基于Weaver-Thomas模型移动电商APP市场价值分析,电子商务论文.docx

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1、基于Weaver-Thomas模型移动电商APP市场价值分析,电子商务论文【题目】 【第一章】 【第二章】 【第三章】 【第四章】 【第五章】基于Weaver-Thomas模型移动电商APP市场价值分析 【总结/以下为参考文献】 第 5 章 基于 Weaver-Thomas 模型移动电子商务 APP 市场价值分析 APP的发展对移动电子商务的发展具有重要的作用，本章对移动电子商务市场中的APP进行市场价值分析是详细的分析移动电子商务市场中APP的前景，指出将来最具有战略价值的APP,主要内容是通过构建指标评价体系，来分析五种移动APP,即娱乐类中移动视频、移动音乐和移动新闻，商务类中的移动购物

2、，工具类中的移动搜索的市场价值前景。 5.1 指标体系确实定 移动电子商务APP综合评价指标体系构建的分析，在已有文献中，并没有关于构建移动子商务APP竞争力分析的指标体系。根据已有文献对新事物的构建原则，来确定指标体系39-45. 5.1.1 指标体系构建原则 1. 系统性原则。指标的设置应该首先考虑移动电子商务APP所牵涉到各方面的内容及其内在联络，指标之间既有相关性又有独立性。 2. 层次性原则。根据移动电子商务APP的内涵和特征构造分出指标层次，使复杂问题层次化和简单化。 3. 针对性原则。 移动电子商务APP指标的选取必须紧紧围绕其内涵展开，必须针对移动电子商务APP的实际情况建立相

3、应的指标体系。 4. 代表性原则。要选择最有代表性的、综合性的指标，力求精简，使用尽量少的指标尽可能准确反映移动电子商务APP的特征和实际情况。 5. 科学性原则。指标能够准确地反映移动电子商务APP各个方面特征，内涵要清楚明晰，尽可能减少主观判定。指标的选取、权重确实定，各指标的定义、规定、描绘叙述、计算与合成必须以科学理论为根据，并且要符合实际情况，具有科学性和准确性。 6. 可操作性原则。所选择的指标含义清楚明朗，概念要完善。范围要明晰精到准确，尽量选出行业成熟和公认的指标，保证数据的可量化和易搜集性，且在实际应用和统计监测经过中易操作。 5.1.2 指标确实定 在已有文献中，很少有关于

4、移动子商务APP竞争力分析的评价指标体系的。 在全面了解移动电子商务APP内涵的基础上，遵循指标选择的6个原则提出衡量移动电子商务APP将来战略价值的9项指标，包括覆盖率、启动次数比例、软件质量、使用率、用户属性、下载量、市场份额、生活严密程度、停留时间。 考虑到移动APP下载量反映移动APP总体市场的一个发展形势，故拿来作为一个衡量指标，移动APP下载量的多少，反映了将来的市场潜力。 考虑到移动APP覆盖率客观实际的映射了移动APP用户的规模，APP覆盖率来讲，APP覆盖率的高低能够很清楚的表示清楚群体对该APP的喜欢程度大小。所以用来作为一个衡量指标，移动APP覆盖率能够折射出将来的市场用

5、户潜力。 考虑到移动移动APP的启动次数能够反映移动APP的活泼踊跃程度，APP启动次数来讲，APP启动次数的高低能够很清楚的表示清楚群体对该APP的使用频率高低，侧面也表示了，该APP受群体的喜欢，能够反映将来移动APP的竞争力，故拿来作为一个衡量指标。 考虑到移动APP用户属性，包括性别指数Gi、年龄指数Ai、地域分布指数Ci、学历指数Ei、职业指数Ji、收入指数Ri。也间接反映移动电子商务APP将来的前景受用户属性的影响，故拿来作为一个衡量指标。 考虑到移动APP使用率能够反映对APP体验的用户数量，能够反映APP的市场潜力，应该作为一个衡量指标。 考虑到APP质量属性能够反映APP的本

