2016年
中国互联网消费金融市场研究报告
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2 2
宏观环境分析
消费信贷发展现状
新金融行业的消费金融案例——京东金融
互联网消费金融趋势前瞻
1
2
3
4
3 3
消费促进宏观经济转型
中国国民经济稳中求进,社会消费品零售总额超过30万亿
来源:国家统计局,艾瑞咨询。
自改革开放以来,中国国民经济长期保持快速增长的态势。数据显示,截止2015年,中国国内生产总值近68万亿元,且依然保持着6.9%的增长速度。艾瑞咨询认为,虽然增速有所下降,但中国国民经济快速增长的态势将长期持续,其中消费对于GDP的贡献将获得显著提升。 2015年中国社会消费品零售总额为300931亿元,同比增长10.7%,高于GDP平均每年约7%的增速。随着我国民间财富的增长,以及国家对消费的刺激政策,我国居民的消费意愿逐年增高。
18.8 21.9 26.9
31.7 34.6 40.7
48.1 53.5
59.0 64.1
67.7
11.3%
12.7%
14.2%
9.6%
9.2%
10.4%
9.3%
7.7%
7.7%
7.4%
6.9%
0
25
50
75
100
20052006 200720082009 201020112012 201320142015
2005-2015年中国国内生产总值及增长率
支出法生产总值(万亿元) 增长率(%)
6.8 7.9 9.4 11.5 13.3
15.7 18.4
21.0 24.3
27.2 30.1
15.8%
18.2%
22.7%
15.5%
18.3%
17.1%
14.3%
15.5%
12.0% 10.7%
0
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30
45
60
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
社会消费品零售总额(万亿元) 增长率(%)
2005-2015中国社会消费品零售总额及增长率
4 4
中国消费的巨大潜力
2015年我国最终消费支出对GDP增长的贡献率增加15.4%
注释:是指一个国家或地区在一定时期内的最终消费(用于居民个人消费和社会消费的总额)占当年GDP的比率,是衡量国民经济中消费比重的重要指标。资本形成率亦称投资率,通常指一定时期内资本形成总额占国内生产总值的比重。资本形成总额包括两部分,一部分是固定资本形成总额,另一部分是存货增加。
来源:国家统计局,World Bank。
数据显示,2015年我国全年最终消费支出对国内生产总值增长的贡献率为66.4%,比上年提高15.4个百分点,但与美国相比依然有较大的差距。 艾瑞咨询认为,经济危机后的中国经济增长过度依赖投资,导致经济结构失衡,同时,由于中国出口对美国和欧洲市场的依赖程度较高,因此,海外市场需求疲弱导致货物和服务净出口受负面影响严重。 因此,未来的中国经济结构调整将重点依赖消费这架马车,而这一成果也在2015年的经济数据中有所显现,居民消费的快速增长与消费金融产业的发展相互促进。
54.1% 52.4% 50.6% 49.7% 50.0% 49.1% 50.2% 50.8% 51.0% 51.2% 51.30%
41.5% 41.7% 41.6% 43.8%
47.2% 48.1% 48.3% 47.7% 47.8% 46.0% 45.8%
81.8% 81.8% 82.4% 84.3%
86.3% 84.6% 84.9% 83.9% 83.2% 83.0% 83.1%
30%
45%
60%
75%
90%
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015e
最终消费率(%) 资本形成率(%) Final consumption expenditure, etc. (% of GDP)
2005-2015年中美两国消费对GDP贡献情况
5 5
互联网有效释放消费
电子商务对于用户行为习惯的颠覆性变革
