2019Q1数字用户行为分析报告
极光大数据：2019年Q1智能手机行业研究报告
极光大数据：2019年Q1智能手机行业研究报告
极光大数据（Aurora Mobile, Nadaq: JG）发布《2019年Q1智能手机行业研究报告》，从智能手机保有率及销量、主流手机品牌用户忠诚度、主流安卓手机品牌用户画像、新上市机型摄像头特征、手机app安装情况和国内运营商市场等维度分析当前智能手机行业的市场格局。
极光观点：
一、智能手机保有率分析
2019年Q1国内主流手机品牌保有率
OPPO保有率赶超iPhone，达20.1%
Q1主流手机品牌保有率变化趋势iPhone保有率下滑至第三位
Q1主流手机品牌城市等级分布
iPhone用户中新一线城市用户占比最高
Q1主流手机品牌型号分布iPhone X内部占比提升至13.1%
2018年Q4上市新机型3个月保有率
新机型中iPhone XR上市3个月的保有率最高，为0.38%
iPhone机型分布变化趋势
去年9月同时发布的iPhone XS和iPhone XS Max，品牌内部占比分别增至1.3%和3.8%
二、智能手机销量分析
2019年Q1国内手机品牌销量占比
vivo销量占比反超OPPO，销量占比达20.8%
Q1主流手机品牌销量占比变化趋势本季度OPPO销量占比明显下滑
Q1主流手机品牌销量价格分布
Q1所售智能手机中，价格在3000元以下的超过8成
Q1销量top 10手机机型OPPO A5以3.3%销量占比登顶。
2019年Q1中国互联网流量季度分析报告
2017年3 个月增加 2448.9万
2017年年末净增2618万
2018年3 个月减少 420.6万
2018年年末减少1756万
2019年3 个月增加 75.4万
5.26 5.28 5.27 5.29 5.29 5.30 5.30 5.30
36.5%35.9%
男性 ♂ 52.5%
（同比 ↓ 3.3%）
21.3% 20.8% 16.8%17.1%13.1%13.4%12.2%12.8%
中国互联网流量季度分析报告
2019年Q1 பைடு நூலகம்录 Contents
报告摘要 PC互联网篇 移动互联网篇
03 04 25
2 摘要
PC互联网用户人口红利减少 ，2019年3月用户规模达5.1亿， 降速加快。用户以男性用户为主
01
（52.5%），低线级城市用户占比上升，下沉效果明显。用户时长红利消失殆尽，2019年3月，人均 单日上网时长同比减少4.2%，人均单日上网次数同比减少1.1%。
移动网民规模持续增长，增速放缓加剧，2019年3月，移动互联网月独立设备数已达13.8亿台。用户 分布中，男性用户占比下降，年龄两极化发展趋势加重，区域下沉在移动端并未表现。上网次数增速 02 放缓，时长红利犹在，2019年3月，人均单日上网时长为3.5小时，同比增长25.0%，提升了42分钟， 相当于一集《都挺好》的时长。
整体流量趋势 网民注意力的变化 用户特征
5 整体流量变化趋势
用户人口红利继续减少，春节期间降低明显
PC互联网月覆盖人数自2018年波动下降之后，2019年Q1继续下降至5.1亿。2019年3个月，月覆盖人数增加75.4万人， 但各月均低于18年同期，预计未来将持续下降。 春节期间（2月份），PC互联网月覆盖人数为4.69亿人，在Q1中处于最低水平，这除了受春节淡季影响，也与用户娱乐放 松转向移动互联网有关。
数据分析报告示范(3篇)
第1篇一、报告摘要本报告针对某电商平台近一年的销售数据进行分析，旨在揭示平台销售趋势、用户行为特征以及产品销售情况。
通过数据挖掘和分析，为电商平台提供决策支持，优化产品策略、提升用户体验，从而实现业绩增长。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某电商平台的后台销售系统，包括订单数据、用户数据、产品数据等。
数据时间范围为2022年1月至2022年12月。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除重复、缺失、异常数据，确保数据质量。
（2）数据整合：将订单数据、用户数据、产品数据进行整合，形成完整的数据集。
