內(nèi)衣、家居服行業(yè)研究報告

內(nèi)衣/家居服行業(yè)研究報告大數(shù)據(jù)

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全洞察2內(nèi)衣家居服行業(yè)受雙十一、春節(jié)等時間節(jié)點影響明顯，成交人數(shù)指標(biāo)可以明顯體現(xiàn)出其周期性波動移動端發(fā)展在內(nèi)衣家居服行業(yè)更為明顯三四線地區(qū)移動滲透率增速普遍高于一二線，三四線地區(qū)有望通過移動電商實現(xiàn)跨越式發(fā)展內(nèi)衣家居服行業(yè)研究報告概要大數(shù)據(jù)

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全洞察3

行業(yè)概況

商品畫像

消費者畫像

移動趨勢

經(jīng)營建議

附錄目 錄內(nèi)衣行業(yè)發(fā)展概況內(nèi)衣行業(yè)成交人數(shù)隨著時間周期性波動，近期成交人數(shù)高速增長201320142014Q1-Q32015Q1-Q32013-2015Q3內(nèi)衣家居服成交人數(shù)成交人數(shù)大數(shù)據(jù)

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全洞察42011123120121231201312312014123120140930201509302012-2015Q3

內(nèi)衣家居服細分類目占比趨勢吊帶/背心/T恤保暖上裝睡裙保暖褲文胸套裝保暖套裝內(nèi)褲短襪/打底襪/絲襪/美腿襪睡衣/家居服套裝文胸發(fā)展概況-細分品類規(guī)模占比內(nèi)衣家居服類目中銷售金額占比分布各年差異顯著，線上內(nèi)衣行業(yè)消費結(jié)構(gòu)發(fā)生了明顯差異內(nèi)褲細分品類的占比在近幾年持續(xù)擴大大數(shù)據(jù)

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全洞察5發(fā)展概況-行業(yè)各品類成交增速相對值行業(yè)內(nèi)高速增長的子品類隨時間變化而變化。近期內(nèi)褲子品類增速最高2013Q4-2015Q3

內(nèi)衣家居服行業(yè)分品類銷售額同比增速(相對內(nèi)衣家居服行業(yè)總體)內(nèi)

衣家居

服行業(yè)

20131031

20131231

20140228

20140430

20140630

20140831

20141031

20141231

20150228

20150430

20150630

20150831 平均

增速文胸 睡衣/家居服套裝 短襪/打底襪/絲襪/美腿襪 內(nèi)褲 保暖套裝大數(shù)據(jù)

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全洞察6消費者畫像-性別內(nèi)衣家居服行業(yè)消費者女性占比近八成2011-2015Q3

內(nèi)衣家居服用戶性別分布男女2011 2012 2013 20142014Q1-Q3

2015Q1-Q3保暖套裝及保暖褲的男性消費者占比最高///裝短

內(nèi)

文

睡

保

文

睡襪

褲

胸

衣

暖

胸

裙打 家套

套底 居裝

裝襪 服…//T抹 保胸 暖褲2015Q1-Q3內(nèi)衣家居銷量Top10細分類目性別分布套男吊帶背心女恤大數(shù)據(jù)

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全洞察7消費者畫像-年齡購買內(nèi)衣家居服的主力是35歲以下人群同樣19-22歲年輕人群的比例逐年增加2011201220132011-2015Q3

內(nèi)衣家居服用戶年齡分布19-22歲23-28歲29-35歲2014 2014Q1-Q3

2015Q1-Q336-50歲 51-70歲購買保暖衣物消費者較為年長//…/裝//T2015Q1-Q3

內(nèi)衣家居Top10細分類目

年齡分布19-22歲23-2套8歲29-35歲短

內(nèi)

文

睡

保

文

睡

吊

抹

保襪

褲

胸

衣

暖

胸

裙

帶

胸

暖打 家

套

套 背 褲底 居

裝

裝 心襪 服36-5恤0歲51-70歲大數(shù)據(jù)

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全洞察8消費者畫像-網(wǎng)購深度絕大多數(shù)內(nèi)衣家居服消費者為深度網(wǎng)購用戶，且占比逐年增加2011201220132014 2014Q1-Q3

2015Q1-Q32011-2015Q3

內(nèi)衣家居服用戶深度分布淺層用戶中度用戶深度用戶抹胸子品類的深度用戶占比最高//////T短

內(nèi)

文

睡

保

文

睡

吊

抹

保襪

褲

胸

衣

暖

胸

裙

帶

胸

暖打 家

套

套 背 褲底 居 裝 裝 心襪 服絲 恤襪美2015Q1-Q3內(nèi)衣家居服用Top10細分類目

深度分布套裝淺層用戶 中度用戶 深度用戶大數(shù)據(jù)

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全洞察9消費者畫像-消費檔次內(nèi)衣家居服消費者以中高檔次用戶居多，但是隨著時間的推移，消費檔次出現(xiàn)了一定程度的下沉趨勢2011-2015Q3

內(nèi)衣家居服消費檔次分布基礎(chǔ)進階高檔2011 2012 2013 20142014Q1-Q3

2015Q1-Q3//////T2015Q1-Q3內(nèi)衣家居服用Top10細分類目

檔次分布短

內(nèi)

