【行业报告】2018电商行业报告 44页

微博电商白皮书 2018 W E I B O 微博营销CIG联合微博数据中心出品 目录 CONTENTS 01 02 03 04 电子商务行业整体概述 网购兴趣用户的画像研究 电商品牌在微博的表现 电商营销案例介绍 1PART 1 电子商务行业整体概述 微博电商白皮书 电子商务行业整体概述 移动电商新时代 1997-1999 信息化水平较低，大众对 电子商务缺乏了解；电商 网站开始出现； 萌芽期 基础建设期 电子商务网站务实经营； 网民逐渐接受网购； 电商基础环境不断成熟：物 流、支付水平不断提升； 2008-2014 线下企业布局电子商务； 垂直细分电商平台发展迅 速； 快速发展期 2015-2018 移动电商发展时期 2015年移动端交易规模占 比超过PC，进入移动电商 时代；移动电商新势力崛 起，市场更加多元化； 参考资料：艾瑞咨询 移动电商开启下半场角逐 核心竞争点从基础服务转为个性化精准服务 2016-至今 内容电商直接成为新风向； 内容电商去中心化，运用 高质量内容，实现商品与 内容的同步流通与转化； 内容电商发展时期 2000-2007 电子商务行业整体概述 网络购物市场规模保持较高增长，用户规模平稳增长 数据来源：2018年中国电子商务市场交易规模预测，中商产业研究院，2018年1月 数据来源：2017年网络购物市场数据分析，中商产业研究院，2018年2月 中国网络购物市场交易规模稳健增长 中国网购用户规模庞大，用户使用率稳步提升 3.7 4.8 6.3 7.7 9.4 11.2 37% 24% 30% 24% 21% 19% 2015年 2016年 2017年 2018年E 2019年E 2020年E 交易额（万亿） 同比增长 2.42 3.02 3.61 4.13 4.67 5.33 42.9% 48.9% 55.8% 60.0% 63.8% 69.1% 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 用户规模（亿） 使用率（%） 2015-2020年E中国网络购物市场交易规模及预测 2012-2017年中国网络购物用户规模及使用率情况 电子商务行业整体概述 移动广告持续增长，电商投入持续增加 数据来源：艾瑞《 2018年中国网络广告市场年度监测报告》 2016年电商广告整体份额首超搜索广告，升至首位 社交 No.3 搜索 No.2 电商 No.1 2PART 2 网购兴趣用户的画像研究 微博电商白皮书 高中9.9% 大学本科及以上 79.6% 初中4.4% 中专技校3.2%小学2.9% 53.87% 46.13% 男性兴趣用户比例略高于女性用户 年轻用户是网购兴趣用户的主力并更具消费潜力 大学本科及以上兴趣用户占比接近80% 网购兴趣用户人群属性 微博活跃用户同时是网购兴趣用户的占比高达98%，Ta们高学历偏年轻化 1线22.0% 2线16.1% 3线19.1% 4线及以下 39.5% 港澳台及海外3.3% 网购兴趣用户性别分布 2.3% 10.2% 14.4% 20.2% 23.3% 18.3% 10.9% 60后 70后 80后 85后 90后 95后 00后 四线及以下城市占比达39.5%，一线城市 占比亦在20%以上 数据来源：微博数据中心，2018.08 网购兴趣用户年龄分布 网购兴趣用户城市分布网购兴趣用户学历分布 网购兴趣用户 品牌蓝V关注领域TOP 10 电商兴趣用户 品牌黄V关注TOP 10 NO.1 家用电器 NO.2 手机 NO.3 汽车 NO.4 护肤/护发 NO.5 食品 NO.6 饮料 NO.7 乳制品 NO.8 服饰/箱包 NO.9 酒类 NO.10 日化/卫浴 网购兴趣用户 黄V关注领域TOP 10 NO.1 读书作家 NO.2 美食 NO.3 电影 NO.4 情感两性 NO.5 汽车 NO.6 互联网 NO.7 星座命理 NO.8 教育 NO.9 旅游出行 NO.10 时尚 网购兴趣用户人群属性 网购兴趣用户共同关注品牌和KOL领域分布 