(电子商务研究中心讯)《2007中国网上银行调查报告》显示：中国网上银行具有很大的发展空间和潜力。2007年个人和企业使用网上银行的比例分别持续增长。“2007中国网上银行成长指数”表明：个人网上银行成长指数为62.07，比2006的58.33增长了6.4%，整个市场处于不断成长的过程中；企业网上银行成长指数为58.84，比2006年（58.73）略有增长。与此同时，企业用户网上银行使用呈现逐步代替传统银行业务的趋势。其中，58.6%的企业使用网上银行替代了超过一半以上的柜台业务；有26.1%的企业使用网银替代了50%-60%的柜台业务；26.9%的企业使用网银替代了70%-80%的柜台业务；网银替代90%以上柜台业务的企业网银用户比例也超过了5%。 在网上银行显示了其巨大的发展潜力和空间的同时，安全问题日益受到关注。《2007中国网上银行调查报告》显示：基于网银安全的考虑，首次开通网银并申请网银证书的个人用户的比例较2006年增加了近十个百分点。而且，71.7%非现有用户最担心的是网银的安全性，这一比例比2006年上升了10%。这也是阻碍他们实际使用网银的最大因素。 据悉，为了宣传安全使用网上银行、树立风险防范意识、培养良好操作习惯，中国金融认证中心（CFCA）联合中国工商银行、中国农业银行、中国建设银行等十多家银行连续第三年发起了“放心安全用网银联合宣传年”活动。作为“2007放心安全用网银联合宣传年”系列活动之一，“2007中国网上银行调查”通过电话随机调查、神秘访客调查、各银行网站数据以及专家评测等，对各家网上银行进行评价。 目 录 Ⅰ 总体概述 1 调研背景 2 调研价值 3 调研对象 4 调研流程 4.1 总体流程 4.2 流程描述 5 调研方法 5.1 调查方法 5.1.1 联机调查 5.1.1.1 流程与方法 5.1.1.2 问卷生成体系 5.1.1.3 投放控制体系 5.1.1.4 样本筛选体系 5.1.1.5 数据处理体系 5.1.1.6 有效性检验 5.1.2 一对一企业电话访问调查 5.1.2.1 流程与方法 5.1.2.2 问卷生成体系 5.1.2.3 投放控制体系 5.1.2.4 样本筛选体系 5.1.2.5 信息处理体系 5.1.3 一对一企业当面访问调查 5.1.3.1 流程与方法 5.1.3.2 问卷生成体系 5.1.3.3 投放控制体系 5.1.3.4 样本筛选体系 5.1.3.5 信息处理体系 5.1.4 专家研讨 5.1.4.1 流程与方法 5.1.4.2 研讨主题设计 5.1.4.3 研讨质量控制 5.1.4.4 研讨成果采集 5.2 资料统计方法 5.2.1 总体流程 5.2.2 描述统计 5.2.3 统计校验 5.2.4 交叉分析 5.2.5 多选项统计 5.2.6 因子分析 5.2.7 聚类分析 5.3 行业研究方法 5.3.1 行业环境研究方法 5.3.1.1 宏观环境分析 5.3.1.2 微观环境分析 5.3.2 竞争分析方法 5.3.2.1 竞争格局分析方法 5.3.2.2 行业进入与退出壁垒分析 5.3.3 市场规模研究方法 5.3.3.1 总体流程 5.3.3.2 数据信息采集 5.3.3.3 数据信息处理 5.3.3.4 数据信息校验 5.3.4 行业预测方法 5.3.4.1 行业预测流程 5.3.4.2 相关分析 5.3.4.3 时间序列模型 5.3.4.4 回归分析模型 5.4 用户研究模型 5.4.1 用户行为路径分析方法 5.4.2 用户市场细分聚类方法 5.5 其它调研方法说明 6 调查样本基本特征 6.1 样本特征总体描述 6.1.1 年龄划分 6.1.2 教育程度划分 6.1.3 月收入划分 6.1.4 地区划分 6.2 样本各项特征构成比较分析 6.2.1 样本年龄构成比较分析 6.2.2 样本教育程度构成比较分析 6.2.3 样本所在行业构成比较分析 6.2.4 样本公司职业（位）构成比较分析 6.2.5 样本每月收入构成比较分析 6.2.6 样本地区构成比较分析 6.2.7 样本网龄构成比较分析 6.2.8 样本日均上网时间构成比较分析 6.2.9 样本月均互联网消费构成比较分析 7 互联网用户特征与行为 7.1 样本收入、消费特征与其它特征交叉比较分析 7.1.1 不同年龄段互联网用户月收入比较分析 7.1.2 不同受教育程度互联网用户月收入比较分析 7.1.3 不同行业互联网用户月收入比较分析 7.1.4 不同地区互联网用户月收入比较分析 7.1.5 不同日均上网时间互联网用户月收入比较分析 7.1.6 不同网龄互联网用户月收入比较分析 