在线消费正在创造新的假日热点吗 ？

在线消费正在创造新的假日热点吗 ？ 关键要点 •美国银行内部信用卡和借记卡数据表明，8月份在线支出的份额同比（YoY）有所增加，这很可能是由低收入家庭推动的，他们在从实体店（B&M）转向在线购物以寻找优惠。 •这一趋势在假日消费中也尤为明显。与2019年相比，疫情期间实体店在假期期间的消费中有5%原本计划在“黑色星期五”和“平安夜”进行的购物转向了更早的时间以及在线购物。与此同时，“网络星期一”的假日消费份额增加了2%，因为消费者避免了在线结账时的排队等待。 •较高收入群体似乎没有像低收入群体那样远离购物中心。尽管在疫情期间购物中心关闭后，2021年整体购物支出大幅增加，但较低收入群体的购物支出自那时以来显著回落，下降了20%，而较高收入群体仅下降了4%。这表明高端购物中心的稳定性更强。 随着实体店的摊位 ， 在线零售支出份额 “启动 ”在线支出的比例在2020年疫情期间上升，因为人们被困在家里。但即使几年后，线上支出增加的比例仍然持续或进一步上 升。这种购物格局的变化对假日购物以及传统零售地点如购物中心意味着什么？ 使用美银内部信用卡和借记卡数据，2024年8月，通过卡片在购买点未出现的情况下进行的购物（我们将其作为在线消费的代理）占总零售卡消费的约26%。过去两年间，线上零售的比例增加了近1.5个百分点，其中大部分增长发生在过去一年（见图1）。 在过去一年中，线上消费份额的增长似乎主要由低收入家庭（<50K美元）推动，其次是一部分中等收入家庭（50K美元至125K美元）（如图2所示）。这可能表明最近的增长与我们之前注意到的价值购物和降级趋势增加有关（参见：低收入和中等收入家庭在线零售支出占比增长）。向下交易是新的装扮). 展示3表明收入家庭的增长主要是由于brick-and-mortar（实体零售）零售商的销售额下降以及在线 零售支出的年同比（YoY）增加。 Exhibit 3: 低收入和中等收入家庭在2024年8月在线零售支出增加，但实体店零售支出减少。 Exhibit 2: 低收入家庭在过去一年的在线零售支出份额相对于2022年平均值增幅最大。 Household收入水平下按月移动平均计算的线上零售支出与实体零售卡支出同比（%） 按家庭收入划分的通过借记卡和信用卡进行的零售支出占总零售支出的比例（三个月移动平均，2022年平均水平=100） 假期期间屏幕的交易线当我们进入关键的假日购物季节时 ， 最近在线销售的增长对假日消费意味着什么 ？ 为了特别关注假期礼品购买和装饰，我们分析了Bank of America内部卡片数据中零售支出的情况（排除食品、餐馆和汽油）。传统实体零售在假期期间（11月1日至12月31日）的支出通常会在黑色星期五达到峰值，并且在接近平安夜时再次达到高峰，因为人们会去商店购买最后一刻的礼物（如图4所示）。 另一方面，BAC内部数据显示，在假期期间，线上零售支出会在“网络星期一”达到峰值，“网络星期一”是黑色星期五后的第一个周一，零售商通常会在此期间提供在线折扣；而在圣诞节前几天也会出现一个小高峰，因为消费者会留出一些时间用于配送（如图5所示）。截至今年8月，不包括汽油、食品和餐饮的线上零售支出同比增长了4%，而去年同期仅增长了1%。 Exhibit 5: 每年在线零售购物在 cyber Monday 达到峰值，另一个小高峰则出现在圣诞节前的几天，与六月相比有显著增长。 图表 4 ： 与 6 月相比 ， 实体零售额在黑色星期五前后达到峰值on平安夜 实体店零售购物总额（排除食品、餐厅和汽油，七天移动平均值，基准为2022年6月=100） 不包括杂货、餐馆和天然气的在线零售购物总额(7 天移动平均线 ， 2022 年 6 月指数 = 100) 我们在认为，在线消费水平的提高通常也会促使部分假日购物转向线上，并可能提前进行，因为消费者寻求便利和成本节约。 