年存量厮杀手机厂商如何贴身肉搏.DG

2018年存量厮杀，厂商如何贴身肉搏？

2018年市场走到了一个拐点：消费者对品质和技术高期待，而技术上的大革新(全面屏、AI等)却远未成熟。厂商一方面难以拿出亮眼的卖点赢得新用户，另一方面，国内市场开发殆尽，77%的市场销售源自存量换机，竞争已从比拼战略布局转向近身肉搏。如何稳中求胜?以理解、洞察消费者为核心的数据化精细运营成为行业在2018年存亡的关键。

孙光梅：去年的时候收购价格比较高【友盟+】基于全域数据资源和技术，为2018年的行业提出三个关键词：迭代增长、数据技术红利、生态运营。

一、迭代增长：市场竞争呈哑铃型态势，中间品牌用户流失严重

中国市场已经进入存量时代;市场竞争呈哑铃型态势，中间品牌用户向第一与第三梯队品牌流转。【友盟+】监测数据显示：2017年，中国智能存量市场设备数量达11.5亿部，2017年度新增设备4.5亿，其中存量换机高达77%，市场销售增长主要来源于存量市场。

*存量换机：新购置的为替换原有的;新增设备：用户已有，增购新，以及无新购智能;总量：新激活智能设备总量

存量市场成为行业的主战场，厂商大多寄希望于通过新技术+新机型完成与竞品的贴身肉搏首先减少自有用户的换机流失，其次在高速、精准迭代中吸引竞品换机用户。但经过近年的高速运转，智能同质化严重，厂商在推陈出新上已有些力不从心。所以押宝新机的同时，必须利用数据精细化运营用户，守住存量用户。

*迭代增长指数是依据各品牌用户获取与用户流失，衡量品牌存量市场用户规模增减的指标，指数大于100意味着存量市场规模增长，小于100意味着存量市场规模缩减;品牌按2017年第四季度品牌市场份额排序。

从2017年第4季度各品牌迭代增长情况来看：

第一梯对：OPPO、vivo、华为/荣耀、苹果、小米。总体迭代指数110，在存量市场扩张方面持续增长，强者恒强;

第二梯队：以三星、金立、魅族、中兴为代表的传统品牌。总体迭代指数60，用户流失严重，总体用户盘子缩水;

第三梯队：互联品牌。总体迭代指数104，存量用户占有率快速提升。小米仍处于绝对的领导地位，但第四季度总体存量用户数量略有缩水。锤子、一加、美图用户扩张势能较高。

二、数据技术红利凸显：数据成稀有资源

数据技术可高效帮助企业实现全面及时的感知市场与竞争、敏捷制定市场策略、智能预测，以及对消费者进行全体验与全生命周期管理。

以数据技术为核心的数据资产管理能力是(包括大数据采集、处理、分析、应用)帮助企业赢得存量战争的秘密武器，数据技术一方面使企业能够快速感知与识别市场态势，另一方面通过数据在整个运营体系内的贯通，通过智能化运营分析、自动策略选择与执行，让企业将资源及时部署在最需要的地方。数据与技术红利凸显在以下以方面：

1）快速感知市场：15万颗运算核心对超级体量数据进行分析

以往厂商市场感知的主要方式是抽样数据调查，既不能反映市场全貌又延时滞后，已经不适应互联的打法。而实时的全全域数据采集、分析、挖掘，则可帮助企业快速认知市场真实面貌，灵活做出符合市场趋势的决策。【友盟+】最多可同时调用15万颗运算核心对超级体量数据进行处理和分析，保障数据的及时分析与结果输出。例如，基于【友盟+】监测的全智能的操作系统分布情况来看，国产快速迭代发展， Android生态借终端发展变得越来越强大。而对于国产厂商而言，则要考虑围绕己方平台构建生态体系吸引开发者参与到品牌的生态建设中来，从而推动品牌在后市场中快速发展并提升运营利润。

利用数据技术还可以识别存量用户换机流向，预警流失并减少流失。以苹果为例，2017年除升级换机之外，其流入的购机用户主要来源于OPPO与vivo。相比流入而言，用户流失则更多的流向了vivo与华为。而这样的竞争态势的感知在数据技术时代则可做到每日甚至实时。

iPhone X在上市两个月内除了自有iPhone用户升级外，iPhone X更多的吸引了OPPO R9、OPPO R9s和华为P9的升级用户。

2）敏捷制定市场策略：从iPhone8系列的不成功说起

数据及时采集与展示有助于企业快速应对市场态势，发现问题并制定应对策略。例如，一款的成功，须要保持其上市后个月内的发展势能。苹果在2017年第四季度先后发布了三款iPhone8、iPhone 8Plus与iPhoneX，对比三款新机的激活量走势

，我们可以看到与X相比，iPhone8系列发布60日内的整体激活量稳中带降，销售并不成功，与iPhoneX首次峰值日相比，其激活峰值日晚了一个月，且峰值显著低于iPhoneX。对品牌而言，越快进入销售峰值并保持销售势能的延续，其成功的可能性越大。而对于苹果而言则要反思iPhone 8系列的问题到底出现在哪里并制定及时性调整策略。

3）智能预测：若用户换机忠诚度低于30%，需警惕

产品力差异减小，品牌差异化在短期内难以形成。如何提升消费者忠诚度，降低用户流失风险?通过数据与技术构建用户换机及流失模型，以消费者ID为中心，将用户的使用行为、使用年限、App使用行为、上活跃度等数据进行建模，预警潜在用户流失风险，制定个性化用户维护策略。

我们在针对2017年智能的换机流通市场进行综合分析时发现：

用户换机忠诚度范围跨度巨大（1%-72%）：用户忠诚度并非像品牌主所想像的，或者用户所声称的，用户实际换机行为容易受外界环境影响，存在不确定性;

用户换机忠诚度黄金分水岭为30%：换机忠诚度高于30%的品牌，在市场竞争中处于第一梯队，其存量市场及新增市场表现均要超过市场平均水平，其品牌用户也更具有活力。