Q购物帮助电商实现传播与销售渠道下沉移动社交电商较传统电商具备诸多优势用户：购物成为社交的一种手段用户购物习惯由“去购物”转变为“在购物”购物信息的分享触发社交互动,指数成长的比特动能,10,目录1移动购物的发展现状及趋势2移动社交电商的价值及优势分析3移动社交电商的新玩法4

10、移动社交电商的发展趋势,指数成长的比特动能,11,社交让购物更有价值,1社交平台支持电商,2微信是“超级入口”,指数成长的比特动能,12,微信及手Q的社交属性为电商提供强大支持,微信、手Q社交平台属性,用户优质,用户规模庞大用户活跃性高用户粘性高,关系链稳定,场景碎片化,数据个性化,好友关系链稳定沟通属性较强传播互动效应强,随时随地使用，碎片 化时间提高应用频次易引发购物后活动,社交用户属性鲜明社交数据体现偏好个性化用户数据易 于实现精准营销,用户以自然状态分享购物信息到社交网络，引发自然、真实的互动，引起好友的点击、阅读、购买兴趣用户的分享数据汇聚，引发用户关注、口碑传播、产生流量、购买等结

11、果，从社交网络中流转到电商,指数成长的比特动能,13,身份,信息,流量,支付,社交,服务,购物,推广,微信成为移动互联网的“超级入口”,微信在各种连接过程中产生巨大的需求场景，能够实时、精准地在需求最开始的地方满足需求微信为移动电商打开“八大入口”,指数成长的比特动能,14,购物成为社交的一种手段,1“去购物”转变为“在购物”,2购物信息触发社交互动,指数成长的比特动能,15,大势所趋：“去购物”转变为“在购物”,移动互联网时代使随时随地上网成为可能，用户利用更多碎片化时间上网，购物已成为一种随性又简单 的生活方式,移动互联网,碎片化时间,碎片化场景,随时随地可以购物 更多碎片化社交场景中渗透

12、购物信息 购物因移动互联网具备更多趣味性 购物体验在社交网络可得到多种形式的分享、互动 购物体验的分享交流让用户获取更多认同感及价值感 购物变得更迅速、更安全、更便捷,购物,指数成长的比特动能,16,朋友圈+购物圈的购物信息分享触发社交互动,购物信息聚类,好友关系链分享,优质的购物信息体现 好友一对一关系链中 共同的审美偏好、价 值共识，是触发社交 互动的便利场景,好友关系链，聚焦相同 属性人群购物信息在好友强关系 链中传播，帮助用户扩 展社交链,通过将个人购物信息分享在社交关系链中（朋友圈、购物圈），触发基于相似人群共同偏好的交流互动，扩展其社交关系触发社交互动,购物信息分享、刷存在 感、秀

13、购物圈、评价、点赞等购物伴随行为成 为影响用户社交互动的 重要因素,指数成长的比特动能,17,移动社交电商较传统电商具备六大优势,信息推送精准、操作便捷，使渠 道易于获取新用户支付场景化微信支付以微信为基础，为支付 提供应用场景的生态体系和底层 架构，而非单一的支付工具推广即时化购物圈基于微信熟人关系链实现 购物信息即时推广,内容精准化,功能一体化,集社交、支付、电商平台等功能 于一身，更容易将用户引导到电 商平台，完成交易，增加粘性购物社交化微信购物形成“社交电商流量+品 牌专营店”的购物生态运营高效化降低运营成本，减少传统电商服务 中人力、人时的消耗,指数成长的比特动能,18,功能一体化：

14、集社交、支付、电商平台等功能于一身，更容易将用户引导到电商平台，完成交易，增加粘性,信息推送,平台操作,社交互动,支付交易,用户管理,客户服务,微信购物优于其它电商平台的独立业务最大优势在于“功能一体化”,对于电商沟通、营销推广、达成交 易都十分便捷移动社交购物平台,功能 一体化,指数成长的比特动能,19,内容精准化：信息推送精准、操作便捷，使渠道易于获取新用户,微信购物在购物信息推送中用户触达率较高，在用户细分、定向推送、深度运营、便捷管理方面具备优势,便捷管理,微信电商将服务与 大数据技术结合，易于实现精准的 CRM管理,定向推送,微信平台的“强关 系”属性使微信电 商适合做二次营销,用户

