互联网分析报告范文1
数据能力：互联网巨头发展金融最大优势
数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。
中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。 虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。
据CNNIC统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。
蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。
随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近GDP总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。
相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。
目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿 ，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。
另一方面， 经过了几年的高速发展， 阿里、腾讯等 互联网头部公司具有了稳定的市场地位和可观的市值规模。对互联网龙头公司来说，线下商业模式向线上搬迁所带来的红利在消退，未来的增长是决定公司战略的重要因素。
经过了近6年的高速增长，截止2016年底，中国移动互联网月度活跃用户数量已经突破了10亿大关，但同比增长持续放缓，IOS设备不增反降。
另外一方面，规模型APP(MAU大于1万)的数量在2015年达到顶峰后，在16年开始下滑，但头部 APP(千万级以上)数量仍在持续增加。在新用户增长乏力的局面上，头部APP实际上在持续收割中部APP的用户，互联网市场寡头化的趋势越来越明显。
随着移动互联的渗透率达到网民总数的95.1%，人口红利逐渐减退，移动互联网正从增量模式转入存量模式。增量流量的枯竭，迫使互联网公司改变一贯以来依靠流量的粗放模式，而更多的依靠增值服务，对存量流量进行再获取，管理和商业化成为互联网巨头的主要着眼点。
对于互联网和科技巨头而言，金融市场显然是具备足够体量和盈利能力的潜在市场，基于个人客户和小商户的数据挖掘和逐渐积累沉淀的风险定价能力有希望成为其在金融领域的竞争优势。我们判断，数据金融可能在互联网盛宴的下半场绽放光彩。
中国互联网巨头以支付为入口，以数据为底层支持，基于大数据的理财产品、信贷、保险等的设计、发行、分销;嵌入场景的消费金融和供应链金融;以区块链、云计算为代表数据金融技术能力的输出，综合来看，数据金融初具雏形。互联网巨头的获客成本持续低于传统金融机构，逐渐成熟的互联网征信体系将进一步释放巨大的金融衍生场景，互联网巨头重构金融的机会正在到来。
与传统的征信数据相比，互联网数据能够更全面地反映用户消费及资金状况，海量数据在互联网各项平台中不断积累，信用生态合作者也可以提供后续反馈，形成新的行为和交易数据回路，在反馈中不断更新个人征信状况。
深度契合需求， 互联网金融增量市场空间巨大
需求端：个人客户和小商户对金融服务的需求持续存在。传统金融公司很难满足长尾曲线中后部客户对于金融服务便利性、可得性和性价比的需求。互联网公司依靠庞大用户基础、用户数据持续跟踪分析和渠道优势，对更大范围的客户进行信用评估和金融服务，如京东金融等。
中国个人消费贷款余额在4万亿量级，长期有望增长至10万亿以上，对应高达数千亿的利息收入。综合考虑保险、投资、众筹等其他业务，个人金融服务市场空间有望达万亿规模。数据金融公司有机会在增量市场中占据较大份额。
据央行统计，目前传统的金融机构对国内个人征信的覆盖率仅为28%，而美国个人征信市场的覆盖率为92%，以FICO信用分为主要依据的美国个人征信系统已经有了十多年历史，而央行的征信系统还存在查询难、记录少、个人信息在不同银行割裂等情况。
作为个人金融业务发展的基石，个人征信数据是衡量个人风险和金融服务定价的最关键要素。在个人信贷数据偏少的情况下，我国传统金融机构无法对长尾用户进行其他维度的数据交叉验证、分析，导致了个人金融服务市场存在大量空白，需要互联网巨头及科技公司进行填补。
长期以来，中国的传统金融服务局限于以抵押为主的工业制造业和房屋贷款。2010年开始，随着电商及O2O产业的迅速成长，房贷在消费信贷中所占的比例不断降低，消费金融比重不断提高。
我们认为，伴随着消费升级的大趋势，中国居民对信贷业务的需求从房贷车贷为主，扩大到日常消费的方方面面(数码产品、出行、日用品、教育、医疗美容等)。由互联网公司主导的，嵌入电商场景的互联网消费金融业务(分期、小额无抵押信用贷款)在很大程度上推动了这一趋势。我们预计个人金融服务市场将随着第三方支付的普及进一步增长，个人消费金融市场潜力巨大。
从金融市场规模来看为 ，中国居民可投资资产规模持续上升(年化增速为18%左右)，2015年居民可投资资产规模为181万亿，资产结构中仅为35%的金融产品(发达国家金融为产品比例为60%-70% )，提升空间巨大。另外，中国居民的消费需求保持强劲的增长。
2015为个人消费信贷余额为18.95万亿，年化增速为23% 。截止2016年，中国消费性贷款余额的有占比只有20%左右，与欧美发达国家的50%左右的比例相比，有着明显的差距。经初步测在算，国内互联网金融服务的收入空间在2万亿左右。
C端的金融需求金字塔可分为基础的支付，中层的信贷、消费金融及顶层的投资理财三个层次。互联网巨头从电商、社交等入口全面进入第三方支付、征信、小贷、理财等领域，并朝着垂直领域不断纵深发展。
流量入口带来的场景和数据优势，使得互联网巨头迅速切入支付和征信两大底层金融功能。在中国市场以腾讯和蚂蚁金服、京东金融为代表的一系列互联网公司在金融领域快速探索。
凭借支付宝占领第三方支付入口后 ， 蚂蚁金服依托电商平台积累的海量数据 ， 助力金融产品定价与风险控制。蚂蚁借呗(纯信用个人贷款)2016年用户数达到1000万，放款规模为3000亿元。
2016年双十一支付宝全天完成支付10.5 亿笔，“花呗” 占20% ，我们估计花呗2017年放款规模在1-2万亿左右 。源于支付宝资金沉淀和理财属性的余额宝，目前资产规模超过一万亿，理财规模年化增速超过30% 。
云计算将支付宝每秒支付能力提升到了8.59万笔，远超VISA(1.4万笔)等国内外金融机构。依托于淘宝、阿里巴巴和天猫三个电子交易平台，蚂蚁金服获取了海量的交易数据和消费行为数据，在此基础上，整个蚂蚁金服搭建起了基于信用体系的金融业务帝国。
目前，凭借着覆盖长尾用户的消费数据和用户画像能力，每笔网上交易的成本降到了2分钱以下，远低于传统银行，保证了各种普惠金融业务顺利开展。数据的优势使得蚂蚁金服的产品研发和差异化定价能力显著高于传统的保险及基金销售网点。
中美互联网金融路径不同， 中国盈利模式刚刚起步
