京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不要以为只有中国电商处在“战国阶段”,如火如荼。了解其他国家的电商发展情况,即可为中国电商的发展提供参考,也可为中国企业开拓海外市场提供帮助。日前,相关机构整理了各权威研究机构统计的欧洲14个代表国家的电子商务数据。
以下为简版数据:(注:括号内为数据来源机构)
1.全球
1500亿美元:2014年,预计的全球B2C网上消费额(emarketer)
530亿美元:2016年,预计的网上快消品销售额(Kantar Worldpanel)
22%:2014年第二季度,全球电子商务交易额中移动端的交易占比(ADYEN)
2.欧洲(含俄罗斯)
5791亿欧元:2014年,预计的欧洲B2C电商交易额(2014E-Commerce Europe repor)
16.3%:2013年,欧洲B2C电商交易额同比增长幅度(2014E-Commerce Europe repor)
37亿件:2013年,欧洲的总配送包裹快件数(2014E-Commerce Europe repor)
61%:2013年,英德法三国占据欧洲电商交易额的市场份额(2014E-Commerce Europe repor)
65万个:2013年,欧洲的B2C网站数(2014E-Commerce Europe repor)
65%-75%:未来五年(2014-2018),欧洲网上零售的总增长幅度(Forrester)
3.德国
483亿欧元:2013年,德国网上零售交易额(德国电商协会)
46亿欧元:2013年,德国线下图书零售交易额(GfK)
16亿欧元:2013年,网上图书类产品零售交易额(GfK)
7.25亿欧元:2013年,德国化妆品类产品在线零售额(EEC Kln)
4.法国
17.2%:2014年第二季度,法国电子商务交易额中移动端的交易占比(ADYEN)
470亿欧元:2018年,预计的法国网上零售额(Forrester)
5. 英国
14.3%:2013年英国网上交易额同比增长幅度(BRC和KPMG)
6. 西班牙:
54%:选择在促销季节通过网上进行购物的消费者比例(Sarenza)
50%:在西班牙电商用户中,外国人的占比(CNMC)
7. 俄罗斯
74.9亿欧元:2013年俄罗斯B2C电子商务市场交易额(DATAInsight)
25%:2013年俄罗斯B2C电子商务市场交易额同比增长幅度(DATAInsight)
4.66亿欧元:2013年,交易额排名电商第一的Ulmart的销售额(DATAInsight)
298.9亿欧元:2014年,预计的俄罗斯及海外网站的B2C网上交易额(IKS)
8. 荷兰:
1030万:2013年,荷兰网购人群的数量(荷兰统计局)
83%:年龄在12-75周岁的人群中,有网购经历的比例(荷兰统计局)
20%:荷兰警方收到的报案中涉及网络欺诈和逃税的比例(荷兰统计局)
9.奥地利
59亿欧元:2013年,奥地利全国网上B2C销售额
50%:2013年,奥地利网民在海外电商消费占总体电商消费的比例
10.波兰:
76%:15周岁以上网购者中,将Allegro作为网购首选网站的比例(Gemius)
36%:承认网上的物品价格比传统实体商店的价格更加便宜的人群比例(Gemius)
11.比利时:
5%:电子商务销售额占比利时零售总额的比例(比利时零售委员会)
1%:表示从不在网上进行购物的人群比例(比利时零售委员会)
12.罗马尼亚
20%:2014年前5个月,罗马尼亚人民平均购物金额上涨幅度(PayU)
20%:2014年前5个月,网上零售交易额增长幅度(PayU)
13.瑞士:
90.4亿欧元:2013年,瑞士B2C电子商务交易额
62.5亿欧元:2013年,瑞士实物产品在B2C上的交易额
14.意大利
50%:网购人群占总人口的比例(埃森哲)
15.希腊
4500-5000家:现有的在运营的网店数(ELTRUN)
10%:无法达到基本要求的网店占比(ELTRUN)
16.保加利亚
33%:网购人群占总人口的比例(Capital Daily)
30.9%:使用智能手机上网的人群的比例(Capital Daily)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07