网上购物，就是通过互联网检索商品信息，并通过电子订购单发出购物请求，然后填上私人支票帐号或信用卡的号码，厂商通过邮购的方式发货，或是通过快递公司送货上门。中国国内的网上购物，一般付款方式是款到发货（直接银行转帐，在线汇款）和担保交易则是货到付款等。国家工商总局颁布的《网络交易管理办法》，自2014年3月15日起施行，网购商品7天内可无理由退货。
根据2011年-2018年中国网络购物市场交易数据，2015年中国网络购物市场交易规模为3.8万亿元，同比增长36.2%。
2011-2018年中国网络购物市场交易规模
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录
第一章网络购物产业相关概述
第一节 电子商务的定义及分类
一、电子商务的定义
二、电子商务的分类
三、B2B、B2C、C2C是网络购物最常见交易方式
第二节 网络购物的定义及分类
一、网络购物的基本概念
二、网络购物的分类
三、网络购物市场规模定义
第三节 网络购物的优势及缺点
一、网络购物为消费者带来方便和便宜
二、网络购物对商家及整个市场的经济利益
三、网络购物仍然存在诸多顾虑
第二章2014-2016年世界网络购物运行状况分析
第一节 2014-2016年世界网络购物市场发展综述
一、世界网络购物市场发展回顾
二、世界网络零售巨头发展现状
三、全球网购发展看似环保其实不够“绿”
第二节 2014-2016年世界网络购物产业运行态势分析
一、市场运行特点分析
二、2016年欧盟倡议进一步保护网络购物者权益
三、网络购物市场最新动态分析
第三节 2017-2022年世界网络购物产业发展趋势分析
第三章2014-2016年世界网络购物产业主要地区运行分析
第一节 美国
一、美国网络购物的发展模式特点
二、美国政策法律日益完善推动网络购物迅速发展
三、2016年初美国拟对网络购物征税惹争议
四、美国网络购物发展存在的问题
五、美国网络购物市场应进一步提高用户体验
第二节 英国
一、英国网络购物势头发展迅猛
二、英国网购市场规模达到131亿英镑
三、英国网络购物用户将达到3170万
第三节 法国和德国
一、法国网络购物市场发展现状
二、2016年法国网络购物交易总额将达314亿欧元
三、德国网络购物的发展现状
四、德国近年网络购物人数量大幅攀升
第四节 亚洲国家或地区
一、亚洲网络购物异军突起发展迅速
二、日本网络购物市场发展现状
三、韩国网络购物市场发展现状
四、新加坡网络购物个人平均消费额居亚洲第一
五、中国港、台地区网络购物市场发展迅速
第四章2014-2016年中国网络购物产业运行环境分析
第一节 2014-2016年中国宏观经济环境分析
一、中国GDP分析
二、城乡居民家庭人均可支配收入与恩格尔系数
三、人民币升值分析
第二节 2014-2016年中国网络购物产业政策环境分析
一、网络购物服务规范（2016年征求意见稿）
二、相关产业政策影响分析
第三节 2014-2016年中国网络购物产业社会环境分析
一、中国网络购物迅速向大众普及
二、金融危机下中国网民热捧网络购物
第五章2014-2016年中国网络购物产业运行形势分析
第一节 2014-2016年中国网络购物行业发展环境
一、2016年网络购物跻身十大网络应用之列
二、2016年地方规范开启网络购物有章可循大门
三、缓解就业压力中国应大力扶持网络购物产业的发展
第二节 2014-2016年中国网络购物市场宏观状况
一、网络购物渗透率
二、购物金额
三、各购物网站网络购物渗透率
四、购物网站用户市场份额
五、购物网站用户重合度
第三节 2014-2016年中国网络购物发展的问题及对策
一、中国网络购物市场存在的问题
二、中国网络购物市场尚缺信用保障
三、中国网络购物发展的主要问题及解决对策
四、中国网络购物市场“堵漏”需要多管齐下
第六章2014-2016年中国网络购物市场运行动态分析
第一节 2014-2016年中国网络购物市场的发展综述
一、网络购物在中国的发展历程
二、中国网络购物市场规模迅速增长
三、中国网络购物发展挑战传统零售业
四、中国网络购物推动就业潜力巨大
第二节 2014-2016年中国网络购物市场规模分析
一、网络购物市场规模
二、网络购物占社会消费品零售总额比重
三、交易额规模结构
四、交易额各地区分布状况
第三节 2014-2016年中国网络购物发展动态分析