15、细分,商家掌握用户信 息，精确分析，识 别、挖掘、从而培 养用户购物行为,深度运营,用户自主关注品牌 微信公众号，对品 牌有认知，推送内 容转化率较高,指数成长的比特动能,20,购物社交化：“以用户为中心”成为社交电商与传统电商生态中的核心差异,社交电商：购物生态,社交电商以用户为中心，在 用户流、资讯流基础上实现 商流,用户,用户流,资讯流,资讯流社交平台,品牌商,商品,移动社交电商 平台资讯流用户流资讯流,商品流,用户流,用户流,用户流 资讯流 商流,用户流,资讯流,用户流 资讯流 商流,传统电商：集市生态,传统电商的生态基础是商流，并 以此为基础实现用户流，是以货 架为主导的“集市生态”

16、,资讯流,品牌商,用户,商品,商流,商流,用户流 资讯流,传统电商 平台商流资讯流,指数成长的比特动能,21,支付场景化：微信为支付提供应用场景的生态体系 和底层架构,微信支付实现了与支付场景相结合，而非单一的支付工具微信与公众平台形成“支付购买+关注公众账号+收到推送信息+复购”的循环，具有集便捷性、安全性、体验性为一体的优势,支付场景,支付体验,支付工具,支付开放体系,指数成长的比特动能,22,运营高效化：降低运营成本，减少传统电商服务中的运营消耗,商家运营便捷,商家人力投入,商家运营效率,用户购物体验,商可省力省心降低运营成本,增加运营便捷性,微信运营成本低，支持,第三方软件接入，品牌,

17、减少人力投入 微信能够实现自动的导购、客服、数据统计等服务,提升用户体验,微信可通过多种方式提,升用户购物体验,提高运营效率 品牌商可以节省人力成 本、时间成本,微信平台能够提升品牌商运营便捷性、降低人力投入、提升品牌商运营效率、提升用户购物体验，从而使电商运营高效化,指数成长的比特动能,23,推广即时化：微信、手Q购物基于熟人关系链更易 于实现购物信息即时推广,基于微信、手Q的熟人关系链，用户对购物信息的分享互动，因为好友关系的信任及熟人关系的共同偏好，可实现购物体验信息迅速扩散，达到推广即时化共同,好友,信任,操作,便捷,偏好,好友信任：信任为产品及服务背书共同偏好：触发好友间分享、互动操

18、作便捷：支持购物信息随时传播,社交购物即时推广,指数成长的比特动能,24,4移动社交电商的发展趋势,目录1移动购物的发展现状及趋势,2,3,移动社交电商的新玩法,指数成长的比特动能,25,移动社交电商的价值及优势分析,京东通过移动社交电商战略获得四大势能,获取天然转化率,提升购物频次微信客服更优质,精准大数据分析,指数成长的比特动能,26,微信、手Q社交关系链有天然的转化率,微信、手Q社交体系彻底改变了品牌商站外推广转化率较低的局面,微信、手Q通讯录的好友关系 一对一传播，用户主动推送消息，选择转发或分享 给好友，传播触达率和打开率很高微信朋友圈、手Q Qzone的广播关系 一对多传播，消息的

19、传播效率较高。当信息被用户再次 分享至朋友圈，较容易达到病毒传播的效果微信群、手Q部落群的传播关系 一对多传播，能够打通熟人社交和生人社交的界限，信息可以得到主动推送，到达率、打开率较高，传播 效率较高,关系链存信任感微信是基于熟人圈子的通信工 具，用户之间有天然的信任关 系，在关系黏合度方面起更大 作用购物决策短暂基于好友关系，用户间有更多 分享，有相同的兴趣，也基于 微信好友的驱动力而产生短暂 决策下的购买行为，且在购买 后更乐意分享购物乐趣,指数成长的比特动能,27,微信、手Q“点对点”的互动让客服更优质,便捷沟通,反复触达,精准服务,微信、手Q购物实现“点对点”的客户互动，电商能够及时

