移动应用开发者的末世之舞

由于工作的原因,平时会接触到各种各样的新app,不过大多数时候我都是在试用过或者报道完之后随手就删了。如果你手里正在做一个尚未完工的移动应用,那么看完这篇文章可能会让你觉得不舒服。在经历了几年爆发式的增长过后,我现在有一个越来越强烈的疑问就是:在app已经泛滥的情况下,现在还是一个做app的好时机么?

2008 2014 iOS

2008-2014年App Store应用数量的增长趋势

什么叫做爆发式的增长呢?我们先来看看数据。根据维基百科上的资料,截至到2014年8月,Google Play上的应用数量在130万以上;过了一个月后,App Store的应用数量同样超过了130万款。由于Google Play和App Store分别是在2013年7月和2013年10月累积到100万款应用的,所以你可以看到这一年左右的时间里,两者的应用增长数量都在30万款以上,这也就意味着平均每天都有800多款新app出现。

在国内,豌豆荚的数据显示,在2014年1月时,其收录的app数量超过100万,而2014年最新的数据显示这个数字已经涨到了150万。由于国内有些开发者没有把Android应用没有提交到Google Play的习惯,所以中国的Android应用数量高于Google Play的统计数字也不必奇怪。

对于正在做app的创业公司来说,这肯定不是一个好消息,毕竟你的竞争对手越来越多了。不过除了应用数量暴涨之外,我这里还有两个坏消息。

首先我们还是来看数据,根据移动数据分析公司Flurry的数据,2014年的移动应用使用量同比增长76%,而2013年这个数字是115%。(Flurry对“使用”定义是,用户打开app,并且记录一次“会话”。)

Flurry123

左图为2014年数据右图为2013年数据

从上面的图中可以看到,除了生活方式和购物、健康这两个类别的应用使用量有比较好的增长之外,其余的像工具、效率、社交、通讯、音乐、娱乐、游戏这些分类应用的增幅都有着不同程度的下滑。

生活方式和购物类的应用使用量为什么会有很大的增长,这个在之前的文章中PingWest品玩已经做过解释;至于健康类的应用,大家应该都想的到,随着iOS、Android在2014年都把身体数据追踪做到系统级别,再加上可穿戴智能硬件的兴起,这直接引起了这个分类应用使用量的爆发。

所以,这第一个坏消息就是几乎所有分类的移动应用使用量增幅都在放缓。而除此之外,智能手机的增长红利也正在消失。

按照IDC的预测,2015年中国智能手机出货量相比2014年将增长7.8%左右,这是自2009年以来增长率首次降至个位数。如果从全球范围来看,2013年全球智能手机出货量是10.042亿部,较2012年的7.253亿部增长38.4%;2014年全球智能手机出货量12.7亿部左右,同比增长26.3%;2015年,全球智能手机出货量预计是14亿部,但是同比增长率仅剩下10%多一点。按照IDC的测算,从2014年到2018年,全球智能手机的复合年均增长率是9.8%。所以智能手机的增长红利也在慢慢消失。

对于移动应用的开发者来说,应用数量暴涨、多个类别的应用使用量增幅放缓、智能手机人口红利慢慢消失,这三个信号可以说都不是好消息,它们分别意味着:

1.你的竞争对手越来越多;

2.用户已经在智能手机上花费了很多的时间,但一天还是只有24小时,这个时间难以再继续大幅提升;

3.新智能手机用户增速在大幅放缓。

我相信你已经感受到了这些因素互相之间的冲突。不过由于各种自动化工具的出现,开发者事实上可以越来越快的制作出新的移动应用。无论你想做的是Web应用还是原生应用,无论是在国内还是国外,都有一些对应的开发工具让你可以用更简单的方法做出一个可用的移动应用,而这毫无疑问将会继续催生app的数量。

当新app越来越多时,推广也就成了一件麻烦事。在国内,负责渠道推广的人们会觉得同样的推广方式,现在的新增下载量却没法和以前相比;在国外,连马克·扎克伯格也感叹Facebook的“应用下载推广广告”真的很赚钱。对于那些有幸被用户安装到手机中的app来说,由于使用频率比较低,以至于“通知栏”这种地方都已经有了新的称谓——“入口”。

对于像工具、效率这些分类的新应用来说,除了面临推广难题,还有质量困境。因为这类应用,无论是在iOS还是在Android平台都不乏80分的产品,但新出的同类新产品往往只是个及格水准。用60分的产品去抢同类80分产品的市场,何其困难。在微博上,连前网易知名产品经理、旅游类应用“蝉游记”创始人纯银也感叹

在移动互联网上,能够存活壮大的只剩下这么一种情况:“用户忽然产生了一个强烈的需求,而且他很清楚,打开某个app能充分满足这个需求。”其他所有弱需求,模糊需求与小众需求,都会生存得相当艰难。

所以你还会觉得现在是一个做app的好时机么?

说了这么多,其实我并不是在彻底否定做app这件事。在我看来,像社交应用、游戏应用这些你只要做的好玩有趣,一直都是有人愿意去玩的;但如果你正在做一个对用户来说可有可无的app,那么或许该考虑一下这件事是否还值得做,因为靠吃行业红利、顺势而为、做风口上的猪这些都已经行不通了。简单来说就是风向变了。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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