中国移动互联网用户行为统计报告2016

中国移动互联网用户行为统计报告2016

中国移动互联网用户行为统计报告2016

报告摘要

2016/4/29大数据大价值2

目录

1

2

3

研究范畴

移动互联网用户分析

4移动应用细分领域分析

1报告摘要

2016/4/29大数据大价值3

2015年移动互联网，中国移动互联网用户规模达到7.9亿人，人口红利消

失。

移动互联网市场规模高速增长，达23134.3亿元，增长来源于创新。

移动互联网用户男女比例趋于平均，继续向经济欠发达地区渗透。

移动互联网市场中，教育、汽车、医疗、金融、旅游、生活服务等细分领域

将迎来飞跃式发展。

不同细分市场用户特征及用户行为差异明显，精准定位用户、精细化运营将

成为移动互联网业务发展的核心竞争力。

研究范畴

2016/4/29大数据大价值4

目录

1

2

3

报告摘要

移动互联网用户分析

4移动应用细分领域分析

2研究范畴

2016/4/29大数据大价值5

数据来源

千帆只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行

为产生的用户数据。截止2016年第1季度

易观千帆基于对7.5亿累计装机覆盖、1.5亿移动端月活跃用户的行为监测

结果。采用自主研发的enfoTech技术，帮助

您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹

定量分析：回归分析模型；因子分析模型；聚类分析模型；相关性分析模型

定性分析：产业图谱模型；实力矩阵模型

分析方法

行业：互联网与移动互联网行业，以及其细分领域

用户：移动互联网用户特征、行为、偏好

研究对象

移动互联网用户分析

2016/4/29大数据大价值6

目录

1

2

3

报告摘要

研究范畴

4移动应用细分领域分析

3.1.1移动互联网市场人口红利消失

4.3

5.7

6.5

7.3

7.9

8.3

8.6

31.0%

15.4%

11.8%

8.4%

5.0%

3.5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

20112012201320142015F2016F2017F

用户规模（亿人）增长率

??Analysys易观.analysys

2015-2017年中国移动互联网用户规模预测

2015年中国移动互联网用户数预计达到

7.9亿人，与2014年相比增长&4%,增速走

低，进入平稳增长阶段。

保持增长的主要动力在于低级别地区的移

动网络覆盖，以及智能可穿戴设备、智能家

居、车联网等终端的发展。

人口红利已消失，未来移动互联网用户规

模的增长将趋于平稳。

2016/4/29大数据大价值7

715.61,835.0

4,734.2

13,437.7

23,134.3

34,575.3

45,220.9

156.4%

158.0%

183.8%

72.2%

49.5%

30.8%

0%

50%

100%

150%

200%

0

10000

20000

30000

40000

50000

20112012201320142015F2016F2017F

市场规模（亿元人民币）增长率

??Analysys易观.analysys

2015-2017年中国移动互联网市场规模预测

3.1.2移动互联网市场规模高速增长源于创新

2015年中国移动互联网市场规模将达

23134.3亿元，增幅达到72.2%0

2015年移动互联网整体继续保持高增长，

虽然人口红利消失，但是基于商业模式的不断

创新，单用户价值大幅提升。

未来三到五年，移动互联网规模将继续保

持高增长态势。

2016/4/29大数据大价值8

66.8%

49.1%

30.6%

15.6%11.8%9.3%8.0%

12.2%

6.3%

4.9%

3.1%

2.4%2.0%1.9%

13.6%

37.4%

55.3%

64.1%68.3%71.3%72.7%

4.0%3.6%2.8%

3.5%3.5%3.7%4.2%

3.4%3.6%6.4%

13.7%14.0%13.7%13.2%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

20112012201320142015F2016F2017F

2015-2017年中国移动互联网市场结构预测

移动生活服务移动营销移动购物移动娱乐流量费

??Analysys易观.analysys

??移动通信设施建设步伐加快，基础流量贬

值成趋势

??移动娱乐应用增势趋商业模式成熟，市场

规模增长于平稳

??移动营销开始爆发，将向高速发展期过渡

??移动购物渗透率将进一步增长

??移动生活服务市场成为下一个竞争热点，

资本推动市场空间进一步扩大

3.1.3移动购物带动整体市场规模进一步提升

2016/4/29大数据大价值9

2016/4/29大数据大价值10

3.2.1用户性别分布趋于平均

2015年，女性移动互联网用户占比45.4除

男性用户占比54.6%o

男54.6%

女45.4%

2015年移动互联网用户性别分布

男54.6%女45.4%

.analysys??Analysys易观

男60.2%

女39.8%

2014年移动互联网用户性别分布

男60.2%女39.8%