一、2016年国庆黄金周网络购物日均消费3亿元
二、2016年金融危机为网络购物发展带来机遇
三、2016年国外知名厂商开始涉足中国网络购物市场
四、2016年春节个性创意年货走俏网络购物
第四节 2014-2016年中国网络购物的社会效应分析
一、网购创造的就业岗位规模及分布
二、淘宝网解决特殊群体就业问题
三、网络渠道优势被更多企业认可
四、成熟购物平台提供整套电子商务解决方案
第七章2014-2016年中国网络购物网站品牌研究及功能满意度评价
第一节 品牌知名度
一、品牌知名度与品牌城市地区差异
二、各网站品牌转化率
三、各网站品牌综合评价
第二节 网民品牌认知渠道
一、不同类型人群的认知渠道差异
二、不同类型人群网络认知渠道
第三节 各项功能满意度评价
一、核心功能
二、附加功能
第八章2014-2016年中国网络购物用户特征及行为分析
第一节 网络购物用户特征
一、网龄
二、性别
三、学历
四、年龄
五、学生/非学生用户
六、月收入
第二节 2014-2016年中国网络购物商品类别
一、各类别商品网购用户规模
二、服饰类领衔网络购物热门商品排行榜
三、分城市级别的各类商品网购用户分布
四、各类商品网购用户群体差异
第三节 2014-2016年中国网络购物商品评论
一、网购用户阅读商品评论情况
二、商品评论分布渠道
三、意见领袖分布群体
第四节 2014-2016年中国网络购物用户访问行为数据
一、购物网站月度覆盖人数
二、购物网站月度访问次数
三、购物网站月度浏览页面
四、购物网站月度浏览时间
第五节 2014-2016年中国网络购物用户其他行为分析
一、购物频率
二、网络购物用户商品浏览习惯
三、网络购物支付方式
四、不愉快的购物经历
第六节 2014-2016年中国淘宝网用户行为主要数据
一、淘宝网用户属性
二、淘宝网用户日访问路径
三、网民购买量最多的十大商品品牌
第九章2014-2016年中国网络购物产业市场竞争格局透析
第一节 2016年中国网购市场三大竞争梯队分析
一、第一阶梯优势全面（淘宝、易趣、拍拍）
二、第二阶梯差距较小（综合B2C和垂直类的B2C）
三、第三阶梯上升潜力较大（成立时间不长企业）
第二节 2014-2016年中国新兴购物网站颠覆传统卖场格局
第三节 2014-2016年中国网购竞争形势分析
一、网络购物市场的竞争愈演愈烈
二、国内网购酝酿竞争升级
第四节 2017-2022年中国网络购物产业行业竞争趋势分析
第十章2014-2016年中国网络购物行业著名购物网站竞争力分析——B2C类购物网站
第一节 卓越网
一、网站介绍
二、网站竞争优劣势分析
三、网站发展战略分析
第二节 当当网
一、网站介绍
二、网站竞争优劣势分析
三、网站发展战略分析
第十一章2014-2016年中国网络购物行业著名购物网站竞争力分析——C2C类购物网站
第一节 淘宝
一、网站介绍
二、网站竞争优劣势分析
三、网站发展战略分析
第二节 ebay易趣
一、网站介绍
二、网站竞争优劣势分析
三、网站发展战略分析
第三节 拍拍网
一、网站介绍
二、网站竞争优劣势分析
三、网站发展战略分析
第十二章2017-2022年中国网络购物市场的前景趋势分析
第一节 2017-2022年中国网络购物的前景展望
一、中国网络购物市场的前景无限美好
二、中国未来网络购物市场仍保持高速发展
三、2017-2022年中国网络购物市场规模预测
四、2016年左右中国网络购物将到达成熟期
第二节 2017-2022年中国网络购物市场的趋势分析
一、中国网络购物的发展趋势
二、中国网络购物模式发展的融合趋势
三、中国网络购物行为未来发展七大趋势
第三节 2017-2022年中国网络购物产业市场盈利预测分析
第十三章2017-2022年中国网络购物产业投资机会与风险分析
第一节 2017-2022年中国网络购物产业投资环境分析
一、宏观经济预测分析
二、金融危机影响分析
第二节 2017-2022年中国网络购物产业投资机会分析
第三节 2017-2022年中国网络购物产业投资风险分析
一、市场运营风险
二、技术风险
三、政策风险
四、进入退出风险
第四节 专家投资建议
图表目录
图表：中国电子商务的三大典型模式
图表：Internet、Web和购物界面技术化
图表：中国网络购物产业链
图表：网络购物市场规模不同指标定义说明
图表：不同城市网络购物渗透率
图表：不同城市的网络购物网民数量