6、身的好坏，优劣，如设计的构造简单性、易操作性，能够反映APP的价值，应该作为一个衡量指标。 考虑到APP市场份额能够反映APP的将来市场前景，市场份额的大小能够反映将来的市场潜力，故拿来作为一个衡量指标。 考虑到APP生活严密程度，能够从侧面反映APP的将来市场潜力，故拿来作为一个衡量指标。 考虑到APP停留时间是一个反映用户喜欢不喜欢某项APP,侧面反映了将来市场的潜力，故拿来作为一个衡量指标。 从上述文字分析，这九项指标从不同方面反映了其市场战略价值，很容易发现各个指标之间相关性很弱，即是互相独立的，故拿来作为评价APP市场战略价值的指标体系。 各指标计算公式详细如下： 1. 移动电子商务

7、APP的下载量PDi。 移动电子商务APP的下载量是通过综合分析各大应用平台中某项APP下载量占比来反映的。 2. 移动电子商务APP的使用率PUi移动电子商务APP的使用率数据来源于第31次移动互联网报告。 3. 移动电子商务APP的启动次数POi移动电子商务APP的启动次数数据来源移动互联网统计报告。 4. 移动电子商务APP的用户属性UPi移动电子商务APP的用户属性包括性别指数、年龄指数、地域分布指数、学历指数、职业指数、收入指数六项。数据来源移动互联网统计报告。 1性别指数Gi。性别指数=男性/女性，该指标反映移动电子商务 APP 的性别影响度，也表示施行移动电子商务 APP 的受欢

8、迎度。假如单从男性或是女性占网民规模来讲，并不能表示清楚某项 APP 广受男性、女性喜欢，假如采取性别指数=男性/女性，男性/女性的值趋近于 1,表示清楚，某项 APP,男性和女性网民占的比例一半一半，能够讲明该项 APP 广受男性、女性客户的喜欢，反之，则表示清楚该项 APP 仅仅仅是受某以独特群体喜欢，或是男性、或是女性。 2 年龄指数Ai。年龄指数=年轻人的比例/中老年人的比例，该指标反映年龄对于移动电子商务APP的影响，也间接反映移动电子商务APP在年龄上面的支持程度。24 岁下面，25-30,31-35,36-40,40 岁以上，单从他们占某项 APP 网民的比例来讲，只能讲明某一年

9、龄段群体对该项 APP 的喜欢程度，假如把 24 岁下面，25-30 这两阶段作为年轻人的比例，31-35,36-40,40 岁以上这三阶段作为中老年人的比例，年龄指数=年轻人的比例/中老年人的比例，年龄指数的值越大，也就是年轻人网民规模占比远远大约中老年人网民规模的占比。年轻人是移动电子商务 APP 的重要顾客，其对中老年人对移动电子商务 APP 的态度来讲，年轻人更激进、更乐于使用，这里也不能单用年轻人作为指标，那样并不能表示出出年轻人对某项 APP 的热爱程度。年龄指数是显示年轻化的指标，划定 30 为界线，年龄指数=年轻人/中老年人。 3 地域分布指数Ci。地域分布指数=城市/农村，该

10、指标反映城乡差距对于移动电子商务 APP 的影响，也间接反映移动电子商务 APP 在城乡差距上面的受关注度。北京、上海等直辖市、港澳台、地级市、海外及其他、省会城市、县或县级市、乡镇乡村，单从这些指标占某项 APP 网民比例来讲，只能讲明某地区占比对各项 APP 的影响，这并不全面，不能讲明某项 APP 广受喜欢，相对来讲，城市对 APP 的喜欢或者讲潜在需求都比农村的高，把北京、上海等直辖市、港澳台、地级市、海外及其他、省会城市、县或县级市五个地区统一划为城市，乡镇乡村归为农村。这里地域分布指数=城市/农村，假如地域分布指数越大，表示清楚城市农村的占比差距就越大，能够讲明某项 APP 遭到城

11、市区域的喜欢，或者讲某项 APP 的潜力比拟大，将来的市场前景比拟好。地域分布指数实现城乡差距的指数，地域分布指数=城市/农村。 4 学历指数Ei。学历指数=高学历/低学历，该指标反映文化程度高低对于移动电子商务 APP 的影响，也间接反映移动电子商务 APP 在文化程度高低上面的受关注度。本科、初中、高中/中专/职校/技校、大专、硕士及以上、小学及下面，单从这些指标占某项 APP 网民比例来讲，只能讲明某一学历对某项 APP 的影响，这并不全面，不能讲明某项 APP 受学历的影响。一般来讲，高学历的一般都比低学历对 APP 的喜欢程度高，或者讲，高学历的对某项 APP 的潜在需求愈加坚挺。把

