2008-易观_中国SAAS市场趋势预测2008-2011_11页_280kb
报告摘要
中国SaaS市场趋势预测总结(2008-2011)
核心内容概述
本报告由中国领先的市场研究机构Analysys International发布,旨在预测2008至2011年中国SaaS市场的发展趋势,涵盖广义SaaS和狭义SaaS市场,特别是管理型SaaS市场及付费用户规模的变化。报告基于多个预测模型,结合关键影响因素分析,提供了乐观、悲观、一般状态及回归预测四种情景。
主要观点
- 市场增长潜力大:SaaS市场预计在2008-2011年间保持快速增长,尤其是管理型SaaS市场,付费用户规模预计大幅上升。
- 政策支持显著:国家政策对SaaS产业的支持,特别是“新18号文”的出台,为SaaS发展提供了良好的环境。
- 用户认知提升:随着互联网基础设施的完善和SaaS商业模式的推广,用户对SaaS的认知和接受度不断提高。
- 企业需求驱动:中小企业对信息化和电子商务的需求推动了SaaS市场的应用和发展。
- 挑战依然存在:SaaS市场仍面临数据安全、诚信体系缺失、税务和法务监管漏洞等阻碍因素。
关键预测数据
中国SaaS市场趋势预测(单位:亿元)
| 时间 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009F | 2010F | 2011F | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 历史数据 | 47 | 62 | 161 | ||||
| 乐观预测 | 233 | 343 | 548 | ||||
| 悲观预测 | 193 | 303 | 508 | ||||
| 一般状态预测 | 213 | 323 | 528 | ||||
| 回归预测 | 47 | 62 | 161 | 213 | 323 | 528 | 49.65% |
中国管理型SaaS市场趋势预测(单位:亿元)
| 时间 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009F | 2010F | 2011F | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 历史数据 | 0.24 | 0.65 | 2.02 | ||||
| 乐观预测 | 3.68 | 5.50 | 7.80 | ||||
| 悲观预测 | 3.28 | 4.70 | 6.60 | ||||
| 一般状态预测 | 3.48 | 5.10 | 7.20 | ||||
| 回归预测 | 0.24 | 0.65 | 2.02 | 3.48 | 5.10 | 7.20 | 76.27% |
中国管理型SaaS市场付费用户规模趋势预测(单位:个)
| 时间 | 2007 | 2008 | 2009F | 2010F | 2011F | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 历史数据 | 22000 | 63000 | ||||
| 乐观预测 | 182000 | 350000 | 480000 | |||
| 悲观预测 | 162000 | 270000 | 400000 | |||
| 一般状态预测 | 172000 | 310000 | 440000 | |||
| 回归预测 | 22000 | 63000 | 172000 | 310000 | 440000 | 82.06% |
关键预测假设
- 网络基础设施发展良好:未来三年互联网用户发展年均增长率在15%以上。
- 政策环境支持:排除政府对互联网和软件领域采取强烈管制措施的可能性。
- 经济发展预期:2008-2011年中国GDP年均增长率为9%。
关键影响因素分析
促进因素
- 互联网基础设施完善:2008年互联网用户数量大幅增长,网络环境持续优化。
- 用户认知提升:越来越多的用户开始接受SaaS模式,SaaS厂商注重用户体验并积累成功案例。
- 政策扶持:国家出台政策支持SaaS发展,如“新18号文”,鼓励政府部门采用SaaS服务。
- 电子商务生态链形成:B2B领先厂商与信息化解决方案厂商合作,为中小企业提供整体解决方案。
- 企业需求驱动:宏观经济变化促使企业提升效率、控制成本和风险,SaaS具备明显优势。
阻碍因素
- 诚信体系缺失:影响国际经验的复制,企业对数据托管缺乏信任。
- 中小企业认知度低:认为好的东西应为己有,对SaaS模式抵触。
- 数据安全担忧:SaaS产业尚不规范,缺乏统一的资质审核标准,用户对数据安全存疑。
预测模型
-
预测方法:采用乐观预测、悲观预测、一般状态预测及回归预测四种模型。
-
回归预测限制条件:预测结果需在乐观预测和悲观预测之间。
-
模型类型:
- 线性模型(Y = b₀ + b₁X)
- 二次模型(Y = b₀ + b₁X + b₂X²)
- 复合模型(Y = b₀ * b₁^X)
- 等比级数模型(Y = e^(b₀ + b₁X))
- 对数模型(Y = b₀ + b₁lnX)
- 三次模型(Y = b₀ + b₁X + b₂X² + b₃X³)
- S形模型(Y = e^(b₀ + b₁/X))
- 指数模型(Y = b₀ * e^(b₁X))
- 乘幂模型(Y = b₀X^b₁)
-
模型检验方法:
- 拟合优度检验(R²)
- 回归方程显著性检验(F-test)
- 回归系数显著性检验(T-test)
- 残差分析(DW-test)
- AIC、SBC等时间序列模型检验指标
时间序列预测模型
- 模型选择:AR、MA、ARMA、ARIMA等。
- 检验方法:
- 拟合优度检验(AIC、SBC)
- 自相关图(ACF)参数选择
- 参数检验
预测过程图示

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