“破网”利器一箩筐——移动互联网分析工具推荐
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随着移动互联网的快速发展,基于手持设备(尤其是智能手机)的各类应用急剧增多,对于这些移动应用的数据收集、研究和分析工作就变得尤为重要。

下面我们就为大家推荐几款市面上好用(且免费)的“破网”利器。

一、友盟   http://www.umeng.com/

友盟于2010年4月在北京创建,以移动应用统计分析为产品起点,发展成为综合性的移动开发者服务平台,现拥有超过百人的专业团队。2013年4月,阿里巴巴日正式签约收购友盟,交易价格约为8000万美元。

友盟提供的数据包括三类:数据报告、指数和友盟观点。

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图片来源:http://www.umeng.com/umengdata_reports

1.数据报告(http://www.umeng.com/umengdata_reports

友盟会在每个季度初(到2013年改为每半年)发布上季度的移动互联网行业数据报告,报告中会分平台(Android和iOS)发布用户数、系统版本份额、智能设备数、各品牌设备市场份额、APP分类别使用情况以及开发者情况等基础数据,大家可以随时免费下载查阅。

最新一期的报告是2013年9月出版的《友盟2013年中国移动互联网上半年报告》,其报告主要结论截图如下:

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图片来源:http://www.umeng.com/umengdata_reports

从2010年第四季度起,友盟共发布了17份报告,通过历次报告的数据对比,大家可以很清楚的看到移动互联网的发展趋势。

2. 指数(http://www.umindex.com/

友盟对移动互联网关键数据进行深入挖掘,形成了一套指数系统,以帮助大家把握移动互联网发展趋势。指数平台每月会更新上个月(整月)的移动互联网关键数据,现在能够随时查询到的分平台指标包括:

•        设备

•        操作系统

•        分辨率

•        联网方式

•        地域

•        应用排名

•        应用类别分布

这些指标从2012年6月开始每个月更新,并保留历史数据,方便进行月份/年份的深入趋势研究和分析。以下是部分指标的截图:

Android设备品牌及型号占有率排名:

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图片来源:http://umindex.com/#android_device

iOS操作系统各版本占有率排名

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图片来源:http://umindex.com/#ios_system

Android操作系统分辨率占有率排名

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图片来源:http://umindex.com/#android_resolution

友盟在近期新增2个指标:应用排名和应用类别分布。这两个指标仅是依据主流应用市场的公开数据计算得出,不涉及友盟应用数据。

移动应用分为应用(非游戏类应用)和游戏2类,在2类下有细分分类,如图所示:

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图片来源:http://umindex.com/#android_app

应用排名及应用类别分布情况统计图表如下:

Android应用排名统计图表截图

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图片来源:http://umindex.com/#android_app

 

Android应用类别分布情况统计图表截图

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图片来源:http://umindex.com/#android_industry

 

3. 友盟观点(http://blog.umeng.com/

友盟观点就是友盟的官方Blog,上面会不定期更新一些关于产品、数据方面的信息,偶尔关注即可。

 

二、百度开放云 http://developer.baidu.com/report

百度开放云为大家提供了4类数据报告:

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图片来源:http://developer.baidu.com/report

 

1.    百度无线数据报告

数据报告根据百度移动搜索、百度手机助手、百度移动统计及相关数据挖掘及线上线下用户调研获取信息,尽可能公正、客观的反映国内移动互联网发展趋势,但并不保证报告所述信息的准确性和完整性。

该报告由百度移动下属的云事业部与百度商业分析部联合撰写,从2010年第四季度以来,每个季度发布一个季度报告,至今已经发布了12份报告,相比友盟而言,百度无线数据报告的发布更规律,用户属性及使用行为数据更深入,而且增加了移动搜索这一垂直领域的数据。

下面是2013年最新一期的百度移动互联网发展趋势报告(2013年Q3)的主要结论截图如下:

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图片来源:http://developer.baidu.com/static/assets/reportpdf/百度移动互联网发展趋势报告2013Q3.pdf

2.    移动开发者解决方案

该报告由DCCI联合百度共同发布,主要针对移动互联网创业者,从2012年7月以来共发布3期的报告:

•        2013年9月发布“应用分析方法论”——《移动应用分析白皮书V1.0》,由百度移动统计团队历时8个月,在5000余个样本应用中分析提炼得出,通过通俗易懂的语言向开发者讲述如何科学有效地对应用进行统计分析;

•        2012年11月发布第二期报告:《成功应用案例剖析与趋势解读》,调研剖析国内成功应用案例,并对国内主流开放平台进行对比,以此为开发者提供参考和指引;

•        2012年7月发布第一期报告:《中国开发者生存状况调查》,呈现中国移动开发者人群的整体生存状态。

我们认为,这些信息对于产品、市场及用户研究人员的参考意义不大,当然,如果你即将创业或是想了解一下开发者的生存现状,这是一个很好的参考资料。

3.    移动应用统计报告 http://mtj.baidu.com/web/welcome/industry

该统计报告的数据来源于百度移动统计覆盖的终端中在指定时段启动过至少一次应用的活跃设备,透过此报告,大家可以把握移动移动应用的发展趋势,用户对移动应用(类别)的偏好及在APP上的使用行为。

该报告从2012年12月发布第一期报告以来,一共发布了3期报告:2012年Q3、Q4和13年的Q1。最新一期就是13年Q1的数据了,更新频率比较低。

最新一期的报告主要结论截图如下所示:

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图片来源:http://developer.baidu.com/static/assets/reportpdf/2013年第一季度移动应用统计报告.pdf

4.    移动应用搜索行业报告

目前应用搜索行业的资源储备已经成熟,移动应用的数量已经接近于2004年网站的数量。限于技术门槛较高,目前应用搜索的核心是功能搜索技术,即根据用户主动搜索需求推荐最合适的移动应用。未来应用内搜索技术可针对主动搜索需求直接推荐应用内内容,大幅降低用户使用门槛;基于自然语言的搜索技术更能够让应用搜索真正成为用户的贴身助手。

因此百度推出了“移动应用搜索行业报告”,其目的就是为自己的移动应用分发做广告,吸引中小应用开发者进驻合作。至今百度仅在2013年3月的时候做了一期的广告:《移动应用搜索行业报告_2013年第一期》,后续不要有什么期待了。

当然,如果你想在百度上做移动应用分发,这个可以作为一个参考,以便了解百度应用分发的渠道、机制和优劣势。其报告主要内容截图如下:

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图片来源:http://developer.baidu.com/static/assets/reportpdf/移动应用搜索行业报告_2013年第一期.pdf

 

 

 

三、豌豆荚 http://www.wandoujia.com/apps

豌豆荚作为一款优秀的Android平台手机助手工具,其在移动应用分发市场牢牢占据12.4%的市场份额,处于第三的位置。

笔记认为,由于豌豆荚现在仍在独立运营,暂时不会受制于国内巨头,其统计数据相对中立客观,尤其是一些核心应用的下载趋势及排名上,具有很大的参考价值。

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2013年Q3国内Android平台移动应用(APP)分发量市场份额

数据来源:易观国际(http://roll.sohu.com/20131108/n389774200.shtml

豌豆荚提供两方面的数据资源:下载排行总榜和应用分类排行榜。

1.    应用下载排行榜(http://www.wandoujia.com/top

该栏目下,主要提供三个分类榜单:

•        安卓游戏周下载排行

•        安卓软件周下载排行

•        安卓应用下载总榜(游戏+软件)

其排行版截图如下:

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图片来源:http://www.wandoujia.com/top/app

在排行中,包含主流Top应用的周下载量和总下载量,如果长期监控,大家可以拿到应用下载量的周变化趋势,进而方便追踪竞品。

2.    应用分类排行(http://www.wandoujia.com/tag/app

除了总榜,豌豆荚还提供了软件及游戏的分类榜单,这点和友盟指数的“应用排行榜”比较类似,不过在具体分类上有些差异。

豌豆荚的游戏和软件分类如下:

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图片来源:http://www.wandoujia.com/tag/app

http://www.wandoujia.com/tag/game

四、360手机助手 http://zhushou.360.cn/list/index/

360凭借其安全卫士及手机助手的庞大用户量,在应用分发市场牢牢占据24.8%的市场份额,处于绝对第二的位置,仅次于百度系。

如果从单一分发渠道而言,360的手机助手可以牢牢占据第一的位置,份额高达23.2%,超过了百度旗下的安卓市场16.3%。

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2013年Q3国内Android平台移动应用(APP)分发量市场份额