来源:1.此处指广义网络经济,艾瑞将广义的网络经济定义为PC网络经济与移动网络经济之和。网络经济市场规模统计各细分行业企业的营收规模;2.从2011Q4开始,移动互联网市场规模包括手机和平板电脑两类移动设备上创造的市场规模总和;3.电子商务市场包含中小企业B2B电子商务、网络购物和在线旅行预订市场;4.网络购物市场规模为C2C交易额和B2C交易额之和。根据企业公开财报、行业访谈及艾瑞统计预测模型估算。
2015年中国网络经济市场营收规模高达1.1万亿元,同比增长45.6%,而2015年中国网络购物交易规模约为3.8万亿元,同比增长37.2%,未来几年,中国西部省份及中东部三四线城市的网络购物潜力将进一步释放,可以预计,未来国内电商行业整体将成为拉动消费的主要渠道。
0.8 1.2
1.9
2.8
3.8
5.0
6.2
7.5
70.2%
51.3%
59.4%
47.1%
37.2%
30.5%
25.3%
20.3%
0
3
6
9
12
2011 2012 2013 2014 2015e 2016e 2017e 2018e
2011-2018年中国网络购物交易规模
网络购物交易规模(万亿元) 增长率(%)
2.2 3.3
5.3 7.6
11.1
15.6
21.1
26.8
51.6%
58.2%
44.5%
45.6%
41.0%
35.0%
26.7%
0
10
20
30
40
2011 2012 2013 2014 2015 2016e 2017e 2018e
2011-2018年中国网络经济市场营收规模
网络经济市场营收规模(千亿元) 增长率(%)
6 6
宏观环境分析
消费信贷发展现状
新金融行业的消费金融案例——京东金融
互联网消费金融趋势前瞻
1
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消费是未来信贷主要动力来源
2015年中国消费信贷规模达到19.0万亿,同比增长23.3%
来源:中国人民银行,艾瑞咨询。
艾瑞咨询数据显示,2015年中国消费信贷规模达到19.0万亿,同比增长23.3%,依然处于快速发展阶段。
艾瑞预计,2016年前后,我国信贷余额或将突破100万亿大关。中国消费信贷规模在未来依然仍将维持20%以上的快速增长趋势,预计2019年将达到41.1万亿,是2010年的5倍以上。消费拉动经济增长的趋势将持续显现。
47.9 54.6 62.8 71.7
81.5 93.6
107.8 124.4
143.6
166.0
14.1%
15.0%
14.2%
13.6%
14.9%
15.2%
15.4%
15.5%
15.6%
0
70
140
210
280
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016e2017e2018e2019e
人民币信贷余额(万亿元) 增长率(%)
2010-2019年中国人民币信贷余额及增长率
7.5 8.9 10.4 13.0
15.4 19.0
23.0
27.9
33.8
41.1
18.3%
17.7%
24.2%
18.5%
23.3%
21.1%
21.4%
21.5%
21.4%
0
15
30
45
60
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016e2017e2018e2019e
中国消费信贷市场规模(万亿元) 增长率(%)
2010-2019年中国消费信贷余额规模及增长率
8 8
极不平衡的消费信贷
中国住房贷款占消费信贷规模75%
来源:中国人民银行,艾瑞咨询。
从2013年至今,中国消费信贷领域住房贷款占比始终维持在75%左右,是中国消费信贷的绝对主力。这种情况源于银行风控体系的局限性:必须依靠不动产的抵押物才可以发放贷款,这也是中国消费金融发展缓慢的主要原因。正是由于这种授信模式与消费闭环的制约。
在互联网、电子商务以及网络分期等新型模式出现后,由于对用户信用程度和物流的把控,使的原有的风控体系得到升级,那么随着市场接受程度的增加,未来非房产或购车类的消费信贷会有更大的增长潜力,基于真实消费背景的互联网消费金融更具优越性。