数据来源：微博数据中心，2018.08 网购兴趣用户人群属性 网购兴趣用户对明星最为关注 数据来源：微博数据中心，2018.08 61.1% 31.1% 28.0% 27.9% 22.6% 18.9% 18.7% 18.6% 18.0% 18.0% 明星 动漫 美食 网红 汽车 运动健身 美容 体育 文学 旅游 55.8% 51.8% 51.5% 44.2% 42.6% 29.4% 27.0% 25.1% 21.9% 19.6% 影视明星 国内明星 歌手 日韩明星 港台明星 COSPLAY 厨艺 体育明星 草根明星 趣味图片 网购用户对明星最感兴趣，高达60%以上，此外动漫、美食、网红、汽车兴趣爱好也名列前茅 网购兴趣用户一级兴趣分布 网购兴趣用户二级兴趣分布 网购兴趣用户人群属性 网购用户在中午、傍晚、临睡前三个时间段最为活跃 数据来源：微博数据中心，2018.08 11-13点、17-18点、21-22点三个时间段的活跃占比均高达30%以上 20.6% 12.5% 8.3% 6.5% 5.7% 6.9% 12.4% 20.9% 26.9%28.3%28.8% 30.4% 32.1%30.6%29.6%29.7%29.6%30.3%30.6%29.9%29.9% 31.7%32.9% 29.6% 0点 1点 2点 3点 4点 5点 6点 7点 8点 9点 10点 11点 12点 13点 14点 15点 16点 17点 18点 19点 20点 21点 22点 23点 活跃用户占比 网购兴趣用户活跃时段分布 11.7% 23.5% 63.9% 减少 基本持平 增多 1.0% 16.5% 35.7% 46.7% 从不网购 很少（每月1-2次） 很多（每周2次及以上） 一般（每月3-5次） 微博网购兴趣用户购物活跃且需求逐年增多 近半用户保持高频次网购，消费金额逐年增长 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 46.7%的用户每月网购3-5次 微博网购兴趣用户网络购物频次 63.9%的用户网购消费比去年多 微博网购兴趣用户网购消费近两年对比 3.3% 10.5% 21.5% 52.90% 91.70% 其它 娱乐场所 上班/上学路上 工作/上学地点 家里 3.0% 96.1% 电脑 手机 处在移动网购的时代，用户更愿意在家中以及工作上学地点网购 移动购物占有绝对优势，闲适时购物最受欢迎 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 超过95%的用户更偏向于手机网购 微博网购兴趣用户设备分布 家里和工作上学地点是网购用户最常购物的场景 微博网购兴趣用户购物场景分布 95/00后 90后 80/85后 60/70后 天猫/淘宝 京东 唯品会 当当 苏宁易购 整体结果 7.0% 8.1% 8.3% 8.6% 13.6% 16.4% 21.8% 54.6% 95.5% 其它 亚马逊 小红书 网易考拉海购 当当 苏宁易购 唯品会 京东 天猫/淘宝 天猫淘宝、京东电商平台的用户喜好度有断层优势 不同年龄网购用户平台偏好有差别 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 微博网购用户喜欢的购物平台占比 95.5%的用户 几近于整体网购兴趣用户 都愿意在天猫、淘宝进行 网购，压倒性的领先 20%及以下的用户 会选择阿里京东之外的其他平台网 购，前两名的垄断程度可见一斑 54.6%的用户 超过一半的用户也会选择 京东平台，仍有较强优势 年轻人主要选择天猫淘宝平台，年龄层 越高，京东和苏宁易购的存在感越强 与年龄做交叉分析 2.4% 5.5% 9.9% 10.6% 25.0% 42.1% 47.4% 50.6% 51.7% 59.2% 74.7% 85.6% 其它 酒类 汽车用品 母婴 家居电器 电子产品 书籍 化妆品 食品饮料 鞋帽配饰 生活日用品 服装 85.6%的用户 在网购时会购买服装， 