臨近春節，進入年貨消費高峰期，數據顯示，廣東位列全國年貨消費實力第一名，縣鄉市場消費實力超過由北上廣深組成的一線城市，消費者熱衷跨地域嘗“鮮”，北貨南運、南禮北送成為新常態。

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今年堅果禮盒成為全國各地首選年貨，五糧液、智利車厘子大受歡迎，牛肉成年夜飯第一食材；全羊宴禮盒憑借一只整羊，以及一千元到兩千元不等的豪橫價格，成最豪橫年貨。

以上新發現是京東超市在上周發布《年貨中國》系列報告一些內容，京東超市根據年貨節期間銷售數據及海量調查數據，挖掘分析出30萬精華帖購買年貨的經驗、8類購買年貨的目的下的年貨排行、93款區域特色年貨、28個年貨之最，以及15個年貨消費新趨勢。內容包羅萬象，是一部春節購物消費的百科全書式數據報告。

30萬精華帖里的年貨選購數據發布五大趨勢：牛肉成年夜飯第一食材堅果成首選年貨

過年買什么？《年貨中國系列報告—30萬精華帖里的年貨選購數據指南報告》，匯聚萬千達人、答主、網友的經驗和智慧，供網友在選購年貨時參考。

在對30萬網友的年貨關注度調查中，大數據分析顯示，近兩年春節，網友選購年貨呈現五大趨勢。

其中，在年貨討論度上，年夜飯吃什么最熱烈。在11.2萬個討論里，牛肉推薦占比21%，成為年夜飯第一食材，其次是海參、大閘蟹、羊肉、車厘子。這5類也就成為中國人年夜飯的五大食材。

在年貨品類上，堅果禮盒成為首選年貨。在1.4萬個關于“走親訪友送點啥”的討論里，有5成以上的網友送禮推薦堅果禮盒。

此外，通過分析30萬達人、答主的年貨精華帖，“送長輩”“疼老婆”“走親訪友”“別具心意”“見家長”“謝恩情”“小朋友”“懶人用”成為8個購買年貨的主要目的。

《區域特色年貨數據報告》洞察七個年貨消費意外趨勢 評出31個省、自治區、直轄市最具代表性的三款年貨

區域消費有何特點？《年貨中國系列報告—2023京東超市區域特色年貨數據報告》，為消費者選擇各地最有代表性的年貨提供參考。

報告根據今年年貨節銷售數據，結合京東超市各個省區買手團隊采購經驗，計算分析出年貨消費的七個新的、甚至讓人有些意外的特點，并評出31個省、自治區、直轄市各自最具代表性的三款年貨。

從各線級城市消費情況來看，縣鄉市場消費實力超過由北上廣深組成的一線城市，以縣鄉為主的六線城市網購總金額排名第一，成交總金額排名第一，是一線城市的1.23倍。其它各線城市成交總金額排名依次是：一線、二線、三線、四線和五線城市。

報告還評選出全國31個省市各自最具特色的三款年貨。在東部地區中，北京最具特色的三款年貨為北京烤鴨、驢打滾和茯苓餅；上海最具特色的三款年貨為八寶飯、杏花樓滋味鴨和云片糕。

《28個年貨之最數據報告》：全羊宴最豪橫 火鍋最熱鬧 佛跳墻最奢華

特色年貨有哪些？《年貨中國系列報告—2023年貨之最數據報告》，從吃、喝、玩、用四個方面，挖掘出28個中國年貨之最。

在“吃”方面，特色美食成為新年爆款。全羊宴禮盒憑借一只整羊，以及一千元到兩千元不等的豪橫價格，當選為最豪橫的年貨，年貨節期間銷量猛增，其中內蒙古散養整只全羊禮盒銷量達3500盒。

由鮑魚、海參等名貴食材熬制而成的最奢華的湯佛跳墻，德叔鮑魚正宗佛跳墻銷量突破萬件。川渝火鍋因最適合過年聚餐，被評為最熱鬧的年貨。

在“玩”方面，簡單容易、能快速上手的卡祖笛被稱為最簡單的樂器。

15個年貨消費新趨勢出爐：寵物年夜飯增六成北貨南運與南禮北送成新現象

年貨消費有哪些新趨勢？《年貨中國系列報告—2023京東超市年貨消費趨勢報告》，根據今年年貨銷售數據和用戶調查問卷發現了64個年貨消費的趣味、“反?！贝髷祿?，從這64個大數據中可以歸納出15個年貨消費新趨勢。

和寵物一起過年成為熱點趨勢，寵物年夜飯銷量同比增長64%。消費者背貓返鄉成為熱潮，自動貓砂盆銷量環比翻4倍，貓包搜索量暴增180%。

在區域消費動態上，跨區域采購區域特色年貨成為新趨勢，呈現東部沿海囤西南年貨、西部內陸購買海鮮禮盒、北貨南運與南禮北送等新氣象。

其中海南酸菜銷售增速首超東北三省，以往是北方人喜愛的黃桃罐頭成南方送禮新選擇，銷量同比增長超120%。3成內蒙羊肉銷往廣州地區，7萬斤贛南臍橙運往新疆甘肅等地。

在商品消費趨勢上，以老字號為代表的國產品牌煥新和復興成為年貨消費的新趨勢。

“老年貨”關鍵詞搜索上升120%。7成北方人首選老字號商品作為年禮，00后和90后買走了半數的老字號商品禮盒，北京稻香村京八件禮盒銷量同比增長65%，獲得消費者的喜愛。

《年貨中國》系列數據報告全面展現春節期間消費趨勢，成為首部百科全書級別的年貨消費數據報告。

據了解，京東超市年貨節將持續到農歷正月初八，期間推出“百億補貼”活動，大批知名品牌爆款、經典款商品通過專屬補貼優惠券，實現價格直降，并享受30天內降價按平臺規則補差價的服務。

京東超市年貨節期間，禮盒商品豐富，價格最實惠，品質最有保障，是消費者一站式備齊年貨的不二選擇。

關鍵詞： 百科全書 數據挖掘