75.1% 74.9% 75.0% 75.0% 74.9% 74.9% 74.8%
14.2% 15.2% 16.4% 17.0% 17.3% 17.9% 18.0% 2.7% 2.9% 3.0% 3.1% 3.1% 3.2% 3.2% 3.2% 3.1% 3.1% 3.1% 3.1% 3.1% 3.1%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
2013 2014 2015e 2016e 2017e 2018e 2019e
2013-2019年中国信贷结构
住房贷款 信用卡消费信贷 汽车贷款 小额贷款 其他贷款
9 9
互联网消费金融的重要作用
2015年交易规模或突破2000亿元,较上年增长约十倍
来源:艾瑞数据库,综合行业访谈及艾瑞统计预测模型推算。
2013-2014年,中国互联网消费金融市场正处于发展的起步阶段,进入2015年,政策试点扩大范围、央行开放征信牌照、从互联网巨头到新兴创业公司都开始布局消费金融。市场也延续过去两年的强进增长势头下,开始井喷式发展。艾瑞咨询数据显示,2013年,中国互联网消费金融市场交易规模仅为60.0亿元,2014年交易规模则突破183.2亿元,增速超过200%,2015年,整体市场或突破两千亿元。
艾瑞咨询认为,由于授信模式与消费闭环的制约,导致消费信贷自身发展不平衡,基于真实消费背景的互联网消费金融更具优越性。
6.8 18.6 60.0 183.2 2356.4 8695.1
19877.0
38680.7
67652.5
173.5% 222.6% 205.3%
1186.2%
269.0% 128.6% 94.6% 74.9%
0
30000
60000
90000
120000
2011 2012 2013 2014 2015e 2016e 2017e 2018e 2019e
2011-2019年中国互联网消费金融交易规模及增速
互联网消费金融交易规模(亿元) 增长率(%)
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互联网消费金融的核心
电商生态优越性是互联网消费金融发展的核心要素 自2014年始,电商生态的消费贷款在互联网整体消费贷款的比例开始迅速攀升,艾瑞咨询预计,在2016年该项业务占比将成为互联网消费贷款中最主要的商业模式。艾瑞咨询认为,在这种迅速增长的行业生态中,互联网与消费均可能只是消费金融的外表,电商生态的优越性才是决定互联网消费金融的核心要素。
32.0%
57.7%
71.9% 73.9%
98.0% 97.2% 96.5%
59.5% 17.9%
10.6% 10.4%
1.0% 1.8% 2.5% 7.5%
22.8% 16.2% 14.5%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2011 2012 2013 2014 2015e 2016e 2017e
2011-2017年中国互联网消费贷款规模及增长率
电商生态消费信贷交易规模占比 P2P消费信贷占比 网络分期 其他
来源:艾瑞数据库,综合行业访谈及艾瑞统计预测模型推算。
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消费金融产业快速发展,潜力巨大
中国信贷市场发展不均衡,小微与个人消费为核心市场
注释:图中数据均为2015年年底余额;中国信贷规模指境内贷款规模。
来源:中国人民银行,国家统计局,艾瑞咨询。
数据显示,截止2015年年底,中国整体信贷余额达到94.0万亿元人民币。其中,个人信贷占比28.8%,余额达到27.0万亿人民币。个人消费信贷占个人信贷比例为70.1%,余额为19.0万亿,仅占中国整体信贷余额20.2%。
