中国数字经济2018年年度盘点与2019年年度预测.pdf

超级用户时代，数据驱动，精益成长Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护中国数字经济 2018年年度盘点与 2019年年度预测2019/3/15 2数据驱动精益成长2018年数字经济年度盘点2019/3/15 3数据驱动精益成长壹、模式创新红利式微，市场从“拓荒期”进入“守成期”截至目前，易观千帆共覆盖 45个领域 ，具体 314个细分行业 。易观认为，互联网已经完成对用户诉求的多角度触及，其中涵盖社交、娱乐、生活服务、教育、医疗、金融等重点领域。未来，更进一步的模式创新潜力告竭，市场正在从“拓荒期”进入“守成期”。2019/3/15 4数据驱动精益成长对于 积累了海量 数据的互联网企业而言，从中抽丝剥茧孵化全新业务的可能性大增，其中以打通产业链上下游及打破行业次元壁两种方式最为典型。这也为市场不断输出新玩家，市场格局和竞争环境均呈现出不稳定的态势贰、企业突破原有定位 的可能性增强 ， 市场竞争环境极不稳定打通产业链上下游式发展 打破行业次元壁式发展京东金融京东数科京东物流2019/3/15 5数据驱动精益成长叁 、 市场细分和下沉进一步拓宽了数字资产范畴的边界19109.810297.56891.2 4964.8 4793.9 4526.0 3451.7 2159.5 2108.6 1876.2短视频聚合平台有声阅读二次元社区二手电商教育平台体育视频 /直播房产服务生鲜电商零售 O2O消费金融增长率用户规模（万人）下沉市场三巨头中低消费能力用户占比细分领域同比增长率 TOP1073.91% 73.12%904.11%66.94% 97.79% 70.08% 79.31% 69.15% 114.40% 70.89%MAU 2.81亿YOY 44.39% 33.5%40.4%66.5%59.6%2017年2018年MAU 1.43亿YOY 101.87% 27.2%32.8%72.8%67.2%2017年2018年29.8%36.5%70.2%63.5%2017年2018年MAU 6899万YOY 43.86% 细分市场仍然存在开发空间 。 2018年 社交、视频等头部领域同比增长率仅为 1.93%和 2.53%，细分市场则保持高速增长 ，用户 规模在100万以上的细分领域中，增长率最高的为 二次元社区 （ 904.11%）、 零售 O2O（ 114.40%）和 教育平台 （ 97.79%）。 布局下沉市场带来高速增长。 下沉市场三巨头拼多多、趣头条和快手填补了中低消费群体的消费空白和文化娱乐空白。 Analysys 易观 analysys2019/3/15 6数据驱动精益成长肆 、 上述市场环境倒逼企业精益成长，数字化转型意识萌芽重新理解用户成长路径 重新理解企业决策流程时间目标现状PDCAPDCAPDCAPDCAPDCA1. Plan： 设计运营方案2. Do： 执行 ,小规模 测试验证3. Check：监测效果 ， 检查问题4. Act：调整活动方案PDCA业务绩效大用户客单价中小用户交易使用频次高低 中2019/3/15 7数据驱动精益成长伍 、 重新评估数字用户价值已成为企业探索数字化 转型第一 站123 透视现有用户价值 数字用户管理的核心在于对用户的了解 ， 对用户的了解越多 ， 企业对自身的了解越多 ， 越有可能挖掘越多的潜在价值 ， 发现越多的忽略盲点； 现有用户特征是企业了解自身最基础的信息资源 ， 收集和分析现有用户的数据是管理框架的第一步 ， 也是最重要的一步 保持 /扩大现有用户价值 市场竞争激烈 ， 企业应重视维护现有用户的价值 基于企业的自身标准 ， 将用户进行分级度量 ， 结合技术制定相应的运营 策略 。 