7.1.7 不同性别互联网用户月均互联网消费比较分析 7.1.8 不同年龄段互联网用户月均互联网消费比较分析 7.1.9 不同受教育程度互联网用户月均互联网消费比较 7.1.10 不同行业互联网用户月均互联网消费比较 7.1.11 不同职业（位）互联网用户月均互联网消费比较分析 7.1.12 不同日均上网时间互联网用户月均互联网消费比较分析 7.1.13 不同地区互联网用户月均互联网消费比较 7.1.14 不同网龄互联网用户月均互联网消费比较分析 7.2 样本按地域与其它特征交叉比较分析（地域：西北 西南 东北 华南 华东 华北） 7.2.1 不同地域互联网用户性别分布分析 7.2.2 不同地域互联网用户年龄分布分析 7.2.3 不同地域互联网用户婚姻状况比较分析 7.2.4 不同地域互联网用户教育程度比较分析 7.2.5 不同地域互联网用户所在行业比较分析 7.2.6 不同地域互联网用户职业（位）比较分析 7.2.7 不同地域互联网用户月收入比较分析 7.2.8 不同地域互联网用户网龄比较分析 7.2.9 不同地域互联网用户月收入状况分析 7.2.10 不同地域互联网用户日均上网时长比较分析 7.2.11 不同地域互联网用户月均互联网消费比较分析 7.3 样本中三高互联网用户与其它特征交叉比较分析（三高：高收入 高学历 高消费人群） 7.3.1 三高互联网用户定义 7.3.2 三高互联网用户性别分布分析 7.3.3 三高互联网用户年龄分布分析 7.3.4 三高互联网用户婚姻状况比较分析 7.3.5 三高互联网用户所在行业比较分析 7.3.6 三高互联网用户地域分布分析 7.3.7 三高互联网用户网龄比较分析 8 中国互联网发展状况总体概述 8.1 互联网50细分领域市场规模 8.2 互联网50细分领域市场增长率 8.3 互联网50细分领域市场集中度 8.4 互联网50细分领域用户年到达率 8.5 互联网用户总体规模及增长预测 8.6 互联网50细分领域用户年到达规模 8.7 互联网用户总体消费规模及预测 8.8 互联网域名数量与结构 8.9 互联网网站数量与结构 Ⅱ报告正文 24 网上银行 1.1 市场数据 1.1.1 市场集中度 1.1.2 用户年到达率 1.1.2.1 网上银行用户年到达率 1.1.2.2 不同网上银行用户年到达率 1.1.3 用户年到达规模 1.1.4 用户规模预测 1.1.5 用户忠诚度分析 1.2 数据挖掘与分析 1.2.1 网上银行用户市场相对占有率排名比较分析 1.2.2 网上银行用户行为分析 1.2.2.1 不同网上银行用户性别构成比较分析 1.2.2.2 不同网上银行用户年龄构成比较分析 1.2.2.3 不同网上银行用户婚姻状况构成比较分析 1.2.2.4 不同网上银行用户教育程度构成比较分析 1.2.2.5 不同网上银行用户行业构成比较分析 1.2.2.6 不同网上银行用户职业（位）构成比较分析 1.2.2.7 不同网上银行用户月收入构成比较分析 1.2.2.8 不同网上银行用户地区构成比较分析 1.2.2.9 不同网上银行用户网龄构成比较分析 1.2.2.10 不同网上银行用户日均上网时间构成比较分析 1.2.2.11 不同网上银行用户月均互联网消费程度构成比较分析 1.2.3 网上银行三高互联网用户行为分析 1.2.3.1 不同网上银行三高互联网用户性别构成比较分析 1.2.3.2 不同网上银行三高互联网用户年龄构成比较分析 1.2.3.3 不同网上银行三高互联网用户婚姻状况构成比较分析 1.2.3.4 不同网上银行三高互联网用户行业构成比较分析 1.2.3.5 不同网上银行三高互联网用户职业（位）构成比较分析 1.2.3.6 不同网上银行三高互联网用户地区构成比较分析 1.2.3.7 不同网上银行三高互联网用户网龄构成比较分析 1.2.3.8 不同网上银行三高互联网用户日均上网时间构成比较分析 1.2.4 网上银行高度相关领域交叉比较分析 1.2.4.1 不同网上银行用户常用个人门户/空间比较分析 1.2.4.2 不同网上银行用户常用威客服务商比较分析 1.2.4.3 不同网上银行用户常用网络游戏网站比较分析 1.2.4.4 不同网上银行用户常用B2B综合电子商务网站比较分析 1.2.4.5 不同网上银行用户常用B2C电子商务网站比较分析 1.2.4.6 不同网上银行用户常用C2C电子商务网站比较分析 1.2.4.7 不同网上银行用户常用电子支付比较分析 1.2.4.8 不同网上银行用户常用财经网站比较分析 1.2.4.9 不同网上银行用户常浏览网络广告途径比较分析 