艾瑞咨询认为,中国金融市场与中国国民经济的发展相辅相成,依然处于快速的发展过程中。但与此同时,中国信贷市场发展不均衡的现象也愈发明显。一方面在于小微企业融资难的现状依然在持续,传统金融机构的业务形式无法满足所有小微企业的融资发展需求;另外一方面,由于中国个人信用体系的不健全,传统金融机构无法充分满足个人消费信贷需求。因此,小微企业融资与消费金融是核心潜力板块。
中国信贷规模
94.0 万亿
中国个人信贷规模
27.0 万亿;占比 28.8%
2015年中国信贷市场发展现状 Others
住房贷款
约为75%
信用卡 约为15%
汽车贷款 约为3%
其他贷款
约为 7%
信用
非 信用
中国个人消费信贷规模
19.0 万亿;
占个人信贷余额 70.1%
占信贷规模整体 20.2%
信用贷款
约为23%
非信用贷款
约为77%
12 12
互联网消费金融的延展性
通过与消费者的贴近,电商消费金融具有更高的适用性 电商平台更贴近消费者,可以通过对消费品更为灵活多样的定价和支付模式,设计出更符合市场预期的商品交易模式。与之相比,传统消费金融建立在银行的统一管理之上,其灵活性和适应性更差。
传统消费金融
覆盖人群范围: 有大额消费需求的人群 以及进行信用卡消费的人群 覆盖商品范围: 大额消费信贷 信用卡消费信贷 使用频率: 随消费的商品数量的增加而增加 与用户互动深度: 用户对服务的感受更多是对资金整体的处理 方式更为模式化,用户参与感较少 扩张潜力: 依托对传统金融商品或线下消费场景中的营销能力 实质: 以延迟支付来充分利用货币的时间价值,银行作为资金及资金信息的持有、管理方,是传统业态中资金流通的必经渠道。
互联网消费金融
覆盖人群范围: 80/90后为主 以及其他年龄段进行网购的人群 覆盖商品范围: 大额信贷:车贷、房贷 电商平台上的所有可消费信贷 使用频率: 随消费的商品数量的增加而增加 与用户互动深度: 用户对服务的感受随每一次消费商品数量的增加而加深,方式更为灵活多样 扩张潜力: 依托互联网平台及在年轻人中高普及率的社交网络 实质: 敲碎商品的价值和使用价值,使之高频率、低额度的进行交换,架空了银行渠道,让市场来影响作为消费品价值一部分的资金价值的定价
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宏观环境分析
消费信贷发展现状
新金融行业的消费金融案例——京东金融
互联网消费金融趋势前瞻
1
2
3
4
14 14
各互联网巨头先后发力,瞄准消费金融市场。该市场在短短几年时间里,已经历由开篇入场到逐步规范和完善,并不断优化、扩展、求新求变的阶段。其中,京东金融最早进入该领域,也有着广泛的消费金融场景构建,在之后的几页论述中,艾瑞将以京东金融作为行业范例,浅析其运作模式,以及消费金融行业未来的发展趋势。
互联网巨头布局消费金融
各巨头埋子布局,瞄准消费金融市场
场景 建构
风险 控制
资产 证券化
持续 创新
蓬勃 兴起
2015年初,京东提出场景化消费金融,“白条”逐步打通海淘、产品众筹及O2O,同时,走出京东电商,将消费金融服务覆盖到旅游、租房、装修、教育等领域。 2015年7月: 蚂蚁花呗接入40多家线上购物平台。 2015年下半年陆续有更多的垂直场景消费金融机构出现。
筹谋: 风控:
京东消费金融强化金融科技,通过自主研发的大数据模型和风控系统,做用户信用评估、搭建信用生态,同时通过投资等方式,引入京东商城外的多渠道数据源。 蚂蚁金服、腾讯、百度也都依托自身平台用户基础,做用户评估、大数据风控。
远虑:
2015年10月:京东金融的“京东白条应收账款债权资产支持专项计划”在深交所挂牌,成为业内首款有影响力的互联网消费金融资产证券化产品。 此后,分期乐等消费金融资产证券化项目陆续在交易所挂牌。
求新:
2014年2月: 京东消费金融推出业内第一款互联网消费金融产品——白条; 2014年7月: 天猫推出天猫分期,也进入该领域。 2015年4月: 百度推出百度有钱, 抢滩互联网消费金融领域。
入场: 京东消费金融输出白条服务能力、白条类系统性的消费信贷产品能力、风控能力,开始做针对消费者的全市场消费金融生态。 其它互联网金融机构亦在深挖细分消费市场机会,加速布局。
15 15
业务布局