12、初中、小学及下面、高中/中专职校技校划为低学历，本科、大专、硕士及以上归为高学历，这里用学历指数=高学历/低学历，假如结果越大，表示清楚高学历更多，高学历和低学历的差距越大，能够讲明某项 APP 遭到学历的影响，能讲明该项 APP 的潜力比拟大，将来的市场前景比拟大。学历指数是显示学历的高低程度的指标，学历指数=高学历/低学历。 5 职业指数Ji。职业指数=高职业/低职业，该指标反映用户工作性质对于移动电子商务 APP 的影响，也间接反映移动电子商务 APP 在用户工作性质上面的受关注度。政机关事业单位或一般职员、工作人员/服务人员、工作管理者或一般职员、其他、无业/退休/失业/下岗、学生、自

13、由职业/个体户/私营企业主，单从这些指标占某项 APP 网民比例来讲，仅仅能讲明某类职员对某项 APP 的影响，这不透彻，不能讲明职业的性质对某项 APP 的影响。一般来讲，假设条件一定，政机关失业单位或一般职员、工作管理者或一般职员、自由职业/个体户/私营企业主对 APP 的喜欢程度更强，而工作人员/服务人员、其他、无业/退休/失业/下岗对 APP 的喜欢程度更弱，这里学生，没有踏出校园，还没有正式职业，但是他们对 APP 的喜欢程度更强，这里把政机关失业单位或一般职员、工作管理者或一般职员、自由职业/个体户/私营企业主和学生划为高职业，把工作人员/服务人员、其他、无业/退休/失业/下岗归为

14、低职业，用职业指数=高职业/低职业，假如其值越高，表示清楚高职业和低职业的差距更大，能够讲明某项 APP 遭到的职业的影响，能讲明该项 APP 的潜力比拟大，将来的市场比拟开阔。职业指数是显示白领职业和蓝领职业的差距的指标，职业指数=高职业/低职业。 6 收入指数Ri。收入指数=低收入/高收入，该指标反映收入差距对于移动电子商务APP的影响，也间接反映移动电子商务APP在收入差距上面的受关注度。1000-1999、1000及下面、12000及以上、2000-2999、3000-3999、4000-4999、12000及以上、5000-7999、8000-11999,单从这些指标占某项APP网民

15、比例来讲，仅仅能讲明某一收入群体对某项APP的影响，这不完全，不能讲明收入高低对各项的影响。一般来讲，假设条件一定，这里出现了反常现象，收入越低，其网民规模占比却越高，收入越高，其网民规模占比越低，这里以5000为高收入和低收入的界线，这也符合当下的国家发展程度，把1000-1999、1000及下面、2000-2999、3000-3999、4000-4999划为低收入，12000及以上、5000-7999、8000-11999收入区段归为高收入，用收入指数=低收入/高收入，假如结果越高，表示清楚低收入和高收入的差距就越大，能够表示清楚某项APP遭到的收入高低的影响，能讲么该项APP的潜力很大，

16、将来的需求很高。收入指数是显示收入差距的指标，收入指数=低收入/高收入。 综合上述数据，得出下面公式，考虑到性别指数、年龄指数、学历指数、地域指数、职业指数、收入指数对用户属性的影响或者讲对移动电子商务APP的影响同等重要，这里取权重变量ii=1,2 6等于1/6. 华而不实，i=1,2 5表示五种电子商务APP,Gi表示性别指数，Ai表示年龄指数，Ci表示地域指数，Ei表示学历指数，Ji表示职业指数，Ri表示收入指数，UPi表示用户属性。 5. 移动电子商务APP的软件质量属性QPi移动电子商务APP的软件质量属性，由于难于直接获得，这里从用户的角度间接反映，即用户对该APP的评价，即用户对

