58 到家用户运营分析

2017-06-25 20:23:00

一.产品分析

1.产品定位

58到家是一个提供到家服务的互联网生活服务品牌，为用户提供专业、便捷、安心的标准化到家服务，主要包括家庭保洁、母婴护理、家居养护、丽人、速运、维修换新六大服务项目。

2.用户需求满足方式

58到家在家庭保洁、母婴护理、家居养护、丽人、速运、维修换新等到家服务项目上拥有海量的专业化服务人员，服务人员可选择性多且价格实惠、透明，用户无需到店咨询，通过58到家就可以了解到每位服务人员的详细资料和业务水平，用户在线选择符合自己要求的业务人员上门服务，为用户提供了便利、节省了时间。

3.市场分析：

根据《2016年本地生活服务O2O白皮书》显示，2016全年国内O2O交易额约7291亿，同比增长64%。O2O业务形态摆脱了团购的单一形式，逐渐演变为到店、到家、外卖三大板块。
据白皮书统计，中国整体线下服务市场前景巨大，O2O服务还有巨大可开拓的空间。仅以餐饮、快消、丽人、休闲娱乐等几大主流领域计算，整体线下市场的交易规模总共在11万亿左右。但是，目前实现“互联网化”的还不足10%。
到家服务市场前景巨大，下面我将从“到家服务的市场分类”、“到家服务的市场发展现状”和“到家服务平台的发展趋势“三个方面对到家服务进行市场分析。

数据来自于《2016年本地生活服务O2O白皮书》

到家服务市场分类：到家服务市场包括配送服务、上门服务、社区服务三大类。配送服务以外卖O2O平台为主，上门服务以家政服务O2O平台为主，社区服务则主要是采用社区便利店配送的形式。

数据来自于《2016年本地生活服务O2O白皮书》

到家服务发展现状：以外卖配送为主要形式的配送服务在前两年O2O电商的促进下已经进入了快速增长阶段，但市场分散，有待进一步整合。
上门服务和社区服务的市场模式目前仍处于探索期。针对于上门服务，洗衣等标准化程度较高的垂直服务发展较快，垂直服务和平台服务之间是密切合作的关系。

数据来自于《2016年本地生活服务O2O白皮书》

数据来自《2016年本地生活服务O2O白皮书》
到家服务平台发展趋势：从服务资源争夺转向服务体验提升。服务资源、服务场景、服务效率、服务体验是影响到家服务平台发展的四大要素。在未来，服务资源将会由专业化向社会化发展，服务场景由单一化向多元化发展、服务效率由及时响应到快速响应发展、服务体验由标准化向个性化发展。

4.运营模式分析：

商业模式： 58到家采用“直营+平台”的双轨模式，主要包括家庭保洁、母婴护理、家居养护、丽人、速运、维修换新六大服务项目，其中家政、速运、美甲属于58到家的自营业务，其他业务由第三方商家或个人提供。

优势：自营家政、美甲、速运业务专业化程度高、服务质量好，为58到家积累了优质的口碑和忠实用户。通过接入第三方服务商，58到家完善了上门服务业务类别，服务范围几乎覆盖了全行业，在上门服务平台中拥有较大优势。

劣势：上门服务不容易标准化，服务成本难以控制、服务质量难以保证。第三方服务商专业化程度参差不齐、服务质量难以控制，影响平台口碑和规模拓展速度。

二．用户运营策略分析

1.用户群体分析

数据来自于易观千帆网

通过58到家的用户属性分布图，可以了解到： 58到家用户男女比例均衡，年龄主要集中在30-40岁之间，这一年龄阶段的人群消费观念先进，具有一定的消费能力，是到家服务需求的主力军。
58到家虽然已经成为全国最大的上门服务平台，但是从其用户分布图来看，58到家的用户分布非常不均衡。一线城市和超一线城市的用户量占了总用户数量的90.46%，其中以北京和南京的市场做的最好，用户数量占总用户量的23.72%。而像济南这样的二线城市仅才占了总用户数量的3.23%。

2. 58到家用户运营策略

58到家用户体系分析

2.1用户获取渠道：

（1）对济南市区内中高档小区进行区域划分，并且以一定的辐射范围进行地面推广。

58到家是提供的是一种泛社区化的上门服务，地推是获取目标用户的有效方式之一。通过对58到家的用户属性进行分析我们得知，中级消费能力的人群，是58到家的目标客户，而衡量一个人经济实力最好的指标就是他的居住环境。居住在中高档小区内的住户无论是经济水平还是消费观念都与58的目标客户特征高度重合。

（2）58同城客户引流

拉取济南58同城的用户数据，筛选出符合58到家用户特征的用户信息，并在用户活跃时段向他们推送58到家的活动信息、优惠信息。

（3）第三方流量获取

拉取第三方浏览过保姆、月嫂及其他到家服务页面的用户。

2.2提高用户留存率

（1）根据用户流失模型制定运营策略

a.根据用户对产品的使用深度和使用频次，对用户所处的生命周期进行重新界定。可将用户分为接触适应型用户、探索成长型用户、成熟稳定型用户、衰退型用户。
b.以用户的获取渠道为维度，对不同生命周期的用户数据进行统计，计算出每个生命周期用户的流失周期和流失率。
c．根据流失周期和流失率计算情况采取相应的用户运营政策。如此优化用户获取渠道，针对性的活动及优惠券信息推送。