（3）数据转换：将数据转换为便于分析的形式，如将日期字段转换为时间戳等。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析通过对销售数据的描述性统计分析，了解销售趋势、用户行为特征和产品销售情况。
2. 关联规则挖掘利用Apriori算法挖掘销售数据中的关联规则，找出影响销售的关键因素。
3. 顾客细分利用聚类算法对用户进行细分，了解不同用户群体的特征和需求。
4. 时间序列分析通过对销售数据进行时间序列分析，预测未来销售趋势。
四、数据分析结果1. 销售趋势分析（1）总体销售趋势：从图1可以看出，2022年1月至12月，平台的销售额呈现上升趋势，其中第二季度销售额最高。
（2）月度销售趋势：从图2可以看出，各月份销售额差异较大，其中4月、5月、7月、9月、11月销售额较高，而1月、2月、3月、6月、8月、10月、12月销售额较低。
2. 用户行为特征分析（1）用户地域分布：从图3可以看出，用户主要分布在一线城市和二线城市，其中一线城市用户占比最高。
（2）用户年龄分布：从图4可以看出，用户年龄主要集中在20-39岁，其中25-34岁年龄段用户占比最高。
（3）用户性别分布：从图5可以看出，男性用户占比略高于女性用户。
3. 产品销售情况分析（1）产品类别销售情况：从表1可以看出，电子产品、服装鞋帽、家居用品等类别销售额较高。
2019年数据分析报告范文-word范文模板 (5页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==数据分析报告范文篇一：数据分析报告范例201X年中国手游市场年度数据分析报告一、201X年手游市场基本概况1、201X年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。
2、201X年移动游戏用户规模：201X年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游3、201X年移动游戏市场实际销售收入：201X年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是201X年的2倍以上4、201X年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高二、用户行为透析1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到26.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大2、201X年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝三、地域分布1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布四、手游发展趋势预测1、手机游戏重度化、端游化2、端游IP手游化3、支付方式、支付渠道的变革篇二：数据分析报告格式数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。
我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会。
2019年体育用户数字媒介行为分析
数据驱动精益成长
微信公众号：易观分析
6
中国经济不断向好，小众体育及装备市场开始萌芽
数字高尔夫用户
Ø 男性用户是高尔夫群体中的绝对主力 Ø 超一线、一线城市、高收入群体比重高 Ø 36岁以上的群体比重高
球鞋装备
Ø 高尔夫用户活跃期，主要集中1-10月；从地域上来看，高尔夫用 户分布区域基本与地域经济水平发展成正比，但也有例外，云南虽 然地处偏远，但政策助推高尔夫旅游也较为发达对外省用户产生强 大吸引；高尔夫用户平均每周打球一次以上的比重高达57%，用 户日均启动相关APP也达到3.19次，整体用户粘性较好
分析方法
l 分析内容中的资料和数据来源于对行业公 开信息的分析、对业内资深人士和相关企 业高管的深度访谈，以及易观分析师综合 以上内容作出的专业性判断和评价
数据说明
l 千帆分析全国网民，分析超过99.9%的APP活跃行为。
l 千帆行业划分细致，APP收录量高，分析45领域、300+行业、全 网TOP 4万多款APP。
© Analysys 易观·易观千帆
2019-8-27
