从上世纪90年代开始，网络、手机等媒体对图书的替代性冲击，正分流着来自作者的内容资源。网络写手可以直接在网络上发布自己的作品也实现了盈利，一个完整的价值链已经形成。此外，当数字出版产生人才驱动力的时候，拥有敏锐市场嗅觉的出版策划人，很容易流向互联网和移动媒体，“草根作者＋策划人＋数字出版技术提供者＋读者”，价值链在将市场需求驱动下迅猛形成，其中以美国、日本等市场日趋成熟。
2003年大量推出3G手机之前，日本手机出版市场每年不足10亿日元，而2003年后，日本手机图书出版已经从20多亿日元的市场销售额，以每年平均超过200%的速度连续增长了4年。2006年，日本手机图书出版额已达238亿日元，据不完全统计2007年已经超过400亿日元。
中国大陆手机阅读的发展的社会环境
2009年4月19日，新闻出版总署署长柳斌杰做客CCTV-2经济频道《对话》栏目时透露：2008年新闻出版产业总产值预计超过8500亿元。
中国数字出版行业产业规模不断扩大，数字出版整体规模从2000年的15.9亿人民币发展到2008年超过300亿人民币。
中国社会科学院发布的“2008年文化蓝皮书”指出：未来五年，将有超过30%的手机用户通过手机阅读电子书和数字报，由手机用户带动的电子书、数字内容销售将达到50亿人民币。预测显示：2020年，我国数字出版销售额将占到整个出版产业的50%；2030年，90%的图书都将出版网络版本。事实证明，数字出版已是一个不折不扣的朝阳产业。
随着网络及手机普及率的持续提升及3G的到来，中国数字出版行业的发展被业内普遍看好。手机阅读方式将成为数字出版行业的“杀手级”应用，3G时代是手机媒体化的时代，传统媒体内容将会应读者市场的需求而大规模开始转型。
中国互联网模式数字出版现状的缺陷分析
1、未形成有效价值链：现在的传统出版社期刊、报纸、图书、音像、电子全部分开经营的体制不利于数字出版的浪潮。
2、电子书格式标准不统一：出版物数字化格式繁杂，格式互不兼容，没有统一的业内标准。
3、盈利模式单一：盈利模式相对单一，各家企业各自为战。
4、盗版问题：盗版对正版网站收费项目造成极大的冲击。
5、投入大产出小：数字出版还处于投入大于产出的阶段，盈利企业寥寥可数，通过335家媒体的报表统计，付费浏览仅占4%。大多数企业都是靠风投支撑。
6、电子图书产品单一：电子图书品种结构与读者需求形成了较大的反差，片面追求畅销书、热门书等炒作之作，对纯理论性的专业图书很少涉及，造成品种单一的局面。
7、电子书价格偏高：从目前图书网站提供的电子书价格来看，主流电子书的价格与同种纸介质图书价格差距仍然有待拉大。
中国手机WAP阅读门户市场状况调查
目前，相对独立于中国三大电信运营商之外，在中国存在超过200家手机阅读门户网站，其中以移动书城（wap.mbook.cn）、起点中文网（wap.qidian.com）、乐读网(wap.kxread.cn)等相对比较闻名。
独立手机阅读门户与电信运营商的阅读平台不同，这些网站主要通过独立的平台运作，利用电信运营商提供的网络通道，与上游出版机构、原创网站以及网络作家经历良好的合作关系，通过电信运营商和第三方支付手段，向手机网民收钱一定费用等方式，向网民提供手机电子图书阅读。
中国手机阅读网民职业分布状况
解读数据：从调查的情况来看，学生明显是手机读书网民的主流群体，占有42.4%的绝对优势；企业员工以21.3%居第二；白领、军人、企业主的分别紧跟其后，分别占据8.9%、8.8%、5.4%的比例。此外，公务人员也有一定的比例，占据4.4%的份额。
分析师观点：根据数据看，手机阅读网民的主流用户总体消费力不容乐观，大量集中在学生、工人、军人等低收入或者无收入群体，占据72.5%；消费力相对比较强的企业主、公务人员以及白领所占比例相对比较弱，为18.7%。因此，在短期来看，目前中国手机读书市场整体消费能力还是不足，中国手机阅读市场仍需时间培育。
中国手机阅读网民阅读方式调查
解读数据：数据显示，在线阅读仍然是用户的首选，占50.7%，使用手机阅读客户端和纯文本下载的也分别占23.8%和18.2%的份额。
分析师观点：从过半用户选择在线阅读的数据看，用户在追求一种最简单的阅读方式，因此在产品设计和用户体验方面，需要重点关注。而客户端工具从现阶段来看，是阅读网站的一个比较好的补充，目前还不能与在线阅读相提并论。
发展手机阅读用户的关键因素
1、从经分等业务系统获取用户的性别、年龄、位置、职业、终端型号、ARPU、品牌等基本属性，构建用户基础画像；
2、 从WAPGW、手机报获取用户访问、阅读的相关信息，分析用户的行为习惯和兴趣爱好；
3、系统通过用户隐式地收集信息.通过分析用户订阅、下载、推荐、赠送、书签、评分、搜索等行为，积累和沉淀用户的兴趣和偏好，不断补充和完善用户画像；
4、 收集和分析用户对推荐的资源进行的反馈和评价，从而实现系统自动学习的目标，从而实现对推荐效果的不断优化。
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