.analysys??Analysys易观

2016/4/29大数据大价值11

3.2.2年轻用户占比进一步提升

2015年移动互联网用户中，24岁以下用户占

比32.3%,25-30岁用户占比38.5%,31-35岁用

户占比11.3%,36-40岁用户占比6.1%,41岁以

上用户占比11.9%o

24岁及以下32.3%

25-30岁38.5%

31-35岁11.3%

36-40岁6.1%

41岁及以上11.9%

2015年移动互联网用户年龄分布

24岁及以下32.3%

25-30岁38.5%

31-35岁11.3%

36-40岁6.1%

41岁及以上11.9%

.analysys??Analysys易观

24岁及以下

28.1%

25-30岁31.5%

31-35岁19.3%

36-40岁11.5%

41岁及以上

9.6%

2014年移动互联网用户年龄分布

24岁及以下28.1%

25-30岁31.5%

31-35岁19.3%

36-40岁11.5%

41岁及以上9.6%

.analysys??Analysys易观

2016/4/29大数据大价值12

3.2.3移动互联网用户向低级别地区下沉

2015年移动互联网用户中，北上广深用户占

比10.8%,其它省会城市用户占比37.6%,地级市

用户占比15.6%,乡镇农村用户占比24.2%,海外

及其他用户占比5.8%o

北京、上海、广州、

深圳10.8%

其他省会城市37.6%

地级市15.6%

县或县级市6.0%

其他30.0%

2015年移动互联网用户地域分布

北京、上海、广州、深圳10.8%

其他省会城市37.6%

地级市15.6%

县或县级市6.0%

其他30.0%

.analysys??Analysys易观

一线城市13.1%

三、线城市

46.6%

其他40.3%

2014年移动互联网用户地域分布

一线城市13.1%

二、三、线城市46.6%

其他40.3%

.analysys??Analysys易观

2016/4/29大数据大价值13

3.2.4本科学历用户占比提升

2015年移动互联网用户中，小学及以下学历

用户占比1.2%,初中学历用户占比32.2%,高中/

中专/职校/技校学历用户占比31.8%,大专学历用

户占比12.现，本科学历用户占比20.7%,硕士及

以上学历用户占比1.9%。

初中32.2%

高中/中专/职校/技校

31.8%

大专12.1%

本科20.7%

2015年移动互联网用户学历分布

小学及以下1.2%

初中32.2%

高中/中专/职校/技校31.8%

大专12.1%

本科20.7%

硕士及以上1.9%

.analysys??Analysys易观

初中29.0%

高中/中专/职校/

技校33.2%

大专17.1%

本科14.6%

2014年移动互联网用户学历分布

小学及以下4.0%

初中29.0%

高中/中专/职校/技校33.2%

大专17.1%

本科14.6%

硕士及以上2.2%

.analysys??Analysys易观

2016/4/29大数据大价值14

3.2.5学生用户占比进一步提升

2015年移动互联网用户中，学生占比

19.0%,自由职业/个体户/私营企业主占比

32.7%,白领/一般职员占比11.8%,公务员/事业

单位用户占比7.5沆工业/服务业人员占比

19.7%,无业/退休/失业/下岗用户占比2.4临其

他用户占比6.9%o

学生19.0%

自由职业/个体户/私

营企业主32.7%

白领/一般职员

11.8%

公务员/事业单位

7.5%

工人/服务业人员

19.7%

无业/退休/失业/下岗

2.4%

2015年移动互联网用户职业分布

学生19.0%

自由职业/个体户/私营企业主32.7%

白领/一般职员11.8%

公务员/事业单位7.5%

工人/服务业人员19.7%

无业/退休/失业/下岗2.4%

其他6.9%

.analysys??Analysys易观

学生13.9%

自由职业/个体

户/私营企业主

23.2%

白领/一般职员

13.5%

公务员/事业单

位8.6%

工人/服务业人

员22.5%

无业/退休/失业/

下岗5.3%

2014年移动互联网用户职业分布

学生13.9%

自由职业/个体户/私营企业主23.2%

白领/一般职员13.5%

公务员/事业单位8.6%

工人/服务业人员22.5%

无业/退休/失业/下岗5.3%

其他13.0%

.analysys??Analysys易观

2016/4/29大数据大价值15

3.2.6中等收入人群占比下降，高收入人群占比提升

2015年移动互联网用户中，1000元以下收入

用户占比29.1%,1000T999元收入用户占比

5.4%,2000-2999元收入用户占比22.4%,

3000-3999元收入用户占比15.4%,4000-4999

元收入用户占比8.5除5000-7999元收入用户占

比10.2%,8000-11999元收入用户占比3.5%,

12000元及以上收入用户占比5.6%o

1000元以下29.1%

1000-1999元5.4%

2000-2999元22.4%

3000-3999元15.4%

4000-4999元8.5%

5000-7999元10.2%

8000T1999元3.5%

2015年移动互联网用户收入分布

