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2017双十一购物行为调查

郭敏

中国观察网站 总编

购物者 2017年11月14日 / 15:20

Singles Day parcels full

双十一当天,网友们花了多少钱?花这么多钱你后悔了吗?虚拟商品和服务类什么最吸引人?高端品牌真的受益了吗?

2017年双十一恰逢周六,给了大家足够多的时间买买买。再加上快睡觉时又收到一大波满XXX减XX红包,怎么能浪费呢!于是,今年的双十一总销售又创出新高。阿里巴巴旗下各平台2017年11月11日当天成交额达到1682亿,较去年增长39%。而京东也首次公布双11数据,从11月1日到11日的全球好物节期间,下单金额为1271亿元,同比增长50%。

那么消费者们的行为和态度如何?

凯度通过Lightspeed的网上调研平台,在双十一之后立刻调查了中国网民在双十一期间的实际购买行为,并将这次实际行为调查的结果和之前的意向调查(注1)作了比较,可以发现大家的行为和意向到底是否一致。

花了多少钱?几点花的?后悔了吗?

今年双十一的迅猛势头最早的指标是天猫成交额突破100亿元仅用了3分01秒,而去年耗时6分58秒。

这和我们的调查结果一致:在剔除了未购物受访者(注2)后,有近60%的受访者在0点-1点下了单(多选题),平均每个受访者的下单时间分布在2.4个单位小时里。第二高峰是1点—2点(17%),第三高峰是9点—10点(16%)。直到这一天快结束时的23点—24点,仍有9%的消费者还在买买买。



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在花费方面,意向调查中最被提及的预算范围是1000元—2000元(23%)(注3),但实际花费在这一区间的人数并没有这么多,仅有19%。而500元以下(意向17%  vs 实际21%)和2001-4000元(16% vs 20%)都是实际比例高于意向比例的花费区间。而2001元—4000元也是实际花费最集中的区间。



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今年的花费与去年相比,接近一半的购物受访者(48%)表示“今年花费比去年多”,还有23%“跟去年差不多”。值得注意的是有25%的人实际花费“比去年少”,这一比例与意向调查时的比例相比提高了9个百分点,也就是说有不少没有打算减少开支的消费者实际上由于某种原因减少了开支。



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虽然有些人看着空空的购物车和高高堆起的支付宝账单会觉得后悔不及,但事实上只有18%的购物受访者觉得“买得太多了”。大部分人(59%)觉得“买得正好”,还有8%人后悔的是“买得太少了”!余下的15%的购物受访者认为“我觉得不在乎是多是少”。

品类:赢家和更大的赢家

今年我们的双十一调查首次将大品类分为“实体商品类”、“虚拟商品类”和“服务类”三个大品类分析。从意向和实际购买的数据来看,虚拟商品的销售比想象中的要好(23% vs 18%)。



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在占比例最大的实体商品中,服装类果然是最受欢迎的品类(62%)。意向调查中表现接近的鞋子(50%)和食品(48%)最终出现了反转,食品以较大的优势站上了第二把交椅。这和我们去年双十一调查的结果一样:食品总是比预计的要卖得好



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在购买了虚拟商品的受访者中,有65%的人买了视频网站会员,遥遥领先于第二名的游戏账户充值(48%)和第三名的网上服务充值(如网上云存储空间)(46%)。

在购买了服务的人中,酒店住宿(60%)、旅游产品(49%)、健身房会员费(43%)和机票(42%)占据前四名。

双十一也看品牌实力

我们在意向调查时就发现以打折著称的双十一也是高端品牌扩大消费者基数的好机会,因为高达64%的受访者表示期待买平时买不起的高端品牌。从实际购买行为来看,大家的确履行了自己的承诺,有61%的购物受访者“买了平时很喜欢但是因为价格高而没有尝试过的品牌”。同样比例的受访者买了“本来就一直买的品牌”。



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多渠道收看双十一晚会

今年的天猫双十一晚会号称“请来了半个娱乐圈” ,但在购物受访者中间,有10%的人不知道有这个晚会,近一半的人知道这个晚会但没有看,有24%的人收看了,但只是看看而已。只有17%的人看了而且购物了。

从收看渠道来看,虽然今年的双十一晚会史无前例地同时在三个卫视直播(浙江卫视、北京卫视、深圳卫视),但看了这个晚会的受访者提及比例最高的却是优酷土豆(50%),其次是浙江卫视(41%)和北京卫视(20%),深圳卫视(11%)的提及次数甚至低于UC浏览器(14%)。平均每个观众通过1.37个渠道收看了这个晚会。

来源: Lightspeed, 凯度

编辑提示

注1: 行为调查于11月12日至11月13日通过互联网进行,共有853名实名注册用户提交了有效的回答。意向调查于11月3日至6日通过互联网进行,共有863名实名注册用户提交了有效的回答。

注2 :在双十一当天,有7%的受访者没有参与与双十一打折有关的购物;

注3:本文中引用的部分意向调查数据较之前文章略高,是因为剔除了当时选择“我不打算在双十一购物”的受访者的数据,这样可以和实际有购物行为的受访者的回答同口径比较;

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