20、、深入了解用户对品牌的认知、对品牌的忠诚 度及对品牌的评价及建议信息,微信功能丰富，用户可以 通过客服公众号在线实时 便捷地联系到客服,微信购物不仅可以随时为 用户提供客服、增值服 务，还可以通过发布消息 等方式，反复影响用户,微信具备优质活跃用户社交 数据，电商结合购物数据，能够较准确分析用户特征，从而为用户提供精准服务,指数成长的比特动能,28,微信碎片化应用场景提升购物频次,微信平台具备碎片化社交场景属性，用户能够随时、随需以微信为入口参与购物,微信购物平台通过微 信入口获取的用户覆 盖广、数量大 微信用户活跃度较 高，粘性较高,微信是基于熟人关系 链的社交平台 微信购物信息通过熟 人关

21、系链传播快，易 触发互动及购物，并 促使购物频次提升,微信提供多种社交场 景，成为移动购物的 流量入口 微信碎片化时间、场 景的特征，为购物创造更多交易机会,用户活跃度高,熟人关系链,场景多样,指数成长的比特动能,29,精准购物大数据分析-用户画像,性别,男性为主，男女占比趋于平衡,年龄,90后正在崛起，80后是主力军,职业,白领及事业单位人士是主要购物群体,收入,高收入群体占比超过40%,婚姻,已婚人士是主力军,学历,本科及以上学历人群超半数,品类,男士也来爱美丽，女性开始爱运动,地域,四至六线城市用户远超国内整体占比,指数成长的比特动能,30,性别分布：京东微信、手Q购物男女用户占比,趋于

22、平衡京东微信购物男女用户比例为1.1:1，手Q购物男女用户比例为1.32:1,52%,57%,男 57%,女,43%,京东手Q购物用户性别分布,男 52%,女 48%,京东微信购物用户性别分布,指数成长的比特动能,31,年龄分布：主流移动社交平台用户趋于年轻化,微信、手机QQ用户趋于年轻化，用户主要由90后、80后构成，占比超过七成,24岁及以下40%90后占比40%,25-30岁37%,41岁及以上36-40岁 9%5%31-35岁9%,手机QQ用户年龄分布,24岁及以下32%90后占比32%,25-30岁39%,31-35岁11%,41岁及以上12%36-40岁6%,微信用户年龄分布,数据

23、说明：只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月 活跃用户的行为监测结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。,指数成长的比特动能,32,年龄分布：京东微信、手Q购物用户“90后”在崛起，“80后”是主力军,24岁及以 下36%,25-30岁40%,36-40岁5%31-35岁,10%,41岁及以 上9%,中国整体移动网购用户年龄分布,24岁及以 下19%,25-30岁32%,31-35岁22%,36-40岁90后 19%,11%,41

24、岁及以 上,16%,京东微信购物用户年龄分布,90后 36%,80后 50%,80后 54%,24岁及以 下42%,25-30岁23%,31-35岁 80后 35%12%,36-40岁,8%,41岁及以 上,15%,京东手Q购物用户年龄分布,90后 42%,京东微信、手Q购物用户趋于年轻化，90后、80后用户占比接近八成京东手Q购物用户年轻化凸显，90后用户占比42%，高于国内移动网购用户在该年龄段占比,数据说明：只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月 活跃用户的行为监测结果。采

25、用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。,指数成长的比特动能,33,初中及以 下 18%,高中中专 技校 29%,大专 18%,大学本科 33%,硕士及以 上2%,中国整体移动网购用户学历分布,初中及以下5%,高中中专 技校 18%,大专,27%,大学本科 本科及以上,41%,硕士及以上9%,京东微信购物用户学历分布,学历分布：京东微信购物用户的受教育水平远超整体 移动网购网民,京东微信购物用户中拥有本科及以上学历的用户占比达五成，远超国内整体移动网购网民在该学历的占 比，“高学历”成为京东微信购物用户的一项重要标签,本科及以上 35%,50%,初中及