是需求量最大的品类 47.4%的用户 值得一提的是，仍然有近一半的网购用户会考 虑书籍的购买，不排除部分教材购买的可能， 但用户仍对购书保有强大热情 51.7%的用户 会在网上进行食品饮料的购 买，可以部分说明生鲜的网 购势力在逐渐扩大 衣着、日用品、食品饮料和化妆品是用户最常网购的品类 服装成为微博网购兴趣用户购买的第一大品类 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 微博网购兴趣用户网络购物品类占比 17.7% 33.2% 46.5% 71.8% 77.2% 22.0% 63.8% 88.7% 化妆品 家居电器 鞋帽配饰 电子产品 服装 性别和收入水平对网购品类偏好的影响 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 在选购品类时性别差异明显,同时随收入增高对品质类商品网购需求增加 男性对电子类产品更有购买欲 女性更青睐化妆品 微博网购兴趣用户不同性别购买品类占比 必备 品质类 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% 较低收入 中等收入 较高收入 酒类 汽车用品 家居电器 电子产品 化妆品 鞋帽配饰 服装 微博网购兴趣用户不同收入购买品类占比 随着收入的增高，用户更偏爱购买 3C电器、汽车、酒类等品质类产品 11.7% 50.1% 48.7% 90.6% 70.2% 12.2% 47.5% 49.7% 80.7% 65.2% 家居电器 书籍 食品饮料 服装 生活日用品 41.6% 49.3% 60.1% 86.1% 90.2% 47.6% 40.1% 46.7% 70.8% 71.7% 家居电器 书籍 食品饮料 服装 生活日用品 95后年轻用户性别消费界限模糊，呈现去性别化消费趋势 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 4% 95后男女 平均差值 13% 85后男女 平均差值 微博网购兴趣用户95后男女性购买品类占比 微博网购兴趣用户85后男女性购买品类占比 年轻男性不再是“粗糙”的代名词,同时年轻女性同样会选购家居电器 21.1% 12.0% 12.5% 18.2% 21.1% 62.5% 以上都没有 新闻系客户端：信息流，位置醒目，介绍简洁明了 短视频软件：参与视频挑战，赢取购物红包 在线视频平台：贴片视频广告生动介绍购物活动详情 微信朋友圈：信息流，随时看到亲朋好友对购买的建议 微博：信息流，文字描述和视频有效结合，路人评价可供参考 在不同平台的电商营销方式中，微博信息流拔得头筹 微博信息流以其独特的关注关系与兴趣算法深得用户喜爱 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 微博网购兴趣用户对于不同平台电商营销方式接受度占比 微博信息流 促销优惠仍然是最吸引用户的电商广告类型 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 会被购物节促销、限 时打折广告吸引 4.3% 10.7% 17.8% 21.4% 22.4% 23.1% 73.0% 75.4% 其它 直播 长图罗列购物清单 趣味性强的视频 平台联合明星推广 网红KOL推荐 限时限量优惠打折 购物节促销系列活动 7成以上的用户 微博上不同电商广告类型引起用户购买欲望占比 女性对网红KOL和明星明显更有兴趣 男性更容易被趣味视频吸引 60/70后 年龄层越高越关注广告中的优惠信息 95/00后 网红KOL、明星对年轻用户有显著影响作用 整体结果 与性别做交叉分析 与年龄做交叉分析 （详细数据呈现见下页） 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% 95/00后 90后 80/85后 60/70后 网红KOL推荐 平台联合明星推广 购物节促销系列活动 网红KOL、明星的广告特征对引起年轻 