1.2.4.10 不同网上银行用户常用IP电话服务商分析 1.2.4.11 不同网上银行用户常用网络接入服务商比较分析 1.2.4.12 不同网上银行用户常用域名主机服务商比较分析 1.3 规模、格局与趋势 1.3.1 市场规模及增长率 1.3.2 竞争格局 1.3.3 发展趋势 1.4 发展疑问与提示 1.4.1 发展疑问 1.4.2 发展提示 1.5 典型案例分析 1.5.1 BRAND案例 1.5.2 INNOVATOR案例Ⅰ 总体概述 图1 样本年龄构成比较分析 图2 样本教育程度构成比较分析 图3 样本所在行业构成比较分析 图4 样本公司职业（位）构成比较分析 图5 样本每月收入构成比较分析 图6 样本地区构成比较分析 图7 样本网龄构成比较分析 图8 样本日均上网时间构成比较分析 图9 样本月均互联网消费构成比较分析 图10 不同年龄段互联网用户月收入比较分析 图11 不同受教育程度互联网用户月收入比较分析 图12 不同行业互联网用户月收入比较分析 图13 不同地区互联网用户月收入比较分析 图14 不同日均上网时间互联网用户月收入比较分析 图15 不同网龄互联网用户月收入比较分析 图16 不同性别互联网用户月均互联网消费比较分析 图17 不同年龄段互联网用户月均互联网消费比较分析 图18 不同受教育程度互联网用户月均互联网消费比较 图19 不同行业互联网用户月均互联网消费比较 图20 不同职业（位）互联网用户月均互联网消费比较分析 图21 不同日均上网时间互联网用户月均互联网消费比较分析 图22 不同地区互联网用户月均互联网消费比较 图23 不同网龄互联网用户月均互联网消费比较分析 图24 不同地域互联网用户性别分布分析 图25 不同地域互联网用户年龄分布分析 图26 不同地域互联网用户婚姻状况比较分析 图27 不同地域互联网用户教育程度比较分析 图28 不同地域互联网用户所在行业比较分析 图29 不同地域互联网用户职业（位）比较分析 图30 不同地域互联网用户月收入比较分析 图31 不同地域互联网用户网龄比较分析 图32 不同地域互联网用户月收入状况分析 图33 不同地域互联网用户日均上网时长比较分析 图34 不同地域互联网用户月均互联网消费比较分析 图35 三高互联网用户性别分布分析 图36 三高互联网用户年龄分布分析 图37 三高互联网用户婚姻状况比较分析 图38 三高互联网用户所在行业比较分析 图39 三高互联网用户地域分布分析 图40 三高互联网用户网龄比较分析 Ⅱ报告正文 24 网上银行 图24-1 网上银行用户市场相对占有率排名比较分析 图24-2 不同网上银行用户性别构成比较分析 图24-3 不同网上银行用户年龄构成比较分析 图24-4 不同网上银行用户婚姻状况构成比较分析 图24-5 不同网上银行用户教育程度构成比较分析 图24-6 不同网上银行用户行业构成比较分析 图24-7 不同网上银行用户职业（位）构成比较分析 图24-8 不同网上银行用户月收入构成比较分析 图24-9 不同网上银行用户地区构成比较分析 图24-10 不同网上银行用户网龄构成比较分析 图24-11 不同网上银行用户日均上网时间构成比较分析 图24-12 不同网上银行用户月均互联网消费程度构成比较分析 图24-13 不同网上银行三高用户性别构成比较分析 图24-14 不同网上银行三高用户年龄构成比较分析 图24-15 不同网上银行三高用户婚姻状况构成比较分析 图24-16 不同网上银行三高用户行业构成比较分析 图24-17 不同网上银行三高用户职业（位）构成比较分析 图24-18 不同网上银行三高用户地区构成比较分析 图24-19 不同网上银行三高用户网龄构成比较分析 图24-20 不同网上银行三高用户日均上网时间构成比较分析 图24-21 不同网上银行用户常用个人门户/空间比较分析 图24-22 不同网上银行用户常用威客服务商比较分析 图24-23 不同网上银行用户常用网络游戏网站比较分析 图24-24 不同网上银行用户常用B2B综合电子商务网站比较分析 图24-25 不同网上银行用户常用B2C电子商务网站比较分析 图24-26 不同网上银行用户常用C2C电子商务网站比较分析 图24-27 不同网上银行用户常用电子支付比较分析 图24-28 不同网上银行用户常用财经网站比较分析 图24-29 不同网上银行用户常浏览网络广告途径比较分析 图24-30 不同网上银行用户常用IP电话服务商分析 图24-31 不同网上银行用户常用网络接入服务商比较分析 图24-32 不同网上银行用户常用域名主机服务商比较分析 |
