"app工厂"相关数据
更新时间:2022-01-11据《2020中国网络视听发展研究报告》显示,刷短视频已经成为网友杀时间的主要方式,除此之外则是即时通讯。娱乐时间被工作压缩,人们分配给每个App的时长变得有限,除了刷短视频之外,社交、购物、看小说以及旅游都是消磨时间的主要方式,也许通过跟人、文字或世界建立联系能够减少一部分生活的孤独感。另外,在2021年4月份的App推广排行Top50中,除了游戏与短视频以外,社交、购物、小说阅读App的广告投放力度也较强。那么这些App都通过哪些渠道获客?在广告创意上又设置了哪些巧思?头部App的推广策略又如何。
工业互联网
工业互联网:产业超前布局,未来工厂会是什么模样?工业互联网主题数据包包含62项数据(32个数据报告、30个表格数据),数据包的大小为193MB。工业互联网指的是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态,是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础,通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。 如今,工业互联网在全球范围内引起了高度重视,全球工业互联网整体已经度过落地与商业模式探索期,正处于发展初期,进入了市场推广期。中国工业互联网经过三年的市场培育与沉淀,产业规模增加值从2017年的2.35万亿元增长至2019年的3.41万亿元,CAGR达到20.46%,整体产业迈向发展快车道。 本数据包对工业互联网的基本定义与行业术语进行了基本介绍,阐述了工业互联网的标准体系。此外,对于工业互联网的安全风险、应用场景、重点行业的数字化转型和优秀案例均有大篇幅的介绍与讲解,可以帮助读者全方位的了解工业互联网这一概念背后的深层含义和发展的重大意义。2016-2020年发布时间:2021-10-13P图美化App
P图美化App(摄影美图、市场概况、用户画像)P图美化App(摄影美图、市场概况、用户画像)主题数据包包含37项数据(13个数据报告,24个表格数据) ,数据包的大小为55.4MB。 P图美化App指的是以移动终端为支撑,为用户主要提供智能化的美颜拍摄服务,能够让用户在拍摄的过程中自动美颜美妆等,完成实时性的美颜拍摄类APP。此外,美颜拍摄类App还提供贴纸、表情包制作、长/短视频拍摄、直播助手等多种衍生服务。截止2019年12月,美颜拍摄类App月活跃用户数达到近3亿,渗透率为20.3%,整体用户规模不断扩大。此外,从与美食外卖、在线旅游、健身运动等其他类App年平均月活跃用户规模对比来看,美颜拍摄类APP年平均月活跃用户数明显更高为2.4亿,可见美颜拍摄类App整体用户流量庞大。 本数据包内容涵盖了中国美颜类App的发展概况,以无他相机为示例展示了P图美化App的用户画像、市场概况等数据内容,也从创作者角度解读了此类App的内容生态,旨在帮助用户快速了解P图美化App的市场发展和趋势,洞悉其中商机。2016-2021年发布时间:2021-12-29社交APP研究
社交APP研究数据(社交应用、使用人群、用户研究)社交APP研究数据(社交应用、使用人群、用户研究)主题数据包包含117项数据(16个数据报告、101个表格数据),数据包的大小为63.5MB。 移动互联时代人们越来越多的需求都能在手机端得到解决,社交作为人际交往的基本需求,一直以来都备受用户关注。诸多公司开发了不同的手机应用来满足用户在网上的各种社交场景和需求,微信作为国内社交的龙头牢牢占据了霸主地位,其他竞争对手在陌生人社交,婚恋交友等赛道持续发力,其产品满足了用户不同场景的不同社交需求。 本数据包包含了移动社交应用报告,社交应用用户行为,短视频社交发展等相关数据,旨在帮助用户了解中国社交应用发展现状和市场前景建立一个快速通道。2013-2021年发布时间:2022-01-10运动服饰用户洞察
运动服饰用户洞察(性别年龄、学历、使用APP情况、流量分布)运动服饰用户洞察(性别年龄、学历、使用APP情况、流量分布)主题数据包包含31项数据(7个数据报告、24个表格数据) ,数据包的大小为21.2MB。 中国运动服饰行业在2013年调整之后强劲反弹,在健康意识强化、全民健身潮流兴起、政策支持以及消费升级等多重利好因素下,运动服饰行业近年来增速亮眼,在整体服饰市场中的占比稳步提升。根据Euromonitor统计数据,2013-2019年,中国运动服装行业市场规模不断扩大。2019年中国运动服装市场规模达到1336亿元。疫情过后健康意识有望强化,行业需求或将引来反弹,运动服饰为服装市场优质投资赛道。 本数据包整理了运动服饰用户洞察相关的数据,从数据方面,用户特征涵盖用户性别、年龄、学历等数据;使用APP的情况涵盖用户APP日均活跃分布、PC端触媒类型等数据;兴趣和偏好涵盖了兴趣区分度、喜爱的运动品牌分布等情况;流量分布涵盖了分词类流量分布、终端流量分布、品类流量分布等数据。旨在帮助用户快速了解运动服饰的用户画像。2018-2021年发布时间:2022-01-11