微信公众号：易观分析
数据驱动精益成长
微信公众号：易观分析
5
跑步、健身占据半壁江山，广场舞数字化逐渐兴起
数字健身用户
Ø 女性用户成为数字健身用户主力 Ø 数字健身群体中，24岁以下群体比重高 Ø 超一线、一线城市用户、中高收入群体
比重高
Ø 女性用户成为数字广场舞用户主力 Ø 数字广场舞群体中，30岁以上群体比
重高 Ø 二、三线城市、中低收入看，减脂增肌是他们 的主要诉求。从时间维度看，他们平均每日锻炼 时间24分钟左右；数字健身用户主要锻炼时间集 中在每晚19点—23点
2019年体育用户数字媒介行为分析报告
跑步、健身占据半壁江山，广场舞数字化逐渐兴起
数字健身用户
➢ 女性用户成为数字健身用户主力 ➢ 数字健身群体中，24岁以下群体比重高 ➢ 超一线、一线城市用户、中高收入群体
比重高
➢ 女性用户成为数字广场舞用户主力 ➢ 数字广场舞群体中，30岁以上群体比
重高 ➢ 二、三线城市、中低收入群体பைடு நூலகம்重高
数字广场舞用户
2014年-2020年中国体育市场规模
产业规模
增速
70000 60000
23.4%
50000
26.0%
40000
30000
20000 10000
13574.71
2014
17107
2015
11.1%
13.5%
11.6%
10.4%
19011.3
21577.482
24090.44
26603.4
2016
2017
竞技体育中篮球用户覆盖最广，电子竞技增速最快
2019年竞技体育数字观赛用户分布
用户年龄
排球 羽毛球
乒乓球
UFC/ WWE
足球 电子竞技
篮球
用户规模
➢ 从数字体育观赛用户分布看，篮球数字用户 规模排名第一，远高于足球数字用户，电子 竞技虽然起步较晚，但用户增速较快，目前
已成为排名篮球之后的第二大体育观赛项目 ➢ 从群体构成来看，足球用户年龄最长，消费
➢ 虽然体育消费总规模达到万亿，但体育人口与人均体 育消费仍然有较大的提升空间
➢ 与体育强国相比差距仍然显而易见，面临规模不大， 结构不优，区域发展不平衡的矛盾
➢ 2019年，中国数字体育活跃用户突破1.2亿人， ➢ 竞技体育数字观赛渠道中，篮球观赛用户月活3000万+，
极光大数据：2019年Q1中国移动互联网数据
极光大数据：2019年Q1中国移动互联网数据近日，极光大数据（NASDAQ:JG）发布《2019年Q1移动互联网行业数据研究报告》，从整体app市场概览、飙升榜、网民注意力转移方向、细分榜、渗透率总榜、流量价值总榜等角度全面呈现2019年第一季度移动互联网的方方面面。
根据报告，过去一年国内移动网民整体规模在11.3亿上下浮动，三线城市用户占比增加，移动网民增长红利见顶。
具体到游戏行业，2019年Q1网民在手游上花费的时间占比更为节制，仅有6.8%，环比下降了0.4%；截至19年3月，手游行业渗透率为61%，同比下降近10%；行业仍由腾讯主导头部玩家阵营，《王者荣耀》、《绝地求生：刺激战场》以16.5%和14%的渗透率稳占前两位。
以下为报告内容节选：移动网民数量增长红利见顶过去一年，国内移动网民整体规模在11.3亿上下浮动，移动网民增长红利见顶逃离北上广深和新一线，移动网民净流入三线城市？一线及新一线城市的移动网民占比连续两季度下滑三线城市的移动网民占比较上季度增长显著人均安装app总量趋稳，净增红利放缓19年Q1，移动网民人均安装app的总量为52款。
自18年Q3以来，移动网民人均安装app总量趋于稳定19年Q1，平均每月移动网民人均新装app 3.5款，同期卸载app 3.3款，移动网民人均app数量净增红利见顶人均使用时长趋饱和，视频直播和游戏占比回落移动网民人均每日消耗在手机app上的时长已趋饱和，截至19年Q1，人均每日使用app的时长为4.2小时社交网络类app的时长占比经过连续三个季度下滑后，终于在19年Q1回升玩游戏、看视频不如买买买，2019Q1移动网民在购物上投入更大比例时长，在手游和视频直播上更为节制受短视频内容崛起冲击，手机游戏时长占比呈现持续下降趋势或受2018年3月版号停发的影响，从3月开始，手机游戏行业整体呈现波动下降态势。
截至19年3月，手机游戏行业渗透率为61%，行业DAU均值为1.06亿腾讯系手游在头部阵营占主导地位19年Q1手机游戏市场的头部玩家阵营依然由腾讯主导。
用户行为分析报告(两篇)