图表：不同城市网购网民的半年网络购物平均金额和总金额
图表：男性和女性网络购物网民的购物平均金额和总金额
图表：学生与非学生网民的人均网购金额和总金额
图表：网站网络购物渗透率
图表：购物网站在不同城市的网络购物渗透率
图表：网络购物用户市场份额
图表：C2C网络购物用户市场份额
图表：B2C网络购物用户市场份额
图表：各网站用户中只在本网站购物的比例
图表：世界各国互联网发展状况统计摘要
图表：世界网络购物市场发展现状
图表：世界网络零售巨头发展现状
图表：美洲国家网络购物发展概况
图表：美国网络消费市场概况
图表：美国互联网用户对网络购物不满的原因
图表：英国网络消费市场概况
图表：2017-2022年用户网络购物用户规模预测
图表：法国网络消费市场概况
图表：亚洲各地区互联网发展概况
图表：日本网络消费市场概况
图表：韩国网络消费市场概况
图表：香港特区网络消费市场概况
图表：台湾地区网络消费市场概况
图表：中国网络购物市场交易额
图表：中国网络购物市场规模变化
图表：比较购物网站催生动力
图表：网络购物市场并购事件
图表：京、沪、穗、深网上购物规模与渗透率
图表：淘宝历年吸引的客户在各网站购物用户群中所占的比例
图表：京沪穗深网上购物市场份额
图表：汉蓉沈西网上购物市场份额
图表：淘宝在京沪穗和汉蓉网络购物市场份额变动情况
图表：网上购物用户粘度
图表：中国C2C电子商务交易市场份额
图表：中国网络购物市场交易规模
图表：中国网络购物占社会消费品零售额的比例
图表：中国网络购物交易额构成
图表：中国网络购物细分市场规模占比
图表：各地区网络购物交易额分布情况
图表：中国卖家开始经营网店的时间
图表：促使用户网上开设店铺的主要原因
图表：中国购物网站知名度
图表：中国购物网站在不同城市的品牌知名度
图表：中国网购用户对购物网站的第一提及知名度
图表：中国各购物网站品牌转化率
图表：中国各网站购物用户对网站品牌可靠性的评价
图表：中国网民获知购物网站的认知渠道
图表：中国不同城市网络用户认知渠道
图表：中国不同性别网民认知渠道差异
图表：中国不同学历网民认知渠道差异
图表：中国不同年龄网民对购物网站的认知渠道差异
图表：中国网民听说过网站的网络渠道种类
图表：中国不同性别网民知晓网站的网络渠道分布
图表：中国不同年龄网民的互联网认知渠道差异
图表：中国不同学历网民的互联网认知渠道差异
图表：中国网民对购物网站核心功能的评价
图表：中国网民对购物网站附加功能的评价
图表：不同城市网购网民性别结构
图表：不同购物网站用户性别结构比较
图表：网购用户学历结构
图表：不同城市网购网民学历结构
图表：不同购物网站用户学历结构
图表：不同城市网购网民年龄结构
图表：不同购物网站用户年龄结构
图表：不同购物网站用户中的学生/非学生比例
图表：中国网购用户月收入结构
图表：不同城市网购网民月收入结构
图表：不同购物网站用户的月收入结构
图表：网民购买的商品种类
图表：淘宝商品销售排行TOP10
图表：不同城市网民购买商品情况
图表：8类商品网购用户的性别分布
图表：8类商品网购用户的学历分布
图表：8类商品网购用户的年龄分布
图表：8类商品网购用户的个人月收入分布
图表：8类商品网购用户的学生/非学生分布
图表：网络购物用户阅读商品评论情况
图表：网购用户发表商品评论的渠道
图表：在网上发表商品评论用户的年龄分布
图表：在网上发表商品评论用户的学历分布
图表：不同性别网民的商品浏览习惯
图表：不同学历网络购物用户的商品浏览习惯
图表：网民对网站站内搜索功能的满意度评价
图表：网民网络购物支付方式
图表：网民在网购过程中碰到的不愉快购物经历
图表：网络购物普及率的变化
图表：2017-2022年中国网络购物的前景展望
图表：2017-2022年中国网络购物市场的趋势分析
图表：2017-2022年中国网络购物产业市场盈利预测分析
研究方法
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预判，助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合，本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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