1000元以下29.1%

1000-1999元5.4%

2000-2999元22.4%

3000-3999元15.4%

4000-4999元8.5%

5000-7999元10.2%

8000-11999元3.5%

12000元及以上5.6%

.analysys??Analysys易观

1000元以下

24.0%

1000-1999元

10.6%

2000-2999元

19.8%

3000-3999元

17.7%

4000-4999元

10.6%

5000-7999元

9.8%

2014年移动互联网用户收入分布

1000元以下24.0%

1000T999元10.6%

2000-2999元19.8%

3000-3999元17.7%

4000-4999元10.6%

5000-7999元9.8%

8000T1999元3.6%

12000元及以上3.8%

.analysys??Analysys易观

三星22.1%

华为15.8%

联想10.3%

小米6.2%

酷派5.5%

魅族3.8%

OPPO3.8%

vivo3.1%

中兴2.8%

其它26.5%

2015年移动互联网用户使用手机品牌分布

（仅含Android操作系统智能手机）

三星22.1%华为15.8%

联想10.3%小米6.2%

酷派5.5%魅族3.8%

OPPO3.8%vivo3.1%

中兴2.8%其它26.5%

.analysys??Analysys易观

2016/4/29大数据大价值16

3.2.7用户使用手机中国产品牌手机成主流

2015年移动互联网用户中，三星手机占比最

高，占22.现，但是出三星之外，用户使用的主

要手机品牌均为国产品牌手机。

2016/4/29大数据大价值17

3.2.8智能手机呈百家争鸣，市场集中度降低

1.3%

1.1%

0.7%

0.7%0.7%0.7%0.6%0.6%0.6%

0.6%0.6%0.5%0.5%0.5%0.5%0.5%0.5%0.4%0.4%0.4%0.4%0.4%0.4%

0.4%0.3%0.3%0.3%0.3%0.3%0.3%

2015年手机型号月均渗透率T0P30

（仅含Android操作系统智能手机）

??Analysys易观.analysys

??2015年移动互联网用户使用的智能手机中，手机型号呈百家争鸣，市场

集中度降低；国产品牌手机逐渐占据市场主流；

??用户换机周期约为12-18个月，2013-2014年热销的机型仍是市场存量

的主流。

2016/4/29大数据大价值18

3.3.1移动互联网用户使用时间碎片化特征明显

2015年移动互联网用户中，每日使用时

长1小时以下用户占比14.1%,1-2小时用户

占比40.3%,2-4小时用户占比21.6%,4-8小

时用户占比16.3%,8小时以上用户占比

7.5%o

1小时以下14.1%

1-2小时40.3%2-4小时21.6%

4-8小时16.3%

8小时以上7.5%

2015年移动互联网用户每日使用时长分布

1小时以下14.1%

1-2小时40.3%

2-4小时21.6%

4-8小时16.3%

8小时以上7.5%

.analysys??Analysys易观

2016/4/29大数据大价值19

3.3.2移动互联网用户使用高峰在12点与19点

1.2%

14.5%

15.8%

01234567891011121314151617181920212223

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

16.0%

18.0%

2015年移动互联网用户每日使用人数24小时分布

??Analysys易观.analysys

移动互联网用户每日使用用户数量在12点

及19点达到相对的峰值，其用户覆盖率分别

达到14.5与15.8%o21点之后用户数量会出现

明显的下滑。

凌晨3点，是移动互联网用户使用的最低

谷，用户覆盖率仅为1.2九5点之后用户数量

会迅速提升。

2016/4/29大数据大价值20

3.3.3移动互联网用户打开APP高峰在12点与20点

0.4%

6.1%

7.3%

01234567891011121314151617181920212223

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

4.0%

5.0%

6.0%

7.0%

8.0%

2015年移动互联网用户每日打开APP次数分布

??Analysys易观.analysys

移动互联网用户每日打开APP的次数在12

点及20点达到相对的峰值，其打开APP次数

占全天的比例分别为6.今与7.3%o21点之后

打开APP的次数会出现明显的下滑。

凌晨4点，是移动互联网用户打开APP的

次数达到最低谷，占比仅为0.4虬5点之后打

开APP的次数会迅速提升。

2016/4/29大数据大价值21

3.3.4沟通、娱乐、生活工具是用户高频使用APP

83.3%82.2%

71.1%

54.1%

50.2%47.4%44.1%

39.2%37.8%

32.1%31.3%28.5%26.1%25.8%

20.5%

16.4%16.4%14.9%13.7%13.6%

2015年移动互联用户APP分类月均渗透率T0P20

??Analysys易观.analysys

??沟通、娱乐、生活工具是移动互联网用户高频使用的APP分类;