17、APP的评价是五星、四星又或者是三星，数据来源行业数据。 6. 移动电子商务APP的市场份额PMi移动电子商务APP的市场份额，少有这方面的数据，这里从各大研究机构分析的数据整理分析出数据。 7. 移动电子商务APP的覆盖率PCi移动电子商务APP的覆盖率中数据来源于移动互联网的统计报告。 8. 生活的严密程度PLi。 生活的严密程度能够用，非常严密、比拟严密、严密、略微严密、不严密五项来刻化，这里用1,3,5,7,9来定量化上述定性指标值，1表示不严密，3表示略微严密，5表示严密，7表示比拟严密，9表示非常严密。 9. 移动电子商务APP的停留时间PTi移动电子商务APP的停留时间用所占用户

18、停留时间的百分比来计算，统计分析整理行业数据，得出所需的值。 通过上述分析，构建覆盖率、启动次数比例、软件质量、使用率、用户属性、下载量、市场份额、生活严密程度、停留时间 9 项指标的指标体系，经过整理、统计、分析，得出下表 5.1 五项 APP 数据指标表。 5.2 模型确实定 Weaver-Thomas 模型经常应用于战略产业、主导产业的选择上，该模型具有能够对一系列指标进行综合评价的能力，确定出最有战略价值的产业，本文就五种 APP 九项指标，为了对它们进行综合评价，这里把用于产业战略分析的Weaver-Thomas 模型应用于移动新闻、移动视频、移动音乐、移动购物、移动搜索进行战略价值

19、分析46-51. 5.2.1 Weaver-Thomas 模型 模型计算公式如下： ENij指第i种APP第j项指标值，i=1,2, ，m，m为APP总个数，j=1,2, ，N，N为指标总个数，nqj表示第 j 项指标对应的移动电子商务战略 APP 个数，nq 为全部指标对应移动电子商务战略 APP 总个数，A 为移动电子商务战略 APP 综合排序矩阵，Aij表示第 i 种 APP 相对于第 j 项指标的排序值，其值能够正可以以负，ej表示第 j 项指标的赋权重，Bi为移动电子商务战略 APP 综合排序值。 5.2.2 数据分析处理 把上述的 5 种 APP,移动视频、移动新闻、移动音乐、移动

20、购物、移动搜索、分别以代码的形式给出，把移动视频表号 1 来代替，移动新闻标号 2 代替，移动音乐标号 3 代替，移动购物标号 4 代替、移动搜索标号 5 代替，首先把上述整理出的数据以降序的顺序给出，并运用模型进行处理，代码见附录52.结果如表5.2. 从上面的数据得出对于PCi指标有2个战略性APP,对于POi指标也有2个战略性APP, 对于QPi指标也有5个战略性APP,对于PUi指标也有4个战略性APP,对于UPi指标也有5个战略性APP,对于PDi指标也有3个战略性APP,对于PMi指标也有4个战略性APP,对于PLi指标有5个战略性APP,对于PTi指标有3个战略性APP.考虑到着

21、9项指标对移动电子商务APP市场潜力同等重要的因素，这里采用权重的方式进行评均，即每个指标给以1/9的权重，算出最有竞争性APP为3个。 用打分的形式针对各个指标对各个APP进行打分，然后进行综合得分。此处打分采用以0为界，上下调理进行处置，如表5.3所示。 5.3 五类 APP 优选的结果 根据Weaver-Thomas模型的基本原理和计算模型，选取9项指标体系求算值，分别求出5个种APP对应于各项指标的WT值，结果见表5.2五类APP系统优选Weaver-Thomas模型值表，得出战略APP总个数是3.移动集合内5项APP及综合排名结果如表5.3移动电子商务综合排表，由表5.3能够看出，中

22、国移动电子商务APP中移动视频、移动新闻、移动音乐、移动购物、移动搜索中排名靠前的3类APP分别是移动音乐、移动视频和移动新闻，即移动音乐、移动视频和移动新闻是最具有竞争力的APP.而移动购物排名第4名，移动搜索排名第五位，相较于其他三类APP竞争力要弱一些。 5.4 对 Weaver-Thomas 模型值的调整 从对Weaver-Thomas模型的运用能够看出此模型也是对APP发展到的历史数据选取了各经济类规模指标，效益指标进行运算求值。这样的求算结果势必造成滞后。因而我们还要对模型的数量结果进行经历体验分析和定性分析，来找出战略产业。从综合得分来看，移动购物排名第四，移动搜索排名第五而战略