26、以 下 14%,高中中专 技校 28%,大专 25%,大学本科27%,硕士及以 上,6%,京东手Q购物用户学历分布,本科及以上 33%,数据说明：只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月 活跃用户的行为监测结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。,指数成长的比特动能,34,学生 10%,公务员/事业单位 11%,白领/一 般职员 44%,工人/服 务业人员 17%,自由职业下岗/个体户/3%私营企业主,11%,无业/退 休/失业/,

27、其他 4%,京东微信购物用户职业分布,学生 19%,自由职业/个体户/私营企业 主28%,13%公务员/白领人群事业单位18%13%白领/一 般职员 18%,无业/退 休/失业/下岗工人/3服%务业人员,其他 6%,中国整体移动网购用户职业分布,职业分布：白领人群对京东微信购物的接受度更高,京东微信购物用户的职业分布中，白领及事业单位人群占比最高，超过50%,白领人群 44%,学生25%,公务员/事业单位,5%,白领/一 般职员 30%,3%/个体户/私营企业主工人1/4服%务业人员 14%,自由职业,无业/退,休/失业/下岗,其他 9%,京东手Q购物用户年龄分布,白领人群 30%,数据说明：

28、只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月 活跃用户的行为监测结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。,指数成长的比特动能,35,2000元及 以下 16%,2001-,5000元40%,5001-8000元24%,8000元及,以上 20%,京东微信购物用户收入分布,2000元以 下,月收入5000+33%18%,2000-,5000元49%,5000-8000元8%,8000元以,上,10%,中国整体移动网购用户收入分布,收入分布

29、：高收入人群领跑京东微信购物,京东微信购物月收入5000元以上的高收入人群占40%以上，远超其在国内移动网购网民中的占比,月收入5000+44%,2000元及 以下,月收入5000+34%26%,2001-5000元40%京东手Q购物用户收入分布,5001-8000元14%,8000元及 以上,12%,数据说明：只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月 活跃用户的行为监测结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。,指数成长的比特动能,

30、36,一线城市 15%,四至六线 26%二线城市,39%,三线城市 20%,四线城市 7%,五线城市 17%,六线及以 下城市/县,2%,中国整体移动网购用户地域分布,一线城市 21%,一二线 50%四至六线 37%二线城市,29%,三线城市13%,四线城市,9%,五线城市 5%,六线及以 下城市/县23%,京东微信购物用户地域分布,地域分布：京东手Q购物成刺激四至六线城市移 动购物新亮点,京东手Q购物来自四至六线城市的用户占比近50%，京东通过移动社交购物对渠道下沉的发力得到充分体现,一二线 54%,一线城市 19%,四至六线 47%二线城市24%,4%四线城市 三线城市9%10%京东手Q购

31、物用户地域分布,五线城市,六线及以 下城市/县,34%,一二线 43%,数据说明：只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月 活跃用户的行为监测结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。,指数成长的比特动能,37,婚姻状况：已婚人士成为京东微信、手Q购物的 主力人群,京东微信购物用户以80后已婚人士为主，消费需求旺盛京东手Q用户，单身用户占比与已婚用户占比较接近其他 3%,光棍一枚 29%,恋爱中 12%,已婚无孩 8%,已婚有孩 48

32、%,京东微信购物用户婚姻状况分布,已婚人士 56%,光棍一枚39%,恋爱中 15%,已婚无孩 5%,已婚有孩 35%,其他 6%,京东手Q购物用户婚姻状况分布,已婚人士 40%,数据说明：只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月 活跃用户的行为监测结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。,指数成长的比特动能,38,京东微信购物，女士购买运动健康用品较男性更多，男士在男装男鞋、电子产品购买中占比较高,45%,62%,9%,37%,47

