主要研究结论 l 移动打车应用自 2011 年开始出现以来, 经历高速发展期和激战期, 已形成滴滴打车 快的 打车两家独大的市场局面 l 移动打车应用免费提供服务, 尚无明确盈利模式 ; 移动打车应用拓展业务板块, 进入商务租车领域 l 2014 年补贴大战以后, 移动打车市场回归理性, 用户覆盖量

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1 2014 年移动打车应用行业报告 TalkingData 移动数据研究中心 2014 年 11 月

2 主要研究结论 l 移动打车应用自 2011 年开始出现以来, 经历高速发展期和激战期, 已形成滴滴打车 快的 打车两家独大的市场局面 l 移动打车应用免费提供服务, 尚无明确盈利模式 ; 移动打车应用拓展业务板块, 进入商务租车领域 l 2014 年补贴大战以后, 移动打车市场回归理性, 用户覆盖量和活跃量都有所下降 ; 滴滴打车用户月度覆盖量和活跃量均处于领先地位 l 移动打车应用女性用户居多 ; 移动打车应用用户主要分布在一线城市和较发达地区省会城 市, 快的打车用户覆盖地域较广, 滴滴打车用户更为集中

3 目录 1 移动打车应用发展概况 2 移动打车应用用户行为分析 3 移动打车应用用户属性分析 4 移动打车应用发展趋势

4 移动打车应用发展背景 l 大城市 打车难 是推动移动打车应用发展的根本原因 我国一二线大城市中, 打车难 一直困扰着出租车行业, 乘客打不到车 司机空载, 司机和乘客之间存在着信息和资源的高度不对称 统一电召平台虽然在某种程度上解决司机和乘客的信息不对称, 但经常出现乘客或者司机爽约的现象, 影响用户体验 随着移动互联网的发展, 以用户为中心的打车应用将司机和乘客连在一起, 其良好的使用体验吸引用户使用, 为司机和乘客实现资源的合理配置 移动互联网快速发展 大城市存在 打车难 统一电召平台体验差 移动互联网飞速发展, 智能手机和平板电脑大规模普及, 移动设备成为用户日常生活必不可少的一部分, 衣 食 住从 PC 端快速迁移到移动端, 行亟需移动互联网化 在我国, 大城市普遍存在 打车难 的问题, 一方面, 乘客在某些时间和地点打不到车, 另一方面, 司机通过扫街的方式拉客, 经常出现空驶的现象 乘客和司机的信息不对称, 造成出行不便和资源浪费的双重问题 出租车统一电召平台服务内容不完善, 乘客没有出租车联系方式, 只能被动等待, 时常出现乘客空等半天 出租车迟迟不来的情形, 用户体验较差

5 移动打车应用发展历程 l 滴滴打车 快的打车两家独大, 移动打车市场形成双寡头 2011 年底, 摇摇招车上线, 基于 LBS 的移动打车应用开始发展, 此后, 快的打车 滴滴打车 打车小秘 大黄蜂等数十款移动打车应用相继出现 2013 年, 移动打车行业先是受投资公司青睐, 获得大量资金注入, 各移动打车应用之间掀起激烈的用户争夺战, 随后, 互联网巨头介入, 移动打车变为巨头之间的争夺战 2014 年, 滴滴打车 快的打车成为移动打车市场的双寡头 起步期 快速发展期 激战期 双寡头形成 2011 年底, 国内首款移动打车应用 摇摇招车成立, 移动打车首先在一线城市兴起 数据来源 : 行业公开资料 2012 年, 快的打车 滴滴打车等移动打车应用相继上线, 移动打车行业快速发展 2013 年初, 移动打车应用达到数十款 投资公司 互联网巨头纷纷介入移动打车行业, 移动打车应用争夺用户的战争爆发 11 月, 快的打车收购大黄蜂打车 2014 年, 摇摇招车淡出人们视线, 滴滴打车 快的打车成为移动打车领域的双寡头

6 移动打车市场的发展规范 l 多地出台监管政策, 推动移动打车市场向规范化发展 移动打车市场持续火爆, 在平衡乘客 司机信息和资源的同时, 也带来一些新的问题 例如, 不会使用打车应用的乘客在路边频频招手, 却眼睁睁看着一辆辆空车呼啸而过 针对打车应用带来的问题, 北京 上海等多地出台监管政策, 进一步规范移动打车市场 北京市交委公布 北京市出租汽车手机电召服务管理实施细则, 规定打车软件不得嵌入商业广告, 不许加价 上海市交港局出台三项规定整顿打车软件市场 武汉市客管处发出 关于进一步规范出租车驾驶员营运的通知, 出台多项措施规范出租车运营 济南市交通运输局发布六项措施规范使用打车软件 北京市交委再次出台政策, 规定每辆出租汽车只允许安装一个手机叫车终端 青岛出台打车软件 " 限用 " 政策, 行车中禁用软件

