阿里妈妈-两次爆发背后的双11消费行为变迁_20页_2mb_20页_2mb
报告摘要
双十一两次爆发·双倍快乐总结
核心内容
2020年双十一期间,出现了两次显著的消费爆发,分别称为“第一波爆发”和“第二波爆发”。这两次爆发不仅提升了整体消费热度,还释放了更多样化的消费需求,对品牌营销策略和消费者行为产生了深远影响。
主要观点
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消费热度提升
- 双十一成交额同比增长超30%,消费者花得更多、买得更好,需求更加丰富。
- 人均收藏加购数增长35%,人均购买商品数增长9%,平均客单价提升16%,平均件单价增长10%,人均购买品类宽度增长3%。
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消费决策周期前置
- 消费者购买决策时间整体提前,品牌需更早布局营销策略,以抓住早期购买人群。
- 高客单、低复购、重囤货品类的决策周期更长,而低客单、新场景品类的决策周期更短。
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去中心化趋势明显
- 成交分布更加分散,大促互动周期延长,第一波爆发有效拉长了消费者参与时间。
- 2021年618期间,第一波爆发成交额占比显著提升,说明去中心化趋势可能持续。
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新品牌崛起
- 新品牌在细分赛道中获得更多爆发机会,特别是在品类尝新和品牌升级尝新方面表现突出。
- 在S级大促中,新品牌夺取细分类目TOP1的比例大幅上升。
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消费人群差异显著
- 不同消费人群在两次爆发中的参与度存在明显差异。第一波爆发以复购囤货为主,第二波爆发则更偏向冲动消费和品牌尝新。
- 高消费女性、都市年轻人群、L4L5购买力人群更倾向于参与两次爆发,而男性、中老年、下沉市场人群则多只参与一次。
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消费决策路径不同
- 第一波爆发以“搜”和“逛”为主,搜索和推荐在决策过程中起主导作用。
- 第二波爆发则更依赖“互动”和“薅羊毛”等渠道,如天猫小黑盒、淘宝直播、互动城等,成为新的流量入口。
关键信息
消费决策阶段分析
消费者在双十一期间的购买决策经历了三个关键阶段:
- 品类认知:消费者了解商品类别,开始关注相关品牌和产品。
- 品类搜索:通过搜索等方式寻找具体商品,形成初步购买意向。
- 宝贝比较 & 收藏加购:在比较商品后,进行收藏和加购,最终完成购买。
品类表现与趋势
- 高客单低复购品类(如生活电器、厨房电器、大家电、住宅家具)在两次爆发中表现突出,尤其在品类尝新方面。
- 低客单新场景品类(如运动服/休闲服装、婴童用品、运动鞋、美发护发/假发)在第二波爆发中增长更快。
- 大快消品类(如手机、彩妆/香水/美妆工具、美容护肤/美体/精油、零食/坚果/特产)在品牌升级尝新和非升级尝新方面均表现强劲。
- 服饰品类(如童装/婴儿装/亲子装、女装/女士精品)在两次爆发中均表现出较高的复购率和新客转化率。
消费人群特征
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只参与第一波爆发的消费者:
- 男性(占比48%,TGI=113)
- 50岁以上(占比10%,TGI=107)
- 18-24岁(占比21%,TGI=105)
- 四五六线城市(占比36%,TGI=104)
- L1L2购买力(占比66%,TGI=115)
- 人群标签:小镇老年(TGI=119)、小镇青年(TGI=106)、都市银发(TGI=106)、GenZ(TGI=105)
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只参与第二波爆发的消费者:
- 男性(占比49%,TGI=114)
- 40岁以上(占比30%,TGI=114)
- 四五六线城市(占比36%,TGI=104)
- L1L2购买力(占比67%,TGI=116)
- 人群标签:小镇老年(TGI=119)、都市银发(TGI=113)、都市蓝领(TGI=108)、小镇中年(TGI=108)
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同时参与两次爆发的消费者:
- 女性(占比71%,TGI=127)
- 18-34岁(占比63%,TGI=111)
- 一二线城市(占比46%,TGI=116)
- L4L5购买力(占比40%,TGI=173)
- 人群标签:精致妈妈(TGI=193)、新锐白领(TGI=148)、资深中产(TGI=125)、GenZ(TGI=112)
营销策略建议
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决策前置·流量前移
- 品牌应从9月开始布局,根据消费者在不同认知阶段的需求,合理安排营销节奏和内容。
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升级尝鲜·品牌新升
- 新品牌可借力错位竞争,在细分赛道中抓住机会,成熟品牌则应渗透平替升级品类,提升品牌影响力。
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购买成交·品类有别
- 大快消品类需均衡微前倾,高客单非标品类应提前储备,以应对持久战。
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升级尝鲜·范围不同
- 成熟单品应首波锁定老客,新品则应均衡前抢品牌尝鲜,后亮剑跨品类。
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决策触点·路径不同
- 推荐和搜索在决策过程中均起重要作用,但第二波爆发中互动和小黑盒等渠道更具优势,品牌应加强这些触点的布局。
总结
2020年双十一的两次爆发反映了消费行为的多样化和决策路径的复杂化。品牌需关注不同消费人群在两次爆发中的差异,合理规划营销策略,以提升整体销售表现和市场占有率。同时,去中心化趋势和决策前置为品牌带来了新的增长机会,营销策略应灵活应对,注重流量前移和触点优化。
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