资料显示，2016年共有4.5亿账户使用支付宝，而海外支付巨头PayPal的活跃账户仅有1.97亿，支付宝超PayPal成为全球最大的第三方支付公司，2015年支付宝的资金支付总额达到9310亿美元(根据花旗研究院数据)，而PayPal为2817亿美元， 支付宝在活跃用户及使用频次数据都远超PayPal ，但蚂蚁金服的现阶段营收远低于PayPal，ARPU提升空巨大。
从收入结构来看，蚂蚁金服国内支付服务收入占总收入比例达到40%以上，小微借贷收入占比达18%，天弘基金收入占比17%，托管利息收入17%，蚂蚁金服支付规模大，但盈利水平低于PayPal。个人借贷相关费用已经成为 PayPal和蚂蚁金服的重要业务内容(12%vs18%)，但消费金融和个人信贷产品为PayPal每年带来86.4亿收入，而蚂蚁金服的相关服务在收入在60亿左右，支付宝凭借着更高的用户基数和更多的线下支付场景，我们认为未来盈利空间巨大。
与支付宝不同的是，PayPal并没有向全牌照的金控集团转型，而是建立了独树一帜的情景电商模式和全方位的内嵌式支付入口，彻底改变传统电商的游戏玩法，极大提高潜在用户转化率。凭借市场第一的用户消费转换率，PayPal得到了很高的交易佣金作为回报。
我海外互联网巨头在基础的支付和电商层面不断开发，为传统商家和银行卡提供网络支付和电商入口，本身并不拥有资管、银行等牌照类业务。底层的支付和消费功能正在成为如Facebook、PayPal等巨头进一步提升广告、交易收入，开发ARPU值的法宝。
老牌支付巨头Paypal通过一系列的收购和投资，将自己的支付入口扩大至所有的社交应用和主流内容网站。目前PayPal不仅能提供移动支付、转账、信贷功能，更重要的它正在全面向情境电商平台转型。去年九月PayPal收购了Modest，获得了情境电商的所有关键技术：在不同应用场景植入购买按钮，创建app，管理订单等。
PayPal的移动电商平台以及Braintree后台支付的全闭环支持能在用户浏览图片、网页和邮件时拥有全面嵌入式购物体验，用户目光所及之处，都可以一键购买，大大提高了电商用户的转化率和消费规模。该业务目前正在内测，有望成为PayPal新的增长点。PayPal也将是紧接Stripe推出Relay后第二个提供情景电商平台服务的公司。
在美国，传统理财产品、中小企业信贷、保险等均有成熟的金融巨头覆盖，传统金融机构深耕社区和家庭，消费者习惯已养成。互联网企业和fintech类公司不具备渠道优势，他们更多的扮演“补充”角色。未被传统金融服务覆盖的客户或市场缝隙，由互联网企业和FinTech企业来补充，其角色更多的是“提高某已有业务的效率”。
大多数中产阶级的理财服务是由传统银行和资产管理公司、投资顾问公司提供的。近年来，智能投顾平台(自动化投资平台)的兴起，如Betterment、Wealthfront针对的是年轻一代，主打的是在资产在能够得到充分的大类配置前提下，以人工智能和机器学习辅助个人投资者优化资产结构。
CreditKarma公司则提供美国居民信用分数的实时免费查询，根据用户信用分数推荐对他们更划算的金融服务(保险、贷款等);由于Credit Karma掌握了三分之二的美国消费者的实际债务负担，包括债权人和债务利率等信息，系统通过挖掘数据并利用算法使用户看到符合自身需要的广告，也就是对网站用户进行个性化的推荐。佣金收入则来自于成功推荐信用卡、贷款以及其他金融服务。
总结来说，数据优势和流量入口为中国。互联网巨头带来数据金融的全面成功。2016年春节期间，微信完成320亿美金电子红包的转账，是Paypal2015年全年支付额的六倍多。蚂蚁金服旗下的余额宝规模达到了960亿美金，成为世界规模最大的货币基金。
蚂蚁金服目前估值为600亿美金，距离中国交通银行4000多亿人民币的市值仅一步之遥。除美国外，中国将成为全世界最大的支付市场和全世界第二大的金融科技市场。中国互联网巨头成功开发了国内尚未被传统金融覆盖的需求，并走出了一条巨头进化的独特路径。
移动支付为入口 ，数字金融产业链全面成型
供给端：第三方移动支付快速普及，2016年交易规模达38.5万亿，微信支付和支付宝市场份额高达90% 。在占据支付业务核心竞争力之后，数据金融公司开始探索信贷业务，在此过程中优先发展征信，并向保险、众筹、投资等领域延伸。
参照海外发展经验，我们判断消费信贷有望成 为 继支付业务之后，数据金融公司重要的业务之一。传统金融机构通常通过资产抵押控制信贷风险，对于长尾中后端客户服务不足。数据金融公司有机会通过数据分析和风险定价模型服务更大范围的客户。
以腾讯和蚂蚁金服为代表的支付巨头以自有数据为基础，发力征信，谋求覆盖全方位、全场景的移动互联金融生态。蚂蚁花呗已走出阿里平台，接入40多家外部消费平台。京东金融以电商交易和商家备货场景切入，在消费和供应链金融领域纵深发展，通过“白条”拓展消费金融业务，并试水ABS和ABN。
互联网金融将从以支付、电商为代表的产业链前端向以个人金融、资产管理为核心的产业链后端布局发展。未来，立足于互联网巨头和科技公司的金融服务产业，竞争才刚刚开始。
蚂蚁金服：数据+ 科技成就金融巨人
依托于互联网 消费金融的场景化，蚂蚁金服首先打开了电子支付市场，并且将消费金融 、保险、小微企业借贷等业务嵌入了日常的交易场景中 。 在建立起了拥有基金、银行、支付、保险、众筹等全牌照的金融帝国之后， 全方位的人工智能平台被应用于各种服务场景之中，如风险控制、信贷决策、保险定价、服务推荐。加上算法不断迭代，公司向着全场景的智能金融帝国转型，数据+科技使得蚂蚁金服成为互联网时代的金融巨人。
信息的融合在技术和算法的推动下，开始产生巨大的价值。以蚂蚁金服为代表的互联网金融公司与传统金融机构最大的区别在于技术。互联网公司开始利用技术重塑金融：
自动问题识别(CTR)：上下语义匹配及客户真实意图识别。采用标准问题映射技术，再找到多方面的服务标准化或需求驱动。由于采用了人工智能识别技术，2016年双11淘宝自助服务比例达到了97%，自助转人工的需求猛降，客户满意度提高，公开资料显示该技术运用后，人力和GPU成本下降1亿左右，而支付和理财平台的峰值容量和操作效率反而得到极大提升。
基于迁移学习和深度学习的精准营销。基于阿里生态体系的海量数据在深度学习的技术框架内达到融合和学习，对用户、产品、文本等进行同一“编码”，经过大规模学习和迁移学习后，人工智能能够将支付用户的属性和阅读偏好、电商购买行为与保险偏好联系在一起，从而实现基于交易行为和阅读行为的精准营销，助力理财和保险产品的销售和定位。
蚂蚁金服在进行精准营销时，把算法、业务、系统整体打通，大规模提升深度学习效率近6倍左右，并且开始从非结构性数据中提取每个用户的谨慎性系数。
在蚂蚁聚宝的主页和社区观点里面，同一个基金面对不同的用户DNA，会有不同的文字呈现，推荐的内容和原因根据用户习惯和浏览历史而变化，是个性化定制的模式。目前这些全新的算法提高了业务点击转化率将近5.9倍，GMV提高了3.4倍。
小而美的保险：运用机器学习和可解释模型真正理解用户的消费行为。蚂蚁金服的场景化保险产品，如退货险、碎屏险等，保费在0.5-5块钱左右，覆盖海量长尾人群，场景险保费收入多年维持100%的年化增速，双11一天保单金额突破1亿。