7 移动打车应用商业模式 l 移动打车应用免费提供服务, 尚无明确盈利模式 移动打车应用是连接乘客和司机的服务平台, 由乘客发起乘车需求, 需求经过智能叫车系统处理之后生成订单, 然后, 智能叫车系统将订单推送到司机端, 由司机进行抢单, 抢到订单的司机可以根据乘客信息联系并接送乘客 目前, 移动打车应用对乘客和司机端的服务都是免费的, 而加价模式在国内被叫停, 移动打车尚无明确的盈利模式 联系 接送乘客 抢单 发出打车需求 移动打车应用 派送订单 付款

8 目录 1 移动打车应用发展概况 2 移动打车应用用户行为分析 3 移动打车应用用户属性分析 4 移动打车应用发展趋势

9 移动打车应用用户行为 : 用户覆盖量 l 补贴大战后市场回归理性, 滴滴打车用户覆盖量领先 2014 年一季度, 在价格补贴战的刺激下, 移动打车用户高速增长,3 月覆盖量达到顶峰, 此后, 用户覆盖逐渐下降,8 月以后趋于稳定 滴滴打车用户月度覆盖量领先于快的打车 截至 2014 年 10 月, 快的打车用户月度覆盖量相比 2014 年 1 月增长 201.4%, 滴滴打车用户月度覆盖量相比 1 月增长 179.0% 月移动打车应用用户月度覆盖量 10 月相比 1 月增长率 201.4% 179.0% 2013 年 11 月 12 月 2014 年 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 滴滴打车 快的打车 数据来源 :TalkingData 数据中心

10 移动打车应用用户行为 : 用户活跃量 l 2014 年 10 月, 滴滴打车用户月度活跃量达到快的打车的两倍多 补贴大战结束后, 移动打车应用用户月度活跃量逐步下降 6 月以后, 得益于红包活动和微信的社交传播, 滴滴打车用户月度活跃量趋于稳定, 而快的打车的用户月度活跃量与滴滴打车的差距逐渐拉大 2014 年 10 月, 滴滴打车的用户月度活跃量已达到快的打车的两倍多, 与 2013 年 12 月相比, 滴滴打车用户月度活跃量增长 688.1% 综合移动打车应用的用户月度覆盖量, 可以看出滴滴打车具有更高的用户黏性 月移动打车应用用户月度活跃量 10 月相比 1 月增长率 65.1% 166.1% 2013 年 11 月 12 月 2014 年 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 滴滴打车 快的打车 数据来源 :TalkingData 数据中心

11 移动打车应用用户行为 : 用户单日使用频次变化 l 工作日的早晚高峰, 移动打车应用用户使用频次较高, 周末使用高峰则在晌午时段 无论是工作日还是周末, 凌晨时段, 用户处于休息状态, 移动打车应用的使用频次都很低 工作日的早晚高峰时段, 由于上 下班出行需求, 移动打车用户使用频次较高 ; 而周末, 用户出行时间推迟到晌午,11 点左右出现使用高峰, 下午用户聚会以后归家或者去下一休闲项目, 用车需求增加, 移动打车用户的使用高峰比工作日早大约 1 个小时 工作日移动打车应用用户不同时段使用频次 周末移动打车应用用户不同时段使用频次 凌 晨 早高峰 晚高峰 加班晚归 凌 晨 中 午 晚高峰 晚 归 0 点 2 点 4 点 6 点 8 点 10 点 12 点 14 点 16 点 18 点 20 点 22 点 滴滴打车 0 点 2 点 4 点 6 点 8 点 10 点 12 点 14 点 16 点 18 点 20 点 22 点 快的打车 数据来源 :TalkingData 数据中心