移动应用细分领域分析

2016/4/29大数据大价值22

目录

1

2

3

报告摘要

研究范畴

4

移动互联网用户分析

4移动应用细分领域分析

4.1教育

2016/4/29大数据大价值24

4.1.1中国互联网教育产业生态图谱

教育培训机构录播/直播视频

垂直信息

音像图书出版社

资源提供方内容提供商

题库测试/互娱

综

合

平台提供商

家校互动家教020互动教学

第三方服务提供方

应用分发

媒体资讯

用

户

平台入口

搜索学校/院校

支付大数据技术提供商

4.1.2群雄逐鹿各路资本抢滩教育市场

领先者

创新

者

务实者

补缺者

2015年中国互联网教育市场实力矩阵

厂商创新能力

厂

商

现

有

资

源

学而思

新东方在线

刑帅教育

2015发展路径2014预测2016发展趋势

学大教

育

达内科技

沪江网

淘宝教育

正保远程教育

百度教育

腾讯课堂

100教育网易公开课

易观企业教育

决胜网

英语流利说

魔方格

作业帮

猿题库

自化创意

51Talk

??Analysys易观.analysys

厂商现有资源（纵轴体现）

评判指标指标定义

内容资源

对内容资源的专业度和丰富度进行评

判。

用户规模

从活跃用户规模、应用安装量两个维

度进行评判。

资本实力

从企业的收入、研发投入、营销投入、

生态圈建设投资等多个维护进行评判。

品牌与声望

对企业及相关产品的品牌与声望进行

评判。

团队规模

对企业相关产品的团队规模与稳定性

进行评判。

2016/4/29大数据大价值25

厂商创新能力（横轴体现）

评判指标指标定义

技术实力

从语音技术、视频技术、题库准确度与

互联网技术四个维度进行评判。

产品创新能力

从创新功能和产品设计两个维度进行评

判。

模式创新能力

从业务策略和盈利模式两个维度进行评

判。

运营能力

从渠道能力和商务能力两个维度进行评

判。

2016/4/29大数据大价值26

4.1.3移动教育女性用户占比高于整体

男41.3%

女58.7%

2015年移动教育领域用户性别分布

男41.3%女58.7%

.analysys??Analysys易观

男54.6%

女45.4%

2015年移动互联网用户性别分布

男54.6%女45.4%

.analysys??Analysys易观

2015年，女性移动教育用户占比

58.7%,男性用户占比41.3%。

女性用户高于男性用户占比，并且移动教

育女性用户高于整体移动互联网用户占比。

2016/4/29大数据大价值27

4.1.4移动教育用户较整体用户偏低龄化

24岁及以下36.3%

25-30岁37.6%

31-35岁10.5%

36-40岁5.2%

41岁及以上10.蝴

2015年移动教育领域用户年龄分布

24岁及以下36.3%

25-30岁37.6%

31-35岁10.5%

36-40岁5.2%

41岁及以上10.4%

.analysys??Analysys易观

24岁及以下

32.3%

25-30岁38.5%

31-35岁11.3%

36-40岁6.1%

41岁及以上

11.9%

2015年移动互联网用户年龄分布

24岁及以下32.3%

25-30岁38.5%

31-35岁11.3%

36-40岁6.1%

41岁及以上11.9%

.analysys??Analysys易观

2015年移动教育领域用户中，24岁以下用户

占比36.3%,25-30岁用户占比37.6%,31-35岁

用户占比10.5%,36-40岁用户占比5.2%,41岁

以上用户占比10.4%o

30岁以下的用户占比低于移动互联网整体。

2016/4/29大数据大价值28

4.1.5移动教育与整体地域分布相似

北京、上海、广州、

深圳12.1%

其他省会城市33.0%

地级市17.0%

县或县级市6.4%

其他31.5%

2015年移动教育领域用户地域分布

北京、上海、广州、深圳12.现

其他省会城市33.0%

地级市17.0%

县或县级市6.4%

其他31.5%

.analysys??Analysys易观

北京、上海、广

州、深圳10.8%

其他省会城市

37.6%

地级市15.6%

县或县级市

6.0%

其他30.0强

2015年移动互联网用户地域分布

北京、上海、广州、深圳10.8%

其他省会城市37.6%

地级市15.6%

县或县级市6.0%

其他30.0%

.analysys??Analysys易观

2015年移动教育领域用户中，北上广深

用户占比12.1%,其它省会城市用户占比

33.0%,地级市用户占比17.0%,县或县级市

用户占比6.4%,其他用户占比31.5机

移动教育用户与整体移动互联网用户在地

域分布上无明显差异。

2016/4/29大数据大价值29

4.1.6移动教育用户使用高峰在20点

15.8%

01234567891011121314151617181920212223

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

16.0%

18.0%

2015年移动教育领域用户每日使用人数24小时分布

移动教育整体

??Analysys易观.analysys

移动教育用户每日使用用户数量在20点达到

峰值，其用户覆盖率达到15.8机之后用户数量

会出现明显的下滑。

移动教育用户与整体用户相比，不会出现明

显的双高峰。

2016/4/29大数据大价值30

4.1.7移动教育用户17点至22点打开APP次数占比高于整体

9.2%

01234567891011121314151617181920212223

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

4.0%

5.0%

6.0%

7.0%

8.0%

9.0%

10.0%

2015移动教育领域用户每日打开APP次数分布

移动教育整体

??Analysys易观.analysys

移动教育用户每日打开APP的次数在20点达

到峰值，其打开APP次数占全天的比例为9.2%0

21点之后打开APP的次数会出现明显的下滑。

从17点至22点，移动教育用户打开APP的次

数占比明显高于整体用户，在这个时段移动教育

APP较为活跃。

2016/4/29大数据大价值31

4.1.8移动教育细分市场中，儿童教育的用户规模最大

5011.9

1945.1

1597.6

931.0877.9

385.5251.0169.1157.921.1

儿童教育中小学类教育外语学习学习工具学习社区兴趣教育教育平

台应试教育职业教育教育资讯

2015年移动教育细分领域月均活跃用户规模

??Analysys易观.analysys

单位：万人

2016/4/29大数据大价值32

4.1.9儿童教育用户80后女性占主流

??Analysys易观.analysys

男41.5%

女58.5%

用户性别分布

24岁及以下

28.6%

25-30岁

43.9%

31-35岁

11.8%

36-40岁

5.6%

41岁及以上

10.1%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳10.5%

其他省会城