场景保险产品凭借着大数据和机器学习，做到了实时投保，实时差异化定价，实时出险率预测和极速核赔。蚂蚁金服使用几百万用户ID数据来培养可解释模型，即用户、他所购买的商品和退货这三者之间的关系，最后得出该用户的退货概率。场景类保险依靠此类核心算法，实现了超小金额保单的盈利。
征信业务方面，蚂蚁金服根据阿里系(占比30-40%)和其他第三方支付机构提供的征信数据，打造出了“芝麻信用”。芝麻信用除了连接了公安系统的实名验证与活体检测技术(扫脸、指纹等)，丰富的交易场景和商家的数据接口为蚂蚁金服的机器学习贡献着源源不断的数据，芝麻信用还涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等信息。
在面对巨量涌入的长尾客户时，传统金融IT的架构无法支撑，蚂蚁金服IT架构的云端化彻底打破传统架构的限制，实现平台上各类机构之间信息的自由流通，由此产生的呈指数级增长的数据量在平台上沉淀。未来，芝麻信用将在消费贷款和个人信用商用领域具有巨大空间。
此外，蚂蚁金服通过将支付入口和场景结合，借助其天量的大数据资源和强劲的云计算数据分析挖掘能力，全方位地切入生活场景，匹配大数据带来的客户侧写和分流能力，实现了高频和高留存的金融服务模式。目前，蚂蚁金服已经成功地将支付端口带来的低成本流量接入了理财、融资和外部购物等业务中，旗下主要包括以下几款产品：
蚂蚁借呗：个人无抵押小额贷款。芝麻分600分以上的用户，可以申请1000元-20万元不等的贷款额度。借呗在推出后的10个月的时间内用户数达到1000万，放款规模为3000亿元。目前“借呗”的还款最长期限为12个月，贷款日利率普遍为0.045%，具体利率随借随还。用户申请到的额度可以转到支付宝余额，和从银行获得的贷款一样。
相较于传统的个人贷款，“借呗”不需要用户提交复杂的个人材料和财力证明，只需凭借芝麻信用分就能对用户的信用水平做出判断和把关，3秒完成放贷。据统计，借呗90%以上的客户是来自于80、90后，也就是30岁左右。现在借呗有近4成的用户是来自于三四线城市，这些城市融资渠道门槛高，借呗现金的业务市场潜力更大。
网商贷(原蚂蚁微贷)：针对个体商户的纯信用个人经营贷款。信用分达到 550分即可为申请，网商贷作为一款贷款服务，其还款最长期限为12个月，贷款日利率是0.018%，微贷技术中包含了大量数据模型，利用网络数据模型和在线资信调查，辅以交叉检验技术来确认第三方客户的信息真实性，将客户在电子商务网络平台上的行为数据映射为企业和个人的信用评价。
此外，还可以通过云计算判断买家和卖家之间是否有关联，是否炒作信用，风险的概率的大小、交易集中度等以此来判断小微企业的信用，降低风险与运营成本。
网商银行：小微企业、个人消费者和农村用户，是网商银行的三大目标客户群体。在贷款业务中，除了覆盖阿里生态体系内电商商户如淘宝店主和外部接近60家合作平台(如金蝶软件、美团)的企业主的“网商贷”外，还包括为农村地区小微经营者提供的无抵押无担保信贷服务“旺农贷”，截至目前，已经覆盖了全国4852个村庄。从贷款利率看，目前保持在7%—12%之间，依企业资信状况浮动。
保险业务：包括嵌入自营产品和 第三方保险销售平台业务。保险产品与蚂蚁金服的其他业务形成对接，产品设计具有场景化、碎片化和定制化特点。
例如，退货运费险是依托于淘内零售平台的销售，通过对不同用户历史数据的分析区别定价，契合了买卖双方在购物时的需求，实现了保单的迅速增长，商户信用保险则是针对天猫卖家的保证金设计，蚂蚁金服通过数据挖掘来对商家的信用状况进行判断，允许商家通过购买信用保险的方式来替代缴纳保证金，降低了商家的运营成本。
嵌入自营性保险产品与阿里的业务生态圈形成呼应，在产品上具有场景化、碎片化和定制化的特点，且庞大的用户和业务资源成为这一类保险产品的核心优势。
腾讯金融：掘金社交数据，互金帝国成型
腾讯的微信支付为腾讯金融积累了理财用户及资产方资源的同时，也沉淀了资产匹配、设计和分析的数据。腾讯目前主要研发的数据产品为 “ 财富值”， 该值定义了 客户财富和风险偏好的系数， 可以帮助理财平台更准确地找到定向的客户，目前主要应用在理财通平台。
在渠道方面，这些经过分析的数据形成结论，通过理财通帮助理财产品、信用卡、车险等的精准营销和定价;在授信方面，通过腾讯金融云的大数据去做风控;在交易方面，根据交易特征筛选来建立“可疑风险防范”等。
微粒贷：依托腾讯大数据用户画像，在符合当期授信条件的用户中随机筛选出白名单用过户并邀请使用产品，首批人数不超过10万人。2016年底，累计发放规模超1600亿元，总笔数超2000万，笔均放款8000元，覆盖6000万人。
微粒贷背靠微众银行，在微信钱包和手机QQ客户端上线，单笔最高可借4万元，个人贷款总额度在500元-20万元之间。值得注意的是，微粒贷日利息0.05%，其年化利息为18.25%，高于同类产品蚂蚁借呗(日利息0.045%)。
微证券：通过与券商合作将把证券的远程开户运用到微信上来，微信用户可以通过微信进行股票交易。此外年初，黄金红包的上线代表了微信支付分销高费率产品，进行金融产品迭代的决心。接下来在基金的接入上，腾讯会借助已经入股的好买基金实现批量接入。
2B端 “连接器力 ”：进一步发力2B端，利用数据金融展开竞争; 全面连接银行信用卡，将大量线上银行行为服务接入到腾讯平台上分享价值;而对缺乏风控能力的P2P、小额贷款公司，腾讯选择通过提供用户信用数据(腾讯征信、财富值)，向合作公司输出能力。
年初上线的大量金融小程序显示了腾讯对进一步向金融机构开发微信导流功能的野心，目前由于监管谨慎的态度，我们对今年小程序在金融产品分销和佣金分成上面保持谨慎乐观。
在征信方面，腾讯金融主攻社交数据，搭建社交大数据用户画像能力。腾讯征信系统主要依赖三部分数据：腾讯系的基础业务数据，如社交、游戏等;从合作金融机构拿到的信贷和金融信息， 以及其他外部数据。目前，中国大部分的征信机构都尚未采用社交数据作为征信评估数据，据统计，社交数据在传统金融机构数据库占比低于5%，同时社交数据所对应的长尾客群往往在央行征信范围之外。
腾讯征信最新开发的模型表明，在小额信贷的风险评估中，社交数据的预测能力要强于传统的借贷数据，腾讯征信开发团队认为，加入社交数据之后，模型效果会有超过20%的提升，反欺诈测评时效果明显。未来腾讯征信将深度应用在金融产品分销和风险评估中，为腾讯金融体系提供准确的用户画像。
京东金融：全面对标蚂蚁金服 ， 金融产品推陈出新
京东金融利用电商平台场景和海量数据优势，根据用户特征，提供信贷、理财产品和保险的分销服务。供应链金融和消费金融服务的场景不仅仅是京东商城，还拓展到了京东生态圈外的很多外部场景。京东金融通过数据及科技能力，为证券公司、消费信贷公司等提供数据和产品。京东金融商业模式开始从2C到2B进行转换，主要包括以下产品：
京东白条：在京东网站使用白条进行付款，可以享有最长30天的延后付款期或最长24期的分期付款方式。逾期手续费方面，白条也比花呗低，白条逾期利息是0.03%/天，花呗是0.05%/天。“京东白条”上线，与“京保贝”形成了一个完整的金融产业链，分别为供应商和消费者提供小额微贷服务。
此外，“京东白条”的分期业务，还可以为京东带来丰厚的利润回报。如果没有“京东白条”这款产品，用户在京东购物要想分期付款，只能使用信用卡的分期付款业务，利润全部被银行获取。借助“京东白条”业务，拥有的庞大现金流被充分利用，可为京东带来丰厚的利润回报。