23、APP的数量是3个。 移动新闻已经成为了人们消费的领域，市场接近饱和，数据方面的支持分析出它的战略地位，相比拟移动购物来讲，从技术上的角度讲，移动购物要求的技术要更高层次一些，这样也是导致其没能受群众用户的喜欢，导致数据的延迟。 第四章分析中商务类APP的覆盖率和启动次数相对于社交和娱乐类APP要低很多，而且行业开发比例不高，可见其发展潜力有多宏大，商务类中的移动购物不但在国内具有庞大的用户量级，而且具有比方随时随地比价等优点。移动购物在众多方面对传统购物做出了突破，克制了以往购物不方便的缺点，如买东西必须到实体商店等。正由于这些对传统购物的补充，投资者看好这种商务形式，而且用户也变的越来越喜

24、欢这种新颖的购物形式。行业内知名人士指出， 将来中国的手机购物形式会迎来一个灿烂的春天，它将会成为继 网络购物 之后，人们购物形式的又一次加强版 . 当下，移动购物已然成为用户一种全新的生活体验方式，更多的用户开场青睐使用手机进行随时随地购物。国内咨询公司艾瑞咨询发布的最新数据显示，中国在2018年移动购物交易规模是114.6亿，2020年将到达482.7亿，将来几年中国移动购物市场将持续保持高速增长，2021年估计有突破2500亿的前兆。因而我们应该而且必须把移动购物也列为战略APP,即最有竞争力的APP. 5.5 移动电子商务战略 APP 的再调整 从表4.2移动电子商务APP表中能够看出

25、社交类APP如移动IM比拟常见的是我们的QQ,微博等，娱乐类APP如移动新闻是以各大门户网站主导的APP,两类APP的覆盖率、启动次数都很高，但是结合当下的市场，这两类APP基本上已过了其发展期，但并不是讲其没有价值，只能讲这两类APP已经基本上都已成熟，工具类APP的覆盖率和启动次数都很小，作为工具类APP固然在我们生活中有很重要的作用，但是其市场前景不广阔。 当然本文就不考虑那些些新兴领域APP,如移动医疗APP等，这里要考虑移动游戏，作为娱乐类APP中的一种，由于其不但拥有很大的用户群体，而且市场前景广阔。 娱乐类的覆盖率和启动次数不高，且行业开发比例不高，但是娱乐类中移动游戏是应用商店

26、中所有应用中增速最快的应用类别之一，不管是基于苹果iOS平台，还是谷歌Android平台中都处于领头羊的地位。需要十分指出的是，免费社交移动游戏的增长极为迅猛。 游戏占据当下智能手机应用经济的核心地位。咨询公司数据统计显示游戏占到排名前200位收入最高应用总数的70%.咨询公司数据还显示视频游戏在全球所创造的收入2020年将到达700亿美元，高于去年的520亿美元。移动设备占到总收入的25%,而PC部分占到39%,基于控制台的主机游戏占到35%.移动设备相较于PC和主机游戏，有一个宏大的优势，能够随时随地进行娱乐。能够看出移动游戏的市场前景宏大。 上述数据已经证明移动游戏不管对新兴的市场进入者

27、还是对老牌的游戏巨头来讲都是宏大的发展商机。移动互联网的大势不可阻挡，多家游戏公司已纷纷出手布局，鉴于移动平台的特点，到当前为止还没有哪部游戏能够统一整个市场。在一个年增长率超过45%的细分领域里，谁先占得先机，就有可能覆盖整个市场。而我们如今能看到的是，行业内的巨头纷纷布局移动游戏市场。 以上能够看出移动游戏也是移动互联网领域的翘楚，也需把他列入我们的最有战略价值的APP.综合上述分析，移动视频、移动音乐、移动购物、移动游戏是将来最具有竞争力的APP,市场前景广阔，发展潜力宏大。 5.6 本章小结 本章首先通过Weaver-Thomas模型对移动电子商务五项APP进行市场价值分析，然后结合现在状况调整出最具战略价值的APP,这里不考虑新兴领域APP的发展，如移动医疗等，但是对一些已经构成规模的移动游戏进行了分析。最后得出在将来的几年移动视频、移动音乐、移动购物、移动游戏是最具有市场价值的APP.