中国C2C市场趋势预测2006-2010

Leading advisor in China technology market 正文目录1预测结果2关键预测假设3关键影响因素分析4预测模型表目录表 1-1 C2C市场交易规模预测2006-2010 （单位：亿元）表 1-2 C2C市场注册帐户规模预测2006-2010 （单位：万）表 1-3 C2C累计注册卖家数市场规模预测2006-2010 （单位：万）图目录图 1-1 C2C市场交易规模预测2006-2010 （单位：亿元）图 1-2 C2C市场注册帐户规模预测2006-2010 （单位：万）图 1-3 C2C累计注册卖家数市场规模预测2006-2010 （单位：万）For More Information...http://www.analysys.com.cn中国C2C市场趋势预测2006-2010This material is proprietary to Analysys International. It contains trade secrets and confidential information which is solely theproperty of Analysys International. This material is solely for the Client’s internal use. This material shall not be used,reproduced, copied, disclosed, transmitted, in whole or in part, without the express consent of Analysys International © 2006Analysys International © All rights reserved 预测结果更新时间:发布时间:表1-1 C2C市场交易规模预测2006-2010 （单位：亿元）2003200420052006F2007F2008F2009F2010FCAGR1142139235308418523650225293401503612230301410513631114213923129740551162779.36%来源：易观国际2006图1-1 C2C市场交易规模预测2006-2010 （单位：亿元）来源：易观国际2006表1-2 C2C市场注册帐户规模预测2006-2010 （单位：万）2003200420052006F2007F2008F2009F2010FCAGR3451640378767288209927710114109716402798889259833102696565809991019974106203451640378766178060902199651075663.46%来源：易观国际2006图1-2 C2C市场注册帐户规模预测2006-2010 （单位：万）来源：易观国际20064Q06December 2006时间历史数据乐观预测悲观预测一般状态预测回归预测时间历史数据乐观预测悲观预测一般状态预测回归预测114213923129740551162701002003004005006007008009002003200420052006F2007F2008F2009F2010F（单位：亿元）34516403787661780609021996510756040008000120002003200420052006F2007F2008F2009F2010F（单位：万）产品序列号：P-B-A-2006Q40654 表1-3 C2C累计注册卖家数市场规模预测2006-2010 （单位：万）2003200420052006F2007F2008F2009F2010FCAGR3314032849168083391010044726427968859584826618158989813314032847965981289497662.23%来源：易观国际2006图1-3 C2C累计注册卖家数市场规模预测2006-2010 （单位：万）来源：易观国际2006时间历史数据乐观预测悲观预测一般状态预测回归预测331403284796598128949760500100015002003200420052006F2007F2008F2009F2010F（单位：万）产品序列号：P-B-A-2006Q40654 关键预测假设研究目的研究定义研究范畴关键预测假设本报告通过对中国C2C市场规模的主要影响因素分析，对中国C2C市场交易规模、累计注册帐户规模等从2006-2010年进行预测。名词定义C2C累计注册帐户数C2C网站的累计注册账户，包括利用C2C网站购买商品的帐户与利用C2C网站销售商品的帐户。本报告涉及的内容主要包括：C2C。本报告研究的国家和区域主要包括：中国大陆地区，不包括香港、台湾和澳门。网络基础设施发展良好，未来五年互联网用户发展年均增长率在15%以上。排除政府对于互联网电子商务领域监管政策采取强烈管制措施。2008年以后中国经济发展速度提升，人均消费水平在2005-2010年期间将以年均10.8%的速度提升。指利用C2C网站销售商品的累计注册卖家数。C2C即Consumer To Consumer的缩写，本报告中的C2C指企业通过为用户提供网络交易平台，以便帮助达成用户与用户之间的商品交易。C2C市场交易规模是指当年买家和卖家通过C2C服务提供商交易平台实现的商品成交总额，但不包括线下交易和房产等大宗交易。