基本概况、业务团队及发展现状 京东金融基于京东多年来积累的交易数据,物流数据和仓储数据为基础的金融科技平台之上,目前已形成了支付、供应链金融、消费金融、众筹、财富管理、保险、证券七大业务板块。目前,其消费金融业务已经拓展到京东体系外,通过输出风控和风险定价能力,为更多的线下消费场景提供产品、服务、资金融通解决方案,服务用户消费升级、财富增值以及企业资金管理等新生需求,助力创业创新,促进了中国实体经济发展和结构转型。
财富管理
京东金融
京东生态平台
大数据基础
供应链金融 众筹 支付 消费金融 财富管理
金条 钢镚 京东金采 白条 小白卡
场景解决方案 风控技术能力 产品能力
(银行联名信用卡)
风险定价能力
保险 证券
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产品现状(1/3)
To C的个人消费金融布局——白条及白条衍生品 2014年2月,京东金融推出首款面向个人用户互联网消费金融产品——白条。
2015年, “白条”全面打通京东体系内的线上消费场景,覆盖了O2O(京东到家)、海淘以及产品众筹,同时,走出京东,进一步覆盖线下消费场景,包括租房、旅游、教育、装修等。
在模式上,用于京东商城的“白条”属于赊购服务,用于京东商城外的消费场景的“白条”属于消费贷款。
电商场景 校园场景 旅游场景 房产场景 教育场景
在京东商城平台上为用户
提供的赊购服务,”一次
授信,额度循环使用。
与首付游合作,为用户提
供的消费信贷产品。
与教育机构,为消费者提
供购买培训项目的消费贷
款。
作为校园生态的衍生,关
注大学生创业,以及与培
训相关的消费金融服务
等。
满足租房、装修等消费需
求,一次授信,分期还
款。
购车场景
与第三方机构合作,提供
二手车购车消费。
17 17
产品现状(2/3)
To B的企业级消费金融布局——京东金采 2015年6月,京东消费金融推出“京东金采”:面向有采购需求的企业提供信用赊购、分期付款、账期管理等服务,是业内首款企业级消费金融产品。
用户 类型
业务 模式
面向 对象
主要是依托京东商城平
台上,有采购需求的企
业客户。
集团企业;上市公司;中型企
业;民营企业;小微企业;城市
渠道商,个体商户等。
提供符合企业需求的定
制化的信用赊购、账期
管理等服务
18 18
产品现状(3/3)
与市场机构的融合——小白卡和钢镚 京东金融与金融机构、商户充分合作,推出小白卡和钢镚两款产品。
京东金融与银行合作推出联名信用卡,用户可享受银行信用卡VIP待遇,同时享受线上+线下消费的组合权益。
小白卡
与银行、商户合作,为用户提供消费积分资产管理,积分可兑换成钢蹦,在与京东金融合作的商户使用时抵扣消费现金。
钢镚
19 19
金融科技
大数据风控的应用及进化升级 京东在电子商务领域经营多年,长期积累下的用户基础属性信息、购买行为与偏好、资金流、物流等信息,构成了京东金融的大数据核心资产。在不同维度的这些用户数据可相互校验,形成数据模型体系和风控体系,从而也逐步构建了用户的底层信用生态。基于达数据的累积,京东消费金融更加理解用户,从而能够为其提供更精准的金融服务。
账户、风控、连接,也是京东消费金融的核心竞争能力。
支付 数据
贷中:
用户实际的资金用途及其他
购买行为监控
贷后还款及催缴:
京东钱包自动扣款
逾期短信及电话催缴
贷前授信:
历史用户模型评估
用户信用进行授信
司南体系(风险控制模型)
火药体系(量化运营模型)
活字体系(数据洞察模型)
造纸体系(数据征信模型)
20 20
共享精神
数据应用成果的共享 通过数据优化迭代,京东消费金融搭建了智能、高效、融合的决策与反馈体系,运用于各种消费场景中,提升用户体验,同时将风控能力输出,促进整个市场金融资源配置效率。
基于数据集市,完善用户画像,建立全方位的智能评分模型:申请评分模型、行为评分模型、催收评分模型、套现交易识别模型、马甲/经营账号识
别模型、虚假交易识别模型
京东金融通过多年积累的用户数据、在线行为数据、交易数据、物流数据、仓储数据等,形成用
以甄别风险的大数据集市
通过风险决策系统、订单监控系统、催收管理系统对海量交易进行在