小金库：作为京东金融的一款基础性货币基金理财产品，它不仅整合了现金管理、投资理财等多种功能，还实现了购物支付功能，即用户通过京东小金库就可实现瞬间支付购物，速度快于银行卡等付款方式，进一步提升了消费者的购物体验。
大支付业务作为京东金融的核心战略之一，“小金库”的出现完善了京东金融现在的支付体系，京东支付、白条、小金库等一系列产品形成了很好的串联，实现了存、贷、转的打通。
京小贷：“京小贷”是以京东开放平台的店铺为贷款发放对象，根据商家的综合经营情况给予贷款额度，贷款期限最长12个月，商家可根据贷款金额自主选择贷款期限和还款方式。
京小贷系统会根据店铺的评级、当前贷款金额、期限、还款方式等条件综合计算出贷款利率，目前暂定单笔商家贷款上限为200万元，之后会根据数据适时上调或下调;而且由于“京小贷”是依据商家信用等京东自有大数据确定放贷，无需商家抵押或提供担保，年化贷款利率在14%~24%之间，利率低于同业水平。
Facebook：电商之心不死 ， 全面发掘广告价值
与国内支付巨头试图谋求覆盖全方位、全场景的移动互联金融生态不同，Facebook通过将好友转账、 移动支付和内置聊天机器人结合起来 ，进一步将金融和广告、电商业务融合。
长期以来，Facebook通过内置的广告内容为商家导流，现在公司希望用户不离开Facebook即可完成购物流程 ，在并将交易记录留存在Facebook生态系统内，便于深挖用户价值和客户转换率，进一步提振广告收入。Facebook公布的2016年财报显示 ，移动端广告收入的占其整体广告营收的84%。
2015年Facebook Messenger在美国用户中推出了P2P支付服务，标志着 facebook正式进军移动支付领域。2016年10月，从爱尔兰中央银行获得电子货币许可证，这相当于Facebook获得了欧盟通行证，为欧洲客户在Facebook实现好友间支付铺平了道路。
今年2月份，Facebook又通过跟P2P转账服务公司TransferWise合作，让原本只限于美国的Messenger用户互相转账功能变成一项跨国服务，实现了外汇汇款。
Facebook还增加了页面一键支付功能，它让Messenger内置的聊天机器人推送连接，并完成收款，用户不需要离开APP。如果用户将信用卡信息存储在Facebook或者Messenger上，就可以通过机器人在喜欢的店铺或者服务中购物。Messenger不断的扩展第三方支付伙伴，比如PayPal、Stripe和欧洲的TransferWise。
通过涉足这些全新领域，Facebook希望进一步提振Facebook Messenger用户的参与度，帮助Facebook增加用户粘性。值得注意的是，Facebook所有金融相关的业务都是通过寻求第三方合作完成，表明公司目前尚未有正式进军金融产品服务的计划，继续提高广告收入是现阶段公司的最主要目标。
此外，Facebook与PayPal达成合作协议，Facebook用户在其网站上购物时可以使用PayPal进行支付。此举一方面可以提高用户黏着度，另一方面在线支付功能帮助Facebook获取用户的银行卡信息以及他们的购物、支付信息，同时借助大数据技术，Facebook可以准确地预测用户的个性与品质这种高度敏感的信息，来更好的定位潜在买家，从而在广告投放方面获得巨额利润。
目前，Facebook已经通过对用户行为进行全方位的跟踪及发掘，利用其数据优势在精准营销上面获得了巨大成功，Facebook的广告收入在过去的三年持续超预期。
Facebook在去年10月重新推出Marketplace平台，用户们可以通过买卖群组发表自己的出售信息。Marketplace可以根据用户所在位置，自动显示附近区域待售的物品。
该模式类似于简版淘宝+附近的人功能。用户也可通过App的搜索栏，按位置、类别及价格等选项寻找特定商品。Facebook目前还不支持收付款以及物流服务。公司希望的是用户能更长久地停留在页面中，形成浏览和购买的闭环，进而驱动其广告收入的增长。
另外，Facebook也大力发展征信技术，核发贷款的金融业者可透过这项技术，审视个人在社交网站上经可靠节点链接的亲近朋友，交际圈采样的得出信用评分低于某个水平以下，那贷款机构就会拒绝核贷给你。
相较于传统的信用评分方法，银行可以利用该专利将用户的人脉关系作为信用评级的参考因素。基于社交评分方法：主要包括用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。
以数据为基础的模型和算法成为竞争壁垒
成功的要素：支付依托客户粘性，信贷依托风险定价能力。依托于互联网巨头的数据金融公司具备客户规模优势，腾讯和阿里在移动支付端占据先机和数据优势。但从支付到信贷业务拓展，仍需面对从数据到定价模型的挑战。对于信贷而言，拥有数据资源是成功的必要不充分条件，后续仍需要通过数据的深度挖掘和模型有效性验证来提升风险定价能力。
除腾讯、阿里、京东等龙头公司外，未来也有可能发展出来独立的风险定价技术服务商，拥有算法和技术优势的创业公司亦值得关注。
传统银行业建立的一个数据或者IT中心，是封闭或者半封闭的，而互联网巨头在移动互联时代，一开始就要接受来自于网上的各种检验、钓鱼、攻击、窃取，从而进化出了世界一流的数据分析和风险定价能力。
以蚂蚁金服旗下的数据大用户网商银行为例，这家没有网点的民营银行服务小微企业的数量突破了80万家，主营为针对小微企业的无抵押无担保的纯信用贷款。 小微企业信用记录少、风险识别复杂、 控制难度大，但 网商银行凭借自身研发的风控模型和全流程的数据分析，使得网商银行的不良率低于国内银行平均水平。
网商银行目前的风险控制模型有100多个，其中最有特色的当属水文交易模型和滴灌经营能力模型。
滴灌模型：当小微企业的经营规模和资产情况达不到贷款门槛时，网商银行可以通过这家企业的历史数据判断它的经营趋势，并且通过行业数据估计公司业务潜力。它如果被认定具有一定的发展空间，依然可以得到相应额度的贷款。
水文交易模型：预测小微企业的后续经营状况，从而判断是否授信。传统金融机构习惯通过财务分析和人工审核的方式放贷，如果一家企业目前的经营相对困难，即处于“低水位”，传统金融机构往往不会向其发放贷款。但网商银行可以从其历史销售情况和行业景气程度的大数据分析中预测其很可能在几个月后“水位回升”，那么企业也很可能获得贷款。
京东金融投资美国互金Zestfinance，全新信用模式落地中国：美国科技公司ZestFinance的信用模型将应用于京东金融的消费金融体系，建立大数据信贷审批模型，利用谷歌高维机器学习算法和大数据对借款人进行信用分析和评分，而贷款方则可以购买其风控技术，以评估借款人的信用风险，同时达到降低自身成本的作用。
该模式是通过借款人授权，获取其在银行、电商、社交网络等地的数据，并在此基础上结合网络标记数据、其他合作方数据等对借款人进行信用评估，确定可贷款，授予一定信用额度后，将用户推荐到消费金融等平台上的贷款方，并收取服务费，同时提供营销获客服务。
