App Annie:菲律宾人均数据使用量超美国

2015-11-11 17:23 来源:Gamelook gouling

近日,AppAnnie发布了《全球移动数据使用趋势:运营商与手机厂商专题报告》。报告指出,2015 年 9 月,韩国和新加坡的智能手机用户平均数据使用量超出美国近 70%。深入挖掘一下移动网络的数据流量会有更多发现。按 3G 和 LTE Android 设备细分,移动网络基础设施较先进的成熟市场往往数据流量更大。日本、新加坡、韩国和美国的 4G 覆盖范围非常广泛,所以 4G 设备使用行为也自然更加活跃。出人意料的是,菲律宾的人均数据使用量超过了新加坡和美国。

韩国和新加坡的用户数据需求最大

2从 App Annie 面向运营商和手机厂商的 Usage Intelligence 数据中,可以观察到重要的市场趋势,从而帮助运营商规划资费套餐和数据流量限额。一般而言,成熟市场的用户往往消耗的移动数据流量较大,但亚洲有两个市场却因极高的用量而备受瞩目:2015 年 9 月,韩国和新加坡的智能手机用户平均数据使用量超出美国近 70%。

亚洲体现出对移动数据的巨大需求

3深入挖掘一下移动网络的数据流量会有更多发现。按 3G 和 LTE Android 设备细分,移动网络基础设施较先进的成熟市场往往数据流量更大。日本、新加坡、韩国和美国的 4G 覆盖范围非常广泛,所以 4G 设备使用行为也自然更加活跃。

出人意料的是,菲律宾的人均数据使用量超过了新加坡和美国。作为移动互联网使用率增长最快的国家/地区之一,尽管菲律宾的移动互联网访问速度落后于全球大多数的国家/地区,菲律宾当地居民却是社交应用的重度用户,且主要依赖智能手机与国内外亲朋好友保持联系。菲律宾国内频繁发生的台风和地震让运营商基础设施部署相对较难进行,所以,移动连接成为其主攻方向。

不仅限于蜂窝基站:Wi-Fi 

3G 和 LTE 等技术已被广泛视为互联网保有量的主要推动力,而 Wi-Fi 在其中发挥的作用却很容易被忽视。Wi-Fi 是最为普遍、也是最为经久不衰的技术之一。

4如今,智能手机用户普遍希望 Wi-Fi 能与其现有 3G 或 4G 数据套餐共存,利用一切可以使用 Wi-Fi 的机会节约数据使用量,降低网页浏览或网络游戏产生的流量费用。Wi-Fi 在成本节约和收入增长方面的商业价值,也鼓励了服务提供商、手机厂商和零售商采取措施,满足不断增长的数据需求。尤其是运营商,设立 Wi-Fi 热点一直都是缓解数据网络流量压力的手段之一,也有助于增加额外收入。

那么,Wi-Fi 究竟有多重要?不同国家/地区和平台的表现又会有什么区别呢?上图所示的每一个国家/地区,均有 90% 以上的 Android 智能手机活跃用户依赖 Wi-Fi 连接,而且,这种依赖性时至今日仍在增长,尤其是在新兴市场。巴西境内几乎完全被 Wi-Fi 覆盖,而印度自去年开始增长势头最为强劲,Wi-Fi 活跃用户份额增长超过 10 个百分点。这是新兴市场运营商与政府联合投资的成果,即通过公共 Wi-Fi 的部署提高互联网渗透率。

5各大市场的数据流量也都明显偏向 Wi-Fi,尽管由于各种原因,各个国家/地区的比例会有微小差异。在日本,使用免费 Wi-Fi 可能有些困难:日本的Wi-Fi 使用率(Wi-Fi / 蜂窝数据)相比其他市场较低。菲律宾可能由于上述客观限制,有望保持一个合理的移动数据使用量份额;而较早采用先进移动技术的美国,对于 Wi-Fi 热点的需求也相对平缓。

巴西为扩展 Wi-Fi 网络覆盖投入的巨资似乎已见成效,数据使用量仍在持续增长。

亚洲移动用户在夜间更为活跃

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运营商一直以来孜孜不倦地寻求提高网络服务质量的方法。其中一种有效的方法是了解用户使用数据的时间、以及一天中不同时段的使用行为等数据。面向运营商和手机厂商的 Usage Intelligence 数据显示,用户的数据使用量普遍在夜间最为活跃。在 App Annie 数据覆盖的国家/地区中,几乎都是夜间21 点至凌晨 1 点的时间段数据流量消耗最大。通常早上的数据流量最小,然后稳步攀升,直到上述午夜时段登顶,在线视频等数据流量消耗大的活动都会在这段时间内达到高峰。

有趣的是,深夜数据流量的超大比重在发达的亚太国家/地区中更为显著。这些国家/地区从傍晚(17 点至 21 点)到深夜的数据流量往往会有一个特别大的跃升(参见上图)。其中韩国和香港尤其明显,从傍晚到深夜的数据流量分别跃升了 35% 和 45%。在成熟的亚太市场中,从凌晨 1 点至 5 点的深夜时间段亦可见较高的数据流量——至于香港、日本、新加坡和韩国,此时段的数据使用量也要高于 5 点至 9 点的晨间时段。美国和欧洲的情况大致相反,数据流量分布较平均。无论是亚洲还是西方国家的运营商,都会面临带宽分配的问题,也都会对促成这一趋势背后的行为模式产生极大兴趣。随着移动用户数据流量的持续增长,这类信息可帮助运营商解决高流量地区带宽分配方面的主要问题。

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