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。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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