【双11数据】2016年双十一网购人群洞察报告
大学生双十一网购消费调查报告
大学生双十一网购消费调查报告大学生双十一网购消费调查报告一、引言随着互联网的快速发展和手机的普及，电商平台逐渐成为现代人购物的首选渠道。
而双十一作为中国最大的网购节日，每年都能吸引大量的消费者参与，其中大学生群体作为互联网时代的主力消费者，对于双十一的消费行为具有重要的研究价值。
本报告旨在通过对大学生双十一网购消费调查，以了解他们在双十一期间的消费行为和心理特征，为了解当前大学生网购消费状况提供有益参考。
二、研究方法本研究采取问卷调查的方式，通过在大学校园和网络平台发放调查问卷，获得了一定数量的有效回收问卷。
共有500份问卷被回收并分析，样本群体涵盖不同年级、性别和专业的大学生。
三、双十一网购行为1. 参与程度大多数大学生参与双十一网购活动，其中男生占比略高于女生。
调查结果显示，92%的受访大学生参与了双十一网购活动，其中63%的人表示购买了3-5件商品，24%的人表示购买了6-10件商品。
2. 购买类型大学生的购买类型主要集中在服装、电子产品和日用品等方面。
调查显示，66%的大学生购买了服装和鞋子，52%的大学生购买了电子产品，46%的大学生购买了家居用品。
3. 购买渠道相较于线下商店，大学生更倾向于通过电商平台进行购物。
调查显示，87%的大学生选择了淘宝和天猫作为购物平台，33%的大学生选择京东，15%的大学生选择拼多多。
4. 购买目的大学生的购买目的多样化。
调查结果显示，74%的大学生表示双十一是为了抢购到便宜的商品，29%的大学生表示双十一是为了满足个人的购物欲望，17%的大学生表示双十一是为了购买自己一直想要的商品，12%的大学生表示双十一是为了给他人买礼物。
四、消费心理特征1. 心理满足感大学生在双十一网购过程中，体验到了购物的快乐和满足感。
调查结果显示，85%的大学生表示在购物过程中感到快乐、兴奋和满足，13%的大学生表示双十一网购给他们带来了成就感。
2. 购物动机大学生参与双十一网购活动的主要动机是价格优惠和购物方便。
艾媒报告：2016年中国网民“双11”消费行为研究报告
艾媒报告：2016年中国网民“双11”消费行为研究报告2016年中国网民“双11”消费行为研究报告显示，截止至11月11日24：00，中国“双11”全网销售额为1695.4亿元，00:00-02:00间全网销售额增速最大，其次是18:00-19:00间。
淘宝天猫以71.2%销售额占比居所有电商平台之首，京东与苏宁易购分别以19.6%、2.5%销售额占比排在第二、三位。
2016年“双11”全网消费额1695.4亿元iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，截止至11月11日24：00，中国“双11”全网销售额为1695.4亿元，00:00-02:00间全网销售额增速最大，其次是18:00-19:00间。
淘宝天猫以71.2%销售额占比居所有电商平台之首，京东与苏宁易购分别以19.6%、2.5%销售额占比排在第二、三位。
2016年阿里“双11”销售额增幅回落据阿里巴巴官方数据显示，2016年中国“双11”淘宝天猫交易额为1207亿元，较2015年增长32.35%。
随着移动电商平台的完善和用户购买能力的增强，“双11”期间平台交易额将保持稳定增长态势，但销售额增幅有所下降。
艾媒咨询分析师认为，各大电商平台为抢先争夺用户市场，打响“双11”购物节大战，提前联合部分品牌商家将商品优惠券投放到市场中，拉长优惠购买期限，用户不必等到“双11”就能购买到优惠商品，另外，网民购物逐渐趋于理性也是导致“双11”当天淘宝天猫销售额增幅不高原因之一。
电商平台数据缺乏第三方机构监测iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，对于历年电商平台公布的“双11”销售额数据，仅有46.9%网民认可该数据真实性，35.8%网民则对其持怀疑态度，另有17.3%网民不发表意见。