逐步 提升企业在用户心中的价值高度与广度 ， 夯实创新或突破边界 吸引更多的价值用户 致力于长期发展的企业不会止步于短期业绩 ，在深耕的基础上企业也将会寻找更多的价值用户 ， 提高影响力与市场地位1232019/3/15 8数据驱动精益成长陆、但是，目前数据围墙阻隔数据流通，数字化变革仍属早期图：行业数字化渗透成熟度曲线预测 （ F-2018）数字化成熟度发展阶段数据采集阶段 数据治理阶段 数字化落地初期 中期 智能化阶段后期数字化落地应用渗透路径提效业务流程研发生产降本内部管理节支数据无法有效流动增加数据管理难度数据泥沼状态 构建数据河数据采集触点不断增加 ， 数据量呈指数级增长 。建立统一的业务流程和数据采集标准 。 Analysys 易观 analysys增收用户运营2019/3/15 9数据驱动精益成长柒、 零售行业在 数字化 转型探索 中“成于产业链 ，也困 于产业链”供应链升级用户洞察性别、年龄、地域、消费能力、购物偏好数字化成熟度 零售业数字化围绕消费者洞察在零售的场景改造、整合营销、供应链升级各环节展开实践并取得一定成效。然而随着消费者渠道多样化，零售全行业数字化改造的困境也突显出来。应用案例 智慧物流：云仓调度、路径规划 柔性供应：销售预测、智能制造 场景改造 应用案例 店铺管理：电子价签、客流统计、顾客分析 体验升级：移动支付、自助结算、虚拟试用 数字化成熟度整合营销 应用案例 用户触达：千 人千面 、定向推荐 效果分析：转化、渠道、 ROI数字化成熟度注：数字化成熟度满分 5星，评价标准包括技术成熟度、分析能力、效率提升成效、应用广度等零售业数字化应用现状零售业数字化的困境传统零售推行数字化阻力较大 。 首先 ， 传统零售的经销和联营模式导致企业在数字化转型过程中会遇到如经销商 、 门店店长等利益方 ， 平台对渠道的管控较弱 ， 推行数字化需要权衡各方利弊 ， 因此阻力较大 。 其次 ， 传统零售业对数字化改造的态度暧昧 ， 因为成功参考案例较少 ， 他们既希望 通过数字化得到经营能力上提升 ， 又对数字化最终效果表示担忧 。电商平台线下门店运营经验不足。 尽管电商平台具备了良好的数字化基础，但是其对线下门店的运营经验不足，导致对线下业态的数字化改造还处于探索期，多围绕前端的营销和引流，改造方式比较单一。2019/3/15 10数据驱动精益成长捌、 金融行业下细分 领域市场化程度越高，数字化潜力越强保险银行 证券支付 积极推动金融科技应用 ， 升级现有 IT体系 ， 打造数据平台 、云服务平台等 ， 同时组建科技团队 ， 强化对人工智能等技术的研究和掌控 借助互联网 、 移动互联网技术建设各类网络平台 ， 加大以场景化的方式向客户提供金融服务 产品创新上 ， 智能投顾 、AI选股等不断落地 ， 从市场反馈来看 ， 智能产品还没起到应用的效果 内部管理数字化 ， 尝试打通外部市场和用户方面的数据 ， 不过数据应用方面仍显割裂 支付作为金融商业领域重要的基础设施和流量入口 ，已经成为了企业获取基础数据的最主要来源之一 支付独有的闭环特性也令其在大数据提炼用户画像和精准营销上拥有独有的优势 ， 支付企业在此方面服务 B端的探索程度加大 保险公司面临 “ 互联网 +”背景下科技驱动的转型压力 ，基于自身优势业务积极探索金融科技落地应用成为传统保险公司面临的重要课题 互联网公司为寻求金融圈的完整布局 ， 推动其金融科技技术在应用层面落地 ， 逐渐涉足保险行业 整个金融行业的参与主体不再是简单的上下游关系，而是构成基于“数字用户”为核心的网状链接关系，传统的 用户服务 机制正逐渐被打破，开始直面数字用户 ，不过发展程度由于行业自身特性不同而不尽相同 。