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。

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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