C2C累计注册卖家数产品序列号：P-B-A-2006Q40654 关键影响因素分析关键影响因素描述：2006年2007年2008年2009年2010年比较低比较低比较低比较低比较低中等中等中等比较低比较低比较高中等中等中等中等比较高比较高中等中等比较低比较低比较低中等中等中等比较低比较低中等中等比较高比较低比较低中等中等中等2006年2007年2008年2009年2010年比较高比较高中等中等中等比较低比较低中等中等比较低比较高比较高比较高中等中等隐私带来的担忧越发强烈商业模式尚未得到验证，不断有主流厂商退出市场比较高 —— 重要影响因素；中等 —— 一般影响因素；比较低 —— 次要影响因素促进因素互联网产业受到国家支持发展电子商务受到政府监管程度较低信息流的准确性、更新率的提升用户需求明显，用户粘性较高市场竞争高效低价的物流配送接口的建立，促进交易互联网电子支付体系的日益健全阻碍因素信用体系不完善导致用户交易的不安全性产品序列号：P-B-A-2006Q40654 随着人们生活水平的提高，自我意识的加强，隐私的意识开始逐渐强烈，互联网高度开放的特性引发了人们对隐私带来的担忧。这对互联网服务提出了新的要求，即更为尊重用户，保证用户沟通交流的情况下，降低隐私泄露的可能。在电子商务发展较成熟的美国和中国台湾，用户的个人信息隐私泄露都是用户对电子商务最重要的担忧之一。预计未来2-3年时间，国内电子商务也将会面临类似状况。由于C2C电子商务配套的支付、配送、信用体系不完善，C2C厂商为买卖双方用户提供的服务都较欠缺。用户使用习惯尚未养成，使用电子商务有着追求新鲜感的重要成分，尚未成为主要购买选择。电子商务厂商过多注重概念炒作，通过营销手段进行竞争，而在推动产业环境发展方面力度不够。加上C2C厂商过高的运营成本，因此C2C市场厂商生存状况不佳，新的在线零售企业不再出现，有早期进入的企业退出市场。促进因素分析中国政府将长期、可持续的经济发展作为首要任务，互联网则被当作促进国家经济发展、转变政府职能、提高政府效率的重要手段和促进东西部经济与社会平衡发展的要素。因此成为国家投入资源、支持发展的重点行业。在2006年开始实施的第十一个五年计划当中，互联网基础建设的发展以及互联网在经济中的作用，都得到了明确的描述，并给出了切实的发展目标。如“十一五”规划中明确提出“到2010年，中国电话用户总数达到十亿户，互联网用户两亿户，农村实现‘村村通电话，乡乡能上网’”。在中国，各互联网行业发展的不稳定性与其所受监管程度存在明显关系。而监管程度则因内容不同而有所区别：以商业化信息传递为主的行业，监管程度较低。 以娱乐和新闻信息为主的行业，监管程度较高。C2C电子商务属于商业化信息，不容易受到监管的影响。同时由于国家正在促进电子商务的发展，不对个人网上交易进行征税，因此C2C产业总体发展将较为稳定。电子商务活动相对于传统的商务活动的最大优势是在电子商务环境下，企业借助于现代信息网络技术，使得信息流的流动变得更为通畅。信息流的产生伴随着整个业务的流转过程，信息流的不完整将直接影响到物流和资金流的作用结果。在C2C模式中，信息流主要由电子商务网站自身来解决，信息流主要是由卖家提供、录入和维护，在用户对网站的浏览的过程中即实现了信息的交互。C2C平台主要为入住商家提供网上经营场所，以及统一的营销推广，起到了传递信息流的作用。C2C市场中用户导向策略明显，从买家商品选择属性改进到卖家销售助手推出等，使卖家和买家的用户体验都有不同程度提高，C2C平台在各自开拓市场的同时，也在不断培养用户的使用习惯和增强网站粘性。同时买家和卖家的购买行为和习惯逐步养成，用户活跃度保持在一定比例，平均消费金额在不断提升。经过市场对优胜劣汰，C2C 市场有序竞争逐步形成。C2C的主流商业模式得到验证。2008-2012年，市场理性回升。随着支付、配送等配套环境有所改善，真正满足用户需求的服务逐渐增多。产品范围进一步拓展，用户进一步得到细分。易观认为，配送环节作为C2C很重要的一块，也是C2C企业最难处理的一个环节。因为服务价格参差不齐，同时行业的覆盖量大，单凭C2C公司来做很困难。C2C用户数量多，交易随意性高，牵制性低。同时个人交易的配送成本高低直接影响买卖者的交易量，邮递费占交易额的10%左右，自然会让买家卖家犹豫不决。短期内由于目前的C2C综合平台目前并没有清晰的商业模式，因此如果介入物流意味着更大的成本投入。因此会通过与第三方的物流公司达成合作，提供良好的物流接口。从长期来看，如果网站能够增强与物流业的整合，提供高效低价的物流配送，势必会促进买卖双方的积极交易。C2C电子商务企业为了确保用户线上交易的交易性，各自推出了自家的第三方支付平台。第三方支付平台是指平台提供商通过通信、计算机和信息安全，在商家和银行之间建立连接，从而实现从消费者到金融机构以及商家之间货币支付、现金流转、资金清算、查询统计的一个平台。随着中国电子支付管理措施的出台，以及相关监管机构对于电子支付的重视，消费者在购物时能获得更多的安全性和便利性。阻碍因素分析信用问题一直是电子商务领域影响市场发展的重要因素，社会对信用问题产生的负面影响的关注，一方面降低了人们对电子商务的认知，一方面也客观上暴露了问题。C2C平台需要在确认卖家的信息，构建信用评价体系等方面进一步投入资源。产品序列号：P-B-A-2006Q40654 预测模型Forecast Model乐观预测=本年度实际值*（100%+乐观增长率）一般情况预测=（乐观预测+悲观预测）/2有限制回归预测·限制条件 数理统计回归预测模型需要限制在乐观预测和悲观预测之间·模型的选择： Linear：拟合直线方程（Y = b0+ b1X）； Quadratic：拟合二次方程（Y = b0+ b1X+b2X2）； Compound：拟合复合曲线模型（Y = b0*b1X）； Growth：拟合等比级数曲线模型（Y = e(b0+b1X)）； Logarithmic：拟合对数方程（Y = b0+b1lnX）; Cubic：拟合三次方程（Y = b0+ b1X+b2X2+b3X3）； S：拟合S形曲线（Y = e(b0+b1/X)）； Exponential：拟合指数方程（Y = b0*eb1X）。·模型检验： 拟合优度检验R2 回归方程显著性的F-t