用户兴趣有显著作用，年龄越大越关注 广告中的优惠信息 女性更容易被具体的人物吸引，男性更 重视所观看广告的趣味程度 性别和年龄对电商广告敏感度的影响 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 25.6% 15.3% 13.9% 19.8% 25.0% 26.4% 趣味性强的视频 平台联合明星推广 网红KOL推荐 微博上不同电商广告类型引起 不同性别用户购买欲望占比 微博上不同电商广告类型引起 不同年龄用户购买欲望占比 与购物频次做交叉分析 整体结果 被微博广告吸引后，即使不直接下单也会被深度种草 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 1.7% 14.5% 26.6% 56.2% 其它 点进链接，直接下单 只进行加购收藏，留做标记 点进链接，看到价格后再货比三家 有14.5%的用户 被广告吸引会直接购买， 半数用户会选择货比三家， 26.6%的用户被深层种草 在被微博电商广告曝光产生购买欲望后用户的选择 中年人被广告吸引后下单购买更果断 网购频次越高的用户，在被广告吸引后越 可能直接下单 与年龄做交叉分析 年轻人决策时长相比较中年人会更长 网购频次越低的考量会越多，可能只加入 购物车 （详细数据呈现见下页） 0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% 网购频次低 网购频次中 网购频次高 点进链接，看到价格后再货比三家 只进行加购收藏，留做标记 点进链接，直接下单 其它 网购频次越高的用户，在被广告吸引后 越可能直接下单，相反，网购频次越低 的决策时间更长 0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% 95/00后 90后 80/85后 60/70后 点进链接，看到价格后再货比三家 只进行加购收藏，留做标记 点进链接，直接下单 其它 中年人被广告吸引后下单购买更果断， 年轻人即使被吸引大概率也仅收藏加购 年龄以及网购频次对购买行为的影响 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 在被微博电商广告曝光产生购买欲望后 不同年龄用户的选择 在被微博电商广告曝光产生购买欲望后 不同购买频次用户的选择 38.5% 61.5% 明星同款受欢迎，年轻女性更偏爱 女性比男性更爱买明星同款 越年轻越喜欢购买明星同款 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 越常网购的人越喜欢买明星同款 收入越低越有get明星同款的欲望用户愿意购买明星同款物品占比 带货女王 愿意不愿意 超过60%的用户愿意购买明星同款 与性别做交叉分析 与网购频次做交叉分析 与年龄做交叉分析 与收入水平做交叉分析 整体结果 （详细数据呈现见下页） 明星同款受欢迎，年轻女性更偏爱 女性比男性更爱买明星同款 47.0% 66.7% 男 女 愿意购买明星同款物品的人数占比 与性别做交叉分析 与年龄做交叉分析 34.2% 54.4% 62.8% 65.6% 60/70后 80/85后 90后 95/00后 越年轻越喜欢购买明星同款 越常网购的人越喜欢买明星同款 与网购频次做交叉分析 与收入水平做交叉分析 收入越低越有get明星同款的意愿 51.7% 59.9% 67.0% 网购频次低 网购频次中 网购频次高 52.9% 59.0% 64.0% 较高收入 中等收入 较低收入 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 女性比男性更能接受网红种草 越年轻越容易get网红推荐物品 越常网购的人越愿意尝试网红推荐款 收入高的人只选择信赖的网红推荐的产品 与性别做交叉分析 与网购频次做交叉分析 与年龄做交叉分析 与收入水平做交叉分析 18.4% 26.6% 54.0% 足够信赖的博主推荐会 