市31.4%

地级市

17.3%

县或县级市

6.8%

乡镇农村

30.2%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值33

4.1.10儿童教育用户有较强的消费能力、以孩子为生活重心

儿童教育领域相关性最强的领域为：育儿

社交、奢侈品电商、母婴电商、移动音乐、美

业服务、孕婴管理、智能家居。强相关领域涉

及母婴、电商、家居领域，说明儿童教育领域

用户偏好育儿社交、电商等移动端应用，儿童

教育领域的用户类型比较偏向“母婴消费”型

用户类型。

儿童教育

智能家居

1.12

美业服务

1.24移动音乐

1.29

奢侈品电商

1.53

育儿社交

4.04

母婴电商

1.50

孕婴管理

1.20

2016/4/29大数据大价值34

4.1.11外语学习以一二线城市90后女性为主

??Analysys易观.analysys

男40.8%

女59.2%

用户性别分布

24岁及以下

58.0%25-30岁

19.9%

31-35岁

6.8%

36-40岁

4.0%

41岁及以上

11.2%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳16.6%

其他省会城

市37.7%

地级市

16.2%

县或县级市

5.2%

乡镇农村

13.3%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值35

4.1.12外语学习用户爱娱乐、注重健康、以工作为重心

外语学习领域相关性最强的领域为：票务

预订、OFFICE系列、生理健康、运动健身、移

动音乐、邮箱、电子书。强相关领域涉及工

作、娱乐等领域，说明外语学习用户偏好工

作、娱乐等移动端应用，腾讯手机管家的用户

类型比较偏向“上班族”用户类型。

外语学习

邮箱

1.66

移动音乐

1.72运动健身

1.74

生理健康

1.85

票务预订

2.24

OFFICE系列

2.12

电子书

1.61

2016/4/29大数据大价值36

4.1.13移动教育领域月活超过500万的有三个APP

998

555527

456

325

285269

225209183183157141122120120116115110107

101969593908978767066

2015年移动教育领域APP月均活跃用户规模T0P30

??Analysys易观.analysys

单位：万人

2016/4/29大数据大价值37

4.1.14小伴龙用户以80后女性为主

??Analysys易观.analysys

男39.2%

女60.8%

用户性别分布

24岁及以下

24.4%

25-30岁

50.0%

31-35岁

10.7%

36-40岁

5.3%

41岁及以上

9.5%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳10.1%

其他省会城

市31.7%

地级市

16.0%

县或县级市

8.0%

乡镇农村

32.5%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值38

4.1.15小伴龙用户以孩子为中心、爱美爱购物

小伴龙相关性最强的领域为：育儿社交、

美业服务、母婴电商、移动音乐、孕婴管理、

综合视频、团购。强相关领域涉及母婴、电

商、娱乐等领域，说明小伴龙用户偏好母婴电

商等移动端应用，小伴龙的用户类型比较偏向

“母婴消费”型用户类型，值得注意的是小伴

龙的直接使用者是儿童，但下载者主要是家

长，这里的相关性主要是针对家长的应用偏

好。

小伴龙

团购

1.29

综合视频

1.50移动音乐

1.86

美业服务

2.69

育儿社交

4.77

母婴电商

2.53

孕婴管理

1.34

4移动应用细分领域分析

4.2金融

2016/4/29大数据大价值40

4.2.1中国互联网金融产业生态图谱

2016/4/29大数据大价值41

4.2.2银行与支付是互联网金融发展最为成熟的细分市场

??Analysys易观.analysys

中国银行

农业银行

平安银

行

招商银

行

浦发银行民生银行

工商银行

交通银行

建设银行

中信银

行

兴业银行

2015发展路径2014预测2016发展趋势

高

领先者

创新者

务实者

补缺者低

低高厂商创新与运营能力

r

商

现

有

资

源

2015年中国银行互联网化市场实力矩阵

领先者

创新

者

务实者

补缺

者

2015年中国移动支付市场实力矩阵

高

厂商创新能力

r

商

现

有

资

源

低

低高

中国银联

平安付

拉卡拉

百度钱包

连连支

付

联动优势

2015发展路径2014预测2016发展趋势

财付通

支付宝

??Analysys易观.analysys

2016/4/29大数据大价值42

4.2.3移动金融用户性别结构与整体相似

男54.2%

女45.8%

2015年移动金融领域用户性别分布

男54.2%女45.8%

.analysys??Analysys易观

男54.6%

女45.4%

2015年移动互联网用户性别分布

男54.6%女45.4%

.analysys??Analysys易观

2015年，移动金融用户男性占比54.2%,女

性用户占比45.8%o

男女比例与整体移动互联网用户结构相近。

2016/4/29大数据大价值43

4.2.4移动金融用户年龄偏高，具备一定经济基础

24岁及以下25.9%

25-30岁39.6%

31-35岁11.3%

36-40岁6.7%

41岁及以上16.4%

2015年移动金融领域用户年龄分布

24岁及以下25.9%

25-30岁39.6%

31-35岁11.3%

36-40岁6.7%

41岁及以上16.4%

.analysys??Analysys易观

24岁及以下

32.3%

25-30岁38.5%

31-35岁11.3%

36-40岁6.1%

41岁及以上

11.9%

2015年移动互联网用户年龄分布

24岁及以下32.3%

25-30岁38.5%

31-35岁11.3%

36-40岁6.1%

41岁及以上11.9%

.analysys??Analysys易观

2015年移动金融领域用户中，24岁以下用户

占比25.9%,25-30岁用户占比39.6除31-35岁

用户占比IL3%,36-40岁用户占比6.7%,41岁

以上用户占比16.4%o

移动金融市场41岁以上用户占比大于整体市

场，24岁以下用户小于整体市场。

2016/4/29大数据大价值44

4.2.5移动金融用户主要分布在经济较为发达的地区

北京、上海、广州、

深圳17.1%

其他省会城市40.9%

地级市22.2%

县或县级市5.7%

其他14.1%

2015年移动金融领域用户地域分布

北京、上海、广州、深圳17.1%

其他省会城市40.9%

地级市22.2%

县或县级市5.7%

其他14.1%

.analysys??Analysys易观

北京、上海、广

州、深圳10.8%

其他省会城市

37.6%

地级市15.6%

县或县级市

6.0%

其他30.0%