线自动决策
智能评分模型
自动决策系统
风险数 据集市
21 21
行业推动
消费金融资产证券化&风控及大数据能力输出 2015年9月,“京东白条一期应收账款债权资产支持专项计划”在深交所挂牌,成为中国资本市场首支在深交所挂牌的互联网消费金融资产证券化产品。目前,京东白条ABS发行已成常态化,其风控能力日益受到市场的认可。
此外,京东金融投资了聚合数据、ZestFinance、数库等大数据公司,进一步巩固金融科技实力,并将对外输出风控能力。
2016年1月16日,京东集团宣布旗下京东金融融资66.5亿元人民币,由红杉资本中国基金,嘉实投资和中国太平领投。
京东商城消费者
京东白条资产证券化
深交所 投资人
券商资产管理公司
京东金融 赊购
转让债权
推出项目
挂牌 投资
应收账款债权
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宏观环境分析
消费信贷发展现状
新金融行业的消费金融案例——京东金融
互联网消费金融趋势前瞻
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互联网生态体系
生态推动型互联网金融格局
互联网生态与金融生态结合更加紧密 互联网改变了信息传播的方式,同时也影响了目标客户的获得手段;互联网技术的发展使得金融领域的运作更加规范和透明,同时也使得网络征信体系日益完善。金融行业在现实中发展的种种瓶颈很多都能在与互联网生态的结合共进中得以解决。
金融服务 征信体系 内部机制 金融司法 客户获取
低成本的客户获取渠道
稳定、可控、高水平的金融服务
完善的征信体系和高水平的征信技术
高效、便于管控的内部机制
健全的法制环境、高执行力的违约惩戒和金融司法
理想的金融环境
线上服务 更为可控、便于管理 和评价
大数据等 技术将使互联网征信更为精确完善
基于网络 平台的在线办公更为高效、可控、便于管理
场景化的 营销布局+指数级的客户增长潜力
国家逐步 加强防治网络犯罪的 力度
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需求推动型产品线搭建
电商生态可围绕个人用户的单一需求,向外不断延伸 电商网站通过在线购物平台的建立,积累了关于用户需求的大量的、立体的数据,通过用户画像技术,能够更好的围绕个人用户的单一需求,向外不断扩展、延伸。例如,在某平台有三年网购经历的A君在春节期间通过合作商家预定了一张某旅游城市的机票。根据对A君在平台上的历史购买行为,以及对该旅游城市相关产品关联度的分析,可以得出A君后续可能的购物需求,而后该平台利用得出的结论来对A君进行相关购物的广告推介。
A 君于春节期间购买某旅游热门城
市的机票
跟团旅游
需要购买飞机延迟保险
80%
66%
92%
42%
需要行李托运
目的地接车
预定酒店
自助旅游
购买户外运动装备 28%
需要购买旅行意外保险
愿意购买行李丢失损坏赔偿险
打车去机场
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未来金融革命
机器学习与数字技术对风控的促进作用
金融资产
金融资产的保值增值
金融的本质是通过对金融资产的重新整合,达到资产的保值增值目的,而其中因时间、空间的差异、及因人力而产生的风险与成本,一直是限制金融业务扩展的桎梏。通过对机器学习和数字技术的应用,旧有的金融业务渠道得以重塑,使得金融风险的管控更为智能化、公开化、可视化。
金融科技手段
手续
审批
风险决策系统
用户评估模型
风控
以人为媒介的制度、流程控制
以金融科技为基础的技术控制
订单监控系统
其他基于人力的规章和流程
其他基于技术的自动化流程
数字技术
对旧有金融渠道的重塑
机器学习
旧 渠 道
新 渠 道
26 26
互联网商业逻辑的冲击
流量论与质量论之争:英雄创造历史,还是时势造英雄?
关于互联网经济的流量论与质量论之争,实际上是在争论:是行业生态优越性决定商业模式,还是逐步形成的用户使用习惯塑造行业生态。这就好似历史哲学中的经典论辩:是英雄创造历史,还是时势造英雄?