数据来源:易观国际(http://roll.sohu.com/20131108/n389774200.shtml

与豌豆荚类似,360手机助手也提供应用下载数据及排行榜。

1.    软件分类排行榜(http://zhushou.360.cn/list/index/cid/1

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图片来源:http://zhushou.360.cn/list/index/cid/1

2.    游戏分类排行榜(http://zhushou.360.cn/list/index/cid/2

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图片来源:http://zhushou.360.cn/list/index/cid/2

 

 

 

五、腾讯移动分析 http://mta.qq.com/mta/

腾讯在移动应用分发领域,主要有2个渠道:应用宝和QQ浏览器。而在移动应用分析领域,腾讯有2款专门的分析工具:海纳应用搜索和腾讯移动分析(MTA)。

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2013年Q3国内Android平台移动应用(APP)分发量市场份额

数据来源:易观国际(http://roll.sohu.com/20131108/n389774200.shtml

1.    海纳应用搜索(http://haina.myapp.com/

腾讯于2012年6月推出海纳应用搜索服务,海纳是基于应用功能搜索的跨平台应用搜索引擎,专注于APP搜索以及根据搜索行为的应用推荐。海纳应用搜索整合日均使用人次达十亿级的手机腾讯网、QQ浏览器等产品,通过独特的算法,为手机用户提供多维度的精准的应用搜索体验,为合作伙伴带去下载流量。

海纳应用提供的数据包含以下3类:

•        搜索风云榜(http://haina.myapp.com/android/appranking.jsp

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图片来源:http://haina.myapp.com/android/appranking.jsp

 

•        分类榜单(http://haina.myapp.com/android/appcategory.jsp

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图片来源:http://haina.myapp.com/android/appcategory.jsp

 

•        行业报告(http://haina.myapp.com/android/report.jsp

海纳应用搜索每半年会发布一个应用搜索行业报告,至今发布了2期:


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图片来源:http://haina.myapp.com/android/report.jsp

 

最新一期(2013年上半年)的报告主要结论截图如下:

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图片来源:http://3gimg.qq.com/web/haina/android/report/海纳安卓应用搜索行业报告-2013上半年.pdf

2.    腾讯移动分析(http://mta.qq.com/

腾讯移动分析(MTA),隶属于腾讯分析(TA),作为移动应用领域的专业分析工具,提供以下2类数据:

•        情报中心(http://mta.qq.com/mta/trend/ctr_top

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图片来源:http://mta.qq.com/mta/trend/ctr_top

 

这个排名数据来源于海纳应用搜索,但多提供了应用市场的筛选功能,经过对比,2个平台的排名数据完全一致。

•        移动用户终端环境报告(http://mta.qq.com/mta/operation/?cat=2&s=

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图片来源:http://mta.qq.com/mta/operation/?cat=2&s=

腾讯移动分析从2013年2月开始,不定期发布移动用户终端环境分析的报告,针对操作系统版本、网络运营商、屏幕分辨率、品牌和机型进行了统计分析,方便大家获取腾讯用户的终端环境情况。

最新一期(2013年9月)的报告主要结论截图如下:

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图片来源:http://mta.qq.com/mta/operation/?p=106

总结

以上就是5款免费的移动互联网分析工具及其使用方法的介绍,大家在实际使用过程中可以灵活运用,取长补短,进而与传统的问卷调研相结合,输出更有价值的分析报告,为您的产品提供更好的方向指引。

这里,再总结一下通过这5款工具可以获取到的移动互联网的重要基础数据:

•        设备激活量及品牌型号分布情况

•        设备分辨率及联网方式

•        操作系统及版本分布情况

•        无线互联网用户群体属性及地域分布

•        应用下载排行总榜及分类榜单

•        应用下载量统计及监测(历史下载量统计、日/月下载量监测)

•        应用使用情况大盘(日/月活跃用户数、日/月启动次数、日/月使用时长等)

后续我们将会对这5款分析工具的数据来源、收集渠道及统计方法进行更深入的研究,以便大家可以更好了解每款工具的内部统计模式,从而能够更客观的使用这些数据,如果对这个课题感兴趣者,欢迎与我们联系。

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