艾媒咨询分析师认为，虽然各大电商平台在“双11”当天销售额有所增长，但因销售数额相对较大，且行业内刷单现象已成为明规则，整个电商行业缺乏可靠的第三方监测机构对其“双11”销售额进行监测，仅凭各大电商平台自家公布数据，令人难以信服，一片繁荣背后难免存在一定程度的“自嗨”现象。
【双11数据】2016双11有哪些新看点？
【双11数据】2016双11有哪些新看点？作者: 艾瑞咨询来源: 艾瑞咨询摘要：一年一度的“双十一“购物节以阿里平台1207亿元的成交额落下帷幕，纵观2016年“双十一”，它不再只是电商大促的手段，而是越来越走向国际化、娱乐化、科技化，成为一场全民全场景狂欢的盛宴。
2016年”双十一“五大新看点提要：VR+、直播、全渠道、人工智能、无人配送。
阿里、京东表现一般，苏宁同比增长193%阿里巴巴平台成交额1207亿。
截至2016年11月11日23：59，阿里巴巴平台成交额达1207亿元，相比2015年，增长32.3%，增速放缓。
其中移动商品交易总额占比为82%。
京东双十一半日销售额同比增长12%。
12日京东公布半日战报，称双十一当天0点到12点，销售额比去年同比增长12%。
订单方面，移动端占全部订单85%。
其中最抢眼的是，今年京东双十一配送的第一个订单，从下单到收货仅用时12分31秒。
苏宁双十一全渠道销售订单量同比增长193%。
苏宁双十一大打线上线下双渠道营销。
根据12日公布的战绩，11日当天，全渠道订单销量增长193%，其中线上订单量增长210%，移动支付占比83%。
“双十一”为各大电商年度重要发力点，2016年亮点频现根据艾瑞咨询2011年-2018年中国网络购物市场交易数据，2015年中国网络购物市场交易规模为3.8万亿元，同比增长36.2%。
艾瑞咨询认为，经济形势低靡、网络购物增速放缓、消费者行为趋于理性，这些都与今年“双十一”数据表现一般相关。
但“双十一”仍是各大电商年度最重要的节日和发力点，2016年“双十一”在营销、配送等环节也有以下新看点。
看点一：VR+电商成未来电商风口2016年“双十一”前夕，阿里巴巴的VR购物服务“Buy+”计划刷爆朋友圈。
用户通过复制”Buy+”口令进入VR购物场景，选择相应的图片被带入美国、澳洲、日本等七大国际数字超市，通过前进、后退等操作实现在超市的自主浏览，点击相应商品可以查看具体的颜色、型号、正反面等信息并添加购买。
2016双十一成交额数据
2016双十一成交额数据2016双十一成交额数据双十一又来了，又是大家剁手的好时机了!2016双十一成交额数据是多少，2016年双十一成交额排名如何，下面是小编搜集整理的2016双十一成交额数据，欢迎阅读。
2016双十一销售数据是多少2016年双十一成交额数据(实时更新)11月11日 00：00零点过后，2016年天猫双11 购物节正式拉开帷幕。
在开始6分钟58秒之后，天猫交易额超过100亿。
2015年，天猫双11在第12分28秒时成交额突破100亿元。
11月11日00：00：52天猫双11交易额超过10亿在开始52秒以后，天猫双11交易额超过10亿;截至北京时间11月11日零点3分16秒，菜鸟网络包裹超过100万单。
11月11日00：06：58 阿里双十一的交易额达到100亿根据阿里提供的数据显示，“剁手党”们仅用去6分58秒就让阿里双十一的交易额达到100亿元，且持续呈现爆发式增长。
11月11日00：09：39 支付宝的支付峰值达到12万笔/秒2016天猫双11全球狂欢节开场仅仅10分钟，世界支付纪录被再次刷新。
支付宝公布的数据显示，在零点9分39秒，支付宝的支付峰值达到12万笔/秒，是去年的1.4倍，刷新了去年创下的峰值纪录。
2016年双十一成交额预测阿里巴巴的“双十一”促销从11月11日零点启动。
2015年天猫的成交额在1分钟里达到10亿元，12分钟后突破100亿元。
为迎接零点倒计时的前夜晚会宛如大年三十儿除夕夜。
阿里巴巴是中国“双十一”商战的首倡者。
2009年11月11日的光棍节，阿里巴巴旗下的淘宝网进行了低价促销。
当时只有27家店参加，总成交额(GMV)还不满1亿元，但到6年后的2015年已有4万家店参加，总成交额比上一年增长60%，达到912亿元。
