HCR大數據 2015年7月投融資分析報告
【數據猿導讀】 根據公開數據顯示,7月份TMT領域共發(fā)生241件投融資事件。其中披露具體金額的有143件,金額總計640.5億人民幣。超過四成的項目投資是在千萬以上并且億元以下的,億元以上投資則占34%

TMT領域金額遠超600億人民幣
前景利好
根據公開數據顯示,7月份TMT領域共發(fā)生241件投融資事件。其中披露具體金額的有143件,金額總計640.5億人民幣。通過分析這些已知金額的項目可知:超過四成的項目投資是在千萬以上并且億元以下的,億元以上投資則占34%,巨額的投資反映了現階段投資人對IT互聯網領域前景的認可。
消費級市場投資數量近七成
企業(yè)服務市場發(fā)展?jié)摿Σ蝗菪∮U
通過分析7月份200多個獲得投資企業(yè)的業(yè)務模式,面向企業(yè)服務市場僅占27.8%,而面向大眾消費市場近乎7成,雖然在現階段兩類企業(yè)的投資數量比例相差懸殊,但HCR研究認為,企業(yè)級服務市場未來有較大的發(fā)展空間。
以企業(yè)級移動管理市場為例,隨著終端、云計算和寬帶網絡的發(fā)展,移動互聯從改變個體行為習慣逐步過渡到改變企業(yè)的運作管理模式,雖然目前多數傳統(tǒng)企業(yè)信息化水平不高,在一定程度上對其發(fā)展產生了制約,但移動互聯時代將帶來辦公場景改變的趨勢也非常明顯,人們會越來越多的利用移動設備辦公,從而催生企業(yè)級移動管理的需求;
此外電商、生活服務市場的高速發(fā)展帶來大量物流以及人力的需求,外勤人員的管理也成為較大問題,亟需企業(yè)級服務領域提供相應的解決方案。以提升效率,追求“價值經濟”為主要訴求的企業(yè)級服務市場崛起,在一定程度上也在引導部分投融機構發(fā)生投資動向的轉移。
消費級市場呈現白熱化競爭
商業(yè)模式影響融資輪次
相比企業(yè)級服務市場,消費市場當然還是吸引更多關注的目光,針對個人用戶的產品與服務往往與人們日常生活息息相關,擁有龐大的受眾,市場同質化競爭嚴重,產品迭代速度快,促使投資也隨之快速迭代。
以下重點分析消費市場的投融資事件:
數據顯示:在7月份獲投融資的企業(yè)中,近70%獲種子天使或進入A輪,其中大部分企業(yè)處于初創(chuàng)期,即初期探索市場的階段,優(yōu)化產品,投入市場,獲取反饋。
企業(yè)進入B輪融資階段,投資機構更多考量的是市場前景及盈利模式的可行性,會部分參考企業(yè)的實際市場表現。數據顯示:7月份獲得B輪投資的企業(yè)占16%,相比之下,反映了TMT領域里能夠準確把握方向,明晰商業(yè)模式的企業(yè)還是少數,會有相當一部分企業(yè)無法進入B輪。
生活服務、購物、金融
TOP3投資熱點
從投資的行業(yè)來看,7月份投資人的重心依然在生活服務、購物、金融三大領域,占比加總超過40%,此外SNS、教育、旅游出行也相對較熱,市場熱點與6月基本一致。
交叉分析投資輪次與行業(yè)的關系可以發(fā)現:A輪之前的企業(yè)中,生活服務企業(yè)獲得投資的大概占比20%,而B輪以后的只有10%。這一比例變化說明雖然生活服務類的創(chuàng)新企業(yè)層出不窮,但整個市場仍處于發(fā)展初期,企業(yè)也還在探索未來方向的階段,一旦試錯后失敗,便難以邁入B輪;
購物企業(yè)獲A輪以前投融資的占比11%,B輪之后則21%,經過多年的發(fā)展以及各大電商的教育,用戶網購的習慣已經逐步養(yǎng)成,并且在移動互聯網爆發(fā)之后慢慢平滑過渡向移動端,可見電商發(fā)展得還是相對成熟,投資人對此行業(yè)也更有信心。
企業(yè)進入下一輪融資
“用戶忠誠度”普受關注
除投資數量以外,從用戶數據的角度也可以解釋不同領域在不同投資輪次的差異:
根據HCR旗下大數據平臺HiMobile監(jiān)測數據顯示:7月份生活服務領域日均活躍用戶滲透率僅為1.93%,說明用戶對生活服務類APP的認知還是很弱的,并且使用生活服務APP的用戶中,對該應用的忠誠度和粘性都不高,主要體現在用戶活躍度和日均啟動次數都比較低。
結合以上數據,生活服務類APP在獲取用戶方面相對較弱,該領域A輪、B輪占比情況,可以看出投資人對此類企業(yè)的投資傾向的變化。
7月份,購物類APP的日均用戶滲透率達14.3%,同時其用戶忠誠度也相對高,在安裝購物APP的用戶中有四成以上都打開并使用了該應用。
目前來看購物APP的主要短板是用戶粘性較低,但由于擁有以上忠誠用戶為基礎,并沒有影響投資人對該行業(yè)企業(yè)的認可,反而更刺激其通過資金的投入幫助企業(yè)完善產品、加強營銷等手段來使用戶對產品及服務產生依賴感,提升粘性。
注:Sherry為數據猿特約專家、HCR慧辰資訊分析師
來源:數據猿
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