引言：用户行为分析是通过对用户在特定场景下的行为进行统计和分析，以了解用户的需求、喜好和习惯，为企业提供决策依据和优化策略。
本报告是用户行为分析报告（二），基于对用户行为数据的深入研究和分析，旨在为企业提供有关用户行为的深度洞察和有针对性的策略。
概述：正文内容：大点1：用户的使用习惯分析1.1用户的活跃时间分析1.2用户的使用频率分析1.3用户的访问路径分析1.4用户在不同设备上的使用习惯分析1.5用户在不同地区的使用习惯分析大点2：用户的偏好分析2.1用户的产品功能偏好分析2.2用户的内容偏好分析2.3用户的交互方式偏好分析2.4用户的界面风格偏好分析2.5用户对广告的态度和偏好分析大点3：用户的行为转化分析3.1用户的注册转化分析3.2用户的购买转化分析3.3用户的推荐转化分析3.4用户的活动参与转化分析3.5用户的留存转化分析大点4：用户的需求分析4.1用户的需求痛点分析4.2用户的需求优先级分析4.3用户的需求差异分析4.4用户的未满足需求分析4.5用户的新需求发现分析大点5：用户的反馈与建议分析5.1用户的反馈内容整理5.2用户反馈的情感分析5.3用户反馈的问题分类分析5.4用户反馈的建议整理5.5用户反馈的问题解决情况分析总结：通过对用户行为数据的深入分析，本报告揭示了用户在产品上的使用习惯、偏好、行为转化、需求以及反馈与建议。
基于这些分析结果，可以为企业制定更加精准的产品策略和运营策略，提升用户体验和产品价值。
用户行为分析只是一个开始，企业需要不断迭代和改进，以适应用户需求的变化和市场竞争的压力。
通过持续的用户行为分析，企业可以实现持续的优化和创新，成为用户喜爱的品牌和产品。
引言概述：用户行为分析是一种重要的市场研究工具，通过对用户在特定平台或应用上的行为进行分析，可以揭示用户的需求、偏好和行为习惯，为企业的产品改进和市场营销策略制定提供有力支持。
本报告将使用数据分析方法，对某个特定平台的用户行为进行深入分析，并从用户活跃度、使用时长、行为路径等多个方面进行详细解读。
2019年中国移动互联网用户分析报告
2019年中国移动互联网用户分析报告目录一、用户分类 (4)1、性别结构 (4)2、年龄结构 (5)3、学历结构 (6)4、职业结构 (7)5、收入结构 (8)二、用户生活方式/态度 (9)1、用户使用手机上网的时间段 (9)2、用户每天使用手机上网的时长 (10)3、用户使用手机上网的场所 (11)4、用户使用手机上网行为分布 (12)三、用户消费观念/态度 (13)通过对移动生活服务用户的调研，以及对公开数据的整理。
从移动互联网用户基本属性、用户行为方式以及用户消费方式三方面进行分析。
从结果来看，“低年龄、低学历、低收入”的年轻群体已经成为中国移动互联网的主体用户，年轻化趋势凸显。
这其中很大一部分是学生群体，随着年龄的增长，这些人养成的使用习惯将更稳定。
随着移动互联网整体的快速发展，用户对于网络使用程度的逐渐加深，用户的需求已经由原来的娱乐逐步向消费行为转变。
移动互联网正在重新定义用户获得信息的方式，并改变用户的消费行为。
一、用户分类1、性别结构在移动互联网用户性别结构中，男性移动互联网用户明显高于女性。
2010年和2011年，分别有57.7%和58.1%的男性用户。
截止2012年9月，2012年，男性用户占整体的57.6%，高出女性用户15.2个百分点。
2、年龄结构移动互联网用户中，青少年用户比例较高。
2010年，10—29岁移动互联网用户占总体用户的68.9%；2011年，10—29岁移动互联网用户占总体用户的65.8%，青少年用户为移动互联网的使用主体。
一是由于青少年对新生事物接受能力较强，二是该部分网民对社交、娱乐感兴趣，习惯通过手机联络朋友、阅读、游戏等。
这部分青少年群体随着年龄的增长，将养成更为稳定的使用习惯，并具备付费能力。
厂商应重视对这类群体的推广和营销。
中国移动互联网用户年龄结构逐步趋于合理。
截止2012年9月，10—19岁移动互联网用户在总体用户中占比28.5%，20—29岁移动互联网用户在总体用户中占比35.7%。
2018-2019中国数字用户个人会员付费需求分析报告
22.7%
22.1%
21.8%
21.9%
22.4%
文教娱乐 交通通信 居住 食品烟酒
会员规模达6710万人，同比增长75%。
