### TalkingData新零售人群洞察报告知识点解析
#### 一、新零售人群定义
- **定义**: 新零售人群特指在统计周期内使用过新零售类App的用户群体。这些用户通过App进行购物、浏览商品信息等活动，体现了线上线下融合的消费模式。
#### 二、各年龄段人群定义
- **定义**: 统计周期内不同年龄段的新零售人群。这有助于了解不同年龄层对于新零售模式的接受程度和使用习惯。
#### 三、新零售发展趋势
- **打破界限**: 随着新零售的发展，传统零售业正逐步实现数字化转型。线下零售店通过智能化改造和服务升级，提升顾客体验，实现线上线下一体化运营。
- **智能配送**: 智能化物流系统如无人机送货、自动化配送机器人等技术的应用。
- **无人店/无人货架**: 通过自助结算等方式减少人力成本，提高效率。
- **会员体系**: 构建客户忠诚度计划，提供个性化服务和优惠。
#### 四、便利店数字化现状
- **现状**:
- 截至2018年，约有77%的便利店已经布局了数字化转型。
- 约38%的便利店引入了网络零售。
- 60%的便利店实现了线上销售占比。
- **数据来源**: 毕马威&中国连锁经营协会《2019中国便利店发展报告》，通过对84家便利店企业的调研得出。
#### 五、新零售市场发展
- **创新起步**: 新零售模式仍处于发展阶段，线上新零售业务面临诸多挑战，如物流配送、用户体验等问题。
- **增长趋势**: 2016-2019年间，盒马鲜生等代表性新零售品牌的门店数量呈快速增长趋势。
#### 六、生鲜市场渠道分析
- **渠道占比**:
- 农贸市场: 占比73%
- 超市: 占比22%
- 生鲜电商: 占比3%
- 其他: 占比2%
#### 七、新零售人群特征
- **性别分布**:
- 女性: 59.1%，TGI=121
- 男性: 40.9%，TGI=79
- **年龄分布**:
- 25-34岁人群是主力军。
- 40-44岁人群对新零售表现出较高的倾向性。
- **城市分布**:
- 主要集中在一线及新一线城市，如上海、北京、重庆等。
- 上海特征尤为显著，占比达到18.3%。
- **居住地热力图**:
- 北京、重庆、杭州等地的新零售人群分布呈现出不同的集中趋势。
#### 八、消费行为与偏好
- **活跃时间**:
- 晚餐时段最为活跃，可能与采购晚餐食材有关。
- **移动终端品牌偏好**:
- OPPO和vivo是最受欢迎的品牌。
- **应用偏好**:
- 新零售人群倾向于使用与家庭生活相关的应用，包括房产服务、移动医疗、育儿母婴等领域。
TalkingData新零售人群洞察报告为我们揭示了新零售行业的现状和发展趋势，以及消费者的行为偏好等多个方面。这些信息不仅为零售商提供了宝贵的参考，也为企业提供了制定策略的方向，有助于更好地满足消费者需求，推动新零售行业持续健康发展。