2015年移动互联网用户地域分布

北京、上海、广州、深圳10.8%

其他省会城市37.6%

地级市15.6%

县或县级市6.0%

其他30.0%

.analysys??Analysys易观

2015年移动金融领域用户中，北上广深用户

占比17.1%,其它省会城市用户占比40.9%,地级

市用户占比22.2%,县或县级市用户占比5.7%,

其他用户占比14.l%o

移动金融用户主要分布在经济较为发达的城

市与地区。

2016/4/29大数据大价值45

4.2.6移动金融用户主要在工作时间使用相关应用

17.8%17.3%

01234567891011121314151617181920212223

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

16.0%

18.0%

20.0%

2015年移动金融领域用户每日使用人数24小时分布

移动金融整体

??Analysys易观.analysys

移动金融用户每日使用用户数量在10点与14

点达到峰值，其用户覆盖率分别达到17.8%和

17.3%o15点之后用户数量会出现明显的下滑。

移动金融用户与整体用户使用行为相比，有

明显的差异，更多的用户是在工作时间使用移动

金融APPo

2016/4/29大数据大价值46

4.2.7移动金融APP打开次数与工作和股票交易时间强相关

11.7%

11.3%

01234567891011121314151617181920212223

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

2015年移动金融领域用户每日打开APP次数分布

移动金融整体

??Analysys易观.analysys

移动教育用户每日打开APP的次数在10点与

14点达到峰值，其打开APP次数占全天的比例分

别为11.7%和11.3%o之后打开APP的次数会出现

明显的下滑。

移动金融用户打开APP的次数占比在工作时间

与股市交易时间明显高于整体用户。

2016/4/29大数据大价值47

4.2.8移动金融领域支付、股票、银行用户规模最高

10536.5

4461.0

3818.3

2256.6

1223.1

263.7199.7181.1154.4

移动支付证券股票手机银行理财彩票服务保险服务账务管理财经资

讯P2P

2015年移动金融领域细分市场月均活跃用户规模

??Analysys易观.analysys

单位：万人

2016/4/29大数据大价值48

4.2.9移动支付用户为较发达地区年轻女性居多

??Analysys易观.analysys

男43.8%

女56.2%

用户性别分布

24岁及以下

37.8%

25-30岁

41.0%

31-35岁

8.1%

36-40岁

4.5%

41岁及以上

8.6%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳14.6%

其他省会城

市45.4%

地级市

20.0%

县或县级市

5.4%

乡镇农村

12.2%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值49

4.2.10移动支付应用带有明显电商和零售属性

移动支付相关性最强的领域为：微商，服

装百货、团购、卖家工具、综合电商、快递服

务和票务预订，说明移动支付与电商和零售产

业链环节中的应用具有高度的相关性，用户行

为带有明显的消费属性。而团购与票务预订的

高度相关性也说明了移动支付已成为构建线上

与线下闭环的重要环节。

移动支付

票务预订

2.22

综合电商

1.89快递服务

1.72

卖家工具

2.15

微商

2.60

服装百货

2.16

团购

2.56

2016/4/29大数据大价值50

4.2.11证券股票用户为较发达地区中年男性居多

??Analysys易观.analysys

男72.0%

女28.0%

用户性别分布

24岁及以下

10.1%

25-30岁

28.3%

31-35岁

13.4%

36-40岁

10.6%

41岁及以上

37.6%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳19.3%

其他省会城

市32.9%

地级市

25.9%

县或县级市

7.7%

乡镇农村

10.9%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值51

4.2.12证券股票类用户对于资讯的需求较高

股票证券相关性最强的领域为：财经资

讯、保险服务、理财、手机银行、P2P、期刊

杂志与体育资讯，由此相关性可以看出，证券

股票领域的用户群体，除与股票证券交易相关

的应用具有高度相关性之外，更加关注信息及

资讯的获取。

证券股票

体育资讯

1.20

期刊杂志

1.16手机银行

1.14

理财

1.46

财经资讯

2.30

保险服务

1.46

P2P

1.05

2016/4/29大数据大价值52

4.2.13手机银行用户为较发达地区用户居多

??Analysys易观.analysys

男57.6%

女42.4%

用户性别分布

24岁及以下

20.7%

25-30岁

46.2%

31-35岁

14.6%

36-40岁

7.3%

41岁及以上

11.2%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳19.7%

其他省会城

市46.2%

地级市

19.7%

县或县级市

4.6%

乡镇农村

8.1%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值53

4.2.14手机银行用户较为关注资讯且商旅属性较强

手机银行相关性最强的领域为：知识社

区、保险服务、票务预订、微商、P2P、账务

管理和出行预订，说明手机银行用户具备一定

的财务基础，注重投资理财，在票务出行及出

行预订领域中体现出的高相关性也在一定程度

上说明手机银行客户中商旅人士以及较为注重

生活品质的人占比较高。

手机银行

出行预订

1.67

账务管理

1.90P2P

2.00

保险服务

2.13

知识社区

2.36

票务预订

2.16

微商

2.16

2016/4/29大数据大价值54

4.2.15移动金融用户中支付宝一枝独秀

9,926

1,5161,4021,051

584425409376349343318317299281266

258257216210200

2015年移动金融领域APP月均活跃用户渗透率T0P20

??Analysys易观.analysys

单位：万人

2016/4/29大数据大价值55

4.2.16支付宝用户为较发达地区年轻女性居多

??Analysys易观.analysys

男43.7%

女56.3%

用户性别分布

24岁及以下

39.1%

25-30岁

40.1%

31-35岁

7.7%

36-40岁

4.6%

41岁及以上

8.4%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳14.1%

其他省会城

市45.7%

