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2023-2029物流運輸管理軟件市場現狀研究分析與發展前景預測報告202

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2023-2029中國物流運輸管理軟件市場現狀研究分析與發展前景預測報告



2023-2029中國物流運輸管理軟件市場現狀研究分析與發展前景預測報告




報告編碼:qy 269802298578413832 了解中商產業研究院實力


出版日期:2023年4月


報告頁碼:86 圖表:116


服務方式:電子版或紙介版


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鳳凰衛視采訪中商情報網研究員許均松先生
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內容概括



本文研究中國市場物流運輸管理軟件現狀及未來發展趨勢,側重分析在中國市場扮演重要角色的企業,重點呈現這些企業在中國市場的物流運輸管理軟件收入、市場份額、市場定位、發展計劃、產品及服務等。歷史數據為2018至2022年,預測數據為2023至2029年。本研究項目旨在梳理物流運輸管理軟件領域產品系列,洞悉行業特點、市場存量空間及增量空間,并結合市場發展前景判斷物流運輸管理軟件領域內各類競爭者所處---。



報告目錄


1 物流運輸管理軟件市場概述

1.1 物流運輸管理軟件市場概述

1.2 不同產品類型物流運輸管理軟件分析


1.2.1 中國市場不同產品類型物流運輸管理軟件市場規模對比2018 vs 2022 vs 2029


1.2.2 本地部署


1.2.3 基于云

1.3 ---同應用,物流運輸管理軟件主要包括如下幾個方面


1.3.1 中國市場不同應用物流運輸管理軟件規模對比2018 vs 2022 vs 2029


1.3.2 國內物流


1.3.3 跨境物流

1.4 中國物流運輸管理軟件市場規模現狀及未來趨勢2018-2029

2 中國市場物流運輸管理軟件主要企業分析

2.1 中國市場主要企業物流運輸管理軟件規模及市場份額

2.2 中國市場主要企業總部及主要市場區域

2.3 中國市場主要廠商進入物流運輸管理軟件行業時間點

2.4 中國市場主要廠商物流運輸管理軟件產品類型及應用

2.5 物流運輸管理軟件行業集中度、競爭程度分析


2.5.1 物流運輸管理軟件行業集中度分析:2022年中國市場top 5廠商市場份額


2.5.2 中國市場物流運輸管理軟件---梯隊、第二梯隊和第三梯隊廠商及市場份額

2.6 新增投資及市場并購活動

3 主要企業簡介

3.1 blujay solution


3.1.1 blujay solution公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---


3.1.2 blujay solution 物流運輸管理軟件產品及服務介紹


3.1.3 blujay solution在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)


3.1.4 blujay solution公司簡介及主要業務

3.2 e2open


3.2.1 e2open公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---


3.2.2 e2open 物流運輸管理軟件產品及服務介紹


3.2.3 e2open在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)


3.2.4 e2open公司簡介及主要業務

3.3 jda software group


3.3.1 jda software group公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---


3.3.2 jda software group 物流運輸管理軟件產品及服務介紹


3.3.3 jda software group在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)


3.3.4 jda software group公司簡介及主要業務

3.4 epicor software


3.4.1 epicor software公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---


3.4.2 epicor software 物流運輸管理軟件產品及服務介紹


3.4.3 epicor software在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)


3.4.4 epicor software公司簡介及主要業務

3.5 infor


3.5.1 infor公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---


3.5.2 infor 物流運輸管理軟件產品及服務介紹


3.5.3 infor在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)


3.5.4 infor公司簡介及主要業務

3.6 manhattan asso---tes


3.6.1 manhattan asso---tes公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---


3.6.2 manhattan asso---tes 物流運輸管理軟件產品及服務介紹


3.6.3 manhattan asso---tes在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)


3.6.4 manhattan asso---tes公司簡介及主要業務

3.7 oracle


3.7.1 oracle公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---


3.7.2 oracle 物流運輸管理軟件產品及服務介紹


3.7.3 oracle在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)


3.7.4 oracle公司簡介及主要業務

3.8 the descartes systems group


3.8.1 the descartes systems group公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---


3.8.2 the descartes systems group 物流運輸管理軟件產品及服務介紹


3.8.3 the descartes systems group在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)


3.8.4 the descartes systems group公司簡介及主要業務

3.9 wisetech global


3.9.1 wisetech global公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---


3.9.2 wisetech global 物流運輸管理軟件產品及服務介紹


3.9.3 wisetech global在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)


