
大数据看趋势:智能手机新格局洞察
最近业界热炒的格力进军智能手机、360重操手机旧业、摩托罗拉借助联想起死回生,智能手机一直是一个热闹的行业,不断有新的力量加入。从整个趋势上看,整个中国智能手机产业尚处于市场和技术的红利期,依然在吸引着类似传统制造业产业、互联网公司、老牌品牌手机厂商的不断进入。
新厂商的进入未来尚不得而知,但从最近新浪微博发布的智能手机报告中,已经在位的厂商格局已经开始呈现新的变化。近日,微博发布了一份基于微博客户端智能设备的数据报告,该报告以 2014年Q4微博随机抽取的1亿月度活跃设备、6000万新增设备和1000万换机用户为基础,从大数据的角度观察智能手机的趋势,报告最显著的趋势就是国产品牌和国外品牌的竞争,新兴品牌对传统品牌的挑战。
新增设备量,国产手机崛起赶超国外品牌
除了苹果依然占据行业翘楚地位之外,中国制造业多年积累的产业红利在智能手机领域得以再次体现。国产智能手机厂商通过多年的积累,已经开始赶超国外品牌,特别是近几年新兴的智能手机品牌,表现的颇为亮眼。
在微博发布的这份研究报告中,我们可以注意到中国的智能手机格局也在发生一些新的变化。总体来看,中国智能手机市场格局呈现出以小米、vivo、OPPO、魅族等新兴手机厂商,对三星、中兴、酷派、联想等传统手机厂商发起了巨大的挑战,在各方面都有超越之势。
新增设备三星让位小米,新兴手机厂商成为安卓设备主要力量,苹果依然是王者风范,不可撼动,以33%的市场份额高居第一位。不过毫不意外的是,三星表现疲软,只有8.7%,被小米以9.9%超越,小米“成为新增智能手机数量最多的安卓设备”。如果看看紧随三星之后的是华为和联想,我们也就不难明白,三星在中国市场表现疲软的原因,三星在前有苹果,后有小米、华为和联想的夹击下,失去阵地是必然。
另外两个新兴的智能手机品牌vivo(5.8%)、OPPO(5.4%)也超越酷派(3.3%)、HTC(2.0%)和中兴。此外,在社交媒体微博上的数据显示,中国智能手机市场格局也呈现很有意思的变化,比如“三个微博月度活跃用户就有一个使用苹果设备”,这说明微博的用户中高端,特别是高端用户占据很大比例。
众所周知,出货量是一个很重要的衡量指标,但活跃设备的指标同样重要,这代表着用户使用智能手机的程度,现在很多人购买了智能手机,但并不是真正的移动互联网用户,尤其是深度互联网用户在某种意义上是活跃用户的代名词,因此对于手机品牌价值更大。
用户换机风向标,新兴手机厂商忠诚度高于传统厂商
苹果依然对三星形成了巨大威胁,“ 48.8%的三星用户更换手机时,流失到苹果”。在安卓设备中,数据显示,新兴智能手机厂商用户的品牌忠诚度普遍高于传统厂商,小米是安卓用户品牌忠诚度最高的之一。在换机留存率上,小米、vivo、华为位列前三名。
在用户换机留存率上看,苹果依然以71.7%傲视各品牌。在安卓设备上,小米的换机留存率最高为25.4%,排在安卓留存率第二位的品牌似乎有些出乎人意料,是vivo。这家主打年轻人群的智能手机厂商与小米不同,不去拼价格、拼硬件、拼配置的方式,但却笼络了大量年轻人,特别是年轻女性的心。在国产手机中小米和vivo走出了两条不同的路。
作为观察市场发展趋势的品牌忠诚度,即是用户在下一次换机时是否还会选择该品牌的手机的因素,更是该品牌的价值体现,在这方面,中国厂商还需要向苹果学习,为用户创造品牌溢价;在这方面,华为 Mate7其实就是可圈可点的案例。借助一场不是饥饿营销的饥饿营销和口碑传播实现了品牌跨越,在换机留存率上,华为仅次于vivo排在安卓品牌的第三位,这是也传统手机厂商排位最靠前的品牌。
生态建设,渠道的自我掌控权决定未来格局
微博的研究报告显示:从2014年第四季度手机用户获取微博的途径来看,小米、魅族、vivo和OPPO以自有渠道为主,厂商预装和厂商移动应用商店两者之和占80%左右,这也表明这四个品牌对自有渠道控制力强,对手机生态系统的构建已经初具规模。而传统手机厂商,联想和中兴等通过“第三方移动应用商店激活微博的比例在50%左右,三星也达到38%,另外,运营商渠道占比20%左右”。
报告认为:随着手机品牌的日渐集中,厂商移动应用商店在应用分发的作用中越来越强。以微博为例,微博发布的数据显示,在安装激活微博排名前十的移动应用商店中,有五家来自厂商移动应用商店,小米商店以16.8%位居第一,OPPO软件商店也以9.1%位列第四位。而第三方渠道也呈现出集中化的趋势: 360手机助手以13.3%列第一位,百度手机助手则以9.5%排名第二,百度系的三家百度手机助手、91助手和安卓市场占比之和达17.1%。
我们可以看出,新兴厂商以自有渠道分发应用为主,传统厂商仍然以第三方渠道,包括第三方应用商店、运营商为主,在应用分发的控制力上较弱。应用分发渠道是手机生态系统中的关键部分之一,在硬件同质化的今天,对于智能手机厂商而言只有牢牢掌控了硬件、应用、渠道三个方面,才能打造良好的手机生态系统。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30