与蚂蚁金服以支付为入口、依托账户体系、获取金融全牌照的发展路径不同，京东金融从业务场景切入，通过供应链金融、消费金融服务打通产业链，以数据技术为核心竞争力，为金融机构和非金融机构提供菜单式、嵌入式的基础设施服务。
B2B出身的阿里巴巴在经过淘宝、支付宝以及天猫三个产品，对海量用户交易数据、风控管理可谓是驾轻就熟。从其阿里小贷坏账率仅为1%的绩效水平来看，阿里利用数十年里积累下的用户信息实现了大数据的完美转型，在电商技术上取得不菲的成绩。
与其他企业相比，阿里在互联网金融领域中的思路和战略最为清晰和超前，而纵观阿里金融的业务布局，几乎涵盖全产业链：支付宝、余额宝、基金、阿里理财、阿里保险、阿里小贷、阿里担保等，还包括阿里云所提供的金融云服务。同时，阿里也是拥有牌照最多的互联网公司：第三方支付牌照、基金牌照、担保牌照和小贷牌照。但最助力阿里巴巴成长的还属支付宝。
阿里借助支付宝可谓是“一招先吃遍天”，第三方支付覆盖场景广阔，不仅有网购、电信充值，还包括水电煤缴费、信用卡还款、日常小额多频转账汇款等，极大地便利了人们日常生活。随着阿里国际化的战略转型，2012年6月阿里与Qiwiwallet成功联姻。据悉，Qiwiwallet是俄罗斯最大的第三方支付工具，其服务类似于支付宝。买家可以很方便地对Qiwiwallet进行充值，再到阿里巴巴旗下的全球速卖通购买商品。Qiwiwallet完善的风险保障机制，可以免去24小时的审核期限制，支付成功后中国卖家可立刻发货。另据Hitwise的数据显示，2013年第二季度支付宝和财付通占我国第三方支付平台点击访问超过90%的市场份额。其中，支付宝超过60%，财付通以29.4%排名第二。
在“2014中国互联网金融高层论坛暨第七届中国电子金融年会”上，阿里巴巴小微金融服务集团金融事业部总经理袁雷鸣肯定了大数据对客户的流动性需求预测的价值，通过十几年来支付宝为阿里带来的稳定的用户基础，到2014年第一季度，余额宝整个存量的规模已经超过2500亿，有接近两千万的客户，平均的户均投资金额只有4000块钱左右，充分的体现了碎片化的资金的特性。其中在用户构成上，年轻化成了余额宝最主要的特点。数据显示，余额宝的平均年龄28岁，18-35岁占比82.8%，年轻用户未来再发力将为阿里带来新一轮的增长点。
在阿里金融生态一片叫好以及外贸蓬勃的大环境下，阿里或于8月赴美上市的计划就有其天然吸引力。正如武汉科技大学金融证券研究所所长董登新指出：“赴国外上市可以延伸企业触角，募资外币、外汇资金。同时，还可以起到境外广告作用，对于企业国际化战略大有好处。”这充分体现了阿里作为国际第二大电商的远见卓识。有分析据此估计，老虎基金入股阿里巴巴给出的估值大约在1280亿美元，未来IPO上市，阿里巴巴集团的估值可能冲刺1500亿美元，其融资规模有望创下2012年5月Facebook上市以来最大的IPO。
互联网分析报告范文2
目前的网络营销市场呈现稳定的趋势,从2008年的人均24.9元,到了2009年上半年人均64元。但是这与美国市场相比要低很多,也正预示着网络媒体价值的巨大空间。而在具体营销方式层面,也脱离了单调的网络硬广告、建站、SEO等方式,呈现出更深层次的网络资源整合营销态势发展。
根据软优化最新的调查显示:2009年Q3中国互联网广告市场规模57.4亿元,环比增长26.2%,其中网络服务类行业的广告投放费用在Q3出现强势增长,一跃成为网络广告投放费用最多的行业。另外,互联网广告主的数量也急剧升温,出现多元化趋势,房地产类、网络服务类、交通类、IT产品类以及家居装饰类的广告主成为网络广告的支柱行业。无论是从网络广告的投放费用,还是从广告主数量上来讲,网络营销都显示了强劲的竞争力,是未来广告主营销战场的必争之地。
由此可见,网络营销的内容在2010年会有质的飞跃。网络营销从广告投放的模式,变成了内容分发的模式。今年产生了湿营销的概念,即基于人和人之间的关系互动的营销结构。传统网络营销只是找到一些接触点,然后跟消费者进行互动。而现在核心变为怎么样能够有效地促动这群人,前提就是我们有没有很好的内容基础。具体网络营销的发展趋势可以总结为以下十点:
一、网民数量猛增,素质整体提升
截止2009年6月份,中国网民数量突破33.9亿人,如此庞大的受众群是网络营销市场发展的根基。另外,网民的整体素质得到了极大提升,年龄结构多元化,农村网民快速增长。邓友成认为,随着网民结构变迁,更多的行业适合网络营销,这无疑成为中国网络营销市场长远的增长动力。2001-2006年,IT产品类行业一直占据网络广告投放费用第一,但2007-2008两年,交通类行业一跃成为网络广告投放的翘首。房地产行业投放费用从2005年开始发力,开始更多尝试网络广告,2008年,服装类行业成为最具有发展潜力的后起之秀,互联网广告投放行业已经由IT产品类行业的一枝独秀发展到多行业并驾齐驱。
二、效果营销成为网络营销的主流
随着互联网技术的发展使效果营销成为可能,广告主初步尝到广告效果最大化的甜头,于是效果营销成为广告主的新宠儿,很多广告主对此蠢蠢欲动并做了更多尝试。而搜索引擎也因为其广告的效果较好成为企业投放网络广告的首选。
三、网络营销创意提升核心价值
网民的媒体选择多样,行为轨迹复杂,为了更好地将企业信息到达受众,企业的品牌营销必须做到多元化,除此之外,网络营销的创意也应做到醒目、容易记忆、引人入胜,因为创意是网民选择点击网络广告的首要原因,视频互动的展示形式值得借鉴。
四、多媒体整合营销
由于网民的媒体接触习惯日趋多元化,广告主的媒体选择也日趋复杂,整合营销是网络营销发展的必然趋势,拿可口可乐举例,2005年可口可乐的媒体投放数量为10家媒体,而到2008年,媒体数量急剧升温,高达50家之多。媒体多样化发展,使得营销变得更为复杂,但用户达到也更为精准,所以整合营销才能达到更为广泛的营销目的。
五、网络视频
2009年Q3中国网络视频的广告投放量费用环比增长46.8%,在整个经济萎靡的环境下,这一增速无疑成为闪光点,而中国视频网站网民数量以及黏性基础逐步夯实,艾瑞咨询认为,网络电视媒体价值已被越来越多的广告主接受,预计视频网站媒体价值将成为中国网络营销市场下一个主力增长点。
六、口碑营销
2009年9月,社区的月覆盖人数超过20亿,同时社区也成为网民购物前寻求信息的重要渠道之一,这无疑对社区用户的数量及黏性起到了很好的促进作用。社区口碑营销也因此发展迅速,成为广告主品牌宣传的双刃剑。
七、效果营销与品牌营销有机结合
随着网络营销的逐渐成熟,广告主选择网络广告投放的意图日趋明朗,品牌推广和促销相结合,力求做到营销最大化成为广受欢迎的营销模式。
八、网络营销的付费模式
当前网络营销主流付费模式依然是CPT和CPC,但从2008年开始CPM及CPA等付费形式开始初露端倪,根据艾瑞咨询集团的预测,随着效果营销需求的进一步加深,CPS/CPM等将成为主力增长点,ROI更突出。
九、广告功能市场集中度提升
2008年,TOP10的广告公司发展快速,使得广告市场集中度提高,为了满足广告主不断细化的需求,广告公司成立了不同的专业部门或以并购及聚合的方式发展以应对广告主的不同需求。
十、无线互联网营销潜力凸显
