極光(Aurora Mobile, NASDAQ:JG)發布《2020年後疫情時代跑腿行業研究報告》,從疫情後跑腿行業概況、疫情前後跑腿行業運營變化、頭部跑腿平臺用戶畫像等方面洞察疫情時代跑腿行業現狀,展望跑腿行業發展前景。
極光觀點:
1、跑腿業務依然是同城服務行業增速最快的新興賽道之一,後疫情時代跑腿行業客戶需求在爆發中逐步分化,平臺數位化水平升級,服務更趨多元化和專業化。
2、疫情短期衝擊後,跑腿行業逆勢高速增長,滲透率反超疫情前水平,行業活躍度整體增長顯著,更多用戶使用跑腿app,且使用更為頻繁。
3、大部分頭部跑腿平臺目前用戶活躍度已超過疫情前水平,特別是UU跑腿增長速度顯著,其月均DAU從今年2月底的9.10萬增長至目前的17.19萬。
4、目前UU跑腿平臺在月均DAU和30天留存率上,均佔據領先優勢,領跑全行業,且維持上升趨勢,預估未來仍維持領先地位。
5、使用場景多元化和新零售趨勢下的同城生鮮零售配送的崛起,將帶動跑腿行業新一輪的增長。
一.疫情後跑腿行業概況
整體市場狀況
跑腿業務依然是同城服務行業增速最快的新興賽道之一,在應對多元化消費需求中迭代發展。
隨著社會消費水平不斷提升以及受疫情影響,跑腿行業需求趨向多元化,歷經十年,跑腿行業從規模、模式與體驗等方面不斷迭代。2019年跑腿行業所在的即時物流市場訂單規模達到184.9億單,2013-2019年CAGR達64.0%,人均訂單量2014-2019年CAGR達36.0%,預估跑腿行業需求持續旺盛,市場規模保持較高的增長速度。
行業需求變化
後疫情時代跑腿需求趨於剛性化,各類型客戶代買代辦需求爆發,服務更趨多元化和個性化。
受疫情影響,企業客戶跑腿需求爆發且趨向剛性化,個體消費者逐步養成跑腿業務消費習慣,代辦類需求活躍度明顯提升。後疫情時代客戶需求爆發並走向分化,不同類型客戶對跑腿針對性要求明顯不同,數量眾多的長尾客戶追求高性價比、可獲得性強的經濟型產品,還有部分客戶關註標準化服務,或是追求優質可定製化服務。
行業競爭格局變化
跑腿行業風口凸顯,同城服務和快遞物流廠家加入賽道,傳統參與者仍佔據市場領先地位。
以UU跑腿為代表的,以跑腿代辦為主營業務的傳統參與者由於進入時間較早,在消費群體知名度較高,運營經驗豐富且專業程度更高,此外UU跑腿提供的服務更為多元化,此類公司初步建立了行業壁壘。目前跑腿行業主要有三類參與者,除了以跑腿業務為主營業務的傳統參與者外,同城服務廠家和快遞物流廠家在疫情期間加速業務布局。
行業技術發展
疫情後訂單激增和業務場景的多元化促進跑腿平臺數位化水平升級,推動平臺智能技術成熟。
疫情影響後,跑腿業務訂單激增,且業務需求趨向多元化,跑腿平臺使用場景更為複雜,對派單機制和業務員的匹配性要求將相應增多,亟需智能技術升級,推動跑腿平臺數位化水平的提升。跑腿平臺智能化技術的提高,提升了即時物流效率的同時也優化了跑腿業務履約體驗,為用戶提供匹配程度更高的個性化服務。
未來整體發展方向
隨著消費升級和平臺運營改進,跑腿產品未來將加速功能迭代,服務效率和質量迎來雙提升。
後疫情時代跑腿行業企業客戶和個體消費者需求除了考慮時效性外,將更加注重配送安全性、服務個性化和品質化以及收費標準化等因素。跑腿平臺未來將會通過提升智能技術和改善服務模式以縮短時間,加速功能迭代承接多元化消費場景以響應個性化需求,規範非標業務收費標準減少平臺雙方矛盾,完善監督和考核評價體制以保證服務品質。
二.疫情前後跑腿行業運營變化
跑腿行業滲透率和活躍度
疫情短期衝擊後,跑腿行業逆勢高速增長,滲透率反超疫情前水平,行業活躍度整體增長顯著。
