2017/9/42
实时分析驱动用户资产成长
分析定义和分析方法
【分析定义】：
O2O：一种线上营销与线下实体服务体验相结合、线上线下无缝连接以提升商业效率与用户体验的商业模式，基于LBS、移动支付、大数据等技术，通过
线上平台整合线下实体门店服务、配送团队等资源，通过在线信息决策、预订或支付交易，完成线上线下客流的相互转化
本地生活服务O2O：O2O范畴下聚焦本地日常生活商品与服务消费，串联当地居民与日常周边商业的模式，涵盖餐饮/住宿、电影/演出、商超便利店、洗
衣/家政、美容洗护、休闲娱乐、社区、结婚等本地商业领域
–旅游仅覆盖周边休闲游，OTA度假旅游不包含在内；
–本地分类信息平台主要以信息撮合为主，不涉及在线支付交易，不属于O2O范畴；
【分析范畴】：
本分析内容涉及的关键字为：生活服务、O2O、到家O2O、到店O2O
本分析内容涉及的厂商包括：口碑、美团点评、百度糯米、饿了么、美团外卖、百度外卖、京东到家、58到家、淘票票、猫眼电影等
本分析内容分析的国家和区域主要包括：中国大陆，不包括港澳台地区
【分析方法】：
–分析内容中的资料和数据来源于对行业公开信息的研究、对业内资深人士和相关企业高管的深度访谈，以及易观分析师综合以上内容作出的专业性判断
和评价
–分析内容中运用Analysys易观的产业分析模型，并结合市场研究、行业研究和厂商研究，能够反映当前市场现状，趋势和规律，以及厂商的发展现状
【易观千帆A3算法升级说明】：
–易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到
数据采集、清洗、计算的全过程：
1、采集端：升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机器学习算法，升级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的同时，避免
“误杀”
2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等
3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训练AI算法机器人，部分指标的算法也进行了调整
2017/9/43实时分析驱动用户资产成长
CONTENTS
目录
2017年上半年中国本地生活服务O2O行业发展现状01
2017年上半年中国到家O2O市场发展状况03
2017年上半年中国到店O2O市场发展状况02
2017/9/44实时分析驱动用户资产成长
Analysys
PART 1
2017年上半年中国本地生活服务O2O行业发展现状
2017/9/45
实时分析驱动用户资产成长
446.7698.1
1182.0
2098.52386.8
3438.1
4431.4
5914.9
56.3%
69.3%
77.5%
13.7%
44.0%
28.9%33.5%
0.0
1000.0
2000.0
3000.0
4000.0
5000.0
6000.0
7000.0
2014H12014H22015H12015H22016H12016H22017H12017H2F
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
2014H1-2017H1中国本地生活服务O2O市场
交易规模
交易规模（亿元人民币）环比增长率
Analysys
中国本地生活服务O2O市场增长方式面临更迭
促进行业快速增长的因素：
智能终端的普及与LBS技术的发展促使消费场景移动化、碎片化，加速
O2O在生活服务各消费领域的渗透1
消费升级带来的多样化、体验性、便捷性的消费需求，促进线上线下
场景融合，优化消费路径，提升传统产业效率2
大规模补贴对交易额贡献的增量、包括移动支付和短距离即时配送技
术在内的基础设施的不断升级完善，以及商业模式的验证成熟3
analysys Analysys易观
–经历资本寒冬、未被市场有效运营验证，不能满足用户真实需求或持续盈利的大批本地生活服务项目退出市场后，本地生活服务领域仅有少数垂直领域的优秀
品牌及大的综合生活服务平台沉淀下来。2017年上半年，本地生活服务市场交易规模增速仍来自餐饮外卖、高星酒店增量及口碑线下交易额的大幅提升。尽管
人口红利衰退会使本地服务行业增长变得更艰难，但2B端的赋能方式带给互联网与传统产业的深度融合却将给整个市场更大的增速空间
数据说明：1、中国本地生活服务市场规模涵盖本地餐饮/住宿、电影/演出、商超便利店、洗衣/家政、美容洗护、休闲
娱乐、社区、结婚等商业领域；本地信息服务、OTA度假旅游、交通出行、个人微信支付不包含在内
2、时间轴中的H代表半年度。。