据英国吉尼斯世界纪录统计，2015年的“双十一”，天猫在短短24小时内销售6506辆汽车，1112561块手表，创造了世界纪录。
预测：2016年“双十一”天猫的总成交额将比上年增长37-43%，增加至1250亿-1300亿元。
“双十一”网络购物狂欢背后的消费取向-最新文档
“双十一”网络购物狂欢背后的消费取向随着网络技术的成熟以及个人信誉档案的不断完善，人们对网络购物的态度，由起初的怀疑到如今的几近疯狂。
网购成功地将人们的消费观念由实体消费引到了网络消费上。
网络购物网站主要以淘宝、天猫、京东商城等一系列网络购物平台构成，具有产品多样、方便快捷的优势，赢得了广大网民的青睐。
近几年，网络消费已成常态，使“双十一”成为中国乃至世界商业变革的前沿阵地。
今天的“双十一”已不止于一次购物狂欢，而是开启了一个新零售时代。
一、2015-2016“双十一”购物节数据统计（一）2016年“双十一”销售数据：16分钟，200亿；1小时，353亿；开场仅一小时战绩：天猫淘宝成交额达353亿人民币；2小时30分20秒，2016天猫双11全球狂欢节交易额突破500亿元，无线交易额占比83.72%；全天交易额破千亿，达到1207亿。
（二）2015年“双十一”销售数据：1分钟破10亿；3分钟破30亿；12分28秒之后突破100亿；全天的交易金额达到912.17亿元。
（三）其他年份“双十一”销售数据分析天猫2013年用时13个小时破了2012年全天的191亿纪录，2014年用时12小时59分钟破了2013年的350亿纪录，2015年用时11个小时49分钟破了2014年的全天571亿纪录。
而2009年，天猫商城双11销售额仅为0.5亿元。
二、网络消费带动了一批相关行业的飞速发展网络消费极大地带动了一批相关产业的飞速发展，包括快递行业、信用支付行业、网络创业等服务型行业。
（一）网络消费带动了快递行业的迅速发展网络消费促进了快递行业的发展，大量的物品需要快递公司来分流，目前快递行业已经形成了以申通、圆通等大型快递公司为主的完善的快递体系。
除了原有的快递公司，众多网络购物平台也看准了快递行业这块肥肉，纷纷推出各具特色的快递方式，如京东商城在各地建立京东中转站，其发展目标是：十分钟之内将商品送到消费者手中。
“双十一”网购大数据分析报告
“双十一”网购大数据分析报告每年的“双十一”都是一场全民参与的购物狂欢节，各大电商平台纷纷推出诱人的促销活动，吸引着消费者的目光。
在这场购物盛宴的背后，隐藏着大量有价值的数据，通过对这些数据的深入分析，我们可以洞察消费者的行为模式、市场趋势以及电商行业的发展动态。
一、“双十一”的销售规模“双十一”的销售额每年都在刷新纪录。
以近几年的数据为例，销售额呈现出惊人的增长态势。
从最初的数十亿到如今的数千亿，这一数字的飙升反映了消费者购买力的提升以及电商市场的巨大潜力。
二、消费者行为分析1、购买时间分布在“双十一”当天，消费者的购买行为并非均匀分布。
零点开场后的短时间内往往会出现购买高峰，这是因为很多热门商品有限时折扣和限量抢购活动。
然而，随着活动的持续进行，白天和晚上也会有不同程度的购买高峰，这与消费者的工作和生活节奏有关。
2、消费群体特征从年龄层次来看，年轻人依然是“双十一”购物的主力军，但中老年人的参与度也在逐渐提高。
不同年龄段的消费者对于商品的需求和偏好有所不同。
年轻人更倾向于购买时尚、科技类产品，而中老年人则更关注健康、家居用品等。
3、地域差异不同地区的消费者在“双十一”的消费表现也存在差异。
经济发达地区的消费者购买力较强，消费金额相对较高。
同时，一些特定地区对于某些品类的商品有着特殊的偏好，这与当地的产业结构和文化背景有关。
三、热门商品品类分析1、电子产品手机、电脑、平板等电子产品一直是“双十一”的热门品类。
消费者对于新款、高性能的电子产品有着强烈的需求，各大品牌也纷纷在“双十一”期间推出优惠活动，吸引消费者购买。
2、服装鞋包服装鞋包也是消费者关注的重点。
时尚潮流的服装、舒适的鞋子和实用的包包在“双十一”期间销量可观。
消费者往往会趁此机会购买换季服装和心仪已久的品牌商品。