極光數據顯示,受疫情衝擊,跑腿行業滲透率今年2月份降到0.69%,但此後快速復甦,今年8月份滲透率已升至0.85%,反超疫情發生前去年年底水平。另外跑腿行業月活躍用戶量已達到450萬人,每月人均使用時長達到47.91分鐘,均增長明顯,反映更多用戶使用跑腿app,且使用更為頻繁。
頭部跑腿平臺用戶活躍度
相比疫情最低期,頭部跑腿平臺目前活躍度增長近一倍,目前UU跑腿領跑行業活躍度。
極光iAPP數據顯示,大部分頭部跑腿平臺目前用戶活躍度已超過疫情前水平,特別是UU跑腿增長速度最為顯著,月均DAU從2月底的9.10萬增長至目前的17.19萬。從用戶活躍度來看,目前UU跑腿平臺月均DAU領跑全行業,且維持上升趨勢,預估未來仍維持領先地位。
頭部跑腿平臺用戶留存率
頭部跑腿平臺用戶黏性高,疫情後留存率普遍過半,疫情加快了用戶消費習慣的養成。
極光數據顯示,疫情後頭部跑腿平臺30天留存率普遍多超過50%,自2020年2月份以來,留存率降至最低點,但後續迎來強烈反彈,疫情後安裝跑腿app的用戶基本成為跑腿平臺忠實的消費者。UU跑腿目前以68.02%的留存率處於領先地位,遠超過其他跑腿平臺。
跑腿行業各線城市滲透率
高線城市受疫情衝擊更明顯,下沉市場消費習慣仍有待進一步培育,未來下沉市場發展潛力巨大。
極光的數據顯示,目前跑腿行業在一線城市、新一線城市、二線城市滲透率分別達到1.51%、0.84%、0.42%,遠高於低線城市,低線城市潛力有待進一步開發,未來競爭優勢將取決於對潛力城市的布局能力。此外,城市層級越高,受疫情影響越明顯,但疫情後增長也越顯著。
疫情期間跑腿平臺運營
以UU跑腿為代表的專業跑腿平臺調整運營模式,實施公益保障和業務拓展等多重舉措爭取雙贏。
疫情期間跑腿平臺推出公益保障和業務拓展等多重舉措,在平臺自救的同時也助力社會企業的生存發展,爭取平臺層面和社會層面的雙贏。以UU跑腿為例,跑腿平臺及時響應和布局,內部迅速成立新冠病毒防禦指揮部,從業務到運營進行快速調整,滿足民生剛需、響應企業訴求、幫扶企業多個層面發力,也有效塑造跑腿平臺良好的品牌形象。
三.頭部跑腿平臺用戶畫像
跑腿行業用戶畫像
疫情後跑腿行業年輕用戶規模佔比擴大,跑腿平臺加速向更為年輕的用戶群體滲透。
極光的數據顯示,跑腿行業目前25歲以下用戶佔比為26.64%,相比於去年年底的22.89%,年輕用戶比例提升明顯,跑腿行業向低年齡層加速滲透。跑腿行業用戶性別一直以男性居多,佔比超過六成,疫情後女性比例有所提升。此外,學歷在專科及本科佔比最大,疫情前後均佔比約70%。
頭部跑腿平臺用戶地域分布
頭部跑腿平臺的業務既在全國範圍內布局,同時又有地域側重,UU跑腿更為重視下沉市場。
頭部跑腿平臺在全國範圍廣撒網布局業務的同時,也對某些地域有所側重,因此各平臺的用戶集中區域有所區別。以UU跑腿平臺為例,其在全國範圍業務布局,同時注重華中、西北、華東區域的精細化運營,極光的數據顯示,三線及以下城市用戶佔比達到35.23%,高於行業競爭者,顯示出對潛力下沉市場的重視與發力。
頭部跑腿平臺用戶行為偏好
「宅」屬性的跑腿平臺用戶養寵物比例相對較大,基本都具有線上高消費的習慣。
極光的數據顯示,以達達、UU跑腿、閃送跑腿平臺為例,相比普通消費者,跑腿平臺用戶更熱衷於愛寵社交,反映了跑腿平臺用戶養寵物比例相對較大。同樣地,具有「宅」屬性的跑腿平臺用戶習慣於網上消費,以UU跑腿為例,高消費比例用戶佔比超過70%,其常用的消費app為淘寶、京東和拼多多。
頭部跑腿平臺用戶行為偏好
除此之外,「宅」屬性的頭部跑腿平臺用戶日常更熱衷於點外賣以及二手閒置物品交易。
