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メルカリ取引の約5割は上下の年齢間で行われる/メルカリ総合研究所、博報堂生活総合研究所調べ

2020/09/04 15:35

 メルカリ総合研究所は、博報堂生活総合研究所と共同で、「フリマアプリ取引構造の実態分析」に関する研究を実施した。

 同研究では、フリマアプリ「メルカリ」で取引されている全1,199商品カテゴリーの出品者・購入者年齢分布を分析。また、取引の傾向から商品カテゴリーを3つに分類し、その割合を抽出している。

 以下、一部内容を紹介する。

メルカリにおける取引の出品者・購入者の年齢相関は3タイプ

 メルカリで取引される出品者・購入者年齢分布を分析したところ、38.0%が「年齢一致型(※1)」、27.0%が「逆おさがり型(※2)」、20.5%が「おさがり型(※3)」に。また、「逆おさがり型」と「おさがり型」を合わせると、47.5%が上下の年齢間でモノが継承される構造を持った商品カテゴリーであることがわかった。

※1 年齢一致型:出品者と購入者の平均年齢の差が1.0歳未満の商品カテゴリー。

※2 逆おさがり型:出品者の平均年齢が購入者の平均年齢より1.0歳以上低い商品カテゴリー。

※3 おさがり型:出品者の平均年齢が購入者の平均年齢より1.0歳以上高い商品カテゴリー。

「おさがり型」商品カテゴリー/ホビー用品や美容ツールがミレニアル世代からZ世代へ

 「おさがり型」の傾向を示す商品カテゴリーには、「ダーツ」「美顔ローラー」などがあった。

 「ダーツ」の場合、出品者の平均年齢は33.3歳、購入者の平均年齢は30.4歳に。下図を見ると、出品者は20代後半から30代、購入者は20代前半を山として分布していることがわかる。

 「ダーツ」の他に、「麻雀」なども同様の年齢分布を示した。ともに男性の取引者が多い商品カテゴリーだが、成人したばかりのZ世代(90年代半ば以降生まれ)に、年上のミレニアル世代(80年代~90年代前半生まれ)から“オトナの文化”が継承されている様子が伺える。

 「美顔ローラー」の場合、出品者の平均年齢は38.4歳、購入者の平均年齢は33.9歳に。下図を見ると、出品者は30代、購入者は10代後半から20代前半を山として分布していることがわかる。

 同様の年齢分布を「体重計」なども示しており、ともに女性の取引者が多い商品カテゴリーだった。美容に目覚めた20歳前後のZ世代に、ミレニアル世代からツールが受け継がれている様子が伺える。

「逆おさがり型」商品カテゴリー/嗜好性飲料や電子機器が30代から40代~50代へ

 「逆おさがり型」の傾向を示す商品カテゴリーには、「コーヒー」「ドライブレコーダー」などがあった。

 「コーヒー」の場合、出品者の平均年齢は38.8歳、購入者の平均年齢は43.7歳に。下図を見ると、出品者は30代、購入者は40代を山として分布していることがわかる。

 同様の年齢分布を「茶」など他の嗜好性飲料も示しており、贈答品などを自宅で使いきれない下の世代から、上の世代にモノが循環していることが伺える。

 「ドライブレコーダー」の場合、出品者の平均年齢は38.4歳、購入者の平均年齢は43.5歳に。下図を見ると、出品者は30代、購入者は40代後半から50代前半を山として分布していることがわかる。

 同様の年齢分布を「防犯カメラ」など他の安心のためのツールも示しており、新しいツールに明るい下世代から上世代に拡散されていることが伺える。

「年齢一致型」商品カテゴリー/趣味性の高い商品カテゴリーは年齢分布が一致

 「年齢一致型」の傾向を示す商品カテゴリーには、「バッジ(アニメ・コミックグッズ)」「スニーカー」などがあった。

 「バッジ(アニメ・コミックグッズ)」の場合、出品者の平均年齢は27.7歳、購入者の平均年齢は28.2歳に。下図を見ると、出品者・購入者の年齢分布が10代後半を山として、ほぼ一致していることがわかる。

 その他にも、模型などおもちゃ・ホビー関連、釣りなどスポーツ・アウトドア関連といった趣味性の高い商品カテゴリーでは、出品者と購入者の年齢が一致するカテゴリーが多くあった。

 「スニーカー」の場合、出品者の平均年齢は34.6歳、購入者の平均年齢は35.2歳に。下図を見ると、出品者・購入者ともに、10代後半から20代前半、30代後半と2つの山があることがわかる。

 同様の年齢分布は、「ブルゾン(メンズ)」などの他のメンズファッションカテゴリーでも散見された。

【分析概要】
分析主体:メルカリ総合研究所が、博報堂生活総合研究所へ生活者間の取引構造の研究目的に、匿名化したデータを提供し、博報堂生活総合研究所と共同で分析
分析対象データ:2019年1~12月における「メルカリ」内の取引データから出品者・購入者双方の性年齢、居住する都道府県が判別可能な取引を抽出
分析手法:全1,199の商品カテゴリーにおける年齢毎の出品者・購入者数を集計し、年齢分布を分析

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