2017-互联网餐饮外卖用户专题分析【易观智库】.pdf

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2、外卖易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据务消费，串联当地居民与日常周边本分析涉及的关键字为：生活服务、更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整商业的模式。外卖、团购、个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程：1、采集端：互联网餐饮订餐指用户通过在线的本分析涉及的厂商包括：百度外卖、升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机器学习算形式进行商品预定以及商品外送服饿了么、美团外卖法，升级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的同时，务，其中主要满足用户的就餐需求。本分析研究的国

3、家和区域主要包括：避免“误杀”2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片中国大陆，不包括港澳台地区行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训练AI算法机器人，部分指标的算法也进行了调整。2017/11/3数据分析驱动变革3相比生活服务行业，外卖用户有着较高消费偏好生活服务行业用户价值分析中国本地生活服务市场交易规模仍保持增长生活服务行业保持增速：2017上半年，本地生活服务市场交易规模增速仍来自餐饮外卖、高星酒店增量及口碑线下交易额的大幅提升。尽管人

4、口红利衰退会使本地服务行业增长变得更艰难，但2B端的赋能方式带给互联网与传统产业的深度融合却将给整个市场更大的增速空间。2014H1-2017H1中国本地生活服务市场交易规模交易规模（亿元人民币）环比增长率数据说明：中国本地生活服务市场规模涵盖本地餐饮/住宿、电影/演出、商超便利店、洗衣/家政、美容洗护、休闲娱乐、社区、结婚等商业领域；本地信息服务、OTA度假旅游、交通出行、个人微信支付不包含在内。时间轴中的H代表半年度。7000.077.5%90%5914.969.3%80%6000.070%5000.04431.460%56.3%40

5、00.03438.150%33.5%3000.02386.828.9%40%2098.544.0%30%2000.01182.013.7%20%698.11000.0446.710%0.00%2014H12014H22015H12015H22016H12016H22017H12017H2F©Analysys易观www.analysys.cn2017/11/3数据分析驱动变革5生活服务行业用户性别分布均匀，且较为平均地覆盖各个年龄层男性用户占比女性用户占比生活服务领域移动APP用户年龄分布24.8%24岁以下24岁到30岁13.8%15.9

6、%31岁到35岁46%54%36岁到40岁41岁及以上13.1%生活服务领域生活服务领域32.4%男性用户占比女性用户占比数据说明：易观万像只对独立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。截止2017年第3季度易观万像基于对21.9亿累计装机覆盖及5.2亿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。2017/11/3数据分析驱动变革6当前本地生活服务市场主要分为到家和到店两大主体平台入口到店到家分类信息外卖/订餐快递/物流商家婚恋交友上门洗衣

7、社区服务到家平台交易信息招聘求职家政保洁上门维修上门美业用户美食菜谱鲜花/药品宅配家居家装上门按摩优惠券个为企业各级别的决体出行策制定过程提供所有类型数据支持的服务者支付消费金融数据系统基础服务2017/11/3数据分析驱动变革7从生活服务O2O市场交易构成来看，外卖占据到家市场较大比重本地生活服务O2O市场交易规模构成2017上半年外卖在各类市场交易占比到家O2O到店O2O单位亿元人民币外卖在本地生活服务O2O市场交易占比26%5000.04500.04000.0962.63500.0外卖在到家O2O市场交易占比85%3000.0817

8、.02500.0545.12000.0417.73468.81500.0175.92621.11000.0125.470.81680.81841.7500.01006.00.0375.9572