选择直接购买 不关心网红推荐了什么 不管博主是谁，只种草 （接受推荐）， 购买与否需要后续观察 网红推荐产品种草率高 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 用户对网红推荐产品持积极态度 用户对网红博主推荐物品接受度 整体结果 （详细数据呈现见下页） 网红推荐产品种草率高 数据来源：2018年微博电商行业调研问卷，样本量=2153 与收入水平做交叉分析 女性比男性更能接受网红种草 与年龄做交叉分析 越年轻越容易get网红推荐物品 与网购频次做交叉分析 越常网购的人越愿意尝试网红推荐款 用户对网红博主推荐物品接受度 与性别做交叉分析 足够信赖的博主推荐会选择直接购买 只种草，购买与否需要后续观察 不关心网红推荐了什么 19.3% 18.0% 41.1% 58.7% 39.1% 22.1% 男 女 14.4% 18.4% 18.9% 18.8% 41.4% 49.6% 54.8% 57.8% 44.1% 32.0% 26.2% 23.3% 60/70后 80/85后 90后 95/00后 21.7% 17.6% 14.3% 54.1% 57.1% 48.6% 24.2% 25.3% 37.1% 网购频次高 网购频次中 网购频次低 21.3% 19.6% 17.4% 43.3% 53.8% 57.4% 35.4% 26.6% 25.3% 较高收入 中等收入 较低收入 收入高的人只选择信赖的网红推荐的产品 收入低的则广泛种草但不急于购买 3PART 3 电商品牌在微博的表现 微博电商白皮书 微博上聚集海量优质电商蓝V 电商行业蓝V数量稳健增长，蓝V2018年较2016年同比增长11% 数据来源：微博数据中心，2018.08 0.5% 99.5% 电商平台 商铺 V 9.44万 蓝V账号 电商行业蓝V影响力范围广、强度大 数据来源：微博数据中心，2018.08 近一年电商行业蓝V微博运营情况 1841万 博文数量 785.7亿 阅读量 转发量 评论量 点赞量 50.6% 38.2% 11.2% 博文互动量 不同主题购物节的商品品类提及情况 品牌客户可根据自身行业定位在不同购物活动合理配置营销力度 数据来源：微博数据中心，2017.06-2017.12 6·18提及词云图 11·11提及词云图 12·12提及词云图 6·18男性和3C家电类消费品较为突出，男装与体育、iPhone手机、空调和冰箱等； 11·11、12·12范围广泛，与日用、食品、服装、美妆相关度更高； 纯文本 图片 带话题 视频 @明星 带话题+视频/图片+@明星 平均阅读量 平均转发量 平均评论量 平均点赞量 数据来源：微博数据中心，2017.08-2018.08 互动量：@明星>话题>视频>图片>纯文本； 阅读量：@明星>视频>话题>图片>纯文本； 56倍 1.“带话题+视频/图片+@明星”的博文传播效果最佳； 阅读量是 纯文本的56倍 13倍 转发量是 纯文本的13倍 54倍 评论量是 纯文本的54倍 113倍 点赞量是 纯文本的113倍 2.按照单一元素来看: 电商行业发布的各媒体类型博文对比 @明星的博文传播效果更突出，多项元素均具备才能最大限度发挥传播能效 电商行业原创与转发博文对比 原创博文表现远高于转发博文，互动量上尤为明显 数据来源：微博数据中心，2017.08-2018.08 2017年原创博文与转发博文传播效果对比（倍数） 10 2 3.5 1.7 1 1 1 1 转发量 评论量 点赞量 阅读量 原创博文的阅读量是转发博文的1.7倍， 转评赞量分别达10、2、3.5倍 原创博文 转发博文 数据来源：微博数据中心，2018.01-2018.06 平均每条转发数是普通博文 213.3倍 平均每条评论数是普通博文 49.4倍 平均每条点赞数是普通博文 67.6倍 转发 评论 点赞 22.4倍 19.9倍 7.4倍 各大电商平台官V 品牌店铺官V 电商蓝V广告 vs 非广告博文互动表现对比 电商行业广告博文的传播力度优于普通运营博文 