3、家居用品随着人们对生活品质的追求，家居用品在“双十一”的销售额逐年增长。
床上用品、家具、厨房电器等商品受到消费者的青睐，反映了人们对于舒适家居环境的重视。
2016年“双十一”专题市场调研分析报告
2016年“双十一”专题市场调研分析报告目录第一节“双十一”品牌，呈现平台集中化、移动化、渠道下沉三大特征 (5)一、“双十一”成超级IP，吸金效应具备可持续性 (5)二、纯电商时代，“双十一”生态格局 (9)第二节新零售时代，前中后端综合服务能力决定胜负 (13)一、电商营销进入高投入、娱乐化阶段，泛娱乐时代 (14)二、价格战之后，“双十一”进入供应链服务PK 时代 (15)三、“双十一”购物狂欢，线上线下融合成为渠道发展新趋势 (17)四、跨境电商、农村电商成新热点，打开未来广阔市场 (20)第三节重点公司分析 (21)一、南极电商 (21)二、跨境通 (29)图表目录图表1：近三年双十一销售额及增速再创新高 (5)图表2：天猫平台交易额增速不断刷新纪录 (5)图表3：2015 双十一期间计划消费为主，日趋理性 (6)图表4：双十一用户转化率稳定在60%左右高水平 (6)图表5：双十一人均消费不断提升 (7)图表6：食品、家电等成为近些年双十一爆品 (7)图表7：2016 年“电商造节“持续进行，“双十一“带来新零售业态对传统零售业态的替代 (8)图表8：目前“双十一”呈现三大特征 (9)图表9：天猫商城双十一销售额占比达70%以上 (9)图表10：2015 双十一期间各商城流量分布情况 (10)图表11：2015 双十一期间除天猫外各大电商平台流量增幅情况 (10)图表12：天猫平台移动端销售额占比显著提升 (11)图表13：2015 双十一主要平台移动端占比约70% (12)图表14：2015 双十一消费人群主要集中在江浙沪 (12)图表15：农民网购接受率高，庞大农村市场孕育大机会 (13)图表16：2015 年天猫首推“双11 晚会”，将电商营销多元化、娱乐化 (14)图表17：上海家化投入亿元拿下2016 双十一晚会冠名权 (14)图表18：苏宁818 发烧节首次采用明星、网红直播，当天销量异常火爆 (15)图表19：双十一期间包裹数量爆发，考验物流能力 (16)图表20：各大电商平台开始在物流配送环节竞争 (16)图表21：苏宁完善的仓储设施可以实现快速配送，缓解阿里双十一物流压力.. 17图表22：近两年O2O 模式层出不穷，线上线下融合成为渠道发展新趋势 (18)图表23：苏宁易购转型O2O 提升消费者体验 (18)图表24：线上与线下融合能产生较强的互补效应 (19)图表25：互联网先进技术对接零售的核心要素，线上线下融合一体化成为趋势 (19)图表26：2015 双十一天猫国际销售额再创新高 (20)图表27：南极电商依托于阿里以及京东，建立电商服务生态圈 (22)图表28：2016 年H1 南极电商二级品类相较于2015 年同比增加45% (22)图表29：2016 年H1 供应商和经销商数量较2015 年底同比增加24%和35.2% (22)图表30：2015 年南极电商阿里平台销售额同比增长77.8% (23)图表31：南极电商已初步搭建“品牌/品类/IP+服务型工具+渠道+内容”的矩阵生态圈 (24)图表32：时间互联移动互联的主要业务流程 (25)图表33：时间互联广告主要的应用场景图 (25)图表34：公司主要的业务流程大致包括销售、采购、实施以及结算四个阶段.. 26图表35：公司拥有精准营销的绝对优势 (26)图表36：韩国知名的美妆网红Pony (27)图表37：Pony 与南极电商合作模式主要分为六点 (27)图表38：收购卡帝乐鳄鱼后，将复制南极人品类拓展路径 (28)图表39：南极人定位专业产业升级综合服务平台 (28)图表40：跨境通净利率仍处于合理运行轨道之中 (29)图表41：跨境通应收账款周转率处于行业较高水平 (30)图表42：跨境通通过一系列资本运作转型跨境电商 (30)图表43：环球易购业绩承诺复合增长率为37.78% (31)图表44：跨境通募集资金主要应用于跨境电商仓储以及运输建设项目 (31)图表45：跨境通已经建立第三方平台跨境电商、自有平台电商以及供应链服务三块业务 (32)图表46：跨境通未来意欲打造国内跨境电商生态圈 (32)第一节“双十一”品牌，呈现平台集中化、移动化、渠道下沉三大特征一、“双十一”成超级IP，吸金效应具备可持续性七年间“11.11”全民狂欢蔚然成风，全网日销售额不断刷新记录破1200亿，俨然成为电商领域最大的“IP”，吸金效应明显。