付费用户驱动因素—— 内容为王时代，产品增值加持体验感受决定价值感知
维度解释
一级维度
感知质量：用户按自己对产品的使用目的和需求状况，综合分析市场
上各种经由正式或非正式途径获得的相关信息，对一种产品或服务所做 的抽象的主观的评价。
2012-2017年中国文化产业增加值及GDP比重
文化产业增加值（亿元人民币） 50000 40000 3.5% 3.6% 3.8% 4.0% 占GDP比重 4.1% 5.00% 4.00%
2017年中国规模以上文化及相关产业企业营业收入
绝对额（亿元人民币） 新闻出版发行服务 3566 1749 434 7990 11891 8.6% 14.7% 7.5% 同比增长率 7.2% 6.1% 17.1% 34.6%
成本进行权衡后对产品或服务效用的总体评价。
价格感知：感知购买内容的价格与自己需求是否等价。 风险感知：感知通过购买形式与自己所承担的风险是否等价。 品牌口碑：以口碑形式存在品牌印象，泛指非人际传播（网站评价等）。 别人推荐：以人际传播形式存在的传播形式，例如直播宣传，视频广告。 付费经历：拥有其他品类相同形式的会员付费经历。 身份特征：泛指由于年龄，学历，职业等因素改变而产生的个人意识。 复购增值：下一个窗口期对产品进行的重复购买，增值（负增值）行为。 分享推荐：购买产品后对产品传播的行为，例如推荐买（或不推荐买）。
2017-2018年移动互联网每户接入流量
户均移动互联网接入流量（GB/户）
3.97
11.83
11.03
《Excel数据分析》-分析用户行为
右下角，当指针变为黑色加粗的“+”指针时，
双击左键即可计算各购买次数的用户数，如下
图所示。
大数据挖掘专家
29
计算复购率
2. 计算各区间购买次数的用户数
在【复购率】工作表中，通过SUM函数计算各区间购买次数的用户数量，具体操作如下。
（1）添加“购买次数区间”和“总用户数”辅助字段。在单元格I1和J1中添加“购买次数区间”和“总用户
大数据挖掘专家
21
计算复购率
单击【确定】按钮，弹出【Microsoft Excel】提示框，如图所示。即为第二次去重后的“客户ID”字段。
大数据挖掘专家
22
计算复购率
（4）添加“购买次数”辅助字段。在单元格E1添加“购买次数”辅助字段，如图所示。
大数据挖掘专家
23
计算复购率
（5）计算每个客户ID的购买次数。在单元格E2中，
再对去重后的“购买次数唯一值”字段进行升序排序，最终得到的效果如图所示。
大数据挖掘专家
27
计算复购率
（7）添加“用户数”辅助字段。在单元格H1添加“用户数”辅助字段，如图所示。
大数据挖掘专家
28
计算复购率
（8）计算各购买次数的用户数。在单元格H2
中，使用COUNTIF函数统计用户数，如上图
所示。按Enter按键之后即可计算出该购买次
中选择【设置单元格格式】命令，在【设置单元格格式】对话框中，选择【分类】列表框下的【数值】选项，
并将【小数位数】设为2，如左图所示，单击【确定】按钮，如右图所示。
大数据挖掘专家
10
绘制带数据标记的折线图分析客单价
基于得到的客单价数据，绘制折线图分析客单价，具体操
2019大数据时代下的用户洞察报告
移动互联网
LBS 手机APP 移动设备 手Q游戏
游戏
端游 页游 手游
• 月活跃8.4亿+ • 最高同时在线2亿+
• QQ空间
• 月活跃6.5亿+
用户画像体系
用户画像主要挑战
1. 如何充分利用腾讯各种丰富的数据资源及之间的联系
社交网络
LBS日志 用户群组 多媒体数据 UGC文本 登录IP
社交网络
底层标签
底底底层层层标标标签签签
标签在社交网络中的扩散
底层标签 高层标签
底层标签
从底层标签挖掘高层标签
文本挖掘系统
文本预处理
特征提取
文本分类
QQ群
QQ空间 ……
• 中文分词 • token抽取
• tf-idf • LDA • word2vec
• logistic regression • Kernel SVM • Neural Networks
对传播的影响
算法应用： • 用户基础属性优化
，如年龄 • 用户属性扩散，如
职业、学校等
算法改进： • 针对QQ群的特殊场
景设计标签传播算 法，提升传播效率 和准确度
算法应用： • 用户属性扩散，如
职业、学校等 • 用户兴趣扩散，如
文艺、体育等
不同数据源的融合 – 职业挖掘
如何判断一 个用户工作 所在的行业