33、%,37%,30%,59%,60%,35%,55%,38%,91%,63%,53%,63%,70%,41%,40%,65%,POP时尚,男装和男鞋 女装和女鞋 内衣和配饰大家电小家电家居京东微信购物用户男女整体购物品类差异,数码,通讯,运动健康,50%,京东微信购物用户男女购物品类差异 男士也来爱美丽，女性开始爱运动,指数成长的比特动能,39,精准购物大数据分析-用户行为分析,使用时间,选择原因,使用手机,入口便捷也成为用户选择微信购物重要因素,午休和晚饭后进入购物高峰,使用大屏手机在 WiFi 环境下购物,指数成长的比特动能,购买需要的商品,选择原因：除了对“京东”平台的信任，入口便捷也成为

34、用户选择微信、手Q购物的重要因素,10%,20%,30%,40%,50%,支付方便,信任微信平台,有促销活动,信任京东,入口容易找，方便进入,尝试、尝鲜购买,售后保障,信任手Q平台,指数成长的比特动能,41,使用时间：京东微信购物用户在午休和晚饭后进入购物高峰,2015年5-8月、9-12月两次调研数据显示，用户在午休和晚饭后进入购物高峰期，5-8月用户更喜爱午餐 后购买，而在9-12月晚高峰则更加明显,1,2,3,4,5,6,7,8,9101112131415,161718192021222324,5-8月,9-12月,京东微信购物用户下单时间分布,指数成长的比特动能,42,使用手机：京东微

35、信购物用户使用大屏手机在 WIFI 环境下购物,微信购物的用户主要是大屏的安卓机用户，手机内存集中在16G，超过40%的用户手机流量套餐为1G以上，但仍然有6成的用户选择在WIFI环境下购物,31%,手机操作系统手机屏幕尺寸66%,2%,2%,IOSAndroid Windows,其他,16%,27%,58%,小于4.7寸,等于4.7寸,大于 4.7寸,7%,9%,41%,19%,20%,3%,1%,128G,手机内存容量,8%,27%,21%,44%,100M,101-500M,501M-1G,1G,手机套餐流量,购物网络状态,18%,42%,41%,仅在WIFI下使用,多数在WIFI情况下

36、使用,不在乎网络状态,指数成长的比特动能,43,京东移动社交购物两周年大事记,微信购物圈全量发布上线。成为微信购物独具社交特色的集购物与社交于一体的购物圈社区,2015年5月24日,2015年6月4日,2015年9月9日,京东手Q购物礼包功能发布。用户下单后获得可分享好友赠品券、超值优惠券等礼包，引发购物社交新乐趣,手Q购物领券中心上线,微信购物领券中心上线，为用户提供领券的固化场景,2015年11月1日,手Q购物双十二大账号幕帘拉粉，三天涨粉150万,2015年12月12日,2015年12月30日,手Q购物京东超市上线,2016年1月3日,手Q购物新版金手指系统关键词上线。被动搜索日均成交同

37、比去年同期增长108%,指数成长的比特动能,44,京东移动社交购物两周年大事记,微信购物首页PORTAL版全新视觉改版上线。,2016年3月9日,微信钱包-京东精选入口新版首页发布。增加活动精选、品类精选、品牌精选、特价精选、晒单精选等内容，丰富购物场景，强化精选概念,2016年1月4日,京东手Q购物新版本首页上线。新首页在惠品牌栏目头部露出8个图文馆区，打造垂直馆区口碑运营。,京东微信拼便宜频道上线。将一人开团分享多人参团购买成功的玩法固化成频道，以生鲜品类进行运 营，并积极拓展多样社交新玩法,京东微信购物圈“关注”功能上线，实现陌生人关系链拓展，用户可关注自己感兴趣的人,2016年3月9日

38、,2016年4月11日2016年4月18日,京东微信购物的微信服务号“京东JD.COM”粉丝数达8000万,京东手Q购物入口正式更名。由【购物】更名为【京东购物】,2016年4月30日,2016年5月10日,指数成长的比特动能,45,京东移动社交电商的新玩法,节日红包故事,玩转购物圈,京东蝴蝶节日,荣耀品牌盛典,浪莎丝袜节,冰冻盛夏,指数成长的比特动能,46,节日红包故事：基于好友关系链的二次营销,活动时间：2015年5月25日-5月31日活动亮点 京东移动社交购物渠道微信购物、手Q端同步开展活动 微信购物：“摇嗨618红包”红包的多种花样玩法，覆盖多种类型的 用户群体 手Q购物：“618红包

