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写在前面
简单“渗透率”三个字,在大数据时代,早已不是一道简单固定的公式。你可知道如今的渗透率有多少细分?在计算用户渗透率时真正的市场人群是谁?用户渗透率和市场占有率的区别你知道吗?
本期Data Knows就要与你分享渗透率的计算方法。掌握用户渗透率背后的两大奥义,评估出不同品牌的真正市场地位,助力品牌的市场决策。
用户渗透率背后的两大奥义
真正的市场人群 真正的潜在人群
深夜,上海市区某甲级写字楼一如既往的灯火通明。
市场部的小C坐在案桌前一筹莫展。这一周,为了评估客户A的品牌市场地位,小C计算了许多指标,但总说不上来哪里不太对劲。
赶巧路过的数据分析师D仔便前来询问:“小C,你又遇到什么烦恼了?”
小C:“哎,正在给客户A做一个简单的评估,但我怎么觉得客户给的数据不全呀!按照公开资料所述,2016年A品牌app用户渗透率有5%,反推A品牌的app用户量应为7000万人。而今天下午客户提供的用户全量数据只有4000多万人,你说是不是客户提供的数据不全呢?”
D仔凑近看了看原始数据文件,发现了问题的症结。于是反问小C:“你的用户渗透率是怎么计算的?”
小C理所当然地说道:“当然是品牌注册人数除以全中国的总人口数咯!”
D仔眉头一蹙:“如果你用的是app用户数据,基数应该是全中国智能手机持有用户。简单说来,渗透率是指某一品类(或品牌)在其对应市场中的渗透程度,是衡量某品牌市场地位的指标。因此,如果看A品牌的用户渗透率,基数应该就是全中国使用智能手机的用户才对!”
见小C恍然大悟状,D仔则继续说道:“一般情况下,我们在计算app用户渗透率时,全中国使用智能手机的网民总人数通常作为基数。所以2016年A品牌的用户渗透率为5%是没有问题的。因此,我们在运用渗透率指标的时候,要理解背后的两大奥义:1)该品牌背后真正的市场人群是什么。2)品牌真正的潜在人群到底是什么样的人。”
两周后,小C又来找D仔讨教了。
大数据时代,灵活衡量用户渗透率
判定受众群体的真正范围,了解他们的特性条件
小C指着电脑上的算法,得意地说道:“昨天接到评估B品牌的新项目。样本是过去一年B品牌不同省份app注册用户数据。经上次和你讨论学习后,我以全国省份线上使用智能手机的网民数作为用户基数,来计算B品牌app不同省份的渗透率分布,你瞅瞅~”
D仔检查了下,陷入了沉思,问道:“B品牌的app注册用户,你是怎么定义的?”
小C自信而答:“用户注册的方式只需输入手机号即可,所以app注册用户就是智能手机用户咯!”
D仔打开B品牌的app界面拿到小C面前,说道:“你看,B品牌是租车类app,要持有驾照的用户才可以注册的,所以人口基数是该地区持有驾照的智能手机用户才是。在传统的市场调研中,我们计算用户渗透率时,被调查的对象即为总样本,成为用户渗透率中的基数。但是在大数据时代,我们运用大数据衡量用户渗透率时,要注意判定受众群体的真正范围,了解他们的特性条件。”
看着小C奋笔疾书做记录,D仔便开始了他的数据小课堂:“举个例子吧!在研究女性孕期类品牌,消费者群体就是所有适育年龄范围内的中国女性;又例如,在研究教育类品牌,消费群体可能就是大学生群体。我们需要根据消费群体的不同进行调整。”
客户渗透率与市场占有率的区别
市场占有率存在排他性,渗透率则不存在
不同的渗透率对应的范围也是不同。同样的,对于有形的商品而言,客户渗透率(Customer Penetration)就是在被调查的对象(总样本)中,一个品牌(或者品类、或者子品牌)的产品,使用(拥有)者的比例。虽然它也被称为消费者占有率,但是我们要注意与市场占有率(Market Share)的区别。
市场占有率:指在某一时间段,某一品牌的产品(或某一品类)的销售额在所有这个品类产品中的市场份额。
举个例子,以100户家庭为总样本,在过去的10年里共有90户家庭购买过A品牌的产品,有80户家庭购买过B品牌的产品,则A品牌的客户渗透率为90%,B品牌的客户渗透率为80%。而在某一年,100户家庭中只有20户购买了A品牌,而其他80户家庭购买了B品牌,则A品牌当年的市场占有率为20%,B品牌当年的市场占有率为80%。
总而言之,市场占有率存在排他性,总量只能为100%,而渗透率并不存在排他性,如果存在一个用户拥有多个账号的情况时,市场渗透率是可以超过100%的。
如何判定在什么情况下,运用什么样的渗透率?
使用行为渗透率 付费渗透率
不同的渗透率用法有很多衡量指标,应用场景也不尽相同。在互联网时代,许多指标都被细分化,比如:
使用行为渗透率(Usage Penetration)是用来看在某一段时间使用该应用的用户百分比,主要用来衡量该网站或移动应用在市场中的用户规模。
付费渗透率(Paid Users Rate/PUR)指付费用户占整体活跃用户的比例,代表了用户的付费意愿、消费观念和目前的消费能力。
所以我们在分析品牌渗透率指标数据时,需要进行竞品比较、同比以及环比等多方考虑。
从市场端口来看,我们通常用SWOT来分析竞品,那从数据层面来看,竞品比较又有何不同之处呢?
简单来说,竞品比较是将研究对象品牌与其他品牌通过多维指标的比较来衡量该品牌在行业的市场地位;而同比是将当期数据与前期数据的相同时间点进行比较,可以有效的消除数据周期性波动影响。
比如将当年的季度/月数据与上一年度同期的比较,计算同比增长率;相比之下,环比则是将当期数据与上一期数据进行比较,反应的是数据连续变化的趋势,比如当月与上月数据的比较,计算环比增长率,多用于观察数据持续变化的情况。当然,这些都需要case by case才能深入了解的。
D仔的第五堂数据分析课今天就到这儿啦,如果你有更多想要了解的数据分析中的奥秘与窍门,别忘了留言或者私信D仔噢~
我们下堂课见!
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