艾瑞咨询认为,赢得客户的致胜策略并不是单向线性的,两种观点只是在不同的侧面描述了行业的演进规则,好比一个二元N次方程的极值并不在其中一个变量为零的情况下取得,能因时因事结合大众需求而对各种资源做出最佳规划的,就能够更好的掌握未来,正所谓“能因敌变化而取胜者谓之神”。
裂变逻辑
理念认同与获得感
服务质量与服务体验
互动关系
相比服务质量,更看重服务的数量;
倾向于以参与人群的规模来形成现象级
话题、裹挟于流行趋势进行营销(前
提:达到形成现象级话题的规模节点)
更看重参与用户的数量和频率
多为病毒式营销或直接的媒体宣传投
放
更为侧重用户对商品本身及商品所传
递的理念的价值认同,及对传递出的原
本商业模式中的弊端的解决方案的认可
流量为王 质量当先
更看重参与用户的持续使用倾向
更为侧重因消费方式的改变带来的新
奇体验和获得感
更多倾向用户口碑的积累和由优势的
解决方案对旧有生态产生的自然冲击
更看中行业生态和行业模式的搭建;
此类商业逻辑相信,在社交网络发达的
今天,流行不是稀缺资源,好的商业模
式才是致胜的关键
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关键词、概念和定义
概念 定义描述
网络营销 利用网络媒体(包括门户网站、垂直媒体网站、视频网站、社区网站、搜索引擎、客户端软件等)宣传企业品牌形象或进行促销活动等的营销行为。
网络广告 (汽车网络广告)市场规模
广告主(汽车厂商)在网络媒体上投放的广告费用总和,这个规模要小于其用于营销的总费用。
垂直媒体 专注于某一领域的网络媒体网站,如汽车网站、房产网站等。
计费方式 根据网络广告投放效果计算广告费用的方式,如按照千次展示付费的CPM、按照点击次数付费的CPC、按照展示时间付费的CPT、按照用户实际行为付费的CPA等。
概念 定义描述
机器学习 计算机通过模拟人类的学习行为,实现重新组织已有的知识结构,并使之不断改善的性能。
数字技术 是一项与电子计算机相伴相生的科学技术,指借助一定的设备将各种信息,包括:图、文、声、像等,转化为电子计算机能识别的二进制数字后进行运算、加工、存储、传送、传播、还原的技术。
金融科技 用以改进金融体系效率的科学技术。
消费金融 指向各阶层消费者提供消费贷款的现代金融服务方式。
消费信贷 是商业银行陆续开办的用于自然人(非法人或组织)个人消费目的(非经营目的)的贷款。
互联网金融 本报告中所指互联网金融是一切利用网络实现资金融通的行为。
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附录
研究目的 本报告的研究目的是基于iUserTracker的精准网民行为数据,还原中国互联网市场用户行为层面的真实现状以及变化。报告将研究领域划分为互联网大、小服务、全部网站以及细分行业网站三大领域,力图为互联网企业、广告公司、投资机构等相关方提供互联网市场发展格局与趋势、竞争对手市场地位及网站发展状况、网民网络访问习惯等关键信息,为其战略决策提供数据依据。 数据来源 本报告所涉及的数据均来自于艾瑞的网民行为监测软件iUserTracker。 iUserTracker由艾瑞咨询集团于2005年启动产品研发,2006年7月在中国正式推出,产品是基于超过40万中国网民样本的网络行为监测数据,真实反映中国互联网市场客观情况的数据产品。 样本规模:基于40万以上家庭及工作单位网民 数据积累:数据始于2006年7月 监测范围:300多个网络服务类别、覆盖3000多家网站和1000多个软件 分析指标:多达25个全方位网民衡量指标,例如网民覆盖、访问粘性等 研究方法 本报告以iUserTracker数据为基础,划分互联网大、小服务、全部网站以及细分行业网站三个研究领域,并针对该三个领域以月度覆盖人数、月度总有效浏览时间、月度总浏览页面等指标进行排名,最终形成若干排名、对比榜单。
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