地级市

20.7%

县或县级市

5.2%

乡镇农村

11.9%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值56

4.2.17支付宝紧密围绕用户吃穿住行

支付宝相关性最强的领域为：游戏中心、

移动支付、微商、团购、卖家工具、票务预订

以及服务百货。由其相关性可知：支付宝仍然

具有明显的高频支付交易的属性，其具有高度

相关性的一级领域均涉及到日常支付，涉及电

商、虚拟卡、线下零售等，支付宝也已成为用

户首选的日常支付工具之一。

支付宝

票务预订

2.27

服装百货

2.08卖家工具

2.21

微商

2.63

游戏中心

5.90

移动支付

4.40

团购

2.60

2016/4/29大数据大价值57

4.2.18同花顺用户为较发达地区中年男性居多

??Analysys易观.analysys

男73.2%

女26.8%

用户性别分布

24岁及以下

11.4%

25-30岁

27.6%

31-35岁

10.1%

36-40岁

12.9%

41岁及以上

38.0%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳15.4%

其他省会城

市35.8%

地级市

26.9%

县或县级市

5.8%

乡镇农村

12.9%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值58

4.2.19同花顺用户偏爱体育、财经资讯

同花顺相关性最强的领域为：财经资

讯、理财:体育资讯、零售服务、票

务预订、体育视频、保险服务。通过

相关性数据发现，除财经类资讯外，

同花顺用户对于体育类应用较为偏

好，也从侧面说明利用同花顺进行股

票交易的群体以男性用户群体偏多。

同花顺

保险服务

1.32

体育视频

1.41票务预订

1.37

体育资讯

1.52

财经资讯

2.31

理财

1.65

零售服务

1.55

2016/4/29大数据大价值59

4.2.20中国工商银用户为较发达地区用户居多

??Analysys易观.analysys

男58.5%

女41.5%

用户性别分布

24岁及以下

28.2%

25-30岁

41.2%

31-35岁

13.1%

36-40岁

5.6%

41岁及以上

11.8%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳9.6%

其他省会城

市48.0%

地级市

25.2%

县或县级市

7.8%

乡镇农村

7.6%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值60

4.2.21中国工商银行用户以商旅人士为主

中国工商银行相关性最强的领域为：

商务服务、票务预订、商务社交、食

品电商、家居家装、P2P和出行预

订。在商务类应用上，中国工商银行

手机银行表现出了高度的相关性，说

明中其客户群体商旅、企业人士居

多，而家居家装、食品电商的高相关

性也从侧面表明其客户群体中处在家

庭成长期及稳定期的客户占比较高。

中国工商

银行

P2P

2.71

出行预订

2.41家居家装

2.70

商务社交

3.10

商务服务

3.95

票务预订

3.55

食品电商

3.02

4移动应用细分领域分析

4.3旅游

2016/4/29大数据大价值62

4.3.1中国在线旅游产业生态图谱

供应商B2B平台

支

撑

平

台

B2c平台媒体和营销平台

旅游资源运营商

机票交易平台

酒店交易平台

旅行社

度假产品

在线住宿

在线交通

支付平台运营管理系统旅游工具金融服务

综合型平台

在线度假旅游

旅

游

社

交

旅

游

媒

体

旅

游U

G

C

2016/4/29大数据大价值63

4.3.2在线旅游市场集中度提升，线上线下融合加速

领先者

创新者

务实者

补缺者

2015年中国在线旅游市场实力矩阵

厂商创新能力

厂

商

现

有

资

源

高

低

低高

芒果

网

??Analysys易

观

.analysys

途牛网

同程

携程

去哪儿网

艺龙

遨游

网

2015发展路径2014预测2016发展趋势

腾邦国际

驴妈

妈

阿里去啊

蚂蜂窝穷游

厂商现有资源（纵轴体现）

评判指标指标定义

资本实力

从企业的产品收入、产品研发投入、产品营销

投入、生态圈建设投资等多个维护进行评判。

品牌与声望对企业及相关产品的品牌与声望进行评判。

线下资源

对地理分布、产品类型丰富度等资源覆盖面进

行评判。

用户规模

从活跃用户规模、应用安装量两个维度进行评

判。

团队规模对企业相关产品的团队规模与稳定性进行评判。

厂商创新能力（横轴体现）

评判指标指标定义

运营能力从渠道能力和商务能力两个维度进行评判。

产品创新

能力

从创新功能和产品设计两个维度进行评判。

模式创新

能力

从业务策略和盈利模式两个维度进行评判。

技术实力

从产品展示、交易便捷性、服务及时性等多个

维度进行评判。

2016/4/29大数据大价值64

4.3.3移动旅游用户性别结构与整体相似

男54.5%

女45.5%

2015年移动旅游领域用户性别分布

男54.5%女45.5%

.analysys??Analysys易观

男54.6%

女45.4%

2015年移动互联网用户性别分布

男54.6%女45.4%

.analysys??Analysys易观

2015年，移动旅游用户男性占比54.5%女

性用户占比45.5%o

男女比例与整体移动互联网用户结构相近。

2016/4/29大数据大价值65

4.3.4移动旅游用户年龄偏高，具备一定经济基础

24岁及以下26.5%

25-30岁36.6%

31-35岁14.2%

36-40岁7.6%

41岁及以上15.2%

2015年移动旅游领域用户年龄分布

24岁及以下26.5%

25-30岁36.6%

31-35岁14.2%

36-40岁7.6%

41岁及以上15.2%

.analysys??Analysys易观

24岁及以下

32.3%

25-30岁38.5%

31-35岁11.3%

36-40岁6.1%

41岁及以上

11.9%

2015年移动互联网用户年龄分布

24岁及以下32.3%

25-30岁38.5%

31-35岁11.3%

36-40岁6.1%

41岁及以上11.9%

.analysys??Analysys易观

2015年移动旅游领域用户中，24岁以下用户

占比26.5%,25-30岁用户占比36.6%,31-35岁

用户占比14.2%,36-40岁用户占比7.6%,41岁

以上用户占比15.2%0

移动旅游市场35岁以上用户占比大于整体市

场，24岁以下用户小于整体市场。

2016/4/29大数据大价值66

4.3.5移动旅游用户主要分布在经济较为发达的地区

北京、上海、广州、

深圳18.1%

其他省会城市42.2%

地级市20.9%

县或县级市5.9%

其他12.9%

2015年移动旅游领域用户地域分布

北京、上海、广州、深圳18.1%

其他省会城市42.2%

地级市20.9%

县或县级市5.9%

其他12.9%

