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竞品分析_nice好赞VS毒APP_球鞋交易平台的未来发展PDF

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文档格式:PDF(32页)
资料语言:中文版/英文版/日文版
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更新时间:2024/6/7(发布于黑龙江)

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文本描述
本文作者对两大球鞋交易平台 nice 和毒进行了对比分析,发现其中的问题,并提出了改 进意见。球鞋交易,不能只是球鞋交易。 随着潮流文化的普及,诸如《中国有嘻哈》、《这就是街舞》以及最近宣传火热的《潮流 合伙人》都昭示着潮流文化已经不再小众,俨然有成为主流文化趋势。 而在潮流文化中球鞋是其最重要的组成部分,由于潮流的普及,球鞋文化的扩张发展而来 的球鞋交易已成为现今潮流市场中的最重要部分。而且球鞋的溢价造成了全民皆贩的现象 产生,吸引着越来越多的资本进入球鞋交易市场,产生了鞋市如股市的迷幻现象。 鞋市的火热也促进了球鞋交易平台的发展,nice 和毒 APP 是目前国内较大的两个球鞋交 易平台,本文重点分析这两平台客户端的产品设计理念以及交互对比,梳理两平台的盈利 模式和战略发展方向。针对两平台在产品设计以及发展定位等方面所具有的问题提出改进 建议,并分析总结球鞋交易平台的未来发展趋势及如何提高平台风险应对能力。 一、行业概况 1. 行业发展现状 从市场规模来看,近年来,中国球鞋交易市场规模不断扩大,产生了一个有趣的现象:“ 中年人炒股,年轻人炒鞋”。这也从侧方应证了国内的炒鞋热度已经是现象级的。而全球 运动鞋服市场规模在不断扩大,也促进着二级球鞋交易市场规模会随之扩大。 数据来源:艾媒数据中心 而且,在全球鞋类消费国家中,中国是除开美国之外的第二大鞋类消费国家。 数据来源:艾媒数据中心 数据来源:艾媒数据中心 2. 球鞋二级交易市场 球鞋二级市场也称为球鞋转售市场,由于供需的关系而造成球鞋溢价现象的产生而形成的 交易关系,二级市场的货源有分为新鞋和二手鞋。由于受到明星效应以及限量款、联名款 的影响,从而会造成二级市场上球鞋价格的波动,所以会有鞋贩或是散户从中获得利润。 根据艾媒咨询的报告《2019 年中国球鞋二级市场发展现状、困境与前景分析》中表明: 在 2018 年中国运动鞋服市场销售额达到 423.0 亿人民币,同比增长 19.0%。而且 2019 年,全球二手球鞋市场规模已达到 60 亿美元,中国的二手球鞋转售规模已经超过 10 亿 美元。 据报告显示:2015 至 2017 年间,中国街朝市场的消费增长到 62%,而非潮品消费增长 仅 17%。潮品市场与球鞋市场有一定重叠,且在潮品消费中 90 后占比从 31%提升至 32%,95 后消费群体从 22%提升至 25%,而 90 后作为现在市场的消费主力,今后中国 球鞋二级交易市场将会得到进一步的扩大。 数据来源:艾媒数据 现如今球鞋二级市场的主要交易模式是 C2B2C 型,即通过交易平台为桥梁,担保卖家与 买家之间的交易。中国的球鞋二级市场体量庞大,所以不管是国内的球鞋交易平台还是国 外的球鞋交易平台,都需要争夺中国这块市场。 二、竞品选择 1. nice 好赞 nice 好赞 APP 最早上线于 2014 年 8 月 27 日,最近一次更新于 2019 年 11 月 19 日。 nice 最初定位为图片社交软件,通过照片+标签的玩法让照片变得有意义。作为国内首家 “照片+标签“的社交软件,满足了年轻人的个性需求,从而迅速积累了一批用户。在 2014 年 6 月更新的版本中加入了聊天功能,更加激发了 nice 的社交属性。 随着球鞋二级市场的爆发性增长,nice 在 2018 年 4 月 30 日上线了自创立以来最重要的 更新,其 slogan 为“潮流看我”,上线了好货功能。结合其自身的社交属性,迅速扩大 了其球鞋交易用户,由此打开了 nice 作为球鞋交易平台的道路。 目前,nice 经历了四轮融资,最近的一次是在 2019 年 6 月 24 日由 TPG 软银合资基金、 元璟资本领投,经纬中国、凡创资本、凡卓资本跟投,融资金额达数千万美元。 2. 毒 APP 毒 APP 最早上线于 2015 年 9 月 23 日,最新一次更新于 2019 年 11 月 23 日。 毒 APP 最早起源于虎扑装备区,依托于虎扑的用户基数以及热爱球鞋文化的用户群体, 其 slogan 为“有毒的运动 x 潮流 x 装备”。 毒 APP 早期是以球鞋鉴定以及照片分享为主要功能,在 2017 年 8 月 30 日发布的版本 3.0 中上线了球鞋交易平台,开创了先鉴定在发货的交易模式,为广大球鞋爱好者提供了 有效的球鞋交易保障。通过之前的用户积累,迅速成为国内球鞋交易第一大平台。 在 2018 年获得多家投资公司入驻资金完成独立融资,而后脱离虎扑独自运营,正式独立 为 C2B2C 平台,最近一次融资是在 2019 年 4 月 29 日由 DST 投入,而后毒 APP 估值超 10 亿美元。 3. 基本数据对