文

睡

保

文

睡

吊

抹

保襪

褲

胸

衣

暖

胸

裙

帶

胸

暖打 家

套

套 背 褲底 居 裝 裝 心襪 服絲 套 恤襪 基裝礎(chǔ) 進階 高檔美子品類中，吊帶背心的高檔消費人群最多大數(shù)據(jù)

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全洞察10消費者畫像-城市線級及地域分布內(nèi)衣家居服消費者大多居于一二級城市2011-2015Q3，城市下沉趨勢明顯2011201220132014 2014Q1-Q3

2015Q1-Q32011-2015Q3

內(nèi)衣家居服用戶城市線級分布一級二級三級四級睡衣家居服的消費者在一二線占比較低//////T2015Q1-Q3

內(nèi)衣家居銷量Top10細分類目

線級分布短

內(nèi)

文

睡

保

文

睡

吊

抹

保襪

褲

胸

衣

暖

胸

裙

帶

胸

暖打 家

套

套 背 褲底 居

裝

裝 心襪 服絲 套 恤襪 裝美 一級二級三級四級大數(shù)據(jù)

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全洞察112015Q1-Q3內(nèi)衣家居服行業(yè)增速最快Top6省貴州省 河南省 甘肅省 海南省 新疆維吾爾自治區(qū) 河北省2015Q1-Q3內(nèi)衣家居服行業(yè)用戶地域分布消費者畫像-地域分布情況內(nèi)衣家居服消費者主要集中在東南沿海一帶增速最快的幾個省份則多位于中西部地區(qū)注：行政區(qū)劃參考國家統(tǒng)計局標(biāo)準(zhǔn)/顏色越深代表占比越高高低大數(shù)據(jù)

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全洞察12移動趨勢-移動成交規(guī)模內(nèi)衣家居服行業(yè)整體移動端發(fā)展要早于服裝行業(yè)其他類目，且移動端滲透率亦高于其他行業(yè)2012Q4-2015Q3

內(nèi)衣家居服行業(yè)移動端銷售滲透率2012103120130131201304302013073120131031201401312014043020140731201410312015013120150430

20150731移動端滲透率201411成交規(guī)模移動超PC201407成交人數(shù)移動超PC201404瀏覽人數(shù)移動超PC大數(shù)據(jù)

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全洞察13短襪/打底襪/絲襪/美腿襪大數(shù)據(jù)

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全洞察14內(nèi)褲文胸睡衣/家居服套裝保暖套裝2015Q1-Q3銷售額Top5細分品類移動成交額滲透率移動趨勢-細分品類移動成交額滲透率內(nèi)衣家居服類目總體單價較低，其細分類目的移動端滲透率對應(yīng)較高男女淺層用戶 中度用戶 深度用戶 基礎(chǔ)中檔高檔19-22歲 23-28歲 29-35歲 36-50歲PC51-70歲移動移動趨勢-分人群概況在內(nèi)衣家居服品類中，由于性別、年齡、消費深度及檔次原因，不同人群對應(yīng)其移動端滲透率各有不同性別2015Q1-Q3

內(nèi)衣家居服行業(yè)分人群移動端滲透率年齡 網(wǎng)購深度消費檔次大數(shù)據(jù)

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全洞察15移動趨勢-移動端城市線級及地域分布移動端消費中的二級及以下地區(qū)占比較高三四線地區(qū)移動滲透率增速普遍高于一二線，三四線地區(qū)有望通過移動電商實現(xiàn)跨越式發(fā)展PC移動2015Q1-Q3

內(nèi)衣家居服行業(yè)移動端用戶城市線級分布一級二級三級四級大數(shù)據(jù)

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全洞察162015Q1-Q3

內(nèi)衣家居服行業(yè)用戶分地區(qū)移動端滲透率1西藏自治區(qū)6江蘇省2河南省7浙江省3陜西省8江西省4貴州省9山西省5湖北省10安徽省大數(shù)據(jù)

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全洞察17服裝行業(yè)的發(fā)展已高度成熟，粗放式的外延增長不可持續(xù)，商家應(yīng)著力精細化運營，尋求內(nèi)生增長，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展服裝電商已進入移動時代，移動電商的滲透率還在進一步提升。從PC到移動，消費者的結(jié)構(gòu)和行為特征都有明顯的變化，商家的運營手段也需相應(yīng)調(diào)整年輕化和渠道下沉是整個消費行業(yè)的大趨勢，在服裝行業(yè)表現(xiàn)得尤為明顯。商家應(yīng)注意在這兩個市場卡位，為接下來的發(fā)展搶占先機經(jīng)營建議大數(shù)據(jù)

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全洞察18數(shù)據(jù)來源：阿里巴巴大數(shù)據(jù)，匯集3.86億消費者、超過1000萬商家、10億件商品的基本信息和行為數(shù)據(jù)，全方位洞察消費特征和行業(yè)趨勢，助力商業(yè)決策。指標(biāo)說明：消費檔次：基于消費者在平臺上購買商品的價格分布區(qū)間確