标签应用层 标签汇总层
TDW 离线查询
HBase 实时查询（理论峰值4总
模型训练 与预测层
无监督模型： word2vec,
LDA，社区发现
半监督模型： 标签传播
监督模型：LR, Kernel SVM, Random Forest
2019年用户调查报告4篇
2019年用户调查报告4篇发布时间：2019-12-21来源：调查报告网络购物成逐渐成为多数人生活不可或缺的一部分，但网络购物中也存在一些问题，比如：网上看到的物品和实际收到的物品严重不符、售后服务得不到保障等。
随着智能手机、移动支付、精准定位技术的快速发展，o2o市场逐渐规模化发展，移动互联网以模式创新和效率提升正在触及人们生活相关的各个领域，同时带动了o2o服务向各行各业全面渗透。
针对日益火爆的o2o市场，用户的看法和期待又如何呢?比达咨询(bigdata-research)通过旗下移动用户调研平台微参与app面向移动用户进行了一次调查。
本报告为此次调查的结果和简要分析，仅供参考。
调研样本情况结论一：用户对o2o的认知度不高。
调查发现，仅有20%的人对o2o比较了解，其中学历高、年龄段在18-29岁之间的占据多数。
《微参与》移动用户调查数据显示，在用户对于o2o了解的程度中，完全不了解的占32.2%，接近1/3; 只听说过和了解一些的分别占的28.6%和18.1%;而表示比较了解和很了解的分别占15.5%和5.6%，总和刚超过20%。
由此可见，目前用户对o2o认知度并不高。
在比较了解和很了解的人员中，年龄分布主要集中在18-29岁的年轻人群体，学历分布主要集中在本科或更高学历人群。
结论二：中国o2o消费市场整体仍处于起步阶段，用户消费频次和平均消费额处于较低水平。
《微参与》移动用户调查数据显示，在用户体验o2o服务方面，明确表示没体验过的不在少数，占38.7%;而表示不知道的占比高达41.6%，同样说明仍有许多用户对o2o的了解不够;另有16.5%只是偶尔体验，而经常体验证o2o服务的占3.3%。
由此可见，目前中国o2o消费市场整体仍处于起步阶段。
此外，在用户使用o2o服务的频率中，一周少于一次的46.8%最高，一周一次的25.6%居第二，一周2-3次的16.3%位第三，一周4-6次的6.6%，一周7次以上的4.7%;而用户单次承受消费o2o服务的金额中，在200元以内的占有49.7%，200-500元的25%，500-1000元的17.7%，1000-XX元的4.8%，XX元以上的2.8%。
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PART 2
一季度数字用户微增，使用粘性进一步提升
经济触底反弹可期，消费信心指数先行回暖
2019年一季度，中国国内生产总值增速继续放缓，但社会消费品零售总额为97790亿元，同比增长8.3%，相较2018年年底略微回升。年初的“两会”也持续释放一系列政策积极信 号（降税减费、保障就业、增加医疗养老保障、加大补贴），预计下半年中国经济回暖可期。消费者信心指数继2018年下半年持续攀升，于2019年2月达到126点，创近期新高。
一线城市中，上海、深圳的用户回流高于北京
95后
假期推动95后使用时长大幅增长，拍照摄像，大文娱（秒拍、 QQ阅读、天籁K歌、触手直播等），知识学习（知乎、网易公开 课），电商（蘑菇街、网易严选）等领域的95后网民增速较快
高消费
一季度高消费群体境外游增长显著，飞猪旅行 用户快速增长；经济下行影响，二手车买卖成 为高消费群体关注新热点
资
➢ 一季度资讯领域总体保持平稳，受二级市场强劲的反弹推动，财经类应用用户规模出现快速攀升，从新增投
讯
资者结构来看，90后投资者成为股市增量用户，他们的用户活跃度远高于非90后投资者
移
动
➢ 一季度处于全年购物淡季，综合电商用户规模环比出现小幅回落；跨境电商受贸易战阴影波及，用户环比下
购
滑三成，各大厂商通过技术输出、战略调整等方式持续提升商业服务能力
物
教
➢ 整体来看一季度，中小学教育受假期影响用户增速有所放缓；学习强国成为一季度最大亮点，3月用户规模突
育
破5000万，其中，山东、河南、江苏等地用户学习热情最高
旅
➢ 一季度受春运、假期旅游影响，综合旅游预订、汽车火车票预订领域用户快速增长；其中，旅游攻略类平台
游