2016年“双11”网络购物商品质量测试评价报告
2016年“双11”网络购物商品质量测试评价报告近年来，双11 网购促销活动已发展成为全国消费者网购的狂欢节。
据有关机构统计，仅2016年11月11日当天，网购销售总额超过1,770亿元，同比增长了44%。
然而，根据全国消协组织受理投诉情况分析，2016年第3季度全国消协组织共受理网络购物消费者投诉7,664件，占销售服务类投诉的72.6%，其中，网络购物质量问题投诉1739件，占比22.7%，问题较为突出。
为加强对双11 网购商品质量状况的社会监督，中国消费者协会于2016年10-12月组织开展双11 网购体验式调查活动。
在质量调查体验方面，由体验人员从10月20日至11月25日以普通消费者身份，选择购买网络购物平台标示折扣力度相对较大、销售量相对较多的商品，并就各类商品中问题易发的主要项目委托专业实验室进行了测试评价。
相关测试评价结果如下：一、总体情况本次调查体验涉及12家网络购物平台，共选取了144款商品，涉及服装鞋帽、手机数码、零食特产、化妆洗护、家居家纺、母婴用品、箱包配饰、家用电器、运动户外、汽车用品以及其他日用品等11大品类。
根据体验设计，体验人员收到商品快递包裹并进行编号后，直接将未开封的快递包裹送与权威检测机构进行检测。
经质量检测和标识及说明查验发现(此次检测结果仅对样品负责)：144款样品中，34款样品的相关测试评价指标不符合国家相关标准要求，其中26款样品说明符合性和标识存在问题，9款样品存在质量问题(含1款既存在问题说明符合性和标识问题，也存在质量问题的样品)。
二、主要问题1.部分商品标签说明不规范。
测试结果显示，26款样品标签说明未达到相关标准，主要涉及标签或标识制作不规范、标签提供的信息缺失、未按照国标要求的文本格式体现等。
值得注意的是，目前国内电商平台购买的海淘商品是否应当加贴中文标签，法律还未明确规定。
但目前相当多的海淘商品中，有关商品重要信息仅提供外文说明，国内消费者难以准确了解这些信息，消费者的知情权未能得到有效保障。
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【双11数据】2016年双十一网购人群洞察报告
作者: TalkingData来源: TalkingData
Part 1
移动电商及相关应用活跃状况
2016年双十一网购盘点
经过多年的市场培育，双十一以社会节日的身份沉淀下来，不断增强与消费者进行连接和互动的活力，以及聚合、引导、激发消费力，事实上网购狂欢背后已然离不开电商、网购人群、商家、银行、运营商、物流、媒体等社会各界的参与和支撑。
2016年双11当天移动电商使用率增幅低于去年同期水平
对比双11期间主流移动电商应用使用率来看，2015年双11当天的使用率相比前一天约高出5个百分点，而2016年双11当天的使用率则比前一天约高出2个百分点，2016年双11当天主流移动电商使用率的增长幅度相比2015年同期有所减少。
主流移动电商应用使用率在双11当天均获得不同程度提升
从2016年双11期间应用使用率变化趋势看，手机淘宝、天猫、京东、唯品会和苏宁易购的使用率在双11当天均出现增长，且阿里和京东系增幅较大；京东、唯品会的使用率在双11之前两周即开始有所平稳增长，促销时间战线相对较长。
Part 2
双十一期间网络购物人群洞察
2016年双11当天女性消费占比近7成，25-39岁用户是中坚力量
从2016年双11当天网购人群性别分布看，女性人群占比69%，是男性人群（31%）的2倍多；从年龄段分布看，25-29岁人群占比超过1/3，占比达到