3.9.4 wisetech global公司簡介及主要業務

4 中國不同類型物流運輸管理軟件規模及預測

4.1 中國不同類型物流運輸管理軟件規模及市場份額2018-2023

4.2 中國不同類型物流運輸管理軟件規模預測2024-2029

5 中國不同應用物流運輸管理軟件分析

5.1 中國不同應用物流運輸管理軟件規模及市場份額2018-2023

5.2 中國不同應用物流運輸管理軟件規模預測2024-2029

6 行業發展機遇和風險分析

6.1 物流運輸管理軟件行業發展機遇及主要驅動因素

6.2 物流運輸管理軟件行業發展面臨的風險

6.3 物流運輸管理軟件行業政策分析

6.4 物流運輸管理軟件中業swot分析

7 行業供應鏈分析

7.1 物流運輸管理軟件行業產業鏈簡介


7.1.1 物流運輸管理軟件行業供應鏈分析


7.1.2 主要原材料及供應情況


7.1.3 物流運輸管理軟件行業主要下游客戶

7.2 物流運輸管理軟件行業采購模式

7.3 物流運輸管理軟件行業開發/生產模式

7.4 物流運輸管理軟件行業銷售模式

8 研究結果

9 研究方法與數據來源

9.1 研究方法

9.2 數據來源


9.2.1 二手信息來源


9.2.2 一手信息來源

9.3 數據交互驗證

9.4 免責聲明

表格目錄


表1 中國市場不同產品類型物流運輸管理軟件市場規模萬元及增長率對比2018 vs 2022 vs 2029
表2 本地部署主要企業列表
表3 基于云主要企業列表
表4 中國市場不同應用物流運輸管理軟件市場規模萬元及增長率對比2018 vs 2022 vs 2029
表5 中國市場主要企業物流運輸管理軟件規模萬元&2018-2023
表6 中國市場主要企業物流運輸管理軟件規模份額對比2018-2023
表7 中國市場主要企業總部及地區分布及主要市場區域
表8 中國市場主要企業進入物流運輸管理軟件市場日期
表9 中國市場主要廠商物流運輸管理軟件產品類型及應用
表10 2022年中國市場物流運輸管理軟件主要廠商市場------梯隊、第二梯隊和第三梯隊
表11 中國市場物流運輸管理軟件市場投資、并購等現狀分析
表12 blujay solution公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---
表13 blujay solution 物流運輸管理軟件產品及服務介紹
表14 blujay solution在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)
表15 blujay solution公司簡介及主要業務
表16 e2open公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---
表17 e2open 物流運輸管理軟件產品及服務介紹
表18 e2open在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)
表19 e2open公司簡介及主要業務
表20 jda software group公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---
表21 jda software group 物流運輸管理軟件產品及服務介紹
表22 jda software group在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)
表23 jda software group公司簡介及主要業務
表24 epicor software公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---
表25 epicor software 物流運輸管理軟件產品及服務介紹
表26 epicor software在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)
表27 epicor software公司簡介及主要業務
表28 infor公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---
表29 infor 物流運輸管理軟件產品及服務介紹
表30 infor在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)
表31 infor公司簡介及主要業務
表32 manhattan asso---tes公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---
表33 manhattan asso---tes 物流運輸管理軟件產品及服務介紹
表34 manhattan asso---tes在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)
表35 manhattan asso---tes公司簡介及主要業務
表36 oracle公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---
表37 oracle 物流運輸管理軟件產品及服務介紹
表38 oracle在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)
表39 oracle公司簡介及主要業務
表40 the descartes systems group公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---
表41 the descartes systems group 物流運輸管理軟件產品及服務介紹
表42 the descartes systems group在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)
表43 the descartes systems group公司簡介及主要業務
表44 wisetech global公司信息、總部、物流運輸管理軟件市場---以及主要的競爭---
表45 wisetech global 物流運輸管理軟件產品及服務介紹
表46 wisetech global在中國市場物流運輸管理軟件收入萬元及毛利率(2018-2023)
表47 wisetech global公司簡介及主要業務
表48 中國不同產品類型物流運輸管理軟件規模列表萬元&2018-2023
表49 中國不同產品類型物流運輸管理軟件規模市場份額列表2018-2023
表50 中國不同產品類型物流運輸管理軟件規模預測萬元&2024-2029
表51 中國不同產品類型物流運輸管理軟件規模市場份額預測2024-2029
表52 中國不同應用物流運輸管理軟件規模列表萬元&2018-2023
表53 中國不同應用物流運輸管理軟件規模市場份額列表2018-2023
表54 中國不同應用物流運輸管理軟件規模預測萬元&2024-2029
表55 中國不同應用物流運輸管理軟件規模市場份額預測2024-2029
表56 物流運輸管理軟件行業發展機遇及主要驅動因素
表57 物流運輸管理軟件行業發展面臨的風險
表58 物流運輸管理軟件行業政策分析
表59 物流運輸管理軟件行業供應鏈分析
表60 物流運輸管理軟件上游原材料和主要供應商情況
表61 物流運輸管理軟件行業主要下游客戶
表62 研究范圍
表63 本文分析師列表
表64 qyresearch主要業務單元及分析師列表
圖表目錄
圖1 物流運輸管理軟件產品圖片
圖2 中國不同產品類型物流運輸管理軟件市場份額 2022 & 2029
圖3 本地部署產品圖片
圖4 中國本地部署規模萬元及增長率2018-2029
圖5 基于云產品圖片
圖6 中國基于云規模萬元及增長率2018-2029
圖7 中國不同應用物流運輸管理軟件市場份額 2022 & 2029
圖8 國內物流
圖9 跨境物流
圖10 中國物流運輸管理軟件市場規模增速預測:2018-2029&萬元
圖11 中國市場物流運輸管理軟件市場規模, 2018 vs 2022 vs 2029萬元
圖12 2022年中國市場---大廠商物流運輸管理軟件市場份額
圖13 2022年中國市場物流運輸管理軟件---梯隊、第二梯隊和第三梯隊企業及市場份額
圖14 中國不同產品類型物流運輸管理軟件市場份額2018 & 2022
圖15 物流運輸管理軟件中業swot分析
圖16 物流運輸管理軟件產業鏈
圖17 物流運輸管理軟件行業采購模式
圖18 物流運輸管理軟件行業開發/生產模式分析
圖19 物流運輸管理軟件行業銷售模式分析
圖20 關鍵采訪目標
圖21 自下而上及自上而下驗證
圖22 資料三角測定





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