微博商业分发在大幅度增强品牌曝光的同时，还高效激发粉丝参与 不同形式明星KOL软推博文对比 3,521 295 1,718 192 157 1,241 1,643 374 3,047 转发量 评论量 点赞量 带电商话题 @电商蓝V账号 转发电商蓝V博文 带电商话题的宣推博文 博文量：2000+ 平均阅读量：30万+ @电商蓝V账号的宣推博文 博文量：4000+ 平均阅读量：20万+ 转发电商蓝V博文的宣推博文 博文量：7000+ 平均阅读量：50万+ 数据来源：微博数据中心，2017.08-2018.08 近一年明星/红人软推博文传播效果对比 转发电商蓝V博文的软推博文阅读量表现最佳带电商话题的软推博文转发量表现最佳 转发电商蓝V博文的软推博文表现最佳 明星内容种草的四种方式 借势热点 代言合作 视频植入 场景2——明星借势节日 明星借势热热门话题、节日，多以直播、视频的方式 向受众传递信息，譬如某议题下如何穿搭、化妆，双 重吸睛，聚焦关注 场景1——品牌官宣明星 最直接的种草方式，有效将明星粉丝转化 成品牌粉丝，建立同品类中的品牌簇拥 好物晒单 场景4——明星晒单 更全面的明星同款一网打尽，功用功效的 详细介绍，直观感受明星同款实际效果 场景3——明星“插空”种草 在限定主题的传播中，“插空”种草， 形成强记忆点 微博多元化种草方式助力品牌主深度种草 KOL、媒体对品牌推广宣传的四种方式 详细Report 聚合信息 大V影响力 场景2——垂直KOL 垂直KOL的详细Report，从专业角度 分享使用心得，并且有互动加成 场景1——娱乐账号 聚拢若干明星的推广信息，为用户 科普什么是当下最in，吸引潮流目光 权威+抽奖 场景4——媒体运营类账号 物品潮款爆款的专业认证，用户抽奖 增强互动及传播 场景3——大V段子手 经有影响力的大V带动，将“看热闹” 的好奇心转化为实际支付的可能性 权威账号多维度推广帮助品牌从垂直领域到娱乐领域实现最大化传播 4PART 4 电商营销案例介绍 微博电商白皮书 微博红人商店全面爆发，粉丝变现力惊人 微博红人以优质内容持续互动粉丝维系 钱夫人家雪梨定制 吾欢喜的衣橱 ANNA IT IS AMAZING 大喜自制 独立复古女装 2017年双11当天，4个红人店交易额破亿 微博红人雪梨开机报头 6个红人店进入女装行业前30（天猫+淘宝） 不到2分钟，美妆红人张沫凡自创品牌交易 额超过16年“双11”全天 美图手机持续推广，让更新迭代的每一款都是爆款 美图手机2017年Q3-Q4推广声量 美图T8s上线 新款美图M8s·四大动漫联名限量版正式登场 美图V6发布会 #带着美图手机去旅行# 话题持续推广 美图手机通过社交关系快速传播让每一款都强势聚集爱好者目光 微博助力美图手机 年销量超百万台 洋码头 x 黑五开启社交新玩法，打造海淘营销最强音 多元化玩法，多场景触动，扫货神器微博一夜成名 发现页Banner 社交新玩法 传播速引爆 海量KOL联动 活动病毒式扩散 路径全面拦截 导流超高效 开场1分钟 订单量 4万+ 破1亿 7分53秒 交易额 83% 半小时内APP 流量订单转化率 戴森扫地机器人推广 “U微计划”社会化电商全域营销案例 电商数据 社交数据 购买偏好 消费能力 数据银行 品牌私域人群 商品类目 喜好 UniDesk 阿里人群数据 行为轨迹 账号关系 兴趣爱好 社交关系 第三方 数据 话题关注 博文互动 U微计划，构建社会化电商全域营销闭环 微博×阿里，双剑合璧，全面释放大数据全域价值 U微计划助力戴森社交种草，电商拔草 「社交+电商」双平台圈定策略,实现精准投放高效导流 阿里侧圈选人群微博侧圈选人群 品牌 人群 家装 家居 人群 扫地 机器 人吸 尘器 算法 人群 高科 技 3C 吴尊 粉丝 海淘 人群 微博曝光用户对比同质 人群消费者兴趣度提升 43.3% 43.3% 用户对戴森更感兴趣 微博曝光组促进天猫 钻展成交转化率提升 14% 14% 有效提升购买意愿 微博转评赞人群转化 率提升135% 135% 用户深度互动高效转化 THANK YOU