全球移动数据使用趋势: 运营商与手机厂商专题报告

报告通过面向运营商和 OEM 的 Usage Intelligence 数据,介绍了移动 数据使用行为模式的相关分析结果,包括移动数据流量最大的国家/地区、用 户使用数据流量的主要时间段。

简介

随着全球智能手机用户数量的激增和移动应用的广受欢迎,移动网络产生的数据流量也随之攀升。对于手机用户而言,他们对数据流量的需求也在持续增长。

不使用移动互联网的用户比例呈现持续下降趋势,移动网络运营商和设备制 造商都清楚:了解移动数据流量的变化趋势,有助于保持低成本运营并有效 规划预算,对深入及时地了解当地使用行为模式也同样至关重要。本报告旨在帮助您了解全球主要国家和地区的数据流量情况。您可以依靠可靠的数据,在市场博弈中占据有利位置。

韩国和新加坡的用户数据需求最大

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

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 的崛起

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。

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。

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

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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