12 移动打车应用用户行为 : 分时段订单分布情况 l 工作日和周末, 移动打车应用用户的订单量占比变化情况较为相似 在工作日和周末, 移动打车应用用户的订单量占比变化情况较为一致,0 点至 6 点订单量占比较低, 早出行阶段, 订单量占比逐渐上升,8 点左右, 订单量占比达到单日高峰, 然后有所下降趋于平缓, 下午 5 点左右, 订单量占比出现单日另一小高峰, 随后逐渐下降 另外, 早出行和晚出行阶段, 工作日的订单量占比高于周末, 可见用户在工作日上下班时段打车需求更多, 而在周末用户打车需求主要在集中在早出行高峰和晚出行之间的时间段 单日不同时段移动打车应用用户订单量分布情况 早 出 行 晚 出 行 0 点 2 点 4 点 6 点 8 点 10 点 12 点 14 点 16 点 18 点 20 点 22 点 工作日订单量占比 周末订单量占比 数据来源 :TalkingData 数据中心注释 :1 订单量统计的是用户发出叫车需求且完成乘车 付款的动作的实际成交订单数量;2 订单量占比是指某日某一时段订单量和该日订单总量的比例

13 APEC 期间用户用车行为 : 移动用车应用用户覆盖量 l APEC 期间, 移动用车应用用户覆盖量变化较为平缓, 会议结束日覆盖量出现小高峰 APEC 会议 ( 日 ) 期间, 移动用车应用用户覆盖量变化幅度较小, 会议中旬 (11.8 日 ) 和会议结束日, 用户覆盖量相对较多, 出现两次小高峰 日主流移动用车应用用户覆盖量变化趋势 11 月 8 日较 11 月 1 日用户覆盖量增长率 APEC 会议期间 滴滴打车 快的打车 易到用车 8.6% 7.9% 15.8% 11/1/ /3/ /5/ /7/ /9/ /11/2014 数据来源 :TalkingData 数据中心

14 APEC 期间用户用车行为 : 移动用车应用用户活跃量 l APEC 期间, 移动用车应用用户活跃度提升, 会议中旬用户最为活跃 APEC 会议 ( 日 ) 期间, 由于限号 限行的措施, 移动用车用户活跃度有所提升, 会议中旬 (11.8 日 ) 时, 用户最为活跃, 该日各移动用车应用用户活跃量较前一周同日均有较快提升, 其中, 快的打车增长 21.7%, 易到用车增长 15.8%, 滴滴打车增长 15.0% 日主流移动用车应用用户活跃量变化趋势 APEC 会议期间 11 月 8 日较 11 月 1 日用户活跃量增长率 滴滴打车 15.0% 快的打车 易到用车 21.7% 15.8% 11/1/ /3/ /5/ /7/ /9/ /11/2014 数据来源 :TalkingData 数据中心

15 目录 1 移动打车应用发展概况 2 移动打车应用用户行为分析 3 移动打车应用用户属性分析 4 移动打车应用发展趋势

16 移动打车应用用户属性 : 用户性别 l 移动打车应用女性用户居多 移动打车应用覆盖的用户中, 女性用户为 60.5%, 男性用户为 39.5%, 女性用户居多 移动打车应用覆盖用户性别分布 女性 60.5% 男性 39.5% 数据来源 :TalkingData 数据中心

17 移动打车应用用户属性 : 用户地域分布 l 移动打车应用用户主要分布在一线城市和较发达地区省会城市 移动打车应用用户分布较为集中, 从省份来看, 北京 山东 辽宁用户数量最多 ; 从城市来看, 北京 上海等一线城市和部分省会城市用户数量较多, 移动打车应用覆盖用户最多的 Top10 城市用户数量之和达到移动打车总用户的 55.5%, 这主要是由于大城市人口密度大, 用车需求更多, 同时这些地区更加开放, 用户对于打车应用等新鲜事物接受程度更高 移动打车应用覆盖用户省份分布 No.2 北京 12.3% No.3 辽宁 10.1% No.1 山东 12.7% 移动打车应用覆盖用户城市分布 TOP 北京市 上海市 沈阳市 南京市 天津市 武汉市 杭州市 青岛市 深圳市 济南市 数据来源 :TalkingData 数据中心

18 移动打车应用用户属性 : 用户地域分布 l 快的打车用户覆盖地域较广, 滴滴打车用户更为集中 快的打车用户分布在华北 华中 华南 东北等大部分地区, 用户覆盖范围较广 ; 滴滴打车用户则与移动打车应用整体用户相似, 分布更为集中, 主要在北京 山东 辽宁等环渤海地区和东南部沿海省份 移动打车应用覆盖用户地域分布 滴滴打车 快的打车 数据来源 :TalkingData 数据中心

