您现在看到的是为方便打印而设计的网页,您可以点击查看报告详细介绍:

2019-2024年中国社交电商行业市场前景与投资决策咨询报告

报告编号:147248       中国商业数据网       2019年02月 打印
名称: 2019-2024年中国社交电商行业市场前景与投资决策咨询报告
网址: http://www.cn-bigdata.cn/report/20181107/147248.html
报告价格:

出版日期 2019年02月 报告页码 0页 图表数量 0个 中文印刷 RMB 7800元   中文电子 RMB 8000元 中文两版 RMB 8200元   英文印刷 USD 4000元   英文电子 USD 4000元   英文两版 USD 4500元

咨询电话: 免费热线:400-8778-269
联系电话:010-57169218      010-57169228
提示: 如需购买报告英文、日文、韩文、俄文、德文等版本,请向客服咨询。
Email: Server@cn-bigdata.cn
版权声明: 本报告由中国商业数据网出品,报告版权归中国商业数据网所有。本报告是中国商业数据网的研究与统计成果,报告为有偿提供给购买报告的客户使用。未获得中国商业数据网书面授权,任何网站或媒体不得转载或引用,否则中国商业数据网有权依法追究其法律责任。如需订阅研究报告,请直接联系本网站,以便获得全程优质完善服务。
内容简介:

在现代市场经济活动中,信息和数据已经是一种重要的经济资源,大数据资源的优先占有者胜,反之则处于劣势。企业成功的关键就在于,是否能够在需求尚未形成之时就牢牢的锁定并捕捉到它。那些成功的公司往往都会倾尽毕生的精力及资源搜寻产业的当前需求、潜在需求以及新的需求。

行业竞争的不断加剧,大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁,国内外优秀的企业愈来愈重视对行业市场的研究,特别是对当前市场环境和发展趋势变化的深入研究,以期提前占领市场,取得先发优势。

行业报告由中宏经略的资深专家和研究人员通过长期周密的市场调研,依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据,根据行业发展轨迹及多年的实践经验以及中心对本行业的实地调研,结合了行业所处的环境,从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行研究分析,对行业发展存在的问题及未来趋势做出审慎分析与预测。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势,洞悉行业竞争格局,规避经营和投资风险,制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据,具有重要的参考价值!

行业报告将帮助企业、学术科研单位、投资企业准确了解行业最新发展动向,及早发现行业市场的空白点,机会点,增长点和盈利点……,把握行业未被满足的市场需求和趋势,形成企业良好的可持续发展优势,有效规避行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。

报告目录:

第一章、中国电商行业发展概况传统电商平台发展痛点分析

第一节、中国电商行业发展现状分析

一、行业发展历程

二、行业发展特点

三、行业竞争格局

四、行业发展趋势

第二节、中国传统电商平台发展痛点分析

一、平台流量成本高企

二、传统电商转化率低下

三、买家需求匹配效率低下

第二章、中国社交电商行业发展概况

第一节、中国社交电商行业定义及特点

一、社交电商定义

二、社交电商特点

第二节、中国社交电商行业发展意义

一、对消费端的意义:激发消费增量

二、对企业端的意义:为品牌宣发提供新渠道

三、对电商行业的意义:促进行业多元化发展

第三节、中国社交电商行业发展历程

一、起步期

二、野蛮生长期

三、规范成长期

第四节、中国社交电商与传统电商平台对比分析

一、成本对比分析

二、转化率对比分析

三、商品显示对比分析

四、导流途径对比分析

五、目标群体对比分析

第三章、中国社交电商行业发展分析

第一节、中国社交电商行业发展动力分析

一、社交媒体技术驱动

二、时间碎片化驱动

三、购物习惯转变驱动

四、消费升级驱动

五、政策驱动

六、资本助推驱动

第二节、中国社交电商行业发展规模分析

一、中国电商行业总体规模

二、中国社交电商行业规模

三、社交电商占电商行业比重变化

四、社交电商从业人员规模

第三节、中国社交电商行业竞争分析

一、行业总体竞争格局

二、行业潜在进入者威胁

三、行业替代产品威胁

四、行业上游议价能力

五、行业消费者议价能力

第四章、中国社交电商行业消费者分析

第一节、中国社交电商消费者群体画像

一、性别画像

二、年龄结构

第二节、中国社交电商消费者行为分析

一、社交电商平台消费者购物考虑因素

二、社交电商平台消费者购物品类偏好

三、社交电商平台消费者好友分享习惯

四、社交电商平台消费者复购频次

五、社交电商平台消费者购买方式偏好

第五章、中国社交电商行业运营模式分析

第一节、中国社交电商行业B2C平台模式分析

一、B2C平台模式简介

二、B2C平台运营模式

三、B2C平台模式优点分析

四、B2C平台模式缺点分析

五、B2C平台模式典型案例

第二节、中国社交电商行业B2B2C平台模式分析

一、B2B2C平台模式简介

二、B2B2C平台运营模式

三、B2B2C平台模式优点分析

四、B2B2C平台模式缺点分析

五、B2B2C平台模式典型案例

第三节、中国社交电商行业导购类平台模式分析

一、导购类平台模式简介

二、导购类平台运营模式

三、导购类平台模式优点分析

四、导购类平台模式缺点分析

五、导购类平台模式典型案例

第四节、中国社交电商行业“拼团”模式分析

一、“拼团”模式简介

二、“拼团”运营模式

三、“拼团”模式优点分析

四、“拼团”模式缺点分析

五、“拼团”模式典型案例

第六章、中国社交电商行业典型案例分析

第一节、拼多多

一、企业基本信息

二、企业发展历程

三、企业目标客户

四、企业重要伙伴

五、企业盈利模式

六、企业融资规模

七、企业经营情况

八、企业商业模式点评

第二节、小红书

一、企业基本信息

二、企业发展历程

三、企业目标客户

四、企业重要伙伴

五、企业盈利模式

六、企业融资规模

七、企业经营情况

八、企业商业模式点评

第三节、环球捕手

一、企业基本信息

二、企业发展历程

三、企业目标客户

四、企业重要伙伴

五、企业盈利模式

六、企业融资规模

七、企业经营情况

八、企业商业模式点评

第四节、什么值得买

一、企业基本信息

二、企业发展历程

三、企业目标客户

四、企业重要伙伴

五、企业盈利模式

六、企业融资规模

七、企业经营情况

八、企业商业模式点评

第五节、蘑菇街

一、企业基本信息

二、企业发展历程

三、企业目标客户

四、企业重要伙伴

五、企业盈利模式

六、企业融资规模

七、企业经营情况

八、企业商业模式点评

第六节、其他典型社交电商分析

第七章、中国社交电商行业发展趋势及前景分析

第一节、中国社交电商行业发展趋势分析

一、行业需求端发展趋势分析

二、行业发展模式趋势分析

三、行业竞争格局趋势分析

第二节、中国社交电商行业发展前景预测

一、12019-2024年社交电商行业规模预测

二、22019-2024年社交电商行业从业人员规模预测

第八章、中国社交电商行业投资战略规划

第一节、中国社交电商行业投资现状分析

一、中国主要社交电商平台融资汇总

二、中国社交电商行业投资主体分析

三、中国社交电商行业投资壁垒分析

第二节、中国社交电商行业投资风险分析

第三节、中国社交电商行业投资策略建议

一、投资标的筛选策略建议

二、投资形式选择策略建议

图表目录

下载征订表全程配有客服专员为您提供贴心服务

订阅说明:

①.下载征订表或者网上订购,请详细填写后传送给我们

②.通过银行转帐、邮局汇款形式支付购买报告款项

③.我们收到汇款凭证后,特快专递报告或者发送报告邮件

④.款项到帐后快递款项发票

⑤.大批量采购报告可享受会员优惠,详情来电咨询

国内汇款(人民币)

帐户名:北京中宏经略信息咨询有限公司

开户行:工行北京天宁寺支行

帐号:02000 2480 9201 039579

公司简介
中宏经略是一家专业的产业经济研究与产业战略咨询机构。成立多年来,我们一直聚焦在“产业研究”领域,是一家既有深厚的产业研究背景,又只专注于产业咨询的专业公司。我们针对企业单位、政府组织和金融机构,提供产业研究、产业规划、投资分析、项目可行性评估、商业计划书、市场调研、IPO咨询、商业数据等咨询类产品与服务,累计服务过近10000家国内外知名企业;并成为数十家世界500强企业长期的信息咨询产品供应商。 公司致力于为各行业提供最全最新的深度研究报告,提供客观、理性、简便的决策参考,提供降低投资风险,提高投资收益的有效工具,也是一个帮助咨询行业人员交流成果、交流报告、交流观点、交流经验的平台。依托于各行业协会、政府机构独特的资源优势,致力于发展中国机械电子、电力家电、能源矿产、钢铁冶金、嵌入式软件纺织、食品烟酒、医药保健、石油化工、建筑房产、建材家具、轻工纸业、出版传媒、交通物流、IT通讯、零售服务等行业信息咨询、市场研究的专业服务机构。经过中宏经略咨询团队不懈的努力,已形成了完整的数据采集、研究、加工、编辑、咨询服务体系。能够为客户提供工业领域各行业信息咨询及市场研究、用户调查、数据采集等多项服务。同时可以根据企业用户提出的要求进行专项定制课题服务。服务对象涵盖机械、汽车、纺织、化工、轻工、冶金、建筑、建材、电力、医药等几十个行业。

当前页面网址: http://www.cn-bigdata.cn/report/20181107/147248.html