当前位置: 主页 > 公司新闻 > 预计到2023年将进一步增长至210万

预计到2023年将进一步增长至210万

更新时间:2018-06-30 13:23
浏览次数:
 
  中国移动互联网普及率在过去几年取得大幅增长。根据Frost & Sullivan的报告,中国移动互联网用户数量从2015年的6.198亿人次增长到2017年的7.527亿人次,年复合增长率达10.2%,且预计到2023年将进一步增长到9.726亿人次。移动已成为中国消费者的主要上网模式。
 
  中国移动应用开发者市场。随着消费者日益接受数字化生活,中国开发和使用的移动应用数量也在不断增加。根据Frost & Sullivan的报告,2017年中国约有220万个独特的移动应用,预计到2023年将增长至330万个。移动应用的增长促进了中国第三方移动应用开发者服务市场的稳定发展。根据Frost & Sullivan的报告,中国使用第三方应用开发者服务的独特移动应用数量从2015年的90万增加到2017年的120万,预计到2023年将进一步增长至210万。
 
  根据Frost & Sullivan的报告,推动通知是中国最受欢迎的应用开发者服务,根据2017年的安装基数计算,该服务占到中国前10万个移动应用使用之应用开发者服务的36.7%。使用推送通知服务的移动数量从2015年的约37.8万个增加到2017年的52.64万个,占到中国所有移动应用的23.9%,并预计到2023年增加到130万个,占到中国所有移动应用的38.1%。影响移动应用开发者选择推送通知服务商的关键因素包括可靠性、稳定性、及时性和覆盖率。这些要求带来较高的准入壁垒,若非大力投资一个全国性的高质量数据基础设施、并具备足够的带宽和技术知识,则难以达成上述要求。- 2017年公司净亏损为9030万人民币,2016年净亏损则为6140万人民币。截至2018年3月31日的季度净亏损为2210万人民币,而2017年同期净亏损为2200万人民币。我们的净亏损率从2016年的87.3%降至2017年的31.7%,并且从截至2017年3月31日该季度的68.8%降至截至2018年3月31日季度的17.5%。
 
  - 我们的经调整净亏损在2017年8200万人民币,而在2016年为5870万人民币,截至2018年3月31日的季度经调净亏损为1930万人民币,而2017年同期为1980万人民币。我们的经调净亏损率从2016年的83.4%降至2017年的28.8%,并且从截至2017年3月31日该季度的62.0%降至截至2018年3月31日季度的15.3%。
 
  - 我们的经调税息折旧及摊销前利润(EBITDA)在2017年为-7700万人民币,2016年为-5130人民币,截至2018年3月31日的季度为-1590万人民币,而2017年同期为-2050万人民币。
 
  - 我们的客户数量从2016年的1168增加至2017年的2263,且从截至2017年3月31日的季度中的980增加到截至2018年3月31日的季度中的1348。
 
  - 我们是中国领先的移动大数据解决方案平台。通过我们的开发者服务,我们在2017年12月达到约8.64亿月度活跃独特移动设备,约占中国移动设备覆盖率的90%。2018年3月份,该数字进一步增长到9.25亿。
 
  - 截至2018年3月,约有31.8万名来自各个行业领域的移动应用开发者使用过我们的服务。我们也是许多主要互联网公司(新浪、哔哩哔哩等)和领先消费品牌(星巴克、百胜中国和工商银行等)的首选合作伙伴。
 
  - 至少使用我们一项开发者服务或累积应用安装的移动应用数量从2016年12月31日的47.5多万个增加到2017年12月31日的70.7多万个,及至2018年3月31日这个数字进一步增长到78.4万多。
 
  我们是中国领先的移动大数据解决方案平台。通过移动设备,我们可以访问、聚合、清理、结构化和加密大量实时和匿名设备层的移动行为数据。我们也利用人工智能和机器学习来从这些数据中获取可操作的见解和知识,帮助我们的消费者做出更好的商业决策。我们的数据解决方案曾荣膺央视证券频道颁发的“2017年度最佳科技公司奖”及中国知名科技咨询平台36氪授予的“2016年度最具影响力大数据服务商”。
 
  我们也向中国的移动应用开发人员提供全面的服务套件。我们的开发人员服务可以轻松地集成所有类型的移动应用于提供开发人员所需的核心应用内置功能。我们也是许多主要互联网公司(新浪、哔哩哔哩等)和领先消费品牌(星巴克、百胜中国和工商银行等)的首选合作伙伴。根据Frost & Sullivan的行业报告,我们的主要开发者服务——推送通知(JPush)在2017年的市场份额占到约50%。
 
  自公司创立到2018年3月31日,我们已经从开发者服务之一软件开发工具(SDK)的130亿次安装中累积大量数据。我们仅访问选定的匿名设备数据,且该数据为提供之服务必须或相关。这些原始的移动行为数据一旦手机,我们的处理平台会存储、清理、结构化并加密这些数据,以用于AI驱动的模型训练。
 
  人工智能和机器学习是我们利用以从数据中获取可操作和有效见解的关键技术。利用这些基于我们庞大而优质的数据基础构建起来的技术,我们得以开发一系列数据解决方案,为多个不同领域的客户提供见解分析。我们的核心数据解决方案包括:
 
  
 
相关推荐