2008年,中国移动互联网的用户规模为9860万,预计2012将达到3.3亿人,庞大的用户群为无线营销奠定了基础,艾瑞预计2012年无线广告市场的规模预计将达到27.6亿元。另外,目前无线营销手段多元化,可拓展性强,必定会成为未来互联网营销的亮点,艾瑞预计无线营销中富媒体、Flash将会被广泛应用。
互联网是一个技术驱动的过程,所以技术如何武装媒体投放的路径也非常重要。投入什么样的技术能够了解消费者的动态,怎样了解不同产品营销的模式都需要仔细考量。个性化和精准是网络营销的一个重要导向,只有进行海量性数据的采集、分析、投放,才能够有效地解决目前营销的问题。
互联网分析报告范文3
据了解到《中国互联网发展报告》(2009)共五篇，32章，8个附录，同往年相比，主要有如下特点：
内容方面，本卷《报告》主要对2008年中国互联网发展环境、资源、重点业务和应用、主要细分行业和重点领域的发展状况进行总结和分析，包括国内外互联网发展综述，政策法规建设、互联网治理、网络资本、网络与信息安全、网络版权保护、网络终端产品、网络基础设施建设、互联网地址资源等网络环境与基础资源发展情况，电子商务与政务、搜索引擎、即时通信、网络新闻媒体、网络视频、网络音乐、网络广告、博客、网络游戏、网络社区、P2P等主要应用发展情况，新闻财经网站、网络教育、网络出版、网络科普、IT网站、网络招聘、房产、SaaS、财经、旅行等专业网络信息服务发展情况，以及农村互联网、移动互联网、网络工具软件的发展状况等，着重对互联网业务和应用呈现出的新的特点予以关注和研究，重点突出，层次清晰，内容丰富，并特别记载了一些重大事件(如奥运会、金融危机、512大地震)中互联网的影响和作用。
形式方面，本卷《报告》采用理论分析和案例展示相结合的撰写方式，既有客观、深入的理论分析，又有生动、具体的案例分析，图文并茂，并特别增加了英文目录及专业词汇附录，是互联网领域具有重要参考和收藏价值的文献，不仅对互联网界人士掌握行业发展状况与前沿趋势，对互联网行业进行系统研究、分析、统计、投资有直接帮助，而且对相近的通信、信息行业以及传统领域的各行各业应用互联网有重要参考意义。
联系人： 宋鹏 010-82657064 songpeng@imcc.org.cn
传真：010-82659711地址：北京市海淀区海淀中街15号远中悦莱大厦2层
邮 编：100080
目录
第1章2008年中国互联网发展综述
1.1 2008年中国互联网发展概况
1.2互联网与中国社会大事
1.3中国互联网新技术发展情况
1.4中国互联网重点应用发展情况
1.5中国互联网新媒体发展情况
1.6中国网络资本发展情况
1.7中国网络安全状况
1.8中国移动互联网发展概况
第2章2008年国际互联网发展综述
2.1国际互联网发展概况
2.2国际互联网发展大事件
2.3国际互联网主要应用发展情况
2.4国际重要网络产品发展情况
2.5国际互联网投资并购情况
2.6国际网络安全发展情况
2.7国际移动互联网发展与应用情况
第3章2008年中国互联网络发展状况分析报告
3.1中国互联网基础资源不断加强
3.2中国网民规模继续高速增长
3.3中国网络应用不断加深拓宽
3.4中国手机网民增速惊人
3.5中国农村网民涨势喜人
3.6中国青少年上网尚需引导
第4章2008年中国网络资本发展情况
4.1 2008年中国创业投资及私募股权投资市场募资概况
4.2 2008年互联网投资概况
4.3 2008年互联网公司上市事件
4.4中国互联网企业并购重组情况
4.5金融危机对中国互联网投融资的影响
第5章2008年中国网络版权保护发展情况
5.1我国知识产权保护发展概况
5.2网络侵权盗版问题
5.3网络侵权盗版问题的根源
5.4网络版权保护工作及成效
5.5典型案例
北京奥运会网络视频转播保护取得成功
第6章2008年中国互联网政策法规建设发展情况
6.1中国互联网政策法规建设情况发展概述
6.2中国互联网政策法规建设的主要内容
第7章2008年中国互联网治理状况
7.1互联网违法、不良及垃圾信息举报受理情况
7.2治理互联网低俗之风
7.3反垃圾邮件专项工作
7.4反恶意软件专项工作
7.5网络诚信建设发展情况
7.6“人肉搜索”与个人隐私保护
7.7互联网ICP/IP地址/域名备案发展情况
7.8互联网域名注册服务机构信誉度评级活动
7.9互联网公益活动
7.10全球互联网治理论坛
第8章2008年中国网络与信息安全发展情况
8.1 2008年网络安全状况分析
8.2网络安全事件接收与处理情况
8.3信息系统安全漏洞公告及处理情况
8.4互联网业务流量监测分析
8.5木马与僵尸网络监测分析
8.6被篡改网站监测分析
8.7网络仿冒事件情况分析
8.8国际交流与合作
第9章2008年中国互联网设备发展情况
9.1服务器产品
9.2交换机产品
9.3网络安全产品
9.4路由器产品
9.5计算机产品
9.6手机产品
9.7机顶盒
第10章2008年中国互联网络基础设施建设情况
10.1概况
10.2互联网骨干网络建设发展情况
10.3宽带接入发展情况
10.4互联网络带宽发展情况
第11章2008年中国互联网基础资源发展情况
11.1 IP地址
11.2域名
11.3网站
11.4网页
11.5互联网地址资源产品
第12章互联网数据中心(IDC)建设与服务发展情况
12.1 IDC市场发展情况
12.2 IDC产业链的发展情况
12.3基础服务发展情况
12.4增值服务和应用服务发展情况
12.5 IDC服务发展趋势
第13章2008年中国电子商务发展情况
13.1发展环境
13.2 B2B商务
13.3网络购物
13.4网络支付发展情况
13.5移动电子商务
第14章2008年中国互联网电子政务发展情况
14.1发展概况
14.2电子政务主要发展特点
14.3电子政务发展趋势
第15章2008年中国搜索引擎发展情况
15.1搜索引擎用户现状
15.2搜索引擎市场发展情况
15.3搜索引擎营销
15.4垂直搜索发展情况
15.5移动搜索发展情况
第16章2008年中国即时通信服务发展情况
16.1发展概述
16.2用户分析
16.3市场竞争分析
16.4产品分析
16.5移动即时通信发展情况
16.6企业即时通信
第17章2008年中国网络新闻媒体发展情况
17.1概述
17.2我国网络新闻媒体的发展规模和传播体系
17.3网络新闻媒体的自身建设实现新突破
17.4网络新闻媒体的影响力显著增强
17.5依法管理网络新闻媒体
17.6网络媒体研究不断加强
第18章2008年中国网络视频发展情况
18.1 2008年中国网络视频市场发展概况
18.2各类视频网站发展特点
18.3网络视频市场分析
18.4视频网站商业模式
18.5发展趋势
18.6 P2P流媒体对网络视频发展的影响
第19章2008年中国网络音乐发展情况
19.1发展概况
19.2网络音乐主要分类
19.3市场分析
19.4音乐网站发展情况
第20章2008年中国网络游戏发展情况
20.1发展概况
20.2产业链制约关系
20.3网络游戏市场分析
20.4网络游戏盈利模式
20.5网络游戏用户分析
20.6网络游戏发展存在市场风险
20.7网络游戏发展管理现状
第21章2008年中国网络广告发展情况
21.1互联网展示广告市场规模和发展状况
21.2互联网广告的发展特点
21.3 2009年市场展望
