京东数据分析:2023年Q3户外鞋服市场分析报告(冲锋衣行业销售数据分析)

本文主要是介绍京东数据分析:2023年Q3户外鞋服市场分析报告(冲锋衣行业销售数据分析),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

从露营、骑行、徒步、桨板、垂钓、飞盘、滑雪到如今的city walk,近两年户外运动已经成为了年轻人新的生活方式。户外运动的爆发也刺激了人们对于鞋服在穿搭、场景化、专业性功能等方向的需求,户外鞋服市场迎来增长。

而全国性的降温则带给目前的户外鞋服市场另一个发展契机。

根据鲸参谋电商数据分析平台的相关数据显示,今年Q3季度,京东平台户外鞋服的销量为145万+,同比增长约29%;销售额将近3.2亿,同比增长约42%。

*数据源于鲸参谋-行业趋势分析(来自公开渠道获取与统计,数据仅供参考)

而在户外鞋服市场中,冲锋衣裤品类相较于日常服装具有更强的功能性,且精准定位于细分的户外运动领域,更契合消费者的个性化需求,因此冲锋衣裤这一户外单品开始异军突起,并成为户外鞋服市场中占比第一的细分赛道。Q3季度,冲锋衣裤销量占户外鞋服市场的比重约12%,销售额占比约33%。

*数据源于鲸参谋-类目排行分析(来自公开渠道获取与统计,数据仅供参考)

接下来看一看冲锋衣裤市场的具体销售表现。鲸参谋数据显示,今年7月-9月,京东平台冲锋衣裤的销量将近18万,环比增长约43%,同比增长约152%;销售额将近1.1亿,环比增长约37%,同比增长约135%。

可以看到,冲锋衣裤市场的涨幅远领先于户外鞋服市场,成为拉动整个户外鞋服市场的主要增量。

*数据源于鲸参谋-行业趋势分析(来自公开渠道获取与统计,数据仅供参考)

从品牌角度看,冲锋衣裤的市场集中度高,市场中TOP10品牌的市场占比为90%。骆驼品牌的市占率位于各品牌之首,且销售涨幅较大。鲸参谋数据显示,今年Q3,骆驼冲锋衣裤的销量将近5.7万,同比增长约419%;销售额将近3600万,同比增长约467%,市场占有率约34%。

另外,北面和伯希和的市场占比也均在10%以上。具体地,北面冲锋衣裤在Q3的销售额突破1300万,市场占比约12%;伯希和品牌的季度销额为1100万+,市场占比约11%。

*数据源于鲸参谋-品牌排行分析(来自公开渠道获取与统计,数据仅供参考)

从价格角度看,在冲锋衣裤市场中,中等价位的产品更为畅销。鲸参谋数据显示,处在“430元-739元”这一价格区间的产品销量为8.8万+,市占在50%左右;销售额将近5600万,市场占有率约53%。可以看到,这一中等价位的产品占据较大的市场份额。

*数据源于鲸参谋-价格段分析(来自公开渠道获取与统计,数据仅供参考)

未来,在户外运动领域的广泛应用下,冲锋衣裤将有更大的增长空间。并且,随着人们对户外运动的热爱和对产品质量的要求不断提高,冲锋衣裤行业有望迎来更为广阔的发展机遇。

鲸参谋数据来源于公开渠道,数据获取与统计可能存在不完整,仅供参考。

如想要查看京东(淘宝/天猫)全品类的销售数据(行业/品牌/店铺/商品/监控),欢迎搜索“鲸参谋电商数据”,或者直接评论留言和私信(也可接口对接)~

这篇关于京东数据分析:2023年Q3户外鞋服市场分析报告(冲锋衣行业销售数据分析)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/393231

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1

Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)

《Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)》ODataImpl.java是ApacheOlingoOData框架的核心工厂类,负责创建序列化器、反序列化器和处理器等组件,... 目录概述主要职责类结构与继承关系核心功能分析1. 序列化器管理2. 反序列化器管理3. 处理器管理重要方

SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析

《SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析》文章比较了MySQL大数据量批量更新的多种方法,指出REPLACEINTO和ONDUPLICATEKEY效率最高但存在数据风险,MyB... 目录效率比较测试结构数据库初始化测试数据批量修改方案第一种 for第二种 case when第三种

解决1093 - You can‘t specify target table报错问题及原因分析

《解决1093-Youcan‘tspecifytargettable报错问题及原因分析》MySQL1093错误因UPDATE/DELETE语句的FROM子句直接引用目标表或嵌套子查询导致,... 目录报js错原因分析具体原因解决办法方法一:使用临时表方法二:使用JOIN方法三:使用EXISTS示例总结报错原

MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析

《MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析》MySQLLENGTH()函数用于计算字符串的字节长度,区别于CHAR_LENGTH()的字符长度,适用于多字节字符集(如UTF-8)的数据验证... 目录1. LENGTH()函数的基本语法2. LENGTH()函数的返回值2.1 示例1:计算字符串