39、嗨翻天”分会场邀请小伙伴答题，途径多元，用户体验有趣营销效果,多品牌受益：京东618、手机QQ购物入口 品牌曝光率：突破2.24亿 参与人次：首个单周参与人次过亿的项目,指数成长的比特动能,47,品类营销：华为荣耀品牌盛典,活动时间：2016年2月25日2月26日活动亮点 站内站外都对荣耀品牌进行了曝光，通过站内品牌氛围营造，曝光人 次近1.5亿人 大账号推送带来的的曝光量为5184万人次,京东微信手机QQ购物首次购用户占比超过三分之一 三线及以下城市用户占比高于一、二线城市，拉新作用明显,营销效果,指数成长的比特动能,48,购物圈玩法,分享晒单,明星达人,社交玩法,热门话题,买家帮你卖货，借

40、助 买家优质分享，实现 二次营销,快速聚焦当下热门话 题，借助热点加强商 品曝光及售卖,配合活动宣传造势，粉丝价值变现,更多无线端社交营 销玩法探索,基于微信好友关 系链的好货分享 小编精选推荐,明星真人晒单 社区达人,拼购、众筹、砍价等社交玩 法的展示场景,结合节庆、热点 策划热门话题，用户可分享互动,指数成长的比特动能,49,明星晒单：火爆京东“购物圈”,截止目前购物圈已有包括范冰冰、林志玲、羽凡、刘涛、鹿晗、郑凯等43位明星用户。明星晒单拉动千万粉丝围观！带来十几万用户的点赞评论！及十几万单跟随购买！,带来跟随购买26574单！,该款单品销量增长近1000%!,1098元 玛汐羽绒服,带

41、来跟随购买7304单！,拉动该款单品销量增长近800%！,1088元 FIIL耳机,刘涛晒单 获得点赞10874，评论2501，,汪峰晒单 获得点赞6716，评论1014，,指数成长的比特动能,50,浪莎丝袜节：首创全环节真人互动+礼包送福利,活动时间：2016年4月7日-4月11日活动亮点 提前预约模式爆发力强：活动前期爆款提前曝光+京东礼包传播，吸引用户提前锁定商品，活动当天集中回流爆发 创新型真人互动传播：浪莎丝袜节SNS传播&卖场采用了男/女模特“真人模拟”的方式，用户纷纷截图分享，成功实现了炒作效果“线上线下、站内站外资源的全方位整合”，首次融合了电视资 源、微博微信等自媒体、地推资

42、源，对活动进行宣传曝光，收效显 著,营销效果参与人次：1136.7万预约量：34.5万 有效下单金额：1190万元,指数成长的比特动能,51,京东蝴蝶节：针对目标用户群的SNS传播玩法探索（精细化传播）,点赞用户数：18.8万,点赞总次数：99.8万平均用户点赞次数：5.3次 有效下单金额：3952万元 日均拉动类目增长，相比类目日常增长：57%,活动时间：2016年2月22日-3月8日活动亮点 玩法新颖，满足目标用户群体的需求偏好，获得采销侧的高度 认可，成为后续上传照片投票类活动的始祖 玩法为满足目标用户需求而设计，用户粘性很高，平均点赞次 数5.3，且用户质量很高，开抢首日仅靠回流用户拉

43、动200万营销效果,上传图片用户数：11.5万,指数成长的比特动能,52,冰冻盛夏：首个城市圈子维度玩法探索，首个盛夏 水饮标杆案例。,活动时间：2015年5月25日-5月31日活动亮点 首创城市圈子共同降温玩法，跳出人与人的裂变或聚拢型的传 播方式，采用城市维度（圈子维度）聚齐人力实传播现目标 视觉效果与游戏极致一体化，增强趣味性、参与性 每天根据冠名品牌更换主视觉和冠名，实现了品牌的充分曝光营销效果,参与人数：500余万 有效下单金额：2587万元,指数成长的比特动能,53,玩法尝新充分利用微信、手Q平台的社交属性，与用户积极互动将营销做到极致，通过社交传播提升其移动社交网购地位,京东移动