.analysys??Analysys易观

北京、上海、）

州、深圳10.8%

其他省会城市

37.6%

地级市15.6%

县或县级市

6.0%

其他30.0%

2015年移动互联网用户地域分布

北京、上海、广州、深圳10.8%

其他省会城市37.6%

地级市15.6%

县或县级市6.0%

其他30.0%

.analysys??Analysys易观

2015年移动旅游领域用户中，北上广深用户

占比18.1%,其它省会城市用户占比42.2%,地级

市用户占比20.9%,县或县级市用户占比5.9%,

其他用户占比12.9%0

移动旅游用户主要分布在经济较为发达的城

市与地区。

2016/4/29大数据大价值67

4.3.6移动旅游应用用户数量在全天表现较为平稳

01234567891011121314151617181920212223

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

16.0%

18.0%

2015年移动旅游领域用户每日使用人数24小时分布

移动旅游整体

??Analysys易观.analysys

移动旅游用户每日使用用户数量在8点到22点

没有明显的起伏，其用户覆盖率保持在9%左右。

移动旅游用户与整体用户使用行为相比，有

明显的差异，移动旅游应用用户数量较为平稳。

2016/4/29大数据大价值68

4.3.7移动旅游应用使用APP受时间影响较小

01234567891011121314151617181920212223

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

4.0%

5.0%

6.0%

7.0%

8.0%

2015年移动旅游领域用户每日打开APP次数分布

移动旅游整体

??Analysys易观.analysys

移动旅游用户每日打开APP的次数在8点到22

点表现较为平稳，其打开APP的次数占比保持在

5%左右。

移动旅游用户与整体用户使用行为相比，有

明显的差异，移动旅游应用户每日打开APP的次

数较为平稳。

2016/4/29大数据大价值69

4.3.8移动旅游细分市场出行、火车票用户规模较大

2388.6

1681.5

484.6

274.9247.5

171.2

出行预订火车票预订旅游攻略/ugc类航空服务旅游工具酒店预订

2015年移动旅游细分市场月均活跃用户规模

??Analysys易观.analysys

单位：万人

2016/4/29大数据大价值70

4.3.9出行预定用户以经济较发达地区中青年居多

??Analysys易观.analysys

男53.6%

女46.4%

用户性别分布

24岁及以下

23.8%

25-30岁

34.1%

31-35岁

19.0%

36-40岁

6.6%

41岁及以上

16.4%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳22.1%

其他省会城

市40.4%

地级市

20.4%

县或县级市

6.1%

乡镇农村

8.6%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值71

4.3.10出行预定用户偏好生活服务、出行类应用

出行预定相关性最强的领域为：票务预

订、团购、智能可穿戴、招聘求职、生理健康

和智能可穿戴。强相关领域涉及生活服务和城

市出行等领域，说明出行预定用户偏好围绕旅

游出行主题进行消费，本地玩乐产品一定程度

上是在生活服务类和城市出行类App上完成消

费。

出行预定

生理健康

2.41

微商

2.26城市出行

2.29

团购

3.20

票务预订

4.30

智能可穿

戴2.48

招聘求职

2.42

2016/4/29大数据大价值72

4.3.11火车票预订用户以经济较发达地区青年居多

??Analysys易观.analysys

男57.8%

女42.2%

用户性别分布

24岁及以下

33.6%

25-30岁

35.2%

31-35岁

11.9%

36-40岁

7.8%

41岁及以上

11.5%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳14.7%

其他省会城

市43.1%

地级市

21.7%

县或县级市

5.5%

乡镇农村

13.3%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值73

4.3.12火车票预订用户多为商务用户

火车票预订相关性最强的领域为：票务预

订、团购、招聘求职、微商、省里健康、邮箱

和手机银行。强相关领域涉及生活服务、商务

办公等领域，说明火车票用户偏好通过移动

APP完成旅途中的生活服务及商务办公消费。火车票预

订

生理健康

2.33

手机银行

1.90邮箱

1.96

招聘求职

2.56

票务预订

3.47

微商

2.35

团购

3.01

2016/4/29大数据大价值74

4.3.13旅游攻略/ugc用户以经济较发达地区青年女性居多

??Analysys易观.analysys

男45.7%

女54.3%

用户性别分布

24岁及以下

22.8%

25-30岁

46.8%

31-35岁

7.6%

36-40岁

7.4%

41岁及以上

15.4%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳13.现

其他省会城

市48.9%

地级市

21.3%

县或县级市

6.1%

乡镇农村

7.8%

用户地域分布

2016/4/29大数据大价值75

4.3.14旅游攻略/游记用户偏爱娱乐

旅游攻略/游记相关性最强的领域为：游戏

平台、翻译工具、票务预订、期刊杂志、云

盘、团购和智能可穿戴。强相关领域涉及生活

娱乐、信息等领域，说明旅游攻略/游记用户偏

好休闲娱乐消费、信息获取（期刊杂志、翻译

工具）和信息储存（云盘和智能可穿戴）等移

动端消费，旅游攻略/游记的用户类型比较偏向

“消费”型用户类型。

旅游攻略

/游记

云盘

2.33

智能可穿戴

1.94团购

1.87

翻译工具

4.44

游戏平台

6.41

票务预订

3.49

期刊杂志

2.59

2016/4/29大数据大价值76

4.3.15移动旅游领域月活超过500万的APP有3个

963.6

863.2

678.6

355.1

276.0

234.8219.8211.5

163.2142.9129.3113.488.579.677.450.341.638.2

35.434.2

2015年移动旅游领域APP月均活跃用户规模T0P20

??Analysys易观.analysys

单位：万人

2016/4/29大数据大价值77

4.3.16去哪儿旅行用户以经济较发达地区的青年为主

??Analysys易观.analysys

男51.8%

女48.2%

用户性别分布

24岁及以下

28.1%

25-30岁

36.7%

31-35岁

12.0%

36-40岁

6.4%

41岁及以上

16.7%

用户年龄分布

北京、上

海、广州、

深圳17.9%

其他省会城

市43.3%

地级市

18.3%