马蜂窝受用户追捧，环比增长65%， UGC社区在旅游用户的春节假期结束后的行为沉淀中起到的重要作用
52167.3 41467.6
移动购物 移动阅读
生活
23618.0 8561.8 5557.8
教育
4647.1
旅游
2810.4
健康
2642.3
细分赛道
社
83854.0
交
➢ 社交领域进入稳定期，垂直领域中，异性社交、婚恋交友，商务社交表现较为亮眼；商务社交领域，从用户 地域分布来看，目前主体用户仍集中在超一线与一线城市中，留存用户季度手游领域回暖，中国移动游戏市场收入达到360 亿元，同比增长18.2%，环比增长4.7%,；热门游戏中，《完美世界》手游3月 上线表现亮眼，用户规模达到370万，并连续实现霸榜
一季度移动互联网细分领域亮点不断
2019年一季度各领域用户规模（单位：万人）
社交 资讯 视频
IOT
5G前夕，前景广 阔
O2O
线上线下加速融合
智能家居
家居安防、智能穿戴一季度先行启动
垂直电商
社区、O2O、生鲜电商用户规模粘性 双增长
生活服务
招聘、找房、求职等需求驱动生活服 务领域一季度逆势大涨
移动互联网
细分领域蓬勃发展
用户迁移
一季度用户回流一线城市， 学生族群假期助推娱乐版
块保持活跃
垂直赛道
99312.4
99554.7
98641.3
终端&运营商
➢ 携号转网将至，中国移动加大营销力度抢夺市场 ➢ 凭借新品P30强势表现，华为市场份额稳步提升
用户粘性仍有空间
2019年一季度，用户使用时长达到4647亿小时，环比增长 1.2%，考虑到季节影响，预计2019年仍将有一定向上空间
用户单日使用时长达到
下沉市场
房产、支付、生活服务等领域独角兽加速下沉市场布局， 三、四城市用户比重快速增长
大文娱保持四季度连续增长
一季度移动互联网大文娱矩阵保持增长
短
垂直 视频
综合 阅读
视
频
综合
视频
手游
动漫
移动 音乐
视频 直播
短视频
➢ 一季度视频领域，短视频仍是增长核心动力，用户环春晚快速增长
垂直视频
➢ 哔哩哔哩视频作为二次元平台代表，一季度表现亮眼，用户规模环比增长11%； 另外从财务数据来看，一季度营收达到13.7亿元，同比增长58%，新时代学生 假期经济初现端倪
移动阅读
➢ 移动阅读领域用户虽然小幅波动，但平台营收稳步增长，领域完成付费3.0；1.0时代， 用户直接对章节付费或对作者进行打赏；2.0时代，用户开始对时间进行付费；3.0时 代，平台内容免费开放给用户，用户通过广告阅读与平台实现利益双赢
细分领域蓬勃发展
大文娱
内容大文娱矩阵继续抢夺用 户时长
商业变现
一季度以移动阅读代表的内 容付费商业进入3.0时代
一季度移动网民首破10亿，用户粘性仍有空间
98023.9
2018年第1季度
2018-2019年一季度中国移动互联网用户规模（万）
季度用户规模首破10亿
101020.2
整体小幅增长
2019年一季度，中国移动网民继续保持小幅增长 （+1.47%），用户规模首次超过10亿
5.18小时
马太效应依旧
TOP10应用掌握用户时长占比继续超过50%，TOP100应 用用户使用时长占比86.5%基本稳定
2018年第2季度
2018年第3季度
2018年第4季度
2019年第1季度
数字用户一线城市回流明显，95后假期数字行为活跃
一线城市回流
在经历了两个季度的”逃离北上广”后，一季度 超一线及一线城市数字用户出现回流，其中，江 苏、浙江、福建等沿海省份表现最为明显；而超
2018年1季度-2019年1季度中国国内生产总值GDP（万亿）
6.80%
6.80%
6.70%
6.60%
6.40%
-0.08%
2018年9月-2019年3月中国消费信心指数
0.66%
0.33%
1.14%
1.61%
1.47%
-3.87%
2019 03 2019 02 2019 01 2018 12 2018 11 2018 10 2018 09
2019Q1数字用户行为分析报告
PART 1
➢ 主要发现：社交回暖，大文娱持续增长，消费淡季，电商小幅下滑， 细分领域百花齐放
一季度移动互联细领域蓬勃发展，O2O加速融合
2019年一季度，国内生产总值增速虽然依旧放缓，但政策面不断回暖，社融大超预期刺激二级市场强势反弹，年初的“两会”也持续释放一系列政策积极信 号（降税减费、保障就业、增加医疗养老保障、加大补贴），叠加数字经济继续蓬勃发展，预计下半年中国经济回暖可期