35%，其次为30-34岁人群，占比18%，35-39岁人群则占比17%。
35岁及以上人群占比攀升，70后等“爸妈帮”抢购热情高
对比双11当天网购人群年龄段分布看，2016年双11当天35-44岁人群占比由2015年同期的11%提升到20%，同比增长81.8%，45岁及以上人群占比由7%提升到8%，同比增长14.3%，而34岁及以下人群占比则相对有所收缩。
一线城市网购比例较高，南京、天津、西安等市增幅较高
从2016年双11当天网购人群所属城市TOP20看，上海、北京、广州和深圳的网购占比仍然在全国保持领先水平，杭州、成都、苏州、武汉、重庆和南京位列前十，TOP20中相比2015年同期增长幅度较高的为南京、天津、西安。
文化教育、美妆香水和粮油调味的消费比重同比增长较快
从双11网购人群消费品类TOP15分布看，女装、内衣家居、婴童亲子、男装和零食特产品类的消费占比相对较高；从消费品类占比变化情况看，文化教育、美妆香水、粮油调味、洗护卫生和玩具童车的占比相比2015年同期增幅较大。
母婴人群集中抢购纸尿裤、湿巾等消耗类产品
从2016年双11当天母婴网购人群消费偏好TOP10看，纸尿裤/拉拉裤/纸尿片、湿巾、孕妇裤/托腹裤、哺乳文胸和奶瓶位居前5，品牌则相对青睐贝亲、好奇、好孩子、十月结晶和帮宝适等。
双11当天母婴网购人群主要来自东部沿海和长江经济带
从2016年双11当天母婴网购人群所属城市分布TOP20看，母婴网购人群主要来自东部沿海一带，例如北京、上海、广州、深圳和杭州等，以及长江流域沿线城市，例如南京、武汉、重庆、成都和苏州等。
母婴人群在教育类应用的安装和活跃偏好均相对较高
从母婴人群应用安装偏好看，社交、网购、视频、教育和金融等应用类型的安装比例相对较高，从母婴人群应用活跃偏好看，医疗、教育、健康美容和音乐等应用类型的活跃情况相对较高。
汽车网购人群偏好装饰贴、雨刮器和车载手机座等品类
从2016年双11当天汽车网购人群消费品类TOP10看，汽车装饰贴、雨刮器和车载手机座是最为热卖的汽车用品品类，对于品牌则相对偏好龟牌、点缤和3M。
汽车人群相对偏好大屏设备，例如Mate7、Galaxy Note 3等
从Android设备偏好分布看，汽车人群更加青睐大屏设备，大屏占比超过50%，其中，华为Mate7、三星Galaxy Note 3、红米note、荣耀畅玩4X和Galaxy Note 2等大屏Android机型在汽车人群中较受普及。
大学生人群双11抢购零食、休闲服装、韩国化妆品
从2016年双11当天大学生网购人群消费偏好TOP10看，服饰鞋品、手机套/壳、充值卡以及膨化食品是最偏好的品类，消费十大品牌则为优衣库、悦诗风吟、森马、良品铺子、伊蒂之屋、南极人、耐克、百草味、三只松鼠和美特斯邦威。
大学生人群偏好安装社交、网购、视频、金融和音乐类应用
从大学生人群应用安装偏好看，社交、网购、视频、金融和音乐等应用类型的安装比例相对较高，从大学生人群应用活跃偏好看，游戏助手、健康美容、教育、音乐等应用类型的活跃情况相对较好。
报告说明
数据说明
TalkingData数据中心数据来自TalkingData AppAnalytics、TalkingData GameAnalytics、TalkingData Ad Tracking的行业数据采集,以及诸多合作伙伴的数据交换,如应用市场、渠道、运营商等多种不同来源的数据复合而成;
卧龙大数据提供报告中消费者类别、偏好、特征及商品消费数据，数据来源国内主流电商平台公开数据，时间周期为2015年11月11日、2016年11月11日。
数据周期
2015年10月13日-11月13日,2016年10月13月-11月13日,2016年10月
概念定义
活跃率:统计周期内使用过某个/类应用的设备数量/统计周期内监测移动设备总量*100% 。
覆盖率:统计周期内安装有某个/类应用的设备数量/统计周期内监测移动设备总量*100% 。
使用率:活跃率/覆盖率。
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