第22章2008年中国博客发展情况
22.1博客市场概况
22.2博客用户分析
22.3运营模式
22.4发展趋势
22.5博客与社会重大事件
第23章2008年中国SNS发展情况
23.1中国SNS网站发展概况与特点
23.2 SNS网站
23.3用户分析
23.4市场分析
23.5盈利模式
23.6典型案例
第24章2008年中国移动互联网发展情况
24.1发展概况
24.2市场分析
24.3用户分析
24.4移动信息传播
24.5商业模式
24.6移动互联网业务发展
24.7无线城市发展情况
第25章2008年中国SaaS发展情况
25.1 SaaS发展概况
25.2 SaaS主要软件服务发展情况
25.3 SaaS市场分析
25.4 SaaS发展特点
25.5 SaaS产业链分析
25.6 SaaS发展面临的问题
第26章2008年中国财经网站发展情况
26.1发展概况
26.2各类网络财经服务发展情况
26.3网络财经服务市场分析
26.4财经网站盈利模式分析
26.5金融危机对财经网站的影响
26.6网络财经服务重大事件
26.7存在问题及分析
第27章2008年中国网络教育服务发展情况
27.1政府政策
27.2网络教育服务市场分析
27.3网络教育用户分析
27.4网络教育企业分析
27.5网络教育软件发展情况
27.6各类网络教育服务发展情况
27.7制约因素及分析
第28章2008年中国网络招聘发展情况
28.1网络招聘网站发展概况
28.2市场分析
28.3用户分析
28.4商业模式
28.5典型案例
第29章2008年中国网络出版发展情况
29.1发展概况
29.2各类网络出版服务发展情况
29.3网络出版管理建设情况
29.4存在问题
第30章2008年其他专业网络信息服务发展情况
30.1房产信息服务发展情况
30.2 2008年中国IT产品网站发展情况
30.3旅行服务发展情况
30.4母婴信息服务发展情况
30.5网络科普服务发展情况
30.6互联网个性化服务发展情况
第31章2008年中国农业信息服务发展情况
31.1发展概况
31.2农业网站发展情况
31.3农业信息资源开发情况
31.4网上农产品贸易发展情况
31.5农业信息服务发展存在问题及解决对策
31.6典型案例
第6章互联网与2008北京奥运会
32.1互联网的渠道价值不断提升
32.2网民高度关注奥运
32.3互联网全面参与奥运
32.4奥运带动互联网价值提升
附录1 2008年中国互联网发展大事记
附录2 2008年中国互联网政策法规
附录3 2008年中国电信业统计公报
附录4 2008年中国互联网发展状况数据表
附录5 2008年香港特区互联网使用状况调查报告
互联网分析报告范文4
关键词：中国互联网 竞争 六大趋势
在过去几年我国的互联网行业获得了飞跃发展，已经完成了从门户到内容的竞争，展望未来也有巨大的发展潜力。我国互联网行业的发展过程和传统的行业有巨大差别，通过洗牌重组已经形成了行业规模。我国的互联网行业扎堆现象严重，新出的运营模式很快会被复制，没有创新性。先进互联网行业从企业扎堆现象向着行业垄断转变，本文通过对腾讯、网易、新浪网及搜狐公司的财务数据的分析讨论了未来我国互联网行业竞争的趋势。
一、数据分析
（一）腾讯收益额最高
2013年，腾讯公司总收入额为289.96亿元，这个数据已经超过了其他三家互联网公司上一年度收入的总和，其中46%的增长率也处在所有公司领先地位。在收入的构成成分上，“增值服务”这一项收入高达250多亿元，占总收入的比重最大。
（二）在收入构成中广告仍占有较高比重
目前在收入构成中广告仍占有较高比重，其中，新浪公司广告收入占业务收入的比例高达74.8%，搜狐集团广告收入占业务收入的比例达到34.6%，网易公司广告收入占业务收入的10.5%，腾讯公司广告收入占业务收入的7.9%。广告收入在每个互联网公司的收入构成中都占有重要比重，并且仍有一定的增长空间。
（三）收入成分多元化
从数据看出互联网公司收入构成呈现多元化趋势，而且盈利增长点多集中在实现用户沟通、交际及娱乐需求的增值服务上。四家网络公司收入的构成比较多元化，不存在只依赖广告收入的现象。增值服务、网游、广告、在线服务等业务都成为互联网公司的重要盈利点。这是新兴信息技术产业和传统行业之间在盈利方式上的最大不同。
二、我国互联网行业竞争的六大趋势
（一）平台整合趋势
目前我国互联网竞争已经从入口时代进入平台整合竞争的时代。从以上财务报表可以看出，四家互联网公司收入多元化非常明显，即便在一直以即时通讯业务为主的腾讯公司其网络广告收益也有着迅猛增势，依赖新闻门户为主的新浪网，非广告收入也占了1/4的比重。这种收益多元化的趋势基本上顺应了媒体平台到互动平台再到商务平台的发展次序。
（二）在网络营销渠道上存在着信息流和资金流的分离现象
目前我国互联网营销渠道信息流和资金流分离的特点越来越明显。以上提到的四家互联网公司主推的三大产品是网络信息、网络服务及在线游戏，其中网络信息的模式相当于传统观的网络广告，在渠道上属于直销模式；而网络服务及在线游戏的营销渠道却不同，在这两个领域信息流和资金流是完全分离的，运营商直接把信息和服务传输给消费者，然后通过移动运营商、电子商务公司实现费用代扣。
（三）品牌建设是未来互联网发展最重要趋势
以上四家互联网公司在营销上的共性是品牌战略。在腾讯、网易、新浪和搜狐公司收入中占据第一位的都是具有品牌价值的产品。例如，腾讯的品牌产品是QQ，新浪的品牌产品是新闻门户，目前互联网市场已经出现了品牌竞争趋势。
（四）微博
新浪微博是近两年互联网市场的热点和亮点产品，新浪爆出在2011年新浪品牌广告业务提升27%，这样突出的表现主要是因为新浪微博的成功。从新浪微博的大获成功互联网企业看到了微博市场巨大的潜力，微博产品的成功将推动互联网行业在微博市场上的激烈竞争。
（五）搜索引擎蓬勃发展
谷歌从国内市场退出之后，抢占谷歌原来20%的市场份额并取而代之成为业内开发商的目标。2011年，搜狗业务收入高达近四个亿，占收益总额的十分之一，近年腾讯公司开发的搜搜产品和网易有道的索索流量及业务也有大幅增加。
（六）网络广告
近两年互联网广告的形式更加丰富，除了一直稳步上升的品牌广告之外，游戏广告、搜索引擎广告、视频广告、增值服务广告等各种类型的广告也表现出良好发展形式。
三、结束语
很长时期以来，我国的互联网一直处于“四足鼎立”的状态，以新浪公司、搜狐集团、腾讯公司和网易为代表的互联网公司各据一方。其中新浪在全球都是最大的中文门户网站，可谓是中国互联网经济的风向标；搜狐是我国最早的互联网公司和最有名的门户网站之一；网易公司的游戏策略创造了一个商业神话；而腾讯网也是我国最大的互联网服务商之一，这四家互联网行业的巨头企业引领了未来我国互联网行业向着网络为广告、搜索引擎、和微博等方向发展的趋势。
参考文献：
[1]施勇勤，朱悦.媒介生态位视角下的互联网与移动互联网竞争分析――基于收入维度的实证分析[N].大连理工大学学报，2012
[2]钟瑛.我国互联网发展现状及其竞争格局[J].新闻与传播研究，2006
[3]张江莉.互联网市场规范中的竞争问题[J].网络法律评论，2012
互联网分析报告范文5
