TalkingData-2015移动互联网行业趋势盘点.pdf

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1、ChinaMobileInternetDevelopmentIndex12亿背后：移动纵深发展，生活需求走上风口2015移动互联网行业趋势盘点TalkingData移动数据研究中心2015年9月中国移动互联网产品发展指数中心移动互联网行业概况移动终端用户日渐饱和，设备规模增速有所放缓移动智能终端设备规模（亿台）设备规模增速（%）移动智能终端规模12.4亿台截止2015年Q2，我国移动智能终端用户规模达11.8亿台，较2014年Q4增长1.2亿台；预计2015年Q3，我国移动智能终端设备规模将达12.4亿台，但整体增速有所放缓。2014Q4-2015Q3 中国移动智能

2、终端设备规模数据来源：TalkingData 移动数据研究中心，移动智能终端用户指移动端累计活跃设备总数移动互联网行业概况90后以及00后青年的主力地位凸显，是移动互联网主要新生力量2014年12月2015年7月00后、90后用户占比提升截止2015年7月，我国移动智能终端用00后+90后80后70后60后60后以上户中，25岁及以下用户的比例达36.6%，较去年12月有小幅提升，年轻移动网民的主力地位日益凸显。移动网民年龄结构数据来源：TalkingData 移动数据研究中心移动互联网行业概况三线及以下城市的用户规模增速也最快一线城市二线城市三线及以下城市35.

3、1%33.2%41.5%一线城市二线城市三线及以下城市一线城市用户规模二线城市用户增长三线及以下城市用增长稳定，201533.2%，增速不及户规模增速最快，年7月与1月相比，一线及三线城市；达41.5%，高于一增速为35.1%；线与二线城市。各级城市用户规模数据来源：TalkingData 移动数据研究中心备注：一线城市为北上广深，二线城市为各省会、直辖市、以及厦门、珠海、汕头经济特区，三线及以下城市为除一二线城市之外其他城市。移动互联网行业概况移动设备的品牌集中度下降，国产品牌持续发力苹果三星小米华为其他苹果三星小米华为2015年1月2015年7月移动智能设备品牌

4、占比Top4品牌占比趋势Top4品牌占比61.5%2015年7月，移动端用户使用的Top4设备品牌的合计份额占整体设备的61.5%，品牌集中度较2015年1月的64.3%有所下降。其中，苹果设备份额较1月下降5.8%，三星设备份额增长1.4%，小米品牌份额稳定，华为的品牌份额增长1.5%。数据来源：TalkingData 移动数据研究中心移动互联网行业概况Apple Watch，国内设备保有量突破100万Apple Watch 国内设备保有量规模及增速Apple Watch 各类型TOP应用覆盖率社影金运餐70.0%28.5%14.6%3.4%14.2%3.7%2.

5、6%3.1%交音融动饮数据来源：TalkingData 移动数据研究中心移动互联网行业概况WIFI仍为移动端主流联网形式，4G的普及率快速提升2G54.9%WIFI仍是移动端用户最主要的3G联网方式，占比达54.9%，但比4G例有小幅下降；WIFI+5.8%4G用户增长迅速，占比由2015年1月的5.2%增长至11.0%；用户网络环境分布数据来源：TalkingData 移动数据研究中心移动互联网用户行为分析一线城市用户最活跃，三线及以下城市用户的移动端使用习惯仍在培养过程中安装应用款数打开应用款数一线城市用户平均安装与打开应用款数最多43.6款41.4款40.4

6、款•一线城市用户每台设备平均安装与打开的应用一线城市二线城市三线及以下城市款数均为各级城市最高；三线及以下城市用户平均安装和打开的应用款数均低于一线、二线26.6款25.2款24.7款城市用户，其移动端的使用习惯仍在培养的过程中。各级城市用户平均安装与打开应用款数数据来源：TalkingData 移动数据研究中心移动互联网用户行为分析移动端用户对传统应用的使用时长在降低，对生活类应用的依赖度提升明显下降上升教育阅读健康医疗金融理财单位：分钟用户对游戏、通讯社交、网络购物等传统应用的依赖度降低，移动端使用习惯逐渐向教育阅读、健康医疗、金融理财等与日常生活密切相关的应用

7、类型转移，此类应用的人均使用时长较年初有明显提升。不同类型应用单日人均使用时长数据来源：TalkingData 移动数据研究中心移动互联网用户行为分析移动端用户在工作日与休息日的活跃度峰值出现在不同时段上午晚饭后午休睡前清晨凌晨工作日的清晨（6:00-7:00）、午休（12:00前后）及晚饭后（19:00-21:00）时段，用户活跃度较高；周末的凌晨（0:00-3:00）、上午（10:00-11:00）时段，用户活跃度较工作日周末（时）高。移动端用户工作日与周末活跃时段数据来源：TalkingData 移动数据研究中心移动互联网用户行为分析不同人