尽管截至平安夜的两周内实体店零售支出仍占假期零售支出的较高比例，但这一比例正在下降。根据美国银行内部信用卡数据（见图6），2023年实体店零售支出占零售支出的比例接近15%，相比2019年的水平下降了近3个百分点。 同样，在黑五前后两周内实体店零售支出的比例与2019年相比下降了近2.5个百分点，并且下降至假期期间支出的略超过13%（如图7所示）。 Exhibit 7: 黑色星期五附近的实体店支出也占到了假期期间（排除食品和汽油支出）零售支出的比例较小，自2019年以来这一比例一直在下降。 Exhibit 6: 自2019年以来，截至平安夜的实体门店支出占假期零售支出（不包括食品和汽油）的比例有所下降。 圣诞节前两周（截至平安夜）不含汽油、杂货和餐馆在内的零售支出占假期期间（不含汽油、杂货和餐馆）零售支出的比例（年同比，%） 黑色星期五及其前后一周在排除汽油、食品和餐饮类别的零售支出占假期期间排除汽油、食品和餐饮类别零售支出的比例（按年计算，%） 所以我们认为，部分这些销售量可能已经提前或转向了线上。实际上，在2023年节假日零售消费中（不包括食品、餐厅和汽油），排除超市、餐馆和加油站的支出，大约有13%的零售消费发生在 Cyber Monday 前后的两周内，这一比例比2019年提高了2个百分点，并且目前在线零售消费几乎占到了与黑色星期五期间实体店零售消费相同的比例（如图8所示）。 自 2019 年以来 ， 网络星期一前后的零售支出占假日销售的较大比例附件 8 ： 在线网络零售支出（不包括汽油、杂货和餐厅）在“网络星期一”及其前后一周所占的比例，相对于假期期间网络零售支出（不包括汽油、杂货和餐厅）的年度变化百分比 (%) 在线支出从购物中心的支出中抽出了一个字节 在线零售支出的增加可能进一步对美国购物中心造成压力。根据里士满联邦储备银行2022年的研究，早在疫情之前，商场就已经因为消费者偏好转向更便宜的选择而开始关闭（参见：）。向下交易是新的装扮) 和更方便的在线选项。 looking at 门店通常位于购物中心的情况（详见方法论），美国银行内部数据显示，在疫情期间下降的商场整体支出在2021年出现回升，尤其是低收入家庭的支出可能受到了刺激措施的提振。 然而，如图表9所示，自那时起零售购物中心的年度支出每年略有下降，这可能是传统零售购物中心在疫情前趋势的延续。与在线零售支出的增长相反，低收入家庭在零售购物中心的支出降幅最大，自2021年复苏以来下降近20%，可能是因为他们寻求更多的清仓商品或将其部分支出从零售购物中心转移到低成本在线零售商。 有趣的是，来自高收入家庭的下降幅度要温和得多。这可能表明高端、以奢侈品为主的购物中心的表现优于其价格较低的竞争对手。 它仍不确定近期美国东部港口罢工会对这些趋势产生何种影响。根据高盛研究部的说法，除非出现长时间的工作停止，否则这些罢工不太可能导致消费品出现显著短缺或价格上涨。从我们的角度来看，如果港口罢工时间不长，考虑到零售市场竞争激烈，企业很可能会吸收部分由此产生的成本，而不是将这些成本转嫁给消费者。 总体来看，随着我们进入2024年假日季，似乎越来越多的零售支出将继续转向线上，且人们倾向于更早购物。同时，低收入家庭似乎更加注重价值和优惠，因此这一部分零售市场很可能会非常竞争激烈。 Methodology 选定的美银交易数据被用于本报告中表达的宏观经济观点，并应与其他经济指标和公开可获得的信息相结合考虑。在某些情况下，这些数据可能提供方向性和/或预测性价值。所使用的数据并不全面，它是基于聚合和匿名美国银行数据的选择 ， 可能反映了可用数据的选择偏见和局限性。 在线支出是指“无卡交易”，即信用卡支出占比较，而非总体支出，因此不包括现金或支票。购物中心指数基于传统购物mall中常见的商户和百货公司。 任何支付数据代表来自美国零售、优选客户、小企业及财富管理客户的聚合支出，这些客户拥有存款账户或信用卡。