44、社交购物战略评价,用户覆盖基于微信、手Q的强势移动社交平台，覆盖到高活跃度、高粘性的用户，京东同时也获得流量的超级入口,渠道下沉移动互联网正在三、四线及以下城市崛起，移动社交聚集网购用户，也使京东在渠道下沉部署中成效凸显,社交数据获得微信、手Q社交平台基于社交互动的用户数据，能够多维度掌握用户特 征，为京东大数据精准营销提供支持,移动社交购物战略,指数成长的比特动能,54,目录1移动购物的发展现状及趋势,2,3,4移动社交电商的发展趋势,移动社交电商的价值及优势分析,移动社交电商的新玩法,指数成长的比特动能,55,移动社交购物趋势展望,的体验,智能技术商用化驱动移动社交 购物升级，移动购物平台

45、更具 交互性，放大社交属性，创造 更高的购物价值,移动社交平台的互动属性促使 电商通过电商C2B满足特定用 户的个性化、定制化需求,农村移动社交成为农业电商蓝 海的重要入口，移动电商乘势 加速“向下”渗透,精准营销在移动端的发展将更为迅速,移动社交数据使电商大数据 营销更精准、即时、直接,智能技术,农村电商,大数据营销,定制化需求,指数成长的比特动能,56,智能技术商用化驱动移动社交购物升级，移动购物平,台更具交互性，放大社交属性，创造更高的购物价值,内因,移动社交购物产业发展需要,外力,价值,移动社交电商领域智能技术运用价值,智能技术商用化趋势,智能技术 驱动移动 社交购物 升级,1530亿

46、美元,商业化运营,产业融合,AI,VR 沉浸式购物体验,更友好的交互购物,更有效促销 更智能的客服,规模 2020年,资本 巨头布局,应用 领域细分,碎片化场景触发用户交互需求,交互,增长,变革性技术 引发新增长点,指数成长的比特动能,57,一线城市六线及以下城市15%/县2%数据说明：只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外 的调用等行为产生的用户数据。截至2016年第1季度易观 基于7.5亿累 计装机覆盖、1.5亿移动端月活跃用户的行为监测结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹。58,农村移动社交成为农业电商蓝海的重要入口，

47、移动电商乘势加速“向下”渗透,二线城市 39%,三线城市 20%,四线城市 7%,五线城市,17%,用户聚合力 信息渗透力 数据处理力,产业数据分散 资源信息不对等 流通环节繁多,移动电商抢占农村社交入口,农村移动互联网崛起,沉淀交易数据,调配信息渠道,移动社交电商,传统农产品流通,农村,城镇,新增网民增速,网络基建延伸,一线城市 20%,二线城市28%,13%,四线城市,9%,五线城市,5%,六线及以下城 市/县 25%,39%,移,社 交物,地 域 分 布移 动 网 购 用 户 地 域 分 布,26%,指数成长的比特动能,移动社交数据使电商大数据营销更精准、即时、直接,电商大数据采集从求量转为求质,“推荐”将是电商平台的爆点服务,用户社交数据 指数式增长,场景优势 丰富认知用户,电商更关注数据的分析方法,“精准营销”需求增长,“大数据”个人消费助理,信息推荐“逛”与优选,数据采集,数据分析,数据服务,用户数据多维演绎,参与用户即时决策,指数成长的比特动能,59,海量用户,活跃的关系链,开放的平台,需求是商业活动中心 双向沟通 数据更高效流通,聚众流量的关键 覆盖特定群体 获取特殊需求数据,满足个性化定制 社交传播提升转化率,移动社交平台的互动属性促使电商通过电商C2B满足 特定用户的个性化、定制化需求,指数成长的比特动能,60,指数成长的比特动能,