据悉，《报告》采用网络调研方式，收集超过3万个有效样本问卷，并借助易传媒多年积累的广告投放数据归纳整理而成。针对快速消费品人群属性、媒体使用情况、网站类型偏好，上网时间地点等，以及消费者对于广告接受度、媒体偏好度、内容形式偏好度等，报告给出了全面的调研数据和分析结论。就广告主最关心的广告点击效果、点击率以及点击人群等，报告也做了全面剖析和展现。
报告显示，快消广告点击人群年龄结构比购买人群更年轻。快消广告点击人群分布中：最活跃的点击人群为18岁以下，18-24岁和25-29岁。购买人群：主要人群为18-24岁，25-29岁以及30-34岁人群。从性别层面来看，女性消费者爱点击，但是男性更易受到广告影响产生购买。在商品购买上，女性比男性更“花心”，平均每一个女性消费者会购买3.5种以上种类快消品，而男性仅有1.8种。同时，女性偏好乳酸饮料、糖果和含乳饮料，针对此类商品进行搭配促销，更易促发女性购买欲望。
此外，报告对消费者的网络使用习惯也进行了分析。依据对18-34岁的主力消费群体的调研，每天上网时间超过一个小时的比例超过80%，每天上网超过4个小时的比例高达30%左右，该部分人群移动消费时间比例也处在一个相对高位。生活消费类信息和娱乐媒体类型获得消费者最长的访问时间。在上网时间上，早晚8点是快消人群上网的高峰。
报告还显示，不同媒体类型其广告优势体现不同：电视广告优在打响品牌知名度，而互联网广告在品牌信息传递上优势明显。64%的消费者认为电视广告有效帮助认识品牌，而37%的消费者认为互联网广告促使消费者主动了解品牌信息;42%的消费者认为通过互联网广告方便了解品牌信息。年轻消费者则普遍表示受到互联网广告的品牌好感和购买意向影响最大。
互联网分析报告范文6
【摘要】互联网的广泛应用促进了会计行业的发展与进一步优化，并在二者的碰撞与融合下产生“互联网+会计”。本文主要以“互联网+会计”为重点，探究会计信息化发展的有效途径，进而促进会计行业的快速发展。
【关键词】互联网+会计 会计 信息化 发展方式 优化
“互联网+会计”属于一种新经济形态，主要以互联网技术为重要依托，将传统会计与现代化互联网技术进行有机的结合，促进传统会计行业的进一步完善与创新，进而实现会计行业的长久可持续发展。为此，相关企业与会计人员要积极转变思想，充分利用现代化技术手段提高会计管理与审计等方面的效率与质量，以提高会计管理水平为目的，加大对“互联网+会计”的深入研究，进而实现会计信息化发展。
一、“互联网+会计”的综合分析
（一）“互联网+”的基本含义。“互联网+”行动计划在十二届全国人大会议中被提出，作为一种现代化经济形态，主要是依托互联网的优化作用与集成作用，广泛的应用到传统行业中，将互联网与社会经济市场进行有效融合，进而全面提高传统实体经济的实际生产能力与创新能力，形成以互联网为重要依托工具的经济发展新常态。“互联网+”行动中，其规划重点主要涉及到云计算、大数据以及物联网等新型技术手段，充分融入到制造业、服务业等传统行业，发展与促进新兴业态，创造传统行业新的利益增长点，为社会大众的创业与创新创造有利的发展环境，促进产业智能化的进一步发展与优化，提高传统产业的经济发展力，进而实现国民经济的提升。
（二）“互联网+会计”的主要特征。在信息时代的发展背景下，互联网改变了人们的工作方式以及生活方式，并在一定程度上改变了各行各业的经营发展形式，特别是对于传统会计行业来说，其互联网技术给会计行业带来了新的机遇与挑战，使其充分进入到现代企业的经营管理中，促进基于互联网技术的网络记账、云审计服务以及云会计等第三方会计服务模式逐渐应用到会计领域中，促进了会计信息化建设的发展进程。同时大数据、云计算以及物联网等新型技术，对企业会计管理模式进行了优化与创新，有效提高会计信息化运行质量与运行效率，进而充分发挥出“互联网+会计”的实际促进作用，实现我国经济的高效发展。
二、基于“互联网+会计”会计信息化发展方式
（一）可扩展商业报告语言。可扩展商业报告语言主要是利用现代化互联网技术实现会计信息的跨平台操作，在实际应用中倾向于企业财务管理中的财务报告编制、财务信息披露以及信息使用。可扩展商业报告语言最先由XBRL国际委会进行大力推广的，随着近些年的快速发展，已经成为现代化财务信息处理先M技术之一，在实际的企业财务管理应用中可以有效提高企业财务信息管理的质量与效率，强化财务报告信息披露的规范性与透明性，进而进一步增强企业财务信息处理能力。由于大多数企业“互联网+”意识的提高，其可扩展商业报告语言得到了更为广泛的应用，在实际使用中，管理人员输入会计信息后，系统会进行自动保存，即使在之后的使用中，无需进行二次输入可以将其转化为书面文字、HTML页面或者是PDF文件，为企业财务信息的分析与管理带来了极大的便利性。
（二）会计云计算。会计云计算主要是将云计算引入到传统会计领域中，其本质是基于互联网技术安装在企业局域网中或者是计算机中的在线会计软件，主要内容涉及到以下几方面。第一，在企业局域网环境下，会计管理人员可以实时接入到企业财务管理会计云计算软件系统中，对企业财务信息进行在线管理与核算，有效提高企业财务信息处理的准确性与可靠性，提高企业财务信息管理水平。第二，相比于传统软件处理形式，会计云计算通过订阅付费的形式进行信息收费，同时建立关系数据模型，除了具备传统总账报表、应收以及应付等板块，还具有以下几方面功能，一是会计云计算会简化银行对账操作，强化会计信息的自动化交易，实现会计管理的自动化与智能化。二是在会计云计算实际应用中，会计信息数据具有一定的实时性，减少传统会计信息管理中的备份环节，进而实现企业财务管理流程的简化。三是由于网络服务器的使用，使得会计云计算具有极强的可扩展性，有利于会计主体之间的有效对接。
（三）会计大数据。会计大数据作为一种有效的信息管理技术手段，可以在结构复杂的会计信息数据中提取有价值的信息，其中主要融合了互联网技术、移动通信技术以及传感器技术，具有规模大、类型多、信息处理速度快以及价值密度低等特点，有效实现会计信息管理的改革与创新。首先，会计大数据主要是将信息结果分析逐渐转化为过程挖掘，在这一层面上看，会计大数据给传统会计带来新的机遇，同时也赋予传统行业现代化发展特性，进而有效反映出企业实际运行情况，并按照具体时间维度进行多角度经济分析，判断企业未来经济走势，为企业决策提供重要的科学依据。其次，会计大数据使得传统会计从单一化数据结构转化为层次性数据模型，突破传统单一化数据的同时，由于非结构化数据支持，强化了企业会计数据分析的全面性与完整性，构建层次性数据模型，提高会计信息的准确性。最后，会计大数据使得企业会计信息报告从传统阶段性转化实时性，加强信息报告的有效性与及时性，强化企业对经济市场监控追踪的敏捷性，进而实现企业会计信息的价值最大化。
结束语：本文通过对“互联网+会计”与会计信息化发展方式的分析，让我们知道了“互联网+会计”作为新经济形态，实现了传统会计与现代化互联网技术的融合，进而促进会计行业的可持续健康发展。本文在分析“互联网+会计”含义与特征的基础上，从可扩展商业报告语言、会计云计算以及会计大数据等方面着手，强化企业对经济市场监控追踪的敏捷性，实现企业会计信息处理水平的提升。
参考文献：[1]陈宇馨.XBRL应用推广与我国会计信息化人才培养调研分析[D].华东理工大学，2014.
