
大數(shù)據(jù)分析 2015 微信用戶數(shù)據(jù)報告
2015年5月13日,騰訊公布了2015年業(yè)績報告(未審核)。請查看以下根據(jù)該報告更新的2015微信用戶數(shù)據(jù)報告:
微信2015 表現(xiàn)
微信已不單單只是一個充滿創(chuàng)新功能的手機應用。它已成為中國電子革命的代表。覆蓋90%以上的智能手機,并稱為人們生活中不可或缺的日常使用工具。
在2015年第一季度末,微信每月活躍用戶已達到5.49億(549million)。
達到:
覆蓋國家: +200
覆蓋語言: +20種
品牌微信號: +8百萬(+8 Million)
移動應用對接: +85,000
微信支付用戶: 約4億(~400 Million)
微信主要功能
微信使用人群分析
性別-男女用戶比例64.3% :35.7% (約1.8:1),用戶以男性為主。
年齡
微信用戶普遍年輕,平均年齡在26歲。
97.7% 的用戶在50歲以下。
86.2% 的用戶在18-36歲。
職業(yè)
絕大部分微信用戶的職業(yè)來自:企業(yè)職員、自由職業(yè)者、學生、事業(yè)單位員工這四類職業(yè)。
80%中國高資產(chǎn)凈值人群(high-net worth)使用微信。
微信對社交的影響力
每日活躍用戶
微信已成為人們生活的重要部分。
25%的微信用戶每天打開微信超過30次。
55.2% 的微信用戶每天打開微信超過10次。
使用微信后,用戶新增好友比例(圖示)
微信作為中國微信用戶強大的社交工具,接近一半活躍用戶擁有超過100位微信好友。
57.3%的用戶通過微信認識了新的朋友,或聯(lián)系上多年未聯(lián)系的老朋友。
移動信息消費行為
手機流量消耗
54%的用戶認為使用微信后,移動流量的用量增加了。
40% 的用戶微信流量使用占到全部流量30%以上。
用戶手機流量的使用分布
微信成為近30%用戶手機上網(wǎng)使用流量最多的應用。
用戶在微信上的流量為所有應用中的最高,遠高于微博,購物,視頻,地圖,郵件等服務。
微信對娛樂和生活方式的影響
微信表情
56.5%未使用過微信表情
38.3%免費使用微信表情
近五成用戶使用過微信表情。
5.2% 的用戶為微信表情付費買單。
微信對生活消費的影響
娛樂53.6%
公眾平臺20.0%
購物13.2%
出行11.3%
餐飲2.0%
微信直接帶動的生活消費規(guī)模已達到110億元(US$1.76)
其中娛樂消費時最大支出,規(guī)模為58.91億元(US$943)
微信打車的用戶消費比例
在微信打車用戶中,每月消費100元(US$16)左右的用戶比例達到34.3%
微信提供的公共服務
2015年第一季度末,通過微信已實現(xiàn)大部分城市的當?shù)厣鐣卜?,包括公共交通、生活設施繳費、醫(yī)療、市政等服務。
微信“搖一搖”功能也被擴展,繼而使得商家可以為用戶提供優(yōu)惠券等促銷活動。
微信支付和錢包
微信支付和錢包功能通過新年紅包等交互活動獲得了用戶的廣泛歡迎。
微信公眾號
微信公眾號的用戶關注比例
29.1%自媒體
25.4%認證媒體
20.7%沒有關注
18.9%企業(yè)商家
5.9%營銷推廣
公眾號是微信的主要服務之一,近80%用戶關注微信公眾號。
企業(yè)和媒體的公眾賬號是用戶主要關注的對象,比例高達73.4%。
公眾微信號的主要用途
用戶關注公眾號主要目的是獲取資訊41.1%,其實是方便生活36.9%和學習知識13.7%。
微信公眾號的用戶付費比例
公眾平臺賬號服務收費偏向于低單價模式。
42.1% 的用戶每月消費低于10元。
總體社會影響力
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11