極光的數據顯示,相比於全網用戶,頭部跑腿平臺用戶更熱衷於點外賣,以閃送為例,該平臺用戶安裝餓了麼的比例是全網用戶的三倍有餘,安裝美團外賣的比例是全網用戶的四倍左右,另一方面,頭部跑腿平臺用戶對二手閒置物品交易相對更為青睞。
頭部跑腿平臺用戶通勤距離
頭部跑腿平臺用戶通勤距離普遍較長,生活環境不便性是跑腿需求產生的一大推動因素。
極光的數據顯示,頭部跑腿平臺(以UU跑腿為例)用戶通勤距離相對較遠,普遍集中在5-20公裡之間,5公裡以內較少,預估正因為居住地理位置關係以及居住環境的關係,對跑腿平臺的需求程度更為強烈。但相比於全網用戶,UU跑腿用戶通勤距離超過25公裡相對較少,也顯示出用戶的「懶惰性」,不願意離他們的出勤地過於遙遠。
頭部跑腿平臺用戶手機品牌分布
頭部跑腿平臺用戶基本使用華為、OPPO、vivo、小米四大品牌商,其中華為手機品牌用戶最多。
極光的數據顯示,主要跑腿平臺用戶使用佔比最高的手機品牌是華為、OPPO、vivo和小米,這四大品牌已佔據超過90%的市場份額。其中,相比於閃送、達達和UU跑腿,蜂鳥跑腿和點我達用戶更青睞於OPPO和vivo手機品牌。
四.跑腿行業前景展望
跑腿行業未來增長點
使用場景多元化和新零售趨勢下的同城生鮮零售配送的崛起,將帶動跑腿行業新一輪的增長。
隨著用戶對跑腿平臺的依賴性增強,未來用戶將逐步豐富跑腿平臺的使用場景,驅動跑腿平臺提供更為多元化的服務類型。另外,伴隨餐飲外賣市場訂單增速的放緩,生鮮和零售訂單正替代餐飲,成為跑腿行業新的增量來源,跑腿行業未來增長的機會點將在商超宅配以及生鮮購買配送業務中形成。
跑腿平臺專業化
隨著同城業務競爭白熱化,跑腿平臺運營能力將成為行業勝出的關鍵,走向專業化已是趨勢。
隨著越來越多同城業務平臺加入跑腿行業,跑腿行業內部競爭未來將趨向於白熱化,競爭門檻將逐步提高,走向專業化已是跑腿平臺必然的發展趨勢。要提升客戶滿意度,跑腿平臺需要提升專業化運營能力,後臺系統專業化、服務體驗標準化以及成熟的運營管理機制是行業未來決勝關鍵。
報告說明
1.數據來源
1)極光 (Aurora Mobile, NASDAQ:JG),源於極光雲服務平臺的行業數據採集及極光iAPP平臺針對各類移動應用的長期監測,並結合大樣本算法開展的數據挖掘和統計分析;2)極光調研數據,通過極光調研平臺進行網絡調研;3)其他合法收集的數據。以上均系依據相關法律法規,經用戶合法授權採集數據,同時經過對數據脫敏後形成大數據分析報告。
2.數據周期
報告整體時間段:2019年9月-2020年8月。
3.數據指標說明
具體數據指標請參考各頁標註。
4.免責聲明
極光JIGUANG所提供的數據信息系依據大樣本數據抽樣採集、小樣本調研、數據模型預測及其他研究方法估算、分析得出。由於統計分析領域中的任何數據來源和技術方法均存在局限性,極光JIGUANG也不例外。極光JIGUANG依據上述方法所估算、分析得出的數據信息僅供參考,極光JIGUANG不對上述數據信息的精確性、完整性、適用性和非侵權性做任何保證。任何機構或個人援引或基於上述數據信息所採取的任何行動所造成的法律後果均與極光JIGUANG無關,由此引發的相關爭議或法律責任皆由行為人承擔。
5.報告其他說明
極光數據研究院後續將利用自身的大數據能力,對各領域進行更詳盡的分析解讀和商業洞察,敬請期待。
6.版權聲明
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關於極光
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