19 移动打车应用用户属性 : 关联应用分布 l 移动打车应用与视频 金融理财 网络购物类应用具有较大关联性 移动打车应用与聊天社交类应用的关联性最大, 关联度近 90% 另外, 视频 金融理财 安全防护和网络购物类应用与移动打车应用也具有较大关联性 网络购物和金融理财类应用的使用有利于用户形成良好的移动支付习惯, 多数移动打车用户已成为移动支付的优质使用者 移动打车应用关联应用分布 聊天社交 游戏 视频 应用商店 金融理财 新闻资讯 安全防护 音乐 网络购物 手机助手 浏览器 旅游出行 数据来源 :TalkingData 数据中心注释 : 移动打车应用关联应用是指移动打车应用的用户使用的其他应用

20 目录 1 移动打车应用发展概况 2 移动打车应用用户行为分析 3 移动打车应用用户属性分析 4 移动打车应用发展趋势

21 移动打车应用发展趋势 l 移动打车应用拓展业务板块, 进入商务租车领域 移动打车应用经过激烈的价格战之后, 市场回归理性, 中低端用户的开发空间缩减, 且盈利模式不清晰, 亟需寻找盈利突破点 而同为用车领域的商务租车已经形成明确的盈利模式, 且中高端用户居多, 对于移动打车来说, 是发展用户和实现盈利的不二选择, 是以快的打车 滴滴打车相继进入商务租车领域, 以打车业务引流 以租车业务盈利可能是移动打车市场今后的发展方向 2014 年 7 月, 快的打车将去年收购的大黄蜂改头换面, 成为其旗下的 一号专车, 以此进入商务租车领域 2014 年 8 月, 滴滴打车专车业务正式上线, 进入商务租车领域

22 移动打车应用发展趋势 l 精准营销 O2O 入口服务或将成为移动打车应用未来盈利点 基于 LBS 的移动打车应用, 可以收集大量用户出行数据, 画出用户轨迹, 利用用户出行轨迹, 可以对用户进行目的地的精准营销, 向用户推送住宿 餐饮 娱乐等生活服务信息, 推动用户在目的地进行消费 用户轨迹画像亦可以帮助政府进行出租车场站的改造, 在用户出行集中的地点多设出租车站点, 取消不必要的站点, 优化城市道路交通 另外, 当用户达到一定规模以后, 移动打车应用可以成为 O2O 的有效入口, 为多种 O2O 场景进行导流, 拓展其他服务寻求盈利点 移动打车应用 用户出 行数据 用户轨迹 O2O 入口 精准营销 优化城市交通

23 研究报告说明 l 数据来源 数据来源于 TalkingData 数据中心 TalkingData( 北京腾云天下科技有限公司 ) 成立于 2011 年 9 月, 是一家专注于移动互 联网综合数据服务的创业公司 目前拥有多条数据服务产品线, 服务内容从基本的数据统计, 到深入的数据分析 挖掘, 可以为移动互联网企业提供全方位的大数据解决方案 l 数据周期 2013 年 11 月 年 11 月 l 概念定义 ü 用户覆盖量 : 某个时间段内在智能手机或平板电脑等移动设备上, 安装有移动打车类应用的用户数量 ü 用户活跃量 : 某个时间段内在智能手机或平板电脑等移动设备上, 使用某个移动打车类应用的用户数量 ü 用户使用频次 ( 即打开次数 ): 某个时间段内在智能手机或平板电脑等移动设备上, 使用某个移动打车类应用的 次数

24 About TalkingData TalkingData 是中国最大的独立第三方移动数据服务品牌, 创立于 2011 年 9 月 产品及服务涵盖移动应用数据统计 移动广告监测 移动游戏运营 公共数据查询 综合数据管理 数据咨询服务等多款极具针对性的产品及服务 目前 TalkingData 为超过 款应用 游戏提供数据统计 分析服务, 覆盖超过 8 亿独立移动设备 ; 为招商银行 中信银行 平安保险等大型企业提供全方位数据服务 TalkingData 致力于通过完善的移动数据解决方案, 帮助用户更好的了解自身产品 服务, 更好的理解行业现状, 找到蕴含在数据中的巨大价值, 并灵活地应用于各种业务场景中, 进而帮助客户实现商业价值的提升 关注 TalkingData 官方微信获取最新移动数据资讯

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