聚合支出包括总信用卡消费、借记卡消费、ACH转账、电汇、账单支付、企业/ peer-to-peer支付、现金以及支票。 Any小型企业支付数据代表拥有存款账户或小型企业信用卡的小型企业客户的总体支出。工资支付数据包括自动清算所（ACH）、账单支付、支票和电汇等多种渠道。Bank of America每家小型企业的数据代表具有活跃存款账户或小型企业信用卡，并且每月至少有一次交易的活跃小型企业客户活动支出。本报告中的小型企业指Bank of America内的企业客户，通常定义为年销售收入低于500万美元的企业。 除非另有说明，数据未调整季节性、加工天数或组合变化的影响，可能随时进行修订。 总支出增长率与人均卡支出增长率之间的差异可以由以下原因解释： 1. 我们的样本中活跃持卡人的数量增长部分推动了总体信用卡支出的增长。这可能是由于客户基础不断扩大或不活跃的持卡人变得更加频繁地使用信用卡。 2. 每户卡消费增长仅考虑每月完成至少五次使用Bank of America卡交易的家庭。每户消费增长隔离了样本大小变化的影响，这些变化可能与基础经济动能无关，并且排除了较少活跃用户可能导致的潜在消费波动。 3.总体总卡支出包括小额名片支出 ， 而每个家庭的卡支出则不包括。 4. 由于使用处理日期 (总的卡支出) 与交易日期 (每个家庭的卡支出) 的差异。 5. 其他差异包括由于COVID期间年轻人在父母家中进出而导致的家庭形成变化。 任何基于美国银行内部数据的家庭消费者存款数据都是通过对美国银行消费者存款账户的数据进行匿名化和聚合，并在高度聚合的层面上分析这些数据而得出的。每当引用中位数家庭储蓄和活期存款余额时，数据基于一个固定的家庭群体，这些家庭在2019年1月到当前显示数据的最近年份的所有月份中都拥有消费者存款账户（储蓄账户和/或活期账户）。 银行聚合的每户信用卡/借记卡支出包括仅来自活跃的美国家庭的数据。每月至少进行五次交易的消费者卡持有者才被包含在数据集中。企业卡的支出被排除在外。有关接收支付的商户的数据通过金融机构定义的商户分类代码（MCC）进行识别和分类。这些数据使用专有的方法从MCC映射到北美行业分类系统（NAICS），该系统也由普查局使用，以对支出数据按子行业进行分类。支出数据还可以通过其他未使用MCC的专有方法进行分类。 discretionary 支出包括信用卡、借记卡、ACH、电汇、账单支付、企业/ peer-to-peer 以及支票等渠道的总支付金额，减去必需品（如家庭食品、儿童看护、住房、汽车等）和其他支出（如转账、债务支付、现金等）。投资包括内部和外部转移到经纪公司和财富管理公司的资金。 流入和流出直接存款账户的数据基于BAC内部数据，通过匿名化和聚合美国银行在美国的消费者存款账户数据（高度汇总级别）得出。流入和流出按六个月平均值计算。 世代 ， 如果讨论 ， 定义如下 ： 1.Z 世代 ， 1995 年以后出生 2. 年轻的千禧一代 ： 出生于 1989 - 1995 年 3. 年龄较大的千禧一代 ： 出生于 1978 - 1988 年 任何关于每户家庭在汽油上的刷卡消费的参考都包括所有在加油站的购买，并且可能包括非汽油商品的购买。 有关用于汇总数据的方法的其他信息可根据要求提供。 贡献者美国银行研究所经济学家乔 · 瓦德福德 Sources全球风险分析总监李伟 Disclosures 这些材料由美国银行研究院准备，并仅为您提供一般信息参考。若这些材料引用了美国银行的数据，那么这些材料无意反映或代表美国银行的经营成果、财务状况或业绩，不应据此依赖。美国银行研究院是一个致力于揭示推动商业和社会前进的强大见解的思想库。通过利用银行内部及全球的数据和资源，研究院提供有关经济、可持续性和全球转型的重要原创视角。除非另有明确说明，本文件中表达的所有观点或意见均为美国银行研究院及其个别作者的观点，而非BofA全球研究部门或其他部门或附属机构（统称为美国银行）的观点。这些材料中的